バクラクのデータ基盤の現在地 / bakuraku-data-platform-202509

by Civitaspo

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⾃⼰紹介

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会社紹介

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5 © LayerX Inc. 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに、AI SaaSとAI DXの事業を展開事業紹介バクラク事業企業活動のインフラとなる業務を効率化するクラウドサービス Fintech事業ソフトウェアを駆使したアセットマネジメント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業社内のナレッジやノウハウをデータベース化するAIプラットフォーム AI SaaSドメイン AI DXドメイン

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© LayerX Inc.　 6 「バクラク」シリーズラインナップ債務管理（⽀出管理）債権管理（⼊⾦管理）法⼈カードの発⾏‧管理 ‧年会費無料で何枚でも発⾏可 ‧カード利⽤制限で統制を実現 ‧通常1%以上の還元稟議‧⽀払申請 ‧AIが⾒積書‧請求書を５秒でデータ ‧スマホからも申請‧承認OK ‧柔軟な通知設定‧承認の催促機能勤怠管理 ‧直感的UIで従業員の負担を軽減 ‧Slack連携で打刻や⾃動リマインド可能 ‧わかりやすい残業 / 休暇管理レポート経費精算 ‧AIが領収書を5秒でデータ化 ‧スマホアプリとSlack連携あり ‧領収書の重複申請などミス防⽌機能請求書発⾏ ‧帳票の⼀括作成も個別作成も⾃由⾃在 ‧帳票の作成‧稟議‧送付‧保存を⼀本化 ‧レイアウトや項⽬のカスタマイズも可能 ‧AIが請求書を５秒でデータ化 ‧仕訳 / 振込データを⾃動作成 ‧電帳法‧インボイス制度にも対応帳票保存‧ストレージ ‧スキャナ保存データも直接取込 ‧AI-OCRが⾃動読取＆データ化 ‧[取引先][取引⽇][取引⾦額]での検索 ‧AI活⽤の消込機能で⼊⾦消込をラクに ‧取引先へリマインド/未⼊⾦督促を半⾃動化 ‧売上仕訳‧⼊⾦仕訳も柔軟に作成

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今⽇の発表の⽬的

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⽬次 Agenda ● バクラクのデータ基盤の存在意義 ● アーキテクチャ‧データフローの紹介 ● バクラクのデータ基盤の課題

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バクラクのデータ基盤の存在意義バクラクのデータ基盤は何のためのデータ基盤？

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© LayerX Inc. 15 経営層、プロダクト開発、ビジネス部⾨向けに過去‧現在‧未来の様々な状態を詳細に理解するための可視化‧分析、⾏動変容を促す。現在の利⽤ツール ● Looker Studio / Google Sheets / Streamlit in Snowﬂake ● 将来的にはSnowﬂake Intelligenceにも期待分析‧レポーティングのためのデータ基盤バクラクのデータ基盤の存在意義

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© LayerX Inc. 16 社内の従業員、関わってくださっているパートナー様向けにビジネスオペレーションを効率良く、円滑に進めるために、データでオペレーションを補助‧⾃動化 ● アラート機能 ○ 契約顧客の状況変化検知し、カスタマーサクセス初動を⽀援 ○ 契約進⾏途中のお客様の状況を担当営業ごとに通知し、フォローアップ⽀援 ● Salesforce連携 ○ 顧客利⽤状況の書き込み ○ Googleカレンダーからの商談情報連携 ● etc... ビジネスオペレーションのためのデータ基盤バクラクのデータ基盤の存在意義

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© LayerX Inc. 17 プロダクト開発者、または、プロダクトを使ってくださっているお客様向けにデータ基盤を使うことでしか提供できない価値を提供 ● プロダクトのデータベースでは要件を満たせない、⼤量データのスキャンが必要な機能 ○ e.g. ⻑期間の操作ログ提供 ● データプロダクト ● 障害発⽣時に影響範囲の調査やアプリケーションログの調査ツールとしても。プロダクトのためのデータ基盤バクラクのデータ基盤の存在意義

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アーキテクチャ‧データフローバクラクのデータ基盤の課題も添えて

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© LayerX Inc. 22 ● 主なデータソースは、DB、ログ、SaaS ● コスト削減や重要データの品質を柔軟にコントロールできるようAWS/Snowﬂakeの機能のみで構築している ● 今後は、施策ごとに増える様々なデータに対して、ドメインの複雑性や他社との競合優位性を持てるデータ以外はData Ingestion SaaSを導⼊し、施策のスケーラビリティを担保 ● また、AI Agentにとって重要となりうる⾮構造化データの取り扱いが課題となるだろう Data Source / Extract / Processing アーキテクチャ‧データフロー

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© LayerX Inc. 23 ● Snowflake にデータが格納されてからはdbtのみでデータ変換を⾏っている ● Snowflake AlertやSnowflake Procedure、UDFといったデータ処理を⾏うすべてのワークロードをdbtで管理している ● Looker StudioやGoogle Sheetsからの接続もコネクタを実装し利⽤ Transform / Data Warehouse / AI / BI / BizOps / etc… アーキテクチャ‧データフロー

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© LayerX Inc. 24 ● 現状、ニーズごとに個別対応してデータが作られている ● ⼀部で共通データが作られ始めているものの、統⼀された設計思想‧モデリング⼿法でデータが作られていない ● そのため、AIを使ったデータモデルの開発も、Snowﬂake Inteligenceのようなセマンティックレイヤーを必要とするAIソリューションの活⽤も⼗分にできていない ● 今後の事業成⻑を加速させるため、データソースそのままに近いデータではなく、意思決定に使える信頼できるデータを増やし、多岐にわたる領域で、安全に⾼速に意思決定できる状態を作っていく必要がある。課題①: データモデリングがほぼ⾏われていないバクラクのデータ基盤の課題: Transform / Data Warehouse

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© LayerX Inc. 25 ● 利⽤者の拡⼤‧利⽤⽤途の拡⼤によって、データ品質の担保が重要課題になってきている ● また、サービスレベルに関しても、ベストエフォートでは許されない利⽤⽅法も増加している ● 現時点では、dbt test やデータパイプラインに対する最低限の監視を⾏っているのみ ● ⽇々の業務や改善を安全に⾏えるように、問題が発⽣しても即検知し影響範囲を特定できるように、Data Observabilityの担保と運⽤体制の構築が急務課題②: データの品質保証‧⾼いサービスレベルが求められるバクラクのデータ基盤の課題: Transform / Data Warehouse