[HeatWavejpMeetup#11] HeatWave 事例紹介 [山﨑 由章 氏（日本オラクル MySQL GBU）]

HeatWavejp Meetup #11 「年忘れ HeatWave 事例祭り & オフライン忘年会もあるよ！in大阪」（2025/12/18 開催）の講演資料です。

【講演内容】
HeatWave 事例紹介

1．MySQLのマネージドサービスとしての事例
　- HeatWave MySQLのお客様導入事例
　- 顧客事例：旭松食品 様
　- 顧客事例：パソナテック 様
　- 顧客事例：ファンコミュニケーションズ様
　- 顧客事例：アプルーシッド 様
　- 顧客事例：中空知衛生施設組合 様
　- 顧客事例：エスペラントシステム 様

2．データ分析用のMySQLとしての事例
　- 顧客事例：ジニアス・ソノリティ 様
　- 顧客事例：NTTソルマーレ 様
　- 顧客事例：ファンコミュニケーションズ 様

3．MySQLだけで簡単に機械学習を実現
　- Aiwifi 様による MySQL HeatWave on AWS＋HeatWave AutoML 導入事例
　- 日本の医薬品および食品製造の大手企業の海外法人でのHeatWave AutoML導入事例

【発表者】
山﨑 由章 氏
日本オラクル株式会社　MySQLグローバルビジネスユニット
MySQLマスタープリンシパルソリューションエンジニア MySQLクラウドエバンジェリスト

【イベント情報】
HeatWavejp Meetup #11
https://heatwavejp.connpass.com/event/337154/

Transcript

1. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 1 HeatWave MySQL お客様事例 MySQLのマネージドサービスとしての事例
2. 幅広い分野、様々な用途で継続的に採用が加速 HeatWave MySQLのお客様導入事例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 2 需給調整支援業務における 属人性の排除とクラウド化に よるDXの推進 旭松食品様 コスト削減とBCP対策、 インフラの最適化のための マルチ・クラウド環境化を実現 パソナテック様 AWSからOCIにサービス 基盤を移行し、約50％の 劇的なコスト削減を実現 ファンコミュニケーションズ様 スライド共有サービスを Google Cloudから移行し 圧倒的なコスト削減を実現 アプルーシッド 様
3. HeatWave MySQLを採用し、需給調整支援システムを低コストでクラウド上に構築 システム概要 • 従来のExcel等を用いた需給調整業務を Oracle Cloud Infrastructureを採用してシステム化 • 需給データの拡充と、データ分析のさらなる高度化、高速化、自動 化のためのプラットフォームへのHeatWave MySQLの導入も検討 システム課題 • 需給調整業務を支援する仕組みが完全にシステム化されておらず、 ファックスやメールを送信するなど、人手が必要な手順があった • 分析で得た予測データをExcelに加工し、主原料調達元へ発注指 示として出し生産指示を自社工場に送信するなど多くの作業負荷 導入の効果 • HeatWave MySQLで販売実績データや生産管理データを 需給データとして一元的に管理し、複数の担当者による データの共有・分析を実現 • これまでの「ベテランの勘」に頼らざるを得なかった部分がシステム化 され次の販売予測を立て易くなり、生産計画に活かすことが可能に • データ連携の実現で従来の手作業の廃止にもつながり、 作業フローの大幅を改善 システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント 顧客事例：旭松食品 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 3 「2020年からデータベーステクノロジ社の支援のもと、クラウド化を推進しています。 このたび需給調整支援システムをクラウドで実現し、データ連携の実現で 従来の手作業を廃止できただけでなく、将来的な拡張性も担保できました。 低コストで需給調整業務をシステム化できたことにも満足しています。」 旭松食品株式会社 経営企画部 情報システム課 宮下 章氏 HeatWave MySQL
