2021年 春期 応用情報技術者試験 問6

経営分析システムのためのデータベース設計

P 社は，個人向けのカーシェアリングサービスを運営する MaaS（Mobility as a Service）事業者である。シェアリングのニーズが高い大都市の地区を中心に，500 駐車場で約 2,000 台の自動車（以下，車両という）を貸し出している。P 社には本社のほかに，各地区でのサービス運営を担当する支社が 10 社ある。本社はサービス全体を統括しており，新サービスの企画やマーケティングなどを行っている。支社は貸出管理システムを用いて現場で車両の貸出管理業務を行っている。

本社では，サービス運営状況を多角的な観点でタイムリーに把握して，適切な意思決定を行うために，貸出管理システムのデータをソースとする経営分析システムを構築することになった。本社の情報システム部の Q さんはデータエンジニアに任命され，データサイエンティストである R さんとプロジェクトを推進することになった。

[データソースの調査]

貸出管理システムには，貸出予約及び貸出実績のデータが過去 5 年間分蓄積されている。貸出管理システムのデータモデルの抜粋を図 1 に示す。

利用希望者はあらかじめ P 社の会員になり，いずれかのプランに加入しておく必要がある。プランごとに基本料金（月額），従量料金及び延長料金（いずれも 10 分単位）の単価が決まっている。会員が車両を借りたいときは，P 社のホームページで借りたい日時や駐車場，車種などを選択し，貸出を予約する。貸出や返却の実際時刻が予約時の内容と異なる場合であっても，貸出予約の情報は修正しない。従量料金合計は予約時に指定された貸出予定時間を基に算出する。予約時に指定した返却予定時刻より早い時刻に返却しても，従量料金合計は減算しない。予約時に指定した返却予定時刻より遅い時刻に返却した場合は遅延返却として扱う。遅延返却は後の時間帯に予約している別の会員の迷惑となるので，超過した時間については従量料金よりも高い延長料金によって延長料金合計を算出する。これによって，遅延返却の発生件数（以下，遅延返却発生件数という）の低減を図っている。毎月末に当月の基本料金，従量料金合計及び延長料金合計を合算して，翌月に会員に請求する。

貸出管理システムのデータベースでは，データモデルのエンティティ名を表名にし，属性名を列名にして，適切なデータ型で表定義した関係データベースによって，データを管理している。時刻は TIMESTAMP 型，年月日は DATE 型で定義されている。

また，P 社では KPI の一つとして車両稼働率を重視している。車両稼働率とは，各車両における 1 日当たりの貸出実績時間の割合である。平均車両稼働率の目標データは，表計算ソフトのデータとして，年月日別・駐車場別・車種別に過去 3 年間分が蓄積されており，それ以前のデータは破棄されている。

[業務要件の把握]

P 社の経営企画部では，車両の追加整備計画の立案を検討している。R さんは経営企画部にヒアリングを行い，経営分析システムの業務要件を把握した。業務要件の抜粋を図 2 に示す。

Q さんは，データソースの調査結果を踏まえて，図 2 の業務要件の実現可能性を評価した。その結果，①業務要件の一部は経営分析システムの運用開始直後には実現できないことが判明した。対応方針を経営企画部と協議した結果，業務要件は変更せず，運用開始直後の分析は，実現可能な範囲で行うことで合意した。

[経営分析システムのデータモデル設計]

次に，Q さんは図 2 の業務要件を基に，経営分析システムのデータモデルを多次元データベースとして設計した。多次元データベースの実装には，データモデルのエンティティ名を表名にし，属性名を列名にして，適切なデータ型で表定義した関係データベースを用いることにした。列指向データベースは用いず，データを行単位で扱う行指向データベースを用いることにした。問合せの処理性能を考慮して，データモデルの構造にはa構造を採用した。経営分析システムのデータモデルの抜粋を図 3 に示す。

経営分析システムには，最長で過去 5 年間分のデータを蓄積することにした。年月日の週と曜日は，事前に定義した SQL のユーザ定義関数を用いて取得できる。

[データ加工処理の開発]

貸出管理システムのデータベースから経営分析システムのデータベースへのデータ連携時に，一部のデータを加工する必要がある。Q さんは，データ加工処理用のデータベースを用意し，データ加工を行うバッチ処理プログラムを開発した。図 4 の SQL 文は，そこで用いられている図 3 の貸出表の遅延返却発生件数データを作成するためのものである。ここで，TIMESTAMP_TO_DATE 関数は，指定された TIMESTAMP 型の時刻を DATE 型の年月日に変換するユーザ定義関数である。

バッチ処理プログラムでは，図 4 の SQL 文で作成したデータを貸出表に挿入する際，遅延返却発生件数が 0 件のレコードに対する処理も別途行うようになっている。

SELECT R.貸出予定年月日, R.駐車場ID, R.車種ID, R.会員ID, COUNT(*) AS 遅延返却発生件数
FROM (SELECT Y.貸出予約コード, Y.駐車場ID, Y.車種ID, Y.会員ID,
      TIMESTAMP_TO_DATE(Y.貸出予定時刻) AS 貸出予定年月日, Y.返却予定時刻 FROM 貸出予約 Y) R
      f J.貸出予約コード
WHERE R.返却予定時刻 < J.返却実績時刻
      g

[分析のレスポンス性能の改善]

性能検証を実施したところ，分析対象期間を過去複数年間，時間軸を月別として人気車種及び遅延返却発生件数を分析する場合，種々の分析に時間が掛かり過ぎるので改善してほしいという要望が経営企画部から挙がった。経営分析システムのデータベースのインデックスは既に適切に作成している。分析のレスポンス性能を改善するために，Q さんは②データマートとして集計表を追加した。