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事例：Google Cloudによる分析基盤構築

はじめに

Google Cloudには、あらゆる業務に求められるデータ分析基盤を効率的に構築・運用するための機能が揃っています。なかでも中核を担うのがBigQueryです。大量のデータを高速かつスケーラブルに処理できるBigQueryを活用することで、複雑なクエリの実行やリアルタイム分析、機械学習との連携まで、一つの基盤上で一貫して実現できます。Google Cloudを使えば、データ収集から可視化、意思決定支援までを支える、柔軟かつ強力な分析環境が手に入ります。
 
 
本記事では、そんなGoogle Cloudを積極的に活用することで効果を上げてきた事例をいくつか紹介します。
 

ElcamyによるGoogle Cloud構築

ElcamyはGoogle Cloudパートナーとして培った経験をもとにお客様にとって最適なクラウド環境を提供しております。生成AIが登場して、今後さらにデータ分析の必要性が高まってくる社会だからこそ、早期に分析基盤やパイプラインを構築しておくことが重要です。
 
 
「データ活用していきたいけど、どうすればよいかわからない」「クラウドに移行するとセキュリティが心配」「クラウドを管理する技術や知見がない」といったお悩みはElcamyが解決いたします。お気軽にご相談ください。
 
 

事例紹介

ここではBigQueryをメインにしながら、Cloud RunやCloud Spannnerなどのサービスを用いてスケーラブルな分析基盤構築を進めてきた事例として5つの企業による取り組みを紹介します。
 

資生堂ジャパン株式会社

効果的な分析基盤による業務改革

 
  • 複数のDBサーバーが並列に存在し、複雑かつ非効率的なデータ分析環境であった。
  • データの加工や分析処理を外部に委託せざるを得ず、ブラックボックス化していた。
  • 分析処理に時間がかかり、コストも膨大になっていた。
  • BigQuery を中心としたデータ分析基盤に切り替えることで、コストを8割削減、処理時間を9割削減した。
  • 乱立していたサーバーを Google Cloud に一本化し、ストレージの軽量化と処理の効率化を実現した。
  • アプリケーションとインフラのレイヤーを分離することで、運用しやすさと将来の拡張性を担保した。
  • これまで外部委託先に依存していた業務について、着実に内製化が進んでいる。
  • Vertex AI を用いたAI/ML施策による分析の高度化や、BigQuery Omni を用いたマルチクラウド化を計画している。

Google Cloudサービス

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freee株式会社

BigQueryへの移行で、管理しやすい分析基盤を構築。

 
  • 旧データ分析基盤のパフォーマンス後退により、クエリ実行に時間がかかり、分析者の集中力を削いでいた。
  • 従来のデータ ウェアハウスは、インデックス設計やチューニングに高い運用負荷がかかっていた。
  • データアクセスの手段がRedashのみで、利便性が不足していた。
  • BigQuery を新しいデータ基盤の中核に採用し、クエリ処理を 5～10 倍高速化した。
  • BigQuery の導入により、インデックス設計やチューニングが不要となり、運用負荷を軽減した。
  • BigQuery の外部データソース機能を活用し、既存のデータレイクから低コストでデータ移行を実現した。
  • Looker Studio や コネクテッド シート などの周辺サービスを利用可能にし、データアクセスの利便性を向上させた。

Google Cloudサービス

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株式会社ベイシア

Google Cloudで、高パフォーマンスを低コストで実現。

 
  • 従来のデータ分析基盤のパフォーマンス不足により、BIツールでのデータ可視化に時間がかかり、日次のバッチ処理が始業時間に間に合わないこともあった。
  • データ分析基盤の料金体系が常時課金型であったため、費用が高額になっていた。
  • 夜間や休日にデータ分析基盤を利用したい場合に手動で起動する必要があり、運用上の手間となっていた。
  • 将来的な利用者拡大に向けて、データガバナンスの実現が課題となっていた。
  • BigQuery を中心としたデータ分析基盤を構築することで、圧倒的な処理速度を実現し、データ分析にかかる時間を短縮した。
  • クエリ課金の BigQuery に移行したことで、データ分析基盤の運用コストを半分程度にまで削減した。
  • フルマネージドサービスを活用することで運用の負荷を低減し、開発・運用の内製化に成功した。
  • Dataplex を活用することで、データガバナンスを運用負荷を上げることなく実現した。具体的には、データリネージによってデータの流れを可視化し、個人情報の自動検知機能などがDLP（情報漏えい対策）の観点で貢献した。
  • バッチ処理時間を大幅に短縮（2～3時間から20～30分程度）し、ジョブのオーケストレーションを Cloud Composer に任せることで運用負担を軽減した。

Google Cloudサービス

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BuySell Technologies

プロダクト全体をGoogle Cloudで

 
  • 事業の急成長と多角化に対応できる柔軟な社内システムが必要であった。
  • 毎月数百万件に及ぶ膨大かつ多様な商品データを高速に分析できる環境が求められていた。
  • 出張買取以外の新たな買取・販売チャネルに対応する必要があった。
  • BigQuery を中心としたデータ分析基盤を構築し、膨大なデータを迅速に分析・活用できる体制を構築した。
  • リユースプラットフォーム「Cosmos」を Google Cloud 上に構築し、Cloud Run などのマネージドサービスを活用することでメンテナンスコストを削減した。
  • 出張買取システム「Visit」の開発では Spanner を活用し、可用性向上とコストダウンを両立させた。
  • Looker Studio と BigQuery を連携させ、簡単な集計業務をビジネスサイドで完了できるようにした。
  • Vertex AI を用いた画像認識や、生成 AI 活用基盤「BuySell Buddy」の提供など、生成 AI の活用を推進している。

Google Cloudサービス

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三菱地所株式会社

簡単に管理できるセキュアな基盤としてBigQueryを利用

 
  • 権限設定やリソースの配置、ログ取得などの管理がプロジェクト毎にバラバラで管理が行き届いていなかった
  • データ分析基盤を構築するにあたり、膨大な社内規定を遵守する必要があった。
  • 情報漏洩やアクセス制御なども的確に行いつつ、少人数で運用が回せる仕組みが求められていた。
  • 多様なデータソースからのデータを BigQuery に集約することでデータ連携を効率化。
  • 組織ポリシーやCloud IAMなどGoogle Cloudの設定をテンプレート化し、規定に遵守しながら低コストで運用できる環境を用意した。
  • VPC Service ControlsやConfig Controllerを用いてセキュアな仕組みを、2~3人で回すことのできる状態を構築。

Google Cloudサービス

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まとめ

これまでみてきたようにGoogle Cloudで生成AIを活用すれば、ビジネスを一歩前に進める革新的なアイデアを実現可能です。Elcamyは、Google Cloudのパートナーとして生成AIを用いた開発・運用経験を積んできました。少しでも実現したいアイデアがある企業様は、お問い合わせよりお気軽にご相談下さい。
 
また「アイデアはあるがまだ投資判断ができない」 / 「気になってはいるものの技術的な知識がない」といったお悩みをお抱えの企業様に対してPoC支援（Proof of Concept; 概念実証）も提供しています。こちらも併せてご覧ください。
 
 

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