4. HeatWave MySQLを活用したCMSシステム基盤をAmazon RDSから移行しクラウド利用料を1/4に削減 システム概要 • コンテンツ管理システム(CMS)のリプレイスに合わせて AWSからOracle Cloud Infrastructureへの移行を実施し、 マルチ・クラウド化の一歩を踏み出した • データベース基盤をAmazon RDSからHeatWave MySQLに移行し コスト削減と高負荷時の性能安定性を確保 システム課題 • CMSの運用基盤としてのAWSでのサーバ増加や スケールアップによるAWSの利用コストが増加 • BCP対策やインフラ最適化の観点から 単一クラウドサービスではなく、マルチ・クラウド環境化を模索 導入の効果 • 「HeatWave MySQL」の採用により、マネージド・データベースとしての 容易性を保ちつつ、最新機能の利用やMySQL開発元のサービスとし ての将来的な安心感、安定性を獲得 システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント 顧客事例：パソナテック 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 4 「基幹システムやCMSを構築後、データベースのバージョンアップを行う際に OCI上のHeatWave MySQLをスマートスタイル社から提案されました。 新たな技術にチャレンジすることや障害発生時のリスクヘッジのために マルチ・クラウド化することを視野に、HeatWave MySQLの導入に至りました。 将来的な安心感と安定性を確保しながら、コスト削減にも成功しました。」 株式会社パソナテック IT戦略部 部長 内山 直樹氏
5. 老舗のブログサービス「Seesaaブログ」をAWSからOCIに移行し、約50％の劇的なコスト削減を実現 Seesaaブログ • 2003年にサービス開始。日記やアフィリエイト、まとめブログなど 様々なブログライフをサポート。200万人以上のユーザーが利用 従来の課題 • 既存のAWS環境のコスト削減の必要性があった • VMのサイズが柔軟に選択できず、CPUコア数とメモリサイズが アンバランスで過剰なリソースコストを支払っていた 採用ポイントと導入効果 • 既存AWS環境と比較して、約50%のコスト削減ができた • OCIのフレキシブル・シェイプのVMはCPUコア数とメモリサイズに 対してシンデレラフィットの設定が可能で、サーバ利用全体にて、 必要な性能に関して適切なコストで利用できるようになった • コスト削減フレームワークの利用により、AWSユーザー観点での 移行アセスメントなど、Oracleメンバーの適切な支援を 気軽に得られた。また、Oracleから提供される MySQLのQ&Aサポートは安心感があり有益だった • OCI Cache with Redisでは、既存利用のAmazon ElastiCache for Redisから約25%のコスト削減効果があった システム構成イメージ 利用サービス(クラウドサービス/その他) • Compute VM, Block Volume, HeatWave MySQL, OCI Cache with Redis, OCI Registry (Container Registry), etc. • コスト削減フレームワーク 顧客事例：ファンコミュニケーションズ様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 5 HeatWave MySQL
6. 「ドクセル」 を、OCI Container Instancesを活用してGoogle Cloudから移行し、圧倒的なコスト削減を実現 ドクセル（Docswell） • PDFやパワーポイントのスライドを共有できる国産のスライド シェアサービス。ユーザー約30万人、月間アクセス約600万回。 従来の課題 • 既存のGoogle Cloud環境のコスト削減の必要性があった (特に、アウトバウンドのデータ転送のコスト)。 • ユーザーアクセス時にコンテナが都度起動する スピンアップの仕組みにより、時に遅延が発生していた。 採用ポイントと導入効果 • 既存Google Cloud環境から移行し、特にデータ転送 が毎月10TB無料の利点を享受し、全体で約65%のコスト削減 を実現。HeatWave MySQL の高可用性構成の部分は、 要件を実現しつつ約50％のコスト削減を実現。 • OCI Container Instancesを活用し、Kubernetesを利用せずに 既存のコンテナアプケーションをシームレスに移行できた。 • コスト面で有利なContainer Instancesを必要個数、 常時起動しておくことで、スピンアップの仕組みにする必要が 無くなった。結果、遅延のない安定的な処理を実現。 • 複数のコンテナ間の疎結合な処理にOCI Queueを活用。 システム構成イメージ 利用サービス（クラウドサービス／その他） • OCI Container Instances • OCI Registry • HeatWave MySQL • OCI Queue • OCI Cache • コスト削減フレームワーク (Oracleによる移行アセスメント支援) 顧客事例：アプルーシッド 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 6 HeatWave MySQL
