JR九州の分析基盤の再構築プロジェクト ー データ活用によるさらなる顧客獲得を見据えて

JR九州インターネット列車予約、JQ CARD、SUGOCA、JRキューポアプリの顧客データを紐付ける

DOORS編集部（以下、DOORS）　今回はJR九州様のデータ分析基盤の取り組みというテーマで、JR九州様の関係者のみなさま、伴走支援したブレインパッドの藤田、主要ツールを提供いただいているSnowflakeの草野様にお話を伺います。
まず簡単な自己紹介と今回のプロジェクトでの役割について説明していただけますか。

九州旅客鉄道株式会社・長﨑 剛氏（以下、長﨑氏）　JR九州 デジタル変革推進部 部長の長﨑です。プロジェクトの全体を統括しています。

九州旅客鉄道株式会社・山元 洋輔氏（以下、山元氏）　経画企画部の山元です。本プロジェクトの開始時は、経営企画部内のグループマーケティング室がプロジェクトを管轄しており、私はそこに所属していたので、当初からプロジェクトリーダーを担当していました。
その後、長﨑がいたIT推進部（2024年4月よりデジタル変革推進部に名称変更）とプロジェクトを統合して、グループマーケティング室はIT推進部に移りました。

プロジェクトが落ち着いた、この5月に春野にバトンタッチして、私は経営企画部に異動しました。

九州旅客鉄道株式会社・春野 健二郎氏（以下、春野氏）　デジタル変革推進部の春野です。山元の後任のグループマーケティング室の室長として、今後業務に携わっていくことになります。

九州旅客鉄道株式会社・平畑 徳人氏（以下、平畑氏）　グループマーケティング室の平畑です。本プロジェクトには、プロジェクト開始当初からBI関連の実務に携わりながら参画しています。

ブレインパッド株式会社・藤田 洋介（以下、藤田）　ブレインパッドの藤田です。データエンジニアリングユニットに所属しています。
本プロジェクトでは、ブレインパッド側のプロジェクトリーダーとして、プロジェクト開始当初から関わっています。

Snowflake合同会社・草野 繁氏（以下、草野氏）　Snowflakeでプリセールスのシステムエンジニア部門をリードしている草野です。担当している業界は、JR九州様を初めとした社会インフラ企業、西日本の製造業、および全国の製薬業となります。

DOORS　今回のプロジェクトでは、Snowflakeをベースにデータ分析基盤を構築し手始めとしてCDP（Customer Data Platform）を構築したと聞いています。そこでプロジェクトの内容に入る前に、そもそも鉄道会社の顧客分析とはどういうことか教えてください。

私たちの理解としては、鉄道会社なのでまず思い浮かぶのが個人・法人双方の輸送関連のお客様です。しかし最近では物販や決済事業にも注力するなど多角的な事業に取り組んでおられるイメージがあります。
おそらく以前は事業ごとに顧客データを管理し、それぞれで分析していたと思うのですが、顧客個人を軸にとしたマーケティングに取り組もうとされていると想像します。そのためのCDP導入だと思うのですが、このような理解で合っているでしょうか。

山元氏　基本的にはそのとおりです。今回のプロジェクトで具体的に行ったのは、JR九州インターネット列車予約、クレジットカードのJQ CARD、交通系ICカードのSUGOCA、および加盟店でポイントがたまる・つかえるアプリであるJRキューポアプリのデータを顧客ごとに紐付けたことです。
これによってグループ内企業での買い回りが可視化できました。

オンプレミスでよくある課題を解決する取り組みだった

DOORS　今の説明で、プロジェクトの具体的な目的がわかりました。続いてプロジェクトそのものの概要を教えてください。

藤田　山元様から説明があったような分析を実行するために、データ分析基盤を再構築するプロジェクトです。2017年にはオンプレミスである程度の分析ができる環境がすでにありました。しかしハードの保守切れとなったので、2022年からAWSとSnowflakeにリプレースするプロジェクトを開始することになりました。
クラウドベースにすることで拡張性を高め、保守切れもなくすことが目的でした。

