【PODB】加工済みオープンデータのクラウド共有でデータ活用を促進

ツール導入前の課題

近年、企業がデータ活用によって競争力を高めていくには、自社内のデータに加えて外部データも組み合わせ、分析や施策に活かすことが欠かせなくなっています。

外部データの入手方法として、データプロバイダーから購入する選択肢もありますが、スポットでの活用やPoC段階だとオープンデータの活用という選択肢も十分に考えられます。

一方で、オープンデータは有用である反面、以下の様な懸念もあります。

• データが各所に散在しており、必要なデータにたどり着くまでに手間がかかる
• 公開元やデータセットごとに形式・粒度が揃っていない
• 加工・前処理に専門知識と時間が必要になる

その結果、分析者が前処理に多くの時間を割いたり、価値のあるデータでも十分に活用されないまま終わってしまう状況に課題感がありました。

どのような状態を目指していたか

上記の課題を解決するため、オープンデータをより使いやすい形に加工し、クラウド基盤上で共有できる仕組みを整備するプロジェクトとして、「Prepper Open Data Bank（以下PODB）」 が立ち上がりました。 二次利用可能な公的データを中心に、次の状態を目指しました。

• 前処理しなくても使える
• 必要なデータを探し回らなくていい
• 一度作って終わりではなく、使い続けられる

このような 「すぐ使えるオープンデータ」 をクラウド上で提供し、最終的には、以下の実現を目指しました。

• 日本中の分析者の負荷を軽減する
• データの収集・加工を含むデータ活用領域でプレゼンスを示し、認知獲得 → リードや協業の増加 →（価値の高いデータは）有料化や派生収益化につなげる

どのような成果が得られたか

Snowflake導入によって単にデータ共有の仕組みが整っただけでなく、Marketplaceでの公開を通じてユーザー企業側への価値創出も加速しました。

• 定期データ作成・配布の運用負荷が大幅に低減
• PODB活用によるマーケティングコスト削減
• データサイエンティストの分析精度向上・分析の多角化

といった具体的な事例も挙がり、プロダクトとしての評価が高まり、外部からの反響・認知向上にもつながりました。 その結果、新規の相談や協業機会の増加につながっています。

Snowflakeは、インフラ管理の負担が少なく、データを安全に収集・蓄積・分析できる点に加え、AIエージェントやアプリケーションもSnowflake上で構築できます。こうした特長から、データ×AIが今後のビジネスの中核になっていく中で、Snowflakeの活用シーンは今後さらに広がっていくと考えています。 その一方で、活用を推進するためには事前準備も重要であり、AI活用に適した（AI-Readyな）データ構成や整備を継続的に進めるニーズが高まるはずです。