【投票キャンペーン対象】アイブリーを支えるデータ・AIプラットフォーム
アーキテクチャの工夫ポイント
アーキテクチャを選定した背景や意図
2025年7月、「アイブリー」のデータ・AI活用を加速させる新基盤としてDatabricksを中心としたプラットフォームを構築しました。AWS-Goolgle Cloud間の転送コスト削減や音声など非構造化データのリアルタイム処理、より高いレベルでの対話AIの開発といった目的からBigQuery中心の基盤から移行しました。
構築にあたり、データ取り込みにdltHub、変換にdbtを用いることで開発・移行コストを抑制し、既存ツールと連携するためのReverse ETLも実装した点が特徴です。
現在の課題や今後の改善予定
今後はMLflowを用いたLLMOpsやDatabricks Appsの活用を深め、Delta Sharingで社外とのセキュアなデータ連携を推進することでプロダクト価値をさらに高め、IVRyのミッションである「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」ことの実現を目指します。
◆執筆:松田健司 @ken_3ba
アーキテクチャを構成するツール
会社情報

株式会社IVRy
私たちは、IVR(電話自動応答)を起点として、AI対話システムを開発・運営しています。 目指すのは、AIやソフトウェアを活用し業務を効率化することで人が介在する仕事の価値を最大化し、楽しく・豊かに事業活動を行うことができる世界の実現です。 まずは「IVRy」という電話にAIを組み込んだプロダクトを中心にサービス展開をすすめることで、日本全国・業種や規模問わず、働く全ての人の生産性を劇的に向上させていきます。 そして未来では、企業や個人があらゆる場所や業務でAIを活用できるよう、ハードウェア/ソフトウェアの両面で価値を提供していきたいと考えています。 私たちは「Work is Fun」を掲げ、それを実現しながら事業も組織も非連続に成長し、世界で使われ、世界から期待されるサービスを創り続けることを目指しています。
株式会社IVRyの利用ツールレビュー
統合監視プラットフォーム

Amazon CloudWatch Database Insightsを使ったAurora for PostgreSQLのパフォーマンス監視
株式会社IVRy / ryuichi1208
メンバー / インフラエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
データパイプライン

株式会社IVRy: プロダクトへのデータ転送パイプラインでの dbt Core 導入事例
株式会社IVRy / wxy-zzz
メンバー / データアナリスト
統合監視プラットフォーム

株式会社IVRyのDatadogを活用した自動テストの導入事例
株式会社IVRy / rymsk-21
メンバー / QAエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名