はじめに こんにちは。データ戦略室データアーキテクトグループの川村です。 今回は、事業部で実施している目標を決める作業を、スプレッドシートからWebアプリへ移行する取り組みについてご紹介できればと思います。 開発にはClaude Codeを使い、AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を採用しました。実装の中で工夫したことや、データ分析基盤が整っていたからこそ助かったこと、逆に苦労したことをまとめています。 背景と目的：属人化したスプレッドシート管理からの脱却 事業部では、毎年の目標や毎月の見込みの見直しをスプレッドシートで管理しておりました。 実績の集計シート、見込みを計算するシート、それ…

はじめに はじめまして、データ戦略室の齋藤です。 2026年7月に入社し、ちょうど3ヶ月が経ちました。 前職ではコンサルタントとして3年間勤め、今回初めての転職でレバレジーズのデータ戦略室に来ました。 初めての環境で学ぶことも多い一方、前職で身につけたものの中には、環境が変わってもそのまま役に立つものが意外と多いことにも気づきました。 そこで今回はソフトスキルの再現性というトピックについて、前職での経験も交えながら記事を書いてみようと思いました。 これから仕事の型を身につけていく方はもちろん、自分の業務の進め方を振り返りたい方や、メンバーの育成に関わる方にも参考になれば幸いです。 前職の業務と…

はじめに こんにちは、データ戦略室の花田です。 今回は、弊社でおこなったAI活用推進の取り組みを一つ紹介します。私が所属するマーケティング本部では、今年度からAnthropicの生成AIであるClaudeが使えるようになりました。社員それぞれのClaudeの使い方を共有するために、6月から9月にかけて隔週で、全6回の「Claude事例共有会」を開催しました。 先に結論を書くと、満足度が最後まで5段階中4点台を保てた一方で、回を重ねるごとに新規参入者の数は減少し「まだ使っていない人」への入り口が狭くなっていました。アンケートの満足度だけを見ていたらこの様子には気づけなかったと思います。この記事で…

はじめに こんにちは、レバレジーズのデータ戦略室の英です。2026年4月に新卒で入社し、半年が経ちました。 この記事は、データ分析の仕事に興味はあるけれど、自分がそこでやっていけるのか分からない、という就活生に向けたものです。私自身、入社前はSQLを一行も書けず、BigQueryというサービスの名前も知りませんでした。データを扱う部署でやっていけるのかが、入社前の一番の不安でした。実際には、業務でクエリとデータ基盤の構造を覚え、並行して統計を勉強し、いま分析の仕事に入ろうとしているところです。 技術的な経験がないことを理由にデータ職を迷っている人に、それは迷う理由にならない、と伝わればと思って…

データ戦略室で室長をしている阪上です。弊社のデータサイエンティストの求人情報には技術スタックとして、Stanを記しておりましたが、正直なところ、ここ最近はStanを用いた統計モデリングを行っておりませんでした。そんな中、ふと求人情報にあるStanという記述に熱い想いを持たれるかたへのアンサーソングというか、過去の取り組みを紹介したいなと思いました。そこで、自分がデータ戦略室を設立する前に行っていた意思決定のためのデータ分析について、かなりの年数が経ったことから振り返りも踏まえて紹介したいと思います。 10年近く前は確率的プログラミング言語として、Stanが流行っておりました。Stanはいわゆる…

はじめに データ組織の仕事の種類 ミッション制度とは どう決めていくのか 重要視していること1：通年でメンバーのやりたいことを聞く 重要視していること2：1ヶ月かけてリーダー同士でミッションを策定する 中途で入社する方にとって、この制度が何を意味するか 現実：きれいな仕事ばかりではない 2026年度下期に考えていること おわりに はじめに こんにちは！データ戦略室データアーキテクトチームの田代です。 ありがたいことに最近は中途採用の面接も担当させていただくことも増えてきました。 その中で応募者の方から「入社したら、仕事やタスクはどのように決まっていくのか？」というご質問をいただくことが多く、今…

