[事例ニュース]

2024年2月22日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　NTTドコモは、全社規模でデータ活用を推進する中で、自社におけるデータ活用スキルなどで課題を抱えていた。例えば、業務に必要なデータを抽出するのに数週間を要するなど、時宜にかなった業務部門の施策支援が十分に行えていなかった。原因の1つに、データエンジニア部門の負荷増大があった。一方で、業務部門はプログラミングの知識を持つ人材が少なく、データ加工ツールを使うのに専門的な知識が不足していたという。

　そこで、データ可視化アプリケーションを容易に開発できるようにするため、オープンソースのPython GUIライブラリ「Streamlit（ストリームリット）」を導入した。

　Streamlitはデータ分析系のWebアプリケーションフレームワークとして広く利用されている。Pythonのみを使って簡単なコーディングでWebアプリケーションやフロントエンドのGUIを作成できる。これにより、NTTドコモの業務担当者は、必要な項目をマウス操作で選択しながら、データの抽出や分析、可視化などの画面をマニュアルレスで構築できるようになった（画面1）。

画面1：NTTドコモはStreamitを用いてデータ可視化アプリケーションを内製開発した（出典：Snowflake）
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　導入や活用をSnowflakeが支援している。Snowflakeは、開発元の米Streamlitを2022年に買収以降、「Streamlit in Snowflake」として提供している（関連記事：「エンドユーザーが求める分析アプリを簡単に作れる」─SnowflakeがPython GUIライブラリ「Streamlit」の価値を説明）。

　導入効果として、開発に着手してから8営業日でデータ可視化アプリケーションの運用を始めることができたという。また、開発したアプリケーションの利用により、データの抽出や分析にかかっていたコストを54%削減した。

　NTTドコモでは、本社の専門部署だけでなく、全国の支店・支社でもデータ可視化アプリケーションを開発できるように、開発チームの立ち上げを支援している。活用事例の紹介や開発育成研修を実施し、現在では社内の開発者は約180人に達している。