1922年、ウィスコンシン州の湖畔。

二つの家族が初めて出会いました。以来、毎年夏になると、彼らは同じキャビンで休暇を過ごすようになります。

それから100年——4世代にわたって続いた友情が、評価額56億ドル（約8,400億円） の企業を生み出すことになるとは、誰も想像していませんでした。

コロラド州ボルダーで育ったTaylor Brown。ニューヨークで育ったGeorge Fraser。二人は毎年夏、祖先から続くこの湖畔のキャビンで再会していました。

2012年、二人は決断します。「データエンジニアの80%は、パイプラインのメンテナンスに消えている」——この問題を解決するために。

12年後、彼らが作った会社はdbt Labsと合併し、「Modern Data Stackの中核」と呼ばれるようになりました。

本記事は、Fivetranと、それを作った異色の創業者たちの物語です。

この記事でわかること

1. Fivetran vs Airbyte徹底比較: 料金体系（MAR vs 行数）、コネクタ数、向いている企業規模を表形式で解説
2. Fivetranの料金目安: スタートアップから大企業まで、規模別の月額コストと2025年70%値上げ問題
3. dbt連携の具体的メリット: なぜFivetran+dbtの組み合わせが「Modern Data Stackの最適解」なのか
4. 100年の友情が生んだ創業ストーリー: 神経生物学者とアーティストという異色のコンビがデータ統合の巨人を作った理由
5. 500以上のコネクタの意味: なぜFivetranがデータ統合のデファクトスタンダードになったか

基本情報

※日本円換算は1ドル=150円で計算

Fivetranの全体像

100年の友情から生まれた異色のコンビ

ウィスコンシン州の湖畔での夏

Taylor Brownは振り返ります。

"Taylor co-founded Fivetran in 2012 with his longtime friend George Fraser. Taylor was raised in Boulder, Colorado and George grew up in New York, but they would see each other every summer as their families share a cabin on a beautiful lake in Wisconsin. This is an amazing story dating back four generations — all the way back to 1922."

「私は2012年、長年の友人George Fraserとともに Fivetranを共同創業しました。私はコロラド州ボルダーで育ち、Georgeはニューヨークで育ちましたが、毎年夏、ウィスコンシン州の美しい湖畔のキャビンで会っていました。この物語は4世代前、1922年まで遡ります」

— Taylor Brown, COO

100年続く家族の友情——これが、評価額56億ドルの企業の原点でした。

神経生物学者とアーティスト

しかし、この二人には驚くべき共通点がありました。二人ともデータ統合の専門家ではなかったのです。

George Fraser（CEO）:

• カーネギーメロン大学（2001-2005）：認知科学と生物学の二重学位
• ピッツバーグ大学（2005-2011）：神経生物学の博士号を取得
• Emerald Therapeutics（2011-2012）：製薬スタートアップで科学者として勤務

George Fraserは約10年間、科学の世界にいました。神経生物学の研究で大量のデータを扱う中で、ある問題に気づきます。

研究時間の大半が「データを使える状態にする作業」に費やされている。異なるソースからデータを抽出する。フォーマットを揃える。エラーを修正する。スキーマが変わったら、またやり直し——。

Taylor Brown（COO）:

• Amherst College：リベラルアーツ専攻、美術の学位取得
• 大学卒業後、実践的なアーティストとして活動
• North Social：デザインインターンからリードソフトウェアデザイナーへ

Taylor Brown自身が語っています。

"It was actually an advantage that they didn't know anything about data integration as it allowed them to think differently and come up with an entirely new approach to solving a very complicated business and technology problem."

