Takahiro Hayashi

Kairi Ueno

Hiroki Tamiya

Yugo Tsuchiya

TomokiIchikawa

Yoshito Ikeda

Haruki Tazoe

Hajime Shiozawa

Kazuki Katsurada

masashi kobayashi

lapla

Takehiko Okayama

Kotaro Ito

Yuhei Yasuda

naoyashiga

Takumi Ishii

Sojiro Nishimura

Katsumi Kobayashi

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Calloc

Shohei Shiraki

Takaaki Kanetsuki

Yui Taniyama

Kota Yatagai

Shuhei Kondo

kenshin tanaka

KARTE Team

Security Team

Tomoya Koike

Haruki Tosa

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Takuma Shibuya

plaidinc

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Blocks Team

Takanori Koga

Takumi Katayama

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Tomoki Koga

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Takaaki Nakama

Takahiro Tokunaga

Kohei Kadowaki

kantetsu

Makoto Kataigi

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Jumpei Ikegami

Masahiro Yamauchi

Shinji Eto

Yuta Nishimura

Hideyuki Okada

Wataru Ikarashi

Naoto Kato

Yuki Makino

Atsushi Fujikawa

Naohiko Takemura

Daikichi Sasamori

Atsushi Kobayashi

Naoki Shibayama

Daiki Matsui

Yohei Noda

<p>プレイドが提供するKARTEでは、エンドユーザの行動データを活用するためにさまざまな分析機能を提供しています。データベースの裏側を支えるデータ構造も多種多様で、それらを正しく理解し活用していくことは分析サービスを提供する上で非常に重要です。</p>
<p>この記事ではBitmap Indexにフォーカスし、ナイーブなBitmap IndexとRoaring BitmapやBit-Sliced Indexについて解説します。</p>
<p>弊社の記事で手前味噌ですが、分析向けデータベースの技術全般については以下の記事も非常に参考になるのでオススメです。<br>
<a href="https://tech.plaid.co.jp/fundamentals_of_olap_db_technology">OLAP DBの技術要素の基礎</a></p>
<h2>ナイーブなBitmap Index</h2>
<p>最も基本的なBitmap Indexは、カラム内の特定の値ごとに一つのビットマップを持つ構造です。このビットマップでは、各ビットがテーブル内の一つの行（行番号）に対応します。その値を持つ行であればビットを1、持たなければ0とします。</p>
<p>例えば商品テーブルに「商品カテゴリ」というカラムがあり、以下のデータが入っているとします。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>行番号</th>
<th>商品カテゴリ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>0</td>
<td>トップス</td>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>トップス</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>トップス</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>ボトムス</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>ボトムス</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>この商品カテゴリカラムに対してBitmap Indexを作成すると、以下のようになります。</p>
<ul>
<li>トップス: <code>11100</code> (0, 1, 2番目の行がトップス)</li>
<li>ボトムス: <code>00011</code> (3, 4番目の行がボトムス)</li>
</ul>
<p>最大の利点はANDやORをBit演算で高速に計算できることです。<br>
例えば、「トップスまたはボトムスの商品を抽出する」場合、<code>11100</code> OR <code>00011</code> = <code>11111</code><br>
となり、全ての行が該当することが分かります。</p>
<p>また、該当するエントリ数の算出はpopcntでできてしまいます。</p>
<p>主な弱点は以下です。</p>
<ul>
<li>サイズが大きくなりやすい
<ul>
<li>カーディナリティ(カラム内のユニークな値の数)の分ビットマップを持たなければならず、特にカーディナリティが高い時に大きくなります。</li>
<li>値がスパースな時に非効率です。例えば100万行の商品テーブルで「虹色」の商品が1つだけある場合、「虹色」のビットマップは「00...010...00」のようにほとんどが0で占められます。これなら、単に対応する行番号のリスト（例：<code>[2500]</code>）で持つ方がはるかにコンパクトです。</li>
<li>(基本的にはカーディナリティが高いカラムはスパースな値が多いです。多値型の場合はその限りではありませんが)</li>
</ul>
</li>
<li>範囲検索が非効率
<ul>
<li>例えば商品価格のような値に対してBitmap Indexをそのまま使って「1000円以上の商品」を検索する場合、1000円、1001円、1002円… といった個別の価格に対応する全てのビットマップを取得し、ORを取らなければなりません。</li>
</ul>
</li>
</ul>
<h2>Roaring Bitmap</h2>
<p>Bitmapの良さを活かしつつ弱点を克服するためのフォーマットがいくつかあります。有名なものがWAH (Word Aligned Hybrid), Concise Bitmap, そしてRoaring Bitmapです。<br>
