はじめに
データレイクハウスは、データレイクとデータウェアハウスの強みを統合し、分析基盤の柔軟性と信頼性を両立できるデータ基盤アーキテクチャです。構造化データだけでなく、ログや画像、IoTデータなどの非構造化データも一元管理しながら、高速かつ安定した分析を実現できます。従来は、データレイクとデータウェアハウスを用途ごとに使い分ける必要があり、データ移動や管理コストの増加、分析環境の複雑化が課題になっていました。
こうした課題を解決する手段として、近年注目されているのがデータレイクハウスです。データレイクの低コストで拡張性の高いストレージ特性を維持しつつ、データウェアハウスがもつトランザクション管理やスキーマ管理、クエリ性能を取り込むことで、データ基盤全体の運用効率を高められます。特に、リアルタイム分析や機械学習を前提としたデータ活用では、データレイクハウスの設計思想が適しているケースが増えています。
本記事では、データレイクハウスの基本的な仕組みと特徴を整理したうえで、データレイクやデータウェアハウスとの違いを明確にします。さらに、実務での活用をイメージしやすいよう、具体的な3つの活用事例を紹介し、どんな企業やプロジェクトに適しているのかを解説します。データ基盤の刷新や分析環境の最適化を検討している担当者にとって、判断材料として活用できる内容をお届けします。
データレイクハウスとは
データレイクハウスとは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの分析性能を統合し、単一基盤で多様なデータ活用を可能にするデータ基盤アーキテクチャです。最大の特徴は、構造化データと非構造化データを同じストレージ上で管理しながら、信頼性の高い分析処理を実現できる点にあります。
従来のデータ基盤では、生データをデータレイクに蓄積し、分析用に加工したデータをデータウェアハウスへ移行する構成が一般的でした。この方式では、データ移動や変換処理が増えやすく、運用コストや管理負荷が高くなる課題がありました。データレイクハウスは、オープンなストレージ上にトランザクション管理やスキーマ制御、データ品質担保の仕組みを組み込むことで、こうした分断を解消します。
その結果、データの取り込みから分析、機械学習までを一貫して行える環境を構築しやすくなります。特に、頻繁にスキーマが変わるログデータや大量データを扱うケースでも、分析基盤の柔軟性を保ちながら、データの整合性とクエリ性能を両立できます。データ活用のスピードと拡張性を重視する企業にとって、データレイクハウスは現実的な選択肢として位置付けられています。
データレイクハウスが登場した背景
データレイクハウスは、従来のデータ基盤構成では対応が難しくなった運用課題と、データ活用ニーズの変化を背景に登場しました。データ量やデータ種類の増加に加え、分析スピードや柔軟性が求められる場面が増えたことで、従来のデータレイクとデータウェアハウスを分離した構成では限界が見え始めています。
さらに、AIや機械学習を前提とした活用が一般化し、クラウド技術の進化によって新しいアーキテクチャが現実的な選択肢となりました。こうした複数の要因が重なり、データ基盤を一体的に設計できるデータレイクハウスが注目されるようになっています。
データレイクとデータウェアハウスの分断による運用負荷が限界に達した
データレイクハウスが求められる最大の理由は、データレイクとデータウェアハウスを分けて運用する構成が、実務上の負荷に耐えられなくなってきた点にあります。従来は、生データをデータレイクに蓄積し、分析用に加工したデータをデータウェアハウスへ連携する流れが一般的でした。しかし、この構成ではETLやELT処理が増えやすく、データパイプラインの管理が複雑になります。
データ量や利用部門が増えるにつれて、データ移動の遅延や障害対応の工数も増加します。さらに、同じデータを複数の基盤に保持することで、ストレージコストやデータ不整合のリスクも無視できません。こうした課題を解消するため、単一基盤でデータ管理と分析を完結できる設計が求められ、データレイクハウスという考え方が登場しました。
AI・機械学習を前提としたデータ活用が一般化した
