バクラクのデータ基盤の現在地 / bakuraku-data-platform-202509

2025/09/02開催の『事業にディープダイブするデータエンジニアリングミートアップ』の登壇資料です。

- イベントページ: https://layerx.connpass.com/event/363618/
- LayerX採用サイト: jobs.layerx.co.jp

Transcript

1. © LayerX Inc. バクラクのデータ基盤の現在地 2025/09/02 @civitaspo 事業にディープダイブするデータエンジニアリングミートアップ
2. ⾃⼰紹介
3. © LayerX Inc. 3 バクラク事業部 BizOps部 データグループ TechLead 兼 Platform Engineering部 SRE Snowflake Squad 2025 Snowflake九州ユーザー会 主宰 SNS 𝕏 civitaspo civitaspo その他 画像を⼊れてね civitaspo （ｷﾋﾞﾀｽﾎﾟ/ きびちゃん） ⾃⼰紹介
4. 会社紹介
5. 5 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSとAI DXの事業を展開 事業紹介 バクラク事業 企業活動のインフラとなる業務を 効率化するクラウドサービス Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 社内のナレッジやノウハウをデータ ベース化するAIプラットフォーム AI SaaSドメイン AI DXドメイン
6. © LayerX Inc.　 6 「バクラク」シリーズラインナップ 債務管理（⽀出管理） 債権管理（⼊⾦管理） 法⼈カードの発⾏‧管理 ‧年会費無料で何枚でも発⾏可 ‧カード利⽤制限で統制を実現 ‧通常1%以上の還元 稟議‧⽀払申請 ‧AIが⾒積書‧請求書を５秒でデータ ‧スマホからも申請‧承認OK ‧柔軟な通知設定‧承認の催促機能 勤怠管理 ‧直感的UIで従業員の負担を軽減 ‧Slack連携で打刻や⾃動リマインド可能 ‧わかりやすい残業 / 休暇管理レポート 経費精算 ‧AIが領収書を5秒でデータ化 ‧スマホアプリとSlack連携あり ‧領収書の重複申請などミス防⽌機能 請求書発⾏ ‧帳票の⼀括作成も個別作成も⾃由⾃在 ‧帳票の作成‧稟議‧送付‧保存を⼀本化 ‧レイアウトや項⽬のカスタマイズも可能 ‧AIが請求書を５秒でデータ化 ‧仕訳 / 振込データを⾃動作成 ‧電帳法‧インボイス制度にも対応 帳票保存‧ストレージ ‧スキャナ保存データも直接取込  ‧AI-OCRが⾃動読取＆データ化 ‧[取引先][取引⽇][取引⾦額]での検索 ‧AI活⽤の消込機能で⼊⾦消込をラクに ‧取引先へリマインド/未⼊⾦督促を半⾃動化 ‧売上仕訳‧⼊⾦仕訳も柔軟に作成
7. 今⽇の発表の⽬的
8. © LayerX Inc. 8 • バクラクのデータ基盤の現状を知ってもらう • バクラクのデータ基盤の課題を知ってもらう • 「私の活躍できる場所がありそうだな」 と思ってもらう • jobs.layerx.co.jp にアクセスしてもらう • それ以降はわかるよね...???(ΦωΦ)ﾌﾌﾌ… 今⽇の発表の⽬的
9. © LayerX Inc. バクラクのデータ基盤の現在地 2025/09/02 @civitaspo 事業にディープダイブするデータエンジニアリングミートアップ
10. © LayerX Inc. 10 昨年始めたBigQueryからの移管が終了間近 → 次のフェーズへ はじめに 出典: Google BigQueryからSnowflakeへ。バクラクのデータ基盤技術移管事例 - Findy Tools
11. もくじ
12. ⽬次 Agenda • バクラクのデータ基盤の存在意義 • アーキテクチャ‧データフローの紹介 • バクラクのデータ基盤の課題
13. バクラクのデータ基盤の存在意義 バクラクのデータ基盤は何のためのデータ基盤？
14. © LayerX Inc. 14 バクラクのデータ基盤は何のためのデータ基盤？ バクラクのデータ基盤の存在意義 • 分析‧レポーティングのためのデータ基盤 • ビジネスオペレーションのためのデータ基盤 • プロダクトのためのデータ基盤 • AI Agentのためのデータ基盤
15. © LayerX Inc. 15 経営層、プロダクト開発、ビジネス部⾨向けに 過去‧現在‧未来の様々な状態を詳細に理解するための可視化‧分析、⾏動変容を促す。 現在の利⽤ツール • Looker Studio / Google Sheets / Streamlit in Snowflake • 将来的にはSnowflake Intelligenceにも期待 分析‧レポーティングのためのデータ基盤 バクラクのデータ基盤の存在意義
16. © LayerX Inc. 16 社内の従業員、関わってくださっているパートナー様向けに ビジネスオペレーションを効率良く、円滑に進めるために、データでオペレーションを補助‧⾃動化 • アラート機能 ◦ 契約顧客の状況変化検知し、カスタマーサクセス初動を⽀援 ◦ 契約進⾏途中のお客様の状況を担当営業ごとに通知し、フォローアップ⽀援 • Salesforce連携 ◦ 顧客利⽤状況の書き込み ◦ Googleカレンダーからの商談情報連携 • etc... ビジネスオペレーションのためのデータ基盤 バクラクのデータ基盤の存在意義