雑にまとめるとどの手法も、決まった方針でBitmapを分割して、1と0が満遍なく混在するパーツは純粋なBitmapとして扱いつつ、スパースなパーツは行IDのリストやRun-Length Encodingで保持する、という仕組みです。</p>
<p>OLAP分野だとRoaring Bitmapが特に人気なようで、IndexにはRoaring Bitmapが優先されることが多いと思います。以下はRoaring Bitmapについて説明します。</p>
<h3><strong>Roaring Bitmapの仕組み</strong></h3>
<p>Roaring Bitmapでは、Bitmapを最大65,536(2^16)個の要素で構成されるコンテナに分けます。コンテナはBitmap / Arrayのどちらかで表現します。</p>
<ul>
<li>Bitmap: スパースではない場合、65,536ビット（8KB）のビットマップとして格納します。</li>
<li>Array: スパースな場合(デフォルトでは1が4096個以下)、要素の値を整数のソート済み配列としてそのまま格納します。</li>
</ul>
<p>(進化版ではRun-Length Encodingという3種類目のコンテナもありますが、今回は割愛します。)</p>
<p>AND/ORなどの論理演算はコンテナ単位で行われ、コンテナの組み合わせごとにアルゴリズムがあります。例えばAND演算は以下です。</p>
<ul>
<li>Bitmap vs Bitmap: 通常のビットワイズAND演算。</li>
<li>Bitmap vs Array: Array内の各要素について、Bitmapの対応するビットを確認。</li>
<li>Array vs Array: ソート済み配列同士のマージ処理に似た方法で共通要素を探索。</li>
</ul>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/ddb8044b-db50-493c-9d73-918bafb04060/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%882025-05-2322.50.10.png" alt="Roaring Bitmap"><br>
(int32を扱うとして、実際にはcontainerの要素には下位16bitを入れ、上位16bitはコンテナ毎に持ちます。足し合わせることで元のint32に復元できます。)</p>
<p>Arrayコンテナが関わる演算はBitmapコンテナ同士の演算と比べると非効率ですが、そもそも要素数が少ないため大して問題にならない、というのが良くできているところだと思います。また、WAHやConcise Bitmapではワード単位でBitmapかRun-lengthかを区別しますが、Roaring Bitmapでは大きい固定サイズで分けたことで、オーバヘッドが少なくなったことがポイントだと思います。</p>
<p>余談ですが、OSSのOLAP DBであるApache Druidでは、デフォルトで文字列型の全カラムに対してRoaring Bitmap Indexが作られます。大胆ですね。実際KARTEで扱うような行動データをDruidにロードして試したことがありますが、Bitmap Indexのサイズはカラムナ部分と同程度に収まり、フィルタリングもかなり早くなりました。</p>
<p>また、数値型に対して作らない理由は以下だと思います。</p>
<ul>
<li>カーディナリティが高いことが多い(年齢や会員ランクなど、反例も多そうですが)</li>
<li>固定長で値が小さいためカラムナフォーマットだけでも十分早い(SIMD / CPUキャッシュ / CPUレベルでの並列化が効きやすい)</li>
</ul>
<h2>Bit-Sliced Index</h2>
<p>Bitmap Indexの弱点に対応するフォーマットとして、Bit-Sliced Indexもあります。ざっくり言えば数値型に向いてるIndexです。(Roaring BitmapはBitmap単体のフォーマットですが、Bit-Sliced Indexはindex全体のフォーマットです。組み合わせることもできます。)</p>
<p>Bit-Sliced Indexは、カラムの値を特定の基数で分解（スライス）し、各ビット位置ごとにビットマップを作成します。</p>
<p>以下は商品価格を基数2で表現(=2進数)する例です。B[i]は2進数表現の、i bit目を意味します。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>行番号</th>
<th>価格</th>
<th>B[7]</th>
<th>B[6]</th>
<th>B[5]</th>
<th>B[4]</th>
<th>B[3]</th>
<th>B[2]</th>
<th>B[1]</th>
<th>B[0]</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>230</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>130</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Bit-Sliced Indexでは、物理的には縦方向のBitmapを持ちます。この例では行数が4で桁数が8(bit)なので、長さ4のBitmapが8個作られます。</p>
<p>ナイーブなBitmap Indexでは行番号を指し示すBitmapが値ごとに作られますが、今回は値自体もBitmapでエンコーディングするのでこんがらがりがちです。上記の表を行列と捉えて、横方向のBitmapは値自体の表現であり、縦方向のBitmapは値の特定の桁が一致する行番号を指し示すBitmapと言えます。</p>
<p>価格が最大で255円だとすると、基数2のBlit-Sliced Indexで必要なビットマップは8個です。ナイーブなBitmap Indexなら最大256個のビットマップが必要になることと比べると、大幅にサイズを抑えられることが分かります。</p>
<h3>Bit-Sliced Indexによる合計計算（基数2の場合）</h3>
<p>応用のアルゴリズムとして、Bit-Sliced Indexでカラムに含まれる値の合計値が計算できます。元々の目的である索引以外にも使えるのが面白いです。</p>
<pre><code class="language-cpp">/**
 * B: 特定カラムCのBit-Sliced Index (B[i]はi番目のビットに対応するビットマップ)
 * Bf: 条件を満たす行を示すビットマップ (Foundset)
 * num_bits: 値を表現するのに必要なビット数(横方向のBitmapのビット数)
**/
int sum = 0;
for (int i = 0; i &lt; num_bits; ++i) {
    // i番目のビットが立っている行だけを対象に、2^i を加算
    sum += 2^i * POPCOUNT(B[i] AND Bf);
}
return sum;

