事業課題をクラウド技術でどう解決しているか調査すべく Google Cloud Next Tokyo ’24 に参加しました
2024.08.05こんにちは。Zennチームの和田です。2024年8月1日（木）、8月2日（金）に開催された Google Cloud Next Tokyo ’24 の1日目に参加したのでレポートを記録します。
参加テーマ・参加したセッション
今回はセッションをたくさん聞こうと思いました。とくに、「事業課題に対してGoogle Cloudの技術でどう解決しようとしたか」を重点的に知るためのセッション選びをしました。以下のセッションに参加しています。
- 現場から生まれた実践的生成AI活用～ソフトバンクのAIカルチャー醸成への挑戦
- 大規模決済中継システムにおける Cloud SQL から Spanner への移行と苦労
- 近畿日本鉄道における鉄道データを用いたコスト最適の為のデータ統合、可視化の取組み
- サイト内の検索コストを大幅削減！日本最大級のデリバリー サービス「出前館」に Vertex AI Search を導入した話
- 鉄拳8』のグローバルなマッチングと対戦を支えた Google Kubernetes Engine（GKE）と Diarkis
- エンタメ コミュニティを支える Google Cloud 基盤の裏側 ~ Google Kubernetes Engine / Spanner を添えて~
なお、キーノートは公式サイトでアーカイブ動画が公開されています。ご参照ください。
全体的に、「Google Cloudを使うことで高速に開発でき、素早く市場に投入できた」という経験談が多かった印象です。自分が使う上でもそのように感じます。とくにAI周りは市場もソリューションも動きが早い昨今、高速にサイクルを回せることはプラットフォームを選ぶ観点になるかもしれません。また、デプロイして終わりではなく、AIにしてもアプリにしても調整が必要です。セッションを聞く限り、デプロイ後のチューニングや継続的な開発、フィードバックの収集など、運用管理部分のスキル・ロールが大事になりそうだと思いました。
現場から生まれた実践的生成AI活用～ソフトバンクのAIカルチャー醸成への挑戦
スピーカー:
- ソフトバンク株式会社 今野心太郎氏
ソフトバンクではすでにオリジナルの生成AIモデルを開発中で、自前の大規模データセンターを構えるレベルだそうです（規模感がすごい）。生成AIをはじめとしたAIソリューションは大変便利なものだが、人間が使いこなして真価を発揮するという点についていちはやく察知しました。課題として、こういった高度なソリューションによる業務改善がなかなか社内で定着しない、という点があり、企業の生成AI導入ステップを定義することで対応します。
- ルール作成、環境整備
- 社員教育・風土醸成
- 業務実装・データ連携
具体的には、学習コンテンツの提供、情報発信、事例共有会を開催しました。さらに、「自走のためのプロンプトエンジニアリング講座」と銘打ち、基本から応用まで学習できるような環境を整備しました。結果として主体的にAIを使いこなし、500以上のアイデアをこれでに創出できたそうです。高度なツールはいつの時代も便利なものですが、使いこなして事業に役立てるには現場のメンバーに浸透させることが大事だというのは一緒ですね。「使うことが当たり前・学習することを推奨」といった、空気感や文化を醸成することが組織の力であり、役割だと感じます。
大規模決済中継システムにおける Cloud SQL から Spanner への移行と苦労
スピーカー:
- 株式会社NTTデータ 鳥海克成氏
- 株式会社NTTデータ 松井僚太郎氏
私が一番印象に残ったセッションです。決済システムは電子マネーによる支払いが成長を続ける昨今、社会インフラのひとつになるポテンシャルがありそうです。NTTデータでは Omni Payment Gateway という決済ソリューションを提供しており、取引データの蓄積に Cloud SQL を活用していました。私もZennの運用でCloud SQLを利用しているため、親近感が湧きます。しかしそのような中、Cloud SQLでは次のようなことが課題として出てきたそうです:
- メンテナンスウィンドウによる停止
- 決済の大幅な増加見込み
- 可用性、マルチリージョン
たしかに、このあたりが課題として出てくるような状況で、Spannerへの移行を検討するのは納得です。
移行手順
- Cloud SQL と Spanner を並行稼働させ、実際の業務は引き続き Cloud SQL で行い、Spannerにも同等のデータを蓄積します
- 他に必要なデータは MySQL から Google Cloud Storage へダンプし、ETLを通してCSVへ、Spannerへ取り込む
- 取引データ保存の裏で不整合データを検知
工夫をこらし、ダウンタイムゼロ移行を実現したそうです。すごい。
近畿日本鉄道における鉄道データを用いたコスト最適の為のデータ統合、可視化の取組み
