[みん強第5回]_kubellのデータ基盤開発の最新状況とAIの活用の実践について

イベントについて：https://datatech-jp.connpass.com/event/360596/

Transcript

1. kubellのデータ基盤開発の最新状況とAIの活 用の実践について みっつ（三ツ橋和宏） 2025年09月24日
2. スピーカー紹介
 2 みっつ(三ツ橋 和宏) 
 ◦業務経験 　前職では長年に渡ってアドテクノロジーのデータ処理を担当。 　オンプレHadoop, EMR, Redshift, Spark, BigQuery, Beam...etc ◦株式会社kubell(旧Chatwork株式会社)へ 　2021/09にDRE1号としてJoin。 　データエンジニアリンググループ。Staff Data Engineer ◦Snowflake関連の活動 ❄Data Superhero'25、'24、'23 ❄Data Polaris'22 ◦情報発信 　X：@kaz3284 この資料もアップ予定。
3. 3 事業概要 *1 Nielsen NetView 及びNielsen Mobile NetView Customized Report 2024年4月度調べ月次利用者（MAU:Monthly Active User）調査。 調査対象はChatwork、Microsoft Teams、Slack、LINE WORKS、Skypeを含む41サービスを株式会社kubellにて選定。 *2 2025年6月末時点。 • 国内最大級のビジネスチャット「Chatwork」を展開 業界のパイオニアであり国内利用者数No.1*1 導入社数は93.5万社*2を突破 • 圧倒的な顧客基盤とプラットフォームを背景に、チャット経由で業務を請け負いDXを推進する BPaaSを展開 BPaaS (Business Process as a Service) ビジネスチャット「Chatwork」 業務代行 経理・総務・事務など幅広い業務に対応 人事・労務など専門性の高い業務に対応 採用 経理・会計 労務 営業事務 AI・SaaSを徹底活用 3
4. 4 ビジネスチャットを起点に 周辺サービスを展開可能 Chatworkは中小企業のDXを強力に進める稀有なSaaS 4 • Chatworkは約93万社、約775万IDのユーザーを獲得しており、中小企業向けSaaSとして圧倒的なポジションにいる • 全業種・全職種の従業員が業務時間中ずっと使い続けるため、他SaaSと比較して非常に強いユーザー接点を持つ • この高いプラットフォーム性を活かし、BPaaSを軸とした周辺サービス*1の販売を展開。 2024年度は前年比+53.8％と大幅成長 中小企業への 圧倒的な導入実績 有料契約の97.1%が 300人未満*2 導入社数 93万社を突破 周辺サービスの売上は年々成長 BPaaSやM&Aにより急拡大 DXアドバイザリー サービス BPaaS YoY+53.8% *1 セグメント詳細に関する詳細はAppendixを参照 *2 2025年6月末時点 単位：百万円
5. 5 5 事業概要 その他事業 専任のDXアドバイザーが 最適なDX推進に向けてサポート 「Chatwork DX相談窓口」は、DX推進に課題を感じている中小企業様向けに、あら ゆる場面でビジネスを効率化するサービスを紹介しています。専任のDXアドバイザー がヒアリングをおこなった上で、最適なサービスをご提案します。 労務のプロが並走支援、 違反ゼロの勤怠管理を実現 「Chatwork 勤怠管理」「MINAGINE 勤怠管理」は、打刻や労働時間の集計、有休な どの各種申請が一括管理できるクラウド型勤怠管理システムです。