</code></pre>
<h3>基数</h3>
<p>ここまで基数2を例にしてきましたが、他の基数を取ることもできます。例えば基数10とすると、1000未満の整数であれば100,10,1の位の3つの10bitのスライスで表現し、位の値がNならスライスの右からN番目に1を立てます。</p>
<p>例えば230は100の位が2、10の位が3、1の位が0なので、以下のようになります。<br>
<code>0000000100</code>(100の位) <code>0000001000</code>(10の位) <code>0000000001</code>(1の位)</p>
<p>基数は単一である必要はなく、位ごとに変えることもできます。</p>
<p>基数の増減に伴うトレードオフはサイズとクエリ効率にあるようです。基数を増やすサイズは増えますが、例えば等価検索の効率が良くなることは明らかです。</p>
<h3>Encodingと検索</h3>
<p>値のBitmap(横方向)のEncodingのバリエーションとして、Equality EncodingとRange Encodingがあります。</p>
<p>Equality Encodingは値がNならN番目のbitに1を立てるもので、ここまでで説明してきた方法です。<br>
Range Encodingでは、値がNならN番目のbitとその左のbit全てに1を立てます。</p>
<p>例えば基数10で230を表現すると、100の桁が2、10の桁が3、1の桁が0ですから、以下のようになります。<br>
<code>0000000100 0000001000 0000000001</code>(Equality Encoding)<br>
<code>1111111100 1111111000 1111111111</code>(Range Encoding)</p>
<p>Range Encodingはその名の通り範囲検索に強いエンコーディングです。</p>
<p>それぞれのエンコーディングで等価検索と範囲検索のアルゴリズムがあります。複雑なので、範囲検索の大雑把な方針のみ説明します。</p>
<p><strong>Equality Encodingの範囲検索</strong><br>
例えば特定の値より大きいデータを取る場合、位だけを見て対象の値より大きいと分かる行を取るステップと、同じ位の中で対象の値より大きい行を取るステップがあります。</p>
<p>例えば基数2で <code>価格 &gt;= 5 (バイナリ: 00000101)</code> を検索する場合、以下の2つの結果の和集合が結果です。</p>
<ul>
<li>8以上255以下の行
<ul>
<li>B[7]からB[3]までのうちどれか一つでも1が立っている(ORで取得)</li>
</ul>
</li>
<li>5以上7以下の行
<ul>
<li>B[2]が立っていて、B[1]かB[0]のうちどちらか一つでも1が立ってる(ANDとORで取得)</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><strong>Range Encodingの範囲検索</strong><br>
特定の値より大きいデータを取る場合、その値のbitだけをチェックします。例えば基数10で値が200以上のデータを取る場合、100の位のスライスの右から1番目のbitが0である行を取得します。</p>
<h2>まとめ・感想</h2>
<p>Bitmap Indexと言えばデカいイメージがありますが、対策としていろいろなアイデアが提案されています。こんなにアイデアを凝らすほどAND/ORが効率的に処理できるBitmapが魅力的ということですね。</p>
<p>Roaring Bitmapに比べるとBit-Sliced Indexはそこまで流行っていないような気もします。カラムナDBであれば数値型はカラムナだけで十分早いからでしょうか。行指向のDBでは有用な気もしますが、更新が重いからかもしれません。</p>
<p>また、Bit-Sliced Indexの基数とエンコーディングについては、クエリやデータパターンに応じて選ぶのが重要な気がします。それぞれの特性・トレードオフを整理するところまでは今回は辿り着けませんでしたが、興味があれば各種論文を見てみると良いかもしれません。</p>
<h2>参考資料</h2>
<p><a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/253262.253268">Improved query performance with variant indexes | ACM SIGMOD Record</a><br>
<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/276305.276336">Bitmap index design and evaluation | ACM SIGMOD Record</a><br>
<a href="https://arxiv.org/abs/1004.0403">[1004.0403] CONCISE: Compressed 'n' Composable Integer Set</a><br>
<a href="https://roaringbitmap.org/">Roaring Bitmaps</a></p>


