WPP が AI マーケティングのためにプラットフォームとデータ エンジニアリングを運用化

※この投稿は米国時間 2026 年 8 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

市場の細分化と経済の不安定化が無秩序に進むなか、マーケティングやコミュニケーションの代理店は、クライアントを獲得し、広告費用を最適化するために従来使用してきた人間の直感に頼ることができなくなっています。WPP は、AI を活用して市場動向の変化を把握することで、こうした推測に頼る必要をなくしています。これにより、ブランドは予測の確実性が得られ、市場のスピードに合わせて自信を持って投資できます。これがエージェント型マーケティング システム WPP Open の価値です。

しかし、高度な AI モデルを適用して分析情報を強化する前に、WPP は重要なエンジニアリング上の課題を克服する必要がありました。モデルを構成するマーケティング データが、世界中の数百もの代理店に分散していたのです。このような状況で、AI ツールを効率的かつ安全にデプロイすることはほぼ不可能でしたが、モデルへのアクセスは問題の一部にすぎませんでした。そして、データをモデルに取り込み、クリーニングし、提供するための信頼できる方法を構築するまで、WPP が生成 AI の本当の実力を引き出すことはできませんでした。

この問題を解決するため、WPP は Google Cloud と提携して、統合されたデータ バックボーンとカスタム プラットフォーム エンジニアリング パスを構築しました。現在、WPP はサーバーレス コンピューティング パターンとデータ処理ワークフローを標準化することで、標的型マーケティング キャンペーンを数か月ではなく数日で安全に展開できるようになりました。

サービスベースの集中型データ基盤の設計

この取り組みにおける重要な部分は、データの可用性向上と管理の一元化でした。これを実現するために、WPP は現在の本番環境にサービスベースのプロジェクト構造を採用しました。エンジニアリング チームは、すべてのワークロードを別個のサイロに分離するのではなく、Google Cloud Storage（GCS）と BigQuery を専用の共有データ プロジェクトに一元化すると同時に、コンピューティングと処理のワークロードを異なる処理プロジェクトに分離しました。

この構造により、コアチームのユーザー エクスペリエンスが簡素化され、データ利用者全員が、統合された信頼できる情報源を操作できるようになりました。共有インフラストラクチャには、WPP のさまざまなプロダクト ラインのデータが保存されているため、セキュリティを細部まで厳格に適用することが不可欠でした。同社は個々の GCS バケットと BigQuery データセットのレベルで Identity and Access Management（IAM）制御を直接適用することで、各チームがアクセスを許可されたデータのみを表示できるようにしました。

同時に、さまざまなパートナーからの元データは、未加工の入力データを整理して分離するために、専用の GCS バケットに保存されます。そこから、Managed Service for Apache Spark が Apache Spark のカスタムジョブを実行して、情報をクレンジング、正規化し、標準のコホート定義（SCD）に変換します。WPP のデータ エンジニアリング チームは、サーバーレス アーキテクチャを、パイプライン オーケストレーション用の Kubeflow と組み合わせて利用することで、クラスタ インフラストラクチャの管理でよく発生するオーバーヘッドを回避しました。これにより、ダウンストリームの GCS と BigQuery のレイヤに対するデータ変換ロジックに完全に集中できるようになりました。これらのレイヤが、最終的にオーディエンスとパフォーマンスの AI モデルにデータを提供することになります。

Google Cloud とのコラボレーションが成功したのは、ベスト プラクティスに関する妥協のないプロ意識と、非常に実用的で現実的なソリューションのタイムリーな提供のバランスが取れていたからです。
- WPP、シニア データ エンジニアリング リード、Jonas Dahlbaek 氏

データを統合コホートで標準化

 元データが WPP の処理ゾーンに入ると、プラットフォームによって SCD に変換され、それがフレームワーク全体でキーイング目的で使用されるコア コンセプトになります。これらは、年齢、性別、地域、商品、興味 / 関心の 5 つのキーに基づきます。しかし、これらの基礎となるデータ定義は流動的であり、進化するマーケティングのコンセプトを反映するために継続的に正規化されます。その結果、この統一された構造により、WPP は機密性の高い基礎的な詳細を公開したり、共有識別子に依存したりすることなく、グローバル規模でデータを結合および集計できます。

プラットフォームのコア処理エンジンは、包括的な可視性とコンプライアンスを確保するために、型安全性を備えた Scala で構築されました。このカスタム フレームワークは、データの変換方法を厳密に制御するとともに、キュレートされたデータセット内のすべてのデータポイントをその起源までたどれることを保証しながら、ソースの完全なトレーサビリティを本質的にサポートします。データ サイエンティストと監査担当者は、モデルにどのような情報が入力されるかを正確に把握する必要があるため、これはエンタープライズ AI アプリケーションを構築する際に重要なレベルのトレーサビリティです。ただし、WPP はそれと並行して、全社的なデータ ガバナンス自動化のために、将来的に Google Cloud Knowledge Catalog に移行する準備も進めています。

Google Cloud との連携は、エンジニアリングの取り組みを迅速化、標準化するうえで非常に役立っています。大量の断片化されたデータが日々課題となる環境においては、適切なインフラストラクチャの存在が AI 時代に成功を収めるために最も重要であり、社内の開発者と AI マーケターの双方に役立ちます。- WPP、OI および Google パートナーシップ担当プロダクト マネージャー、Suleman Khan 氏

