--- title: "導入事例 | grasys（グラシス）" url: "https://www.grasys.io/case-studies" description: "grasys（グラシス）が支援したクラウドインフラとデータ活用の導入事例をご紹介します。" --- ![顧客とクラウドエンジニアが課題解決に取り組む様子](/_astro/case-studies-hero-background.COp0lwfi_1o7AFY.webp) # 事例 お客様が抱えていた課題と、grasys（グラシス）の支援によって得られた成果をご紹介します。 ## お客様の課題と成果 クラウドインフラの刷新、データ活用、運用改善に取り組んだ事例をご覧いただけます。 業種すべての業種IT・デジタルサービスゲーム・エンターテインメントメディア教育建設・社会インフラ広告・マーケティング製造旅行支援領域すべての支援領域クラウド基盤・移行セキュリティデータ分析・AI運用・最適化条件をクリア ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery（bq）、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![上場に向けたAmazon Web Services（AWS）基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAmazon Web Services（AWS）基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAmazon Web Services（AWS）基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud（GCP）移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud（GCP）移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud（GCP）上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storage（GCS）によるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![Google Cloud（GCP）移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud（GCP）移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloud（GCP）への移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAmazon Web Services（AWS）へ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAmazon Web Services（AWS）へ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google Cloud（GCP）からAmazon Web Services（AWS）への移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ![BigQuery（bq）移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery（bq）移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQuery（bq）への移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud（GCP）移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud（GCP）移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloud（GCP）への移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## grasys（グラシス）のエンジニアが支えるシステム規模 3億+ ### エンドユーザー数 4500台 ### 月間VMインスタンス運用実績 200万/秒 ### 1秒間のリクエスト回数 150兆/日 ### データ分析基盤レコード数