専任DEゼロからの データ基盤構築 Databricks x IaC x AIで 進める「データの民主化」 2026/06/25 CA DATA NIGHT #10 Takuma Daicho 

自己紹介 名前：大長 拓磨 (Takuma Daicho) 所属：株式会社AI Shift（2024年中途入社） 職種：インフラエンジニア 担当プロダクト：生成AIを用いたコールセンター 向けAIエージェント「AI Worker VoiceAgent」 業務内容： GKEなどGoogle Cloud、K8S基盤の管理／運用 ArgoCD、GHAのCI/CD周りの管理／運用 

話すこと／話さないこと 【話すこと】 - 専任DE不在の小規模チームによる、段階的な Databricks 移行の実体験 - 少人数でも運用が回る工夫（マネージド／メダリオン／IaC・コスト失敗談込み） - Genie で非エンジニア（CS / Sales）に分析を開放した結果と「光と影」 【話さないこと】 - 音声対話システム固有の評価ロジックや分析基盤の詳細設計 - Spark / Databricks の内部実装・高度なチューニング - Snowflake など他社基盤との詳細な比較 

Outline 目次 1. 背景：データ基盤の限界と 次期基盤への要件 2. 構築：Databricks x IaC x AIに よる解決策 3. 活用：AI/BI Genieによるビジ ネスユーザーへのデータ民主化 4. 成果と今後の展望 

AI Worker VoiceAgent とは コールセンター向けAIエージェント 柔軟性と制御性を両立したボイスボット 文脈や意図を考慮した会話により柔軟な対話 を実現できる一方、企業が推奨しない回答す る等のハルシネーションのリスクが伴う 完全AI型 柔軟性＞制御性 柔軟な 応対 文脈理解 意図理解 柔軟性 決まった手順で会話を進められる確実性が高 い一方、訂正や変更を受けにくく、会話の完 了には一定のスキルを求められる 完全シナリオ型 制御性＞柔軟性 特定の 用件 固定の シナリオ 制御性 

VoiceAgentにおけるデータ活用 データ活用はVoiceAgentの改善サイクルを支える プロダクト： コールセンター向けAIエージェント 「AI Worker VoiceAgent」 重要性： データ分析が、プロダクト改善と 顧客価値向上のサイクルを回す データ活用の目的： CSチームが通話データを分析し、 顧客状況の把握やシナリオ改善に活用 

〜きっかけは顧客向けダッシュボード、本当の課題はデータ運用〜 外部公開の壁と運用課題 

導入前アーキテクチャ（BigQuery + Tableau） 取り込み/加工処理：Pub/Sub → Dataflow に加え、各 Pod / CronJob 経由 でも BigQuery へ。加工処理が Pub/Sub / Dataflow / Pod / CronJob に分散 DWH（BigQuery）: データの集約 先（BigQuery）。外部参照にフェデ レーションクエリも併用 BI環境：Tableau を中心に社内環境 で構築。CSの分析・顧客提案の基盤 

きっかけは顧客向けダッシュボードの外部公開 

外部公開は氷山の一角。本当の課題は運用にあった 

欲しかったのは少人数でも安全に外部公開できる基盤 これらの要件を満たせそうな基盤として、Databricksの導入検証を決定 運用負荷の低さ（マネージド） 少人数でもETLから管理まで運用しや すいこと 強固なデータガバナンス マルチテナント環境で一元的に アクセス制御・権限管理ができること 外部ダッシュボード提供の可能性 顧客向けダッシュボードを将来的に展 開できること IaC・AIとの親和性 全てのリソースをコード管理し、LLM が構成を理解・修正できること 1 3 4 2 

〜マネージドの恩恵と、少人数運用のための工夫〜 検証と導入 

導入前アーキテクチャ（Before） 取り込み/加工処理：Pub/Sub → Dataflow に加え、各 Pod / CronJob 経由 でも BigQuery へ。加工処理が Pub/Sub / Dataflow / Pod / CronJob に分散 DWH（BigQuery）: データの集約 先（BigQuery）。外部参照にフェデ レーションクエリも併用 BI環境：Tableau を中心に社内環境 で構築。CSの分析・顧客提案の基盤 

導入後アーキテクチャ（After） 取り込み/加工処理：Auto Loader (File Notification Mode) でファイル到着 を検知して Bronze に取り込み、 Lakeflow Pipelines / Jobs で Silver・ Gold に加工。メダリオンで取り込みと加 工の責務が分かれ、散らばらない DWH（Databricks）： 蓄積先を BigQuery からレイクハウスへ 集約。Unity Catalog でカタログ / スキー マ単位の権限を一元管理（マルチテナン ト対応） 民主化/AI：Gold / マートを AI/BI Genie に公開し、自然言語で分析。 Claude / Devin などからも活用 BI活用：既存の Tableau / スプレッ ドシート / Grafana を活かしつつ、 Gold を参照して並行運用。AI/BI Dashboards でも可視化 