PCログデータの取 得や、打刻改ざん防止機能など、充実した機能であらゆる労務リスクから会社を守り ます。 いま、Chatworkユーザーが 利用すべきオンラインストレージ 「Chatwork ストレージ」「セキュアSAMBA」は、インターネット環境があれば、 いつでもどこでも簡単にファイルを共有することができるクラウドストレージサービ スです。社内外へのセキュアな情報共有や、ドキュメント整理による業務効率化を後 押しします。 人事評価制度を成功させるために 必要な全てを提供 「Chatwork 人事評価」は、本当に必要な機能だけをリーズナブルな価格帯で提供す る人事評価制度の構築・運用支援サービスです。運用サポートや運用を効率化するク ラウドシステム導入まで、ニーズに応じて柔軟にメニューからお選びいただけます。 中小企業に最適なアプローチが できる広告メディア Chatwork広告は、日常的に利用されているChatwork上で中小企業に直接アプロー チできる広告サービスです。業種や規模での絞り込みが可能で、効率的に認知・リー ドを獲得できます。 経営改善・DX推進の情報が 詰まったお役立ちメディア 「ビズクロ」は経営改善・DX推進の情報発信、SaaS・ITサービスの比較や資料請求 ができる総合メディアです。各社のDX事例や特集コンテンツも充実しており、ビジネ スに役立つ情報を発信しています。
6. 目次 CONTENTS 02 | 03 | 2026に向けたAI活用の方向性について 01 | kubellデータ分析基盤の現状について 01 | 資料集
7. kubellデータ分析基盤の現状について
8. 8 Snowflakeを中心としたデータ分析基盤
 プロダクト システム イベントログ （CDP） Salesforce market zendesk …etc DWH Data モデル 取り込み 取り込み 取り込み 利用 実装・制御 SSOT(Single Source of Truth) dbt, Dagster BIツール各種 Streamlit Notebook
9. 9 現在は並列型の体制（直列型のボトルネックを解消後）
 我々(DRE)は以下を提供してサポート • 横串の共通プラットフォーム機能 • 設計・開発・運用支援 利用現場が主体で開発を進めることができる体制（DIY） 共通プラットフォームは、横串で開発をスケールさせる機能を持つ。 • メタデータ管理 • IaC、CI/CD、DevSecOps(情報統制を含むDevOps) 前提として必要なのは、現場部門に開発を進める技術があること • dbtとdevcontainer(Cursor)により、SQLとgithubが使えるくらいがあればOKのス キルで開発可能となっている cf.直列型 ◦詳細について：次世代データ分析基盤のさらなる飛躍を目指して
10. 10 2024は、前年比2.5倍の機能追加+αを実現 • 機能追加数の大幅増加： 2023年の機能追加数が約80件に対し、2024年は約200件と2.5倍を達成。 • アナリスト主導の新機能開発： Reverse ETLを活用して、アナリストのみで新機能を実現できるように。 • 迅速なデータ基盤立ち上げ： グループ会社のデータ基盤を１週・人程度で立ち上げ。（工期は約2週間程 度） • レポート作成の効率化： Streamlitの導入により、顧客向けレポート作成の工数を大幅に削減(月間 で120時間・人)。
11. 11 2025の状況は、 AIを開発支援で導入し始めて... 8月までに去年を超える280件超の機能追加を実現できた。 （2024年は約200件、2023は約80件） 今年は、2年連続２倍以上の成長も夢ではない状況で来ている しかし... これまでの取り組みの延長で、 この成長率を続けるのは明らかに厳しい...