AIや機械学習を前提としたデータ活用が広がったことも、データレイクハウスが登場した大きな背景です。機械学習では、加工済みの集計データだけでなく、生データや半構造化データを含めた幅広いデータを扱う必要があります。従来のデータウェアハウス中心の構成では、こうした柔軟なデータ利用に対応しづらい場面がありました。
一方、データレイクのみを利用する構成では、データ品質や管理ルールが不十分になりやすく、分析結果の信頼性を担保しにくいという課題があります。データレイクハウスは、レイクの柔軟性を維持しながら、スキーマ管理やトランザクション制御を取り入れることで、AIや機械学習を含む高度な分析を安定しておこなえる環境を実現します。この点が、AI活用を進める企業から支持される理由となっています。
クラウド環境の進化により新しいアーキテクチャが実現可能になった
データレイクハウスが実用的な選択肢となった背景には、クラウド環境の進化があります。クラウドストレージの低コスト化と高い拡張性により、大量データを前提とした基盤設計が現実的になりました。また、分散処理エンジンやオープンテーブルフォーマットの成熟により、レイク上で高度な分析処理を安定して行えるようになっています。
これにより、従来はデータウェアハウスでしか実現できなかったトランザクション管理やスキーマ制御を、レイク層でも実装できるようになりました。クラウド技術の進歩が、データレイクとデータウェアハウスの役割を再定義し、両者の利点を統合したデータレイクハウスというアーキテクチャを成立させたといえます。
データレイクハウスの特徴
データレイクハウスは、従来のデータレイクやデータウェアハウス単体では実現しにくかった要件を満たす設計が特徴です。データの種類や用途が多様化する中で、柔軟性と信頼性、分析性能を同時に求める企業が増えています。データレイクハウスは、こうした要求に対応するため、単一基盤でのデータ管理、高いデータ品質、分析と機械学習の両立、クラウド前提の拡張性を備えています。
ここでは、導入判断の軸となる4つの特徴を紹介します。
構造化・非構造化データを単一基板で扱える
データレイクハウスは、構造化データと非構造化データを同じ基盤上で管理できる点が大きな特徴です。売上データや顧客マスタのような構造化データに加え、ログデータ、画像、IoTデータなども一元的に扱えます。従来のように、データ種別ごとに基盤を分ける必要がなくなり、データ管理の複雑さを抑えられます。
単一基盤でデータを保持することで、分析や機械学習に必要なデータへ直接アクセスしやすくなります。データ移動やコピーが減るため、処理遅延や運用コストの削減にもつながります。データ量やデータ形式が増え続ける環境において、この柔軟性は実務面で大きな利点です。
トランザクション管理とデータ品質を担保できる
データレイクハウスは、レイクの柔軟性を保ちながら、トランザクション管理やスキーマ制御によってデータ品質を担保できます。従来のデータレイクでは、データ更新時の不整合や品質低下が課題になりやすい状況がありました。データレイクハウスでは、こうした問題を抑え、信頼性の高いデータ運用を実現します。
データの追加や更新を安全におこなえるため、複数の分析処理が同時に走る環境でも安定した運用が可能です。分析結果の正確性が求められる業務や、社内外へのデータ提供を行うケースでも、安心して活用できる基盤を構築しやすくなります。
分析から機械学習まで一貫したデータ活用が可能
データレイクハウスを採用することで、データの取り込みから分析、機械学習までを一つの基盤で完結できます。従来は、分析用と機械学習用でデータ基盤を分ける必要があり、データ連携や管理が煩雑になりがちでした。データレイクハウスでは、こうした分断を解消し、データ活用の流れをシンプルにできます。
同じデータを基に分析と学習を進められるため、データの鮮度や整合性を保ちやすくなります。リアルタイム性が求められる分析や継続的なモデル改善が必要なプロジェクトにおいても、効率的な運用を支えます。
クラウド環境と高い親和性をもつ
データレイクハウスは、クラウド環境を前提とした設計と高い親和性をもっています。クラウドストレージの拡張性と低コストを活かしながら、大量データを柔軟に管理できます。データ量の増減に応じてリソースを調整できるため、将来的なスケールにも対応しやすくなります。
また、分散処理エンジンと組み合わせることで、高速な分析処理を実現できます。オンプレミス環境に比べて初期投資を抑えやすく、段階的な導入も可能です。クラウド活用を前提にデータ基盤を整備したい企業にとって、データレイクハウスは現実的な選択肢といえます。
