リフト＆シフトで挑むデータ基盤の一元化
RedshiftやOracleから「Databricks」に移行 アクサが“全面刷新”を避けた理由
企業のデータ活用が進む一方で、部門ごとの個別最適化によるシステム分断が深刻化している。既存システムの全面刷新はリスクが高く頓挫しやすい。アクサ・ジャパンが実践した「現実的な移行アプローチ」に迫る。
データドリブンな意思決定が求められる中、事業部門ごとにシステムが乱立し、データ基盤が分断されることは企業にとってよくある課題だ。個別開発されたレガシーシステムが複雑化したまま放置すれば、データへのアクセス性が損なわれるだけではなく、将来的なAI活用のボトルネックにもなりかねない。
生命保険や損害保険を扱うアクサ・ジャパンも、この課題に直面していた。同社は従業員の半数以上が日常的にデータを分析するほどデータ活用の成熟度が高かったが、グループ統合の進展に伴い、個別のデータレイクや運用プロセスが分散・複雑化していたのだ。
そこでアクサ・ジャパンは、データ分析からAIモデルの開発・運用までを一元的に扱えるデータ基盤システム「Databricks」を採用し、データウェアハウスの運用費用を最大60％削減することに成功した。データウェアハウス「Amazon Redshift」やOracle製品で構築された既存システムに対する無理なリファクタリング（全面刷新）を避けた移行プロセスとは、どのようなものか。
複雑なレガシーシステム移行で選んだ「現実的なアプローチ」
アクサ・ジャパンはDatabricksを採用し、社内に分散していたデータ基盤を統合した。Databricks社が2026年8月26日に発表した。データウェアハウスの運用費用を最大60％、ETL（データの抽出、変換、ロード）処理の費用を70％削減した他、開発速度も約40％向上したという。分断されていたレガシーシステムを段階的に集約し、全社的なデータ活用とAI活用に向けたデータ基盤を整備した。
生命保険や損害保険事業を手掛けるアクサ・ジャパンは、保険引受、業務運営、顧客対応など、多様な業務でデータを活用している。従業員の半数以上が日常的にデータ分析を実施するなど、データ活用は進んでいた。一方、グループ統合の進展に伴い、事業部門ごとに個別のデータレイク、レガシーアプリケーション、運用プロセスが存在し、データ基盤が分散・複雑化していた。
アクサ・ジャパンは、データへのアクセス性向上やデータ品質の確保に加え、将来的なAI活用の拡大を見据え、データの集約先としてDatabricksを選定した。選定では、データアクセスやガバナンス機能、費用面に加え、機械学習モデルを継続的に開発、運用、管理するMLOpsへの適合力を評価した。
移行プロジェクトでは、システムを一度に全面刷新するのではなく、段階的な移行を採用した。長年にわたる個別開発で複雑化していたAmazon RedshiftやOracle製品を利用した既存システムについて、無理なリファクタリングを避け、既存の構成をできる限り維持して移行するリフト＆シフト方式で進めた。
具体的には、ソースコードの自動変換を活用して、Oracle製品やデータ連携ツール「Informatica」で実行していた処理を移行した。その上で、「Databricks SQL」と、データ変換処理をSQLで記述・管理するオープンソースツール「dbt」（data build tool）を用いたワークフローへと刷新した。
新基盤への集約によって、データウェアハウスの運用費用を最大60％、ETL処理の費用を70％削減した。レガシーサーバの廃止によって保守・運用の負担も軽減し、開発速度は約40％向上している。
ガバナンス面では、Databricksのデータガバナンス機能「Unity Catalog」を活用し、データへのアクセス権限を一元管理する。部門間のセキュリティを確保しながら、全社で利用できるセルフサービス型の分析環境を整備した。今後は、不正検出や顧客サポートの自動化など、機械学習モデルを活用した機能の運用拡大を進める。
（※）この記事は本多和幸氏と谷川耕一氏によるIT事例メディア「CaseHUB.News」に掲載された「アクサ・ジャパン、データ基盤刷新でウェアハウス費用を最大6割削減 開発速度も向上」（2026年8月27日）を、TechTargetジャパン編集部で一部編集し、転載したものです。
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