エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで / Data Engineering Summit 2026

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1. エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 松村 聡士・戸松 真太朗 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 2026.10.9 株式会社GENDA データマネジメント部 Data Engineering Summit 2026 Data Engineering Summit 2026 © GENDA Inc.
2. 松村 聡士（Satoshi Matsumura） データマネジメント部 部長 業務内容 組織のマネジメント 基盤の構築・管理と、パイプライン開発 要件定義から設計・開発まで エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 株式会社GENDA Data Engineering Summit 2026 自己紹介 © GENDA Inc. 2
3. GENDA 会社概要 Aspiration / 大志 BRANDING DIRECTION グローバルなエンターテイメントのネットワークを構築し、 世の中に広がる「楽しさの絶対量」を増やすことを目指しています。 © GENDA Inc. GENDAは、この「Aspiration/大志」を掲げ、 Vision / 野望 Value / 行動指針 スピードが大事、ではなく 「やり抜く力」こそが、 皆で一緒にこの道のりを楽しみ、 「スピード最優先」 成功の最も重要な要素 より大きな夢を叶えよう 3
4. データマネジメント部を支える、3つの専門性 DE DM データエンジニアリング 収集・加工・基盤運用 DM データ活用 データマネジメント 意味・品質を整え、使える人を広げる DS 分析・活用の提案と実装 © GENDA Inc. DS データサイエンス エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで DE Data Engineering Summit 2026 GENDA データマネジメント部の3つの専門性 4
5. グループイン後の初動と、その後のデータ活用 早期の活用を立ち上げる 業務を知り、必要なデータで分析を始める その後も、使う人と用途が広がる 共有・継続利用を支える 意味・品質・権限・更新・運用を整える エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで M&A後の最初の100日 Data Engineering Summit 2026 M&A後、早い段階でデータ活用を始める © GENDA Inc. 8
6. Data Engineering Summit 2026 2024〜25年ごろ：データ基盤を整える 少人数で、依頼されたデータを届けることに集中 取り込み・蓄積 加工・マート化 可視化・分析 dbt ダッシュボード 業務ごとに異なる チームで開発・運用する共通機能 CI/CD ワークフロー管理 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 各社のデータ データカタログ © GENDA Inc. 9
7. Data Engineering Summit 2026 依頼が積み上がる 改修と新規の依頼が重なり、1か月超待たせていた 依頼から実装までの待ち時間 既存パイプラインの仕様変更 改修 連携先の項目追加 新規 グループイン会社の取り込み 新規 新サービスのデータ連携 改修 障害対応・再実行 エンジニアへ仕事が集中 元データの精度確認／API仕様調査 抽出処理の実行／パイプライン運用 特に時間がかかるのは ELTのうちExtract・Load（抽出・転送） 精度確認・仕様調査・運用が人手に集中し、新規も改修もチーム内で完結 © GENDA Inc. 原因 改修 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 1か月超 積み上がる依頼 10
8. Data Engineering Summit 2026 取り込みを速くする E・Lは事業側が実施、TはAIとDEで担う構想をPoC中 事業側が実施、精度はデータチームが担保 事業側 マネージドELT Unity Catalog T 取り込みに伴う変換 AIで実装、DEがレビューと判断 AIが実装 DEがレビュー dbtで本番運用 AGENTS.mdの規則で生成し、リネージで変換を追う © GENDA Inc. 入口を速くしながら、蓄積と再利用につなぐ エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで E・L 抽出・転送｜事業側 11
9. Data Engineering Summit 2026 データ活用に必要な仕事の範囲 データを届ける前と、届けた後に必要なこと データを届ける 届けた後 使い道を考え 入力・運用を整える 取り込む・加工する 利用者へ渡す 意味・使い方を共有し 他の人も使えるように 必要なデータが集まる状態に 基盤で支えてきた仕事 依頼者以外にも活用を広げる エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 届ける前 © GENDA Inc. 12
10. Data Engineering Summit 2026 データを作る側と使う側の、役割分断に向き合う 両方向に関わり、長期の管理を支える データチーム データの専門性 業務理解・入力や運用・実装 事業側が、データの領域へ 業務の知見とAIで、分析・試作 業務・現場の知見 将来の共有・継続利用を支える 意味・品質・権限・更新・運用 © GENDA Inc. 部が担う責任 事業側 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで データチームが、事業・現場へ 13
11. Data Engineering Summit 2026 データチームが、事業・現場へ 使い道を、一緒に考える 01 現場の判断や作業を知る 何に使える？ 何を基盤に入れる？ 業務や困りごとを聞く 02 使い道を一緒に考え、提案 © GENDA Inc. どんなデータがあれば変わるか エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 一部のグループ会社では、ExcelやSaaSにデータはあるが、使い道が決まっていない 14
12. Data Engineering Summit 2026 データチームが、事業・現場へ 現場の入力・運用まで、継続して関わる 各社に入るGENDAの ビジネスメンバー 継続して関わる データチームの担当者 経営戦略・マーケティング・アナリスト グループ会社の担当者 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 業務理解と活用の提案 必要に応じて対話 © GENDA Inc. グループ会社 15
