攻めと守りを両立するデータ基盤 〜中央集権型からデータメッシュへの道のり〜

freee 技術の日 2026のセッション資料です。

Transcript

2. 攻めと守りを両⽴するデータ基盤 〜中央集権型からデータメッシュへの道のり〜 ⻄ 朋⾥ 2026年10⽉3⽇
3. データマネジメントチーム マネージャー 西 朋里 2021年4⽉に新卒でfreeeに⼊社。 データ基盤チーム、セキュリティチームを経験し、 データマネジメントチームを⽴ち上げる。
4. データ基盤ってなんだろう？ いろんな場所で⽣まれるデータを、必要なところに安全に届ける仕組みのこと 分析‧レポート freeeのプロダクトのデータ データ / AI プロダクト 営業、マーケティング データ基盤 DX / オペレーション 社内業務 この仕組みをベースに、データ利活⽤とガバナンスを促進するのが「データマネジメント」
5. 欲しいデータ、すぐに使えてますか？
6. データはすぐに使えない データを使うためには、ガバナンスの課題に直⾯する データ利⽤の需要 データガバナンスの課題 AI Agent / MCP にデータ⾒せたい 誰がどこまで利⽤できるか、ガードレールが必要 プロダクトにデータを組み込みたい Agentが何を読んだか、⾜跡を追える必要がある 外部パートナーとデータ共有したい 社外に出せる範囲とリスクをどう管理するか データ使って欲しいけど ガバナンスも維持しないと...
7. その結果、データ部署に負荷が集中する 部署A 依頼がすべて中央に来る ⼀律の権限では、部署ごとの要件に合わない 部署B データがすぐに使えない 部署C データ基盤
8. freeeが採った選択 ドメイン単位にデータ管理、利⽤を分けて繋ぐようにしよう before after 中央にデータを1つ集める 各ドメインがデータを持つ 中央集権型 → データメッシュ
9. データメッシュとは データを集める場所を1つにせず、ドメインごとにデータを持って必要な相⼿と繋ぐ 各事業部⾨（ドメイン）が独⽴してデータを管理‧提供する分散型データアーキテクチャ ハブを仲介してデータをメッシュ形式でやりとりする ドメインA 担当部署 データ利⽤ケース1 ドメインA データ基盤 ハブ ドメインB 担当部署 ドメインB データ基盤 データ利⽤ケース2
10. データメッシュで攻めと守りを両⽴する 攻め → 各ドメインがデータ基盤を運⽤し、ハブ経由で利⽤範囲を広げる 守り → ハブを通して横断的にデータ共有を制御、危険な利⽤はハブで遮断する ドメインA 担当部署 データ利⽤ケース1 ドメインA データ基盤 ハブ 共有しない ドメインB 担当部署 ドメインB データ基盤 危険なデータ利⽤
11. freeeではGoogle Cloud上にデータメッシュを構築 BigQueryをドメインごとに分離 DWH 環境 BigQuery プロダクト データ基盤 BigQuery ビジネスデータ基盤 BigQuery データハブ BigQuery Sharing データ分析環境 BigQuery 社内 データ基盤 広告分析環境 BigQuery BigQuery BigQuery Sharingをハブとしてデータを共有する エンジニア アナリスト マーケター
12. 詳細なアーキテクチャは過去の登壇資料をご覧ください https://developers.freee.co.jp/entry/2025/08/22/144426 本⽇はこのアーキテクチャを実現するまでの道のりについてお話しします
13. データメッシュへの道のり 1. ⼟台作り Google Cloudの環境整備 ガードレール作り 2. ドメイン環境の⽴ち上げ ビジネス、プロダクトなど 専⽤のデータ環境を構築 3. 現在 4. 未来 各ドメインの移⾏‧⾃⾛ ⾃動データアクセス制御 企画から数年がかりでデータメッシュを構築
14. 1. ⼟台作り 統制の⾒直し データメッシュの⼤枠構築 Google Cloud上で機微情報を扱えるように、 権限の棚卸しとガードレールの設置 メッシュの⼟台となる仕組み作り 各データ基盤を繋ぐハブとネットワークを構築 社内制度でセキュリティチームに留学し 上記の統制に着⼿ Google Cloud と協⼒してアーキテクチャを検討 試作を重ねて形にした ⚠ 詰まったところ 泥臭い権限の棚卸し 社員のGoogle Cloudの利⽤実態を1つずつ確認 ⚠ 詰まったところ 当時はTerraform Providerが未対応 Google Cloudの仕様‧制約に悩まされることに
15. 2. ドメイン環境の⽴ち上げ アナリスト専⽤環境の⽴ち上げ 先⾏して分析チームの環境を⽴ち上げ ハブ経由でデータを使う形を まず1チームで成⽴させる 「この仕組みに乗れば、安全にデータを使える」 この実績を、まず1つ作る ⭐ なぜアナリストを先⾏させたか 最もデータを使っていて 利⽤ケースのインパクトが⼤きかったから 各ドメイン環境の⽴ち上げ 各ドメインを持つエンジニアとペアプロを⾏い 各チームで開発‧運⽤を回せるように イネーブリングを実施 ⭐ イネーブリングのポイント 作って渡すのではなく、⼀緒に作って運⽤ごと譲渡 最初は毎⽇ミーティングを実施して、⼀緒に進める
16. 3. 現在 各ドメインが⾃分のデータ基盤を運⽤し、ハブ経由で様々な利⽤ケースを実現 利⽤ケース データマネジメントチーム プロダクトデータ基盤 ハブ ビジネスデータ基盤 社内データ基盤 分析‧レポート AI プロダクト DX / オペレーション 必要なデータをハブから共有することで 安全なデータ利⽤が可能になる
17. 4. 未来 AI Agentを使った⾃律的なデータ制御を⽬指す データの内容から自動でアクセス制御を実施 プロダクトデータ基盤 AI Agent 利⽤ケース ハブ ビジネスデータ基盤 社内データ基盤 分析‧レポート AI プロダクト DX / オペレーション
18. まとめ freee はデータメッシュでデータ利活⽤とガバナンスを両⽴する 道のりから得た学び ① みんなが使う基盤だからこそ他部署の⼒を借りる ② 必要ならチームから⾶び出して動く ③ ⼀気に変えない。先⾏事例を作り、順に広げていく