株式会社セブン-イレブン・ジャパン

株式会社セブン-イレブン・ジャパン

  • AI・機械学習
  • データ分析基盤構築
  • クラウドネイティブアプリケーション開発
  • インフラストラクチャーモダナイゼーション
  • 技術支援・開発
  • 流通・小売

ニューノーマルでもSI2.0で日本企業は強くなる! 「セブンセントラル」が挑んだデータ活用のレジリエントな未来

(左から)株式会社セブン‐イレブン・ジャパン
システム本部 システム企画部 佐藤 毅氏
システム本部 副本部長 西村 出氏

クラウドエース株式会社
コンサルティング部 部長 菊地 正太氏
システム開発部 山内 沙織氏

この度、株式会社セブン‐イレブン・ジャパン様(以下 SEJ )とクラウドエースが取り組んだ「セブンセントラル」は、今後中長期を見据えた  SEJ の IT 戦略を支える基盤のスタートとして始まったプロジェクトです。

課題として、例えば POS データがこれまで様々なところに散在している状態でしたが、ひとつのデジタル基盤の中にリアルタイムで保存し、有効に活用していくことを目標としています。

これらを実行する上で以下の 3 つの原則があります。

・データに汎用性があること
・データに即時性があること
・セブン-イレブンのオリジナルであるということ

データの汎用性や即時性が重要なのは当然ですが、特に注目していただきたいのは 3 つ目の「セブンイレブンのオリジナルであるということ」です。

自社のビジネスの大きな武器となるノウハウは、自社にしか分からず、自社だからこそ作りあげられるものではないでしょうか。

過去の教訓を生かした IT 投資の大きな決断とシステム部門の挑戦が、この事例から伺えます。

今回のプロジェクトはクラウドエースが提唱する SI2.0 を象徴するようなシステムインテグレーションの形となっています。(SI2.0 についての詳細はこちら https://cloud-ace.jp/lp/si2-0/)

プロジェクトの本格始動のタイミングで新型コロナウイルス感染症の世界的な流行が起き、本来常駐することも予定されていましたが、リモートで開発を進めて行きました。その中で、SEJ 側としての意思決定やプロジェクトの方針、また Slack等のコミュニケーションツールをユーザー企業側でリードして導入したことはのまさにニューノーマル時代のアジャイル開発を実践することとなりました。

結果的には、その新しい環境や常識が日本企業にとってレジリエントな未来を築くチャンスであることに気づきました。

〈本事例のポイント〉

1.プロジェクトの経緯とその後の流れ

既存ベンダーを含め集まって頂き、コンセプトや課題、目標を共有した上で、ブレインストーミングを行い、セブンセントラル にとってなにが最適なのかを議論しました。そしてチームで検討を行い、SEJ の目標に向かってどのような構造で進めたら良いのかということを話し合った結果、Google Cloud ™の中でも特に、その後のデータ加工がしやすいデータ基盤としてビッグデータ分析に特化したデータ ウェアハウスである BigQuery™ を利用出来る点でセブンセントラルに最適であるということから導入を決定しました。

2.膨大なデータを処理するためのチューニング

当初は、 SEJ 内で外部のサービスを利用をするかが、未確定の段階でプロジェクトをキックオフしました。発注時はセブンセントラルを外部のサービスと繋げていくことが確定していた為、分析に関わる部分については BigQuery へ、外部サービス等に利用するために瞬時にレスポンスが必要とされる部分は Cloud Spanner に格納するなどをし、使い分けたことが大きな工夫点だと考えています。

一方で、この点について苦労したこともありました。Cloud Spanner の格納の部分ですが、全店舗の売上・在庫情報が 1 分間に 1 回は飛んでくるため、膨大な量のデータをリアルタイムで各工程で捌いていく必要がありました。裏側に Dataflow というフルマネージドのストリーミングデータ処理サービスと Cloud Spanner で対応しましたが、ストリーミング処理の複雑性の特性上、台数を増やせば単純に処理量が増えるわけではないので、コスト最適化のためのチューニングをテストデータを元に実行しました。

3.予想外の導入効果

リアルタイム性におけるセブンセントラルの目標は当初、3 万店舗を想定し、お客様が商品を購入してから、データ集計を行い、ネットワークを通して、Google Cloud 上でデータを加工し、各サービスが情報を受け取れるまで 1 時間以内で完了させることでした。各工程の改善を繰り返し行い、最終段階のテストに入った結果、目標を大きく上回る 約 5 分(遅くとも 10 分)という速さで完了してしまいました。

当初の予想を大幅に上回る結果が出たため私たち自身、大変驚いています。

4.IT投資の方向性の変化

当初は通常業務や営業などでシステムを使って改善していこうという流れだったのですが、戦略的な方面や業務改革への活用へと進めようとしています。

その上で中長期的なシステム投資を行う方向性として、アジリティの高い開発ができる体制を強化するため、ベンダーに依存しすぎることのないようシステム部門を強くし、基幹システムの刷新を行いたいと考えています。

例えば、セブン VIEW は現在、災害対策などで使用しているシステムですが、今後は弊社の事業領域でも統合的な GIS システムとしても活用していこうと考えています。

5.今後の展望について

加盟店や店舗のオーナー様は現時点で様々な課題を抱えています。その課題のひとつがデータをすぐ見れるような状態にすることや、加工するということでした。SEJ にとって汎用性とリアルタイム性を兼ね備え、セキュアな状態で活用していきたいと考えています。

社内の各部署から セブンセントラル を利用したいというリクエストを多くもらっていますが、原理原則に基づき、このシステムを育てていきたいです。

また、これまでセブンセントラルのようなものがなかったので、発想できなかったような既存業務の改善や、新しいサービスの開発にも繋がっていくのでは、と非常に大きな期待を寄せています。

今後、AI を通じて様々な機械学習をさせていきたい領域があるため、そういったところでも Google のテクノロジーを利用していきたいと考えています。また 2 万店舗のデータをクラスタリングしたりだとか、そのような BigQuery を利用しセブンセントラル の中で完結することを目指しています。

Google マップ™ にデータ分析の結果を反映させ見える化し、YouTube™ などのメディアと連携するなど、派生させていけたらと考えております。

本プロジェクトがニューノーマルの IT 投資とシステム部門の挑戦事例として、日本企業に勇気を持っていただくきっかけになると幸いです。

6. Google Cloud を活用したデータ分析基盤の構築なら

クラウドエースは Google Cloud に特化したクラウドインテグレーターとして、 BigQuery を活用したデータ分析基盤の構築や技術支援に力を注いでおります。構築後もお客様自身で運用を継続いただけるように、ワークショップやナレッジトランスファーも対応しております。

>>データ分析基盤設計/構築の詳細はこちら

その他、Google Cloud を最大限活用していただくことができるように、さまざまなサポート サービスをご用意してお待ちしております。Google Cloud とクラウドエースについて、さらに知りたい方は下記の資料をご覧になってください。

GCP(Google Cloud)とクラウドエースのご紹介

この記事を共有する