株式会社ゲオホールディングス ソリューション概要 ○プロファイル 小さなレンタル ビデオ店からのスタートながら、今で は全国に 1,800 を超える店舗ネットワークを構築した 株式会社ゲオホールディングス。メディア ショップ、リ ユース ショップ、オンライン サービス、アミューズ メ ントセンターなど多数の会員制サービスを展開する同 社では、豊かで楽しい日常の暮らしを提供するべく、 資産たるビッグ データを活用し、今後もより高品質な サービスを提供していきます。 ○導入製品とサービス ・Microsoft Azure - SQL Data Warehouse - Premium Storage Azure SQL Data Warehouse を活用したデータ分析基盤を構築 し、ビッグ データを「蓄積」から「全社活用」の段階へ。旧環境と 比較し約 2,000 万円のコスト削減を実現するとともに、現場に利 用される高い利便性と性能をもった基盤を獲得 ビッグ データという言葉の存在感が増す中、多くの企業ではその収集と蓄積が取り組まれて います。しかし、蓄積したビッグ データは、実際にそれを分析し、そして活用しなければ大き な効果を生み出しません。この「蓄積」から、 「活用」という段階へいち早く移行し、企業とし ての競争力を大きく高めているのが、株式会社ゲオホールディングスです。 同社では、映像作品やゲームの買取販売、レンタルを提供する「ゲオショップ」をはじめとし、 さまざまな会員制サービスを展開。こうした会員制サービスを提供するがゆえに収集可能な顧 客データは、同社が持つ大きな資産だといえます。この資産を全社的に活用すべく、株式会社 ゲオホールディングスは提供されたばかりの Oracle Exadata をいち早く導入するなど、環境整 備へ積極的に取り組んできました。データの蓄積が十分になされたことを受け、2016 年からは 全社的なデータ活用を本格的に推進。「蓄積」ではなく「活用」するためのデータ分析基盤を新 たに構築しました。そこで採用されたのが、Microsoft Azure SQL Data Warehouse です。 - ExpressRoute ・Microsoft SQL Server 導入の背景とねらい ○導入メリット 全社的なデータ活用を推し進めるうえで、オンプレミス環境のデータ分析基盤で は性能と利便性の面で課題があった ・マルチバイト文字に正式対応し、コンピューティ ングとストレージのリソースが分離された Azure SQL Warehouse の採用により、基盤構築がス ムーズに進行。わずか 6 か月での移行を実現 ・オンプレミスの旧システムと比較し、年間で 2,000 万円ものコスト削減を実現するとともに、 性能面の改善も行うことができた ・Excel に近い UI で利用可能な SQL Server をレ ポート閲覧者向けに整備したことで、深い洞察 だけでなく、あらゆる部門でデータが有効活用 できる環境を獲得。 「蓄積」から「全社活用」へ の段階移行ができた ○ユーザー コメント 「従来のオンプレミス環境と比較すると、金額にし て年間で約 2,000 万円ものコストが削減できる見 通しです。そのうえで、性能は以前よりも向上でき ています。たとえば仮に 1 日システムが停止した と仮定する場合、これまでは停止期間に処理すべ きだった差分に処理が追いつくためには丸 2 日を 要していました。Azure SQL DW の環境では、性 能向上によりその期間をわずか 1 日にまで短縮で きる計算となります。止まっては困るシステムです のでもちろん仮定ではありますが、仮に止まった としてもすぐに差分へと追いつくことができるた め、サービスの安定性は飛躍的に向上できたと感 じています」 株式会社ゲオホールディングス 業務システム部 データシステム課 吉村 公胤 氏 全国に 1,800 以上のメディア ショップ、リユース ショップを展開する株式会社ゲオホールディング ス ( 以下、ゲオホールディングス )。同社は実店舗の運営だけでなく、オンライン サービス、アミュー ズメント センターなど多岐にわたるサービスを提供しています。会員制サービスを提供するがゆえ に収集できる顧客データの数々は、同社が持つ大きな資産だといえるでしょう。ゲオホールディン グスでは、創業時に掲げられたスローガン「Change as CHANCE ( 変化こそが成功の原動力 )」の もと、早い段階からこのデータの有効活用を推進。サービス品質の向上に役立ててきました。 同社でデータ活用の基盤構築を担当する、株式会社ゲオホールディングス 業務システム部 デー タシステム課 吉村 公胤 氏は、データ活用の重 要性について、次のように説明します。 「当社が保有するデータでは、店舗売上や Web サービスのログ データなどから、会員属性ごと 多角的にその利用傾向を分析することが可能で す。こうしたデータは、事業戦略や店舗ごとの キャンペーンを検討するうえで非常に有用なも のであり、当社の資 産ともいえるでしょう。こ の資産を有効に機能させるためには、特定の部 門だけでなく全社的なデータ活用を推し進める 必要があります。そこへ向けて、当社では 2011 年、まだ提供されたばかりの Oracle Exadata を導入し、グループ全体が保有するデータの統 合管理を開始しました」( 吉村 氏 )。 