DOORS　ニュースリリース*には、“パッケージ型のCDPではなく、高いカスタマイズ性を有し大容量データに対する高速処理が可能な「Snowflake」と「AWS（Amazon Web Service）」を連携”させたとあります。SnowflakeをベースにCDPを構築する取り組みと読み取れますが、いかがでしょうか。
またJR九州様では以前から弊社プロダクトであるRtoasterを導入されています。RtoasterにもCDP機能がありますが、それとの関係はどうなっているのでしょうか。

*参考：ニュースリリース「ブレインパッド、JR九州のDX戦略を支える顧客分析基盤を、クラウド型DWH「Snowflake」で刷新」

藤田　RtoasterにもCDPとしての機能はありますが、SnowflakeではCDPとしての役割だけなく、鉄道関連のデータや社内の様々なデータを蓄積して活用することを想定して構築をしました。Rtoasterに関しては、顧客の属性情報をSnowflakeと連携することで、よりデータ活用が進むようにしました。

DOORS　本プロジェクトを実施するに至った背景はどのようなものだったのでしょうか。

山元氏　先ほど藤田さんからもあったように、まずはオンプレミス環境の保守切れがきっかけとしてあります。次期環境の検討を始めた時点で、オンプレミスの環境では、データ量が多過ぎて、1日のほとんどがデータの加工処理に費やされていました。
今後データが増えていくことに耐えられないのは明らかで、まずそこを変えていかないといけないという話になったのです。

また新しい施策を考えるためにデータマートを作るにも、都度外注しなければならず、費用と時間を要する状態でした。そこである程度内製化できるようにしたいという方針も出てきました。

さらに、基本的に本社で利用していた基盤を、グループで共有・共用できるものにしたいという要望もありました。そこでグループ各社にも意見を聞いて、新基盤の構想に取り組んだのです。

DOORS　データ量の増加に伴う処理時間の増大、施策実行スピード向上を目的とする内製化の要請といった課題があったということですね。多くの顧客から話を聞く機会があるベンダー側の感覚としても、これらの課題はよくあることなのでしょうか。

草野氏　はい。非常に多くのお客様から同様のお話を伺います。オンプレミスの環境でも、同じような業務処理をずっと行うだけでしたら、今のような課題は出てきません。
しかし、ことデータ活用では企画当初から5年も経つと、企画時には想定できなかった活用の仕方になることが多く、処理自体も複雑になります。データ量の増加に合わせて、単純に増設するだけでは対応が難しく、オンプレミスでは運用が困難になります。
そこでお客様の状況に柔軟に対応できるクラウドベースのデータ基盤が最近では求められているのです。

藤田　内製化に関しては、ベンダーロックインの状態になっていると、その必要性を感じるお客様が多いです。
JR九州様で言えば、あるノーコード開発ツールを利用していましたが、社内にその開発ツールが分かる方がいないので、ベンダーに開発を委託しないとデータマートも作れず、施策の実行までに時間がかかっていました。

今回は、開発できる技術者も豊富なSQLでデータ加工ができるようにすることで、ベンダーロックインを解消して、内製化が進むようにしました。

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ブレインパッドとSnowflakeを選定した理由

DOORS　JR九州様がパートナーとしてブレインパッドを選定した理由は何だったのでしょうか。

山元氏　1番の理由は、他のベンダーよりもデータの処理速度問題を最も確実に解決できそうだと評価したことです。
またJR九州では、RtoasterとProbanceを導入していて、ブレインパッドとはすでにMAの領域で協業していたことも大きな要因の一つです。お客様とのコミュニケーションに関する本質的な考え方を共有していたので、顧客分析基盤を一緒に考えるパートナーとして最適でした。