7. パブリック・クラウドで柔軟かつセキュアな予約システムを共同利用モデルで実現 システム概要 • 火葬場の予約受付業務の効率化、および住民の 利便性向上を目的にクラウド上で業務システムを構築 • クラウド上で構築し運用することにより、低コストで 24時間365日受付可能な業務システムとして提供 導入効果 • 休日、夜間などの火葬場予約申込をクラウド上でシステム 化することで利用事業者からの随時予約が可能となり、 利用者の利便性が向上 • 火葬場予約受付に伴う窓口、電話対応など多岐に わたる煩雑化した事務作業を改善 • 構成市町間の利用調整を簡素化し、作業効率が改善 • セキュリティ機能により地方自治体として 信用あるサービスを提供 システム構成イメージ 顧客事例：中空知衛生施設組合 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 7 Oracle Cloud Infrastructure (Tokyo Region) VCN Subnet 踏み台サーバ Subnet ウェブサーバ Subnet DBサーバ MySQL HeatWave for OLTP Virtual Machine Virtual Machine WAF Cloud Guard Internet Gateway 利用者 開発者 利用サービス・製品 • HeatWave MySQL • Oracle Cloud Infrastructure Compute • Oracle Cloud Guard • Oracle Cloud Infrastructure Web Application Firewall HeatWave MySQL
8. 電子書籍サービス「読書館」のサービス基盤に Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE) を採用 株式会社エスペラントシステム • システムの設計・開発・運用を手掛け、2008年から電子書籍事業を 開始し、電子書籍ストアとして「ConTenDo コンテン堂」を提供 • コロナ禍の臨時休校時に、電子図書コンテンツ約500冊を無料解放 した実績を踏まえ、子供たちに書に親しむ環境を届けることを理念と した、小・中学生向けの読書支援サービス「読書館」を発表 従来の課題 • 読書館のサービスを開発するにあたり、ユーザーのアクセス数などの状 況に合わせた伸縮自在なインフラ基盤が必要だった • システムを実現するための機能を備え、かつコストパフォーマンスの良 いクラウド基盤が必要だった 採用ポイントと導入効果 • 対競合クラウドサービスのコストの点でおよそ10～30%程度、Oracle Cloudの優位性が見られた。また、Always Freeの恒久的な無料枠が 利用できるのも、コスト面で有利 • マネージドのKubernetesサービスを利用することで、開発の効率化、 可用性、スケーラビリティのメリットを享受し、迅速に環境構築や検証 などを行う事ができた • Kubernetesの運用コストを抑えることが可能で、かつ一定のポータビリ ティがあるところにも魅力を感じ、将来を見据えたときに柔軟なプラット フォームとして選定 システム構成イメージ 利用サービス • Oracle Container Engine for Kubernetes (OKE), • HeatWave MySQL • Compute, Block Storage, Load Balancer 等 顧客事例：エスペラントシステム 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 8 https://dokusyocan.jp/ HeatWave MySQL
9. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 9 HeatWave MySQL お客様事例 データ分析用のMySQLとしての事例
10. HeatWaveでリアルタイム分析を実現しデータドリブンなゲーム・サービス運営を推進 ジニアス・ソノリティ株式会社 • 「ゲームで生活をよくする」ことを目指し、株式会社ポケモン、 任天堂株式会社などを主要取引先に持つ ゲーム企画・開発・自社開発のゲーム販売企業 システム課題 • 著名なキャラクターゲームを全世界に同時配信するため、 秒間数万リクエストとなるアクセスの集中が見込まれていた • ゲームの難易度の調整のためや、アイテムの利用傾向、各種イベント の参加率などのゲーム内データのリアルタイム分析が求められていた • 分析対象のデータが分散しており、リアルタイム分析処理のための データ 統合をする必要があったがこの対応の難易度が高かった 採用ポイントと導入効果 • 複雑で時間とコストのかかるデータ移行や、他の分析用システムとの 統合が不要で、更新処理と分析処理を一つのデータベースで実現 • 「HeatWave」により特別なスクリプト作成や処理が必要なく、MySQL