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) 

自己紹介 

3
 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 

AIエージェント実装の経緯 

5
 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
 

6
 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 

7
 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... 

8
 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...？ 
 

9
 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！ 
 

ADKで作ったもの 

11
 企業情報を検索してくれるAIエージェント 

12
 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 
 

アーキテクチャ図 

14
 アーキテクチャ図 

ADKの良いところ 

16
 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 

どうやってAIエージェントに データを取得させたか 

18
 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,'%'); 

19
 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 

工夫した点 

21
 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 

22
 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 
 

導入した結果 

24
 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 👏
 

今後の展望 

26
 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 

まとめ 

28
 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🙏 

最後に 

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 

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！！ 

ご清聴 ありがとうございました🙏