「データ統合について何も知らなかったことが、実は強みでした。それによって、非常に複雑なビジネスと技術の問題に対して、まったく新しいアプローチで考えることができたのです」

— Taylor Brown, COO

神経生物学者とアーティスト——この異色のコンビが、データ統合の世界を変えることになります。

なぜ、データの専門家ではない二人が、この分野に飛び込んだのでしょうか？

George Fraser：「80%をゼロにする」男

カーネギーメロンでの「気づき」

George Fraserは、カーネギーメロン大学で大規模データ処理を研究していました。博士課程の学生として、彼は大量のデータを扱う日々を送っていました。

しかし、ある日彼は気づきます。

データサイエンスの「華やかな部分」——機械学習モデルの構築、インサイトの発見——は、研究時間のごく一部でした。残りの大半は、データを「使える状態」にする作業に費やされていました。

異なるソースからデータを抽出する。フォーマットを揃える。エラーを修正する。スキーマが変わったら、またやり直し。

この「地味だが避けられない作業」が、データエンジニアの時間を食い尽くしていたのです。

「80%をゼロにしたい」

George Fraserは博士課程を中退し、Taylor Brownとともに2012年にFivetranを創業しました。

彼が掲げたビジョンは明確でした。

"Data engineers should be doing more valuable work. Spending 80% of their time maintaining pipelines is far too inefficient. We wanted to reduce that 80% to zero."

「データエンジニアは、より価値の高い仕事をすべきです。パイプラインのメンテナンスに80%の時間を費やすのは、あまりにも非効率的です。私たちは、その80%をゼロにしたいと考えました」

— George Fraser, CEO

「コネクタを一度設定すれば、あとは自動で動き続ける」——これがFivetranの原点でした。

12年間の一貫性

多くのスタートアップがピボットを繰り返す中、Fivetranは12年間、同じビジョンを追求し続けました。

コネクタの数は2から500以上へ。対応するデータソースはSalesforceからShopify、Stripeまで。しかし、「80%をゼロに」という思想は変わりませんでした。

なぜ彼らはそこまで頑なだったのでしょうか？その答えは、ETLからELTへの業界変革にあります。

しかし、実は最初から「データパイプライン」に取り組んでいたわけではありませんでした。Y Combinatorで発表したのは、まったく別のプロダクトだったのです。

Y Combinatorからのピボット：運命を変えた1通のリクエスト

「ビッグデータ時代のスプレッドシート」

2013年3月、Y Combinator Demo Day。

George FraserとTaylor Brownが発表したのは、「ビッグデータ時代のスプレッドシート」でした。

当初のプロダクトは：

• プロフェッショナルな機能と消費者レベルのアクセシビリティを組み合わせたツール
• ビッグデータ用のピボットテーブル
• Amazon Redshift上に構築された統合BI環境

データ分析を誰でも簡単にできるようにする——それが最初のビジョンでした。

運命の顧客リクエスト（2014年）

しかし、ピボットのきっかけは予期せぬ形で訪れます。

BIツールを構築する過程で、Fivetranは内部的にAmazon Redshiftへの接続ソフトウェアを開発していました。

2014年、初期顧客の1人がこの「裏側のソフトウェア」に気づき、Salesforce-Redshiftコネクタを作ってほしいと依頼しました。

George Fraserは振り返ります。

"Fivetran is actually a pivot. So the original idea was to make a vertically integrated data analysis environment. It took a series of forms over the end of 2012, 2013, 2014."

「Fivetranは実際にはピボットの結果です。元々のアイデアは、垂直統合されたデータ分析環境を作ることでした。2012年末から2013年、2014年にかけて、さまざまな形態を経ました」

— George Fraser, CEO

大胆な決断：完全なピボット（2015年）

Fraser と Brownは決断します。

1. 元のアイデアを捨てる
2. ウェブサイトを再設計
3. 「データパイプラインビルダー」としてリブランド
4. 2015年にデータ統合分野に完全にピボット

ウェブサイトから「ピボットテーブル」の痕跡をすべて消し、「Data Pipelines for Redshift」に置き換えました。

顧客の1つのリクエストが、評価額56億ドルの企業の方向性を決めた——この決断が、後に「Modern Data Stack」の中核となる企業を生み出すことになります。

