ClickHouse、Vibe.co の広告インプレッション分析事例を公開

ClickHouse は 2026年6月25日、Vibe.co が Connected TV 広告インプレッションの分析を ClickHouse Cloud で拡張した事例を公開しました。

要点

• Vibe.co は広告インプレッションデータを Postgres から ClickHouse Cloud へ移しました
• データ量は100GB規模から2TB規模へ拡大したと説明されています
• 大きな再設計なしに分析基盤を拡張した点が焦点です
• 広告、計測、リアルタイム分析の運用判断に関係します

今回のブログ記事で語られていること

今回の ClickHouse の記事は、Connected TV 広告を扱う Vibe.co のデータ基盤事例です。公式説明では、Vibe.co が Postgres で扱っていた広告インプレッションデータを ClickHouse Cloud に移し、100GB規模から2TB規模へ拡大しても大きな再設計なしに運用できたことが紹介されています。広告分析では、表示回数、配信先、時間帯、キャンペーン、視聴者セグメント、成果指標など、多数の軸でデータを切り替えながら確認する必要があります。データ量が増えると、行指向の業務データベースだけでは、集計や探索の負荷が重くなりやすいです。

この事例の読みどころは、Postgres を否定している点ではなく、利用目的ごとに基盤を分ける判断です。Postgres はアプリケーションの状態管理やトランザクション処理に強い一方、広告インプレッションのような大量イベントを多角的に集計する用途では、列指向の分析基盤が合う場合があります。ClickHouse Cloud を使うことで、アプリケーションの中心を保ちながら、重い分析クエリを別の基盤へ逃がす構成が取りやすくなります。

Vibe.co のような広告技術の現場では、分析の遅さが意思決定の遅さにつながります。キャンペーンの異常、配信面の偏り、在庫や成果の変化を素早く見られないと、広告費や顧客体験に影響します。今回の記事は、データ量が増えたときに「既存データベースをさらに太らせる」のではなく、分析専用基盤へ段階的に移す選択肢を示しています。

実務では、移行前にデータの鮮度、クエリの種類、取り込み遅延、費用、権限、既存レポートとの互換性を確認する必要があります。特に広告分析では、数値の定義が変わると業務判断が変わるため、移行後も同じ指標が再現できるかを検証したいです。

今回のブログ記事が関係する人

この事例は、広告配信、計測、キャンペーン分析を担当するデータチーム、広告技術チーム、プロダクト分析チームに関係します。Postgres 上の分析負荷が重くなっている組織も確認したい内容です。

実務で確認したいポイント

• Postgres に残す処理と ClickHouse Cloud へ移す分析処理を分ける
• 主要な広告指標が移行前後で一致するか確認する
• 取り込み遅延、集計時間、費用、運用監視を比較する
• 広告運用チームが必要な粒度で探索できるかを検証する

結局、今回のブログ記事をどう読むべきか

この事例は、イベント量が増えた広告分析を専用の分析基盤へ逃がす判断材料です。既存データベースを限界まで使う前に、用途ごとの基盤分離を検討したいチームに関係します。