いろいろなBitmap Indexの紹介

<h1>はじめに</h1>
<p>こんにちは。プレイドのKARTE Messageチームでエンジニアをしている林(<a href="https://x.com/smoothbronco">Twitter</a>)です。</p>
<p>この記事では、動的にSQLを生成する機能の実装を無事故で改善し、その後の開発スピードを向上させたことについてお話しします。</p>
<h1>KARTE Messageについて</h1>
<p><a href="https://karte.io/package/message/">KARTE Message</a>は、メール・アプリプッシュ・LINEなどのチャネルからエンドユーザーにパーソナライズした配信を効率化したMAツールです。</p>
<p><a href="https://tech.plaid.co.jp/karte_message_mass_delivery_architecture">メール配信サービスの運用について紹介している記事</a> があるので、こちらもぜひ併せてご覧ください。</p>
<h2>配信対象抽出機能について</h2>
<p>KARTE Messageでは、SQLが書けないマーケターでもGUIベースでメールやLINEの配信対象を抽出できるための機能を提供しています。</p>
<p>配信対象はデータ統合・利活用プラットフォームである<a href="https://developers.karte.io/docs/about-datahub">KARTE Datahub</a>内のテーブルまたはクエリをベースにしており、「リスト」と呼びます。</p>
<p>リストには配信対象のメールアドレスやユーザーID、クーポンコード等のコンテンツに埋め込むデータが入っています。</p>
<p>たとえば、会員マスタのうちGOLDランクの会員にだけメールを送りたい場合は、以下のような操作で対象を絞り込むことができます。ある対象を除外する、パーソナライズした値をコンテンツに埋め込む、施策内で1ユーザーに対してx回まで配信する、といったこともこの機能で実現しています。</p>
<p>※ データはすべてダミーです。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/ab4a4133-596b-42e1-986a-164fa2a444fb/merge_list.webp" alt="merge_list.webp"></p>
<p>配信対象抽出の裏側では、クライアントの設定した値から動的にSQLを生成しています。</p>
<p>先ほどのGOLD会員の例では、以下のようなSQLを生成します。</p>
<pre><code class="language-sql">WITH result AS (
	WITH master_{list_id} AS (
		-- &quot;【デモ】マスターデータ_メール&quot;のクエリ
		SELECT * FROM demo_master_mail
	),
	subset_{list_id} AS (
		-- &quot;gold会員&quot;のクエリ
		SELECT * FROM demo_master_mail WHERE rank = 'gold'
	),
	merge_list AS (
		WITH master AS (
			SELECT * FROM master_{list_id}
		),
		subset AS (
			SELECT user_id FROM subset_{list_id}
		)
		SELECT
			master.user_id AS user_id,
			master.email AS target
		FROM master
		LEFT JOIN subset ON master.user_id = subset.user_id
		WHERE subset.user_id IS NOT NULL
	)
	-- (中略)
)
SELECT * FROM result;
</code></pre>
<p>このSQLは配信する時とクライアントが対象ユーザーをプレビューする時にKARTE Datahubのテーブルに対してクエリします。</p>
<p>対象抽出のデータ結合に用いるキーはユーザーIDか配信先 (メールアドレスやLINE ID) を使っており、ユーザーIDのカラムがある場合はユーザーIDで結合します。</p>
<p>クライアントの持っているデータによってはユーザーIDカラムのないデータもあるので、その場合は配信先のカラムで結合します。</p>