データレイクハウスとデータウェアハウス・データレイクの違いとは
| データレイクハウス | データウェアハウス | データレイク | |
| 主な用途 | 分析・AI・機械学習を含む統合的なデータ活用 | 構造化データの高速分析 | 生データの蓄積・保管 |
| 扱えるデータ | 構造化・半構造化・非構造化 | 主に構造化データ | 構造化・非構造化 |
| データ品質管理 | トランザクション管理により担保 | 厳密に管理 | 管理が弱くなりやすい |
| 分析性能 | 高い | 非常に高い | 低め |
| AI・機械学習 | 対応しやすい | 対応しにくい | 対応しやすいが管理が課題 |
| データ移動 | 最小限 | 必要 | 不要 |
| 運用の複雑さ | 中 | 中 | 低いが統制が難しい |
データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの課題を補完し、単一基盤で柔軟かつ信頼性の高いデータ活用を実現できる点が大きな違いです。データウェアハウスは構造化データの高速分析に優れていますが、非構造化データや機械学習用途への対応には制約があります。一方、データレイクは多様なデータを低コストで蓄積できますが、データ品質や管理ルールが弱く、分析基盤としては不安定になりやすい傾向があります。
データレイクハウスは、データレイクの拡張性と柔軟性を維持しながら、データウェアハウスが持つトランザクション管理やスキーマ制御を取り入れています。そのため、構造化データと非構造化データを同じ基盤で扱いながら、分析結果の信頼性を確保できます。データを別基盤へ移動する工程が減り、運用負荷やコストを抑えやすい点も特徴です。
分析だけでなく、AIや機械学習を前提とした活用を進めたい場合、データレイクハウスは現実的な選択肢となります。既存のデータウェアハウスやデータレイクのどちらか一方では対応しきれない要件を、バランスよく満たせる点が最大の違いといえます。
データレイクハウス・アーキテクチャーのレイヤー
データレイクハウスは、データの信頼性と分析性能を両立させるために、役割ごとにレイヤーを分けて設計する構造を採用しています。各レイヤーの責務を明確に定義することで、データ管理と分析処理を安定して実行でき、拡張や運用の負荷も抑えられます。ここでは、代表的な3つのレイヤー構成を整理します。
ストレージレイヤー
ストレージレイヤーは、データレイクハウスの基盤となる領域であり、あらゆるデータを保持する役割を担います。クラウドストレージを活用し、構造化データだけでなくログ、画像、テキストなどの非構造化データもそのまま保存できる点が特徴です。
高いスケーラビリティとコスト効率を確保しながら、大量データを長期間保存できる設計とします。将来的な分析ニーズの変化にも対応できるよう、柔軟性を重視した構成が求められます。
メタデータレイヤー
メタデータレイヤーでは、テーブル管理やトランザクション制御を行い、データの整合性を維持します。スキーマ情報やデータのバージョンを管理し、更新履歴を追跡できる仕組みを整えることで、分析基盤としての信頼性を高めます。
複数のユーザーや処理が同時にアクセスする環境でも、安全にデータを更新できる点が重要です。このレイヤーがあることで、従来のデータレイクが抱えていた品質管理の課題を解消しやすくなります。
コンピュートレイヤー
コンピュートレイヤーは、クエリ実行やデータ分析、機械学習処理を担う領域です。分散処理エンジンを活用し、大規模データに対して高速な処理を実行します。
ストレージと処理基盤を分離するアーキテクチャを採用することで、用途に応じて計算リソースを柔軟に拡張できます。これにより、定期レポート作成からリアルタイム分析、AIモデル学習まで、幅広いユースケースに対応できる構造を実現します。
代表的なデータレイクハウス製品・サービス紹介
データレイクハウスは概念だけでなく、すでに複数のクラウドベンダーやプラットフォーム事業者が実用的な製品・サービスとして提供しています。ただし、各サービスは設計思想や強みが異なり、分析性能を重視するもの、AI・機械学習との連携を重視するもの、既存クラウドとの統合を重視するものなど特徴はさまざまです。自社のデータ活用目的や既存環境に適したサービスを選定するためには、アーキテクチャや得意領域の違いを理解しておく必要があります。
