不動産情報サイトにおける リアルタイムデータ分析基盤の活用 Jagu'e'r データ利活用分科会 LT大会 2023.12.07 

目次 1. 自己紹介/弊社紹介 2. 本日話すこと/話さないこと 3. なぜリアルタイムデータが必要なのか 4. 分析基盤のシステム構成 5. リアルタイムデータの活用方法 6. その他 

自己紹介 杉山 隆（Takashi Sugiyama） 3 • 所属 • 株式会社Red Frasco • 職種 • データエンジニア/MLエンジニア • 技術 • Google Cloud, Python, Golang • よく使うGCPサービス • Cloud Composer, Dataflow, Dataproc, BigQuery, ... 

株式会社Red Frasco • https://www.red-frasco.com/ • 不動産業界に特化したプロダクト開発・集客支援を実施 • 今回はとある 賃貸不動産情報サイトのデータ分析基盤 のお話 4 

本日話すこと/話さないこと • 話すこと • データ分析基盤内のリアルタイムデータについて • 目的、取得方法、活用方法・・・等 • 話さないこと • データ分析基盤のその他の仕組み • データパイプライン、DWH、BI・・・等 5 

なぜリアルタイムデータが必要なのか（1/2） • 賃貸不動産情報サイトにおけるユーザーの行動パターン • ほとんどのユーザは初回訪問でコンバージョン（Web での問い合わせ 等）する • そのためセッション内での訴求が重要となり、行動ログ等のユーザ データをリアルタイムで取得、さらにセッション内の行動を計測でき るようにすることが望まれる 6 

なぜリアルタイムデータが必要なのか（2/2） • Google アナリティクスでは要件を満たせなかった • BigQuery Export 機能 • エクスポートされるタイミングが遅い（要件定義時は翌日午後） • 最近早くなってきた（翌日早朝）が、それでも要件を満たしていない • ストリーミングエクスポート機能 • 翌日以降にエクスポートされたレコードと比較すると、2〜3割程度のレコード欠 損がある？（※今回の対象サイトだけかもしれません。ご参考まで。） • 将来的には GA からリアルタイムデータへの移行を検討 • UA → GA4 の移行に伴う作業が大変だった・・・ 7 

分析基盤のシステム構成（1/6） 全体構成 8 

分析基盤のシステム構成（2/6） 本日話す内容はここ！ 9 

分析基盤のシステム構成（3/6） 拡大 + 開発中の機能も表示 10 

分析基盤のシステム構成（4/6） • ログを取得する仕組みは API で提供 • アプリケーション側に極力手が入らないように • 開発チームとの分離 • バックエンドは Cloud Run で構築 • 運用が楽！ 11 

分析基盤のシステム構成（5/6） • ログの保存先は2つ • Cloud Run → Bigtable • ログをすぐに利用したい場合の保存先 • 過去2日分を保存 • Cloud Run → Pub/Sub → Dataflow → BigQuery • 通常利用の保存先 • 過去分全てを保存 12 

分析基盤のシステム構成（6/6） • 当初は Bigtable ではなく Firestore を利用していたが 書き込みエラーが多く出たため変更 • エラー原因は結局分からず・・・ • 「500/50/5」ルールはきちんと守っていた・・・はず・・・ 13 

リアルタイムデータの活用方法 • レコメンド機能 • ユーザーの行動ログを基にした User-to-Item レコメンド • 直近（同一セッション内）の行動ログを特徴量として使用 • 鋭意開発中！ 14 

その他 • その他の機能も機会があれば話させてください！ もしくは懇親会で！ • Embedding を使用した Item-to-Item レコメンド • Cloud Composer のノウハウ • Redash on GKE・・・等 15 

Thanks for listening!