データクレンジングツールおすすめ13選比較。費用相場と選び方

「SFAに同じ会社が何件も登録されていて、正しい件数がわからない」
「Excelで表記ゆれを直しているが、毎月の作業がいつまでも終わらない」
「名寄せツールやETLツールなど種類が多く、どれを選べばいいのかわからない」

データクレンジングツールは、企業データベースと突き合わせて名寄せするBtoB向けのサービスから、自社ルールで顧客データを統合するエンジン、分析基盤向けにデータを加工するETLツールまで種類が幅広く、料金も無料から月額数十万円まで大きく異なります。そのため「営業データを整えたかったのに分析向けのツールを入れてしまった」「高機能なツールを入れたが現場で使える人がいない」といったミスマッチが起こりがちです。

本記事では、データクレンジングツールを3つのタイプに分類し、それぞれの選び方・費用相場・おすすめ13選を紹介します。Excelでの手作業と比べた「実質コスト」の考え方まで解説しているので、自社に合うツールを判断できる記事になっています。ぜひ最後までご覧ください。

データクレンジングツールとは？Excel・名寄せ・ETLとの違い

データクレンジングツールとは、表記ゆれ・重複・欠損・誤入力などを含むデータを、正しく使える状態に自動で整えるツールです。「株式会社」と「(株)」の混在、全角と半角の違い、同じ会社の重複登録、古い住所などを検出し、統一・統合・補完します。

整ったデータは、営業リストの精度やメール配信の到達率、BIツールでの分析結果に直結します。逆にデータが汚れたままだと、どれだけ高機能なSFAやMAを入れても、重複アプローチや誤った集計が起こり続けます。

データクレンジングと名寄せ・ETLの違い

データクレンジングとよく混同される言葉に「名寄せ」と「ETL」があります。どちらもデータクレンジングと重なる部分がありますが、役割は次のように異なります。

用語	主な役割	クレンジングとの関係
データクレンジング	表記ゆれ・重複・欠損・誤りを修正し、データの品質を上げる	全体を指す言葉
名寄せ	同じ企業・人物を指す複数のデータを1つに統合する	クレンジングの中の一工程（重複の解消）
ETL	データを抽出（Extract）・変換（Transform）・格納（Load）する	変換工程の中でクレンジングを行う

つまり「SFAの取引先を整えたい」なら名寄せに強いツール、「分析基盤にデータを流す途中で整えたい」ならETLツールが候補になります。まずは自社が整えたいデータと目的をはっきりさせることが、ツール選びの出発点です。

Excel（関数・Power Query）でできること／できないこと

データクレンジングはExcelでもある程度対応できます。ただし、得意なことと苦手なことがはっきり分かれます。

Excelの得意なこと

項目	説明
単純な表記の統一	TRIM・SUBSTITUTE・ASC関数などで空白・全角半角・定型の表記ゆれを修正
完全一致の重複削除	「重複の削除」機能で、文字列が完全に一致するデータを削除
少量データの目視確認	数百件程度なら、フィルタと並べ替えで人が確認しながら修正可能

Excelの苦手なこと

項目	説明
あいまいな名寄せ	「ソフトバンク」と「SoftBank Corp.」のような、文字列が一致しない同一企業の判定
外部情報での補完・更新	業種・売上・法人番号の付与や、社名変更・移転・閉鎖の反映
継続的な自動処理	SFAやDWHと連携し、新しく入ったデータを自動で整え続けること

Excelは「今あるデータを一度きれいにする」作業には使えますが、「あいまいな重複を見つける」「外部データで補う」「継続的に整え続ける」ことは苦手です。データが増え続ける環境では、この3点を担える専用ツールの導入を検討しましょう。

データクレンジングツールでできること

データクレンジングツールは、表記を整えるだけのツールではありません。重複の統合や情報の補完、システムへの自動反映まで、データを使える状態に保つための機能が備わっています。代表的な機能は以下のとおりです。

機能	説明
表記ゆれの統一	法人格・全角半角・カナ・英字表記などのゆれを、決めたルールで自動統一。
重複削除・名寄せ	社名・住所・電話番号などを組み合わせて同一企業・同一人物を判定し、1件に統合。
欠損補完・属性付与	外部の企業データベースから業種・売上高・従業員数・法人番号などを付与。
住所正規化	住所の表記を統一し、市町村合併などで変わった旧住所を最新の住所に更新。
形式変換・加工	日付・数値の型変換、項目の分割・結合、マスキングなどを一括処理。
定期実行・自動同期	SFA・CRM・DWHと連携し、新しく入ったデータを自動でクレンジング。