エンタープライズ ソフトウェア ライフサイクルの標準化

これらのステップをすべて実施しても、データの処理は WPP にとってまだ課題の半分にすぎません。同社のプラットフォーム エンジニアリング チームは、アプリケーションを提供し、基盤となるインフラストラクチャを管理するために、再利用可能な継続的インテグレーションと継続的デプロイ（CI / CD）のテンプレート スイートを GitLab で開発し、一元化しました。これにより、WPP は個々の開発チームの認知負荷を軽減するとともに、すべてのデプロイが厳格な全社的セキュリティ基準を満たすようにしました。

これらのテンプレートは、さまざまなエンタープライズ ワークロードを自律的に管理します。テンプレート スイートには、フルスタックのウェブ アプリケーション、データのバッチ処理、スケジュール設定されたパイプライン用の汎用 Cloud Run テンプレートが含まれています。また、マルチステージ ワークフロー用のデプロイ専用テンプレートと、イベント ドリブン マイクロサービス用の Cloud Run functions デプロイ テンプレートも含まれています。

再ビルドなしのプロモーションの実装

本番環境でコンテナ イメージを再ビルドすると、不必要なリスクや構成ドリフトが発生する可能性があります。WPP は、環境の整合性を維持するために、「一度のビルドで何度でもデプロイする」手法を採用し、IAM ロジックと Google Cloud Artifact Registry の構成をプロジェクト間で適用しました。

このプロセスでは、開発者が開発環境でコンテナ イメージを構築してテストします。これらの不変のコンテナ イメージは、検証後にそのまま本番環境にプロモートされます。この再構築不要のプロモーションにより、デプロイ ステージ間で完全な整合性が確保され、本番環境での予期しない動作がなくなります。CI / CD テンプレートは、段階的なトラフィック移行も容易にします。これにより、チームは完全なロールアウトを開始する前に、トラフィックのごく一部を新しいリビジョンにルーティングできるようになりました。

不変のデプロイ、追跡可能なデータ、揺るぎない信頼。AI に何が入力されるかを正確に把握できれば、光の速さでリリースできます。- WPP Media、DevOps（I&P）担当アソシエイト ディレクター、Ranjith K Poldas

セキュリティとインテリジェント ネットワーキングの自動化

この最新式のアーキテクチャでは、エンタープライズ セキュリティが WPP の基盤となるイネーブラーとして機能するため、同社は Wiz のセキュリティ スキャンを CI / CD パイプラインの push 前のフェーズに直接統合し、コードがマージされる前に脆弱性を検出できるようにしました。また、Google Cloud Identity-Aware Proxy を利用して、社内アプリケーション全体にゼロトラスト アクセスを適用しました。

運用をさらに簡素化するために、WPP はインテリジェントな Virtual Private Cloud（VPC）ロジックを盛り込んだテンプレートを採用しました。この構成では、以前の VPC コネクタと最新のダイレクト VPC アクセスの間でネットワークの競合が自動的に特定され、解決されます。このネットワーキングの自動化により、デプロイの失敗が防止され、リリース サイクルが加速されます。

運用の健全性をモニタリングして ROI を促進

復元力のあるプラットフォーム基盤には詳細なオブザーバビリティが必要であるため、WPP のエンジニアリング チームは現在、デプロイ頻度のみに頼らずに、厳格な運用指標をモニタリングしています。チームは、4xx と 5xx のエラー率とともに、p50、p95、p99 のパーセンタイルでリクエストのレイテンシを追跡しています。また、コンテナの起動時間をモニタリングしてコールド スタートを軽減するとともに、CPU とメモリの全体的な使用率を追跡しています。この詳細レベルにより、データ パイプラインとサーバーレス インフラストラクチャの両方で、常に高い可用性が維持されることになります。

「データ エンジニアリング、プラットフォーム インフラストラクチャ、AI 統合にまたがる複数の複雑なワークストリームにわたって、これほど大規模な変革を推進するには、単なる連携以上のもの、つまり深い相互信頼が必要でした。Google Cloud と WPP は真のパートナーとして連携し、プロダクション レディなプラットフォーム機能を予定どおりに実現しました。」Google Cloud、プログラム マネージャー、Yang Yue

WPP は、このスピード感でデータと AI スタックを運用化することで、高度なワークロードに必要なインフラストラクチャを実現しました。そのビジネス インパクトは明らかで、数値化も可能でした。この二重の基盤を構築することで、同社はクリエイティブと戦略にかかる時間を 4 週間からわずか 3 時間に短縮しました。また、制作効率が 70% 向上し、コンテンツ量が 33 倍に増え、キャンペーンの投資収益率が 2.8 倍に向上しました。まとめると、WPP は Google Cloud と提携して、幅広いプロダクトとツールのスイートを実装することで、短期間で高い ROI を実現し、全社的に生産性、効率性、信頼性、セキュリティを向上させることができたのでした。

- テクニカル ソリューション コンサルタント、Utkarsh Bhardwaj

- 戦略的クラウド エンジニア、Prabha Arya