[事例ニュース]

2025年7月18日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　全日本空輸（ANA）は、2022年に4万人が利用するデータ活用基盤「BlueLake」を構築し、部門ごとにサイロ化していたデータを一元化した。

　データレイクとデータウェアハウス（DWH）の特性を兼ね備えたデータ基盤を整備している。データを物理的に1カ所に集め、飛行機の便名などのケタ数や日付データ型などのデータ形式を揃えることで、部門を横断してデータを活用しやすくしている（図1）。

図1：ANAがデータを一元管理する理由（出典：全日本空輸）
拡大画像表示

　BlueLakeのアーキテクチャは段階的に改善が図られているが、ANAのポリシーとして、初代（V1）から現在まで、データは特定のデータベースエンジンに依存しないファイル形式で格納している。具体的には、カラム（列）指向のバイナリデータ形式「Apache Parquet」の物理ファイルをオブジェクトストレージ「Amazon S3」上に保存している。

写真1：全日本空輸 デジタル変革部イノベーション推進部データマネジメントチーム リーダーの井岡大氏
拡大画像表示

　この狙いについて、ANAのデジタル変革部イノベーション推進部データマネジメントチームでリーダーを務める井岡大氏（写真1）は次のように説明した。

　「最も汎用的な形式のファイルでデータを管理することで、今後登場するかも知れない画期的なデータ基盤技術を最大限に活用できる。データをファイルの形で維持することによるSingle Source of Truth（信頼できる唯一の情報源）を実現できる」

　構築したBlueLakeの初期版（V1）は、Amazon Web Services（AWS）上で、既存のDWHを使って構築していた。当初からの方針は、匿名（仮名）加工処理により、個人情報を保護しつつ、ユーザー部門が自由にデータを活用できるようにすること。個人情報を含むデータ領域と、個人情報を含まないデータ領域をシステム的に分離し、異なるAWSアカウントで運用している。

　2023年のV2でアーキテクチャを刷新し、DWHを「Snowflake」に切り替えた。Snowflakeのコンピュートとストレージを分離したアーキテクチャにより、サイジングやプロジェクト間のリソース競合といった問題を解消した。また、データベースの利用料が50%以上減ったほか、フルマネージドサービスであることから運用の負荷も減った。2024年のV3では、個人情報を削除する処理などを効率化している。

図2：ファイルベースのデータベース性能をIcebergで引き上げる（出典：全日本空輸）
拡大画像表示

　2025年7月末のV4では、これまでSnowflakeから外部データベースとして扱ってきたApache Parquetファイルを「Apache Iceberg」形式のデータベースとしてアクセスする形に切り替える。SnowflakeはデータベースとしてIceberg形式のテーブルデータを扱え、Snowflake内部データベースと同等の性能でアクセス可能である（図2）。

　SnowflakeのIcebergアクセスを利用することで、データベースの物理ファイル（Parquet形式）を素のまま扱う場合と比べて検索性能が向上する。メタデータをIcebergカタログとして管理することでデータアクセスが効率化する。事前のPoC（概念検証）では、最も大幅な性能向上があったケースで、Icebergを使うことでETL処理が3.9倍高速に、クエリー性能が1.6倍に向上した（図3）。

図3：IcebergのPoC結果。データベース性能が向上している（出典：全日本空輸）
拡大画像表示