ユーザー行動分析に必須：2025年注目のセッションウィンドウ完全ガイド

ストリーミングデータにおけるユーザー行動を効果的に分析するには、適切なウィンドウ戦略を選択する必要があります。従来の固定時間ウィンドウ（タンブリングウィンドウやホッピングウィンドウなど）は、時間を均等なセグメントに分割します。しかし、これらの手法では、現実世界のユーザー行動に本質的に存在するバースト性や不規則性を捉えることができないことが多いのです。この課題に対処するために登場したのが、**セッションウィンドウ**です。これは、固定された時間間隔ではなく、アクティビティパターンに基づいてイベントをグループ化する、より適応的なウィンドウ手法です。

## **なぜセッションウィンドウを使うのか？**

セッションウィンドウは、アクティビティと非アクティビティの期間に基づいてウィンドウを形成することで、ストリーミングデータに対してより正確で洞察的なビューを提供します。主な利点は以下の通りです：

- **柔軟なイベントグループ化：**
    
    非アクティブ期間によって分離されたイベントを動的にクラスタリングし、実際のユーザーやシステムの挙動を正確にモデル化します。
    
- **行動駆動型の分析：**
    
    アプリ利用、クリックストリーム、IoTセンサーデータ、異常検出など、不規則なアクティビティに適しています。
    
- **クエリの簡素化：**
    
    おなじみのウィンドウ関数構文を使って、SQL で直接セッションウィンドウを定義でき、複雑なイベントのグループ化を簡単に行えます。
    
- **より深い洞察：**
    
    固定ウィンドウでは見逃される有意なパターンを捉え、ユーザーの関与やシステム活動への理解を深めます。
    

## **セッションウィンドウとは？**

セッションウィンドウとは、時間的に近接して発生したイベントをひとつのグループにまとめるものです。2つのイベントの間隔が指定された**ギャップ時間**未満であれば、それらは同じセッションに属します。ギャップが長すぎる場合は、新しいセッションが開始されます。

ギャップ時間の選定は非常に重要です。短すぎるとセッションが細かく分断され、連続的なアクティビティが分裂してしまう可能性があります。一方、長すぎると無関係なバーストを結合してしまうリスクがあります。適切なバランスを見つけるには、対象のユースケースに応じた調整が必要です。

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*図：イベントの間隔に基づいてセッションウィンドウがどのように分割されるかを示す例*

このウィンドウ戦略は、クリックストリームやブラウジングセッション、アプリ利用など、アクティビティが一定間隔ではなくバースト的に発生するユーザー行動のモデル化に特に有効です。

## **推奨されるユースケース**

セッションウィンドウは、イベントが可変的な間隔でバースト的に発生するシナリオに最適です。固定時間ウィンドウとは異なり、アクティビティと非アクティビティの期間に基づいてイベントを動的にグループ化します。代表的なユースケースには以下があります：

- **Webおよびアプリ分析：**
    
    任意の時間スロットではなく、実際のクリックやナビゲーション行動に基づいてユーザーセッションを正確に特定します。
    
- **IoTセンサーデータ：**
    
    間欠的なセンサー読み取りをアクティブな動作期間としてまとめ、アイドル状態やオフライン期間は除外します。
    
- **異常検出：**
    
    異常なセッションの長さや非アクティブ期間のギャップを検出し、システムやユーザーの異常を特定します。
    
- **金融市場データ：**
    
    市場イベントに関連する取引アクティビティや注文フローのバーストを捉えます。
    

## **実システムでのセッションウィンドウの使用方法**

RisingWaveでは、セッションウィンドウのセマンティクスを専用のウィンドウ関数フレームタイプ `SESSION` を通じて実装しています。これにより、SQLクエリ構造内で直接セッションを定義・分析することが可能となり、動的に決定されたウィンドウ上で標準的なウィンドウ関数を活用できます。

以下は、ユーザーによる製品閲覧を追跡する `user_views` テーブルの例です：

```sql
-- user_id | product_id | viewed_at
-- --------+------------+---------------------
 1       | 1001       | 2022-07-01 22:00:00
 1       | 1002       | 2022-07-01 22:01:00
 1       | 1001       | 2022-07-01 22:03:00
 1       | 1003       | 2022-07-01 22:10:00 -- 前のイベントから5分以上のギャップ
 2       | 1003       | 2022-07-01 22:05:00
 2       | 1006       | 2022-07-01 22:05:30 -- 前のイベントから5分未満のギャップ

