© PLAID, Inc. 2025.10.25　　｜　　VueFes Japan 2025 学生支援スポンサーLT プレイドのユニークな技術とイン ターンのリアル 株式会社プレイド ⽚⼭拓海 © PLAID, Inc.　 

© PLAID, Inc. ⾃⼰紹介 ⽚⼭ 拓海 Takumi Katayama 株式会社プレイド KARTE Blocks ソフトウェアエンジニア 2 

© PLAID, Inc. ⽬次 1. KARTEの紹介 2. KARTE Blocksのデモ 3. ユニークな技術 4. インターン © PLAID, Inc. 3 

© PLAID, Inc. ⽬次 1. KARTEの紹介 2. KARTE Blocksのデモ 3. ユニークな技術 4. インターン © PLAID, Inc. 4 

© PLAID, Inc. 5 ⾃分が作ったサービス、誰がどう使ってるか 知っていますか？ 

© PLAID, Inc. ユーザーを知るためのKARTEがあります！ 6 

© PLAID, Inc. KARTEについて 7 CX(顧客体験)プラットフォーム ⼀⼈ひとりに合わせた 顧客体験を提供 WebやAppの訪問者の⾏動を 顧客ごとにリアルタイムに解析 

© PLAID, Inc. KARTEについて 8 

© PLAID, Inc. 9 KARTE 導⼊実績 ※2025年9⽉時点でご利⽤いただいているお客様の⼀部抜粋（順不同） EC / 総合通販 ⾦融 / 保険 IT / サービス メーカー ⼈材 美容 / ヘルスケア 不動産 / 住宅情報 電気/ガス/エネルギー 旅⾏ / 交通 / 運輸 コンテンツ 

© PLAID, Inc. KARTEの全体像 10 KARTEでは, PB級のイベントデータをリアルタイム解析と⼤規模データ分析の2⽅向で活⽤している 199億UU 累計ユーザー数 ※1 0.x 秒/解析 解析速度 134,000over 秒間トラッキング数 ※3 2.59兆円 年間解析流通⾦額 ※2 180over ペタバイト ⽉間解析データ量 ※1 ローンチ〜2023年2⽉までのユニークユーザー数の実績 ※2 EC領域における解析流通⾦額。2022年3⽉〜2023年2⽉までの単年の実績 ※3 閲覧、クリック、購⼊などKARTEで計測しているユーザーの全イベントが対象。ローンチ〜2023年3⽉までにおける最⼤値 

© PLAID, Inc. 技術スタック 11 バックエンド モバイルSDK データベース TypeScript Go Node.js Java Swift Flutter Kotlin React Native BigTable BigQuery MongoDB Redis TimescaleDB CI / CD / 開発基盤 CircleCI GitHub Actions GitHub ArgoCD Cloud Build モニタリング Datadog Sentry フロントエンド TypeScript React Vue.js Svelte Spanner インフラ Kubernetes AWS GCP Fastly AI GPT Gemini 

© PLAID, Inc. Ecosystem KARTEを利⽤した事業の開発 Core Platform 解析基盤/タグの開発 Product クライアントが直接使うプロダクトの開発 Blitz Edge Security Message Blocks Signals Web 12 開発組織の体制 Craft / API App Datahub Developer Experience Customer Engineer Lab wicle codatum ※グループ会社 グローバルにおけるプレイドのツールの利用の増大、 新規事業の構築 &推進 Design Communication Design Planning 各種ユーザータッチポイントのデザイン、デザインプロセス、 デザインメンバーのヘルスや成長を見る 

© PLAID, Inc. ⾵⼟‧カルチャー 13 ● フルスタックにプロダクト開発へ向き合うエンジニアが多い ● 沢⼭コードを書き, 沢⼭レビューして(されて), 沢⼭ deploy する 1⽇の deploy 回数(平均値) 

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© PLAID, Inc. プロダクトの紹介 ● KARTE Blocksのdemoをしようと思います！ ● KARTE Blocksはサイトを簡単に書き換えてABテストやそれに付 随する計測ができるツール ● ということで触ってみる 

© PLAID, Inc. プロダクトの紹介 16 demo time!!! 