ここでは、代表的なデータレイクハウス関連サービスを比較したうえで、それぞれの特徴を紹介します。
| サービス名 | 主な強み | 得意な用途 | 既存クラウドとの親和性 |
| Snowflake | 高い分析性能と運用のシンプルさ | BI・分析基盤 | マルチクラウド |
| Databricks Lakehouse Platform | AI・機械学習との強い連携 | 高度分析・ML | マルチクラウド |
| Microsoft Fabric Lakehouse | Microsoft製品との統合 | 社内データ統合 | Azure |
| Google BigLake | 分散データの統合管理 | 大規模分析 | Google Cloud |
| Amazon SageMaker Lakehouse | ML中心のデータ活用 | 機械学習基盤 | AWS |
Snowflake
Snowflakeは、高い分析性能と運用のしやすさを重視したクラウド型データレイクハウスとして採用されるケースが多いサービスです。ストレージとコンピュートを分離したアーキテクチャにより、分析負荷に応じてリソースを柔軟に調整できます。これにより、クエリ性能を維持しながらコスト管理を行いやすくなります。
データレイクハウスとしてのSnowflakeは、構造化データを中心に扱いつつ、外部ストレージと連携することでレイク的な運用も可能です。データ管理やセキュリティ設定が比較的シンプルで、運用負荷を抑えたい企業に向いています。一方で、AIや機械学習を中核に据えた高度な処理では、他サービスと組み合わせて利用されるケースもあります。分析基盤を中心にデータ活用を進めたい企業にとって、有力な選択肢といえます。
Databricks Lakehouse Platform
Databricks Lakehouse Platformは、データ分析と機械学習を一体で実現したい場合に強みを発揮するデータレイクハウス基盤です。Apache Sparkをベースとした分散処理により、大規模データの高速処理を実現します。特に、データサイエンスやAI開発との親和性が高い点が特徴です。
オープンテーブルフォーマットを活用し、レイク上でのトランザクション管理やデータ品質担保を可能にしています。これにより、生データから学習用データまでを同一基盤で扱えます。BI用途だけでなく、モデル開発や実験を繰り返すプロジェクトにも適しています。データ活用の中心にAIや機械学習を据える企業にとって、Databricksは有力な選択肢となります。
Microsoft Fabric Lakehouse
Microsoft Fabric Lakehouseは、Microsoft製品との統合を前提としたデータレイクハウス環境を構築しやすい点が特徴です。Power BIやAzureの各種サービスと連携しやすく、既存のMicrosoft環境を活かしたデータ活用を進められます。
データの取り込みから分析、可視化までを一元的に管理できるため、部門横断でのデータ共有を行いやすくなります。特に、社内データを幅広く統合し、業務分析に活用したい企業に向いています。Microsoftエコシステムを中心にIT基盤を構築している場合、導入ハードルを抑えやすい点も評価されています。
Google BigLake
Google BigLakeは、複数のストレージやデータソースを横断的に管理できる点に強みをもつデータレイクハウス関連サービスです。分散したデータを統一的に扱えるため、大規模かつ複雑なデータ環境でも一貫した分析を行えます。
Google Cloudの分析サービスと組み合わせることで、高速なクエリ処理やスケーラブルな運用が可能です。データ量が多く、分析対象が広範囲に及ぶケースで力を発揮します。データ基盤の集約と分析性能を重視する企業に適したサービスです。
Amazon SageMaker Lakehouse
Amazon SageMaker Lakehouseは、機械学習を中心としたデータ活用を前提に設計されたデータレイクハウス構成を実現しやすい点が特徴です。AWSのストレージや分析サービスと連携しながら、学習用データの管理からモデル開発までを一貫して行えます。
