Hadoop導入事例

業界トップの管理戸数を誇る大東建託。独自の「賃貸経営受託システム」によって、「空室時の家賃収入」「家賃相場の変動」、 「退去時の原状回復費や将来的な建物修繕費の負担」など様々な変動リスクを低減・吸収し、土地・建物オーナー様の不安を解消している。 裏を返せば、大東建託はオーナー様のリスクを背負うことになる。
「管理部屋数が順調に推移していく中で、これらのリスクに対する新施策、ビジネスモデルの見直しといった意思決定をよりスピーディに行う 必要があり、データの中から気づき、発見、発想をする仕組みの重要性が増していた。」と情報システム部 次長 長野勇一郎氏は背景を語る。
集計・分析は従来から行っていた。しかし、既存システムでは全量データを扱うことが難しく、絞り込んだ情報による粗い分析しか行うことができなかったうえ、 結果は静的な１枚の集計値を見せるだけのものだった。また、新たな切り口による集計・分析を行うには、 表計算ソフトや簡易データベースソフトを扱う個人のスキルに依存してしまうという課題があった。 さらに、基幹システムのデータは一定期間経過した後に圧縮されて保存されるため、 過去のデータを取り出す際は、情報システム部門に依頼する必要があった。 その結果、集計・分析に着手するまでの時間が長くなるという課題を抱えていた。
「過去データを含めて集計・分析する場合は、分析要員の確保、データ抽出の依頼・承認、地道な集計作業を経るため、 結果がでるまでに最短でも2～3日かかってしまう状況だった。」

大東建託はこれらの課題をどう解決したのか。

Hadoopの採用

全期間のデータを蓄積・分析する手段として大東建託が着目したのが、 並列分散処理基盤の「Hadoop」だ。情報システム部 課長 板谷 隆史氏は、Hadoopを採用した経緯について 3つのポイントを挙げた。

1. (1)拡張性
   「現在の分析対象データの容量は1TB程度であるため、　Hadoopでなければ処理できないサイズではなかったが、今後、様々なデータを蓄積し、掛け合わせて分析していきたいという思いがあり、将来を見据えてHadoopを選定した。 他のDWH製品と比べて扱うデータサイズに合わせて柔軟に構成できる点を評価した。」
2. (2)オープンソースソフトウェア(OSS)
   「HadoopはOSSであるため、初期導入コストの点で勝っており、社内の理解を得やすかった。OSSの場合は扱える開発ベンダが多いのもメリット。ベンダロックインされない点を評価した。」
3. (3)Hadoopのリーディングカンパニー「NTTデータ」の存在
   Hadoopを利用する際、技術面、運用・保守面での不安はなかったのだろうか。 「不安はあった。当社としても初めての技術で、WEB上には良い情報しか載っておらず、本当に？と思っていた。ここが、NTTデータにお願いした理由にもつながる。」と長野氏。決め手となったのは、NTTデータが2009年度に執筆した経済産業省の産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書である。「この報告書を読み、プロジェクトの担当者が感銘を受けた。Hadoopのリーディングカンパニーであれば信頼して任せられると考え、Hadoop & NTTデータを選定した。」と板谷氏は語る。

今まで扱うことができなかった長期間のデータを、様々な切り口で素早く分析できるようになった本システム。
今後の展望と期待について伺った。
「実績値をもとにした建物修繕計画の精度向上や、既存計画の見直しにつなげていきたい。 修繕負担の大きい工事項目については高耐久化対策を実施するなど、 ビジネス的にもフィードバックできる仕組みを育てたい。」 と大東建物管理株式会社 管理工事部 計画営繕課 課長 石羽 壮氏(現 八王子営業所 2課長)は展望を語った。
さらに「寒い時期に作った建物はタイルがはがれやすいなど、天候による違いがあるかもしれない。また、海に近い地域の修繕、雪が多い地域の修繕など 、地域特性も炙り出したいと考えている。」と同氏。
「外部のデータと組み合わせることで、新たな発見ができないかと。人口統計や推移と掛け合わせることで、 数年後の家賃相場・変動トレンドなど、将来の予測に繋げたいという期待は持っている。 ゆくゆくは閲覧・利用可能な人数を増やしたいという思いもある。 Hadoopは拡張性が高いので、環境を拡張しながらいろいろなことをやっていきたい。」 と長野氏も続ける。
より多くの気づき、発見、発想が得られるシステムへの成長と 拡大が期待されている。