想像してみてください。2025年、営業チームはリード獲得に全力投球、オペレーション担当は複数のSaaSツールからデータをかき集め、ITチームはこっそり（時には堂々と）もっと効率的なデータパイプライン作りに没頭しています。その一方で、データの世界は今までにないスピードで拡大中。世界のオルタナティブデータ市場は今年規模に到達し、企業はを外部データセットに投資しています。新しいデータソースやAI連携を使わないのは、まるでバズーカ戦にバターナイフで挑むようなものです。
自分自身、SaaSや自動化ツールの開発に長年関わり、数えきれないほどのスプレッドシートと格闘してきました。その経験から、どのデータプロバイダーや連携プラットフォームを選ぶかが、ビジネスの成否を大きく左右することを痛感しています。このガイドでは、2025年に知っておきたいデータプロバイダー＆インテグレーター20選を厳選して紹介します。ウェブ・SNS・地理空間などのオルタナティブデータから、AIエージェントやMCP（Model Context Protocol）対応の次世代連携基盤まで幅広くカバー。営業・マーケ・投資・ITなど、どの部門でも役立つ“未来に強い”データ活用の近道です。
なぜ企業にオルタナティブデータプロバイダーと連携プラットフォームのリストが必要なのか
よく混同されがちですが、オルタナティブデータプロバイダーとデータ連携プラットフォームは全く別物です。
- オルタナティブデータプロバイダーは、社内システムや一般的な市場データでは手に入らない独自の外部データを提供します。B2B連絡先リスト、消費者取引、SNSの感情分析、衛星画像など、今まで見えなかったインサイトを発見し、営業・マーケ・投資・リスク管理で差別化できます。
- データ連携プロバイダー（iPaaSとも呼ばれる）は、CRMやERP、データベース、API、SaaSツールなどをつなぎ、データの自動連携やワークフローの自動化を実現する“つなぎ役”です。
なぜ厳選リストが重要か？市場はすでに飽和状態で、選択を間違えると大きな損失につながります。営業・マーケは最新かつ法令順守のリードが必要、投資家はオルタナティブデータから早期シグナルを得たい、ITはセキュアかつスケーラブルな連携をノーコードで実現したい。さらにAIエージェントやMCP対応の登場で、求められる水準はどんどん上がっています。
- AIエージェントは大規模言語モデルを活用した自律型ソフトウェアボット。プラットフォームが対応していれば、システム横断で“読む・判断・実行”が可能です。
- **Model Context Protocol（MCP）**は、AIエージェントがカスタム開発なしで安全にツールやデータソースと連携できる新しいオープン標準（AI版USB-Cみたいなもの）。AIに“会話以上”の仕事をさせたいならMCP対応は必須です。
つまり、AIやMCP対応のデータソース＆連携ツールを組み合わせれば、ビジネスは一気に加速。逆に選択を誤ると、時代遅れのまま取り残されてしまいます。
トップデータプロバイダー＆インテグレーターの評価基準
「早くリストを見せて！」という声が聞こえてきそうですが、その前に選定基準をサクッと紹介します（ただの“ロゴ集め”じゃない理由です）。
| 評価軸 | 注目ポイント |
|---|---|
| データタイプ | オルタナティブデータか、連携サービスか、ハイブリッドか？ |
| AIエージェント対応 | 自動化や自然言語操作などAIエージェント機能があるか？ |
| MCP対応 | Model Context Protocolによるエージェント連携が可能か？ |
| 最適な用途 | どの部門・シナリオに最適か？ |
| エンタープライズ対応 | ガバナンス・セキュリティ・コンプライアンス・拡張性・APIの充実度は？ |
| 料金体系 | サブスクリプション、従量課金、クレジット制など |
また、現場での経験や徹底的なリサーチをもとに、特にAIやエージェント自動化で先進的なツールを重視しました。
2025年版：オルタナティブデータプロバイダー＆連携プラットフォーム20選
このリストは、データソース・連携サービス・両方を兼ね備えたプラットフォーム、さらにAIエージェントやMCPで最先端を行くサービスまで幅広く網羅しています。それぞれの特徴や活用シーン、独自性も解説します。
1. Thunderbit：AIウェブスクレイピング＆連携
まずは自社紹介から失礼しますが、には本当に自信があります。
Thunderbitの強みは？ AIウェブスクレイパーは単なる“データ抽出”ではなく、ページ全体を読み取ってMarkdown化し、AIが構造や文脈、関係性まで理解します。まるで“本当に内容を理解してから表をコピーしてくれる”デジタルアシスタントのよう。動的サイトや複雑なコメント、頻繁に変わるレイアウトにも強いのが特長です。
