仮説検証のサイクルを短時間に繰り返し回すすかいらーくグループは、日本国内に約3,000店舗を展開し、年間約4億人が利用するテーブルレストラン事業を行っています。この度、数十億件規模の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開発し、クラスメソッドが設計・構築支援を行いました。これにより、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/バスケット粗利、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、より詳細な情報をもとに仮説検証のサイクルを短時間に繰り返し回せるようになります。Serverを用いています。Tableauを導入することでより早くデータを可視化して分析することができます。VPC)を用いています。構築のご相談を頂いてから約1か月間で構築を完了しました。日々のPOSデータの取り込みが自動化されているため、リアルタイムな分析が可能となっています。当初想定されたクエリー応答速度の数十倍まで向上し、カジュアルに分析を行えるプラットフォームとなっています。AWSを用いることでサイジングが容易になり、運用のオーバーヘッドを減らすことができました。構築後のインフラ運用や監視などは引き続きクラスメソッドが行い、AWSとTableauを活用したクライアントのビジネス効率化に寄与します。氏のコメント:当社は現在これまでの勘と経験を重視したメニュー開発/プロモーションから、事実とデータに基づいた科学的手法を取り入れたものへと変革を進めています。そのためにPOSを始めとした大規模で多様なデータの分析を可能とする基盤が「明日にでも必要」という状況でした。Redshift、及びクラスメソッド社の構築/運用サービスはごく短期間にこのような分析基盤を構築する上で最適なソリューションでした。氏のコメント:短期間での構築が要求される中で、クラウドサービスの利用は必然でした。現在のクラウドサービスは事業者ごとに多種多様な機能があり、事業者ごとにクラウド利用のためのフレームワークが存在します。AWSは柔軟かつ充実した機能を備えたフレームワークを持ち、クラスメソッド社はフレームワークの扱いに長けています。今回の要件を実現する上で両社の存在はかかせませんでした。クラスメソッド社にはユーザー視点の設計を心がけて頂き、大変助かりました。クラスメソッド提供のサービス当社では、AWSが提供する各種サービスの導入支援を行っています。AWSをより効果的に使って頂くための関連サービスを提供しています。本プロジェクトでは以下のサービスを活用しました。