はじめに
DX開発事業部の北村です。
8月1日にGoogle Cloud Next Tokyo ’24に参加してきました。
『プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成AIの活用』セッションを聴講しましたので、内容の一部と学びをまとめます。
セッション概要
タイトル：プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成AIの活用
登壇者：三菱地所株式会社 伊東 俊哉 氏
公式より
規模の大きい企業とそのグループ会社におけるデータ分析の課題を Google Cloud を活用して解決しました。社内規定に準じたクラウド環境の構築、組織ポリシー等によるセキュリティ対策、そして BigQuery と VPCSC を活用したデータ活用基盤の整備などを行いました。これにより、様々なプロジェクトをまたいだ分析が可能となり、データ利活用に関心が集まりました。そうしたデータが集まってきている環境をベースとして、生成 AI と BigQuery のデータを組み合わせて新たな価値を生み出す取り組みが始まり、生成 AI の活用にもつながってきています。これらの取り組みに関する実施手法についての概要や、難しい点をお伝えできたらと思います。
セッション内容
プロジェクト間を跨いでデータを利活用するために行った数々の改善の取り組みやデータ利活用の推進、生成AIの活用について詳しく解説いただきました。
Google Cloudの利用状況
入社当時のGoogle Cloudの利用状況は、「データ分析を行う以前の状態」で複数の課題を抱えていたそうです。
改善活動の取り組み
これらの課題を以下のGoogle Cloudのサービスを活用して解決し「データ分析基盤を構築する土台」を固める改善活動を半年間かけて実施したそうです。
- Cloud Identity：アカウント管理者不在の課題に対応
- Resource Manager、Identity and Access Management：プロジェクトと権限が乱立の課題に対応
- Cloud Audit Logs：監査ログは未取得の課題に対応
- Billing Account：支払いルール無しの課題に対応
データ分析基盤を構築するにも、すぐには実行できず、構築するための土台をしっかり固める必要があるのだなと感じました。
また、この土台がしっかり固められているかどうかでデータ分析基盤構築の成否に大きな影響を与えるのではないかと感じました。
データ分析基盤の構築
データ分析基盤の構築は主に3つの施策を実行したとのことです。
中でも強く印象に残った施策は
- 膨大な規定に遵守したサービスを作成
- 環境の共通化
です。
- 膨大な規定に遵守したサービスを作成
企業体が大きくなればなるほど様々な会社規定があり、その数は膨大になります。
監査ログ規定、個人情報保護規定、インシデント対応、リモート保守規定、モバイルアプリケーション規定、アカウント管理権限設定・・・など
これらの規定を守りながら開発ベンダーに構築を依頼すると、莫大なコストとなりますし、開発ベンダーから苦い顔をされることが多々あるそうです。
- 環境の共通化
さらに、環境の共通化を行うことで、データ連携方式を統一でき、ユーザー企業にとっては、ベースとなるインフラが構築済みのため外注費用が大幅に削減され、開発ベンダーにとっては、想定外の規定などでリスクを積まなくて良いため開発が容易となります。
データ連携は、「VPC Service Controls」により仮想的な閉域を作成し、そのうえでプロジェクト連携を実施しているそうです。データ分析するデータは基本的に「BigQuery」や「Cloud Storage」に置くようにすることで分析の効率を向上させたそうです。
これらの方法を拝聴した際、大変画期的な方法だと感じました。
開発ベンダー側の視点からは、ユーザー企業の規定を最初から全て把握することは大変難しく、規定の認識齟齬などが発生するリスクや手戻りのリスクなど様々なリスクを抱えていると考えています。様々なリスクを抱えるとユーザー企業の求める基盤やシステムを構築する難易度が上昇すると考えています。これらのリスクを共通のデータ分析基盤を構築することで解決することができると感じました。
ユーザー企業側の視点からは、膨大な規定に詳しい方や詳しくない方などの属人化のリスクや確認漏れのリスクにも効果的なのではないかと感じました。一度共通のデータ分析基盤を構築すると、大部分の規定を確認する必要がなくなり、内部で規定を確認する工数が大幅に削減されます。よって、少人数での運用が可能となり（実際に2人で運用されているそう）それらのリスクを解決することに繋がるのではないかと感じました。
ユーザー企業、開発ベンダーがWin-Winの関係となると感じました。
生成AIの活用
ここまで紹介したデータ分析基盤をベースとして生成AIの活用も実施しているそうです。
「Vertex AI」と「BigQuery」を組み合わせた簡易物件検索を検証しているそうです。
アーキテクチャ
建設業界では画像が重要な役割を持つため、生成AIは様々な利活用が期待されているそうです。特に「Gemini」はマルチモーダル機能があるため相性が良いそうです。
これらの生成AIを活用することができているのは、活用前にセキュアなデータ分析基盤を確実に構築できているからこそだと強く実感しました。生成AIはただ使えばいいものではなく、基盤を確実に固めた上で活用することで大きな威力を発揮すると深く理解することができました。
まとめ
今回、人生初のイベントに参加でき大変貴重な経験となりました。
特に、今回紹介したセッションでの「データ分析基盤を共通化することは利点が多い」「生成AIはただ使えばいいものではなく、データ分析基盤などを確実に固めた上で活用することで大きな威力を発揮する」という学びが大きかったと感じています。基本的なことですが、事例を通じてより深く実感することができました。
今回紹介したセッションでの学びはもちろんイベントで学んだことを活かし、Google Cloudの知識もより身につけ、エンジニアとしてお客様に付加価値のあるシステムや生成AI活用・DX推進を提供していけるよう精進していきます。