- AIエージェント機能：「AIフィールド提案」をクリックするだけで、最適なカラムを自動抽出。コーディングや手動マッピングは不要です。
- サブページ抽出： 商品リストから各商品ページの詳細まで一括で取得可能。AIエージェントが数クリックでテーブルを拡張します。
- エクスポート： Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ直接出力。CSVやJSONダウンロードもOK（エクスポートは無料）。
- おすすめ用途： 営業、EC、マーケ、不動産など、ウェブ上の構造化データが必要な方。特にFacebookマーケットプレイスや長文コメントなど“手強い”サイトにも対応。
- 独自性： ページ構造が変わっても壊れにくいセマンティック理解。まさにウェブデータ抽出の万能ツールです。
実際の動きを見たい方はやもぜひチェックしてみてください。
2. Cognism：営業・法令順守向けB2Bデータ
は、特に欧州でのリード獲得やGDPR/CCPA対応が求められる場合に最適なB2B連絡先データのプロバイダーです。独自の「Diamond Data」検証で、メールや電話番号の鮮度・正確性を維持しています。
- AI機能： Sales CompanionがAIアシスタントとしてリード提案や意向シグナル抽出、企業要約を自動生成。
- 連携： 主要CRMとAPI・CSVで接続可能。
- おすすめ用途： 法令順守が必須な営業・マーケチーム。
- 独自性： コンプライアンス＆データ品質。Do Not Callリストや同意状況も管理でき、安心してリード獲得が可能です。
3. ZoomInfo：包括的なビジネスインテリジェンス
は、リアルタイムB2Bインテリジェンスの定番。企業・連絡先情報の集約だけでなく、「バイヤー意向」シグナルや自動化機能が強みです。
- AI機能： ZoomInfo Copilotが生成AIで、最新シグナル（資金調達や人事異動など）に基づくパーソナライズ提案を自動作成。
- 連携： Salesforce、HubSpot、マーケ自動化ツールと深く統合。
- おすすめ用途： 大規模営業・マーケチーム。
- 独自性： リアルタイム意向データ＆ワークフロー自動化で、最適なタイミングでアプローチ可能。
4. Eagle Alpha：大規模オルタナティブデータ集約
は、2,000以上のデータプロダクトを集約・標準化し、複数ベンダーのデータを一元管理できる“データの百貨店”です。
- おすすめ用途： 複数のオルタナティブデータを試したい投資家・リサーチ部門。
- 独自性： データ標準化・コンプライアンスチェック・リサーチ支援で、法的リスクなく新規データ導入が可能。
5. RiskSeal：信用・リスク向けオルタナティブデータ
は、従来の信用スコアでは測れない“デジタル足跡”を200以上のプラットフォームから分析し、総合的なリスクプロファイルを構築します。
- AI機能： リアルタイム本人確認、行動分析、KYCツール。
- おすすめ用途： 銀行、BNPL、フィンテックで“信用情報が薄い”顧客の審査。
- 独自性： 膨大なデータポイントを統合したデジタル信用スコアで、与信拡大とデフォルト削減を両立。
6. Brandwatch：SNS・消費者データ分析
は、SNSリスニング＆消費者感情分析の定番。AIエンジン「Iris」がテーマ検出や画像解析、トレンド要約まで自動化します。
- AI機能： 自動テーマ検出、画像認識、GPTによるインサイト生成。
- 連携： CRMやSlackなどAPI連携。
- おすすめ用途： マーケ、PR、ブランド管理。
- 独自性： リアルタイムダッシュボード＆予測分析で、バズる前にトレンドを察知。
7. Thinknum：市場インテリジェンス向けウェブデータ
は、45万社超の公開ウェブデータ（求人、価格、アプリ評価など）を追跡。ノーコードでクエリや可視化が可能です。
- おすすめ用途： 金融アナリスト、リサーチ、戦略部門。
- 独自性： 過去データのアーカイブ＆アラート機能で、外部から企業戦略を定量化。
8. Orbital Insight：地理空間オルタナティブデータ
Insightは、衛星画像や位置情報をビジネスインサイトに変換。サプライチェーン監視や小売トラフィック、農作物の健康診断などに活用できます。
- AI機能： 複数データソースの統合、AIによる地理空間分析。
- おすすめ用途： サプライチェーン、コモディティ、行政機関。
- 独自性： “空からの目”でリアルタイムに現場を把握。