13. 10社弱のdbtプロジェクトを、一つのモノレポで管理する 新規プロジェクトのひな型 共通マクロ persist_docsの設定 persist_docsの仕組み ymlに書いたモデル・カラムの説明 同期 Unity Catalogのテーブルコメント © GENDA Inc. 共通部分を先に整えておき、新しい会社では環境づくりではなく業務理解に時間を使う エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで モノレポで共有している三つ Data Engineering Summit 2026 データチームが、事業・現場へ 16
14. Data Engineering Summit 2026 データチームが、事業・現場へ 業務理解を、会社をまたいで再利用する Unity Catalog Volume カラオケBanBan の店舗モデル dbt-loomで参照 横断店舗マート manifest.json 本番ビルド時に manifest.jsonを書き出す キー：ブランド×店舗コード 閉店判定：各社の定義に合わせる © GENDA Inc. 業務の知識はdbtのモデル定義とテストに残し、会社をまたいで参照する エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで GiGOの店舗モデル 17
15. Data Engineering Summit 2026 双方向の越境：事業側が、自分で分析・試作する 業務の知識を、自分で使える形にする データチーム データの専門性 業務理解・入力や運用・実装 事業側が、データの領域へ 業務の知見とAIで、分析・試作 事業側 業務・現場の知見 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで データチームが、事業・現場へ © GENDA Inc. 18
16. Data Engineering Summit 2026 データを上手に使うために：意味を共有する 同じデータでも、使うための前提は伝わらない カラム名だけでは分からない 使う人ごとに前提が違う 日次の税抜売上 返品分を控除する メタデータとして残す エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで sales 税込？ 税抜？ 返品を差し引く？ 定義 © GENDA Inc. 19
17. Data Engineering Summit 2026 データを上手に使うために：意味を共有する 指標の定義は、セマンティックレイヤーで一元管理する 一元管理する dbtモデル（YAML） 使う ダッシュボード 集計元のmart ディメンション／メジャー メトリクスビュー martを元に定義を書く 指標の定義はここだけ MEASURE(売上) 売上などをMEASURE関数で呼び出す 今後の検討 Genie向けに公開されたOntologyの機能 どこからでも同じ数字 © GENDA Inc. 指標の例 AI Agents エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 定義する 20
18. Data Engineering Summit 2026 社内テンプレート：databricks-ai-starter AIと分析できる環境を渡す 相談 SQL 集計・可視化 結果 事業側の利用者 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 業務知識・集計ルール・事業別スキル © GENDA Inc. 21
19. Data Engineering Summit 2026 AI分析の利用は、これから広げる段階 経営層から現場まで、自分の問いにデータを使う 社長を含む経営層 自分で事業のヘルスチェック 02 利用者 自分の問い AI 自然言語 で質問 回答 数字とグラフ 現場・管理部門 現場の知見を、分析やダッシュボードへ 整備済みのデータとメタデータ（定義） © GENDA Inc. 利用者はまだ少ない→これから、使う人を増やしていく エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 01 22
20. Data Engineering Summit 2026 自分で使えることと、分析の正しさ 信頼して使ってもらうために、誤りを減らす 部が整える 業務の意味・集計ルール 指標の定義 → セマンティックレイヤーとして整備中 ＋ 分析する場面で確かめる 期間・分母・集計の前提 既知の数字との整合 → 利用者と一緒に確認する エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 使い続けてもらうために、意味の整備と結果の確認を続ける © GENDA Inc. 23
21. Data Engineering Summit 2026 Sandbox：自分でテーブルを作り、検証する場所 分析・試作用の書き込み領域を用意する 各社のWorkspace 責任者・利用者グループを設定 書き込み用カタログは1つ プロジェクトA Schema プロジェクトB Schema 分析・開発する開発・ビジネスメンバー がプロジェクト内で作成・利用 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 加工結果や中間テーブルを作り、分析・検証する © GENDA Inc. 24
22. Data Engineering Summit 2026 Sandboxの意図と、実際の使われ方のずれ 試作用データが、そのまま本番に残っていた そのまま本番へ 営業用・KPI ダッシュボードで利用 Sandboxで作成・利用 定義・更新・運用が未整理のまま、 本番利用が続いている 定義 運用担当 © GENDA Inc. 継続利用や他社への共有には、意味・品質・権限と運用の整備が必要 更新 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 未整備なデータでも、短期の分析・試作は価値を生む 25
23. Data Engineering Summit 2026 試作の成果を、本番・継続利用へつなぐ 試作は止めない。本番・共有のデータは本番側で整える プロジェクト内で 分析・試作 本番・共有に向け 必要なデータを整備 本番・共有用の データを参照 本番・共有で整える内容 用途と定義 更新方法・頻度 権限 © GENDA Inc. 本番ワークフローからSandboxは直接参照しない 運用担当 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで Workspaceごとに1カタログ。プロジェクトごとにスキーマと権限 26
