ADKを活用して事業部横断の企業検索エージェントを作成した話

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1. ADKを活用して事業部横断の 企業検索エージェントを作成した話 ADK活用の実践事例 AIエージェントの作り方から 現場での活用事例まで ファインディ株式会社 CTO 室データソリューションチーム / データエンジニア 田頭 啓介(tagasyksk)
2. 自己紹介
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 自己紹介 ファインディ / データエンジニア 田頭啓介 / @tagasyksk • 2024 年 5 月〜 CTO 室データソリューションチームにジョイン • 普段はマルチプロダクトのデータ基盤の開発に従事 • データ活用の文脈でAIエージェントの開発もやる
4. AIエージェント実装の経緯
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 事業紹介 エンジニア個人のキャリアや組織に関する領域を中心に複数のサービスを展開。 “挑戦するエンジニアのプラットフォーム”を掲げています。 正社員エンジニアの採用 8 万 人 のエンジニアと700 社 以 上 の テック企業をマッチング 
 フリーランスエンジニアの採用 全 国で働くリモートエンジニアとテッ ク企業をマッチング エンジニア組織の見える化 GitHubやJiraを解 析し、エンジニア組 織 の見える化と生産性向上をサポート 開発ツールのレビューサイト 
 データ基盤も含め様々なツールの選定理 由やレビューを掲載

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 顧客情報のサイロ化 • 各サービス毎に顧客の管理方法がバラバラだった ◦ Hubspot ◦ Salesforce ◦ スプシ etc... • 事業成長に伴い、顧客リスト作成の工数が増大 ◦ クロスセルの機会損失 ◦ 重複アプローチリスク ◦ 企業担当者の把握に時間がかかる
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 プロダクト横断企業マスタの作成 • 各CRM・プロダクトのデータを集約したマスタテーブルを作成 ◦ 各プロダクトの導入状況 ◦ 商談ステータス ◦ 各CRMへのリンク ◦ 企業担当者 etc...
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 どうやって企業マスタを利用してもらうか 非アナリストにSQL書いてもらう...？ 
 分析インターフェース作る...？ 

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 どうやって企業マスタを利用してもらうか AIエージェントに情報を集めさせよう！ 

10. ADKで作ったもの
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 企業情報を検索してくれるAIエージェント
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 企業情報を検索してくれるAIエージェント BigQueryから取得 
 Google検索で取得 

13. アーキテクチャ図
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 アーキテクチャ図
15. ADKの良いところ
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 ADKの良いところ • AIエージェントが簡単に作れる！ ◦ ユースケースやデータに集中できる • エージェントの連携が簡単にできる！ ◦ 各タスク専門のエージェントをモジュールのよ うに利用できる ◦ 直近はA2Aへの対応も進みつつある • Googleのビルトインツールが便利！ ◦ Google検索 ◦ Vertex AI Search ◦ 最近BigQueryもサポートされた
17. どうやってAIエージェントに データを取得させたか
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 MCP Toolbox for Databases • AIと各データベースとの接続を 簡素化するMCPサーバー ◦ yamlファイルに設定を書いて コンテナを立ち上げるだけ！ tools: search-company-by-name: kind: bigquery-sql source: my-bigquery-source description: 企業情報を企業名から検索する。 parameters: - name: company_name type: string description: 企業名 statement: | SELECT * FROM `${your_dataset}.companies` WHERE company_name LIKE CONCAT('%', @company_name,'%');
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 MCP Toolbox for Databasesを利用した 安全なデータ利用 AIエージェント Tool利用 クエリ発行 データ データ 指定したクエリのみを 実行させることで、 誤ったデータの取得を防ぐ
20. 工夫した点
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 実装時に工夫した点 1. Slackをインターフェースとして利用 ◦ 利用者のハードルを下げたかったため ◦ セッション管理・エージェントを起動する部分は自前で実装 2. 各エージェントのInstructionを工夫 ◦ 親: 子エージェントの利用方法、返答形式のみ記載 ◦ 子: ツールの使い方、取得したい情報を詳細に記載 3. メインエージェントは各サブエージェントをツールとして利用
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 サブエージェントにするか、ツールにするか • サブエージェント ◦ メインエージェントに変わってサブエージェントが返答 ◦ 専門エージェントにタスクを任せる時に利用 • Agent As A Tool(今回はこちらを採用) ◦ サブエージェントの出力をメインエージェントが解釈して返答 ◦ メインエージェントに情報を集約したい時に利用 → ユースケースに応じて柔軟に設計するのが大事 

23. 導入した結果
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 導入の効果 • 担当者がすぐ分かるようになり、組織を横断した連携が素早くなった！ • Slackで確認できるため、展示会やセミナーの会場から プロダクトの導入状況が確認できるようになった！ → 導入1ヶ月でIS/CSの40%が利用 👏

25. 今後の展望
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 今後の展望 • 検索性の向上 ◦ 半角/全角やアルファベット/カタカナを間違えて検索できない →データ基盤側の品質を向上させることでカバーしていく • 顧客リスト作成の自動化 ◦ ユースケースからAIエージェントが検索フィルタを自動で作成し、 リストを自動で出力してくれるのを目指す
27. まとめ
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 まとめ • ADKで作成したAIエージェントを運用しています • AI Agent Readyなデータ基盤を作っていきます • テックブログもどうぞ🙏
29. 最後に
30. 少しでもファインディで働くことにご興味あれば、気軽にご連絡ください！ どこが適正かわからないという方も含めて、オープンポジション(書類選考や面談時にポジションすり合わせ)やカジュアル面談の申込みを行っています！ 30
 ※募集状況によって変動します 開発チーム・デザイナー • CTO候補 • EM • フロントエンド • MLエンジニア • バックエンド •データエンジニア • SRE • UIデザイナー Findy Career • 事業部長候補 • マーケティング • 事務アシスタント • PdM • カスタマーサクセス ◦ リーダー候補 / メンバー • ユーザーサクセス ◦ リーダー候補 / メンバー Findy Team+ • 新規事業開発 • セールス • カスタマーサクセス • PdM 海外推進 • 立ち上げメンバー ◦ ユーザー対応 ◦ 企画対応 社長室 • 社長室長候補 • 採用組織人事リーダー • 広報担当 コーポレート他 • CFO候補 • 経営企画 • 法務 • 上場準備担当 • 事業企画 • 経理 募集中のポジション
31. 複数プロダクト横断データ基盤を設計・開発しています！ 興味ある方はご応募、カジュアル面談お待ちしています→ データエンジニア 絶賛募集中です！！
32. ご清聴 ありがとうございました🙏