プレセールス段階での対応も良かったですし、プレゼンテーション時の質問に対する回答が的確で分かりやすかったことが決め手になりました。

また、内製化が大きなテーマでしたので、スキルトランスファーの計画がしっかりしていたのも大きな理由です。ブレインパッドの雰囲気の良さも、スキルトランスファーがスムーズに行くために重要な要素だと考えました。

DOORS　Snowflakeの選定理由についてもお願いします。

長﨑氏　CDPに関して言えば他にも選択肢はありましたが、今後もデータが増え続けることに対して、Snowflakeが最も処理時間の劣化が起きないアーキテクチャーを採用している点を評価しました。

DOORS　Snowflakeではどのようなアーキテクチャーを採用しているのでしょうか。

長﨑氏　負荷の高い処理が並列に動いていても、お互いが干渉し合わないような設計思想になっています。
オンプレミスの処理では1日20時間以上かかっていたのですが、処理を分散させることで解決できると判断しました。また処理の負荷によってスペックを変更するということが秒単位ででき、瞬時に切り替えることができます。
そのときに使用しているスペックで課金されるので、コストの適正化についてもSnowflakeが最良だと評価しました。

DOORS　データウェアハウスのソリューションの中で、このような特長を持つのはSnowflakeが唯一無二なのでしょうか。

草野氏　今ご説明いただいたような、データ量が無尽蔵になっても処理劣化が起きない分散処理であるとか、お客様の処理状況に合わせてコンピューティングリソースを柔軟に増減させるテクノロジーに関しては、他のデータ基盤の追随を許さないとの自負があります。

またJR九州様からも評価されていると考えているのは、データ活用の運用においては非常に多くのやるべきことがあるのですが、その多くをSnowflake側で引き受けていることです。
これによってスピード感を持ってスムーズに運用に入れることが、Snowflakeが広く採用されている大きな理由と考えています。

顧客データをクラウドに持っていくことには不安があった

DOORS　本プロジェクトは、どのように進められたのでしょうか。

藤田　2022年4月から1年2カ月かけて、要件定義、設計、開発、テストとウォーターフォール型の開発で進めました。
要件定義フェーズでは、2カ月という短い期間ではありましたが、週3回程度打ち合わせを行い、現状の処理の理解を含め、要件をしっかりと詰めていくことができました。開発フェーズではまずAWSやSnowflakeなどインフラ環境を構築し、環境ができてからはデータ処理の開発を行っていきました。

DOORS　プロジェクトを進める中で、特に苦労したことを教えてください。

長﨑氏　リプレース案件でしたが、既存の処理を修正すべきところがふんだんにありました。そのため単純に現行環境と一致しているか検証するだけでは済まなくなったところが苦労した点です。

また、一部のサーバーをAWSで運用する等クラウド自体は初めてではなかったのですが、今回は顧客データをクラウドに蓄積するということで、かなり不安がありました。

オンプレミスのDMP（Data Management Platform）ではクレジットカード番号を持っていたのですが、PCI DSSというカード会員の情報を保持する上でのルールが出てきた中で、JR九州としてはクレジットカード番号を保持しないと決定しました。
このことで、クラウドへ顧客データを持っていく上での大きな障壁が解消されたと言えます。

スキルトランスファーでは、セキュリティの部分にもかなり力を入れるようにお願いしました。

Snowflakeを実際に使ってみた上での評価

DOORS　開発フェーズに入って、実際にSnowflakeを使ったわけですが、選定時の評価通りに動作したのでしょうか。

藤田　性能に関しては想定以上で、1番低いスペックであるXSサイズのウェアハウスでも予想以上に性能が良く、9割以上の処理がXSで回せました。最小スペックでこれだけ短時間で処理できるので、今後データが想定以上に増えてもスペックを上げていけば対処できるという大きな安心感を得ています。

また、Time Travelという定義された期間内の任意の時点のデータにアクセスする機能をSnowflakeは持っています。これによって障害回復や障害発生時の調査が比較的簡単な操作で行えるのです。
他のデータウェアハウスですと、バックアップからデータを戻さないと当時の状態が再現できないようなケースもありますが、Snowflakeではそのような手間はありません。障害発生時の運用が楽なのは大きなメリットと言えます。

