大量データの検索処理が数時間から数秒に大幅短縮！
高性能データ分析基盤を実現

1．高パフォーマンスかつ安定性に優れたデータ分析環境を実現
2．オンプレミスでありながら柔軟な拡張性とチューニングの容易性を確保
3．AIを使った将来予測などより高度なデータ活用のための足掛かりを獲得

たばこ製品のグローバルたばこカンパニーとして国内外で広く知られる日本たばこ産業株式会社（以下、JT）。近年では医薬品や加工食品などの事業にも力を入れる他、売上収益の6割以上を海外のたばこ事業が占めるなど、グローバル企業としての側面を年々強めています。

こうした事業環境の変化に伴い、同社では現在ビジネスモデルとITシステムの変革に取り組んでいます。国内および海外のたばこ事業の統合を目指すとともに、2022年4月より、国内拠点も15支店から47支店へと再編し、製品開発・販売体制のより一層の強化を図る予定です。

事業戦略の遂行にあたり、同社が最も重視している取り組みの一つが「データ活用」です。全社規模のデータ分析基盤の整備を進める他、部門ごとに独自にデータ活用の取り組みを推進しています。同社の営業部門でも販売実績データや営業活動データなどをDWHに集積し、BIツール「Tableau」を通じて営業部門のユーザーが集計・分析できる「営業統合分析環境」を運用してきました。

李 成龍 氏

しかし、同社 IT部 課長代理 李成龍氏によれば、このシステムは運用を続けるうちに様々な課題が露呈してきたと言います。

李氏 　約13億件という膨大な量の販売実績データの集計・分析処理に長時間を要していました。この課題を解決するためにDWHから別途データを抽出してTableauサーバ上にデータマートを構築していましたが、全てのデータを格納することができないため分析対象データの粒度や鮮度に制約がありました。また支社ごとの分析用途に応じたデータマートを個別に構築するバッチ処理にも時間がかかり、夜間に終わらないことも度々ありました。

こうした課題を解決するために日本ヒューレット・パッカード合同会社（以下、HPE）の高性能サーバ「HPE Superdome」を導入しました。性能問題はある程度解消したものの、データマートを介さなければ十分な性能が得られない状況に変わりはなく、データの粒度や鮮度の制約は解決できませんでした。またシステムの仕様変更があるたびに支社ごとのバッチプログラムを全て改修する必要があり、かなりの開発工数を要していました。

そこで李氏らを中心に、これらの問題を抜本的に解決する手段を検討することになりました。当初はAzure Synapse AnalyticsやBig Queryなどスケーラビリティに優れたクラウドサービスの利用も検討しましたが、セキュリティ上の懸念が払しょくできず断念しました。そんな折、とあるイベントの展示ブースでたまたま目にしたのが「Vertica」でした。

李氏 　オンプレミスで大容量・高速処理が可能なVerticaなら、弊社が抱えている課題を解決できるのではないかと考えました。またVerticaは元々HPEが提供していた製品ですから、HPE Superdomeとの相性も良いのではないかと考え、早速HPEさんの環境をお借りしてPoCを実施することにしました。

本番環境を模した評価用のDWH環境をVerticaで構築して性能を評価したところ、既存環境をはるかに上回る性能を発揮したと言います。

李氏 　それまで使っていた環境では、2時間経ってもデータベースへの問い合わせが返ってこないこともありましたが、Verticaの評価環境ではわずか数秒で返ってくることが分かり、これなら弊社が抱える課題を解決できると判断しました。また煩雑なチューニングを行わずとも性能を維持できる点や、将来データ量が増えても容易にスケールアウトできる拡張性もVertica採用の決め手になりました。

こうしてVerticaの正式採用を決めた同社は、2020年夏から営業統合分析環境のインフラ刷新プロジェクトをスタート。Verticaの調達元であるアシストの技術支援の下、データベース環境の構築を進めました。

李氏 　Verticaのインストール／設定作業に当初手間取った面もありましたが、アシストに丁寧にサポートしてもらい、無事クリアできました。また実際にシステム運用を担当するベンダーにとって、Verticaの運用は初めての経験でしたが、アシストにベンダー向けの研修を実施してもらったことでスムーズにスキルトランスファーできました。

Verticaの環境構築作業と並行して、Microsoft Dynamicsベースの営業支援システムの構築も進め、2021年4月にはVertica環境とともにリリースできました。リリース第一弾では、新営業支援システムなど新たな要件への対応だけにとどまり、旧環境からのデータ移行は行っていませんが、早くも目に見える成果が上がっていると言います。

李氏 　Verticaに直接アクセスするスマホアプリを新たに開発し、外回りを担当する1,500名ほどのパートタイマーの方々に利用いただいていますが、数百人規模の同時アクセスがあってもVerticaにはほとんど負荷はかかっていません。今のところVerticaの性能にはまだまだ余裕があり、既存環境と比べても極めて安定稼働できています。

2022年4月に予定しているリリース第二弾では、既存環境からの完全移行を目指しています。その際には大量の販売実績データが移行され、ユーザー数も増えるため現在より高い処理負荷がかかることが予想されます。しかし李氏は「念のため負荷テストは行う予定ですが、現在のVerticaの稼働状況を鑑みれば、ほとんど心配はしていません」と自信を覗かせます。

さらにその後のVerticaの活用に関しても、早くも様々なアイデアを巡らせていると言います。

李氏 　今回Verticaを導入したことで、過去のデータを分析したり、現在の状況を可視化する仕組みは一通り整備できたと考えています。今後は、過去データをAIで分析して需要予測を割り出す仕組みを実現したいと考えています。幸いVerticaには機械学習機能が搭載されており、弊社でもその評価を行っていますが、それ以外の機能に関してもVerticaのポテンシャルをさらに引き出していければと考えています。アシストにはこれまで通り充実した提案やサポートを期待しています。

※お客様情報は取材時の内容に基づくものです。