```

次のクエリを使用してセッションウィンドウを計算できます：

```sql
SELECT
    user_id, product_id, viewed_at,
    first_value(viewed_at) OVER (
        PARTITION BY user_id ORDER BY viewed_at
        SESSION WITH GAP INTERVAL '5 MINUTES'
    ) AS window_start,
    last_value(viewed_at) OVER (
        PARTITION BY user_id ORDER BY viewed_at
        SESSION WITH GAP INTERVAL '5 MINUTES'
    ) AS window_end
FROM user_views;

```

このクエリでは、各行に対して `window_start` と `window_end` を計算することで、セッションウィンドウを割り当てます。ユーザーごとにイベントをパーティション分割し、時系列でソートし、5分間のセッションギャップを適用する仕組みです。

5分ギャップ設定の場合、`user_id = 1` の最初の3行はすべて同じセッションに含まれます（ギャップが5分以内）。最後の行は新しいセッションの開始を意味します。`user_id = 2` の2つのイベントは30秒間隔なので、同一セッションとして扱われます。

出力結果は、セッションウィンドウがどのように形成されたかを明確に示します：

```sql
user_id | product_id | viewed_at           | window_start        | window_end
--------+------------+---------------------+---------------------+---------------------
 1       | 1001       | 2022-07-01 22:00:00 | 2022-07-01 22:00:00 | 2022-07-01 22:03:00
 1       | 1002       | 2022-07-01 22:01:00 | 2022-07-01 22:00:00 | 2022-07-01 22:03:00
 1       | 1001       | 2022-07-01 22:03:00 | 2022-07-01 22:00:00 | 2022-07-01 22:03:00
 1       | 1003       | 2022-07-01 22:10:00 | 2022-07-01 22:10:00 | 2022-07-01 22:10:00
 2       | 1003       | 2022-07-01 22:05:00 | 2022-07-01 22:05:00 | 2022-07-01 22:05:30
 2       | 1006       | 2022-07-01 22:05:30 | 2022-07-01 22:05:00 | 2022-07-01 22:05:30

```

## **セッションウィンドウ内でのデータ集計**

セッション境界の割り当てに加えて、RisingWave はセッションウィンドウに対する集計処理もサポートしています。これにより、各セッショングループ内でカウント、合計、ユニーク値などのメトリクスを計算できます。

たとえば、ユーザーセッションごとに閲覧されたユニークな製品数を計算するには、次のようにします：

```sql
SELECT
    user_id, window_start,
    count(DISTINCT product_id) AS n_viewed_product
FROM (
    SELECT
        *,
        first_value(viewed_at) OVER (
            PARTITION BY user_id ORDER BY viewed_at
            SESSION WITH GAP INTERVAL '5 MINUTES'
        ) AS window_start
    FROM user_views
) AS session_data
GROUP BY user_id, window_start
ORDER BY user_id, window_start;

```

このクエリは以下のような結果を返します：

```sql
user_id | window_start        | n_viewed_product
--------+---------------------+-----------------
 1       | 2022-07-01 22:00:00 | 2
 1       | 2022-07-01 22:10:00 | 1
 2       | 2022-07-01 22:05:00 | 2

```

このように、セッション単位でユーザーの行動やデバイスのアクティビティからインサイトを抽出するのが容易になります。

## **セッションウィンドウを始めよう**

RisingWave におけるセッションウィンドウは、現実世界のイベントストリームに見られるバースト的かつ不規則な性質により適合した、柔軟で行動駆動型のウィンドウ手法を提供します。固定時間間隔ではなく、非アクティブなギャップに基づいて動的にウィンドウを定義することで、ユーザーやシステムアクティビティに対する深い洞察を実現します。

リアルタイムイベントストリーム分析において、セッションウィンドウの力を活用する準備はできていますか？

- **今すぐ試す：**
    
    [RisingWave Cloud](https://cloud.risingwave.com/auth/signin/) でフルマネージドな体験を、または [オープンソース版](https://github.com/risingwavelabs/risingwave) を試して自分で実行してみましょう。
    
- **さらに深く学ぶ：**
    
    [**Time Windows ドキュメント**](https://docs.risingwave.com/processing/sql/time-windows) を参照して、セッションウィンドウおよびその他のウィンドウ関数の完全な機能を理解しましょう。