DX実践！～ビジネスアジリティ向上とマイクロサービス技術GraphQLの活用～（NTTデータテクノロジーカンファレンス 2020 発表資料）

© 2020 NTT DATA Corporation
NTTデータテクノロジーカンファレンス 2020
DX実践！～ビジネスアジリティ向上とマイクロサービス技
術GraphQLの活用～
2020年10月15日株式会社NTTデータ
C&P事業部長田武徳デジタル技術部山田真也

2
プロフィール～長田武徳～
氏名：長田武徳（おさだたけのり）
所属：ITサービス・ペイメント事業本部
カード&ペイメント事業部デジタルペイメント開発室
業務：自組織のDX推進リーダ（DXアドボケイト）
保有資格：
Certified SAFe® Consultant

3
プロフィール～山田真也～
氏名：山田真也（やまだしんや）
所属：デジタル技術部 Agileプロフェッショナル担当
課長代理
業務：
• クラウドネイティブ、マイクロサービスの普及展開
• アジャイル開発プロジェクトの支援
保有資格：
Certified SAFe® Consultant Certified Kubernetes Administrator

© 2020 NTT DATA Corporation 4
目次
1. 事業部の紹介
2. デジタルペイメント開発室でのDX取組紹介と実践上の課題
3. ビジネスアジリティを支えるための技術（GraphQL）の活用方法
4. チームをスケールアウトしながらアジリティを向上するための工夫
5. まとめ

【質問】
DX (Digital transformation)に関する
取組状況をどのような状況でしょうか？
A. 実行中（プロジェクト進行中）
B. 検証中（PoC等）
C. 検討中（情報収集など）
D. 未検討

事業部の紹介
6

7
カード&ペイメント事業部の紹介
稼働時間:
24時間
365日
EC
センタ間
接続 POS
決済端末
2,000 社
85万台
3,000 社
クレジットカード
120 社
金融機関
200 社
国外の
銀行/金融機関
グローバル
月間処理件数:
9億件
当事業部は、CAFISを中心として決済システムを提供。代表となる
CAFISは1984年から稼働する国内最大規模の決済ネットワークである
参考URL https://solution.cafis.jp/

8
デジタルペイメント開発室の紹介
当担当は、DX実現のための組織であり、大きく4つの分野に取り組む。
本日は、事業運営プロセスに関する取組を中心に発表
価値創造サービス提供
事業運営
プロセス
商品開発
プロセス

9
【参考】Scaled Agile Framework® (SAFe® ) とは？

10
【参考】Scaled Agile Framework® (SAFe® ) とは？
ビジネスアジリティを実現するフレームワーク。
世界で最も活用されているビジネスアジリティ実現の基盤となるフレームワークである。
リーン、アジャイル、DevOps の原則、プラクティス、コンピテンシーを組み合わせた実
証済みのフレームワークです。役割毎の教育カリキュラムが用意され、グローバルの
パートナーネットワークとコミュニティでビジネスアジリティ実現を支援する。
URL:https://www.scaledagile.com/jp/

【回答】
DX (Digital transformation)に関する
取組状況をどのような状況でしょうか？
A. 実行中 B. 検証中 C. 検討中 D.未検討

デジタルペイメント開発室での
DX取組紹介と実践上の課題
12

13
DX推進における課題と対策（2025年の崖より抜粋）
経産省の「2025年の崖レポート」から、DX推進における
課題と対策をご紹介
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_02.pdf
課題
 各事業の個別最適化を優先しシス
テムが複雑となり、企業全体での
情報管理・データ管理が困難
対策（一例）
 マイクロサービスにより細分化し、
アジャイル開発方法により段階的に
実施するアプローチも考えられる

14
事業運営の全体像
※出典：MBAオペレーション戦略
事業運営とはサービス提供に関わる全プロセスの総称である。
CRM/SCMといったシステムとなりデータは分断されがちである

15
エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために
Process
People
Technology
1. 経営/組織/開発のアジャイル化
2. 価値探索～価値提供までの高速化
1. 組織のエンジニア、チームのスケール
2. クロスファンクショナルチーム
3. ドメイン（サービス）ごとにチームを構成
1. マイクロサービスアーキテクチャの採用
※高パフォーマンス組織は、人の増加に伴いデプロイ数も増加
2. クラウドネイティブ技術、DevOpsの採用

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アーキテクチャ概要
DB DB DB DB データ層
DB
CRM
SCM
調達
研究
開発
管理
スタッフ AP層
API連携
メンバ管理
OKR
受入
見積/発注
PJ管理リリース
顧客管理
技術調査
一定のサイズでサービス分割し、サービス間はAPI連携により、
データの一貫性を保ちつつ、連携できるようにしている

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調達
具体事例の紹介
SCM
PJ管理
体制管理
契約データAPI
メンバ情報取得API
見積/発注
管理
スタッフ
メンバ管理
コスト管理

18
実践上の課題感
課題
1. 開発に時間をかけすぎると検証/価値提供からのフィードバック反映に時間がか
かる（利用後にわかることも多い）
2. エンジニア、チームをスケールする際に、アジリティを損なうボトルネックに直面する