17. © LayerX Inc. 17 プロダクト開発者、または、プロダクトを使ってくださっているお客様向けに データ基盤を使うことでしか提供できない価値を提供 • プロダクトのデータベースでは要件を満たせない、⼤量データのスキャンが必要な機能 ◦ e.g. ⻑期間の操作ログ提供 • データプロダクト • 障害発⽣時に影響範囲の調査やアプリケーションログの調査ツールとしても。 プロダクトのためのデータ基盤 バクラクのデータ基盤の存在意義
18. © LayerX Inc. 18 AI Agentのためのデータ基盤 バクラクのデータ基盤の存在意義 出典: ⽣成AI時代におけるAI‧機械学習技術を⽤いたプロダクト開発の深化と進化 #BetAIDay
19. © LayerX Inc. 19 バクラクのデータ基盤は何のためのデータ基盤？ バクラクのデータ基盤の存在意義 • 分析‧レポーティングのためのデータ基盤 • ビジネスオペレーションのためのデータ基盤 • プロダクトのためのデータ基盤 • AI Agentのためのデータ基盤
20. アーキテクチャ‧データフロー バクラクのデータ基盤の課題も添えて
21. © LayerX Inc. 21 アーキテクチャ‧データフロー
22. © LayerX Inc. 22 • 主なデータソースは、DB、ログ、SaaS • コスト削減や重要データの品質を柔軟にコントロールできるよ うAWS/Snowflakeの機能のみで構築している • 今後は、施策ごとに増える様々なデータに対して、ドメインの 複雑性や他社との競合優位性を持てるデータ以外はData Ingestion SaaSを導⼊し、施策のスケーラビリティを担保 • また、AI Agentにとって重要となりうる⾮構造化データの取り 扱いが課題となるだろう Data Source / Extract / Processing アーキテクチャ‧データフロー
23. © LayerX Inc. 23 • Snowflake にデータが格納されてからはdbtのみでデータ変換 を⾏っている • Snowflake AlertやSnowflake Procedure、UDFといったデータ 処理を⾏うすべてのワークロードをdbtで管理している • Looker StudioやGoogle Sheetsからの接続もコネクタを実装し 利⽤ Transform / Data Warehouse / AI / BI / BizOps / etc… アーキテクチャ‧データフロー
24. © LayerX Inc. 24 • 現状、ニーズごとに個別対応してデータが作られている • ⼀部で共通データが作られ始めているものの、統⼀された設計思想‧モデリング⼿法でデータが作 られていない • そのため、AIを使ったデータモデルの開発も、Snowflake Inteligenceのようなセマンティックレイ ヤーを必要とするAIソリューションの活⽤も⼗分にできていない • 今後の事業成⻑を加速させるため、データソースそのままに近いデータではなく、意思決定に使え る信頼できるデータを増やし、多岐にわたる領域で、安全に⾼速に意思決定できる状態を作ってい く必要がある。 課題①: データモデリングがほぼ⾏われていない バクラクのデータ基盤の課題: Transform / Data Warehouse
25. © LayerX Inc. 25 • 利⽤者の拡⼤‧利⽤⽤途の拡⼤によって、データ品質の担保が重要課題になってきている • また、サービスレベルに関しても、ベストエフォートでは許されない利⽤⽅法も増加している • 現時点では、dbt test やデータパイプラインに対する最低限の監視を⾏っているのみ • ⽇々の業務や改善を安全に⾏えるように、問題が発⽣しても即検知し影響範囲を特定できるよう に、Data Observabilityの担保と運⽤体制の構築が急務 課題②: データの品質保証‧⾼いサービスレベルが求められる バクラクのデータ基盤の課題: Transform / Data Warehouse
26. © LayerX Inc. 26 アーキテクチャ‧データフロー Data Ingestionの課題は 上⼿く解けつつある
27. © LayerX Inc. 27 アーキテクチャ‧データフロー ここに課題があるので 助けて欲しい
28. © LayerX Inc. 28 • 事業成⻑を阻害しない厳密なアクセスコントロール‧データガバナンス体制の構築 • コスト管理‧最適化 • 営業活動効率化⽀援 • AI Agent開発基盤構築 • etc… ほかにも バクラクのデータ基盤の課題
29. おわりに
30. © LayerX Inc. 30 • 今⽇お話した課題を⼀緒に解いてくれる仲間を⼤募集しています！！！！ • 「私の活躍できる場所がありそうだな」 と思った⼈は是⾮ jobs.layerx.co.jp へアクセス！！！ 【バクラク】データエンジニア  【バクラク】ソフトウェアエンジニア_BizOps We are hiring!!! おわりに