2011 年 に お ける Oracle Exadata の 導 入 は、 株式会社ゲオホールディングス 株式会社ゲオホールディングス スにおいては Oracle Exadata の継続利用を行わないことを決定。パブ リック クラウドの活用を前提とし、2014 年 6 月より次代のデータ分析基 盤について検討を開始しました。 土谷 氏はこの決定のきっかけとなった出来事として、同時期にデータ ウェア ハウス (DWH) 機能を実装したクラウド サービスが登場したことを挙げます。 「コストを抑え、かつこれまでと同水準の性能を担保するためには、オン 株式会社ゲオホールディング ス 業務システム部 データシステム課 吉村 公胤 氏 株式会社ゲオホールディング ス 業務システム部 データシステム課 土谷 浩司 氏 プレミス環境では限界がありました。2013 年に AWS が提供を開始した クラウド DWH サービス『Amazon Redshift』は、こうした課題を抱える 当社へ『分析基盤のクラウド移行』という新たな選択肢を生み出したとい えるでしょう。今後、他の事業者からも同様のサービスが提供されるこ 全社的なデータ活用に向け、まず「データの 統 合管理と蓄積」を行 とが予測できたため、比較検討を進めれば当社に最適なサービスが選定 う段階として取り組まれました。これまで同社では、部門ごと個別で できると期待し、パブリック クラウドの活用を前提に分析基盤を刷新す データの管理と活用がされてきました。しかしデータの所在が分散し ることを決めました。実際に翌月からは、AWS と Azure の 2 サービスを た状態では、ユーザーにとって一体どこへ依 頼すれば自身が必要とす 対象とした比較検証を開始しています」( 土谷 氏 )。 るデータが得られるのか不明瞭であり、結果としてそれを有効に活用 する人間も限られてしまいます。これらの課題を解消すべく、Oracle 2014 年 7 月からおよそ 6 か月の期間をかけて進められた検 証では、 Exadata の導入と並行し、データの統合管理を行う部署 ( 現データシ PaaS で あ る Amazon Redshift 環 境 と、Azure の IaaS 上 で の SQL ステム課 ) も新設。2011 年のこの取り組みにより、ねらいとするデー Server 環境で比較を実施。性能とコストの 2 点を比較項目とし検証が進 タの統合管理と蓄積が実現されたのです。 められましたが、2014 年 12 月の段階では、Amazon Redshift が両観点 で優勢という結果となりました。 しかし、今後このデータを「蓄積」から「全社活用」という段階へ移 行していくうえで、オンプレミスで稼 動する Oracle Exadata のまま しかし、Amazon Redshift の採用を決定するうえでは、マルチバイト文 では課題があったと、株式会社ゲオホールディングス 業務システム部 字への対応という点で大きな問題があったといいます。この問題について、 データシステム課 土谷 浩司 氏は語ります。 吉村 氏は次のように説明します。 「『蓄積』から『全社活用』への移行を目指すうえで、Oracle Exadata 「当社のデータベースでは、日本語をはじめとした 2 バイト文字をほぼす には利便性と性能の 2 面で課題がありました。活用を広げようとすると べてのテーブル名、カラム名に使用しています。当時、Amazon Redshift スマートフォン アプリやネット サービスのデータも投入することになり と Azure はともにこのマルチバイト文字へ正式対応しておらず、テーブル データ量が増加するため、データベース環境をすばやく拡張できる必要 定義からバッチ処理の改修となり多大な工数が必要になります。このま がありました。また、これまで蓄積してきたデータの総量は優に 16 TB までは移行時も当然ですが、移行後の運用においても大きなボトル ネッ を超えており、性能低下の要因となっていました。性能は利便性を大き クを抱えることが推測されました。この問題を抱えたままプラットフォー く左右するため、次期リプレースにおいては Oracle Exadata の継続利 ムの決定を行うことはできず、しばらく当プロジェクトは保留状態となっ 用以外の可能性も含め検討する必要があったのです」( 土谷 氏 )。 たのです」( 吉村 氏 )。 土谷 氏が語った利便性と性能に加え、コストの課題も深刻化していた マルチバイト文字の問題は、移行、運用工数の増加に加え、その作業が といいます。オンプレミスの場合、相応の性能を担保するためにはハー 属人化するというリスクも内包します。2017 年に控える Oracle Exadata ドウェアの増強が欠かせません。また、不具合への対応など定期開発 の保守サービス切れまでに移行を完了しなければならない一方、吉村 氏 も必要であり、これらに要するコストが看過できないレベルにまで膨 が語るようにこの問題の解消がないままでは移行先の決定自体が行えず、 れ上がっていたのです。さらに同環境を今後も利用する場合、リプレー プロジェクトをめぐる会議は平行線をたどっていました。しかし、この スのタイミングで再度ハードウェアも調達する必要がありました。 