<p>また、一部のユーザーIDがnullになっていることもあります。</p>
<h2>改善前の課題</h2>
<p>たとえば以下のようなケースだと、メールアドレスが一致していても一部でuser_idがnullになっている場合はパーソナライズする値が落ちてしまいます。</p>
<p><img src="https://ik.imagekit.io/plaid/acd9c458-90cd-404f-a92d-bc3f94f36254/user_id_null.png" alt="user_id_null.png"></p>
<p>このようなケースを含め、配信対象抽出機能を改善する前は以下のような課題がありました。</p>
<ul>
<li>データに関する課題
<ul>
<li>targetやuser_idという一般的な名前が予約語になっており、クライアントの設定次第でカラム名が衝突する</li>
<li>user_idがnullableなので、対象抽出やパーソナライズする値を結合する際にレコードが落ちる場合がある</li>
</ul>
</li>
<li>ロジックに関する課題
<ul>
<li>配信時のクエリとプレビュー時のクエリを返すロジックの共通化ができておらず、出力に差分が生じてしまう</li>
<li>コードが複雑で処理の分割がうまくできておらず、キャッチアップコストが高い</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p>配信対象抽出機能はKARTE Messageの中でもコアになる機能であることや、今後も頻繁にアップデートがかかることが想定される機能でした。この状態のまま運用していくと予期せぬバグやインシデントを起こしかねないので、機能全体に手をいれることにしました。</p>
<h2>やったこと</h2>
<p>以下2つのアプローチを取って行いました。</p>
<ol>
<li>リストの元データを view table にし、クエリするときは view table を参照する</li>
<li>既存の仕様からデータモデルを再定義し、コードをまるっと作り替える</li>
</ol>
<p>1つ目に関しては、view tableにすることでクライアントのデータに一定の前提を設けられるので、データに関する課題を解決することができると考えました。</p>
<p>2つ目に関しては、仕様が明確だったこと、既存のコードに対してテストが不十分だったことなどから、改めてデータモデルから作り替えた方がメンテナブルになるだろうと考えました。</p>
<h3>view tableにする対応について</h3>
<p>先に、viewのクエリを示します。</p>
<pre><code class="language-sql">SELECT
  *,
  cast(
    ifnull(
      cast(`user_id` as string),
      concat('null_embedded_', `email`)
    ) as string
  ) as masspush_user_id,
  cast(`mail` as string) as masspush_target,
FROM
  (
    -- リストの元データのクエリ
    SELECT
      *
    FROM
      demo_master_mail
  )
</code></pre>
<p>ポイントは2つです。</p>
<ul>
<li>予約語はクライアントが設定する可能性が限りなく低い命名にする</li>
<li>user_idがnullの時は<code>null_embedded_{配信先}</code> で埋める</li>
</ul>
<p>こうすることで、カラム名が重複することや最終的に配信対象が抜け落ちてしまうことが減りました。リストの元データのクエリは数百〜数千行になることもあるので、最終的なクエリをシンプルに保つことができるようにもなりました。</p>
<p>移行する中で難しかったのが、viewのクエリが参照するデータの鮮度を保つことです。</p>
<p>リストの中には、「先月10,000円以上購入した人」や「30分前にカゴ落ちした人」などの相対日時を条件に含むものがあります。これらは絶対日時に変換してクエリにしているので、配信やプレビューが実行される直前でviewのクエリを更新する必要がありました。</p>
<p>また、KARTE DatahubはBigQuery上にテーブルを保持しています。BigQueryのテーブル更新オペレーションは10秒で最大5つまでというクォータがあるので、都度viewを更新するのは現実的ではありません。</p>