どの機能が必要かは目的によって変わります。営業・マーケティングで使う企業データを整えるなら「名寄せ」「属性付与」が、分析用のデータを整えるなら「形式変換」「定期実行」が重要になります。自社の目的に直結する機能から優先して確認しましょう。

データクレンジングツールの費用相場

データクレンジングツールの料金は、タイプと提供形態によって大きく異なります。まずは相場の全体像を押さえましょう。

タイプ・提供形態	初期費用	料金の目安	課金の単位	主な対象
企業データベース連携型	0〜10万円程度	月額5万円〜数十万円程度	月額固定＋処理件数	SFA・CRMの企業データを整えたい法人
名寄せ・正規化エンジン型（クラウド）	0円〜	月額5万〜20万円程度	レコード数・処理件数	社内の顧客データを統合したい法人
名寄せ・正規化エンジン型（オンプレミス）	数百万円規模	年間保守費が別途発生	ライセンス	大量の個人・法人データを扱う大企業
ETL・データ前処理型	0円〜	無料〜月額30万円程度	処理時間・ノード時間・ユーザー数	分析・DWH向けにデータを加工したい法人
無料ツール	0円	無料	なし	少量データを一度だけ整えたい場合

料金体系の4つのパターン

同じタイプのツールでも、料金の決まり方は大きく4つに分かれます。それぞれ有利な場面と不利な場面があるため、自社のデータ量の推移に合わせて選びましょう。

1. 月額固定型

毎月決まった金額で、一定の件数や機能まで使えるパターンです。予算を組みやすい反面、処理する件数が少ない月も同じ金額がかかるため、データ量が少ない企業には割高になります。

2. 件数従量型

名寄せや属性付与ができた件数に応じて課金されるパターンです。初回の大掃除のように一度に大量のデータを処理する月は費用が膨らみやすいため、初回分と毎月の追加分で見積もりを分けて確認しましょう。

3. 処理時間・リソース型

ETL・データ前処理型に多く、データの処理にかかった時間や計算リソースで課金されます。使った分だけ支払うため無駄がありませんが、処理の設計次第で金額が変わるため、事前に試算しにくい点がデメリットです。

4. ライセンス買い切り型

オンプレミスで使うソフトに多いパターンです。初期のライセンス費用は数百万円規模になる一方、データを社外に出さずに処理できます。年間の保守費用が別途かかる点も含めて比較しましょう。

手作業との比較で見る「実質コスト」

データクレンジングツールは「月額5万円」と聞くと高く感じますが、比べるべきは現在の手作業にかかっている人件費です。実質コストは「ツールの利用料」と「ツール導入後も残る確認作業の人件費」の合計で考えます。

たとえば、Excelで顧客データ1件あたり30秒かけて確認・修正しているとします。月に新しく入るデータが3,000件なら、作業時間は約25時間です。時給2,500円で換算すると、毎月約62,500円の人件費がかかっている計算になります。ここに、四半期ごとの全件見直しや、重複に気づかず同じ企業へ二重にアプローチしてしまう損失も加わります。

一般的な目安として、クレンジングの手作業が月20時間（人件費で約5万円）を超えているなら、月額5万円台のツールを導入したほうが割安になりやすいと考えられます。まずは自社の月間の処理件数と、1件あたりの作業時間を試算してみましょう。

データの入力や修正作業そのものを外部に任せる選択肢と比べたい場合は、以下の記事も参考になります。

関連記事：データ入力代行サービスおすすめ13選比較。選び方から正確で安いサービスの見極め方を解説

データクレンジングツールを選ぶ際に確認すべき4つの比較ポイント

データクレンジングツールは、どれも同じことができるわけではありません。整えられるデータの種類や、使いこなすのに必要なスキルが大きく異なります。導入前に確認すべきポイントは次の4つです。

1. 対象データと処理範囲
2. 参照データ
3. 既存システムとの連携
4. 必要なスキル

1. 対象データと処理範囲

まず確認したいのは、そのツールが「どのデータを」「どこまで」整えられるかです。法人の取引先データに強いツール、個人顧客の氏名・住所に強いツール、売上やログなど分析用データの加工に強いツールでは、得意分野がまったく異なります。

