Google Cloud
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昨今、サービスを高速かつ高品質に開発、リリースし、運用の負荷を軽減するという普遍的なゴールに対し、さまざまなプラクティスが登場しています。たとえば、コンテナやサービスメッシュ、DevOps を中心に、各テクノロジーが何を目的としているのか、そのメリットとデメリットを理解するとともに、Google Cloud で実現するためにはどのようなアーキテクチャが適切なのか、具体例を示しながら説明します。

クラウド活用の第一歩として、リフト＆シフトをベースにして、オンプレミス環境をクラウドに移行する考え方が一般的になってきました。しかしオンプレミス環境から、Google Cloud にリフト＆シフトするための選択肢やツールは複数あります。そこで、オンプレミス環境からクラウドへの移行を計画しているエンジニアに向け、移行の効果を最大化するための考え方や移行を加速させるツールについて紹介します。

機械学習をゼロから実装するのはかなり大変な作業です。そこで機械学習の利用レベルに合わせて、実装をサポートしてくれるのが Cloud AI です。Cloud AI は、Google Cloud 上で使える機械学習のプロダクトとサービス群で構成され、研究開発から本番環境での運用、ビジネス ソリューションまで、幅広く利用できます。Cloud AI のプロダクトの全体像から最新プロダクト、プロジェクトに機械学習を活用するための役立つ情報までを紹介します。

マーケターにとって、データ分析やデータ活用は、SaaS やサブスクリプション ビジネスなどにおいて、よりよい顧客体験を提供し、ビジネスの拡大につながります。しかし実際には、データを活用するための壁を乗り越えられていない企業がほとんどです。そこで、BigQuery、AutoML Tables など、Google Cloud のコンポーネントを利用して、どのようにデータ分析やデータ活用を実現すればよいのか、実際のお客様の成功事例を交えて紹介します。

Google Cloud には、非常に多くのデータベースの選択肢があります。既存データベースのリホストやモダナイズ、アプリケーションの新規開発、分析・データ サイエンスなど、ユースケースに応じて最適なデータベースを選択することで、アプリケーションの開発を楽にしたり、スケーラビリティを担保したりすることができます。Google Cloud が提供するさまざまなデータベースを、いかに使い分けることで効果を最大化できるのかを紹介します。

経済産業省が2018年9月に発行した『DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～』（以下、DXレポート）が国内企業に与えた影響は大きい。このレポートの趣旨は、以下のようなものである。全ての産業において、先進的デジタルテクノロジを活用した革新的なビジネスモデルを展開する企業が参入してゲームチェンジが起きているが、競争力強化のためにデジタルトランスフォーメーション（DX：Digital Transformation）をスピーディに進めていくことが全ての企業に求められている。

さまざまな企業でクラウドの導入が進んでいます。多くの企業は、パブリック クラウド インフラストラクチャの使用を検討する段階を終え、実際にパブリック クラウド経由で本番環境サービスを顧客に提供し始めています。パブリック クラウドにおけるセキュリティは、お客様とクラウド プロバイダがセキュリティに関する責任を分担するという点で、お客様が所有するインフラストラクチャのセキュリティとは異なる部分があります。

ビジネスの計画や目標を立てる際、ある程度の不確実性はつきものです。顧客が製品に対してどのような反応をするか、販売予測が正確かどうかなどは、実際にはわからないものです。しかし、自社の技術システムを効率良く稼働させるための管理を行ったり、システムがどの程度ビジネス ユーザーに適切なサービスを提供しているかを確認したりすることは可能です。従来のビジネスの不確実性に加えて世界規模で不確実性が増している今、既存の技術リソースを賢く使用し、できるだけ多く活用することがいっそう重要になっています。