ビジネスアジリティを支えるための
技術の活用方法
～ GraphQL ～
19

20
GraphQLとは？
 型システム、APIのクエリ言語（読み込み、書き込み）
 サーバサイドのランタイム
 静的な検証、型イントロスペクション
GraphQLの特徴
Android
iOS
Web
Database
NoSQL
Microservices
フ
ロ
ン
ト
エ
ン
ド
バ
ッ
ク
エ
ン
ド

21
充実したエコシステム
サーバ、クライアント、ツール、ライブラリ、PaaS、
CDN Edgeなど、GraphQLを利用するためのエコシステムが充実
※Java、Node.js等で
ライブラリ(エンジン)を提供
＋
※Spring Boot向けライブラリ

22
GraphQLの利用例～シナリオの要件～
シナリオの要件
 社員情報（名前など）を取得
 社員が所属する組織名を取得
 社員が所属する組織で提供するプロダクト名を取得
 社員が所属する組織が契約している顧客名を取得
シナリオをベースにどのようにGraphQLが利用されるかを説明

23
【参考】REST APIでは？
リクエスト対象APIの例
 /staffs (社員情報)
 /organizations (組織情報)
 /products (プロダクト情報)
 /contracts (契約情報)
 /customers (顧客情報)
必要な処理の例
1. 「社員情報」取得。社員が所属する組織
IDを取得
2. 組織情報IDから「組織情報」、「プロダクト
情報」、「契約情報」取得。契約情報に紐
づく顧客IDを取得
3. 契約に紐づく全「顧客情報」取得
REST APIでは、取得したい情報が多岐に渡る、複雑になると、
情報取得に必要な処理が多くなってしまう・・・

24
GraphQLの利用例～ GraphQL API ～
query {
staff(id: “12345") {
name
organization {
name
products {
name
}
contracts {
customers {
name
}
}}}}
リクエスト
{
"data": {
“staff": {
“name": “yamada",
“organization": {
“name": “agile pro”,
“products”: [
{ “name”: “altemista cloud” },
{ “name”: “MLOps” }, …
],
“contracts”: [{
“customers”: [
{ “name”: “digital payment” },
…
]}}]}}}
レスポンス

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GraphQLの利用例～ GraphQL API ～
query {
staff(id: “12345") {
name
organization {
name
products {
name
}
contracts {
customers {
name
}
}}}}
リクエスト
{
"data": {
“staff": {
“name": “yamada",
“organization": {
“name": “agile pro”,
“products”: [
{ “name”: “altemista cloud” },
{ “name”: “MLOps” }, …
],
“contracts”: [{
“customers”: [
{ “name”: “digital payment” },
…
]}}]}}}
レスポンス
REST APIやその他のWebサービスと比較して
※シンプルなAPIだけの場合、適さない場合もある
 効率的、堅牢、フレキシブル
 クライアントが必要なデータの構造を定義可能
 必要なデータのみ返却可能

26
GraphQLの実装例
const typeDefs = `
type Query {
info: String!
feed: [Link!]!
}
type Link {
// omit
}
const resolvers = {
Query: {
info: () => {} // call API, database, etc
feed: () => {} // call API, database, etc,
},
Link: {
// omit
}
}
const server = new GraphQLServer({
typeDefs,
resolvers,
})
server.start(() => console.log(`start`))
GraphQLのAPIを定義。「info」のAPIは文字
列を返却し、「feed」のAPIはLink型で返却
それぞれのAPIが呼び出された際に、データを取
得するための処理を記述
サーバにAPI定義、データ取得処理を設定し、
サーバを起動
引用：https://www.howtographql.com/graphql-js/1-getting-started/
注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、
利用するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。

27
【再掲】実践上の課題感
課題
1. 開発に時間をかけすぎると検証/価値提供からのフィードバック反映に時間がか
かる（利用後にわかることも多い）
2.

28
ビジネスアジリティを高めるための方法論
価値探索
１開発
２検証
３価値提供
4
システム
デモ
仮説
設定
仮説
検証
ビジネス効果に対する仮説(KPI/ビジネスプロセス)を元に
開発を進め、高速にフィードバックを取り組んでいく必要がある
フィードバック
フィードバック

29
GraphQLを導入する効果
導
入
前
導
入
後
UI/UXの改善に伴い必要な対応
 フロントエンドの改修
 フロントエンドの画面に合わせたAPIを提供
するサーバ（BFF）の改修も必要
UI/UXの改善に伴い必要な対応
 フロントエンドの改修のみ
ユーザ、カスタマのフィードバックを高速化できる

30
サービス性検証時の現実
価値探索
１開発
２検証
３価値提供
4
× N回
サービス性検証時の課題
価値探索→開発→検証の期間を短くし、いち早く価値提供することが求められる。
しかし、要件が柔らかく場合が多く、検証までのサイクルを数回繰返し必要となり、
開発にN回分の時間がかかり価値提供までの時間がかかる
X Days
例) X=10日, N=3回
→30日 = 約1.5ヶ月