はじめに こんにちは！データアナリストの高津です。 先日、韓国・済州島で開催されたKDD 2026に参加してきました！ KDDは、AI・データサイエンス領域におけるトップカンファレンスの一つです。最新の研究成果から、企業における実践事例まで、幅広い発表が行われています。 そんな場所に参加できることになった一方で、データ関連の業務をし始めて1年半くらいの自分に、得られるものがあるのだろうかという不安もありました。しかし、実際に参加してみると、普段の業務につながる学びがあったり、最先端の研究から刺激を受けたりと、想像以上に多くのものを得られました。 今回は、KDDに参加することになった経緯、印象に…

はじめに こんにちは、データ戦略室の丸山です。 昨今、Claude Codeの使い方に関するナレッジや記事が至るところで共有されていると思います。その一方で、公開されているナレッジの多くが「個人の作業効率化」にフォーカスしたものになっており、「チームや組織で生産性を上げるためにClaude Codeをどのように使うべきか?」についてはあまり言及されていないという課題感がありました。 そこでこの記事では、私がPMを務めている機械学習系のプロジェクト（人材系サービスにおけるレコメンドエンジンの開発プロジェクト）で、プロジェクト管理にClaude Codeを活用し、チームとして生産性を上げるために取…

はじめに こんにちは。レバレジーズのデータ戦略室、データアーキテクトグループの櫻井です。 今日は、Claude Codeを作業者から、一緒に問いを立てる仕事の伴走者に変えた話をしようと思います。 私の業務ではBigQueryとDataformでデータ基盤を作っていますが、実装より前に「何を作るか」を決める仕事の方が重いことが多いです。事業部にヒアリングし、要件を整理し、方針を決める。この部分にClaude Codeを使いたかったのですが、使い始めた当初は、期待していたほど自分の作業が減りませんでした。 ざっくり依頼すると、イメージに近い成果物が返ってきます。しかし、細部のズレを見つけ、直し方を…

はじめに こんにちは！レバレジーズデータ戦略室、データサイエンティストのJacobです。 最先端の埋め込みモデルは、精度とレイテンシの両方を意識して最適化されていることが多く、RAGシステムをはじめ様々な場面で活用されています。推論時の異なるレイテンシ要件に対応するための一般的な戦略として、学習時にMatryoshka Representation Learning（MRL）を用いる方法があります。埋め込みの先頭から段階的に大きくなるセグメントそれぞれに損失関数を適用することで、粗い特徴を前方の次元に、細かい特徴を後方の次元に学習させるという考え方です。推論時にはストレージや検索速度の要件に応…

はじめに こんにちは。レバレジーズデータ戦略室の内田です。 今回は、GA4（Google Analytics 4）を BigQuery で分析する中で、user_pseudo_id の扱いについて当初の理解を見直した話を紹介します。 きっかけは、同一ドメイン配下にある複数のGA4プロパティを横断して、ユーザーを同一人物として結合したいという要件でした。イメージとしては、メディアサイト用プロパティのevents_* テーブルと、応募サイト用プロパティの events_* テーブルを user_pseudo_id で突き合わせ、「あるサイトで記事を読んだユーザーが、別サイトで応募に至ったのか」を1…

はじめに こんにちは。レバレジーズデータ戦略室データアーキテクトグループの浅見です。 BigQueryのdatamartを扱っていると、ときどき発生するのが「過去時点のスナップショットが欲しい」という要件です。 例1:Aさんの「前年同月・先月・今月の各時点での顧客セグメント」を出したい 例2:システム側の入力変更で先月の実績が変わってしまうので、月初時点の実績を固定して残しておきたい 上記要件を受けて、Dataformでスナップショットを取得しようとすると、判断が必要なポイントがいくつか出てきます。 スナップショット用のカラムを増やしたくなったとき、incremental で運用するとカラム追…

