プロジェクトの目指すゴールは多岐にわたりますが、当社として取り組みたいのは医療分野への展開です。セルフ・パブリックヘルスの概念を取り入れ、
各病院から提供されるデータを活用し、パーソナルデータと組み合わせることで、個別最適化されたサービスや治療法の開発を目指しています。
さらに、ビッグデータを利用して、病気の早期発見や予防に繋がる新たな指標やアルゴリズムの開発も欠かせません。
これら、データに基づいた医療のサジェストや、「メディカル DX」に近い自己変容に繋がるシステムなど、より適切な医療提供に役立つよう実現していきたいですね。

データ分析プロセスの確立も重要です。
データ収集、データ解析、アルゴリズム化の3段階で進め、各段階でのセキュリティとデータクオリティのチェックは重要なポイントとなります。

ただ、まだまだスタート段階であり、このプロジェクトは、内部向け活用から外部展開へと段階的に進めることを計画しています。
製造プロセスや注文・受注管理プロセスでのデータ活用、さらには予測的な分析といった部分も含め、まずは内向きの生産性向上から始め、基礎力をつけて外部展開を検討していきます。
最終的に、このプロジェクトを通じて、当社はデータ活用の基盤を整備し、新たな価値創造につなげることを目指すと同時に、データの倫理的利用や個人情報保護にも十分配慮しながら、イノベーションを推進してまいります。
特に医療分野においては、個人の健康増進と疾病予防に貢献する革新的なソリューションの開発を通じて、社会全体の健康水準の向上に寄与することを目指しています。

Google Cloud の選定には、複合的な要因と明確な理由がありました。
主な理由としては、コストパフォーマンスの高さと即時的な成果の実現性が挙げられます。
我々のプロジェクトは迅速な結果を求めており、この点で Google Cloud が現実的かつ効果的な選択肢だと判断しました。
BigQuery のような開発者の生産性を大幅に向上させる優れたサービスや、研究者向けの多種多様な既製のライブラリやモデルがサポートされている Vertex AI など、生産性向上に大きく影響するサービスが揃っていることが即時的な成果をあげられると確信をもてました。

具体的な利点としては、周辺ツール群の充実性と優れたユーザーエクスペリエンスがあります。他のクラウドサービスと比較して、開発者にとっての使いやすさが際立っており、これが最短のアプローチにつながると考えました。
プロジェクトの要件として、開発者や管理者によるデータの容易な管理が重要でした。医療・ヘルスケアデータの活用にあたって、4つの V（量、速度、多様性、正確性）に対応しなければならないため、従来のデータ管理体制では対応が困難になっています。Dataplex は、データファブリックとして包括的なデータ管理を実現し、データガバナンスを強化することで、この課題解決に貢献します。

また、医療情報を扱うため、セキュリティ設定の簡便さは必須条件でした。
適切なユーザーコントロールとアクセスコントロールが容易に設定できる Cloud IAM 等を用いることで、セキュリティリスクを効果的に軽減できる点も、
ポイントとなりました。
さらに、Google Cloud は他のクラウドサービスとの連携が容易です。
社内では複数のクラウドサービスを利用していますが、それらを連携させるハブとしても機能させることができます。 これらの理由と要因を総合的に検討した結果、Google Cloud が私たちのニーズを最も満たすソリューションであると結論づけました。

当社が実現したいことについて、同業他社からジーアイクラウドさんのご紹介をいただきました。初期段階から親身な対応と専門知識に基づいた具体的な提案、Google Cloud に関する深い知見と豊富な経験を活かし、当社のニーズに合ったソリューションを提案していただいたことは大きな要因となりました。また、コミュニケーションも迅速かつ円滑に進み、強い信頼感が生まれました。

さらに、ジーアイクラウドさんの開発に対する姿勢も、当社の要望と合致していました。
初期段階から試作して仕様を詰め、トライアンドエラーを繰り返しながら改善していくという柔軟なアプローチは、当社が求めるスピード感と開発方式にぴったりでした。これらの要素が相まって、ジーアイクラウドさんに協力を依頼するに至りました。

• アクセスコントロールシステム（通称:ganpati）
  • Cloud Run
  • Cloud SQL
  • Cloud Load Balancer
• SDDP ( Sysmex Data Driven Platform )
  • BigQuery
  • Dataplex