1,000万人の利用者に応えるウェルネスSaaSと新たな挑戦を支えるデータ基盤

2025/9/30 AI時代の意思決定を支える 各社のデータ基盤Lunch Talk

濵野 友隆 / Tomotaka Hamano / ハマー
株式会社hacomono/基盤本部
データ基盤エンジニア

2024年3月に株式会社hacomono入社。 開発本部 フィーチャー部 マネージャー及び途中から基盤本部データ基盤部マネージャーを兼務。現在は基盤本部プラットフォーム部データエンジニアリンググループにて社内データ基盤の構築と運用やデータガバナンスの構築に従事。

BtoBtoCとBtoC両面で得られる独自のデータ優位性や、FitFitsから得た新たなナレッジ＆ノウハウのhacomonoプロダクトへの還元、RDSやETLの課題にどう対応してきたか、また次世代の統合データ基盤をAIファーストで構築していく未来像についてお伝えします

Transcript

1. 1,000万人の利用者に応えるウェルネスSaaSと 新たな挑戦を支えるデータ基盤 09 30, 2025｜Confidential｜copyright © hacomono, inc.
2. Section 01 自己紹介
3. Confidential 01.自己紹介 3 自己紹介 会社　株式会社hacomono 名前　濵野 友隆 / はまー　 ※社内はニックネームの文化が定着！ 入社　2024年3月 組織　基盤本部　プラットフォーム部 　データエンジニアリンググループ 役割　データ基盤の構築〜運用
4. Confidential 01.自己紹介（組織） 4 データエンジニアリンググループ yaji hama- satomi take arisan Seriy endo
5. Section 02 hacomonoの事業
6. Confidential 02.hacomonoの事業 6
7. Confidential 02.hacomonoの事業 7 ここ重要です！
8. Confidential 02.hacomonoの事業 8
9. Confidential 02.hacomonoの事業 9 ここ重 要 で す ！
10. Section 03 BtoBtoCとBtoC × データ
11. Confidential 凡例　システム利用　　　サービス提供　　　支払 03.BtoBtoCとBtoC × データ 11 hacomono 企業 利用者 企業 利用者 株式会社hacomono 事業 ・直接顧客　：企業様 ・収益モデル：利用料、概ね一定 データ ・所有者　　：企業様（委託にてお預かり） ・分析主体　：企業様（間接的支援） ・投資効果　：一定、利用数に伴う増加 事業 ・直接顧客　：利用者様（エンドユーザー） ・収益モデル：月額利用料、コイン追加 データ ・所有者　　：自社 ・分析主体　：自社（主体） ・投資効果　：収益に直結
12. Confidential 03.BtoBtoCとBtoC × データ 12 • BtoBtoCとBtoCの両面からデータを収集・分析できる唯一無二のポジション • オールインワンマネージメント × IoT事業で店舗設備から得られるデータ • ウェルネス業界とエンドユーザー両方の行動・嗜好データを保有 • データの量と質の両面で他社が追随困難な競争優位性 BtoBtoC BtoC ウェルネス 業界 エンド ユーザー 行動/ 嗜好性 hacomono hacomonoが持つデータの独自優位性
13. Confidential 03.BtoBtoCとBtoC × データ 13 FitFitsでのデータ投資から得たナレッジ＆ノウハウを hacomonoプロダクトに反映して利用企業様への還元 FitFits データ投資 FitFits データ分析 ナレッジ ＆ ノウハウ 蓄積 hacomono 及び利用者 への還元 ウェルネス 業界への貢献 hacomono × FitFits × データで実現する世界 例） 　先日リリースしたhacomono『insight』 https://www.hacomono.co.jp/news/20250925/ 　 　FitFitsで得た新たなナレッジ＆ノウハウから 　新たな分析軸や条件を追加 　　　→hacomono利用企業様への還元・貢献！
14. Section 04 hacomonoデータ基盤の現在と未来
15. Confidential 04.hacomonoデータ基盤の現在と未来 15 データを取り巻く超概要全体像 AWS GCP プロダクト データ 分析基盤 データ 連携基盤 1 データ 提供 バッチ ETL 2 新データ基盤 データ 連携基盤 3 共通データ基盤 絶賛構築中 課題多く 進化計画中 手動運用 撲滅中 データ カタログ 整備中
16. Confidential 04.hacomonoデータ基盤の現在と未来 16 AWS GCP プロダクト データ 分析基盤 データ 連携基盤 無限の RDS ①データ分析基盤の現在 現構成要素と課題 　・プロダクトのデータ＜Amazon RDS＞ 　　┗ データベースが３桁台と大量に存在.... 　　┗ 毎日定刻通りにお届けする安定性＆コスト 　　┗ 時折発生するRDS Exportのエラー 　　┗ プロダクト開発に於ける変更への追従.... 　・データ分析基盤＜BigQuery＞ 　　┗ ガバナンスや運用体制の拡充が急務 時折発生 謎エラー ガバナンス 荒野.... 直近の対応 　・（マルチテナント環境移行） 　　┗ みるみるRDS数が減る＝Happy（対応者に感謝） 　・連携対象の自動化 　　┗ 情報を自動取得してリスト化＆連携管理設定 　　┗ 以前の都度確認＆手運用でTerraform更新から脱却 残課題 　　┗ データガバナンス、データカタログの整備 　　┗ 新アーキテクチャへの移行、効率化
17. Confidential 04.hacomonoデータ基盤の現在と未来 17 AWS GCP プロダクト お客様BQへ データ連携 バッチ ETL 無限の RDS ②データ提供の現在 現構成要素と課題 　・プロダクトのデータ＜Amazon RDS＞ 　・バッチETL＜Embulk＞ 　　┗ 抽出、加工、ロード 　　┗ 重たい....時間が掛かる... 　　┗ 時折発生する難解なエラー.... 　　┗ 復旧作業.... 　　┗ 予定時刻までに終わらない... Embulk…. 性能問題 次元発火 直近の対応 　・部分的な処理切り出し 　　┗ 抽出・加工をAthena化することで高速化実現！ 　　┗ ロードもAthena→S3出力をロードする方式へ変更 　　┗ 結果：爆速化 残課題 　　┗ 上記対応が一部のお客様＆データのみ対応 　　┗ 横展開が必要だが着手できておらず、発火の不安 　　┗ データソースの変更＝Goodbye Embulk
18. Confidential 04.hacomonoデータ基盤の現在と未来 18 AWS プロダクト 新データ基盤 データ 連携基盤 無限の RDS ③新データ基盤の現在（構築中） 新データ基盤とは？ 　構築の目的 　・集計機能等の性能要件に耐えるデータ供給 　・データ増に伴うRDS性能・可用性担保 　・マルチプロダクト構想とデータ基盤 未完成 利用開始前 直近の対応 　・RDSのRead負荷分散 　　┗ Athena × S3でバッチ処理等のReadを分散 　　┗ 但し、リアルタイム性は低い（前日データ） 　・集計結果（中間データ）のWrite/Readの負荷分散 　　┗ バッチ集計で中間データ作成、RDSへ保持＝✖ 　　┗ 専用AuroraにWrite、RDSへ保持せずそちらを参照 残課題 　　┗ 絶賛構築中
19. Confidential hacomono統合データ基盤 04.hacomonoデータ基盤の現在と未来 19 hacomonoデータ基盤の未来 様々な課題と解決へのアイデアは出ていますが、 次世代超データ基盤は「これから」作ります！ クラウドデータ プラットフォーム マルチプロダクト × AIファースト プラットフォーム
20. ご清聴ありがとうございました 󰢛