では、ピボット後のFivetranは何を作ったのでしょうか？

ETLからELTへ：Fivetranが乗った「波」

従来のETL——「変換してからロード」

<Term>ETL</Term>（Extract, Transform, Load） は、データ統合の伝統的な手法です。

1. Extract（抽出）: ソースシステムからデータを取り出す
2. Transform（変換）: データを分析可能な形式に加工する
3. Load（ロード）: データウェアハウスに格納する

この手法は、オンプレミス環境では理にかなっていました。データウェアハウスのコンピューティング能力は限られており、「重い変換処理」はロード前に別の場所で行う必要があったからです。

クラウドが変えたゲームのルール

しかし、SnowflakeやBigQueryの登場で、状況は一変しました。

クラウドData Warehouseは、事実上無限のコンピューティング能力を提供します。「変換処理」をData Warehouse内で実行しても、パフォーマンスは落ちません。

むしろ、ロード前に変換すること自体が非効率になったのです。

ELTの台頭——「まずロード、変換は後で」

<Term>ELT</Term>（Extract, Load, Transform） は、この新しい現実に適応した手法です。

1. Extract（抽出）: ソースシステムからデータを取り出す
2. Load（ロード）: まずData Warehouseに格納する
3. Transform（変換）: Data Warehouse内で変換処理を実行する

Fivetranは、この「E+L」の部分を完全自動化しました。

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Fivetran Platform               │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────────────────────────┐    │
│  │     500+ Pre-built Connectors       │    │
│  │     (SaaS, Database, Files, etc.)   │    │
│  └─────────────────────────────────────┘    │
│                    ↓                         │
│  ┌─────────────────────────────────────┐    │
│  │     Automated Data Pipeline         │    │
│  │     (Schema migration, CDC, etc.)   │    │
│  └─────────────────────────────────────┘    │
│                    ↓                         │
│  ┌─────────────────────────────────────┐    │
│  │     Destination                     │    │
│  │  (Snowflake, Databricks, BigQuery)  │    │
│  └─────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────┘

「T」は誰がやるのか？

E+Lを自動化したFivetran。しかし、「T（Transform）」は手つかずでした。

ここで登場するのがdbt Labsです。しかし、その話は後にとっておきましょう。

まず、Fivetranの「500以上のコネクタ」が何を意味するのかを見ていきます。

500以上のコネクタ：なぜそれが重要なのか

コネクタの種類

Fivetranは、以下の4つのカテゴリで500以上のコネクタを提供しています。

さらに、<Term>Fivetran SDK</Term> を使えば、カスタムコネクタも作成可能です。

「メンテナンス不要」の本当の意味

コネクタの数だけでは、Fivetranの価値は説明できません。

重要なのは、「Zero-maintenance」という思想です。

スキーマ変更への自動追従

データエンジニアを最も苦しめるのは、ソースシステムのスキーマ変更です。

Salesforceが新しいフィールドを追加した。Shopifyが列名を変更した。これらの変更は予告なく発生し、パイプラインを壊します。

Fivetranは、これらの変更を自動的に検知し、追従します。エンジニアが深夜に呼び出されることはありません。

これが、George Fraserが言う「80%をゼロに」の実態です。

ここまで読むと、Fivetranは技術的に優れた製品に見えます。しかし、投資家たちを本当に興奮させたのは別の要素でした。

評価額56億ドルへの道：5年間の「静かな成長」

Y Combinatorからの始まり

2013年、FivetranはY Combinatorに採択されました。$2.4M（約3.6億円）のシード資金を調達。

当時、「ETLの自動化」というアイデアは、投資家にとって地味に映りました。AIやソーシャルメディアが全盛の時代、データパイプラインは「セクシー」ではなかったのです。

5年間の「静かな成長」

FivetranはSeries Aを調達するまで5年かかりました。

2018年、Matrix Partnersから$15M（約22.5億円）を調達。しかし、これはスタートアップとしては「遅い」ペースでした。

多くのスタートアップが次々と調達を重ねる中、FivetranはY Combinator卒業から5年間、ひたすらコネクタを増やし、顧客を獲得し続けました。

転換点——クラウドData Warehouseの爆発

状況が変わったのは2019年頃からです。

SnowflakeがIPOに向けて急成長。Databricksが$2.75Bの評価額を獲得。クラウドData Warehouseが「次の巨大市場」として認知され始めました。