9. Dataminr：リアルタイムイベント検知
は、100以上の言語・100万超の公開データ（SNS、ニュース、センサー等）をAIで解析し、誰よりも早く新たな出来事を検知します。
- AI機能： テキスト・画像・動画・音声のマルチモーダル解析、ReGen™ AIによるリアルタイム要約。
- おすすめ用途： リスク管理、セキュリティ、報道。
- 独自性： 圧倒的なスピードで有用なインテリジェンスを提供。
10. Quiver Quantitative：投資家向けオルタナティブデータ
は、議員の株取引や政府契約、SNS感情など、個人投資家向けにユニークなオルタナティブデータを提供します。
- AI機能： スマートスコア、AIインサイト、コピートレード。
- おすすめ用途： データドリブンな個人投資家。
- 独自性： 無料プラン＆従来はヘッジファンド専用だったデータも利用可能。
11. FuseBase：MCP対応エージェントネイティブ連携
は、**Model Context Protocol（MCP）**をフルサポートする初の“エージェントネイティブ”連携基盤の一つです。
- AIエージェント機能： AIエージェントがSaaSやDBを自動発見・連携（ハードコーディング不要）。
- MCP対応： 標準で対応。エージェントが接続アプリ間で柔軟に機能呼び出し。
- おすすめ用途： IT部門やプロフェッショナルサービスのAIワークフロー構築。
- 独自性： 連携・自動化・コラボレーションを統合し、オープン標準で将来性も抜群。
12. SnapLogic：AI駆動の連携＆自動化
はiPaaSのリーダーで、SnapGPTやAgentCreatorによるAI自動化が特長です。
- AI機能： 自然言語でパイプライン作成、自律型エージェント、MCP対応。
- おすすめ用途： エンタープライズITの統合基盤。
- 独自性： 500以上のコネクタ、ローコードUI、AIエージェント連携のオープン標準。
13. Jitterbit：ローコード連携＆API管理
Harmonyは、iPaaS・API管理・ローコードアプリ開発を統合。AIアシスタントで非エンジニアでも連携が簡単です。
- AI機能： アプリ構築・コネクタ作成・チャットボット支援のAIアシスタント。
- おすすめ用途： 中～大規模IT部門の迅速な連携。
- 独自性： 強力なAPI管理＆自動化でGartner Magic Quadrantにも選出。
14. K2view：エンタープライズ向けデータファブリック＆連携
のデータファブリックは、ビジネス単位ごとにマイクロデータベースを構築し、リアルタイムで統合アクセスを実現します。
- AI機能： LLM向けAIデータフュージョン。
- おすすめ用途： サイロ化したデータや厳格なガバナンスが必要な大企業。
- 独自性： “データプロダクト”の概念と特許取得の暗号化でプライバシー・コンプライアンスも万全。
15. Informatica：AIデータ基盤＆ガバナンス
のIntelligent Data Management Cloud（IDMC）は、エンタープライズデータ連携の基盤で、CLAIRE® AIエンジンを搭載。
- AI機能： CLAIRE Copilot、GPTアシスタント、自動データマッピング。
- おすすめ用途： 複雑なデータ環境のエンタープライズ。
- 独自性： ガバナンス・品質・カタログ化が強力。Salesforceや主要クラウドとも連携。
16. Preqin：プライベート市場向けオルタナティブデータ
は、プライベートエクイティ・ベンチャーキャピタル・リアルアセット分野の“Bloomberg”的存在。ファンド実績やマネージャープロファイル、取引・分析を提供。
- おすすめ用途： プライベート市場の投資家・ファンドマネージャー・コンサルタント。
- 独自性： BlackRock傘下となり、データ＆分析がさらに充実。
17. Yodlee：金融データ集約
は、世界15,000以上の金融機関と接続し、正規化・付加価値付きの取引データを提供。フィンテックや銀行、信用調査で活用されています。
- AI機能： データクレンジング・付加価値化・カテゴリ分け。
- おすすめ用途： フィンテックアプリ、貸金業、信頼性の高い金融データが必要な場面。
- 独自性： グローバル対応＆コンプライアンスで、家計簿アプリから信用リスクモデルまで幅広く活用。
18. Earnest Research：消費者・取引データ
Analyticsは、機械学習とアナリストによる検証で、ほぼリアルタイムの消費者取引データを提供します。
- AI機能： データ正規化・シグナル抽出のEarnest AI。