あとはJR九州様ではBIツールにTableauを採用しています。それとのデータ連携もよくできており、パフォーマンスにも問題がなく、Snowflakeを採用して本当に良かったと思っています。

DOORS　草野さん、今の話を受けていかがでしょうか。

草野氏　Snowflakeの持つ特長を最大限に生かした実装と運用をしていただいています。またTableauの話が出ましたけれども、今後JR九州グループ各社でも利用されるようになるとTableauユーザーは増えていく一方だと想像できます。
SnowflakeではTableauユーザーが増えてもコンピューティングリソースを自動的にスケールアウトしてレスポンス良く利用できる柔軟性に富んだアーキテクチャーを採用しています。

プロジェクト前と後でのポジティブな変化

DOORS　JR九州様側では、現時点でポジティブな変化を実感されていますか。

平畑氏　リプレース前には、何かやりたいことがある度に外注委託していたため、データ加工にコストも時間もかかっていました。今は内製化が進んだおかげで、タイムリーに欲しいデータが手に入るようになりました。
またオンプレミスのときはサーバーなど物理的な機械の運用・保守に時間を取られていましたが、その必要もなくなりました。
内製化とクラウド化で時間が短縮できて、その分データを使って考える時間ができたのが大きいと思います。

DOORS　ベンダー視点で、印象的な変化はありましたか。

藤田　運用の話が出ましたが、Snowflakeに関してはほとんどメンテナンスフリーで、パフォーマンス劣化やそれに伴うチューニング作業が一切発生していません。その分、実業務に必要な開発に時間を多く割くことができ、ビジネス価値を提供できるようになりました。

また、Snowflake側で準備されているデータを利用していきたいという要望がお客様の中から出てくるようになりました。
Snowflakeには汎用的な情報（天気や地図情報など）のマーケットプレイスがあり、有料のものもありますが、そちらから自由にさまざまなデータを取り込むことができるようになっています。
それを知って、たとえば天気情報を活用して駅弁当の発注量を決めるのに役立てたいといったデータ活用に関する要望が、JR九州様の社内から出てくるようになった印象があります。

草野氏　データ基盤を新しい環境にマイグレーションするプロジェクトは一般的にハードルが高いと、他のお客様の取り組みを見て感じています。
しかしJR九州様は、非常にスムーズに取り組まれていたのではないでしょうか。もちろん弊社からもさまざまな情報提供をさせていただきましたが、弊社にあまり相談されることなく、JR九州様とブレインパッド様とでほとんどの問題解決をされ、マイグレーションに成功されました。

幸いなことに、Snowflakeは世界で1万社ほどのお客様にご利用いただいており、豊富なユースケースがございます。その中から、JR九州様のデータ活用の取り組みに役立つ情報をもっと提供させていただくことで、更なる活用のご支援ができればと考えております。

DOORS　以前はできなかったが、本プロジェクトの結果できるようになったことはありますか。

平畑氏　RtoasterやProbanceを活用する上では、次々と顧客セグメントを切りながら、素早くPDCAを回すことが重要だと思います。そのためにはさまざまなデータソースを柔軟に連携して、データを加工する必要があります。今回CDPをクラウド化したことで、それが可能になりました。

またデータ加工処理が速くなったため、これまでは処理時間の関係で都道府県ごとにしか持てなかったデータが市区町村ごとに持てるようになったなど、データを必要な粒度で扱えるようになりました。
今までは福岡県全体という大きめな粒度で実施していた告知を、内容に応じて福岡市のみに告知するなど細やかな粒度での施策実施ができるようになったのです。

