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Snowflake「Data Drivers Awards」受賞者インタビュー(AD)

「他社データ基盤では物足りない」なぜSnowflakeを最後に選んだ? フライウィール前田氏の視点

データ活用プラットフォーム「Conata」による戦略とは

 「データを人々のエネルギーに」をミッションとし、データおよび人工知能を活用したソリューションの開発・提供などを手掛けるフライウィール。同社が提供するデータ活用プラットフォーム「Conata(コナタ)」は、企業内に点在する様々なデータを集約し、計測や予測、検索、レコメンドなどが可能。そのデータ基盤にSnowflakeを採用していることから、Snowflake主催「DATA DRIVERS AWARDS 2023」にともない、「Powered by Snowflake」を受賞した。今回は、なぜ多くの選択肢がある中でSnowflakeを採用したのか。同社の展望とあわせてDirector of Engineering, Infraを務める前田達志氏に訊いた。

社内外のデータを集約・活用し、“新たな価値創造”を支援

 Conataは、組織内外に散在する膨大なデータを集約できる機能を持ち、データ可視化や計測、検索、レコメンドなど、データによる素早い課題解決を可能にする機能群(オファリング)を提供している。具体的には、データ解析に基づいた最適化およびリアルタイムの配信管理ができる「マーケティング(Marketing)」、データ同士の関連性を自動で発見しレコメンデーションをする「ディスカバリー(Discovery)」、データの可視化からシミュレーションできる「インテリジェンス(Intelligence)」、そして高度な分析による計測と情報の補完をできる「メジャーメント(Measurement)」の4つがあるという。これらの機能群によって、顧客が抱える多様で複雑な課題の解決を支援している。

 なお、フライウィールのエンジニアリングチームは「データソリューション本部」「プロダクト開発本部」という2部署に大別されており、前田氏は後者のインフラ部門を統括している人物だ。

 では、どのような形でConataが利用されているのか。前田氏は、2つのわかりやすい事例を紹介してくれた。1つはカルチュア・コンビニエンス・クラブ(CCC)の会員、店舗、商品データなどを活用した需要予測およびAI自動発注システムだ。TSUTAYAの各書店における売れ行きを予測することで、適切な部数を自動で発注可能にし、新刊本の実売率(販売業へ出荷されたうち実際に売れた本の割合)が約20%ほど改善したという。もう1つの事例は、生協(コープ)として知られる日本生活協同組合連合会。同組合が保有している宅配購買やウェブ行動、組合員属性、企画週商品などのデータを基に、購買予測やレコメンド、リマインドを通じた配信結果を一元化することで、カタログ配布の最適化や分析ダッシュボードの可視化などを実現している。

 また、Conataでは顧客企業のみならず、そのパートナー企業や資本関係のない企業ともデータを連携してビジネスを支援できる点が特長的だ。実際にフライウィールは、KDDIを株主として持っているが同社との合意のもとでデータ連携を行っている。前田氏は、「KDDIは非常に広範囲で深いデータまで持っています。お客様が保有しているデータと組み合わせることで新たな価値を創造できると考え、KDDIと一緒に取り組みを進めている最中です」と話す。

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なぜ、成長続けるSaaSのデータ基盤に「Snowflake」を採用した?

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Snowflake「Data Drivers Awards」受賞者インタビュー連載記事一覧

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この記事の著者

森 英信(モリ ヒデノブ)

就職情報誌やMac雑誌の編集業務、モバイルコンテンツ制作会社勤務を経て、2005年に編集プロダクション業務とWebシステム開発事業を展開する会社・アンジーを創業した。編集プロダクション業務では、日本語と英語でのテック関連事例や海外スタートアップのインタビュー、イベントレポートなどの企画・取材・執筆・...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

提供:Snowflake Inc.

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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