データ統合基盤をAWSとインフォマティカで構築
車両識別番号、品番、顧客IDを軸に車両生涯データの
蓄積・連携・活用可能なプラットフォームを構築

本プロジェクトで構築したデータ統合基盤は車両生涯のデータを包括的に管理し、今では全社横断的なプロセス改革「グローバルPLM」活動の基盤として位置付けられています。データ統合基盤では構想段階からツール整備だけではなく、データガバナンスの重要性も重視したと市川さんは語ります。

「データは正しくコントロールしないと正しい扱い方や結果が出ませんので、データ標準やデータ品質、セキュリティの信頼性管理がとても重要です。SUBARUではデータマネジメント知識体系 DMBOK IIをベースに、基本方針や下位規定を整備・ルール化を進めました」（市川さん）

データ統合基盤の要件定義を固めてパートナー企業を模索する中で、クラスメソッドに相談を持ち込みました。

「AWS活用を視野に入れていたので、AWSの技術力や知見、ノウハウではトップランナーであるクラスメソッドは外せないと考えました」（市川さん）

データ管理ツールの選定基準として、データ統合基盤が価値あるものとなって全社的に使われるようにするために、データ加工（ETL）とデータカタログがシームレスに繋がる点を重視しました。2019年当時は、ETLとデータカタログが連携できる製品として、インフォマティカが最も有力な選択肢でした。

ただし、当時のクラスメソッドではインフォマティカの実績がありませんでした。議論を重ねた結果、AWSでインフォマティカによるデータ統合基盤の構築を決断しました。市川さんは当時を振り返り、こう語ります。

「最終的にクラスメソッドに『インフォマティカで一緒にやりましょう！』と力強く言ってもらえた時はとてもうれしかったです」（市川さん）

データ統合基盤プロジェクトを開始したのは2020年6月。両社で緊密に連絡をとりながら準備を進め、2020年10月に先行運用開始に至りました。データ統合基盤のアーキテクチャは、三層構造になっています。

・第一階層：データストア　生データをそのまま蓄積・保持
・第二階層：データウェアハウス　データの正規化やデータクレンジングしてデータを整理
・第三階層：データマート　利用目的別に加工や集計

これら三階層のデータベースとBIの間でインフォマティカのETLツール「Intelligent Data Management Cloud（IDMC）」、データを探索・理解するためにインフォマティカのデータカタログ「EDC（Enterprise Data Catalog）」を利用しています。

現在でも両社は頻繁に定例会議を実施し、Slackなどで情報共有を行っています。都度発生する課題を綿密に連携しながら解決し、プロジェクトを前進させています。本プロジェクトについて、市川さんはクラスメソッドを次のように評価しています。

「私たち事業会社は、最新技術動向を追うのに専念するのは難しいです。クラスメソッドから情報やサポートを得ることで適切な技術選択や実践が可能になり、業務課題解決や方向性の検討に注力できる体制が実現できています」

「現時点では、まだ必要なデータすべてがデータ統合基盤に格納されているわけではありません。とはいえ、当初は小規模なプロジェクトでしたがデータは着実に増えてきており、当初から掲げていた課題の1つ、品質向上に向けた取り組みに関しても、データ統合基盤の効果につながりそうなものも見えてきています。2023年8月に発表した『新経営体制における方針』、2024年11月に発表した『SUBARU ビジネスアップデート』でも言及しているように経営環境が変化しているため、「モノづくり革新」と「価値づくり」を実現するためにも、もっとスピードアップしてデータを集約していきます」（市川さん）

同社は次のフェーズとして、柔軟性と拡張性を持った世界最先端のモノづくりや、Software Defined Vehicleをはじめとする新たな価値づくりなど、データ統合基盤を軸に新たな価値創造を見すえています。

クラスメソッドは、今後もSUBARUのデータ基盤活用を支援してまいります。