のSQL文でそのままリアルタイムにデータ分析が可能に • これまで実現できなかったユーザーのゲーム・プレイ、イベント参加、 アイテム利用などのゲーム内データやサービス利用状況を 毎時で分析し新たな施策の立案が迅速にできるように システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave • Compute, Storage, Network, IDCS, Logging, Audit お客様のコメント 顧客事例：ジニアス・ソノリティ 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 10 Service provision environment on Oracle Cloud Infrastructure Oracle CloudWorld Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Restricted 12 Fault Domain 3 Internet OCI Region Fault Domain Admin VCN-0 (Public) Subnet 00.0.00.0/00 DRG SG-0 VCN-1 (Prive) Subnet 00.0.00.0/00 VCN-2 (Back) Subnet 00.0.00.0/00 Policies IDCS Auditing Logging SG-1 SG-2 Object Storage Users Public Load Balancer WAF Bastion Service VPN Internet Gateway On-Premises CPE PrdGame PrdGame PrdGame Network Load Balancer Zabbix Couchbase Couchbase Couchbase MySQL Database Service Heatwave 「HeatWaveを導入したおかげで、想定の最大90倍もの高速化を実現し、 リアルタイム分析を毎時間行うことができます。プログラム開発の負荷や事前に 検証した想定処理時間では実現不可能と考えていたので、本当に驚きです。」 ジニアス・ソノリティ株式会社 取締役 / 最高技術責任者 川本昌之氏
11. ゲーム難易度の調整やイベントの参加率を リアルタイムで分析したいと考えていました。 HeatWaveを導入したおかげで、 想定の最大90倍もの高速化を実現し、 リアルタイム分析を毎時間行うことができます。 プログラム開発の負荷や事前に検証した 想定処理時間では実現不可能と 思っていたので、本当に驚きです。 川本 昌之 ジニアス・ソノリティ株式会社 取締役 / 最高技術責任者 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 11
12. HeatWaveで国内最大級の電子書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活用を強化 利用サービス・製品 • HeatWave お客様のコメント 顧客事例：NTTソルマーレ 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 12 「『HeatWave』の導入によりサービス基盤とデータ分析基盤の リアルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで通常の MySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が2秒程度 で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停止の時間が短縮化され、 業務効率化にもつながっています。MySQLに対応したツールは 『HeatWave』でもそのまま活用でき、 ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを 更なるサービス向上に役立てることができています。 『HeatWave』を利用した新たなデータ分析基盤を活用し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける 書籍配信サービスを提供していきます。」 エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電子書籍事業部 サービス開発グループ 木下 氏 システム構成イメージ HeatWaveによる データ分析基盤 コミックシーモアの サービス基盤 レプリケーション リアルタイム同期
13. 木下高志氏 NTTソルマーレ株式会社 電子書籍事業部 チーフ・プロデューサー 「HeatWave Lakehouse により、私達は オブジェクトストレージ上のデータを簡単かつ高速に HeatWaveにロードでき、MySQL上のデータと 組み合わせて分析できるようになりました。」