また、表記の統一だけなのか、重複の統合や情報の補完まで行うのかによっても、得られる効果は変わります。自社が整えたいデータの種類と、必要な処理の範囲を先に書き出しておきましょう。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 法人データ・個人データ・分析用データのどれに対応しているか
• 表記統一だけでなく、名寄せや補完まで行えるか
• 一度きりの処理か、継続的な自動処理に対応しているか

2. 参照データ

名寄せや情報の補完の精度は、ツールが参照するデータで決まります。企業データベース連携型であれば、収録している企業・拠点の件数や、社名変更・移転・閉鎖といった情報の更新頻度が重要です。住所の正規化であれば、住所マスタがどこまで新しい住所に対応しているかがポイントになります。

一方、ETL・データ前処理型の多くは外部の参照データを持たず、自社で決めたルールでデータを整えます。属性の付与が必要かどうかで、選ぶべきタイプが変わります。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 参照する企業データベースや住所マスタの件数・網羅性
• 社名変更・移転・閉鎖などの情報がどの頻度で更新されるか
• 付与できる項目（業種・売上・法人番号など）が自社の用途に合うか

3. 既存システムとの連携

データクレンジングは一度きりでは終わりません。新しいデータは毎日入ってくるため、SFA・CRM・MA・DWHなど、データがたまる場所と連携して自動で整え続けられるかが重要です。

連携が手動のCSV入出力だけの場合、担当者が定期的にデータを出し入れする手間が残ります。自社で使っているシステムと標準で連携できるか、API連携が別料金になっていないかも確認しましょう。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 自社のSFA・CRM・MA・DWHと標準で連携できるか
• 新しく入ったデータを自動でクレンジングできるか
• API連携が別料金のオプションになっていないか

顧客データの入口が名刺の場合は、名刺管理システムの段階で企業情報を整えておくと、SFAに入るデータの品質が上がります。名刺管理システムの選び方は以下の記事で解説しています。

関連記事：名刺管理システム比較15選。タイプ別の選び方と費用相場を解説

4. 必要なスキル

どれだけ高機能でも、社内に使いこなせる人がいなければツールは定着しません。営業企画やマーケティング担当が使うならノーコードで操作できることが前提になり、データエンジニアや情報システム部門が使うなら、SQLやプログラムで細かく処理を組めるほうが向いています。

また、名寄せのルールを誰が決め、誰が判定結果を承認するのかといった運用体制も、導入前に決めておく必要があります。担当者が異動しても運用が止まらないかという観点で確認しましょう。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 実際に運用する担当者が、ノーコードで操作できるか
• 名寄せルールの設定や承認を現場で行えるか
• 導入支援や操作サポートが受けられるか

データクレンジングツールの選び方

データクレンジングツールは、整えたいデータと目的によって大きく3つのタイプに分類できます。ここではタイプごとの特徴と向いている企業を紹介します。

• 企業データベース連携型 ｜ SFA・CRM・MAの企業データを名寄せし、情報を付与したい場合
• 名寄せ・正規化エンジン型 ｜ 社内に散らばった顧客データを自社ルールで統合したい場合
• ETL・データ前処理型 ｜ 分析・DWH向けに大量のデータを加工・整形したい場合

企業データベース連携型 ｜ SFA・CRM・MAの企業データを名寄せし、情報を付与したい場合

企業データベース連携型は、自社の取引先・リードデータを、ツール側が持つ大規模な企業データベースと突き合わせて名寄せするサービスです。表記がばらばらな社名でも同じ企業として判定し、業種・売上高・従業員数・法人番号などの情報を自動で付与します。

SFA・CRM・MAと連携して新しく入ったリードも自動で整えられるため、営業・マーケティング部門がデータを使える状態に保ちやすいのが強みです。ターゲット企業の抽出や、重複アプローチの防止に直結します。

このタイプへの導入に向いている企業は以下になります。

• SFA・CRMの取引先データに重複や表記ゆれが多い企業
• リードに業種・売上などの企業情報を付与し、ターゲティングに使いたい企業
• 営業・マーケティング担当がノーコードで運用したい企業

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営業・マーケティングで使う企業データそのものを外部から調達したい場合は、企業データベースの比較もあわせてご覧ください。