12. 2026へ向けたAI活用の方向性について
13. 13 2025までを振り返ると、 • 設計、仕様、ADR..etc、ドキュメントを残して、誰もがいつでも開発できるよう に。 • IaC、CI/CD、開発環境のコンテナ化..により、開発から運用までアジリティを保 てるように。 • 開発体制を直列型 -> 並列型として、利用者がDIYできるように。 • モデル開発、ETL・ReverseETL（取り込み・下記戻し）モダンデータスタックを 導入して、最小限の開発で機能追加を可能に。 特定の誰かorデータエンジニアなどのケイパビリティに依存しない（ボトル ネックにならない） →「属人性排除」の取り組みだった。
14. 14 これから（FY26以降）は、属人化排除から「人ボトルネックの排除」へ 「人ボトルネックの排除」 属人性の排除 • 「◦機能を追加したい」 ◦ これまで：「ドキュメントの△を参照して対応お願いします」 ↓（イメージ） ◦ これから：「まずMCPで△に接続してください」 「AIエージェントに実装依頼して、上がったPRを確認して下さい」 • 「◦データセットを削除したい」 ◦ これまで：「まず後続への影響を調査・検証して下さい」「そして、結 果に応じて実装してください」 ↓（イメージ） ◦ これから：「まずAIで調査・検証してから、実装依頼しましょう。コン テキストは△、ガードレールは□を設定して下さい」 「影響調査の結果をコンテキストに設定して、AIエージェントに依頼し てください」
15. 15 Snowflakeの強力なAI機能に期待 • Snowflake MCP Server ◦ Cursorから開発環境へ接続して、独自構成を理解したクエリを生成できる ◦ クエリ生成時にdocsを調べたり試行錯誤する必要がほとんど無くなる。 -> 特にSnowflake（データベース）を使う指標などを見るのが楽に。 ◦ 参考になる投稿：Snowflake MCP Server で Cursor から高度なデータ分析を実現する • Snowflake Intelligence ◦ Snowflake上で完結する高機能なAIアプリケーションを構築できる。 ▪ 参考になる投稿：Snowflake Intelligenceをはじめから丁寧に ◦ マーケットプレイスからCKE(CortexSearchの一種)を取り込むことで、特定のコンテキスト のAIデータベースを構築できる ▪ 参考になる投稿：[新機能]Cortex Knowledge Extensionsが一般提供！Marketplace からSnowflake公式ドキュメントのExtensionsを取得してSnowflake Intelligenceから 問い合わせをしてみた
16. 16 一方、ひき続き残りそうな課題 • レビューで、「人依存」をどう排除するか？ AIで大量に生成された実装の品質をどう担保するか。 • 機能廃止の対応で、「人依存」をどう排除するか？ 新しく作るより廃止（削除）する方が、影響範囲の考慮など、多 くのコンテキストが必要になる感覚がある。 • 技術負債の解消の対応で、「人依存」どうを排除するか？ 負債の解消は、廃止と新機能追加の複雑な組み合わせのイメー ジ。 さらに高度なコンテキストの整備が必要そう。
17. 17 4象限での役割分担（データ基盤開発でのイメージ） 重要度 短い 高い 低い 時間 長い 人が注力する AIに任せる （Human-in-the-loop） （コンテキストエンジニアリング）
18. 18 まとめ • kubellのデータ基盤は'23以降、毎年倍以上の成長を続けて来た。 • その成長はDevOps効率化、新体制導入など「属人性の排除」で 実現できた。 • FY26以降も、成長を維持するには「属人性の排除」に加えて、 「人ボトルネックの排除」を進める必要がある。 • 「人ボトルネックの排除」に向かうも、壁はタクサンある...
19. 19 データエンジニア積極募集中！！！ • より詳しい話を聞きたい。 • ディスカッションしたい。 @kaz3284へのDMか、 採用ページからお申し込み歓迎です！ kubellデータエンジニア採用 X:@kaz3284
20. 資料集
21. 21 資料集 • BPaaSについて ◦ Chatworkの現在地と、BPaaSという未来（山本 正喜 / kubell CEO） ◦ BPaaSとは(Go Kiritani / kubell 執行役員) • kubellのデータ分析基盤について ◦ 昨年対比２倍以上の機能追加を実現するデータ基盤プロジェクトでのAI活用に ついて ◦ 次世代データ基盤プロジェクトへのAI導入とSnowflakeブートキャンプについて ◦ 次世代データ分析基盤のさらなる飛躍を目指して ◦ 『我が社のデータエンジニアリング現場』を開催！イベントレポートをまとめま した ◦ 利用拡大へ向けてステップアップを目指す次世代データ分析基盤開発について ◦ プロダクトへの貢献を目指す、Chatworkの次世代データ分析基盤
 • SnowflakeのAI機能について ◦ Snowflake MCP Server で Cursor から高度なデータ分析を実現する ◦ Snowflake Intelligenceをはじめから丁寧に ◦ [新機能]Cortex Knowledge Extensionsが一般提供！MarketplaceからSnowflake公式ド キュメントのExtensionsを取得してSnowflake Intelligenceから問い合わせをしてみた
22. 働くをもっと楽しく、創造的に