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物流の運行管理システムは?比較ポイント、無料を含むおすすめ15選

マスタ管理システムおすすめ12選!Excel管理の限界と選定基準

事業規模が拡大するほど、データの分断や重複、不整合は収益管理や内部統制に影響を及ぼします。
この記事では、運送業におけるマスタ管理システムの役割を整理したうえで、Excel運用の限界、失敗しない選定基準、そしておすすめのマスタ管理システム12選を紹介します。

五十鈴株式会社の「次世代運行管理システムAIR 」は、マスタ整備と並行して運行データの可視化・分析を高度化します。日報・配車・労務データを連動させ、経営判断に活用したい場合には、ぜひご相談ください。

目次

1.マスタ管理システムおすすめ12選

(1)Informatica Intelligent MDM

引用:https://www.informatica.com/ja/products/master-data-management.html

「Informatica Intelligent MDM」は、AI・CLAIREを搭載しています。
社内に散在する顧客・製品・サプライヤーなどのデータを統合し、高精度なマッチングとクレンジングによって信頼できる360度のビジネスビューを自動生成します。ガバナンスや品質管理、データ共有までを一元化できることが特徴です。

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対応業務・マルチドメインMDM
・データガバナンス・品質管理
・サプライチェーン最適化・CX(顧客体験)向上 など
所在地東京都港区愛宕2-5-1 愛宕グリーンヒルズMORIタワー26階
価格・料金プラン要問い合わせ

(2)IBM InfoSphere MDM

引用:https://www.ibm.com/jp-ja/products/ibm-infosphere-master-data-management

「IBM InfoSphere MDM」は、企業内のミッションクリティカルなデータを一元管理し、高度なマッチングアルゴリズムにより、散在するデータの差異を調整し、ほぼリアルタイムで正確なデータビューを提供します。
ハイブリッドクラウド環境での展開(IBM Cloud Pak for Data上など)に対応しており、大規模かつ複雑なデータセットを持つ企業に最適です。

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対応業務・マスターデータ管理
・データ品質のモニタリング
・インサイトの加速 など
所在地東京都港区虎ノ門二丁目6番1号虎ノ門ヒルズ
価格・料金プラン要問い合わせ

(3)SAP Master Data Governance

引用:https://www.sap.com/japan/products/data-cloud/master-data-governance.html

製品、顧客、財務、資産など、企業全体のビジネス情報を一元管理し、事前構築済みのデータモデルやワークフローを活用してデータの品質と整合性を保証します。
SAPシステムはもちろん、サードパーティシステムも含めたハイブリッドな環境において、信頼できる「唯一の正確な情報源」を確立します。

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対応業務・一元化されたデータガバナンス
・データ品質管理と分析
・マルチドメイン管理 など
所在地東京都千代田区大手町1丁目2番1号 三井物産ビル 11F・12F
価格・料金プラン要問い合わせ

(4)Oracle Cloud MDM

引用:https://www.oracle.com/jp/cloud/

「Oracle Cloud MDM」は、ERP、CRM、PLMなど、企業のあらゆるアプリケーションにまたがるデータを正確に管理し、クレンジング、名寄せ、ガバナンス機能によって、業務プロセス全体で一貫したデータ利用を可能にします。
オラクルの広範なクラウドアプリケーション群とシームレスに連携できる点が特徴です。

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対応業務・マスターデータ管理
・データガバナンス
・業務連携 など
所在地東京都港区北青山2-5-8 オラクル青山センター
価格・料金プラン要問い合わせ

(5)TIBCO EBX

引用:https://www.nttcoms.com/service/TIBCO/products/ebx/

TIBCO EBXは、顧客、製品、組織といった複数のデータ領域(マルチドメイン)を、ノーコードでの画面生成や柔軟なデータモデリングにより、ビジネスの変化に合わせて迅速に統合・管理できます。
データカタログ機能も備えており、全社的なデータの理解と利活用を強力にサポートします。

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対応業務・マルチドメインMDM
・データガバナンス・ワークフロー管理(承認プロセス、更新履歴管理、アクセスコントロール)
・データ品質管理 など
所在地東京都品川区大崎1丁目5番1号 大崎センタービル4階
価格・料金プラン要問い合わせ

