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バクラクとAI Agentとデータ基盤と私 / Bakuraku, AI Agents, Da...

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February 17, 2026

バクラクとAI Agentとデータ基盤と私 / Bakuraku, AI Agents, Data Infrastructure, and Me

2026-02-17 に開催された Snowflake AI Data Meetup #1 (https://techplay.jp/event/990613) の登壇資料です。

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February 17, 2026
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Transcript

  1. ⽬次 Agenda 序章 • ⾃⼰紹介 • Snowflake Data Superhero 2026

    やっていき宣⾔ • LayerXの紹介 • バクラクのAI Agent機能の紹介 • 今⽇のトピック • 今⽇の真のトピック
  2. © LayerX Inc. 4 バクラク事業部 BizOps部 データグループ マネージャー 兼 Platform

    Engineering部 SRE Snowflake Data Superhero 2026 🆕 Snowflake九州ユーザー会 主宰 Links 𝕏 civitaspo civitaspo その他 画像を⼊れてね civitaspo (キビタスポ/ きびちゃん) ⾃⼰紹介
  3. © LayerX Inc. 10 会社紹介 すべての経済活動を、 デジタル化する。 Mission ⼈類の未来をより良くする。 そのために私たちは、テクノロジーの可能性を探求し、

    経済活動における複雑で⼤きな課題に挑む。 仕事や暮らしの中にある摩擦が解消され、 それぞれの創造⼒が発揮されている。 そんな希望あふれる優しいデジタル社会を、 未来に残していくために。
  4. © LayerX Inc. 15 バクラクのAI Agent機能 バクラク債権管理、「⼊⾦消込エージェント」を提供開始。⽇々のログイン不 要で⼊⾦確認から消込まで⾃動化 差し戻しゼロへ。バクラク、AIエージェント「AI申請レビュー」をリリース。 AIが⾃社の規程‧ルールに基づき経費精算申請を即時レビュー

    LayerX、「バクラクAIエージェント」の新機能として「領収書分割エージェン ト」を提供開始 AIエージェント「AI明細仕訳」 をリリース。明細OCR×⽣成AIで、明細⾏が多 い‧毎回取引内容が変わる請求書の処理を⾃動化。 - バクラク バクラク経費精算、AIが申請不備を検知‧指摘する「AI申請レビュー」全ユー ザーへの提供開始 〜9割の企業が抱える「⼿戻り」を解消。設定機能アップ デートにより、⾃社規定のAI実装が容易に LayerX、「バクラクAIエージェント」の新機能として「AI勤怠初期設定」を提 供開始 AIが就業規則を読み解き、複雑な有給休暇の付与ルールを⾃動提案
  5. 27 © LayerX Inc. (補⾜)SoR / SoE / SoI AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題

    SoR System of Record • 正本(権威あるデータ源)とし て取引・状態を確定 • 整合性・監査性・変更統制を 最優先 • 例:会計・受発注・人事、マス タDB SoE System of Engagement • 顧客/社員/取引先との接点 (対話・協働)を担う • UX・スピード・柔軟性を優先 (頻繁に変化) • 例:Web/アプリ、ポータル、 CRMフロント SoI System of Insight • データ統合→分析→意思決 定支援→行動へ接続 • BI/MLで予測・最適化・検知を 実装 • 例:DWH/Lakehouse、ダッ シュボード、推薦 ※ うまく原典が⾒つけられなかったので、⾃分で調べて理解してください。あくまで僕の理解だと思ってください。
  6. 30 © LayerX Inc. ③ 再現性の担保が難しくなっている AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題 The State of

    AI 2025 - Bessemer Venture Partners 基礎モデルのパフォーマンスが収束するにつれ、真の差別化要因は単なる精 度ではなく、モデルが環境内でどのように、いつ、そしてなぜ機能するかを 正確に把握することになるでしょう。評価をスケーラブルで説明可能、そし てエンタープライズ対応にできるスタートアップこそが、AI導⼊の次の波を 切り開き、インフラの新たなフロンティアを定義するでしょう。 ☀ Bessemer Venture Partners⽈く
  7. © LayerX Inc. 34 戦略: KIAI(気合) • コンテクストの保存: 「誰がいつ何を」の情報だけ でなく、「なぜ(プロンプト、推論過程、意思決

    定)」をセットで格納する • 運⽤ ◦ SoR分断やコンテクスト⽋損の恐れがある ワークロードを観測し、個別に設計介⼊を⾏ う。 ◦ これまでSoRとして機能してきたシステムの 運⽤者と「どういったデータをどこに格納す るか」事前に決めておく。 ① SoRとそのコンテクストを集約する 課題に対する私たちのアプローチ ※ 運⽤を模索している段階の内容なので、懇親会で話せると嬉しいです。
  8. © LayerX Inc. 35 (閑話休題)Entire.io のアプローチが参考になる • Coding Agent が⽣み出したコードに対して、その

    ⽂脈をコミット履歴に残すアプローチ • shadow branch にコンテクストを残し、主要ブラ ンチの履歴は汚さない設計。 • Semantic Reasoning Layerを提供することで、プ ラガブルな永続メモリをAI Agentに提供できる(と 主張している) ① SoRとそのコンテクストを集約する 課題に対する私たちのアプローチ Entire.io
  9. © LayerX Inc. 39 ④ データの近くで AI Agent / Application

    を動かす環境 課題に対する私たちのアプローチ AI Agent Mini App • 社内の業務効率化アプリケーションや AI Agent機能を持つアプリケーション はSPCSやCortex Agentを積極的に利⽤ していく。 • データをSnowflakeの外に出さず、 SoRには書き込めない周辺情報は Snowflakeへ溜めていく思想