株式会社unerry
Google Cloud プロダクトの体系的な知識・実践的なスキルを身につけ業務効率 UP に繋げる
株式会社unerry
CTO 伊藤 清香 様
(左から)
ビーコンバンク事業部 データサイエンティスト 岡安 優様
ビーコンバンク事業部 データアナリスト 住川 俊多様
技術部 蔵谷 博康 様
リアル行動データプラットフォーム「Beacon Bank」を開発・運営するデータカンパニーである unerry では、GPS と全国約 210 万箇所に設置されたビーコン、独自開発の IoT センサーにより実社会をデータ化し、リアルタイムの人流を捉えることで、現状をふまえた最適なプロモーション施策を実施するなど、様々なソリューションを展開しています。そんな unerry に Google Cloud を活用した業務効率化の第一歩として、クラウドエースが提供するトレーニングを受講頂きました。
受講前の課題および目的
岡安様：
現在、位置情報や購買情報など「Beacon Bank」に蓄積されたリアル行動データのサイズが非常に大きくなってきており、抽出・分析・モデル開発といった処理にかなりの時間を要するようになってきたため、これらの工数の削減が課題でした。一方で、Google Cloud にはユースケースに合わせて多岐に渡るプロダクトおよびプランがあるため、まず体系的に Google Cloud を学ぶことで、最適なアーキテクチャを設計できるようにしたいと考え、今回の受講に至りました。
また、Google Cloud についての理解レベルが社員の間で異なっており、余計なコミュニケーションコストがかかっている状況が発生しており、トレーニングを受講することで、ナレッジレベルのベースの底上げを目指しました。
住川様：
Google Cloud のプロダクトの数が膨大で、更に日々新しいものも増えますし、既存のプロダクトもどんどん進化をしていくので、キャッチアップするのは本当に大変だと実感しています。また、どういう場合に、どういった基準で、どのようなプロダクトを選択すべきなのかといったところを調べても、選択基準になるようなものが記載されているケースはほとんどなく、プロダクトの特徴や使い方に特化してしまっている資料ばかりで、調べることにコストがかかってしまっていました。
こんな状況を打破することで、分析業務に注力し、モデルの生成や運用など自動化できる部分を効率化させたいという思いがありました。
蔵谷様：
私は SRE を専門にしているため、マイクロサービス（マイクロサービス アーキテクチャ）などについて自己流で勉強はしていたものの、書籍などを用いて学習しても実践的な方法を学ぶことができず、業務に活かすことが出来ていませんでした。そこで、今回トレーニング中のグループワークやハンズオンなどを通して、インプットしたことをアウトプットし、実際に手を動かすことで、これまで培ったナレッジの使い方をやっと身につけることができました。
受講後の効果・メリット
岡安様：
これまで最適なプロダクトや活用方法をケースごとに調べることにコストがかかっていましたが、トレーニングを受講し、ナレッジを蓄えてパターンをある程度標準化することにより、 3 ~ 4 倍業務スピードを上げることが出来、今までに費やしていた時間を他の業務に充てることが出来ています。
例えば、BigQuery ML を用いることでデータの前処理→モデル作成→チューニング→デプロイが SQL ひとつで出来るようになったのは画期的でした。
住川様：
トレーニングを受講したことにより、課題に直面した際も視野を広く持った解決策を提案できるようになりました。
データパイプラインやデータウェアハウスアーキテクチャなどについて広く学んだことで、全体を通して物事を考えることが出来るようになりました。
また、分析の幅も広げることが出来、収集したデータの分析を行う際、自然言語処理 API を使った解析や、BQMLを使ったアルゴリズムをチーム内で開発するなど、業務に役立てることが出来ています。
蔵谷様：
課題となっていた習得したナレッジの活用方法について、トレーニングを通して、プロダクトの要件定義・アーキテクチャ設計・サービスレベル設計などプロダクト開発に必要な一連の流れの中で、必要な作業を体験することが出来、エンジニアとしても第一線で活躍されているクラウドエースの講師の方たちから実際の現場の声などを取り入れた体験記なども伺えたことで、より実践的なスキルが身につきました。
クラウドエースを選んだ理由
Google Cloud の Top Enginieer に何名も選出されていて、優秀なエンジニアがたくさんいらっしゃり、またトレーニングを受講した後も案件についてのサポートを頂けるような体制が整っていらっしゃるのが魅力的でした。
受講後の展開、今後の課題・期待
伊藤様：
今回セキュリティに関するトレーニングを受講させて頂いたのですが、本当に分かりやすく実践できるナレッジやスキルを共有させて頂きました。
会社としてもこれまで「個」の部分が強かったのですが、会社規模が拡大する中で「チーム」として強化していく流れになっているので、その中でクラウドエースのトレーニングを活用し、全体の知識レベルの統一・向上に活用していきたいと考えています。
岡安様：
Google Cloud の各プロダクトへのスキル・ナレッジを今後も継続して蓄えていきたいと考えています。その中でも特に BigQuery と Vertex AI の活用に注力し、より詳しく機能を理解することで分析・アルゴリズム開発の高速化・高度化を進めていきたいと考えています。
受講頂いたトレーニングはこちら
- Architecting with Google Cloud :Design and Process
信頼性とセキュリティに優れた Google Cloud デプロイメントを設計する方法と、Google Cloud デプロイメントの可用性と費用対効果を高く維持するように運用する方法を学習します。 - Google Cloud Fundamentals : BigData & ML
Google Cloud の概要およびデータ処理と機械学習機能の詳細や Google Cloud のビッグデータ ソリューションの簡易性、柔軟性、および機能をご紹介します。 - Data Engineering on Google Cloud
講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法や構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 - Security in Google Cloud
Google Cloud 上でシステムをセキュアに運用するためのGoogle Workspace、Cloud Identityの認証システムの運用方法から、各Google Cloud のセキュリティサービスについて学習します。
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