(6)Centric PXM(旧Contentserv)

引用:https://www.dentsudigital.co.jp/services/cloud-integration/centricpxm

Centric PXMは、商品情報と画像・動画などのデジタル資産を一元管理し、ECやマーケットプレイス、Web、販促ツールといったあらゆるチャネルへ、正確かつ一貫した商品体験として配信します。
AI活用やグローバル展開、組織横断のコラボレーション強化にも対応した柔軟なクラウドSaaSです。

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対応業務・商品情報管理(PIM)
・デジタルアセット管理(DAM)
・商品体験管理(PXM)
・グローバル展開支援 など
所在地東京都港区東新橋1-8-1 電通本社ビル
価格・料金プラン要問い合わせ

(7)Stibo Systems

引用:https://www.stibosystems.com/ja/

Stibo Systemsは、AIを搭載したクラウドネイティブSaaSとして、製品、顧客、サプライヤー、拠点、サステナビリティ(環境負荷)など、多様なドメインのデータをシームレスに接続・統合します。
特に製品情報管理(PIM)において高評価を得ており、複雑な属性管理が必要な小売や製造業を中心に、世界中のリーディング企業に採用されています。

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対応業務・マルチドメインMDM
・製品体験管理(PXM / PIM)
・データ品質・ガバナンス
・データ共有・配信 など
所在地東京都中央区日本橋3丁目6番2号日本橋フロント1階
価格・料金プラン要問い合わせ

(8)Akeneo

引用:https://www.akeneo.com/

Akeneoは、EC、SNS、店舗、マーケットプレイスといったあらゆるチャネルへ一貫した商品体験(PX)を配信するためのハブとして機能します。
マーケターやビジネスユーザーにとっての使いやすさを追求しており、サプライヤーからのデータ収集、多言語化対応、AIによるコンテンツ生成、チャネルごとの配信までを効率化し、市場投入までの時間(Time-to-Market)を大幅に短縮します。

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対応業務・商品情報管理(PIM)
・デジタルアセット管理(DAM)
・サプライヤーデータ収集(SDM) など
所在地非公開
(認定パートナーを通じた導入・サポートを提供)
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(9)Sansan Data Hub

引用:https://jp.sansan.com/function/customer_data/

Sansan Data Hubは、社名変更や吸収合併といった表記の揺れにも強い高度な名寄せエンジン(Sansan Data Hub)を搭載しており、手入力の手間を省きながら、常に信頼性の高い顧客データ基盤を構築できます。
また、名寄せしたデータに100種類以上の企業属性情報を付与することで、戦略的な営業活動やマーケティング分析を強力に後押しします。

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対応業務・名刺データの連携
・属性情報の付与
・データクレンジングの効率化 など
所在地東京都渋谷区桜丘町1-1 渋谷サクラステージ 28F
価格・料金プラン要問い合わせ

(10)BizForecast

引用:https://www.primal-inc.com/bizforecast/

「BizForecast」は、予算管理、連結会計、人事評価など幅広い業務に対応し、部門ごとに点在するデータを集約して経営管理の高度化を支援します。
SaaS形式のStandard Editionと、個別要件に合わせて構築する「Enterprise Edition」の2種類が用意されており、企業の規模や予算に応じた柔軟な導入が可能です。

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対応業務・管理会計
・予実管理・会計管理
・人事評価・目標管理 など
所在地東京都港区六本木3-1-1 六本木ティーキューブ15階
価格・料金プラン要問い合わせ

(11)uSonar

引用:https://usonar.co.jp/

「uSonar」は、社内に点在する名刺やSFA(営業支援システム)、MA(マーケティングオートメーション)のデータを自動で名寄せ・統合し、最新かつ正確な顧客データ基盤を構築します。
1,250万件を超える法人データと自社データを紐付けることで、ターゲット企業の深掘りや未開拓市場の可視化を可能にし、営業・マーケティングの生産性を飛躍的に向上させます。

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対応業務・顧客データ統合・名寄せ
・企業属性情報の付与・分析
・SFA/CRM/MAの有効化 など
所在地東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティ15F
価格・料金プラン要問い合わせ

