組み合わせには、強い可能性を感じました。合わせたら凄いことになるという確信がありました。組み合わせの事例は、海外を含めてもほとんどありません。可能性について気付いてもらえたら嬉しいですね。はじめとして今でも発展しており未来を感じます。C#もまたオープンソース化したコンパイラ(Roslyn)をはじめとして、進化し続けています。素晴らしい技術を駆使することで生まれる先進性が、我が社の競争力になるのだと考えています。カード』など、多数の人気ソーシャルゲームを開発・運営する株式会社グラニ。利用し、障害分析やユーザーの行動分析を行う。CTO(最高技術責任者)の河合さんは振り返ります。ユーザーの皆さんにより楽しんでもらうため、いよいよデータ分析を本気でやっていこうということになりました」そこでまずグラニが選択したのが業界大手のデータ分析サービス。これはグラニが求めていたものと違っていました。「クラウドの良いところは手間がかからず、全てがきちんと管理されていることだと思うのですが、そのサービスはよく言えば自由度が高く、悪く言えばチューニングすることを前提に作られており、とにかく考えることが多すぎました。触ってみて一番感動したのは、何より簡単で速いこと。近い慣れ親しんだものなのですぐ始められる。性能面でも、クラスター構成などを悩む必要もチューニングなどを考える必要もなく、圧倒的に速い。おまけにストレージなどコストまで安い。気軽なのに他を圧倒的に凌駕する速さ、BigQueryにクラウドサービスの真髄を見ました。」これには開発本部インフラ部のリーダー齋藤さんも同意。30、あるいはそれ以上のログが発生することも少なくありません。結果的に巨大なデータセットに対して分析を行うことになります。繰り返す』という作業を繰り返します。実行に3分かかります』では大変効率が悪いし、テンポが悪いと使う側も萎えてしまうわけです。最初に導入されたのは障害時やサービスのレスポンスタイムが悪くなっている時の原因分析でした。それまでグラニは他のログ解析サービスを利用していたそうなのですが、解析に使うクエリの文法が独特のものだったため、社内でも使いこなせる人が多くないことが悩みの種に。して全てのエンジニアが障害分析に携わるべきと考えているのですが、そのハードルが最初の時点で高かったのです。規格に近い構文を使っているので誰でもすぐに使いこなせ、しかも膨大なログデータも瞬時に処理してくれる点が河合さんの理想に合致。障害が起きたとき、すぐに原因を特定できるようになったと言います。次にユーザーの行動分析に対して活用を始めました。「実はこれまで、グラニではゲームの機能改善にそういったデータは最低限しか利用してこなかったんですよ。どちらかというプランナーの経験だったり、ユーザーの盛り上がりや、挙がってくる声を重視してきた傾向にありました。理由としては、最低限以上のデータの活用はコストパフォーマンスに優れないと思っているから。ヒューマンリソースやスキルレベルなどの環境にもよるとは思いますが、時間をかけて取得したデータで、それまでにかけたコストに見合う分だけの価値を生み出す、というのはとても難しいことだと思います。日かけて分析したデータが指し示せるものには大差が無いことはよくある。いうことはデータ分析をしたことがある方なら理解いただけるのではないかと思います。そのためデータ分析はあくまで最小限に留め、そこにプランナーの経験値とユーザーの声を掛け合わせることが最大のパフォーマンスだと思って今までを運用してきています。今後はもっとデータ分析を活用して、プランナーの判断を定量的な面からサポートできるようにしていきたいと考えています。投入できるストリーミングインサートという機能。多数のサーバーから大流量のデータを投入しても、ほぼリアルタイムでクエリ結果に出てくることに驚きました。田中孝佳さん)さて、ここで、グラニが他社と大きく異なっている点が1つあります。開発機にしていること)。それを会社ぐるみで前面に押し出していること。