24. Data Engineering Summit 2026 部が引き受ける、共有・継続利用の管理 短期の分析と、継続利用の責任 未整備なデータでも 分析・試作に使う 問いを確かめ、短期の成果を出す 部が、その先の利用を支える 他の担当者・会社も 継続して使う 定義・更新・運用担当・権限を整える エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 業務に近い人が、素早く進める © GENDA Inc. 27
25. Data Engineering Summit 2026 前半のまとめ 目指すのは、長期的なデータの守り手 01 02 現場へ関わる 自分たちも業務や現場に入り、 入力・運用や実装まで関わる 03 成果を会社をまたいでつなぐ 一つの会社で出た成果を、 別の会社でも使える状態へ 守り手としての責任 AIを活かす仕組みをつくり、 意味・品質・権限・運用を支える エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 短期の分析成果を活かし、 将来の共有とガバナンスを支える © GENDA Inc. 28
26. Data Engineering Summit 2026 後半：Principal Data Scientist 戸松 真太朗 現場での実践：GiGO Stream GiGO Stream お客様のサポート 店舗の筐体から リアルタイムに取り込む 現場での対応へ エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで プレイデータ © GENDA Inc. 29
27. 戸松 真太朗（Shintaro Tomatsu） データマネジメント部 Principal Data Scientist 業務内容 GENDA GiGO Entertainmentのクレーン機のデータ活用がメイン 景品発注 〜 プリント基板 〜 店舗オペレーション データ基盤 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 株式会社GENDA Data Engineering Summit 2026 自己紹介 © GENDA Inc. 30
28. GiGO Stream：スタッフに店舗の今、必要な情報を届けるアプリ 02 03 筺体のデータ送信 リアルタイムにAIが処理 店舗スタッフ端末に表示 POSとアプリ決済用IoTデバイス 声掛け、景品補充・置き直し、 店舗スタッフが今すべき （硬貨投入、景品払出、エラーなど） 混雑エリアなどの判定 対応が優先順に並ぶ エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 01 Data Engineering Summit 2026 リアルタイムPOS活用 © GENDA Inc. 31
29. リアルタイムデータ基盤が必要、でもバッチ処理でも良くない？ の壁 高コスト • 02 計算リソースと運用 03 実用水準は満たす • 現状は日次や1時間バッチ、10秒遅延でも十分実用的 強い要求が来ない（出せない） • 費用対効果も出しにくく、絶対必要なプロダクトがない © GENDA Inc. 「店舗スタッフ向けアプリPoC」と銘打ったリアルタイムデータ基盤のPoVを開始！ リアルタイムの世界を一度知ると、1時間バッチには戻れないはず エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 01 Data Engineering Summit 2026 リアルタイムデータ基盤構築の壁 32
30. PoC (V) は少人数でクイックかつ、ドラマチックに データサイエンティスト 1 名（FE / Spark） データエンジニア モックを本社で見せて回っていたら、社長定例に召喚 ▪ 開発は、店舗バックヤード ▪ 音速に並べ！ ▪ PoC期間、予想以上の好評で8か月から3か月で前倒し終了 1 名（データパイプライン構築） 私 PO / FE / BE / Spark / Mobile etc. 目標レイテンシ1,000ms以下 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 主要開発メンバー ▪ Data Engineering Summit 2026 PoC（V）の体制と内容 © GENDA Inc. 33
31. GiGO Stream 全体アーキテクチャ Data Engineering Summit 2026 アーキテクチャ エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. 34
32. GiGO Stream：店舗とAWS内での処理（①〜③） Data Engineering Summit 2026 アーキテクチャ（1/3） エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. 35
33. GiGO Stream：Databricks内での処理（③〜④） Data Engineering Summit 2026 アーキテクチャ（2/3） エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. 36
34. Google Cloudで状態を持ち、差分をSSEでスタッフ端末へ（④〜⑦） Data Engineering Summit 2026 アーキテクチャ（3/3） エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. 37
35. 筐体のイベントをAWSで集め、Databricksで判定、Google Cloudから端末へ Data Engineering Summit 2026 アーキテクチャ（再記） エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. 38
36. 手段は異なれど、目指すは同じ、長期的なデータの守り手 02 現場へ関わる 自分たちも業務や現場に入り、 入力・運用や実装まで関わる 03 成果を会社をまたいでつなぐ 一つの会社で出た成果を、 別の会社でも使える状態へ 守り手としての責任 AIを活かす仕組みをつくり、 意味・品質・権限・運用を支える エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで 01 Data Engineering Summit 2026 後半のまとめ © GENDA Inc. 39
37. Data Engineering Summit 2026 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc.
38. Data Engineering Summit 2026 エンタメ企業のM&Aを支えるデータ基盤 ― 統合から店舗のリアルタイム分析まで © GENDA Inc. Thank you