状態はマイクロソフトが Azure SQL Data Warehouse ( 以下、Azure SQL DW) の提供を開始したことを機に好転します。 システム概要と導入の経緯、構築 Azure SQL Data Warehouse はコストと性能の要件を満たし、 マルチバイト文字へも対応する唯一のクラウド型 DWH だった Amazon Redshift と同様 PaaS サービスとして提供される Azure SQL ゲオホールディングスはこれらの懸案を踏まえ、 2017 年に控えたリプレー 当時、懸案事項であるマルチバイト文字へはまだ未対応だったものの、リ DW は、ストレージとコンピューティングのリソースを分離して運用でき るため、コスト面で大きなメリットが期待できました。同サービスの発表 株式会社ゲオホールディングス クエストに対するマイクロソフトのエスカレーション速度へ期待し、同社 ングとストレージのリソース分離を備えることが、短期での構築に大きく では改めて Azure SQL DW の検証を実施。そこでの結果と、2016 年 6 貢献したと評価します。 月に Azure SQL DW がマルチバイト文字へ正式対応したことを受け、デー 「Oracle Exadata の環境からデータを移行する中で 1 バイト文字へ変換し タ分析基盤への採用を決定します。 ていた場合、とてもではありませんが 6 か月という期間では移行を終えら 吉村 氏は、Azure SQL DW を採用した決め手について次のように説明します。 れなかったでしょう。 また、 検証時に行うデータのアップロード、 ダウンロー ドやリストアの作業時間を大きく短縮することができたことも Azure SQL 「ストレージの仕様が SSD を採用する Premier Storage へ変更されたこ DW の利点です。通常はスナップ ショットを作成後に再起動、その後ス とで、Azure SQL DW の性能は Amazon Redshift と遜色のない水準に ナップ ショットから環境を復元するという作業となりますが、ストレージ 引き上げられました。また、Azure SQL DW ではコンピューティングとス とコンピューティングのリソースが分離されていることで、スナップ ショッ トレージのリソースを分離して管理でき、運用コストはむしろ Azure SQL トを作成せず再起動のみで同様の作業が可能です。旧環境の保守サービ DW の方が優勢となったのです。何よりも、両社に対して行っていたマル スが切れるまでに移行を完了させる必要があったため、それをスムーズに チバイト文字対応のリクエストについて、 マイクロソフトの対応が迅速だっ 進めるための機能や仕様が整備されていたことは、大きく評価すべきで たことが最大の決め手だといえるでしょう。こうした細かなリクエストは しょう」( 土谷 氏 )。 移行後にも数多く発生することが予測されるため、柔軟な対応が期待で きる Azure SQL DW には安心感を抱きました」( 吉村 氏 )。 また、2017 年 1 月より運用を開始した新たなデータ分析基盤は、コストと 性能、利便性の面でも大きな効果を生み出していると、吉村 氏と土谷 氏 導入の効果 は続けます。 コンピューティングとストレージのリソースが分離されてい ることで、構築期間を短縮。年間約 2,000 万円ものコスト 削減も実現 「従来のオンプレミス環境と比較すると、金額にして年間で約 2,000 万円も Azure SQL DW の採用を決定後、ゲオホールディングスは 2016 年 7 月よ では停止期間に処理すべきだった差分に処理が追いつくためには丸 2 日を り構築、検証作業をスタート。翌年の 1 月からは、Azure SQL DW をもっ 要していました。Azure SQL DW の環境では、性能向上によりその期間を たデータ分析基盤の運用を開始しています。 わずか 1 日にまで短縮できる計算となります。止まっては困るシステムです のコストが削減できる見通しです。そのうえで、性能は以前よりも向上でき ています。たとえば仮に 1 日システムが停止したと仮定する場合、これま のでもちろん仮定ではありますが、仮に止まったとしてもすぐに差分へと追 土谷 氏は、Azure SQL DW がマルチバイト文字に対応し、コンピューティ いつくことができるため、サービスの安定性は飛躍的に向上できたと感じ ゲオネットワーク 各拠点 社外サービス 本社 POS システム 自由分析 レポート閲覧 メールマガジン 需要予測システム Ａ/B テスト ツール kintone AWS Aurora MySQL Oracle 基幹システム DB Redshift 業績表システム ＧＤAnalyzer Amazon S3 Azure SQL Microsoft SQLServer DataSpider 各種データ連携 データマート Azure Storage ＢＩサーバ POS データ連携 （VB.net） データウェア ハウス SQL SQL DataWareHouse Azure Active Directory 新たなデータ分析基盤のシステム イメージ図。レポート閲覧者は SQL Server から定形レポートの閲覧ができ、自由分析を行うユーザーは直接 Azure SQL DW へアクセスしデータを活用する。 