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「中央集権チームが回らない」からの脱却。ドコモがPB級データを現場に開放し、AI活用を加速させた組織改革の舞台裏

モバイル通信事業者であるNTTドコモは、通信領域にとどまらず、ICTソリューションやスマートライフサービス（金融、エンタメ、ヘルスケア、ライフサポートなど）事業を大きく拡大している。スマートライフサービスの拡大に伴い、お客さまのスマートフォン等の通信ログ、および各種アプリの利用ログが爆発的に増加し、同社が保有するデータは種類・量ともに膨大なものとなっている。多岐にわたるデータを、同社ではどのように利活用しているのか。R&Dイノベーション本部サービスイノベーション部ビッグデータ基盤担当の松原侑哉氏、成清修平氏、上野正暉氏の3名にNTTドコモのデータ活用の取り組みについて聞いた。

NTTドコモがデータ分析基盤の刷新に取り組んだ背景

　NTTドコモでは、膨大なデータを活用するために、2020年頃までAWS RedshiftとGoogle Cloud BigQueryを併用してデータ管理を行っていた。しかし、事業拡大と取り扱うデータ量の急増により、蓄積されるデータはペタバイト（PB）級にまで到達。従来の基盤アーキテクチャーには限界が見えてきた。

　この課題を解決すべく、同社は2024～2025年にかけてSnowflake（データを一元管理・分析できるクラウド型データプラットフォーム）への全面移行を決断した。

　当時のアーキテクチャーは、PB級の膨大なデータ群を単一のデータウェアハウス（DWH）／データレイクに集約し、中央チームが一括管理・加工してユーザーへ公開するという形であった。しかし、下記のような課題が発生するようになった。

中央チームが全事業領域のデータの背景や文脈を把握しきれず、最適な形で整形できないケースが増加した

データ利用者からの問い合わせに十分に回答できない場面が見られた

5G・IoTの普及でデータ量が増加し、データ処理の遅延が発生していた

「さらに人的なリソースも不足していたため、中央チームがすべてのデータを処理して公開するという作業が間に合わなくなってきたのです」（松原氏）

　膨大なデータを中央チームのみで処理する方式では、データ処理のスピード・品質を維持できない。こうした危機感から、NTTドコモでは柔軟性・拡張性に優れたデータ基盤を整備することになったのだ。

　では、NTTドコモはどのようにしてこの課題を乗り越え、現在のデータ基盤を整備していったのか。これから詳しく解説していく。

この記事の続き＞＞

・大きな転換が？膨大なデータ基盤を整備するために実施した“ある取り組み”

・全体で“約65％”ものコスト削減に成功、さらに得られた「2つのノウハウ」とは？

・生成AIを使いこなす時代に、データ基盤で生成AIを有効活用するポイント

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「中央集権チームが回らない」からの脱却。ドコモがPB級データを現場に開放し、AI活用を加速させた組織改革の舞台裏

NTTドコモがデータ分析基盤の刷新に取り組んだ背景

・大きな転換が？膨大なデータ基盤を整備するために実施した“ある取り組み”

・全体で“約65％”ものコスト削減に成功、さらに得られた「2つのノウハウ」とは？

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