1人でデータ分析 Agentを爆速で社内にリリースした件

2025/12/19 【名古屋・東京同時開催】忘年LT大会～今年のドヤ！を発表しあおう～（https://leanertechnologies.connpass.com/event/376577/）
発表時間：5分

STORES 株式会社
データ本部 データ基盤グループ
小野 嵩征（ono.takayuki）/ アナリティクスエンジニア

データ分析 Agentを1人で開発し社内に広めていることについてお話ししました。

Transcript

1. STORES 株式会社 小野 嵩征 1人でデータ分析 Agentを爆速で社内にリリースした件 そして使われなくなったAgentを、2週間でアーキテクチャ刷新して蘇らせるまで 忘年LT大会 2025年 12月
2. 自己紹介 小野 嵩征（おの たかゆき） WEB系の会社に新卒入社（2020年4月） WEBエンジニア → データエンジニア STORES株式会社 所属（2024年10月〜現在） アナリティクスエンジニア データ基盤の改善/データ活用推進を行なっている 2
3. 目次 3 会社概要 データ分析 Agentを作る理由 今日のドヤ 作ってみた結果 01 02 03 04
4. 目次 4 会社概要 データ分析 Agentを作る理由 今日のドヤ 作ってみた結果 01 02 03 04
5. サービス紹介 5 お店のデジタルを まるっとサポート。 個人や中小事業の方々に向けて、 お店のデジタル化をまるっと 実現できる価値を提供しています。
6. 目次 6 会社概要 データ分析 Agentを作る理由 今日のドヤ 作ってみた結果 01 02 03 04
7. 課題を越えなければデータ利活用は推進できない 7
8. データをまず使ってみるの一歩を軽くするために 8 ChatGPTに何か聞くみたいに データについて知りたい時に 問い合わせできれば最高じゃん！ データ分析 AI Agent作るか！！
9. 目次 9 会社概要 データ分析 Agentを作る理由 今日のドヤ 作ってみた結果 01 02 03 04
10. 今日のドヤ 1人でデータ分析 Agentを爆速で社内にリリースしたこと 10
11. 開発期間 11 約１ヶ月で社内リリース
12. 要件定義と技術選定の迷いがほぼゼロ 12 メルカリさんの先行事例を参考に爆速で意思決定 引用）メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例
13. できあがった データ分析 Agent 13
14. Keplerでできること 14 スキーマ検索 SQL実行 SQL生成 Python実行 年×カテゴリごとの売り 上げ推移可視化し、傾 向について分析してく ださい 依頼 回答
15. できあがった データ分析 Agent 15
16. 目次 16 会社概要 データ分析 Agentを作る理由 今日のドヤ 作ってみた結果 01 02 03 04
17. リリースしてみてよかったこと 17 • 会議中/会議前にデータを抽出する人が増えた • 「とりあえずKeplerに聞いてみるか」という人が増えた • 多くの方に使ってもらえた ◦ 社員350名程度の内 132名の方に使ってもらえた → ちょっとはデータを使うハードルは下がったのでは？ 　 と喜んでいたのは束の間
18. リリース当初に比べて利用者が減少 18 時間帯ごとの新規チャット数 リリース当初 最近
19. 利用者が減った理由 19 アプリケーションの制限 • AIの精度をあげるために利用できるテーブルを制限していた。 ◦ 社内の利用者の要望に答えられないケースが多発 → 日々データマートを改修して対応中 アプリケーションとしてのUXがあまりよくなかった • スキーマ検索が遅い • 画面の表示がストリーミングになっておらず回答が遅く感じる → UXも開発体験もよくなかったので作り直した
20. 開発期間 20 約2週間で作り直した
21. Kepler version2を作った 21 シン Kepler 12/18 リリース
22. なにがかわった？ 22 ユーザー体験 • スキーマ検索を RAG化した • チャットの表示をストリーミングに した 開発体験 • インフラをAgentEngineに移管した • フロントエンドをAI SDK by Vercel のUIを使うことにした
23. シン Keplerで壁を突破する！ 23