Google Cloud

ユースケース

サービス開発やデータ分析としてGoogle Cloud（GCP）を活用した課題別ユースケースをご紹介します。

自動構築・運用を実現
kubernetes(GKE)/Cloud Build 活用で理想的な開発フローを実現

課題

ローカル開発環境前提であるが「開発者によって環境差異有り」「本番稼働環境と動作が異なる」という問題があり、開発フローで手間が発生
環境構築、ビルドなどが属人化しており、ミスやインシデントの原因に

解決策と効果

kubernetes(GKE) 導入により、namespace を区切り、必要なサービスをpod稼働させることで数十人もの専用の開発環境を低コストで実現
terraform やgcloud コマンドを活用することにより、cloudbuild で全てのGoogle Cloud リソースを自動生成。誰もが同一の開発・本番環境を生成できる理想的な再現性を実現

Google Cloud_kubernetes(GKE)/Cloud Build 構成イメージ

資料_ソフトバンクが新サービスの開発基盤にGoogle Cloud を選んだ理由

ソフトバンクが新サービスの開発基盤にGoogle Cloud を選んだ理由

Google Cloud を選択した理由、内製開発における課題やプロジェクトの進め方を教えます。

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自動化による工数・コスト削減
Cloud Build の「リリースサイクルを自動化」して、運用コストを削減

課題

ソースコードの修正からテスト、リリースまでに時間がかかり、ビジネス変化に柔軟に対応できていない。
本番環境へのデプロイが属人化しているため、開発者への負担増や作業ミスへつながる可能性がある。

解決策と効果

ソースコードの管理にクラウドを活用する事で管理コストを削減
コンテナやサーバレスアーキテクチャを活用し連携してデリバリーすることで、コミットからデプロイまでのリードタイムを効率化

Google Cloud構成イメージ：Cloud Build の「リリースサイクルを自動化」して、運用コストを削減する

コンテナ・サーバレスアーキテクチャを活用した DevOps の参考アーキテクチャをご紹介しています。

業務効率化、コスト削減を実現
部門ごとに分散するデータ、BigQuery で集約・分析ビジネス業務へ活用

課題

部門ごとにデータがバラバラ（サイロ化）
社内で共有できず、大きな負担がかかっている
データ分析ができる社員が限られてる（あるいはいない）

解決策と効果

ソフトバンクの閉域網接続サービスでセキュアにデータ転送を行い、BigQuery にデータが集約（データウェアハウス）
集約したデータは分析され、さらに BIツールで可視化されることで、シームレスな共有と迅速な意識決定が可能に。技術的知識がなくてもデータを活用した業務効率、工数削減を効果的に実現

Google Cloud構成イメージ：「部門ごとに分散するデータ」を、BigQuery で集約・分析しビジネス業務へ活用する

コンテナ・サーバレスアーキテクチャを活用したDevOpsの参考アーキテクチャをご紹介しています。

Google Cloud 導入事例 _三井住友建設株式会社

導入事例：三井住友建設株式会社

クラウドベースのデータ活用の仕組みで、建設生産革命の実現を目指す作業員の位置情報をフル活用

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新たな発見やAIによる予測を実現
社内データとオープンデータを組み合わせ、BiqQuery でデータ予測

課題

部門ごとにデータがバラバラ（サイロ化）
社内で共有できていない（実施には大きな負担がかかる）
データ分析ができる社員が限られてる（あるいはいない）

解決策と効果

BigQuery に集約されたデータと人口統計等オープンなデータを組み合わせ、Google の機械学習サービスを利用することで、売上予測、契約率予測
高度な専門知識がなくても、データを活用しビジネスに活用することが可能

Google Cloud構成イメージ：「社内データとオープンデータを組み合わせ」、BiqQuery でデータ予測する

BigQueryを分析基盤としたビジネスへのデータ利活用の、参考アーキテクチャをご紹介しています。

Google Cloud 導入事例 SENSY株式会社

導入事例：SENSY株式会社

先進的なAIサービスを展開するSENSY株式会社の Google Cloud 活用方法を事例でご紹介しています。

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ビッグデータの分析を身近なものに
BigQuery で分析されたデータを Connected Sheets で、スプレッドシートに連携

課題

アプリログの集約、分析クエリ実行に時間がかかる。
技術的なDB知識がなくてもデータ入力ができるようにしたい。

解決策と効果

BigQuery を利用することで数時間かかっていたクエリ処理が数分で完了
スプレッドシートと連携させることで、DBに不慣れであっても業務活用することが可能

Google Cloud構成イメージ：BigQuery で分析されたデータを Connected Sheets で「スプレッドシートに連携」

コンテナ・サーバレスアーキテクチャを活用した DevOps の参考アーキテクチャをご紹介しています。

Google Cloud 導入事例ソフトバンク株式会社

導入事例：ソフトバンク株式会社

Google Cloud をソフトバンク社内で活用。ソフトバンクのコンテンツ配信サービス「バスケットLIVE」「5G LAB」アプリログを BigQuery で分析を実現しました。

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様々な業種の課題解決をスマートに実現
スマートフォンカメラからのストリーミング情報を、Vertex AI Vision で分類予測

課題

独自の物品を見分ける属人的な業務がある。
判定ミスや確認の工数・人員スキルレベルがある。
人材レベルの違いは効率品質にバラツキが生じる。
現場へ特殊な機材を導入することは難しい。
簡易なツールで改善したい。

解決策と効果

物体を識別するためのアプリをスマートフォンに導入し、カメラをかざして情報を取得。自動で対象物の分類を行います。
業務要件に応じて学習したAIが、属人化されがちな業務を誰でも容易に実施できるように改善します。

Google Cloud構成イメージ_スマートフォンカメラからのストリーミング情報を、Vertex AI Vision で分類予測

Google Cloud_AI物体識別イメージ

小売業界のユースケース

資料_データ統合と購買プロセス可視化でECサイト改善を実現（Google Cloud）

小売業界の経営者・マーケティングを担当している方
データ統合と購買プロセス可視化でECサイト改善を実現

実店舗とECサイトを運営している小売業社のユースケースをもとに、 Google Cloud を活用し、データに基づいた購買プロセスの分析をどのように実施して効果が生まれたのか、取り組み事例を詳しくご紹介します。

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資料_顧客が求めるサービス提供を実現するデータ活用とは（Google Cloud）

商品・サービス・イベントの企画を担当している方
顧客が求めるサービス提供を実現するデータ活用とは

Google Cloud の特長や、マーケティングチームで実際に実施したデータ活用の取り組みについてご紹介します。

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