はじめに こんにちは。 レバレジーズデータ戦略室、データアーキテクトグループの鵜飼です。 本ブログで何度かご紹介させていただいている「データ分析基盤再整備プロジェクト」ですが、今回はその全社展開後の「現在のデータ分析基盤の状況」についてお話しします。 特定事業に的を絞り、試行錯誤して作り上げたデータ分析基盤ですが、他の事業に横展開する中で様々なイレギュラーが発生し、理想と現実のギャップに直面しました。 「データ分析基盤再整備プロジェクト」については過去の記事がいくつかあるので、気になる方はご覧ください！ 参考記事： データ分析基盤再構築への道！～レバレジーズの挑戦～ - レバレジーズ データA…

はじめに こんにちは。レバレジーズデータ戦略室 データアーキテクトグループの辰野です。 今回は、弊社のデータ基盤におけるデータ品質担保の取り組みについてご紹介します。現在、社内の多くの部署に対しBigQuery上のテーブルを提供しており、データの利活用が浸透していますが、一方で品質テストについてはこれまで手が付けられていない状態でした。 事業単位でのデータ担当者の配置とデータリアーキテクチャが進んだことを機に、データ品質の担保を本格的に開始することにしました。本記事では、なぜ今回の設計に至ったのか、どのようなテストを実装したのか、そして実際に運用してみての振り返りについてお話しします。 品質担…

はじめに こんにちは、データ戦略室兼AI推進室のブライソンです。普段は社内のAI推進を担当していますが、今回は少し違った取り組みについて紹介します。 突然ですが、皆さんの会社にも「いつの間にか生まれて、もはや誰も全容を把握できていない便利ツール」、ありませんか？ 弊社にもまさにそれが大量にありました。今回は、そんな状況を解決するために作った、社内向けStreamlitアプリの共通デプロイ基盤「Guam」について紹介しようと思います。 Guamを一言で言うと、「main.pyを書いてGitHubにPushすれば、認証付きのWebアプリが社内に公開される」 という基盤です。2025年10月にプロジ…

はじめに こんにちは！データ戦略室でマネージャーをしている小山です。 今朝はサッカーワールドカップ日本戦！朝は社内でも色々なところでパブリックビューイングが行われていたり、執務室でもサッカーの話題が飛び交っていたりと盛り上がりを見せていてプチお祭りムードでした！ 我々のチームにはスウェーデン出身の方がいるので、みんなで仲良く応援していました。笑 みなさんはどこで観戦されたのでしょうか。 さて、ちょうど1年前に、2025年度にやりたい3つのこと ～組織編～という記事を書きました。 どれくらい2025年度で実現できたのでしょうか、せっかくなので振り返ってみましょう。 1.データ、AIに関わる組織を…

はじめに こんにちは！レバレジーズのデータ戦略室でデータサイエンティストをしている岩永です。今回が初めての投稿になります。 前職では音響データを用いたAIの研究開発をしていましたが、現在は、ビジネスの現場でテーブルデータを扱い、アルゴリズムの開発などを行っています。これまで慣れ親しんだデータとは勝手が違うことも多いですが、その分、新しい視点を取り入れるプロセスに面白さを感じています！ 今回は、環境が変わって改めて気づいたデータ分析におけるドメイン知識の重要性について、私の経験を交えてご紹介します。 技術だけでは歯が立たなかった 入社して最初に担当したのは、自社のエンジニア向けサービスにおけるユ…

はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室で研究員をしている樋沢といいます。 今年1月にレバレジーズに入社し、現在は LLM におけるペルソナ周りの研究をしています。 皆さんも AI に人格 (ペルソナ) を与えて色々楽しんでいることと思いますが、実はこの分野はまだまだ奥が深く、現在進行形で研究が盛んに行われています。 そこで今回は Steering と呼ばれる、ロールプレイにも関係した LLM の少し高度な推論方法に関して紹介しようと思います。 この技術を使えば、プロンプトを与えることなく、LLM に猫のペルソナを足したり抜いたりすることができます。なので例えば、「朝ごはんは何がいいかな？」と…

