AIネイティブなプロダクトをGolangで挑む取り組み

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1. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 2025/06/11 Sales Retriever株式会社 CEO 松本 成行 (@nmatsumoto4t) 11 AIネイティブなプロダクトをGolangで 挑む取り組み
2. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 今日のお話 2 AIネイティブなプロダクトにGoを採用するという選択肢もあるよ! - 採用経緯 - メリデメ について話していきます！
3. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc Who am I? 3 Sales Retriever株式会社 CEO 松本 成行 Business全般/PdM/ AI Engineer/Software Engineer (@nmatsumoto4t) キャリア Software Engineer 機械学習研究室 修士 Product Maneger 事業責任者/Business全般 CEO/Engineer
4. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc B2B版 Deep Research 企業 リサーチ AI 製品の特徴・ 解決できる課題 提案 ドラフト 作成AI 企業リサーチ結果 🔎杉ビル株式会社の人員計画について 杉ビル株式会社の人員計画は〜〜〜 🔎杉ビル株式会社の中期経営計画の目標と課題 杉ビル株式会社の中期経営計画では、年間売上が 10％~~~ 🔎杉ビル株式会社のセキュリティに関するの取 り組みや 杉ビルの人事部は〜〜 🔎杉ビル株式会社のDXやツール導入について 杉ビルはDX戦略を〜〜〜 提案ドラフト作成結果 🎯提案の方向性 杉ビル株式会社の営業売上目標を達成するために最適な人員 計画管理を実現するJINNINの導入 🌥参考にしたリサーチ結果 ・杉ビル株式会社の人員計画で毎年30名新卒を採用し〜〜 ・営業売上を年間10％向上させ、〜〜〜 🌧リサーチ結果から考えられる課題 ・営業売上目標を達成するためにも、新卒採用人数と配属先 を適切に割り振る必要があるため〜〜 🌂課題から考えられるアプローチ方法 ・営業売上目標を達成するためのJINNINの人員管理シミュ レーションを機能を用いて〜〜〜 部署情報 DX推進部デジタル戦略室 📞050-XXXX-XXXX 📍杉ビル株式会社のDX推進部デジタル推進室の取り 組みや目標 杉ビルの人事部は〜〜 🙎責任者 室長： 佐々木太郎 課長補佐：鈴木 剛 決算資料 企業News 部署情報 異動情報
5. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 🔎人員計画について 🔎中期経営計画の課題と目標について 🔎人事部のミッションや仕事内容 🔎人事部の採用有無 🔎新卒採用人数 🔎会社概要について 🔎DXに関与している部署 🔎DXに関与している部署の責任者 〇〇株式会社 企業リサーチ結果 🔎杉ビル株式会社の人員計画について 杉ビル株式会社の人員計画は〜〜〜 🔎杉ビル株式会社の中期経営計画の目標と課題 杉ビル株式会社の中期経営計画では、年間売上が10％~~~ 🔎杉ビル株式会社のセキュリティに関するの取り 組みや 杉ビルの人事部は〜〜 🔎杉ビル株式会社のDXやツール導入について 杉ビルはDX戦略を〜〜〜 提案ドラフト作成結果 🎯提案の方向性 杉ビル株式会社の営業売上目標を達成するために最適な人員 計画管理を実現するJINNINの導入 🌥参考にしたリサーチ結果 ・杉ビル株式会社の人員計画で毎年30名新卒を採用し〜〜 ・営業売上を年間10％向上させ、〜〜〜 🌧リサーチ結果から考えられる課題 ・営業売上目標を達成するためにも、新卒採用人数と配属先 を適切に割り振る必要があるため〜〜 🌂課題から考えられるアプローチ方法 ・営業売上目標を達成するためのJINNINの人員管理シミュ レーションを機能を用いて〜〜〜 部署情報 DX推進部デジタル戦略室 📞050-XXXX-XXXX 📍杉ビル株式会社のDX推進部デジタル推進室の取 り組みや目標 杉ビルの人事部は〜〜 🙎責任者 室長： 佐々木太郎 課長補佐：鈴木 剛 複数企業を一括でリサーチ、事前準備が完了 50 記事から網羅的に分析し、提案骨子を作成
6. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 🔎人員計画について 🔎中期経営計画の課題と目標について 🔎人事部のミッションや仕事内容 🔎人事部の採用有無 🔎新卒採用人数 🔎会社概要について 🔎DXに関与している部署 🔎DXに関与している部署の責任者 〇〇株式会社 企業リサーチ結果 🔎杉ビル株式会社の人員計画について 杉ビル株式会社の人員計画は〜〜〜 🔎杉ビル株式会社の中期経営計画の目標と課題 杉ビル株式会社の中期経営計画では、年間売上が10％~~~ 🔎杉ビル株式会社のセキュリティに関するの取り 組みや 杉ビルの人事部は〜〜 🔎杉ビル株式会社のDXやツール導入について 杉ビルはDX戦略を〜〜〜 提案ドラフト作成結果 🎯提案の方向性 杉ビル株式会社の営業売上目標を達成するために最適な人員 計画管理を実現するJINNINの導入 🌥参考にしたリサーチ結果 ・杉ビル株式会社の人員計画で毎年30名新卒を採用し〜〜 ・営業売上を年間10％向上させ、〜〜〜 🌧リサーチ結果から考えられる課題 ・営業売上目標を達成するためにも、新卒採用人数と配属先 を適切に割り振る必要があるため〜〜 🌂課題から考えられるアプローチ方法 ・営業売上目標を達成するためのJINNINの人員管理シミュ レーションを機能を用いて〜〜〜 部署情報 DX推進部デジタル戦略室 📞050-XXXX-XXXX 📍杉ビル株式会社のDX推進部デジタル推進室の取 り組みや目標 杉ビルの人事部は〜〜 🙎責任者 室長： 佐々木太郎 課長補佐：鈴木 剛 複数企業を一括でリサーチ、事前準備が完了 50 記事から網羅的に分析し、提案骨子を作成 100社×50記事の分析を同時に実行できる AIネイティブなプロダクト
7. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc プロダクトの特徴 - 1つのテーマ(人材育成方針)をリサーチするのに約10個の記事をLLMで 分析する - 1社調べるのに約10個のテーマをリサーチする - 100社まとめてリサーチしたい - →　ユーザー一回のアクションで同時に1000テーマのリサーチ →10,000回LLM実行する可能性がある UXを高めるために実現したいこと - 通常のDeep Researchだと1テーマで5分くらいかかってしまう - →単純にやると5000分かかるので、並列処理をうまく活用したい - リサーチに依存関係を設けたい(事業一覧→各事業の責任者) - 例：task1→task2 、 task3/4 →　task5 → task6 - LLMが失敗したら適切にリトライさせたり、他のモデルにfallbackしたい - Rate Limitに引っかからないように、順次捌いていけるようにしたい
8. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc
9. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 初期の開発 AIプロダクト = Pythonという安易な考えで、 Python&FastAPIで実装 β版として価値を提供できるものは実現できた
10. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 初期の開発でわかったこと Python でAIネイティブアプリケーションを作ってわかったこと 良かったこと - LangChainやLangGraphやその他ライブラリが豊富にある - サンプルコードや知見が多くある 辛かったこと - LangChainのフレームワークを完全に流用ができなかったため、エー ジェントの仕組みは結局自前になる - 抽象化するとgeminiとかのWebAPIを叩くだけのワークフローにな るので、ライブラリの恩恵がない - LLMに関係ない機能が割合としては多い - 機能追加やワークフローの修正を行う際に、型がないのが辛すぎる - LLMを大量に実行するので並列処理をうまく活用したいが、実装がやや 面倒なのとパフォーマンスが悪い
11. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 初期の開発でわかったこと 一般的な Web Appで 必要な機能 (Interface 層,Model層) LLM Agent 特有の部分 pythonならでは 本アプリでは無い ライブラリである必要が なく、カスタマイズする と辛くなる、標準だと並 列処理やfallbackなどを うまくやりたい 辛い カスタマイズしやすく、 並列処理やfallbackもう まくしたい 一般的なWebアプリケー ションとして開発しやす いほうが良い
12. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc
13. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc
14. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc 詳細は@yottahmdのLT参考
15. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc Go言語に切り替えて良かったこと 良かったこと - 型が使えるので、拡張性高く・AI駆動開発と相性が良い - goroutineによる並列処理を効率的に活用でき、パフォーマンスが大幅 向上 - 一般的なアプリケーション機能の開発がスムーズ - Backend強いエンジニアが多く、AIに興味のつよいGoエンジニアも多い デメリット - 公式のSDKの対応が遅い(ChatGPTとか)　→　OSSで2週間遅れで出る のでそこまで問題はない - ナレッジは多くはない(MCP Serverとか)　→　一緒に発信していきま しょう！ - Pythonでしかできないライブラリも一定ある(PDFを高精度に読み込む ライブラリやCompute-useなど　→　その部分だけPythonで開発して メインのコードベースはGoのままでも問題なさそう - AIエンジニアはTypescriptやPythonが多いのでそこから採用は厳しい
16. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc OpenAI Deep Researchと比較して13倍の性能 詳細
17. Confidential and Proprietary. Sales Retriever,Inc We are Hiring!!! Sales RetrieverではGoを中心とした AIネイティブなアプリケーションを開発しています！ このあともぜひお話させてください！ @nmatsumoto4t