関連記事：企業データベース比較14選。用途別4タイプの選び方と料金相場を解説

名寄せ・正規化エンジン型 ｜ 社内に散らばった顧客データを自社ルールで統合したい場合

名寄せ・正規化エンジン型は、社内の複数システムに散らばった顧客データを、自社で決めたルールで正規化・統合するツールです。個人の氏名・住所や世帯単位の名寄せ、住所の正規化など、企業データベース連携型では対応しにくいデータも扱えます。

重複判定の条件を細かく設定できるため、金融・通信・小売など、大量の個人顧客データを持つ企業に向いています。オンプレミスで使えるソフトや、データを社外に出さずに処理できるサービスもあります。

このタイプへの導入に向いている企業は以下になります。

• 基幹システム・SFA・ECなど複数のシステムに顧客データが分散している企業
• 個人顧客の氏名・住所・電話番号も含めて名寄せしたい企業
• 重複判定のルールを自社で細かく管理したい企業

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ETL・データ前処理型 ｜ 分析・DWH向けに大量のデータを加工・整形したい場合

ETL・データ前処理型は、さまざまなシステムからデータを取り出し、分析しやすい形に加工・整形してDWHなどへ送るツールです。型変換・正規化・欠損や不整合の修正・マスキングといった処理を、一度設定すれば定期的に自動で実行できます。

扱えるデータの種類が幅広く、売上・在庫・ログといった業務データの前処理に強いのが特徴です。一方で、企業情報の付与のような外部データによる補完は行わないため、営業データの名寄せが主目的なら他のタイプを選びましょう。

このタイプへの導入に向いている企業は以下になります。

• BIツールやDWHで分析するデータを、自動で整えて集約したい企業
• 複数のSaaSや基幹システムのデータを定期的に統合したい企業
• データエンジニアや情報システム部門が運用を担える企業

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整えたデータを可視化・分析するBIツールもあわせて検討している場合は、以下の比較記事が参考になります。

関連記事：BIツールおすすめ12選比較。種類・費用相場からタイプ別の選び方まで解説

データクレンジングツールおすすめ一覧比較表

以下は、本記事で紹介するデータクレンジングツールの一覧比較表です。

上記で自社に合うタイプのツールを絞り込みたい方は、以下の診断ツールで自社に合うタイプを確認してみてください。

【企業データベース連携型】のデータクレンジングツール

SFA・CRM・MAの企業データを名寄せし、企業情報を付与できる企業データベース連携型のツールを5つ紹介します。

SalesNow（株式会社SalesNow）

1,600万件を超える企業・組織データを基準に、CRMのデータを整え続けるクレンジングサービスです。拠点ごとに一意のIDを振った独自の「JCコード」をもとに、表記ゆれや重複を自動で統合し、従業員数・売上高・業種・上場区分などの情報を補完します。

一度整えて終わりではなく、SFA・CRMと15分ごとに同期して新しいデータも自動で整えられるのが強みです。企業データは日次で更新されており、Salesforce連携時の名寄せ率は平均92%を超えます。

自社のSFA・CRMのデータで名寄せ率と付与率を無償で検証できるため、導入前に効果を確かめたい企業に向いています。導入実績は700社を超え、BtoB SaaS企業での活用が多いサービスです。

対象データと処理範囲	法人データ。表記ゆれ統一・重複統合・属性補完・継続同期
参照データ	企業・組織データ1,600万件超（日次更新）、拠点560万件以上
既存システムとの連携	Salesforce・HubSpot・kintone・eセールスマネージャー、API
必要なスキル	ノーコード。HubSpotからは数クリックで取り込み可能
料金	要問い合わせ

Sansan Data Hub（Sansan株式会社）

名刺データと顧客データをまとめて整え、SFA・CRM・MAへ自動でつなぐデータ統合サービスです。企業名・住所・電話番号など9つの情報で企業を特定し、独自の企業コードで重複をまとめたうえで、法人番号や登記情報など50を超える属性を付与します。

最大の特徴は、名刺という「人との接点データ」とセットで顧客データを整えられることです。誰がどの企業の誰と会っているかという情報と、整った企業データを結びつけられるため、営業とマーケティングで同じ顧客情報を共有しやすくなります。

データは10分ごとに自動で同期され、主要なSFA・MAとは開発なしで連携できます。すでに名刺管理にSansanを使っている企業であれば、追加の手間を抑えて顧客データの統合まで進められます。

