Gerdau：Databricksでデータ処理コスト40%削減、製造DXを加速

Before

Gerdauは123年の歴史を持つブラジル最大の鉄鋼メーカーであり、南北アメリカを代表する長尺鋼の生産企業である。30,000人以上の従業員を擁し、年間1,100万トンのスクラップを再生鋼に変換する。同社は業界で最も低い水準の温室効果ガス排出量（1トンあたり0.86t/CO₂e）を実現しており、2031年までにさらなる削減を目指している。

しかし、デジタル変革の過程で、データインフラの複雑化が深刻な経営課題となっていた。同社は自社開発のオープンソースツール群を構築してきたが、これらは「複雑で断片的、管理が困難」な状態に陥っていた。PythonやSparkの専門知識が必要であり、エンジニアリングチームの負担が大きく、ビジネスサイドでの普及が進まなかった。さらに、リアルタイムデータ処理ができないため、製造ラインの仮想レプリカを構築する「デジタルツイン」ユースケースが停滞していた。

データガバナンスの欠如も深刻だった。統一されたデータ管理システムがなく、異なるチームが重複したデータベースを作成する事態が常態化。データの不整合や不正確さのリスクが高まり、意思決定の質と総所有コスト（TCO）に悪影響を及ぼしていた。製造に必要な正確な化学組成データが適切なタイミングで入手できなければ、大きな損失を招く可能性がある。

AI導入内容

GerdauはDatabricks Data Intelligence Platformを導入し、データ基盤の統合と高度な分析・機械学習ワークロードの実現を目指した。

Delta Lakeによる統合データ基盤

Delta Lakeを基盤とする新しいデータインフラを構築した。これにより、従来の断片化したデータソースが統合され、信頼性の高いデータレイヤーが確立された。Delta Sharingを活用して社内外のパートナーと安全にデータを共有できるようになり、製造・流通エコシステム全体での協働環境が整った。

Photonエンジンによる高速処理

Databricksの次世代エンジン「Photon」を導入し、クエリ処理性能を飛躍的に向上させた。これにより、平均データ処理時間が1.5時間から12分に短縮された。監査や品質管理において日次で処理されるテーブルの処理時間が大幅に削減され、コスト面でも大きな削減効果を生んだ。

Unity Catalogによるデータガバナンス

Unity Catalogを導入し、製造プロセス全体にわたるデータガバナンス基準を確立した。ファイングレインなアクセス制御、データリネージ管理、ユーザーグループ別のアクセス分離を実装。Power BIとの統合により、ビジネスチームが自らレポートやダッシュボードを作成できるセルフサービス分析環境も整備した。

高度なAI・ML活用への道筋

統一されたデータ基盤の上に、予測保守、画像・テキスト分類、生成AIなどの先進的なユースケースを展開している。例えば、LLMを活用したスキルアップ支援アシスタントを開発し、従業員の再教育・スキル向上を支援している。

After

Databricksへの移行により、Gerdauはデータインフラの刷新と組織文化の変革を両立させた。

データ処理コスト：40%削減

複数の自社開発ツールからDatabricksへの統合により、データ処理コストが40%削減された。ストリーミングソリューションの新規開発コストも80%削減され、異なるシステムの管理にかかる人的・金的負担が大幅に軽減された。

データ処理時間：1.5時間→12分

Photonエンジンの導入により、平均データ処理時間が1.5時間から12分に短縮された。リアルタイムデータ処理が可能になり、デジタルツインや組成管理などの重要な安全対策への対応能力が向上した。

データユーザーの急速な拡大

統一されたプラットフォームにより、ペルーやアメリカ合衆国などの海外拠点も含めて300人以上の新規グローバルデータユーザーがオンボーディングされた。ユーザーからは「以前は5〜6つのツールを学ぶ必要があったが、今はDatabricksだけで済む」「MLモデルの作成工数が30%削減された」といった声が上がっている。

ガバナンスと協働の強化

データサイロが解消され、組織全体で一貫性のある正確なデータが利用できるようになった。コンプライアンス要件への適合も強化され、セキュリティ基準と規制への厳格な順守が実現している。Gerdauはデータ駆動型の未来に向けて、ESG戦略やサプライチェーン管理のさらなる高度化を進めている。