- おすすめ用途： 小売・消費財・投資リサーチ部門のベンチマーク分析。
- 独自性： アナリスト監修のインサイト＆ダッシュボードで即行動可能なトレンドを提供。
19. Second Measure：リアルタイム消費者分析
Bloomberg傘下のは、数十億件の匿名カード取引をセルフサービスで分析できます。
- おすすめ用途： 投資家・戦略部門の消費支出分析。
- 独自性： リアルタイム更新、コホート分析、Bloombergターミナル連携。
20. Verisk：リスク＆コンプライアンスデータ
は、リスク・保険・コンプライアンスデータの基盤。物件リスクからマーケティングIDグラフまで幅広く提供。
- AI機能： 組み込みデータサービス、不正検知、規制対応ツール。
- おすすめ用途： 保険・銀行・リスク評価やコンプライアンスが必要なビジネス。
- 独自性： 業界特化の深いデータをAPIで提供し、エンタープライズワークフローに統合可能。
主要データプロバイダー＆インテグレーター比較表
主要20サービスを一目で比較できる表です：
| プロバイダー | データタイプ | AIエージェント対応 | MCP対応 | 最適な用途 | エンタープライズ機能 | 料金体系 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ウェブデータ | あり | なし | 営業、EC、運用 | エクスポート、サブページ、セキュリティ | クレジット/無料プラン |
| Cognism | B2B連絡先 | あり | なし | 営業、法令順守 | GDPR、CRM連携 | サブスクリプション |
| ZoomInfo | B2Bインテリジェンス | あり | なし | 営業、マーケ | リアルタイム、自動化 | サブスクリプション |
| Eagle Alpha | オルタデータ集約 | なし | なし | 投資家、リサーチ | 標準化、コンプライアンス | サブスクリプション |
| RiskSeal | クレジットリスク | あり | なし | 融資、BNPL | KYC、API、コンプライアンス | 従量課金 |
| Brandwatch | SNS/消費者 | あり | なし | マーケ、PR | AI分析、API | サブスクリプション |
| Thinknum | ウェブデータ | なし | なし | 金融、戦略 | 可視化、アラート | サブスクリプション |
| Orbital Insight | 地理空間 | あり | なし | サプライチェーン、行政 | プライバシー、マルチソース | サブスクリプション |
| Dataminr | イベント検知 | あり | なし | リスク、セキュリティ、報道 | リアルタイム、連携 | サブスクリプション |
| Quiver Quant | オルタデータ | あり | なし | 個人投資家 | 可視化、API | 無料プラン |
| FuseBase | 連携 | あり | あり | IT、サービス | コラボレーション、API | 無料/サブスクリプション |
| SnapLogic | 連携 | あり | あり | エンタープライズIT | 500+コネクタ、API管理 | サブスクリプション |
| Jitterbit | 連携 | あり | なし | IT、API管理 | ローコード、API、AIアシスト | サブスクリプション |
| K2view | データファブリック | あり | なし | エンタープライズデータ | ガバナンス、セキュリティ | ライセンス |
| Informatica | データ基盤 | あり | なし | エンタープライズデータ | ガバナンス、AIコパイロット | サブスクリプション |
| Preqin | オルタ資産データ | なし | なし | プライベート市場 | 分析、API | サブスクリプション |
| Yodlee | 金融データ集約 | あり | なし | フィンテック、銀行 | コンプライアンス、API | 従量課金 |
| Earnest Research | 消費者データ | あり | なし | 小売、消費財、投資 | アナリスト検証 | サブスクリプション |
| Second Measure | 消費者データ | なし | なし | 投資家、戦略 | リアルタイム、コホート | サブスクリプション |
| Verisk | リスク/コンプライアンス | あり | なし | 保険、銀行 | API、コンプライアンス | 従量課金 |
最適なデータプロバイダー・連携プラットフォームの選び方
「選択肢が多すぎて迷う…」という方へ、私がよく使うシンプルなフレームワークを紹介します：