こんにちは！テクノロジー戦略室の田中瑚大です。 今回は、社内向けの営業ロープレAIアプリ「(仮称)sales-ethos」を2週間でPoCまで持っていった話をまとめます。AI駆動開発でふんだんに回し、新しい技術スタックを片っ端から検討して、ローカルでもクラウドでも「とりあえず動く」「とりあえずカッコいい」を目指した記録を記事にしました。 時系列で見ると、こんな2週間でした。 日 カテゴリ やったこと Day 1〜2 開発基盤・CI構築 Docker Composeで土台、Next.js + Hono + Prisma + Vertex AI、Copilotの5専門レビューをCIに投入 Day …

こんにちは、 レバレジーズ株式会社のテクノロジー戦略室所属、MLエンジニアの濱田です！ 弊社では機械学習モデルを用いたレコメンドシステムを複数運用しています。 そのシステムの一部として、モデル実験とその共有・管理のための実験管理基盤を作ったため、本日は作成の背景や気をつけたポイントなどの過程をご紹介したいと思います。 背景 使うデータやアルゴリズムの選定をはじめ、レコメンドシステムで運用されているモデルは、社内のデータサイエンティストが基本的に作成を一手に担っています。 そのため、モデルの学習過程で使用されるデータや試行ごとのメトリクス（モデルの性能を測る評価値）などが社内で共有されず、結果と…

こんにちは！ レバレジーズのテクノロジー戦略室でデータエンジニアをしている佐々木です。 突然ですが、、テーブル定義書の更新って面倒 & 大変ですよね。 SQLを修正するたびに定義書も手動で直す、という運用をしているチームも多いのではないでしょうか。 レバレジーズのデータ組織もそうでした。企業の成長に伴い事業が増え、データが増え、SQLを更新するたびに定義書も手動で直す運用の負担が大きくなっていました。 そこで、定義書の品質を担保し、手動更新の手間を削減するべく DataformのSQLX ファイルの変更を検知して定義書を自動更新するツールを作りましたのでご紹介します！ 背景・課題 レバレジーズ…

はじめに レバレジーズのテクノロジー戦略室 AI/MLエンジニアリンググループでAIエージェント開発を担当している、彦久保と申します。状態遷移を持つLLMエージェントを設計する中で、レイテンシ最適化に有効だった「投機的並列生成」のパターンについて紹介します。 複数の「フェーズ（状態）」を順に遷移するLLMエージェントでは、フェーズが切り替わるたびにシステムプロンプトを差し替えてLLMを呼び直す必要があります。フェーズごとに与えるべき指示や扱うトピックが異なるためです。 この差し替えに伴って発生する2〜3秒のレイテンシ増加が、ユーザー体験を損なう要因になっていました。CPUの投機的実行（spec…

はじめに こんにちは！レバレジーズのデータエンジニアグループに所属している内山です。 今回は、社内エンジニアの保有スキル情報を対象に、BigQuery のベクトル検索（vector search）機能を使ったセマンティック検索の PoC を行いました。本記事では、その検証設計・結果をまとめてご紹介します。 この記事の対象読者 BigQuery でのベクトル検索導入を検討している方 社内検索システムをキーワードマッチからセマンティック検索に拡張したい方 埋め込みモデルや前処理の選び方で悩んでいる方 この記事を読むとわかること BigQuery vector search の検証設計の進め方（モデ…

こんにちは、レバレジーズテクノロジー戦略室で研究員をしている修です。 前回の記事では、約2万件のシンガポールの求人データからスキルの共起ネットワーク（スキルグラフ）を作り、「中心性」という指標でスキルの重要度を分析しました。前回の最後に、スキルのクラスタリングと給与分析を「今後やりたいこと」として取り上げておりました。今回は続編として、スキルのクラスタリングと給与分析を実際にやってみた結果をお伝えします。 「このスキルを身につけると、給与にどう影響するんだろう？」「ITと金融、どっちのスキルセットが市場で高く評価されてるの？」——そんな疑問に、データから迫ってみます。 この記事でやること スキ…