14. HeatWaveで成果報酬型広告の高速なリアルタイム分析基盤を実現 システム概要 • 同社の成功報酬型アドネットワークの主要サービスであり、 約2万社の広告を300万のサイトに配信するアフィリエイト・ ネットワークサービス「A8.net（エーハチネット）」の データ分析基盤として「HeatWave」を導入 システム課題 • 成果報酬型広告でリアルタイム分析を実現するには、数十億規模 のレコードから、複数条件での検索を瞬時に行え、また数百万件の 検索、集計を迅速に行える高い性能、拡張性が求められていた • 他社サービスで稼働した分析基盤では、データ量の急激な増加に 伴い分析処理速度が低下し、性能向上には大幅なコストを 要することが大きな課題だった 採用ポイントと導入効果 • 既存システムと比較して飛躍的に高い性能と拡張性を 追加コスト不要で実現 • 既存アプリケーションがそのまま利用でき、クエリ実行時間の大幅な 高速化やスペック不足により実行できなかったクエリ実行を実現 システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave, Oracle Autonomous Database お客様のコメント 顧客事例：ファンコミュニケーションズ 様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 14 「他社のクラウド・データベースからアプリケーションを変更することなく『HeatWave』に 移行し、性能が10倍向上し、コストも大幅に削減することができました。 『OCI』上で提供される先進的なサービスを活用し、リアルタイムな分析基盤を 実現できたことで、広告成果のレポーティング新機能をリリースすることができました。 新たな分析基盤を活用し、今後もお客様のニーズに合ったレポ－ティングや 分析機能やサービスを充実させていきます。」 株式会社ファンコミュニケーションズ A8事業部 プロダクト開発部 Tech Lead 鈴木 誠司 氏
15. HeatWaveに AWS Auroraから移行することで、 性能が10倍向上し、コストも 大幅に削減することができました しかも、そのために アプリケーションを変更する 必要はありませんでした。 鈴木 健治 株式会社ファンコミュニケーションズ A8事業部 プロダクト開発部長 兼 A8 2.0推進室長 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 15
16. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 16 HeatWave AutoML お客様事例 MySQLだけで簡単に機械学習を実現
17. • 機械学習の経験がないエンジニアがたった1ヶ月で機械学習を活用した処理を実装 • 実装済みのこと • WiFiに接続している人の行動に基づいて、非顧客、従業員を検出 • WiFiに接続している人が興味のあることを予測 • 今後実装を検討していること：優れた顧客体験分析のための感情分析、行動予測、WiFiネットワークの障害検出 Aiwifi 様による MySQL HeatWave on AWS＋HeatWave AutoML 導入事例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates. 17 出典：Oracle CloudWorld 2023での発表資料
18. • メキシコのスタートアップ企業での採用事例 • 元々AWS上でMySQL版のRDSを使っていた • データ分析をするタイミングでRedshiftを追加することなどを考えたが、RDSをMySQL HeatWave on AWSに 置き換えることが最適と判断 • HeatWave on AWSを採用することで、コストを抑えてOLTPとOLAPの両方を実現 Aiwifi 様による MySQL HeatWave on AWS＋HeatWave AutoML 導入事例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates. 18 出典：Oracle CloudWorld 2023での発表資料
