猛暑によって浮かび上がった電力の需給問題。夏の暑さは和らぎつつあるが、まだ安心できる状況とはいい切れない。2023年1月から2月にかけて、東京から九州エリアが10年に一度の厳寒に見舞われた場合、電力の安定供給に最低限必要な予備率3%を下回る可能性があると経済産業省は指摘している。

 このエネルギー不足という問題に、クラウドとデータ活用で立ち向かう事業者が出ている。大阪ガスだ。同社は2020年、各地の発電設備などをIoT技術で制御し、一つの発電所のように機能させる技術「VPP」(Virtual Power Plant、仮想発電所)の実証事業を開始。一般家庭に設置しているエネファーム(家庭用燃料電池)をIoT技術でコントロールする取り組みで、21年には約3600台の制御に成功したという。

 一方で、より多くのエネファームを活用したVPPを実現するには、蓄積されたデータから需要を予測し、その通り運転しなければならない。リアルタイムで顧客の動きを解析し、データを処理することも必要だ。つまり、大量のデータを高速で処理し、分析できる基盤が必要になる。そこで同社は米Googleのクラウドサービスを使って新たなデータ活用基盤を構築したという。

 「人間ではなくシステムの判断精度がビジネスの成否を分かつようになる」──VPPについて、岡村智仁さん(DX企画部ビジネスアナリシスセンター所長)はこう話す。同社が取り組むVPPと、それを支える新たなデータ活用基盤について、詳細を聞く。

●電力不足対策で期待されるVPP、ただし既存のデータ基盤では問題も

 VPPとは、太陽光発電や風力発電といった再生可能エネルギー、企業や自治体などが所有する発電・蓄電設備、電気自動車などのエネルギーリソースをIoT技術で制御し、あたかも単一の発電所のように機能させる仕組みだ。喫緊の課題となっている電力不足や、自然の影響を受けやすい再生可能エネルギーの難点を補う手法として期待されている。

 大阪ガスでは、岡村さんが所長を務めるビジネスアナリシスセンターがVPPのデータ分析に取り組んでいる。同センターはもともと、1990年代にデータ分析の専門チームとして立ち上がった組織で、数年前まではデータ分析による業務改善や意思決定の支援など、現場のサポートが業務の中心だった。

 そのため社内にはデータ分析・活用が可能な環境も整っていたが、VPPはこれまでの取り組みとは少し違ったという。國政秀太郎さん(DX企画部ビジネスアナリシスセンターアーキテクト)は話す。

 「VPPや設備の異常検知など、IoTデバイスから収集した膨大なデータの分析結果を直接システムの根幹に組み込み、サービスやオペレーションを自動化するようなプロジェクトが増えていた。いよいよ人間の力だけでは太刀打ちできない領域に足を踏み入れたのだと実感した」(國政さん)

●マルチクラウドではスピード不足、オンプレではコストに課題

 VPPを筆頭に、國政さんが話すようなデータ分析を実現するには、蓄積したデータから需要を予測し、その通り運転しなければならない。それだけではなく、リアルタイムで顧客の動きを解析・処理する必要もある。しかし、既存の基盤では実現が難しかった。

 大阪ガスではこれまで、AWSやGoogle Cloudといったマルチクラウド上に蓄積されたデータから必要なデータをダウンロードし、加工・集計するといった処理をしていた。しかし、これではリアルタイムな分析は難しい。

 とはいえ、オンプレミス環境に構築した既存のデータ基盤を使うわけにもいかなかった。大阪ガスがオンプレで構築した基盤は、業務データや契約管理などの蓄積を目的としたSoR(System of Record)や、顧客とのつながりを意識したSoE(System of Engagement)領域には、システム構成などの都合で不向きだったという。

 オンプレ基盤にはコストの問題もあった。VPPの場合、現段階ではエネファーム約3600台分のデータだが、軌道に乗れば数万台分、もしくはそれ以上のデータを扱うようになる可能性がある。情報量を落とさず集約するには、サーバやストレージをどんどん買い足していく必要があるが、それは費用対効果の観点から実現が難しかった。

