「Data & Innovation室は単なる分析専門家集団ではなく、生活者起点で新たな価値創造に貢献するイノベーション集団です。その役割は大きく 3 つ、データ起点で『生活者インサイト』を獲得すること、実践投入可能なアプリケーションなどの仕組み・仕掛けの提供、そして成功した課題解決事例を『型』化してグループ全体に水平展開していくことです。そのためには特定の事業領域に限定したデータ分析基盤ではなく、グループ全体最適に対応できる仕組みの整備と、活用ノウハウの充実や効果的な共有が必要でした。」（深津氏）
「Google Cloud を選んだのは、既存システムでの導入実績があったことに加え、アサヒグループならではの多様なビジネス リクエストや今後の急激なビジネス変化に耐えうる高性能と柔軟性を備えたクラウド プラットフォームだと考えたからです。特に BigQuery は弊社の擁するビッグデータを高速に分析できる圧倒的なパフォーマンスの高さに加え、フルマネージドで手軽に始められ、運用も楽なこと、従量課金でコストを抑えやすいこと、頻繁なアップデートで欲しい機能がどんどん追加されていくことが魅力的でした。」（合田氏）
BigQuery のタグ機能など最新アップデートを有効活用
このデータ分析基盤の構築にあたり、アサヒグループジャパンが Google Cloud を採用する際に金沢に本社を置くシステムインテグレーター、株式会社システムサポート（以下、システムサポート）がパートナーとして支援しています。同社の長年におよぶ知見と技術によって、求めるデータ分析基盤を構築していきました。
「アサヒグループ全体で広く利用されるデータ分析基盤ということで、膨大なデータの取り扱いには気を配りました。なかでも特に工夫したのが権限周りです。ロールごとに適切な権限付与ができるよう、2022 年 6 月に追加されたばかりの BigQuery データセットへのタグ付けと、IAM ポリシーによるアクセス制御を使用しました。Data & Innovation室の皆さまが推し進めているイノベーティブな取り組みには頻繁なアップデートでどんどん魅力的な新機能が追加される Google Cloud が最適な選択肢。今後もキャッチアップしつつ、さまざまな提案を行っていくつもりです。」（株式会社システムサポート 東京支社 BSG事業部 事業部長 山本 真也氏）
なお、BigQuery とのデータ連携については「社内のエンジニアが限られるアサヒグループにおいても運用管理しやすいシンプルな構成にしたい」という合田氏の要望をくみ取り、Google Cloud のサーバーレス アーキテクチャを積極的に採用したこともポイントだとシステムサポート東京支社 BSG 事業部 マネージャ 水澤 愛美氏は説明します。
「さまざまなクラウドを用いて運用されている各システムから BigQuery への連携パターンを整理し、BigQuery のクエリのスケジューリングや Workflows、Cloud Functions などを組み合わせ、各ワークフローを疎結合にして再実行しやすい構成を提案させていただきました。」