はじめに こんにちは！レバレジーズのテクノロジー戦略室でデータエンジニアをしている鈴木です。 普段、データエンジニアリング業務に勤しんでいる私ですが、先日、同じ部署のR&Dチームから、フリーテキストを構造化したいという相談を受け、Airflow, BigQueryML, Dataformを使ったアーキテクチャでいい感じのものができたので、紹介したいと思います。 概要 今回のお題をもう少し具体化すると、 フリーテキストに含まれているスキルを正規化したいというものでした。 例えば、以下のような案件情報があったとします。 データがこのままだと、検索や機械学習など二次利用するには、ちょっと使いにくいで…

テクノロジー戦略室AIMLチームの苑田です！ AIエンジニアとして昨年4月にレバレジーズに入社し、主にLLMを活用したシステムの構築・運用を担当しています。入社１年が経ったので、この1年を振り返ってまとめていこうと思います。 やったこと この１年でやったこと、思ったより多かったので時系列でまとめていきます。 LLMメールフィルター レバレジーズで最初に取り組んだ仕事です。営業担当者がメールを見て「これはどの業務だ？」と毎回判断する手間を減らすため、Geminiを使って本文を自動解析・タグ付けする仕組みを作りました。タグを見るだけで次のアクションがわかるようになり、現在は1日数千件のメールをこの…

1. はじめに レバレジーズテクノロジー戦略室先端技術チームの永安です。普段はレバレジーズ内のAI関連の研究開発に携わっています。さて、皆さんはLLMの構造化出力を使っているでしょうか? LLMによる処理をシステムに組み込む上で構造化出力は必須ですが、確率的に失敗するため困ることも多いと思います。そこで、LLMによる出力をどのように構造化しているのか、なぜ失敗するのか調査してみました。 2. 構造化出力の方法 LLMの構造化出力は実装ごとに細かな違いがありますが、ここでは Lu et al. (2025)[1]の分類に従います。この論文は、JSON生成の主要な方法として direct prom…

はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室データエンジニアのゲンシュンです！ レバレジーズではCloud Composerを使ったデータのETLを行っています。事業数や扱うデータの種類が非常に多いので、大規模なデータを安定的に捌くことが求められます。オーケストレーションはCloud Composerで、具体的な処理はCloudRun JobsやCloud Batchなどにまかせるような設計になっています。 さて今回は、対象処理の数が事前に決まらない要件が新たに生まれたので、動的にも並列処理で捌けるようにしたお話をします。 従来の並列処理 TaskGroupを使って静的並列処理を実現しています。以…

はじめに こんにちは、データ戦略室のブライソンです。2024年6月、レバレジーズ全社で「AI推進」を戦略の1つとすることが決定し、私がその担当として任命されました。最初はたった1人で、しかも「AI推進室」なんて部署は存在しない上、何のルールも制定されていない無法地帯の状態からのスタートでした。そこから有志を集めて勝手に組織を名乗り、ルール整備や多数のPJ立ち上げから始め、紆余曲折を経て、最終的には「AIの民主化」に奔走するに至るまでの1年半の軌跡を、ここに書き残そうと思います。 なぜこの内容を書こうと思ったかと言いますと、過去にこちらの「社内AI推進者はつらいよ」という記事を拝見した際に、「た…

はじめに：AI開発特有の「評価の難しさ」とボトルネック こんにちは。レバレジーズでエンジニアをしている安藤です。 最近は主に、LLMを組み込んだプロダクトの品質管理（QAや自動評価基盤の構築）に注力しています。 LLMを組み込んだシステムの品質管理は、従来のWebアプリケーション開発とは異なる、非常に厄介な課題を抱えています。 最大の壁となるのは、「LLMの非決定性」と「自然言語の多義性」です。 従来のシステムであれば、「Aという入力には必ずBが返る」という決定論的なテストコードを書くことができました。 しかしLLMの場合、同じプロンプトでも毎回出力が揺らぐ「非決定性」を持っています。 さらに…