がく＠ちゅらデータエンジニアです。
Snowflake World Tour Tokyo 2025のセッションレポートです。
今回は
昨年対比2倍以上の機能追加を実現するデータ基盤プロジェクトでのAI活用について
ということで、Kubell（旧Chatwork）のDSHのみっつさんのセッションです。
資料はこちらにアップロードされてます
はじめに
最初に、みっつさん
EXPO会場奥のシアターセッションでの発表でした。
AIエージェントを活用して、昨年比で2倍の機能をリリースしたぜ！！っていうセッションです。
（CursorとDevinを使ってるってお話）
アジェンダ
kubellのデータ基盤
並列に・・・
現在は、並列体制・・・これまでは、右下にあるように「直列型」でなさっていたと
この体制の変更ってのは、すごく苦労があったんだろうな・・・
これにしないと、開発のアジリティが出せない、産みの苦しみがあったんだろなーと
新規事業をがんがんたちあげてるというKubellさん
それぞれにデータ基盤を立ち上げるのも1週間〜2週間とかで、このあたりうまく作ってるんだろうなぁと。ここもAIエージェントにさせるのか、手順として確立しているのか
AIエディタとしてCursor
定型のJobを任せるDevin
と使い分けてるとかノウハウの塊でしたね。
※Devinに新しいことをさせるのは中々きつかった・・・てきなお話とか聞けてよかったです
まとめ
AIエージェントを用途に応じて使い分けて、開発効率をアップするってのはなかなかいいのだなぁとおもいました。
どうしても、一つ（うちだと、Github Copilotなど）で全部やろうとしがちですが、それを用途に応じて
定型を作るのはすごく大変だと思います。
こちらではDevinに教える・・・でも、これはやることを定型化する大変さとそれをしていかないと人に横展開もできない、人のためにやったことがAI Readyになるってのは、今回のSWTTokyo25でほんと良く聞いたお話でしたね
個人的にはデータ基盤を作るってのは、ある程度パターンは出つつあるかなと思っていて、会社によって考えは違ってもその中であればかなりパターン化できるのでは？と
そこをAIコーディングエージェントなどを使い、作業効率化し、よりコアな部分＝データ利活用（＆データガバナンス）の部分ができれば・・・
そんな近い未来のあるべき姿を指し示してもらえたDSHシアターセッションだったなと思いました！
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