<p>そこで、以下のような実装で更新オペレーションを極力減らすことにしました。</p>
<pre><code class="language-tsx">export const updateListViewQueryIfBaseSQLModified = async (
	baseSQL: string;
	list: List;
) =&gt; {
  const tableName = createTableName(list);
  const cachedQueryHash = await findCachedQueryHash(tableName);
  const newQueryHash = hashQuery(baseSQL);
  // 最新のqueryとcacheしたqueryのhashが一致してれば処理を終える
  if (cachedQueryHash === newQueryHash) {
    return;
  } else {
    // BigQueryに問い合わせてviewのqueryを比較する
    const isEqualBaseSQL = await compareViewToBaseSQL({
      list_id: list.id,
      baseSQL: baseSQL,
    });
    // queryが異なればviewのqueryを更新する
    if (!isEqualBaseSQL) {
      const viewQuery = buildQuery(list, baseSQL);
      await updateView(viewQuery, list.id);
    }
    // table名をkeyに、queryのhashをvalueにしたcacheを保存する
    await cacheQueryHash({ key: tableName, query: baseSQL });
  }
}
</code></pre>
<p>まず、BigQueryにリクエストする手前にcacheを挟むようにしました。同じリストを使い回して同時刻に複数個の配信を実行するクライアントは多いです。このようなケースはcacheのおかげでBigQueryへのリクエストを減らすことができました。</p>
<p>次のステップでは、BigQueryに問い合わせて最新のviewのqueryを取得し、比較するようにしました。テーブル取得のクォータは更新に比べて制約が緩いので、更新前に最終チェックをしています。</p>
<p>このようなステップを踏むことで、配信が集中する時間帯でもクォータを超えることなくviewのクエリを最新の状態に保つことができました。</p>
<h3>コードの作り替えについて</h3>
<p>コードの作り替えはTDDライクに行いました。まず仕様からテストケースを起こし、そのテストケースに従ってテストが通るようにコードを書くようにすることで、仕様の抜け漏れやエッジケースの見落としなどがないかを確認しながら進めることができました。</p>
<p>また、リリースに関してはview table対応とは別で行う、一部のテナントから段階的に行うなど、万が一問題があったときの影響範囲を最小限に抑えながら進めました。</p>
<h2>結果</h2>
<p>かなり大規模かつ問題が起きた時のリスクが大きい修正でしたが、配信に影響なくすべてリリースすることができました。</p>
<p>またこのリリース後、キャッチアップコストが大幅に減り、開発工数がより正確に見積れるようになりました。新しくチームに入ってきたエンジニアの方が新規に機能拡張をすることになった時も、キャッチアップが大変という感覚は無かったそうです。改善前に比べてテストも充実する形になったので、変更を加える際の影響範囲やエッジケースのバグ取りこぼしも見えやすくなりました。</p>
<p>課題の種類をデータとロジックに分けて、それぞれを解決するアプローチにしたことでシンプルになったと個人的には思っています。</p>
<h2>最後に</h2>
<p>私が所属するKARTE Messageチームでは、大量配信を支える配信基盤の改善や、より良いMAツールにしていくための機能開発など、まだまだやりたいことがたくさんあります。</p>
<p>少しでもこのような領域に興味を持ってくださった方は<a href="https://recruit.plaid.co.jp/product">採用ページ</a>をご覧ください。応募待ってます！</p>