31
サービス性検証の効率化
価値探索
１設定
２検証
３価値提供
５
× N回
開発
４
× １回
「Hasura GraphQL Engine」は、
GUIで設定するだけで、GraphQL
APIを数分で構築可能。
検証までの時間を削減可能
最も時間のかかる開発を繰り返さないことで、
価値提供までの時間を大幅に削減できる
X Days
Y min
例) X=10日,Y=20分,
N=3回
→10.1日 = 約0.5ヶ月

チームをスケールアウトしながら
アジリティを向上するための工夫
32

33
【再掲】実践上の課題感
課題
1.
2. エンジニア、チームをスケールする際に、アジリティを損なうボトルネックに直面する

34
【再掲】エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために
Process
People
Technology

35
【再掲】エンタープライズ規模でビジネスアジリティを高めるために
Process
People
Technology
SAFeと上述した方法で対応
実現しようとすると、課題が発生
→次ページ以降で説明

36
GraphQLの技術を活用する際に直面する問題
組織系ドメイン
プロダクト系ドメイン
顧客系ドメイン
社員情報
プロダクト
情報
顧客情報
社員情報
プロダクト情報
顧客情報
マイクロサービスアーキテクチャ
1. 他チームとのソースコードの競合、不整合
2. リリースタイミングのズレ等による、リリースまでのリードタイム増加
エンジニアのスケール、マイクロサービス化しても、アジリティを損なってしまう・・・

37
GraphQLの技術を活用する際に直面する問題
社員情報
プロダクト
情報
顧客情報
社員情報
顧客情報
マイクロサービスアーキテクチャ
1. 他チームとのソースコードの競合、不整合
2. リリースタイミングのズレ等による、リリースまでのリードタイム増加
エンジニアのスケール、マイクロサービス化しても、アジリティを損なってしまう・・・
チームをスケールアウトするために必要な工夫
GraphQLの特性上、一つのサーバにてAPIを提供する。そのため、マイクロサービ
スや複数チームで開発する際は下記の工夫が必要となる
 ソースコードへの競合の回避
 リリースタイミングのズレによる待ち時間のリードタイム抑制

38
Apollo Federation / Gatewayによる分散化
 複数GraphQL APIを合成(Federation)し、一つのAPIとして
提供する仕組み、ツール。マイクロサービスの価値を高める
 Apollo Gateway経由で合成したGraphQLを提供
Apollo Federation / Gatewayとは？
社員情報
プロダクト
情報
顧客情報
社員情報
顧客情報
APIを合成

39
Apollo Federation / Gateway のAPI合成例 1/2
const typeDefs = `
type Organization @key(fields: “id”) {
id: ID!
name: String!
} `
const resolver = {
Organization: {
__resolveReference({ id }) => // getting data
}
}
const typeDefs = `
type Contract {
id: ID!
name: String!
description: String!
}
extends type Organization @key(fields: “id”) {
id: ID! @external
contracts: [Contract]
}
`
 組織系ドメインで必要なAPI定義のみ記述
 キー項目、及びキー項目を基にデータ取得する
処理を記載し、Getewayにメタデータを連携
 契約系から組織系のGraphQLスキーマを
（Javaクラスの様に）拡張することが可能
 ドメイン毎の関心事を分離可能
注）実装言語、利用ライブラリ、ツールなどで異なるため、利用
するライブラリ等のドキュメントを参考されたい。
組織系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例
契約系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例

40
const typeDefs = `
type Organization @key(fields: “id”) {
id: ID!
name: String!
} `
const resolver = {
Organization: {
__resolveReference({ id }) => // getting data
}
}
const typeDefs = `
type Contract {
id: ID!
name: String!
}
extends type Organization @key(fields: “id”) {
id: ID! @external
}
`
 組織系ドメインで必要なAPI定義のみ記述
 キー項目、及びキー項目を基にデータ取得する
処理を記載し、Getewayにメタデータを連携
 契約系から組織系のGraphQLスキーマを
（Javaクラスの様に）拡張することが可能
 ドメイン毎の関心事を分離可能
組織系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例
契約系ドメイン／チームのGraphQLサーバの実装例
Gatewayを通して、クライアント／フロントエンドからは
下記のようにAPIを合成して取得できる
type Organization {
id: ID!
name: ID!
}
type Contract {
id: ID!
name: String!
}

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const gateway = new ApolloGateway({
serviceList: [
{ name: ‘organizations', url: ‘xxx' },
{ name: ‘contracts’, url: ‘yyy’ }
],
});
// Launch Server
const server = new ApolloServer({
gateway,
// omit
});
server.listen().then(({ url }) => {
console.log(`start…`);
});
 合成対象のGraphQLサーバのエンドポイント
（例：組織、契約）を指定
Gatewayサーバの実装例

まとめ
42

43
まとめ
DXに関する技術やプロセス等のご質問は、
Ask the Speakerでお気軽にどうぞ！
※今回ご紹介していないことでもOKです
GaphQLで検証、価値提供までのプロセスを高速化
1
2 Apollo Federationにより、スケールを支援
DXの事例を通して、ビジネスアジリティを高める一つの技術である
GraphQLをピックアップして紹介しました

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