“待たされない”データ分析体験が、サイバーエージェントの意思決定を支える

• サイバーエージェントについて
• サイバーエージェントの挑戦
• Tableauがサイバーエージェントをどのようにサポートしているか
• 他社にはないTableauの価値

Tableauのサーバー環境をコンテナ化し、リソースを無制限に拡張できる体制を構築することで、サイバーエージェントは全社のデータ分析体験を向上させ、迅速で質の高い意思決定を実現しています。

サイバーエージェントは、日本のインターネット広告市場を牽引してきた企業として知られ、現在はメディア事業・インターネット広告事業・ゲーム事業など幅広い領域に展開しています。動画配信サービス「ABEMA」や、人気スマホゲーム「ウマ娘 プリティーダービー」「Shadowverse: Worlds
Beyond」（子会社Cygames開発・運営）など、国内外で数多くのヒットサービスを生み出しています。

サイバーエージェントは「誰もがエンジニアに頼らずにデータを可視化・分析できる環境」の実現を目指し、早くから取り組みを進めてきました。

2014年には約60部署でTableauを導入し、全社データ技術局の主導でTableau Serverを全社展開。現在では3,000名以上が利用する共通のデータ分析基盤へと発展しています。導入当初はWindows環境での運用でしたが、のちに運用効率を重視してLinuxサーバーへ移行。また、全社員がアクセス可能な環境を維持しつつ、物理コア数に制約されるコアベースライセンスから、柔軟に拡張可能なユーザーベースライセンスへ切り替え、スケーラビリティを確保しました。

さらに2025年には、Advanced Managementを導入し、自社の強みであるコンテナ運用の知見を活かしてTableau ServerをKubernetes上にコンテナ化。インフラをコードで管理できる体制へと進化を遂げています。

グループIT推進本部 全社データ技術局の鷹雄 健氏は次のように語ります。

「最高のユーザー体験を実現するために、サーバーの増強は惜しみませんでした。“待たせない工夫”は、10年間の運用で一貫して工夫し続けてきたポイントです。サイバーエージェントにはKubernetesに精通した社員がいるため、コンテナ化による運用が自社のニーズに最も合致するBI基盤の進化だと考えました。」

これらの取り組みにより、復旧作業に要していた時間は数日から数分へと大幅に短縮。インフラコストを30％削減し、同時間帯に約1,300件の抽出更新を処理できる高性能基盤を実現しました。その結果、ユーザーは“待たされない”分析体験を享受でき、アクティブユーザー率はほぼ100％に到達しています。

“待たせない”仕組みで、月間アクティブユーザー率100%

サイバーエージェントの全社データ技術局が最も重視したのは、ユーザー体験の快適さでした。どれほど高機能な基盤を整えても、画面を開いた際に数十秒待たされれば、社員はすぐに利用をやめてしまいます。データ活用を文化として根付かせるためには、「待ち時間ゼロ」に近いスピードが欠かせなかったのです。

鷹雄氏は次のように振り返ります。

「クラウドDWHにライブ接続する場合、どれほど高リソースのウェアハウスを用意しても、数十GB規模のデータではレイテンシーを完全には避けられません。特に『ABEMA』の視聴ログや広告ログのような大規模データでは、その課題が顕著です。そこで私たちはTableauのインメモリデータベース『Hyper』を活用し、ユーザーがダッシュボードを開いた瞬間に結果を得られる仕組みを構築したのです。」

こうした“待たされない”データ分析体験が利用継続率を押し上げ、月間アクティブユーザー率はほぼ100％を達成。また、未使用アカウントを自動で剥奪する仕組みを取り入れたことで、“形だけのライセンス”ではなく、“実際に使われ続けるライセンス”として健全な運用が維持されています。

その結果、Tableauは単なるBIツールの枠を超え、全社共通のデータ活用基盤へと進化。役員から現場社員まで、すべての意思決定がTableauを軸に行われる文化が定着しています。

データソースアクセスの97.3%がHyper抽出接続による処理

コンテナ化で運用効率を飛躍的に改善

サイバーエージェントは、BI基盤の運用効率と拡張性を高めるためにAdvanced Management機能を導入し、Tableau Serverをクラウドから自社データセンターへ移行。加えて、Kubernetesによるコンテナ化へと舵を切っています。

従来の環境では、Tableau Serverをコードで管理できず、障害対応に数日を要することもありました。運用は特定の担当者に依存して属人化が進み、クラウド上ではAMIや構成管理の制約により、バージョンアップや再構築に膨大な工数と長時間のダウンタイムが発生。事業への影響が大きな課題となっていました。

これらの課題を解決したのが「インフラのコード化」と「コンテナ化」です。誰でも同じ環境を再現できるようになり、復旧スピードは劇的に改善しました。

海老澤直樹氏はこう語ります。

「以前は障害対応に数日かかることもありましたが、現在はコードで環境を管理しているため、実作業は数分で復旧できます。効率性も安心感も大きく変わりました。コンテナ化によりインフラをコードで一元管理でき、柔軟かつシンプルな運用基盤を実現できています。」