そして、Data Warehouseにデータを流し込むFivetranの価値が、急激に注目されるようになったのです。

資金調達の加速

Fivetranの成長タイムライン

総調達額: $730M（約1,095億円）

※日本円換算は1ドル=150円で計算

2019年から2021年の2年間で、Fivetranは**$44Mから$5.6Bの評価額へ**急成長しました。約127倍です。

HVR買収：$700Mのダブルヘッダー

2021年9月、FivetranはSeries D調達と同時に、$700M（約1,050億円）でHVRを買収しました。

HVRはCDC（Change Data Capture） 専門のベンダー。エンタープライズ市場に強みを持つ競合でした。

a16zのMartin Casadoはコメントしています。

"Fivetran is a critical component of the modern data stack. Without an always-on, accurate, and reliable way to centralize data, global organizations aren't maximizing the use of data or data infrastructure."

「FivetranはModern Data Stackの重要なコンポーネントです。常時稼働し、正確で信頼性の高いデータ集約方法がなければ、グローバル組織はデータやデータインフラを最大限に活用できません」

— Martin Casado, a16z General Partner

成長指標

• <Term>ARR</Term>: $300M以上（約450億円以上、2024年推定）
• 成長率: 年間50%以上
• <Term>NDR</Term>: 130%以上（既存顧客の拡大率）

この急成長を支えたのは、「E+L」だけでは不完全という認識でした。

導入事例：8週間が30分に——Dropboxの変革

課題——「パイプラインのメンテナンスに追われる日々」

Dropboxのデータチームは、ある問題に直面していました。

新しいデータソースを接続するのに8週間かかる。マーケティングチームがLinkedIn、TikTok、Twitter、Google Adsのデータを分析したいと言っても、エンジニアリングリソースが足りない。

3人のフルタイムエンジニアが、パイプラインのメンテナンスに張り付いていました。

Fivetran導入後——99%の削減

導入後の結果は劇的でした。

8週間が30分に——これがFivetranの威力でした。

具体的な成果

1. マーケティングチームの迅速化

   • LinkedIn、TikTok、Twitter、Google Adsのデータを数時間で取り込み
   • より完全なROAS（広告費用対効果）の可視化

2. エンジニアリングリソースの解放

   • 3人のフルタイムエンジニア相当の工数を削減
   • 新機能開発にリソースを再配置

3. セルフサービス分析の拡大

   • Databricks Data + AI Summitで発表
   • マーケティングROIの向上

Squareの変革

決済サービス大手のSquareも、同様の変革を経験しました。

その他の主要顧客の成果

ここまで読むと、Fivetranは万能のように見えます。しかし、すべてがうまくいっているわけではありません。

批判と課題：完璧ではないFivetran

2025年3月の価格改定——70%のコスト増

2025年3月、Fivetranは価格モデルを大幅に変更しました。

旧モデル：アカウント全体でMAR（Monthly Active Rows）数を計算 → ボリュームディスカウント適用

新モデル：コネクタごとにMAR数を計算 → ディスカウント消滅

結果は、多くの企業で70%のコスト増。一部のケースでは2-4倍の価格上昇となりました。

ユーザーの怒り

ユーザーからの批判は厳しいものでした。

"One of the biggest complaints from users is that despite the steep price increase, Fivetran hasn't introduced substantial new features to justify it, with users essentially paying more for the same service."