スピーカー:
- 近畿日本鉄道株式会社 佐藤広和氏
- 株式会社データフォーシーズ 坂本唯史氏
近畿日本鉄道、いわゆる近鉄は、大阪・奈良・京都・三重・愛知の5府県をまたぐ501.1kmの路線網をもちます。業務の属人化、改札機設置の際の台数調整によるコスト最適化といった課題を解決するべく、データの活用に踏み切ったそうです。
活用プロジェクトはPoCとして、いくつかの駅をサンプルとしてデータを取得、BigQueryで利用人数などを集計し、Looker Studioで可視化するところまで行いました。これまで勘や経験則で決めていた混雑状況がデータとして見えるようになり、一定の効果が認められたそうです。Looker Studioは、裏でBigQueryとつながっているため、静的なレポートにとどまらず駅や期間などをパラメータとして切り替えられる点がよかったという話もありました。Google Cloud を活用することで、PoCが高速に実現できた事例だと思います。
サイト内の検索コストを大幅削減！日本最大級のデリバリー サービス「出前館」に Vertex AI Search を導入した話
スピーカー:
- 株式会社出前館 織笠愛生氏
もともと内製の検索システムで機能を提供していたところ、増え続けるユーザーに提供するための精度の向上、コスト削減が課題で、Vertex AI Search の検証に踏み切りました。結果、メンテナンスフリーで検索精度良好、検索数・遷移数ともにリプレイスで増加したそうです。ただし、決して楽な道だったわけではないようで…
- 導入時の課題
場所の情報をどうもたせるか、どいう課題がありました。これについては、Vertex AI Search にオプションフィールドとして配達可能エリアをもたせることで、フィルタリングを実現しました。
- 運用時の課題
大量の検索情報の登録、たとえば新店舗情報などは、検索結果になるべく早く反映したいという要件がありました。Vertex AI Search では、約1千万の商品情報登録処理が1時間程度で完了、更新も数分で完了、要件を十分に満たせる水準でした。素晴らしい。
- リリース後の課題
ひらがな・カタカナの検索で検索結果が異なるケースが発生しました。これに対しては、類似語辞書登録などのケア策でカバーしました。
Vertex AI Search は運用レスで検索体験の向上を達成できましたが、レスポンス速度のさらなる向上は期待したい、という話がありました。ここは消費者目線でもデリバリーサービスで大事な要素だとわかりますね。
『鉄拳8』のグローバルなマッチングと対戦を支えた Google Kubernetes Engine（GKE）と Diarkis
スピーカー:
- 株式会社Diarkis 高橋信頼氏
- 株式会社Diarkis 奥村開里氏
- 株式会社バンダイナムコスタジオ 中野茂生氏
人気すぎて立ち見でした。Diarkisというオンラインゲームサーバー用のマッチングシステムを活用、より良いユーザー体験を提供するサイクルを回しているという話でした。日本のアプリとは異なり、やはりグローバルな要件が求められる点が、ゲームならではだな、と思いました。
エンタメ コミュニティを支える Google Cloud 基盤の裏側 ~ Google Kubernetes Engine / Spanner を添えて~
スピーカー:
- 株式会社Gaudiy 安藤史将氏
- 株式会社Gaudiy 白石耕一氏
エンタメIP向けにファンコミュニティを立ち上げられるサービスGaudiyでGoogle Cloudを活用する事例です。インフラ基盤をCloud Run からGKEへ移行、さらなる機械学習へのリソース投入につなげました。分散アプリケーション環境でありがちな要件で、「整合性を保ったままDB更新＆メッセージキューへのPublishを行う」例も示されました。
トランザクションと分散アプリケーションはトレードオフになりがちなところ、実例を解説いただき、参考になりました。そしてなんとZennのPublicationもご活用いただいていました。ありがとうございます。
番外編：Champion ブース
Google Cloud の Champion Innovators は、エキスパートとして Google Cloud のお手伝いをする代わりに、専用のブースに入れます。快適にすごせました。ありがとうございました。
ビリヤードはスキル不足で私はできません。やっていません。
Champion弁当美味しかったです。ごちそうさまでした。次回はもう少しガッツリお手伝いしたいなと思いました。
おわりに
Google Cloud Next Tokyo ’24 の1日目に参加しました。総じて、Google Cloud で開発すれば素早く市場へ投入でき、サイクルを回せる、という声が多かったのが印象的です。AIの活用、データの知見化、アプリケーションの高速デプロイ…事業課題を解決するための材料が揃っており、ワンチームで解決にあたることが求められていると感じます。