この取り組みにより、次の成果を得ました。

• 復旧作業時間：数日 → 数分へ短縮
• 同時処理性能：ピーク時でも約1,300件の抽出更新を処理し、すべて1時間以内に完了
• 属人性の排除：誰でも同一環境を再現可能に
• コスト削減：インフラコストを30%以上削減（年間約4,000万円を圧縮）

こうして、復旧性・拡張性・コスト最適化のすべてを実現し、安定した大規模データ活用基盤を確立しました。

また、この進化を支えたのがSalesforceのSignature Successです。

鷹雄氏は振り返ります。

「基盤の進化にあたって、サポートチームとの定例ミーティングで常に最新バージョンや新機能の情報をキャッチアップできました。特にコンテナ化の実現において、Signature Successは不可欠な存在でした。」

今後もサイバーエージェントは、このパートナーシップを活かしながら、基盤を進化させ続けていく方針です。

AWS上で稼働していたTableau Serverを自社データセンター「Cycloud」上のコンテナ環境へ移行

OpenAI ChatGPT Enterprise利用状況をTableauで迅速に可視化・分析

サイバーエージェントでは、生成AIをはじめとする新しいツールが次々と導入されるなか、最初に直面した課題は「社員が実際にどのようにAIを活用しているのかを正しく把握すること」 でした。AIを導入すること自体が目的ではなく、日常業務に根付いているか、そして部門ごとに活用格差が生じていないかを見極める必要があったのです。

この課題を解決するために選ばれたのがTableauでした。AIツールの利用ログを可視化し、部署や職種ごとの利用頻度や傾向を一目で把握できる仕組みを構築。これにより、利用が進んでいない部門を特定して重点的に展開施策を実施する一方、先行して成果を上げている部門の事例は迅速に横展開されました。経営層にとっては現場のAI活用を俯瞰できる 「根拠データ」 となり、現場にとっては 「他部門の成功事例を学ぶきっかけ」 となったのです。

その結果、AIは一部の技術者だけのものではなく、全社員が当たり前に使う文化へと広がりつつあります。サイバーエージェントはTableauを通じて、AI活用を単なる “管理対象” から、全社に根付く “文化” へと昇華させることに成功しました。

OpenAI ChatGPT Enterpriseの利用状況を可視化するビュー

Tableauの強みは「無制限にスケール可能な処理性能」と「表示件数に制限がない点」

広告・ゲーム・メディアと幅広い事業を展開するサイバーエージェントでは、多角化に伴い膨大なデータが日々生み出されています。社員が自らデータを分析し、迅速に意思決定できる環境の整備は欠かせません。

鷹雄氏は、Tableauを選ぶ理由をこう語ります。

「Tableauの良さの一つは“制限がない”ことです。マシンスペックに応じて処理能力が拡張されるため、実質的に無制限にスケール可能な処理性能を実現できます。他のBIツールはデータポイント数や描画件数に上限があり、利用が広がるほど壁にぶつかりますが、Tableauにはその制約がありません。だからこそ安心して全社規模で展開できるのです。」

また、クラウドデータウェアハウスにライブ接続する際に避けられないレイテンシーも、Tableauのインメモリデータベース「Hyper」を活用することで克服。事前にデータを準備することで、ユーザーはダッシュボードを開いた瞬間に結果を得られる“待たされない”体験を実現しています。

鷹雄氏はTableauの優位性を次のように整理します。

• 多様なデータソース接続：Athena、Aurora、Snowflake、PostgreSQL、MySQL、GA4など10種類以上のDBに対応し、マルチクラウド環境をシームレスに活用可能
• クロスジョインによる柔軟な分析：異なるデータベースをまたいだ指標づくりやプロダクト横断分析を容易に実現。
• 表示件数に実質的な制限なし：サーバー（約1TBメモリ）や端末（64GBメモリ）をフル活用し、大規模データの可視化に対応。
• 充実した運用・管理機能：ライセンスやダッシュボードの統合管理、API・Webhookによる自動化、未使用アカウントの自動剥奪など、標準機能で運用効率化を実現。

誰もが短時間で正しいインサイトを得られる世界へ

サイバーエージェントが描く未来は、「技術者に限らず、誰もが短時間で正しいインサイトにたどり着ける環境」です。現在は高度な可視化や分析を行うために一定の学習コストが求められますが、将来的には Tableau AI の力を活用し、自然な操作や質問から深い分析を導き出せる状態を目指しています。

水野佑紀氏はこう語ります。

「特に期待しているのが、Tableau Agentをはじめとする生成AIとの連携です。これまで数ヶ月の学習を要した分析スキルをAIが補完することで、非エンジニアの社員でも高度な分析を可能にする未来を描いています。」

同社はすでにTableau Nextを導入し、セマンティックレイヤーの構築や会話型UIによるインサイト獲得、さらに Slack との連携にも着手しています。

水野氏は続けます。

「Tableau Nextのセマンティックレイヤーは直感的で、自然言語から信頼できるデータに基づくインサイトを得られる環境を整えていきます。自然言語によるデータアクセスを実証することで、データ活用の敷居を下げ、組織全体の意思決定スピードをさらに高めていく見込みです。」