SGホールディングス、Hadoopで佐川急便の「宅配便ビッグデータ」分析

　SGホールディングスがビッグデータの利活用に乗り出した。新たに分析基盤を構築し、年間13億個に及ぶ宅配便のデータを解析。出荷の伸びが期待できる見込み客を特定したり、配送トラックの割り当てを見直したりする。新システムで分析時間は従来の15分の1になる見込みだ。

　佐川急便を中核とするSGホールディングス（SGHD、京都市）は、蓄積した「宅配便ビッグデータ」を分析し、取引が拡大できそうな顧客企業の発掘や、配送トラックの積載効率向上に役立てようとしている。

　SGHDは2014年春から順次、「ビッグデータ分析基盤システム」を稼働させる。米EMCや米ヴイエムウェア、米GE（ゼネラル・エレクトリック）が出資する米Pivotalの分散データベースソフト「Pivotal Greenplum Database」を採用し、宅配便ビッグデータの分析に必要なシステム基盤を整備する。

　新システムは、大量のデータを複数のコンピュータで分散処理できる「Hadoop（ハドゥープ）」を採用。基幹系業務にHadoopを採用する事例としては、国内最大級となる見通しだ。

　SGHDが扱う宅配便ビッグデータは膨大だ。1日に取り扱う荷物の数は平均で350万個あり、繁忙期にはその2倍近くの500万〜600万個まで跳ね上がる。年間では実に13億個に上る。荷物を集めたり、配達を終えたりするたびに、基幹システムと配達員が持つ端末との間でデータが飛び交うため、トランザクション量は1日だけで億単位に達する。

●SGホールディングスのビッグデータ利活用におけるキーナンバー

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