世界中の企業が、より良い成果をもたらすデータに期待を寄せています。企業は、顧客により良いサービスを提供し、より良いプロダクトを開発し、より効率的な経営をしたいと考えています。ビジネスを拡大して競争優位性を築きたいと考えています。高度にデジタル化した現代の環境において、データの果たす役割が大きいことは誰もが知っていることですが、あまりにも多くの企業がデータそのものがその役割を見出してくれると考えています。実際には、データそのものはビジネス転換を可能にするインサイトを生成するのに必要な原材料に過ぎません。それでは、価値を創造するインサイトを生成できるようにデータを活用するにはどうすればいいでしょうか？業界のリーダーたちはこの分野で他の企業と違うやり方を実践しているのでしょうか？

日本の IT リーダーたちは、困難を極めた 2020 年から前進し、開発者のスキルやセキュリティ、社内プロセスなどの主要領域においてクラウド プロバイダのサポートを受けながら、デジタル変革に対する実際的な取り組みを行っています。

最新の IDG リサーチでは日本の IT 意思決定者たちがデジタル変革を優先していることが明らかになりましたが、さらなるスピードアップが必要な企業も存在します。アンケートの対象となった日本企業の半数以上（57%）は、正式なデジタル戦略を採用しているか、デジタル化への移行が完了している、またはデジタル ネイティブであることがわかりました。しかしその数字を見ると、中国（78%）やインドネシア（75%）、オーストラリア（72%）、インド（61%）を含む JAPAC 地域の各国に水をあけられています。

食品・飲料、パーソナルケア・家庭用品、化粧品で構成される 6 兆ドル規模のグローバルな日用消費財（CPG）業界は、40 年以上成長し続けています。しかし、ここ 5 年は、新しい消費者行動やデジタル ネイティブの参入を特徴とする競争環境の変化の真っただ中にあり、非常に厳しく混沌とした状況を呈しています。従来どおりのビジネスを続けていてはもはや成果を挙げることはできず、リーダーはイノベーションを加速する必要性を認識しています。デジタル技術と分析を採用することで、CPG 業界の企業は、成長に弾みをつけ、生産性を向上させるチャンスが得られます。この潜在的価値を利用するために必要な努力は、それに見合う価値があります。デジタル技術を早い段階で大規模に採用した企業は、従来のビジネスから脱却できない企業を上回る増収と EBIT の成長を遂げています。

The New York Timesでは、新聞紙面、アプリ、サイトで何億人もの読者に 24 時間 365 日ニュースを届けています。同社のニュースルームは、報道内容を支える巨大な COVID-19（新型コロナウイルス感染症）データベースの構築が 2020 年に必要になるとは想定していませんでした。そして、大統領選挙では過去最高のトラフィック量を記録しました。

オペレーショナル レジリエンスは、金融サービス機関にとって重視すべき分野であり、金融サービス業界の制度上のリスクに取り組む上で次の目標と考えられています。規制当局も、今まで以上にこのリスクに注目しはじめています。金融危機後、長年にわたって金融の復元力を高めることで金融の安定性を強化してはいるものの、経営面のショックも金融ショックと同程度に重大であることを認識したためです。

インダストリー 4.0、つまりコネクテッド デジタル テクノロジーの導入によって、人件費が 80%、設備投資が 30～40% 削減 されるなどのメリットが生まれました。一方で、製造業では従来のオペレーションテクノロジー環境がデジタル トランスフォーメーションへの取り組みの足かせとなりかねません。

データを重視する文化の構築には、人、プロセス、テクノロジーが関わってきます。この道のりは、データ文化が重要である理由を理解することから始まり、データドリブンな意思決定を業務に関わるすべてのチームとイニシアチブに組み込むことへと続いていきます。

今日の組織はチャンスとリスクの両方を抱え、可能な限り最善の決定を下す必要があります。データ文化を導入することで、組織はアジリティを高め、顧客のニーズに迅速に対応し、積極的にイノベーションを受け入れることができます。このホワイトペーパーでは、データドリブンな文化に移行する際に企業が考慮すべき点を取り上げ、データ文化における次の 4 つの重要なトピックについて説明します。