対象データと処理範囲	法人データ・名刺データ。名寄せ・重複統合・属性付与・自動同期
参照データ	法人番号・登記情報・帝国データバンク情報など50以上の属性
既存システムとの連携	Salesforce・Marketo・SATORI・HubSpot、CSV、API
必要なスキル	ノーコード。主要システムとは開発なしで連携
料金	要問い合わせ

uSonar（ユーソナー株式会社）

全国1,250万を超える拠点を収録した企業データベース「LBC」で名寄せするサービスです。拠点ごとに11桁の独自コードを振っているため、本社単位だけでなく、事業所や系列グループ単位でデータをまとめられます。

付与できる属性は120項目以上にのぼり、同じ企業グループの取引をまとめて把握したい、事業所ごとの営業状況を見たいといった、拠点単位の分析が必要な企業に向いています。

名寄せ・クレンジングに加えて、ターゲティングや名刺共有、与信管理まで同じ企業データの上で行えるのも特徴です。大手企業やグループ企業での導入が多く、全社の顧客データ基盤を整えたい企業の選択肢になります。

対象データと処理範囲	法人データ。名寄せ・クレンジング・属性付与（拠点・系列単位）
参照データ	企業データベース「LBC」全国1,250万超の拠点、属性120項目以上
既存システムとの連携	kintone・Salesforce・HubSpot・Dynamics 365、API
必要なスキル	要問い合わせ
料金	要問い合わせ

T-Matching（株式会社東京商工リサーチ）

取引先データのファイルをアップロードするだけで、クラウド上で名寄せ・クレンジングができる取引先情報整備ツールです。企業信用調査の老舗である東京商工リサーチの企業データをもとに、企業コード・法人番号・マッチスコアなどを返します。

一般的な名寄せに加えて、合併先や活動状態（休廃業など）までわかるのが特徴です。取引先が今も活動しているかを確かめられるため、営業リストの整理だけでなく、取引先管理や与信の前処理にも活用できます。

年額132,000円（税込）で年間6,000件までマッチングでき、課金対象は一定以上のスコアで一致した件数だけです。1万件を約3分で処理でき、回数の制限もないため、少ない予算で取引先データを定期的に整えたい企業に向いています。

対象データと処理範囲	法人データ。名寄せ・クレンジング・合併先や活動状態の判定
参照データ	1,000万件超（企業620万件超、事業所390万件超）
既存システムとの連携	ファイルアップロード、kintoneプラグイン、API（オプション）
必要なスキル	ノーコード。ファイルをアップロードするだけ
料金	年額132,000円〜（税込・年間6,000件まで）、超過分は1件20円

FINDFOLIO（株式会社FLUED）

MA・CRMに入ってくるリードに、売上高・従業員数・業種・部署名などを自動で付与するサービスです。リードが登録されるたびに情報を付与する方式と、既存のリストをまとめて処理する方式の両方に対応しています。

部署名のデータまで付与できるのが特徴で、「どの企業の、どの部門の人か」まで把握してアプローチの優先順位をつけられます。眠っている過去のリードから、条件に合う企業だけを抜き出して再活用するといった使い方も可能です。

月額5万円台から始められ、付与できた件数だけが従量課金の対象になるため、大規模な投資をせずに企業データの整備を始めたい中小規模のBtoB企業に向いています。HubSpotのアプリストアから導入できる点も手軽です。

対象データと処理範囲	法人のリードデータ。属性付与（部署名を含む）・リストの一括処理
参照データ	法人データ75万件、企業ニュース400万件
既存システムとの連携	HubSpotなど主要なMA・CRM、API、CSV
必要なスキル	要問い合わせ
料金	月額50,000円〜（初期費用100,000円、月100件超は1件100円、最低契約3ヶ月）

【名寄せ・正規化エンジン型】のデータクレンジングツール

社内に散らばった顧客データを、自社ルールで正規化・統合できる名寄せ・正規化エンジン型のツールを4つ紹介します。

Precisely Trillium（株式会社アグレックス）

大規模な顧客データのクレンジング・名寄せ・統合を行う、オンプレミス型のパッケージソフトです。姓名辞書・法人キーワード辞書・住所辞書で項目を正規化したうえで突き合わせるため、表記のばらつきが大きいデータでも高い精度で名寄せできます。

個人・世帯・法人の各単位で名寄せでき、判定の条件と精度を自社で自由に設計できるのが強みです。バッチ処理に加えてAPIでのリアルタイム名寄せにも対応しており、ATMやネットバンキングなどの顧客接点とも連携できます。

