AI時代にデータ基盤が持つべきCapabilityを考える + Snowflake Data Superheroやっていき宣言 / Considering the Capabilities Data Platforms Should Have in the AI Era + Declaration of Commitment as a Snowflake Data Superhero

by Civitaspo

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⽬次 Agenda 序章 ● ⾃⼰紹介 ● Snowﬂake Data Superhero 2026 やっていき宣⾔ ● LayerXの紹介 ● バクラクのAI Agent機能の紹介 ● 今⽇のトピック

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⾃⼰紹介

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© LayerX Inc. 5 バクラク事業部 BizOps部データグループマネージャー兼 Platform Engineering部 SRE Snowﬂake Data Superhero 2026 🆕 Snowﬂake九州ユーザー会主宰 Links 𝕏 civitaspo civitaspo.com civitaspo その他画像を⼊れてね civitaspo （ｷﾋﾞﾀｽﾎﾟ/ きびちゃん）⾃⼰紹介

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My Vision as a Data Superhero

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会社紹介

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バクラクのAI Agent機能

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© LayerX Inc. 16 バクラクのAI Agent機能バクラク債権管理、「⼊⾦消込エージェント」を提供開始。⽇々のログイン不要で⼊⾦確認から消込まで⾃動化差し戻しゼロへ。バクラク、AIエージェント「AI申請レビュー」をリリース。 AIが⾃社の規程‧ルールに基づき経費精算申請を即時レビュー LayerX、「バクラクAIエージェント」の新機能として「領収書分割エージェント」を提供開始 AIエージェント「AI明細仕訳」をリリース。明細OCR×⽣成AIで、明細⾏が多い‧毎回取引内容が変わる請求書の処理を⾃動化。 - バクラクバクラク経費精算、AIが申請不備を検知‧指摘する「AI申請レビュー」全ユーザーへの提供開始〜9割の企業が抱える「⼿戻り」を解消。設定機能アップデートにより、⾃社規定のAI実装が容易に LayerX、「バクラクAIエージェント」の新機能として「AI勤怠初期設定」を提供開始 AIが就業規則を読み解き、複雑な有給休暇の付与ルールを⾃動提案

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今⽇のトピック

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20 © LayerX Inc. AI Agent 開発/活⽤を加速させるためにデータエンジニアが考えること‧できることバクラクでは、データ基盤を分析‧BI⽤途だけでなく、業務効率化やプロダクト連携でも提供してきた AI Agentの普及に伴い、AI Agentが動きやすい設計がデータ基盤に求められている今⽇の真のトピック

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21 © LayerX Inc. データ基盤に求められるケイパビリティの変化 AI時代において、データ基盤に求められるケイパビリティの⽐重が変わってきている今⽇の真のトピック

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もくじ（本編）

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⽬次 Agenda 本編 ● AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題 ● 課題に対する私たちのアプローチ ● まとめ

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AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題

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25 © LayerX Inc. ① SoRの分断とコンテクスト⽋損 AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題

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26 © LayerX Inc. （補⾜）SoR / SoE / SoI AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題 SoR System of Record • 正本（権威あるデータ源）として取引・状態を確定 • 整合性・監査性・変更統制を最優先 • 例：会計・受発注・人事、マスタDB SoE System of Engagement • 顧客/社員/取引先との接点（対話・協働）を担う • UX・スピード・柔軟性を優先（頻繁に変化） • 例：Web/アプリ、ポータル、 CRMフロント SoI System of Insight • データ統合→分析→意思決定支援→行動へ接続 • BI/MLで予測・最適化・検知を実装 • 例：DWH/Lakehouse、ダッシュボード、推薦 ※ 原典を⾒つけられませんでしたが、本資料では SoR / SoE / SoI を便宜的にこれらの意味で使います。

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29 © LayerX Inc. ③ 再現性の担保が難しくなっている AI時代にデータ基盤周辺で起きている課題 The State of AI 2025 - Bessemer Venture Partners 基礎モデルのパフォーマンスが収束するにつれ、真の差別化要因は単なる精度ではなく、モデルが環境内でどのように、いつ、そしてなぜ機能するかを正確に把握することになるでしょう。評価をスケーラブルで説明可能、そしてエンタープライズ対応にできるスタートアップこそが、AI導⼊の次の波を切り開き、インフラの新たなフロンティアを定義するでしょう。 ☀ Bessemer Venture Partners⽈く

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課題に対する私たちのアプローチ

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© LayerX Inc. 33 戦略: KIAI（気合） ● コンテクストの保存: 「誰がいつ何を」の情報だけでなく、「なぜ（プロンプト、推論過程、意思決定）」をセットで格納する ● 運⽤ ○ SoR分断やコンテクスト⽋損の恐れがあるワークロードを観測し、個別に設計介⼊を⾏う。 ○ これまでSoRとして機能してきたシステムの運⽤者と「どういったデータをどこに格納するか」事前に決めておく。 ① SoRとそのコンテクストを集約する課題に対する私たちのアプローチ ※ 運⽤を模索している段階の内容なので、懇親会で話せると嬉しいです。

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© LayerX Inc. 34 （閑話休題）Entire.io のアプローチが参考になる ● Coding Agent が⽣み出したコードに対して、その⽂脈をコミット履歴に残すアプローチ ● shadow branch にコンテクストを残し、主要ブランチの履歴は汚さない設計。 ● Semantic Reasoning Layerを提供することで、プラガブルな永続メモリをAI Agentに提供できる（と主張している） ① SoRとそのコンテクストを集約する課題に対する私たちのアプローチ Entire.io

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© LayerX Inc. 38 ④ データの近くで AI Agent / Application を動かす環境課題に対する私たちのアプローチ AI Agent Mini App ● 社内の業務効率化アプリケーションや AI Agent機能を持つアプリケーションはSPCSやCortex Agentを積極的に利⽤していく。 ● データをSnowﬂakeの外に出さず、 SoRには書き込めない周辺情報は Snowﬂakeへ溜めていく思想

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