(12)Profisee

引用:https://profisee.com/

「Profisee」は、直感的な操作性とAIアシスタントAiseyによる自動化が特徴で、データのモデリングや名寄せ、ガバナンス設定を迅速に行うことができます。
SaaS、PaaS、オンプレミスなど柔軟な展開オプションを提供し、中堅から大企業まで幅広い組織において、AI活用やアナリティクスのための信頼できるデータ基盤を短期間で構築します。

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対応業務・マルチドメインMDM
・データガバナンス・品質管理
・Microsoft Fabric/Purview連携
所在地3655 Brookside Pkwy #175, Alpharetta, GA 30022, USA
※日本国内においては、Microsoftのパートナー企業等を通じて導入支援が行われています
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2.マスタ管理システムの選定基準

運送業では、2024年問題への対応、原価構造の可視化、拠点拡大やM&A時の統合容易性が競争力を左右します。
ここでは、物流・運送業の実態を踏まえ、失敗しないための具体的な選定基準を整理します。

(1)全社データ戦略と整合しているか

まずは、中期経営計画のどの数字を改善するためにマスタを整えるのかを明確にします。
例えば、車両マスタと燃費、修繕履歴、傭車費マスタを紐付け、車両一台あたりの限界利益をリアルタイムで可視化できるかや、法遵守と稼働率を両立させる自動アラート機能の基盤となっているかなど、具体的な経営指標を動かすための武器として設計する必要があります。

将来のM&Aや事業拡大を見据え、新しい拠点や組織を統合できるマルチドメイン対応の製品を選定し、API連携によって基幹システム刷新にも耐えうる柔軟性を確保しましょう。

(2)既存基幹システム・ERPとの統合性は十分か

マスタ管理システムはデータのハブとなるため、基幹システムやERPとの間でAPIやコネクタを介したシームレスな双方向連携ができるかも重要です。
つまり、標準で用意されている連携テンプレートやアダプタの充実度が、導入コストと期間を大きく左右します。

実務での安定運用できるシステムを選定するには、配信時のデータ変換(マッピング)の容易さや、エラー発生時のリカバリが迅速に行えるかを重視しましょう。

(3)データガバナンスと内部統制を担保できるか

運送業でマスタ管理システムを利用する場合、車両マスタや傭車単価などの重要データへの無断アクセスや誤操作を物理的に防ぐ仕組みが不可欠です。
そのためにも、誰が、いつ、どの値を、何の目的で変更したのかをログとして自動保存し、監査対応や労務管理上の遡及調査において正確な証跡を即座に提示できる体制を整えます。

例えば入力時に、既存データとの重複や単価設定の異常値をAIが自動検知し、不適切な登録を未然にブロックできるかを確認します。
また、労基署や外部監査への対応を想定し、データの正当性をすぐに証明できるレベルの機能があるかを確認することも重要です。

(4)ベンダーの継続性・サポート体制は十分か

マスタ管理システムは一度導入すると長期にわたって経営の根幹を支えるため、製品の機能以上にベンダーと長く付き合えるかという視点が欠かせません。
特に外資系製品と国内製品では、言語や商習慣の違いからサポートの質や距離感が異なるため、以下の要点を踏まえて評価する必要があります。

開発ベンダーの市場優位性と将来性研究開発(R&D)への投資継続性や、
最新技術(AI・データファブリック等)を製品ロードマップに具体的に組み込んでいるかを確認する
日本国内における公式サポートと拠点の有無障害発生時のSLA(サービス品質保証)に基づき、
国内で完結する一次回答体制や、
日本の法規制・商習慣に精通した
コンサルタントによる支援が受けられるかを評価する
アップデート頻度と保守の透明性セキュリティパッチや
新機能のリリース頻度が適切か、
また過去のメジャーアップデートにおいて
既存データの移行コストを抑える
互換性が維持されているかを重視する

海外ベンダー製品を検討する場合は、国内のサポート拠点や認定パートナーがどの程度の実績を持っているかを、導入事例などを通じて詳細に把握しておくことが、将来の経営リスク低減に直結します。

3.Excelによるマスタ管理の限界とよくある課題

多くの運送会社では、車両・ドライバー・荷主・傭車先といった基幹データをExcelで管理しており、初期段階では柔軟に運用できる一方で、拠点の増加や取扱件数の拡大とともに、データの分断や属人化が進みやすくなります。