国内では約250ユーザーの導入実績があり、銀行・保険・通信・メーカー・自治体など、膨大な顧客データを扱う大企業で使われています。複数のシステムに分かれた顧客情報を一本化したい企業の有力な選択肢です。

対象データと処理範囲	個人・世帯・法人データ。正規化・名寄せ・統合（バッチ／リアルタイム）
参照データ	姓名辞書・法人キーワード辞書・住所辞書
既存システムとの連携	上位システムからの呼び出し、テキストファイル、API（C・Javaなど）
必要なスキル	情報システム部門による設計・運用が前提
料金	要問い合わせ

NAYOSEL（株式会社Prazto）

複数のSaaSやデータベースに散らばった顧客データの重複を見つけ、元のシステムへ書き戻すまで行うAI名寄せサービスです。重複の条件は日本語またはSQLで自社が決められ、AIが理由つきで統合を提案します。

AIの提案は人が承認してから反映され、あとから元に戻すこともできるため、誤って統合してしまうリスクを抑えられます。各システムのIDと統合IDの対応表も持てるので、システムをまたいだ顧客管理の土台になります。

月額5万円台から使え、扱うレコード数に応じてプランを選べるため、オンプレミスの大型ソフトを入れるほどではない中堅企業でも、自社ルールでの名寄せを始めやすいサービスです。取り込みは69サービス、出力は33サービスに対応しています。

対象データと処理範囲	顧客データ（主に法人）。重複検出・統合・元システムへの書き戻し
参照データ	gBizINFOの法人マスタ500万法人超（Standardプラン以上）
既存システムとの連携	取り込み69サービス・出力33サービス、書き戻しはSalesforce・RDBMS
必要なスキル	日本語でルール設定可能。SQLでの細かい設定にも対応
料金	月額50,000円〜（税抜・5万レコードまで）

住所クレンジングサービス（株式会社ゼンリンデータコム）

ゼンリンの住所マスタ・郵便番号マスタと照合し、住所の表記を正規化するサービスです。約30年分の住所データを持っているため、市町村合併などで変わった旧住所も最新の住所に変換できます。

緯度経度や建物名・テナント名を付与でき、どの程度確実に一致したかを示すマッチングレベルも出力されます。住所の精度がそのまま業務品質に響く、配送・訪問営業・エリアマーケティングなどで力を発揮します。

データを預けて処理してもらう受託型、自社システムに組み込むAPI型、Salesforce向けの3つの形態から選べます。受託型のライセンス費は1件1.2円（税抜）からで、無償サンプルやAPIの検証用キーで事前に精度を試せます。

対象データと処理範囲	住所データ。正規化・旧住所の最新化・緯度経度や建物名の付与
参照データ	ゼンリンの住所マスタ・郵便番号マスタ（約30年分）
既存システムとの連携	受託（CSV）、API、Salesforce向け
必要なスキル	受託型ならデータを渡すだけ。API型は組み込み開発が必要
料金	受託：1件1.2円〜（税抜・ライセンス費、作業費は別途見積もり）／API：初期費36万円（税抜）＋処理量に応じた月額

HubSpot Data Hub（HubSpot, Inc.）

HubSpot CRMの中で、データの同期・品質管理・自動化を行う製品です。旧称はOperations Hubで、AIが重複レコードを見つけて統合を提案し、CSVの取り込み時も含めて書式の誤りを検出・修正します。

入力ルールで表記を統一したり、不足している情報を補ったりできるうえ、データの健全性をダッシュボードで確認できます。データを外部ツールに出さず、普段使っているCRMの中でクレンジングを完結できるのが強みです。

無料プランから使い始められ、データ品質の機能は無料トライアルで試せます。すでにHubSpotで営業・マーケティングを運用しており、CRMのデータを日常的にきれいに保ちたい企業に向いています。

対象データと処理範囲	HubSpot CRM内のデータ。重複統合・書式修正・表記統一・補完
参照データ	自社のCRMデータ（AIによる重複検出）
既存システムとの連携	100以上のアプリとデータ同期、EnterpriseはSnowflake・BigQuery・S3と双方向連携
必要なスキル	ノーコード。上位プランではプログラムによる自動化も可能
料金	無料プランあり／有料プランは月額制

