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楽天トラベルがTeradata Aster Analyticsへの投資を急いだ理由とは

 ビッグデータの活用に、いつどのくらい投資すれば良いのか。その判断は、なかなか難しいものがある。既存の仕組みの効率化であれば、現在費やしているコストの削減目標を立て、それに対しいくら投資するかを計算すれば良いだろう。ところがビッグデータ活用の場合は、目的がビジネスへの貢献であったり、新たな価値を生み出すためのヒントを得ることだったりする。こうしたことには、どのくらいの効果がいつ発生するかの予測が難しいので、いくら投資するかも決めにくい。

Teradata Aster Analyticsを導入すれば、社内で足りないデータサイエンティストを補える

 とはいえビジネスで成功を収めている企業は、ビッグデータの活用にそれなりの規模の投資を続けている。楽天もそんな企業の1つだ。同社が運営する旅行に関するオンラインサービス「楽天トラベル」では、以前からデータウェアハウスにTeradataのデータベースを活用し、さらにはHadoopも導入しビッグデータ活用している。それらに加え、2015年にTeradata Aster Analyticsを新たに導入した。

 Aster Analyticsを導入するきっかけは、2014年に米国ナッシュビルで開催された「Teradata Partners Conference 2014」に参加したことだったと言うのは、楽天株式会社 トラベルサービス開発・運用部 Customer Data Platformグループ マネージャーの勝田倫史氏だ。

楽天株式会社 トラベルサービス開発・運用部 Customer Data Platformグループ マネージャーの勝田倫史氏
楽天株式会社
トラベルサービス開発・運用部 Customer Data Platformグループ
マネージャー 勝田倫史氏

 当時はまだ、楽天社内にデータサイエンティストは少なかった。トラベルサービスの領域で、データサイエンティストが担うべき役割をどのように補えば良いのか。ナッシュビルでAster Analyticsの話を聞き、これを導入すれば1人のデータサイエンティストで5人分、10人分のデータサイエンティストがいるような状況にできるのではと感じた、と勝田氏。

 Aster Analyticsは、使いやすいインターフェイスにより技術者でない人でも市場予測や顧客セグメントの分析、競合優位性の発見などが簡単に実現できるデータ分析環境。さまざまなデータソースに対応し、単一のインターフェイスでデータの取り込み、準備、分析の実行、データの視覚化を実現できる。

 楽天トラベルでは、まずは2015年にPoC用にAster Analyticsを導入し、社内のデータサイエンティストと一緒になって検証を行った。以前は、Hadoopに蓄積してきた各種サービスのアクセスログのデータなどと、Teradataのデータウェアハウスに蓄積されているデータを、データサイエンティストがSQLやMap/Reduceのコードを書き統合化し分析できるようにしていた。これがAster Analyticsを使うことで「従来の半分ぐらいのコード量でできることが分かりました。かなり高い生産性を発揮できると明らかになったので、2016年夏にAster Analyticsの正式導入を決めました」と勝田氏。

 楽天トラベルでは実運用の場で1年ほど利用し、Aster Analyticsで実現したデータ分析環境が「Magic Box」となっている。これはまさに、社内のユーザーにとって魔法の箱ということ。

 「Magic Boxは、Asterの成果を社内のユーザーに提供するものです。ユーザーは、これを使えば何でもできるイメージを持っています。そのイメージをどこまで現実のものにできるのか。すべてのデータを素早く扱えるようにし、それをSQLのスキルがなくても簡単に利用できるようにしています」(勝田氏)

 Aster Analyticsを活用するようになり、マーケティング施策に対してコストメリットを最大化する取り組みができるようになっているとのこと。たとえば楽天トラベルのサイトを閲覧したけれど予約には至らなかった人に対し、どういったプロモーションをするのが有効かを分析可能となった。「今では個人ごとにホテルのリコメンドをするような、トライアル的な施策も始めています。まさにデータサイエンティストのノウハウが、サービスに反映できるようになったのです」と勝田氏。それを実現しているのが、Aster Analyticsで実現した新たなデータ分析プラットフォームだ。

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お金がかかってもAster Analyticsをすぐにでも入れるべきと判断

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この記事の著者

谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

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