ここでは、Excelによるマスタ管理の限界とよくある課題について詳しく解説します。

(1)データの分断による全社最適の阻害

部門ごとにExcelファイルが分かれている状態では、車両・ドライバー・荷主・傭車先といった基幹データが統一されず、同じ取引先でも名称や条件が異なるまま管理されるケースが発生します。その結果、売上や原価の集計値に差異が生じ、経営指標の一貫性が損なわれます。

部分最適の判断が積み重なり、全社としての収益最大化を阻害する構造に陥り、これが経営判断の精度を低下させる要因となります。

(2)内部統制・監査対応上のリスク

Excelによるマスタ管理では、更新履歴や承認プロセスが明確に残らないケースが多く、車両情報の変更、ドライバー資格の更新、荷主との契約条件修正、傭車単価の改定などが不適切に行われたとしても、そのまま収益や法令遵守に悪影響を及ぼします。

誰が、いつ、どの項目を変更したのかを即座に説明できなければ、管理体制そのものが問われることになります。

(3)事業拡大・M&A時の統合障壁

事業拡大やM&Aを進める局面では、車両コードの付番ルール、ドライバー区分、荷主情報の登録形式、傭車単価の管理方法などが拠点やグループ会社ごとに管理方法が異なることが大きな課題となる場合があります。

統合時に重複や表記ゆれが大量に発生した場合、配車・請求・原価管理に混乱を招き、統合作業が長期化するケースも少なくありません。

(4)DX推進のボトルネック化

配車最適化、原価分析の高度化、AIによる需要予測など、運送業におけるDX施策は加速していますが、基盤となる車両・ドライバー・荷主・傭車先マスタが分断されたままでは、これらの施策は十分に機能しません。Excel中心の管理では、リアルタイム連携や自動更新が難しく、BIや分析基盤との接続が限定的になり、結果としてDXが部分最適にとどまる構造が生まれます。

マスタ整備が進まない状態は、データ活用型経営への移行を妨げる根本的なボトルネックとなります。

4.マスタ管理システムの主な機能とできること

マスタ管理システムは、車両・ドライバー・荷主・傭車先といった基幹データを全社横断で統合し、収益管理、労務管理、配車最適化、監査対応までを支える経営基盤を構築するための仕組みです。以下では、主要機能と、それによって実現できる経営効果を整理します。

主要機能できること(運送業における具体例)
マスタデータの一元管理車両・ドライバー・荷主・傭車先データを統合し、
全社で同一情報を共有できる
名寄せ・重複排除荷主や協力会社の重複登録を防止し、
正確な収益・原価分析を実現
権限管理・承認フローマスタ変更を管理者承認制にし、
不正更新や誤登録を防止
変更履歴・監査ログ管理誰がいつ何を変更したかを記録し、
監査・労基対応に備える
システム連携(API・データ同期)運行管理・配車・勤怠・請求システムと
データ連携し、二重入力を排除
標準化ルール適用拠点ごとのコード体系や登録形式を統一し、
M&A時の統合を容易にする
分析基盤との接続BIやDWHと連携し、荷主別利益率や
車両別稼働率を可視化

5.まとめ

マスタ管理システムの導入は、業務効率化のためだけでなく、全社横断で正確なデータを共有し、意思決定の質を高めるための投資です。自社の成長戦略、統制体制、既存システムとの連携を踏まえたうえで選定しましょう。

マスタ管理システムと組み合わせて、運行管理基盤をを整備することで、データ品質と業務効率の両方を高め、持続的な競争力強化につなげることが可能です。

例えば五十鈴株式会社の「次世代運行管理システム AIR」は、日報・配車・労務管理をリアルタイムで連動させ、運行データを可視化・分析できる運行管理システムです。日報入力や動静情報の集約により、ドライバーの拘束時間や待機時間の見える化が実現でき、荷主交渉や原価改善の根拠データとして活用できます。
運行管理の高度化やデータドリブンな経営をご検討の場合には、ぜひご相談ください。

監修

企業間物流に詳しい!運行管理のプロ監修「運行管理ナビ」編集部です。

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