「ユーザーからの最大の不満は、大幅な値上げにもかかわらず、それを正当化する新機能が導入されていないことです。ユーザーは基本的に同じサービスに対してより多く支払っているのです」

— DataChannel分析

MAR価格モデルの問題

MAR（Monthly Active Rows）価格モデルには、予測不可能なコスト問題があります。

1. データ正規化によるコスト増

   • Fivetranはデータを正規化する際、1つのレコードを複数の行に分割
   • JSONや入れ子形式のデータでMAR数が急増
   • 特にマーケティングデータ（広告の粒度の細かいデータ）で顕著

2. 追加コストの不透明性

   • 変換処理による追加コスト
   • 行の正規化による追加コスト
   • 予算管理が非常に困難

Salesforce APIクォータ問題

エンタープライズ顧客にとって深刻な問題もあります。

FivetranはSalesforceのAPIコールの90%に達すると自動的に停止します。

"For large companies where Salesforce is a main part of the tech stack, stopping at 90% is not enough and can collapse the business."

「Salesforceが技術スタックの主要部分である大企業にとって、90%で停止するだけでは不十分であり、ビジネス全体が崩壊する可能性があります」

— Fivetran Community

コネクタの品質のばらつき

人気コネクタ vs ニッチコネクタで、品質に差があります。

• Salesforce、HubSpotなどの人気コネクタはシームレスに動作
• 新しいコネクタやニッチな統合では問題が発生することが多い

あるユーザーは報告しています。

"Connecting the same source across different customers resulted in inconsistent schemas—missing tables, mismatched column types, and different fields showing up per client."

「同じソースを異なる顧客に接続した結果、一貫性のないスキーマ——テーブルの欠落、列タイプの不一致、クライアントごとに異なるフィールドが表示されました」

— Benn Stancil

ベンダーロックインの懸念

Fivetranはスキーマを自動的に変更し、フィールド名を変更します。

時間の経過とともに、レポート、クエリ、データモデルが「元のソースではなくFivetranのスキーマに依存」するようになります。

これは、Fivetranから離れることを困難にするという批判があります。

Airbyteとの価格差

オープンソースの競合Airbyteと比較すると、Fivetranは4-8倍高いという指摘があります。

Airbyteは価格が安く、コミュニティが活発。しかし、コネクタの成熟度やエンタープライズ対応ではFivetranが優れています。

詳細な比較は後述の「Fivetran vs Airbyte 徹底比較」セクションをご覧ください。

批判にさらされる中でも、Fivetranは次の一手を打ちました。それは、業界史上最大のM&Aでした。

dbt Labs統合：「E+L+T」の完成

「T」がないELTの限界

Fivetranは「E+L」を完璧にこなします。しかし、データをData Warehouseに入れただけでは、まだ「使える状態」ではありません。

• 複数のテーブルを結合する必要がある
• ビジネスロジックを適用する必要がある
• データの品質をチェックする必要がある

これが「T（Transform）」の領域です。そして、この領域で最も強力なツールがdbt Labsでした。

2025年10月13日の発表

Fivetran導入フロー

2025年10月13日、FivetranとDbt Labsは合併を発表しました。

これは、Modern Data Stack業界最大のM&Aとなりました。

取引の詳細

なぜ合併したのか

表面的な理由:

• 補完性: Fivetran（E+L）+ dbt（T）= 完全なELTスタック
• 顧客の重複: 多くの顧客が両方を使用していた
• 市場効率: 統合による価値提供の最適化

本質的な理由:

George Fraserが語っています。

"80% to 90% of Fivetran's customers use dbt's tools."

「Fivetranの顧客の80-90%がdbtのツールを使用しています」

— George Fraser, CEO

Fivetranの顧客がdbtを使い、dbtの顧客がFivetranを使う。この「自然な組み合わせ」が、合併の必然性を示していました。

合併後の姿

※日本円換算は1ドル=150円で計算

E+L+Tの完全統合——これが、合併の意味でした。

合併によって、Fivetranは「データを取り込む会社」から「データを使える状態にする会社」へ進化しました。

競合との戦い

主要競合との比較

競合比較

Airbyteの挑戦

最も手強い競合はAirbyteです。

AirbyteはオープンソースのELTプラットフォーム。Fivetranと同じ問題を、オープンソースのアプローチで解決しようとしています。

価格は低く、コミュニティは活発。スタートアップや中小企業にとって、魅力的な選択肢です。

Fivetranの競争優位性

しかし、Fivetranには4つの明確な強みがあります。

1. コネクタの品質: 500以上の高品質コネクタ。「接続できる」だけでなく、「正しく動き続ける」
2. Zero-maintenance: 完全自動化された運用。スキーマ変更、エラーハンドリングまで自動
3. Enterprise対応: 大企業向け機能の充実。<Term>SOC 2</Term>、<Term>HIPAA</Term>、<Term>GDPR</Term>対応
4. dbt統合: 変換レイヤーとの一体化。E+L+Tを単一プラットフォームで