【ETL・データ前処理型】のデータクレンジングツール

分析やDWHに向けて、大量のデータを加工・整形できるETL・データ前処理型のツールを4つ紹介します。

TROCCO（株式会社primeNumber）

多くのSaaSやデータベースからDWHへのデータ連携を自動化する、国産のクラウドETLサービスです。データを送る途中で、正規表現による文字列置換・データ型変換・全角半角のゆれをそろえる正規化・マスキングなどの処理を行えます。

DWH上で分析しやすいデータを作る機能や、DWHのデータを検証するデータ品質管理の機能も備えており、データを集めるところから品質を保つところまで一つのサービスで担えるのが特徴です。導入社数は2,500社を超えます。

無料プランから始められ、主要機能は30日間のトライアルで試せます。転送の設定はノーコードで作れるため、データ分析基盤を立ち上げたばかりの企業でも導入しやすいサービスです。

対象データと処理範囲	分析用データ全般。文字列置換・型変換・正規化・マスキング・品質チェック
参照データ	なし（自社で設定したルールで処理）
既存システムとの連携	国内外約200種のコネクタ、DWHへの自動転送
必要なスキル	転送設定はノーコード。DWH上の変換にはSQLの知識があると有利
料金	無料プランあり／スターター75,000円/月〜（税抜）

Waha! Transformer（株式会社ユニリタ）

形式の異なるデータを連携・統合する、1999年から提供されている国産のETLツールです。メインフレームや業務システム、SaaS、Excelなど幅広いデータを取り込み、重複・欠損・不整合を自動で修正します。

140種類以上の関数で文字・数値・日付を変換でき、よく使う加工はテンプレートから選ぶだけで設定できます。最大1,000億件でのベンチマークテストを行っており、大量のデータを高速に処理できる点が強みです。

SQLやプログラミングの知識がなくても使えるため、基幹システムのデータを現場で加工・連携したい製造業や流通業の大企業に多く導入されています。14日間の無料体験版で事前に操作を確認できます。

対象データと処理範囲	基幹・業務データ全般。重複・欠損・不整合の修正、変換、匿名化
参照データ	なし（自社で設定したルールで処理）
既存システムとの連携	メインフレーム・業務システム・SaaS・RDB・Web API・Excel
必要なスキル	ノーコード。SQLやプログラミングの知識は不要
料金	サブスクリプション版：月額135,000円〜（税別・年間契約）／買い切り版：ライセンス360万円〜（税別）

AWS Glue DataBrew（Amazon Web Services）

分析や機械学習に使うデータを、コードを書かずにクレンジング・正規化できる画面操作型のツールです。250以上の組み込み変換を使って、異常値の除外や標準形式への変換、不正な値の修正を行えます。

データの傾向を自動で分析するプロファイリング機能で異常を見つけ、作った変換手順（レシピ）を新しいデータにも自動で適用できます。S3やRedshiftなどAWS上のデータに直接つなげられるため、AWSの中でデータの準備を完結できるのが強みです。

月額固定のプランはなく、使った分だけ支払う従量課金です。すでにAWSでデータ基盤を運用している企業が、データアナリストでも扱える前処理の環境を用意したい場合に向いています。

対象データと処理範囲	分析・機械学習用データ。異常値の除外・形式変換・正規化・プロファイリング
参照データ	なし（自社で作成したレシピで処理）
既存システムとの連携	S3・RedshiftなどAWS上のデータレイク・DWH・DB
必要なスキル	操作はノーコード。AWSアカウントと権限管理の基本知識が必要
料金	従量課金：インタラクティブセッション1.00USD/30分、ジョブ0.48USD/ノード時間

Alteryx One（Alteryx, Inc.）

ドラッグ＆ドロップでデータの準備・結合・分析まで行えるデータ分析プラットフォームです。従来のAlteryx Designerを含む製品で、300以上の分析自動化ツールを組み合わせて、データのクレンジングから集計・予測分析までを一つの画面で進められます。

コードを書かずに処理の流れを組み立てられるうえ、必要に応じてカスタムコードも追加できます。上位プランでは処理の定期実行もでき、毎月同じ手順で行っていたデータ整備を自動化できます。

データの前処理だけでなく分析まで同じツールで完結させたい、事業部門の分析担当者に向いています。30日間の無料トライアルがあり、自社のデータで操作感を確かめてから導入を判断できます。