 そこで同センターは、Google Cloud上に新たな高負荷データ分析基盤を内製で構築。これまでできなかったデータ分析を可能にしたという。

●横展開を意識 大阪ガスが内製した「高負荷データ分析基盤」の全容

 大阪ガスが構築した高負荷データ分析基盤の特徴は、データ活用に必要な作業をできる限り共通化し、社内のさまざまなプロジェクトに展開できるようにしたことだ。

 ポイントは、従来ならプロジェクトごとにどのツールを使うか検討し、一品一品フルカスタマイズで開発するところ、最初から1つのテンプレートのように使えるよう、自分たちの手で統合した点だ。複数のSaaSと内製開発を組み合わせることで、コストを抑えつつ、柔軟性と拡張性も高めた。

 その結果、事業部側で発生する「ビッグデータ処理」「リアルタイム処理」「異常検知や予測分析などの複雑な分析」といったリクエストに対し、必要な機能を選択して対応できるようになった。単一の基盤としてまとめたことで、運用開始後のメンテナンスもしやすくなったという。

●「欲しいシステムを導入して終わり」にしない 内製にこだわった理由

 基盤の構築に当たり、SaaSと社内開発を組み合わせる形を選んだ大阪ガス。しかし、実は同社の関連会社にはSIerのオージス総研があり、ここに依頼すればシステム開発に長けたメンバーが“うまいことやってくれた”可能性もある。それでも内製を選んだ背景には、ビジネスアナリシスセンターが目指すビジョンが関わっていた。

 國政さんによれば、ビジネスアナリシスセンターは設立当初から「データ分析のCoE」を目指しているという。CoEとは(Center of Excellence)の略で、目的を達成するための仕組みや体制を整え、広めていく組織横断型の専門チームを指す。つまり「欲しいシステムを導入して終わり」ではなく、データ分析に必要な仕組みや体制の整備まで進めたかったわけだ。

 「われわれはこれまで、事業部とタッグを組み、データ分析の観点から業務コンサルティングの役割を担ってきた。ビジネス要件をシステムやデータ分析に落とし込むだけではなく、いかに付加価値を上げるかに重きを置いてきた。加えて、最近は、ビジネス要件への迅速な対応が求められ、社外に受発注する関係では間に合わないことが課題となっていた。スピーディーにプロジェクトを回すには、内製がベターだった」(國政さん)

 だからといって、クラウドを活用したシステム構築への理解が浅くて良いわけではない。ビジネスアナリシスセンターでは、プロジェクトの早期にGoogle Cloudと連携し、Qwiklabs(Google Cloudを体験学習できる環境)を使った研修などを実施。OJTとの両軸で知見を深めていったという。

●「事業部側がノーといえばおしまい」 部署間の信頼性にも工夫

 新しい基盤の実現に当たっては、もう一つ工夫した点があるという。それは実際にエネルギーの供給を担当する事業部との信頼関係だ。いくら新たな基盤を作っても、実際に業務に用いる事業部側が納得できないものでは意味がない。事業の実態に即したシステムを作るには、双方の良好な関係が不可欠だった。

 「僕らがどれだけやりたいといったって、事業部側がノーといえば、それでおしまい。10人が10人最初から新たな取り組みに前向きというわけではない。有効なのは、新しいことに前向きな人を見つけてハートをつかみ、伴走しながらコツコツ成功体験を積むことだった」(岡村さん)

 國政さんによれば、今回のデータ分析基盤を構築するプロジェクトでは、1〜2カ月単位で何らかの成果が出していけるよう、スケジュールや目標を組み立てたという。短いスパンで着実に課題をクリアしていくことで、現場の士気が高まることを見込んだわけだ。こうした取り組みが奏功し、事業部門の理解を得られたとしている。

 「前向きな人の中には、得てして『この人が動くと波及効果がすごい』という人がいるもの。そういう人たちと一緒に悩み、議論を重ねることで『國政、ええ奴やな』『岡村、おもろいやんか』『こいつらとなら何か知らんけどうまくいきそうやな』と思ってもらえると、今度はその人がインフルエンサーとなって私たちの取り組みを宣伝してくれたり、困ったときにまた相談してくれたりする」(岡村さん)

●新基盤は他の社内プロジェクトでも活用

 事業部との信頼関係を勝ち取り、クラウド基盤の構築に成功した大阪ガス。ビジネスアナリシスセンターは今後、高負荷データ分析基盤を他の社内プロジェクトに拡大し、迅速かつ柔軟性の高いサービス展開に役立てるという。

 「VPPは、いかに多くのIoT機器を制御できるかでビジネスとしての成否が決まる。このことは、VPP以外のサービスにも共通するテーマでもある。高負荷データ分析基盤を使ってあらゆるサービス展開の要となっていきたい」(岡村さん)