Azure へ接続する専用線には ExpressRoute を利用 株式会社ゲオホールディングス ています」( 吉村 氏 )。 氏はそうした将来を見通し、今後、PaaS を利用することで、運用面も より最適な形にしていきたいと続けます。 「全社的なデータ活用を行うべく、レポートの閲覧者へ向けては、BI 用に切 り出したデータマートを SQL Server 上から提供しています。SQL Server は 「SQL Server の環境は現在、基幹系システムを置いている AWS 上に Excel に近い UI で利用でき、専門的な知識を必要とする範囲も少ないため、 IaaS で構築しています。これを Azure の PaaS である SQL Database 現場における利便性を高めることができました。また、オンプレミスから へ移行することで、運用負荷の削減とサービス提供の安定化が図れると クラウドの PaaS へ移行したことは、運用負荷の削減にもつながっています。 考えています。一方で、Azure SQL DW に課題がないというわけではあ 当課ではこの削減されたリソースを活用し、SQL Server のデータマート作 りません。たとえば DB の速度をより高めるためには、1 つのテーブル 成や新システムの企画立案などに割り当てています。こういった、ユーザー を分割せず同一の場所へ置いておくことが有効です。そのため、レプリ の利便性をより向上させるための 『攻めの体制』がとれるようになった点も、 ケート テーブルを実装してほしいと感じています。マルチバイト文字へ Azure SQL DW を採用した大きな効果だといえるでしょう」( 土谷 氏 )。 の対応から、マイクロソフトのエスカレーション速度には大きな期待を 寄せています。今後も当社のデータ活用を支援いただけるよう、こうし た要望に応え続けてほしいですね」( 土谷 氏 )。 今後の展望 社内だけでなく店舗でのデータ活用も見据え、Azure が 備える PaaS の採用を検討 多岐にわたる会員制サービスを提供することで、唯一無二の貴重なデー データ分析基盤を Azure SQL DW へ移行したことで、これまで以上の性能、 膨大なデータを全社で活用すべく採用した Azure SQL DW は、同社の 利便性をもった環境を獲得すると同時に、運用コストと工数の削減も実現 サービス品質をいっそう発展させることでしょう。さらなる飛躍を遂げ したゲオホールディングス。この基盤をもって同社では今後、資産たるデー るであろう同社の動向に、今後も期待されます。 タを保有するゲオホールディングス。企業としての資産ともいえるこの タの「全社活用」を本格的に進めていくと、吉村 氏は意気込みます。 「現時点では、データベースを直接さわるので利用ユーザーは少なく活 用範囲が限られているのですが、今後はその範囲を店頭まで広げ、ビ ジネスの現場でもデータが活用されるようにしていきたいと考えていま す。たとえば、店頭買い取りにおいて最適な価格をすばやく提示できれ ば、当社のサービス価値はさらに高まるでしょう。そこへ向け、Azure が提供する ML ( 機械学習 ) や AI の API 群である Azure Cognitive Services の 採 用も 視 野 に 入 れていま す。 ま た、 社 内 の 意 思 決 定に おいてもより有 効にデータを活用すべく、今後 SQL Server Analysis Services の採用を計画しています。BI サービスについても整備予定で、 そこでは Power BI も検討候補に挙がっています」( 吉村 氏 )。 こうした全社的なデータ活用が加速することにより、ユーザー数やそこ からのリクエスト数は増加の一途をたどることが推測されます。土谷 導入についてのお問い合わせ 本ケース スタディは、インターネット上でも参照できます。http://www.microsoft.com/ja-jp/casestudies/ 本ケース スタディに記載された情報は制作当時 (2017 年 2 月 ) のものであり、閲覧される時点では、変更されている可能性があることをご了承ください。 本ケース スタディは情報提供のみを目的としています。Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。 製品に関するお問い合わせは次のインフォメーションをご利用ください。 ■インターネット ホームページ http://www.microsoft.com/ja-jp/ ■マイクロソフト カスタマー インフォメーションセンター 0120-41-6755 (9:00 ～ 17:30 土日祝日、弊社指定休業日を除く ) ※電話番号のおかけ間違いにご注意ください。 ＊その他記載されている、会社名、製品名、ロゴ等は、各社の登録商標または商標です。 ＊製品の仕様は、予告なく変更することがあります。予めご了承ください。 〒 108-0075 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー 6109-WI1
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