対象データと処理範囲	分析用データ全般。データ準備・結合・クレンジング・分析
参照データ	なし（自社で組んだワークフローで処理）
既存システムとの連携	80以上のデータソースと連携、70以上のツールへ出力
必要なスキル	ノーコード。カスタムコードでの拡張も可能
料金	Starter：250USD/ユーザー/月（年払い）、上位プランは要問い合わせ

無料で使えるデータクレンジングツール

まずは費用をかけずにデータクレンジングを試したい場合は、無料のツールから始める方法もあります。ここでは代表的な2つを紹介します。

OpenRefine

表形式のデータを整えるための、無料のオープンソースツールです。似た値をまとめて表示するクラスタリング機能で、「株式会社ABC」「(株)ABC」のような表記ゆれを一括で統一できます。データはクラウドではなく自分のPC上で処理されるため、社外にデータを出さずに作業できます。画面は英語が中心のため、ある程度データ操作に慣れた担当者向けです。

Excel Power Query

ExcelやPower BIに標準で搭載されている、データの変換・準備機能です。画面操作で列の分割や型変換、不要な行の削除などを設定でき、同じ手順を次回以降もボタン一つで再実行できます。すでにExcelを使っている企業なら追加費用なしで始められる点が魅力です。

無料ツールは「今あるデータを自分たちで一度整える」用途には十分ですが、外部データでの補完や、システムと連携した継続的なクレンジングはできません。データが毎月増え続けるなら、有料ツールへの切り替えを検討しましょう。

データクレンジングツールのよくある質問

Q. データクレンジングはExcelだけで十分ですか？

数百件程度のデータを一度整えるだけなら、Excelの関数やPower Queryで十分です。ただし、文字列が一致しない同一企業の名寄せや、業種・売上などの情報補完、新しいデータの継続的な自動処理はExcelでは困難です。手作業が月20時間を超えるようなら、専用ツールの導入を検討しましょう。

Q. 名寄せツールとデータクレンジングツールは何が違いますか？

名寄せは、同じ企業や人物を指す複数のデータを1つに統合する処理で、データクレンジングの一工程です。名寄せツールは重複の解消に特化しているのに対し、データクレンジングツールは表記の統一や欠損の補完、形式の変換まで幅広く扱います。営業データの重複が主な課題なら、名寄せに強い企業データベース連携型が向いています。

Q. ツールを導入するのと、データ入力代行に外注するのはどちらがよいですか？

過去のデータを一度だけまとめて整えたいなら、外注も有力な選択肢です。一方、毎月新しいデータが入り続ける場合は、システムと連携して自動で整え続けられるツールのほうが、長期的には手間とコストを抑えられます。初回の大掃除は外注し、その後の維持はツールで行うという組み合わせも有効です。

Q. データクレンジングはどれくらいの頻度で行うべきですか？

企業データは、社名変更・移転・閉鎖などで日々変化しています。理想は、SFA・CRMと連携して新しいデータが入るたびに自動で整える運用です。手動で行う場合も、少なくとも四半期に1回は全件を見直しましょう。あわせて、入力時の表記ルールを社内で統一しておくと、クレンジングの手間そのものを減らせます。

まとめ

本記事では、データクレンジングツールの選び方・費用相場・おすすめ13選を、3つのタイプに分けて紹介しました。データクレンジングツールは月額料金だけで判断すると割高に見えがちですが、比べるべきは現在の手作業にかかっている人件費です。「ツールの利用料＋残る確認作業の人件費」という実質コストの視点で、自社に合うタイプを見極めましょう。

まずは以下のタイプから、自社の目的に合うものを選びましょう。

タイプ	向いているケース
企業データベース連携型	SFA・CRM・MAの企業データを名寄せし、企業情報を付与したい場合に最適
名寄せ・正規化エンジン型	社内に散らばった個人・法人の顧客データを自社ルールで統合したい場合に有効
ETL・データ前処理型	分析・DWH向けに大量のデータを定期的に加工・整形したい場合に必須

整えた顧客データを営業活動にしっかり活かすには、データの受け皿となるSFAの選定も重要です。まだSFAを導入していない場合や、乗り換えを検討している場合は、以下の比較記事も参考にしてください。

関連記事：SFAツール16選比較。営業支援システムのタイプ別おすすめと選び方

まずは、自社に合ったタイプを把握することが重要です。まだ診断ツールを試していない方は、ぜひ「データクレンジングツール13選一覧比較表」の下にある診断ツールから確認してみてください。本記事が、最適なデータクレンジングツール選びの一助になれば幸いです。