- 自社の課題を特定： 新しいデータが必要か（オルタナティブデータ）、システム連携が必要か（連携プラットフォーム）、または両方か？
- 用途に合わせて選定： 営業リード？市場インテリジェンス？ワークフロー自動化？リスク・コンプライアンス？まずはビジネスゴールから逆算。
- AI＆MCPを優先： 未来志向ならAIエージェント機能やMCP対応（SnapLogicやFuseBaseなど）を重視。
- 連携性を確認： 既存システムとスムーズに連携できるか？ネイティブコネクタやAPIの充実度をチェック。
- ガバナンス重視： 規制業界ならコンプライアンス・監査証跡・セキュリティ機能を最優先。
- 料金体系を検討： クレジット、サブスク、従量課金など、自社の利用規模に合うものを選ぶ。
- ベンダーに質問： AIロードマップやMCP対応状況、実データでのトライアル可否も確認。
ちなみに、Thunderbitでウェブデータを抽出し、SnapLogicやFuseBaseでCRMに連携…という“両方使い”もおすすめです。
まとめ：2025年のデータドリブン経営のポイント
- データと連携の両輪活用： 2025年の勝者は、高品質なオルタナティブデータと最新連携・AI基盤を組み合わせています。どちらか一方ではなく“両方”が鍵。
- AIエージェント＆MCPが主流に： AIエージェントが当たり前になる時代、MCPなどオープン標準対応のプラットフォームが柔軟性・自動化・セキュリティで優位に。
- ガバナンス重視： データ活用が進むほど、コンプライアンス・プライバシー・セキュリティの重要性も増大。
- 実験＆改善を繰り返す： 新サービスや機能が次々登場する今、パイロット導入やデータ品質検証を積極的に。
- ビジネスゴール最優先： “新しさ”に惑わされず、すべてのツール・データを明確な成果（売上増・迅速な意思決定・リスク低減など）に結びつけること。
2025年のデータ活用基盤づくり、まずはこのリストから自社に合うツールを選び、積極的に試してみてください。きっと将来の自分や会社の成長に大きく貢献するはずです。
データスクレイピング・連携・AI自動化の最新情報はや、、もぜひチェックしてみてください。
質問やデータの未来について語りたい方は、いつでもご連絡ください（たぶんスプレッドシートとChrome拡張の間にいます）。
— Shuai Guan, Co-founder & CEO,
よくある質問
1. オルタナティブデータプロバイダーとデータ連携プラットフォームの違いは？
オルタナティブデータプロバイダーは、社内システムや一般的な市場データでは得られない独自の外部データ（B2B連絡先リスト、消費者取引、SNS感情、衛星画像など）を提供します。データ連携プラットフォーム（iPaaS）は、CRMやERP、データベース、SaaSツールなど様々なビジネスシステムをつなぎ、自動ワークフローやデータ移動を実現します。
2. データプロバイダーや連携プラットフォーム選定時にAIエージェントやMCP対応が重要な理由は？
AIエージェント対応により、大規模言語モデルを活用した自律型ボットがタスク自動化やデータ分析、システム連携を実現できます。MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントがカスタム開発なしで安全にツールやデータソースと連携できるオープン標準で、柔軟性・セキュリティ・将来性を高めます。
3. データプロバイダーやインテグレーター選定時の主な評価基準は？
データやサービスの種類、AIエージェント・MCP対応、最適な用途、エンタープライズ対応（セキュリティ・コンプライアンス・拡張性）、料金体系などが重要です。既存システムとの連携性や、AI・オープン標準への対応ロードマップも要チェックです。
4. 自社に合ったデータプロバイダーや連携プラットフォームの選び方は？
新しいデータソースが必要か、システム連携が必要か、または両方かを特定。営業・市場分析・自動化・リスク管理など自社のビジネスゴールに合うものを選びましょう。AI・MCP対応を優先し、既存ツールとの互換性やガバナンス機能、料金体系も確認してください。
5. 2025年のデータプロバイダー＆連携分野の主なトレンドは？
AIエージェントやMCPなどオープン標準の普及、高品質なオルタナティブデータと高度な連携基盤の融合、ガバナンス・コンプライアンス重視、柔軟かつスケーラブルなソリューションへの需要拡大が挙げられます。新サービスや機能の登場も早いため、常に情報収集と実験が重要です。
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