© PLAID, Inc. ⽬次 1. KARTEの紹介 2. KARTE Blocksのデモ 3. ユニークな技術 4. インターン © PLAID, Inc. 17 

© PLAID, Inc. ユニークな技術 ● 概要 ○ KARTEで配信するコンテンツを、ノーコードで直感的に作成‧編集できるGUIエディタ ○ DOM要素をクリック操作で編集でき、コーディング知識がなくても⾃由なデザインを実現 ○ 施策の作成から配信までをスムーズにつなぐ、マーケターとデザイナーの共通ツール ● 特徴 ○ AIがデザイン⽣成をサポートし、思い描いたレイアウトやコピーを瞬時に形に ○ ブランドスタイルを⼀括管理し、複数⼈での運⽤でも世界観を統⼀ ○ テンプレート化や再利⽤が可能で、A/Bテストや施策改善のスピードを加速 ● こちらからオンラインデモができます ○ https://karte.io/feature/flex-editor/#interaction-mock Flex Editor 

© PLAID, Inc. ユニークな技術 ● 概要 ○ ⼤量イベントに対して即時にユーザーごとの統計値を更新‧参照可能な解析基盤 ○ スキーマ固定されない JSON 型イベント (ネスト∕配列を含む) を受け付け、フィルタ∕集計ルールを柔軟に適⽤ ○ 過去データも含め “最新の統計値” を保障（強整合性）しつつ、数百ミリ秒レベルの低レイテンシを実現 ● 特徴 ○ ⾼⾃由度‧即時更新性：ルール変更を数分で反映可能、多種タイムウィンドウ‧演算⼦をサポート ○ 事前集計によるコスト制御リアルタイム強整合アーキテクチャ ○ 分散キュー（例：Cloud Bigtable を応⽤）＋キャッシュ設計で、未反映イベントがあっても最新統計を参照可能な構造 ○ ユーザー統計をアクション配信サーバのメモリキャッシュ化、チェックポイント＋キュースキャンで⼀貫性を保ちつつ p95 レイテンシを約 1.5 秒→200 ミリ秒へ Blitz(リアルタイム解析基盤) 

© PLAID, Inc. ユニークな技術 ● 概要 ○ KARTEでは⾏動ログをBigQueryで解析‧可視化してきたが、データ量の増⼤により柔軟な集計が難しくなっていた ○ 事前集計⽅式は⾼速だが分析⾃由度が低く、⽣データ集計は柔軟だがコスト‧時間が膨⼤というトレードオフが存在 ○ この課題を解決するため、ユーザー単位のデータ処理に特化した新OLAPデータベース「mila」を開発 ● 特徴 ○ クラウドリソース（GCS‧BigQuery‧GKEなど）をテナント単位で分離し、データの混在やノイジーネイバーを防⽌ ○ ファネル‧リテンションなどの⾏動順序分析を、mila専⽤の最適化集約関数で実装 ■ SQLで複雑に書かなくても⾼速かつ正確に実⾏できる ○ AI Agentがmilaの上で⼤量データに繰り返しクエリを投げ、短時間で多くの洞察を導き出せる ■ AI分析の精度と価値を増幅する⼟台となる ● milaをはじめ、プレイドの⼤規模分析基盤についてもっと詳しく書いた冊⼦をプレイドブースで配っているのでぜひ⾜を運んでください！ mila 

© PLAID, Inc. ⽬次 1. KARTEの紹介 2. KARTE Blocksのデモ 3. ユニークな技術 4. インターン © PLAID, Inc. 21 

© PLAID, Inc. インターンの紹介 ● プレイドではソフトウェアエンジニアのインターンを募集しています ● 過去インターン生の書いた記事はこちら ○ https://tech.plaid.co.jp/tag/internship ● 過去インターン生のブログもあります（別媒体） ○ https://blog.plaid.co.jp/n/n4ee8b2af53c2 ● インターン求人はこちら ○ https://open.talentio.com/r/1/c/plaid/pages/90783 ● ブースにはインターン経験者もいるのでなんでも聞いてください！ ● インターンを希望しない人も、学生ではない人も、ぜひ遊びにきてください！ インターン記事 インターン求⼈ 

© PLAID, Inc. 最後にオフィスの様⼦