工夫1：少人数運用 メダリオンアーキテクチャ、マネージドを利用しデータパイプラインを設計 - データ置き場の役割を明確にし、迷わないアーキテクチャを実現 - パイプラインが一元管理できるようになり、データ遡及なども容易に - マネージドサービス（Auto Loader, Lakeflow Pipelines, Lakeflow Jobs）を利用 - Databricksのプラクティスに乗ることで、少人数でもパイプライン構築を進められた 運用開始後の属人化を防ぐため、すべてのリソースをIaC管理 - 全ての関連リソースをIaC（Terraform / Declarative Automation Bundles）で管理 - モノレポで管理することでナレッジの分散を防ぎ、AIとの親和性が高い構成 - CI/CDの整備し、デプロイフローを自動化 

工夫2：サーバーレスのコスト設計 【検証時に発生した事件】 - ① Classic Compute を起動しっぱなしにしてしまい、何もしていないのに一晩で200ドル - ② パイプラインを分割しすぎて、月10,000ドルを超えるパイプラインが爆誕 【対策：鮮度とコストを設計する】 - コンピュートノードは全て Serverless Compute を採用 - コンピュートノードのスペック、自動停止時間を見直し（S→XXS、アイドル時間停止を早める） - 分割しすぎたパイプラインを統合、取込み処理の見直し（File Notification Mode で無駄を削減） - データ鮮度、スケジュール設計：PRD 1日2回／STG 1日1回／DEV 停止（業務ピークも回避） - 各ワークスペースに予算・コストアラートを設定し、コストダッシュボードで可視化 【結果】見直し後は 1日約$10（月約$300）で安定。鮮度とコストを設計してコントロール下に置けた サーバーレス＝コスト解決ではない。鮮度とコストを意識した「設計」が要る 

〜専門家に依頼する分析から、まず自分で聞いてみる分析へ〜 AI/BI Genieによるデータ民主化 

AI/BI Genie とは Databricks が提供する AIエージェント型の分析アシスタント 自然言語 → SQL生成 → 分析 / 可視化 - ① ユーザーの質問を解釈し、内部的にSQLを生成 - ② 取得したデータ集計・分析を行い、結果を返却 専門的なSQLの知識がなくても、 日常的な自然言語で高度なデータ分析や可視化を行える - ビジネスユーザーでも業務データを対話的に確認できる - アドホック分析を「専門家に依頼」から「まず自分で聞く」へ 公式MCPが提供されており、Claudeなど既存LLM、ツールとの接続も可能 - Databricks上に整理されたデータがあれば、自然言語で分析する入口を作りやすい AI/BI Genieを活用することで誰でも簡単にデータ分析ができる世界が実現できる 

何でも見せない。Genie に作る「質問してよい世界」 【懸念】全テーブルをそのまま開放すると... 意図しないテーブルや似たカラムを誤用 → 結果の信頼性が下がり、問い合わせも増える可能性 【工夫】まずは2点を実施 ① 見せるマートを絞る：既存ダッシュボードで使う信頼できる データ（Gold／絞ったマート）だけを Genie に渡す ② カラムへのコメントを徹底：テーブル・カラムに コメント＋自然言語の指示文を添える（凝った調整より、まずこれが効く） まずはコメント・指示文の整備だけでも、実用に近い回答が得られた 

アドホック分析が専門家から現場の手にわたった瞬間 分析リードタイムの劇的削減 現場からの喜びの声と自発的活用 

〜民主化がもたらした光と影、基盤は作って終わりではない〜 導入の成果と、その先へ 

導入成果 管理性向上：Unity Catalog で権限を一元管理。分散していたアクセス制御を カタログ／スキーマ単位でまとめ、マルチテナントでも統制できるようになった 運用性向上：メダリオン＋マネージドで取り込み〜加工〜格納の責務が 明確になり、「どこで何を加工しているか」が追えるようになった 属人性軽減：全リソースをコード管理し、CI/CD と AI 活用で、 普段触らないメンバーでも構成を追いやすくなった データ民主化：職種に問わず Genie を通じて自分たちで分析できるように。 直近30日で324質問・4チームへ利用が拡大（月81時間の削減＝試算） 

民主化の「光」と「影」 

まとめ Databricks x IaC x AI により、専任DE不在でもデータ基盤を構築できた - マネージド機能とメダリオン構成にのせることで迷わず構築・移行ができた - IaCとCI/CDを一緒に整備することで、属人性を抑えた透明性の高い基盤を実現できた 副次的に導入したGenieによりデータ民主化の地盤が整った - Genieにより誰でも簡単にデータ活用ができる世界を実現できた - ビジネスメンバーが自ら分析→改善のサイクルを回せる地盤を整えられた ただし、データ基盤は作って終わりではなく、変わり続けていくもの - データ活用が進むほど、データ品質・モデリング・権限設計などより難しい課題が山積み - 音声対話システムの評価基盤や顧客向け分析基盤を育てるには、DEの力が必要 

今後の展望 ■ 短期 - 社内向けダッシュボードの拡充（既存BIからの移行） - 社内での Databricks 活用事例の拡大（活用事例の模索） - データソース追加による活用領域の拡大（データの追加） - Genie のモニタリング・継続チューニング（信頼性向上） ■ 中長期 - 外部向けダッシュボード提供方法の検討 - 非構造化データ・大量ログの分析基盤としての利活用推進 - AI Lab と連携し、音声データを用いた対話評価基盤の検証 

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