特に、データ準備から学習、推論までをAWS上で完結させたい場合に適しています。分析よりも機械学習を主軸に据えたプロジェクトでは、運用効率を高めやすい構成です。AWSを基盤としたAI活用を進める企業にとって、現実的な選択肢といえます。
データレイクハウスの活用事例3選
データレイクハウスは、理論やアーキテクチャだけでなく、すでに多くの企業で実務に活用されています。共通しているのは、データを一元管理するだけでなく、分析やAI活用までを見据えた基盤として設計されている点です。データレイクと分析基盤が分断されていた状態から脱却し、経営判断や研究開発、業務効率化に直結するデータ活用を実現しています。
ここでは、業種の異なる3社の事例を通じて、データレイクハウスがどのように価値を発揮しているのかを紹介します。
株式会社リコー
株式会社リコーでは、経営判断の高度化とAI活用を見据えたデータ基盤として、クラウド上に統合的なデータレイクハウス構成を整備しています。この取り組みは、AI活用を前提としたDX推進の一環として開始され、経営データを横断的に扱える環境の構築を目的としていました。
基盤にはAWSを採用し、営業データや生産データ、顧客フィードバックなど、社内に分散していた多様なデータを集約しています。データ形式を問わず蓄積できるレイクの柔軟性を活かしつつ、分析や可視化、AI処理までを同一基盤で行える点が特徴です。さらに、AWSのAIサービスと連携することで、社内向けの大規模言語モデルを活用した独自AIツールの開発も進めています。
この基盤により、経営層や各部門がリアルタイムに近い形でデータを参照できるようになり、意思決定のスピードと精度が向上しました。単なるデータ集約に留まらず、分析とAI活用を一体で支えるデータレイクハウス型の活用事例といえます。
参考：https://pig-data.jp/blog_news/blog/scraping-crawling/du_data-rake/
中外製薬株式会社
中外製薬株式会社では、新薬開発の効率化と研究開発プロセスの高度化を目的として、データを一元管理できるデータレイクハウス型の基盤を活用しています。製薬業界では、症例データや研究データ、医療機関から提供される情報など、形式や粒度が異なる大量のデータを扱う必要があります。
中外製薬株式会社では、こうした多様なデータをそのまま蓄積できる柔軟な基盤を構築し、AIを活用した分析につなげています。非構造化データを含めて管理できる点は、従来のデータウェアハウス中心の構成では対応が難しかった領域です。データレイクハウス的な設計により、生データから分析、仮説検証までを同一基盤で行える環境を整えています。
その結果、症例データの傾向分析やパターン抽出が迅速化し、新薬開発の初期段階における判断スピードが向上しました。研究開発プロセス全体の短縮を目指す中で、データ活用を中核に据えた基盤として機能しています。
参考：https://pig-data.jp/blog_news/blog/scraping-crawling/du_data-rake/
オルビス株式会社
オルビス株式会社では、業務効率化とデータ活用の即時性を高めるために、クラウド上でデータレイクハウスに近い構成を構築しています。AWS上のストレージと分析基盤を連携させ、卸先管理業務や売上情報の登録、分析業務の効率化を実現しました。
従来は、データベースに登録された情報を別ツールで参照し、分析する運用が中心でしたが、基盤刷新後はデータを直接蓄積し、その場で分析できるようになっています。複数企業から異なる形式で提供される商品情報についても、データ連携ツールを活用することで一元管理を可能にしました。
この仕組みにより、手作業でおこなっていた作業の自動化が進み、月あたり約10時間の業務削減を実現しています。さらに、基幹システム改修にかかる工数や開発期間も大幅に短縮しました。業務改善と分析基盤の統合を同時に実現した点で、実務に直結するデータレイクハウス活用事例といえます。
参考：https://www.asteria.com/jp/warp/blog/words/data-lake
データレイクハウス導入を成功させるためのパートナー選び
