POSデータ数十億件のリアルタイム分析基盤を開発、クラスメソッド：Amazon Redshift、Tableauを使い約1カ月で構築完了

　モバイルデバイスとクラウド環境でのシステム／サービス開発を手掛けるクラスメソッドは3月3日、すかいらーくグループのPOSデータを格納し、地図・天気・クーポンなどの周辺情報と組み合わせて、リアルタイムに分析を行う基盤を設計、開発、構築支援したことを発表した。クラスメソッドは構築後のインフラ運用や監視も行う。

　クラスメソッドは相談を受けてから約1カ月で構築を完了。使用した主な技術・サービスは以下の通り。

• データウェアハウス（DWH）：Amazon Redshift
• ビジネスインテリジェンス（BI）ツール：Tableau Desktop／Tableau Server
• データ格納先：Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）
• 仮想プライベートネットワーク：Amazon VPC（Amazon Virtual Private Cloud）

　すかいらーくグループは年間約4億人が利用するテーブルレストラン事業を行い、日本国内に約3000店舗を展開。POSデータは数十億件規模に上る。

　この分析基盤により、すかいらーくグループはレシート単位での分析をはじめ、商品の併売率（複数商品が同時に購入された割合）、チラシなど各種販促施策の費用対効果、時間ごとの店舗の稼働率、顧客の滞在時間など、より詳細な情報を基に仮説検証のサイクルを短時間で繰り返し回せるようになる。日々のPOSデータの取り込みを自動化しているため、リアルタイムな分析も可能だ。

　また当初想定されたクエリ応答速度の数十倍まで向上。今まで2日間かかっていた処理を数十秒で出力できるようになったという。