非エンジニアでも直感的に動的なSQLを生成できる、GUIのノーコードツールの改善方法の紹介

動的にSQLを生成する複雑なロジックに立ち向かい、開発スピードを向上させた話

<p>こんにちは！プレイドでエンジニアをしている土佐といいます。</p>
<p>先日、社内で「生成AI」をテーマにしたLightning Talk（LT）会が開催されました！🎉プレイドだけでなく、グループ会社のRightTouchメンバーも集結し、総勢なんと約80名が参加する、とっても賑やかなオンラインイベントになりました。</p>
<p>ここ数ヶ月、社内でもCursorやCline、Vertex AI経由のGPTモデルなど、さまざまな生成AIツールの活用がどんどん進んできて、「お、そろそろ各チームで溜まってきた知見や『こんなことやってみた！』をシェアする良いタイミングじゃない？」ということで、今回のLT会が企画されたんです。</p>
<p>この記事では、当日の熱気や発表の面白さ、そして私たちが感じた「これから」の可能性を、少しでも皆さんにお届けできればと思います。LT会の雰囲気や学びが伝わると嬉しいです！</p>
<h2><strong>当日の熱気：オンラインでも伝わる一体感！</strong></h2>
<p>会場はオンライン。それぞれの場所から参加する形でしたが、画面越しにも伝わる熱気…！🔥 発表が始まると、みんな真剣な表情で聞き入り、Slackのスレッドも質問や感想、「なるほど！」「それ面白い！」といったコメントで、めちゃくちゃ盛り上がっていました。</p>
<h2><strong>発表ハイライト 🚀</strong></h2>
<p>今回のLT会では、本当に多種多様なテーマで10件の発表がありました。どれも興味深く、刺激的な内容ばかりでした！すべての発表をダイジェストでご紹介します。</p>
<ul>
<li><strong>「採用面談の日程調整をAIにやってもらうワークフローを構築しました」</strong>
<ul>
<li>候補者と複数面接官の複雑なカレンダー調整を、Zapier AIとDifyを駆使して自動化！ Slackから使える「Google Calendar 日程提案くん」で、面倒な調整業務をスマートに解決する実用的な工夫が光りました。</li>
<li>詳細な記事はこちら
<ul>
<li><a href="https://note.com/kantetsu/n/n00958cea908d">https://note.com/kantetsu/n/n00958cea908d</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><strong>「お客さんの商品データを検索するMCPサーバー作ってみた」</strong>
<ul>
<li>通常のキーワード検索だけでなく、ベクトル検索で&quot;似ている商品&quot;も提案できるAPIサーバーを自作。ユーザーの「見つからない…」を減らす、既存技術を組み合わせた価値創造の好例でした。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>「Cline + ChatGPT 4o 画像生成を使ったOSS開発をしてみた」</strong>
<ul>
<li>自作OSS「Gunshi」の開発で、Clineによるコーディング支援やドキュメント生成、ChatGPT 4oによるロゴ・OGP画像作成までAIを活用！ 開発プロセス全体でのAI活用スタイルが新鮮でした。</li>
<li><a href="https://gunshi.dev/">https://gunshi.dev/</a></li>
</ul>
</li>
<li><strong>「生成AIにサポートサイトドキュメントを書かせて公開してみた」</strong>
<ul>
<li>Cursor等のAIツールを使い、コードベースからサポートサイトのドキュメントを効率的に生成・公開。人間には手間のかかる表作成などもAIに任せる、実践的なノウハウが共有されました。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>「ボランティアのイベント告知サイトの更新をClineを使ってほぼ自動化した件」</strong>
<ul>
<li>ボランティアで運営するWordPressサイトの更新作業を、Cline、RPA、ChatGPT生成HTMLで見事に自動化！ Gutenberg記法を活用することで、ビジュアルエディタとの互換性を持たせる工夫を行い、大幅な効率アップを実現した、技術による社会貢献の素敵な事例でした。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>「AI開発基盤を作ってみた」</strong>
<ul>
<li>AI機能をより簡単に開発できる基盤を開発中。AIエージェント開発の知見集約や再利用性を高める土台作りのお話にワクワクしました。</li>
</ul>
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<li><strong>「code-bugsというCLIツールを作った」</strong>
<ul>
<li>複数ファイルにまたがる定型的なコード修正を、AIが自動で行ってくれるCLIツール「code-bugs」を開発。簡単なレシピで面倒な作業を効率化する、開発者の頼もしい味方になりそうです！</li>
</ul>
</li>
<li><strong>「AI Agentにセキュリティレビューをやってもらう」</strong>
<ul>
<li>Copilot AgentやCursorにセキュリティルールを学習させ、コードレビューを補助させる試み。AIをセキュリティチェックの「心強い相棒」として活用する可能性が示されました。</li>
