[市場動向]

「Google Cloudはトランスフォーメーションクラウド」、DX支援施策をコカ・コーラ、NTTドコモの事例と共に紹介

2022年4月8日(金)神 幸葉(IT Leaders編集部)

グーグル・クラウド・ジャパンは2022年4月6日、2022年度の事業方針説明会を開催した。企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進が加速するなかで同社が注力する取り組みを説明した。説明会で語られた内容のうち、データ活用やハイブリット/マルチクラウドの基盤としてのGoogle Cloudの特徴に的を絞って、紹介されたユーザー事例(コカ・コーラ ボトラーズジャパン、NTTドコモ)の概要と共にお伝えする。

「Google Cloudはトランスフォーメーションクラウドである」

 グーグル・クラウド・ジャパンは2022年4月6日、2022年度の事業方針を発表した。同社は、2022年度の重点施策として、データとAIの民主化による顧客企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)支援、パートナー企業との協力拡大、デベロッパー/スタートアップ支援の継続、SDGs推進を挙げた。

 グーグル・クラウド・ジャパン代表の平手智行氏(写真1)は、Google Cloudが顧客企業に提供するクラウドは「トランスフォーメーションクラウド」であると表現。データ活用基盤、オープン、トラスト、コラボレーションといったGoogle Cloudの特徴について改めて言及し、同クラウドを活用した全社的な変革の推進が求められているとした。また、近年Google Cloudを採用する企業は、マルチクラウド指向が高まっている傾向にあるとし、Google Cloudの広範なサービス群で幅広い顧客ニーズに応えていくことを強調した。

写真1:グーグル・クラウド・ジャパン代表の平手智行氏
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 一方、同社自身のビジネス成長については、パートナーエコシステムの一層の強化を進めていく。ISV、SI、テクノロジーパートナーと共に、エンドツーエンドのソリューション構築、インダストリーごとのソリューション提供を推し進めていくとした。「経営をイノベーションに集中するスピードと即応性を高める人材育成やスタートアップ支援プログラムを強化していく」(平手氏)考えだ。

データクラウド─ユーザーセントリックなデータ活用基盤

 Google Cloudをデータ分析基盤として活用するユーザーが増えている。同社の言うトランスフォーメーションクラウドの1構成要素である「データクラウド」では、顧客が持つ多種多様なデータからビジネス価値を抽出するための仕組みを用意している。

 従前から「データとAIの民主化」のキーワードを掲げて、データの集約から、分析可能な状態にするデータの正規化、そしてAI/マシンラーニング(機械学習)を駆使したデータの分析、その後のデータ活用、商品・サービスへの反映までを、顧客がビジネス変革にそのものに集中できるかたちで提供している(図1)。

図1:データクラウドにおけるデータとAIの活用(出典:グーグル・クラウド・ジャパン)
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 例えば、データクラウドを活用するユースケースとして、製造業ではデジタルツインでのシミュレーション、AIによる設備保全、製品や品質管理、流通小売業では、実店舗においてもECのようにリアルタイムで在庫把握などがある。

 「データ分析では、従来は製品を中心に置く、いわば自社中心のアプローチだったが、デジタルの時代は、顧客を中心に据えて、顧客の購買プロセスに即したデータの集約・分析を行う仕組みを構築していくことが重要である」(平手氏、図2)。

図2:顧客中心のデータ活用の概要(出典:グーグル・クラウド・ジャパン)
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 データクラウドの活用事例として、同社は、コカ・コーラ ボトラーズジャパン(以下、コカ・コーラ)を例に挙げている。

 コカ・コーラの分析プラットフォームは、約70万台の自動販売機の膨大なデータ処理が複雑化。処理のスピードも修正変更、メンテナンスも困難という課題が顕著化していた。そこで、「BigQuery」を中心にマネージド機械学習プラットフォームの「Vertex AI」や自動機械学習を利用して分析プラットフォームを構築している。

 自動販売機の設置場所、製品、価格設定による販売予測モデルを作成し、Googleマップ上で分析できる仕組みを実現した。データ分析の検討からロールアウトまでは、約2カ月の短期構築である。

 これにより、約1週間かかっていたデータ分析がリアルタイムになり、また、Vertex AIにより機械学習パイプラインの構築から実行の開発ライフサイクルを効率化する機械学習オペレーションを実現している。

●Next:ユーザーのハイブリッド/マルチクラウド指向を反映

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