今後はJR九州インターネット列車予約の利用状況に応じてタイムリーにセグメントを切りお客さまとコミュニケーションを取るような施策をやっていきたいと考えています。

顧客データ基盤を活用することでグループ全体の売上向上を目指していく

DOORS　今後データ活用をさらに推進するための中長期的なビジョンを教えてください。

長﨑氏　これまでお話ししてきた顧客データを活用してマーケティングを推進していくことについては、これからももっと深化させていきます。

またデータ分析基盤をクラウド上に構築したことで、量的にも内容的にもデータを拡張していけるようになりました。
さまざまなデータを基盤の中に取り込んでいくことで、グループ全体で活用できる基盤に進化させていきたいと考えています。一例としては鉄道のメンテナンスにおけるデータを有効活用して、メンテナンスの省力化を図っていくといった使い方を考えています。

グループ全体でデータを連携するためには、データ基盤自体の問題もありますが、データマネジメントやガバナンスなどにもさまざまな課題があると考えています。それらの解決に向けて、少しずつ歩みを進めている段階です。

DOORS　草野さんは今のお話を受けて、今後どう関わっていきたいですか。

草野氏　長﨑様がおっしゃった取り組みを進めていく上では、グループ各社の責任者・担当者の考えを共有していく場が必要になると思います。
我々はSnowCamp^※という、そのためにうってつけのイベントをお客様ごとに開催しております。そのような場を設けることなどで、JR九州グループ様全体でのデータ活用推進をバックアップできたらと考えています。
またそのようなバックアップ支援を通じて、JR九州グループ様がやりたいことを我々も伺い、その実現のための情報提供も合わせてさせていただければと思っています。

※SnowCampとは、企業内のデータ活用に関するテーマを決めて、個社向けあるいはグループ企業内向けに開催するクローズドイベントとなります。

DOORS　ブレインパッドとしては今後どのようなバリューを発揮していきたいと考えていますか。

藤田　ベンダーロックインの解消が当初の課題としてありましたが、プロジェクトを通してスキルトランスファーを実施し、連携ファイルの追加などの軽微な改修についてはブレインパッドが介入せずJR九州様にて対応できる状態になりました。

今後ブレインパッドとしては、JR九州様のデータの中身を理解していることを強みに、データの取り込み～Tableauレポートの可視化まで、最小のコミュニケーションコストで課題解決を支援していきたいと考えています。

また、SnowflakeやAWS等のクラウドサービスは日々進化しているので、新しいサービスを使えばこういうことができるといった最新知見の提供を、Snowflake様と連携を取りながら実施していきたいと思っています。

DOORS　JR九州様が、今後ブレインパッドとSnowflake様に期待するところを教えてください。

長﨑氏　先ほども申し上げたとおり、せっかく作ったデータ基盤を今後もどんどん成長させていくことが大きなテーマです。そのために必要な知見を今後もしっかりと届けていただきたいです。

すでにブレインパッドには、グループ会社の経営情報を取り込んで可視化するというテーマで協力を依頼しています。これだけでなく、今後もさまざまなプロジェクトを担っていただきたいと考えています。

またSnowflakeについては、お願いしたことはすべて満たしてくれていると評価しています。今後は、先ほど草野さんも言われていたように、他社のユースケースなどをしっかり教えてほしいと思っています。
技術的な面では、Streamlitに興味を持っていますので、そういった新しいテクノロジーについてもぜひ教えてください。

春野氏　5月に着任したばかりで、これからいろいろな施策を次々と動かしていきたいと考えています。
グループマーケティング室のミッションは、グループ全体の売上向上です。そのためにはデータ起点で施策を考えて、サービスを担っている主管部門と一緒に、細やかな施策をスピード感を持ち実行していく必要があります。
今回構築したデータ基盤が、今後ますます価値を発揮してくれると期待しています。ブレインパッドの伴走もいただきながら、PDCAをどんどん回していって、トップラインの向上を目指していきますので、これまで以上のご支援を引き続きよろしくお願いします。

DOORS　本日はみなさまお忙しい中、貴重なお話をいただきました。ありがとうございました。