<li>詳細な記事はこちら
<ul>
<li><a href="https://tech.plaid.co.jp/security-review-by-ai-agent-101">https://tech.plaid.co.jp/security-review-by-ai-agent-101</a></li>
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<li><strong>「誰でもできるvibe-coding」</strong>
<ul>
<li>エンジニア以外の職種の方がAIで機能を実装！顧客解像度の高い人が直接開発できる可能性と、レビュー負荷軽減のためのプロセス改善（仕様レビュー、PR分割）というリアルな試行錯誤が共有されました。</li>
</ul>
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<li><strong>「Codatumで組織サーベイの分析にLLMによる要約を埋め込んでみた」</strong>
<ul>
<li>BigQueryとVertex AIを連携し、SQL関数 <code>ML.GENERATE_TEXT</code> を活用して従業員サーベイの大量の自由記述回答をグループ別に要約。SQLだけで高度なテキスト分析を実現するパワフルな活用事例でした。</li>
<li>Codatumとは
<ul>
<li><a href="https://codatum.jp/">https://codatum.jp/</a></li>
</ul>
</li>
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</li>
</ul>
<h2><strong>LT会を終えて：見えてきた景色と、これからの私たち</strong></h2>
<p>本当に刺激的なLT会でした！</p>
<p>個人的に最も印象的だったのは、「誰でもできるvibe-coding」の発表です。プロダクトやお客様に一番近いメンバーが、AIを使って直接価値を生み出せる。これって、開発のあり方やスピード感を根本から変える可能性を秘めていると感じました。</p>
<p>もちろん、「じゃあ、私たちソフトウェアエンジニアの価値ってどこにあるんだっけ？」という問いも同時に生まれます。AIがコードを書けるようになった今、私たちはより本質的な課題解決や、アーキテクチャ設計、そしてAIを最大限に活用するための環境構築といった領域で、さらに価値を発揮していく必要があるのかもしれません。今回のLT会は、そんなことを考える素晴らしいきっかけになりました。</p>
<p>プレイドでは、**「技術はトレンドを追うためではなく、長期的なインパクトと組織的な再現性を生み出す原動力である」**と考えています。今回のLT会で見られた多様なチャレンジは、まさにその思想を現場レベルで体現しているように感じました。</p>
<p>単に「生成AIが流行っているから使う」のではなく、「<strong>どうすれば顧客への価値提供や、私たちの働き方を本質的に良くできるか？</strong>」という視点で、みんなが主体的にAIと向き合い、試行錯誤を楽しんでいることがわかったイベントでした。</p>
<p>参考</p>
<p><a href="https://blog.plaid.co.jp/n/nb08d947606f3">https://blog.plaid.co.jp/n/nb08d947606f3</a></p>
<h2><strong>おわりに：<strong>プレイド</strong>のAI環境</strong></h2>
<p>実は、あまり大々的には言っていませんが、プレイドでは、エンジニアは <strong>Cursor、Cline、Vertex AI経由の各種モデルといった生成AIツールを、かなり自由に試せる環境</strong>が整っています。これ、個人的にはものすごい「福利厚生」だなと思っていて…（だって、個人で契約したら、日に数万円かかることもありますからね！）</p>
<p><strong>「生産性のための環境投資は死ぬほど安い」</strong> というのがプレイドのエンジニアのマインドセットの一つ。セキュリティには最大限配慮しつつも、これからも価値創出につながる新しい技術は積極的に取り入れていくんだろうな、と感じています。</p>
<p>そんなプレイドでは、一緒に未来のプロダクトを作るソフトウェアエンジニアを絶賛募集中です！</p>
<p>今回のLT会のような、技術への探求心や「やってみよう！」の精神を大切にする環境に興味のある方は、ぜひ採用ページを覗いてみてくださいね。</p>
<p>👉 <strong>プレイド採用ページ：</strong> <a href="https://recruit.plaid.co.jp/product">https://recruit.plaid.co.jp/product</a></p>
<p>最後まで読んでいただき、ありがとうございました！</p>
<p>P.S. このブログ記事も、実はGoogle MeetのGemini議事録とGemini 2.5 Proの力を借りて、構成案から執筆までサポートしてもらいました！</p>


プレイド社内で開催された生成AIのLT会レポート。グループ会社RightTouchも参加し、CursorやVertex AI経由GPT等の活用事例や開発知見を共有。当日の発表をサマリでお伝えします

生成AI、どう使う？ プレイド社内LT会で活用のヒントを探ってみた！

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