エネルギー

最先端のテクノロジーを利用したセキュアなマルチクラウドソリューションやハイブリッドソリューションなど、Google の強力なテクノロジーを活用することにより、急速に変化するアップストリーム、ダウンストリーム、電力会社の市場で競争力を高め、コンプライアンスを確保できます。

インフラストラクチャのモダナイゼーション

ハイパフォーマンスコンピューティングによる探索と生産の強化

Schlumberger、TOTAL、Anadarko などの石油・ガス企業では、コンピューティング需要の増大に伴い、地震探査解釈、回帰分析および分類、高速ベースンモデリングとシミュレーションなどのワークロードをスケーリングするため、Google Cloud を活用します。こうしたワークロードは Google Cloud Platform の活用で数百（数千）のコアを備えたクラスタを含み、瞬時にスケールアップされ、コンピューティングの使用時間（秒数）に基づいて課金されます。

Podo 社は同社の代表的な電気・ガス支払いソリューションのスケーリングにおいて、物理マシンと比較して、わずかなコストでトラフィックの急増に耐えられるよう、Google Cloud の信頼性の高いスケーラブルなインフラストラクチャで再プラットフォーム化を実現しました。Podo 社は Compute Engine で仮想インスタンスをデプロイし、Stackdriver であらゆる段階のプロセスについてロギングとモニタリングを実施しながら仮想マシンの増減を自由に行うことで、変化する需要に適合する柔軟性を備えることに成功しました。

データ管理

サーバーレスデータベースの利用でストレージのコストを削減し、業務を効率化する

Google Cloud は、ストレージのコストを削減し、より詳細な分析情報と価値をもたらし、エンタープライズデータを信頼性、安全性、拡張性に優れた方式で管理するフルマネージドのサーバーレスデータベースと、従来のデータベースからの移行を大幅に効率化するツールを提供します。

たとえば、エネルギー企業が Google のフルマネージドのサーバーレスデータウェアハウスである BigQuery を使用することにより、坑井計画、掘削、生産の全面的な管理、最適化が可能になります。Schlumberger 社は Google の地球物理学の専門家と連携して GCP で同社の地球物理学 DELFI 認知調査と生産（E&P）環境を最適化し、BigQuery に基づいた E&P データレイクをデプロイしました。その結果、このソリューションは 30 TB を超える石油技術関連データで構成される、1 億件以上のデータ項目を処理できるようになりました。従来のデータセンター環境では処理できなかった規模です。

さらに、Cognite 社と Aker BP 社は連携して Google Cloud のスケーラブルなマネージドサービスを利用して複数のプロジェクトに参加し、高度な産業資産管理ソリューションを構築しました。このソリューションは、設備、履歴データ、50 個以上のさまざまなアプリケーションから発生するイベントをリアルタイムで 1 秒に 500,000 件以上監視します。

アプリケーション開発

効率的なエンドツーエンドの開発で生産性を改善

Aker Solutions は技術者の現場での業務を効率化するため、App Engine に作成するアプリケーションファミリー全体を開発しました。このアプリケーションには画像を瞬時に開き、デプロイできる機能が含まれています。また、Cloud Dataflow と Cloud Pub/Sub の活用で何百万ものデータエンティティとドキュメントを取り込んで処理し、これらを瞬時に検索できるようにします。この結果、新たな検索とエンジニアリングアシスタントアプリケーションにより効率性がおよそ 20% アップしました。

同様にポルトガルの公共事業会社である EDP は、同社の顧客用モバイルアプリで発生するデータアクセスに関する問題を解決するため、GCP を選択しました。EDP はデータセンターからの移行後、Google App Engine を使用して問題のアプリをたった 2 か月で作成し直しました。新たなアプリは、自動スケーリングで需要のピークに対応し、メンテナンス期間中でも顧客がデータに接続できるようになっています。

スマートなビジネス分析

統合分析によってプランニングとオペレーションを効率化する

Google Cloud の分析ツールと機械学習ツールを 1 つにまとめた統合スイートを活用することで、エネルギー会社やメーカーは新しい大量のデータだけでなく、従来の膨大なデータからも分析情報を得ることができます。

フランスの公共事業会社である GRDF 社は、ヨーロッパ最大級の天然ガスネットワークを保守しており、Google Cloud を活用して、同社の技術者がスマートフォンで複数の化学製品を識別できるようにしています。同社のカスタムアプリは Google Cloud と Cloud Storage で作成され、あらゆるアングル、距離、構成から撮った何千枚もの製品の写真を分析するため、TensorFlow により Cloud Machine Learning Engine の機能を活用しています。この結果、技術者はコンテナやパッケージの形を識別することで製品を自動的に認識できます。

IoT ソリューション

合理化された IoT データによって地下探査、生産、精製、処理を最適化する

Cloud IoT を利用すると、グローバルに分散したデバイスのデータからビジネス分析情報をリアルタイムで獲得できます。Cloud IoT は、回転機器、生産活動のモニタリング、ESP ポンプによる生産を対象とした予測分析の使用に役立つ統合サービスの包括的なセットです。また、機械学習を使用すると、ペタバイト規模の情報や自然言語のクエリを介してより詳細な分析情報を取得できます。

Cloud IoT Core によって取り込まれたデバイスのデータは Cloud Pub/Sub にパブリッシュされ、ダウンストリームの分析に活用できます。さらに、BigQuery を使用したアドホック分析や、Cloud Machine Learning Engine で高度な分析を簡単に実施して機械学習を適用でき、Google データポータルの多様なレポートとダッシュボードによって IoT データの分析結果を可視化することもできます。

Schlumberger は、ハイパフォーマンスコンピューティングへの重要な投資を行っており、自社の優先プラットフォームとして Google Cloud を選定しました。データのスケーリング、ワークフローの処理、高度なアルゴリズムの使用により、これまでになく速いペースでイノベーションが進んでいます。
Ashok Belani 氏（Schlumberger 社テクノロジー担当エグゼクティブバイスプレジデント）

安全なクラウドを構築する

Google Cloud のセキュリティモデル、世界規模のインフラストラクチャ、革新をもたらす独自の機能は、組織のセキュリティを確保し、コンプライアンスのニーズに応えるのに役立ちます。お客様の信頼を得るため、また規制やポリシーの目標を達成できるように、Google では独立した機関によるセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス管理に関する監査を定期的に実施しています。

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