「安さ」ではなく「信頼性」で勝負する——これがFivetranの戦略です。

Fivetran vs Airbyte 徹底比較

「Fivetran Airbyte 比較」「Fivetran vs Airbyte」で検索している方向けに、両ツールの違いを詳しく解説します。

基本情報の比較

料金体系の違い

Fivetranの料金モデル（MAR課金）:

• MAR（Monthly Active Rows） = 月間でアクティブに同期された行数
• ボリュームディスカウントあり（ただし2025年改定で縮小）
• 料金の予測が難しい（データ正規化で行数が増加するため）

Airbyteの料金モデル（クレジット課金）:

• クレジット制 = 同期されたデータ量に応じた従量課金
• セルフホスト版は完全無料（インフラ費用のみ）
• Cloud版は$2.50/クレジットから

機能比較

どちらを選ぶべきか？

Fivetranが向いている企業:

• エンタープライズ規模（年商100億円以上）
• コンプライアンス要件が厳しい（金融、医療）
• エンジニアリングリソースを最小化したい
• dbtとの深い統合が必要
• 予算よりも信頼性を重視

Airbyteが向いている企業:

• スタートアップ・中小企業
• コスト最適化が最優先
• エンジニアリングチームが自前で運用できる
• オープンソースを好む文化
• カスタムコネクタを頻繁に作成する

Fivetranの料金目安【2026年版】

「Fivetran 料金」「Fivetran pricing」で検索している方向けに、企業規模別の料金目安を解説します。

2025年の70%値上げ問題

2025年3月、Fivetranは価格モデルを大幅に変更しました。

変更点:

• 旧モデル: アカウント全体でMAR計算 → ボリュームディスカウント適用
• 新モデル: コネクタごとにMAR計算 → ディスカウント大幅縮小

影響:

• 多くの企業で50-70%のコスト増
• 一部では2-4倍の価格上昇
• 特に複数コネクタを使う企業に打撃

企業規模別の料金目安

以下は2026年現在の参考価格です。実際の料金は利用状況により大きく変動します。

料金を抑えるコツ

1. コネクタ数を絞る: 新モデルではコネクタごとに課金されるため、本当に必要なものだけを接続
2. 同期頻度を見直す: リアルタイム同期が必要なデータとバッチで良いデータを分離
3. 履歴データの再同期を避ける: 一度の再同期でMAR数が爆発する
4. 年間契約で交渉: 月額契約より大幅なディスカウントが可能
5. Airbyteとのハイブリッド: コスト重視のコネクタはAirbyteで代替

隠れたコストに注意

MAR以外にも以下のコストが発生する可能性があります:

• HVR（高速CDC）の追加料金: エンタープライズ向け機能
• プレミアムコネクタ料金: 一部のコネクタは追加費用
• サポート費用: 24/7サポートはエンタープライズプランのみ
• 変換処理（dbt）の追加: dbt Labs統合後の新プラン

dbt連携の具体的メリット

「Fivetran dbt」「Fivetran dbt連携」で検索している方向けに、両ツールを組み合わせるメリットを解説します。

なぜFivetran + dbtなのか？

ELTの構成:

E（Extract）+ L（Load）  →  T（Transform）
      Fivetran              dbt

Fivetranはデータを「取り込む」ことに特化。dbtはデータを「変換する」ことに特化。この組み合わせが「Modern Data Stack」の基本形です。

2025年合併による変化

Fivetranとdbt Labsの合併により、以下が実現しました:

具体的なメリット5選

1. 自動リフレッシュトリガー

Fivetranの同期完了 → 自動でdbt run → 変換済みデータが即座に利用可能

従来は手動またはスケジューラーで連携していた処理が、ネイティブで自動化されます。

2. データリネージの一元管理

• 「このデータはどこから来たのか？」が一目でわかる
• FivetranのソースからdbtのモデルまでEnd-to-Endで追跡可能

3. エラーハンドリングの統合

• Fivetranでエラー発生 → dbt側で自動待機
• 片方の障害がもう片方に波及しない設計

4. コスト最適化

• 統合プランによるバンドルディスカウント
• 重複するコンピューティングコストの削減

5. スキーマ変更への対応

• Fivetranが新しいカラムを検出 → dbtモデルに自動反映（設定次第）
• 「深夜にパイプラインが壊れる」問題を軽減

dbt連携のベストプラクティス

1. Fivetran側でノーマライゼーション設定を確認: 過度な正規化はdbt側の複雑性を増す
2. dbtのsourcesを活用: Fivetranのテーブルをdbtのsourceとして定義
3. freshness testsを設定: データの鮮度を自動監視
4. タグ付けルールを統一: Fivetranのコネクタ名とdbtのタグを揃える

# dbtのsources.yml例
sources:
  - name: fivetran_salesforce
    database: raw
    schema: salesforce
    freshness:
      warn_after: { count: 12, period: hour }
      error_after: { count: 24, period: hour }
    tables:
      - name: account
      - name: opportunity
      - name: contact

まとめ：「80%」は本当にゼロになったのか？

冒頭の問いに戻りましょう。

1922年から続く家族の友情。神経生物学者とアーティストという異色のコンビ。「データエンジニアの80%は、パイプラインのメンテナンスに消えている」——George Fraserはこの問題を解決できたのでしょうか？

答えは、「かなり近づいた。しかし、課題も残る」 です。

できるようになったこと

• 500以上のデータソースからの自動抽出
• スキーマ変更への自動追従
• リアルタイムのデータ同期
• dbt統合による変換処理の自動化
• Dropboxで99%の時間削減を実現

まだ課題が残ること

• 70%の価格改定による顧客の反発
• MAR価格モデルの予測不可能性
• Salesforce APIクォータ問題
• コネクタの品質のばらつき
• Airbyteとの4-8倍の価格差

Fivetranの本質

Fivetranは「データエンジニアを不要にする」ツールではありません。

「データエンジニアを、より価値の高い仕事に集中させる」ツールです。

パイプラインのメンテナンスではなく、ビジネスインサイトの発見へ。エラー対応ではなく、新しいユースケースの開発へ。

dbt Labsとの統合により、その可能性はさらに広がりました。

ただし、価格の高さとベンダーロックインのリスクは、導入判断において慎重に検討すべき点です。

主要ポイント

次のステップ

1. データエンジニア: Fivetranの無料トライアルでコネクタの品質を体験。同時にAirbyteも試して比較
2. 意思決定者: 自社のデータパイプラインに「80%」がどれだけあるか棚卸し。価格モデルを詳細に検討
3. 技術責任者: dbt Labs統合後の新機能をチェックし、自社への適用可能性を検討。ベンダーロックインのリスクも評価

関連記事

参考リソース

Fivetran公式

• Fivetran公式サイト
• Fivetran Documentation
• dbt Labs合併発表
• Dropbox Case Study

テックメディア報道

• TechCrunch - Fivetran raises $565M
• VentureBeat - Fivetran and dbt Labs merger
• Bloomberg - Fivetran Valued at $5.6 Billion

批判・評価

• Benn Stancil - How Fivetran Fails
• DataChannel - Is Fivetran's New Pricing Model Too High?
• Weld Blog - Fivetran Pricing Explained

創業者インタビュー

• Authority Magazine - Taylor Brown Interview
• Alation Podcast - How Fivetran's Founders Launched The Modern Data Stack
• Contrary Research - Fivetran Business Breakdown

本記事はネクサフローのAI研究シリーズの一部です。