19. 機械学習を活用した品質管理で生産性を最大20%向上し、品質指標を30%改善 企業・システム概要 • 現地企業との合弁にて、日本国内でも販売されている ブランドの飲料や栄養補助食品を現地生産 • 当該国内のみならず周辺国向けにも製造販売 • ロボットによる自動化を実現した工場にて、 IoTデバイスからのデータをMySQLサーバーに集約 従来の課題 • 装置の故障による計画外停止の対応コスト高 • 製造製品の不良による廃棄の増加と品質管理の課題 • 当該国は支払い遅延のリスクが全般的に高く、債務 不履行が発生する可能性の高い取引先の判別が重要 採用ポイントと導入効果 • 製造装置の故障を予測することで生産性を10-20%向上し、 設備総合効率(Overall equipment effectiveness)を改善 • 取引先の財務状況などを分析することで、 不良債権の発生を最大25%抑制 HeatWave AutoML活用シナリオ • HeatWave AutoMLの「回帰」により、 製造装置の各種パラメータやセンサーのデータが 許容範囲の閾値を超えるかを予測 • PoCではメンテナンスの必要性や品質問題の発生を 80%の精度で予測 • HeatWave AutoMLの「説明」により、 製造不良が発生する原因の特定や分析を支援 • HeatWave AutoMLの「分類」により、 債権問題が発生しうる取引先を抽出 • PoCでは不良債権の発生を98%の精度で予測 日本の医薬品および食品製造の大手企業の海外法人でのHeatWave AutoML導入事例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 19
20. • 機械学習モデルの「説明」機能を生産性向上に活用 1. 製品不良に大きな影響を与えている要因を判断し、製品不良品率の改善 2. 消費電力に大きな影響を与えている要因を判断し、消費電力削減 • IoTにより収集したデータをMySQL HeatWaveに格納し、HeatWave AutoMLを使って機械学習モデルを作成 • HeatWave AutoMLでは「説明」により、機械学習モデルを使った推論に大きな影響を与えている要因を判断可能 • 要因毎の影響度を数値で確認可能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates. 20 日本の医薬品および食品製造の大手企業の海外法人でのHeatWave AutoML導入事例
21. • 製品不良率改善の流れ 1. 不良品判定時の各種データをIoTにより収集し、MySQL HeatWaveに格納 • 例）製品の容量、製品の温度、冷却装置の温度、ガス圧、など 2. 収集したデータと不良品判定の結果を元に、HeatWave AutoMLで「分類」のデータモデルを作成 (教師あり学習により、正常な製品と不良品の傾向を学習) 3. 作成されたモデルに対する「説明」を確認し、どの要素が製品の良/不良の判断に大きな影響を与えているかを確認 => 大きな影響を与えている要因について、優先的に改善対策を取ることで、製品の不良品率を改善 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates. 21 • 消費電力削減の流れ 1. 工場のある機械が稼働している時の各種パラメーターのデータをIoTにより収集し、MySQL HeatWaveに格納 • 例）プレス圧、プレススピード、回転数、コンベアのスピード、など 2. 収集したデータと消費電力のデータを元に、HeatWave AutoMLで「回帰」のデータモデルを作成 (教師あり学習により、消費電力と工場稼働時の各種データの相関関係をを学習) 3. 作成されたモデルに対する「説明」を確認し、どの要素が消費電力に大きな影響を与えているかを確認 => 大きな影響を与えている要因について、優先的に改善対策を取ることで、消費電力削減を改善 日本の医薬品および食品製造の大手企業の海外法人でのHeatWave AutoML導入事例
22. • MySQL HeatWaveに追加されたAuto ML用のプロシージャーを実行するだけでMLを実現 • 分類、回帰に加え、時系列予測、異常検知、レコメンダー（推奨）システムを実現可能 今あるデータを活用して機械学習を活用したアプリケーションを簡単に開発可能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates. 22 回帰 時系列予測 異常検知 分類 レコメンダー(推奨)システム 広告費用のROI予測 需要予測 クレジットカードの 不正使用検知 悪意のある ゲームハッカーの特定 類似したユーザーの特定 債務不履行 の予想 フライト遅延の予測 降雨予報 おすすめの動画 データベース データ オブジェクト・ストア データ
23. 2025年1月のHeatWaveウェビナー 1/8 (水) MySQL開発元が提供 するクラウド・データベース HeatWave MySQL 1/16 (木) Oracle Code Night HeatWave GenAI できるあんなことや こんなことを試してみた 1/22 (水) AIと機械学習の融合: HeatWave GenAIと HeatWave AutoML がもたらすデータ活用の 進化 1/29 (水) HeatWave MySQLへ のオンプレミスやクラウドの MySQL系データベースか らの移行のメリットと ポイント https://blogs.oracle.com/mysql-jp/post/heatwave-events-in-japan