データレイクハウスの導入を成功させるためには、技術選定以上にパートナー選びが重要になります。データ基盤は一度構築すると長期間にわたって利用されるため、設計段階の判断が後工程や運用負荷に大きく影響します。要件定義が曖昧なまま進めると、PoCで止まったり、想定していた活用が実現できなかったりするケースも少なくありません。そのため、単なる開発ベンダーではなく、業務理解から設計、実装、運用までを見据えて支援できるパートナーを選ぶことが重要です。
ここでは、データレイクハウス導入を現実的に成功させるためのパートナー選定のポイントを紹介します。
要件定義から設計・実装まで一気通貫で支援できるパートナーを選ぶ
データレイクハウス導入では、要件定義から設計、実装までを一貫して支援できるパートナーを選ぶことが成功の前提となります。データ基盤は、業務要件や将来の活用を踏まえて設計しなければ、後から修正するコストが大きくなります。要件定義と実装が分断されると、設計意図が正しく反映されず、使いにくい基盤になるリスクがあります。
一気通貫で支援できるパートナーであれば、業務課題やデータの使われ方を理解したうえで、最適なアーキテクチャを設計できます。HBLABでは、要件整理からクラウド設計、実装までを同一チームで対応する体制を整えており、設計意図を実装に正確に反映できます。結果として、導入後の手戻りを抑え、実運用を見据えたデータレイクハウス構築につなげられます。
データ基盤とAI活用の両方に知見をもつパートナーが必要になる
データレイクハウスは、単なる分析基盤ではなく、AIや機械学習を含む高度なデータ活用を前提とした設計が求められます。そのため、データ基盤構築だけでなく、AI活用まで理解しているパートナーを選ぶことが重要です。分析用途だけを想定した設計では、将来的なAI活用時に基盤の再設計が必要になる可能性があります。
データとAIの両方に知見をもつパートナーであれば、学習データの扱い方や処理性能を考慮した設計が可能です。HBLABでは、データ基盤構築とAI開発の両面を支援してきた実績があり、将来のAI活用を見据えたデータレイクハウス設計を行えます。これにより、分析からAI活用までを段階的に拡張できる基盤を構築しやすくなります。
PoC止まりで終わらせない実装力と運用視点を確認する
データレイクハウス導入では、PoCまでは進んだものの、本番運用に移行できないケースが少なくありません。その原因の多くは、実装力や運用視点が不足している点にあります。PoCでは動作しても、データ量や利用ユーザーが増えた際に性能や運用が破綻することがあります。
そのため、パートナー選定時には、本番環境を前提とした設計・実装経験があるかを確認することが重要です。HBLABでは、スケーラビリティや運用負荷を考慮した実装を重視しており、PoCで終わらせず、実業務で使われる基盤構築を支援しています。運用フェーズまで見据えた設計ができるかどうかが、成功を分けるポイントになります。
内製化と外注のバランスを理解した開発体制をもつかを見極める
データレイクハウス導入では、すべてを外注するのではなく、将来的な内製化を視野に入れる企業も多くあります。そのため、内製化と外注のバランスを理解した開発体制をもつパートナーを選ぶことが重要です。過度にブラックボックス化された構成では、運用や改善を自社で行うことが難しくなります。
HBLABでは、顧客側での運用や内製化を前提とした設計やドキュメント整備にも対応しています。必要な部分は支援しつつ、段階的に自社運用へ移行できる体制を構築することで、長期的なデータ活用を支えます。導入後の自走を見据えた支援ができるかどうかは、パートナー選定の重要な判断軸といえます。
まとめ
データレイクハウスとは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの信頼性・分析性能を統合し、分析からAI活用までを一貫して支えられるデータ基盤です。本記事では、仕組みや特徴、従来基盤との違いに加え、実務での活用事例を通じて、どんな企業に適しているのかを紹介しました。
導入を成功させるには、要件定義から運用までを見据えた設計と、実装力のあるパートナー選びが欠かせません。HBLABでは、データ基盤構築とAI活用の両面に知見をもち、要件整理から設計・実装、内製化支援まで一気通貫で対応しています。データ活用を経営や業務改善に確実につなげたい場合は、将来の拡張性まで考慮したデータレイクハウス導入を検討してみてください。
