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title: 生成AI時代の業務改革：DeNAのAI Workspaceと実践的データ基盤
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author: [DeNA_Tech](https://docswell.com/user/DeNA_Tech)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: イベント名：Data Engineering Summit 開催日：2026年11月6日 概要： 生成AI時代の業務改革は、全従業員がその恩恵を享受できる基盤から始まります。 我々は未来図として「DeNA AI Workspace構想」を掲げ、その実現に向けたデータ基盤への投資をアジャイルに進めています。 本発表では構想の全体像と共に、AIが参照するデータの信頼性をいかに高めるかという挑戦を紹介します。 データガバナンスや認証認可の整備、Lookerがもたらすセマンティックレイヤーの重要性に触れつつ、DeNAのデータ基盤戦略を、他社でも応用可能な観点を交えてお話しします。
published: November 06, 25
canonical: https://docswell.com/s/DeNA_Tech/KLVPVG-data-engineering-summit-2025
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# Page. 1

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生成AI時代の業務改革：
DeNAのAI Workspaceと実践的データ基盤
深瀬 充範
IT本部 AI・データ戦略統括部 データ基盤部
株式会社ディー・エヌ・エー
© DeNA Co., Ltd.
1


# Page. 2

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自己紹介
深瀬 充範
DeNA IT本部 AI・データ戦略統括部 データ基盤部 部長
●
2020年DeNAに中途入社。前職は大手通信会社にて
システム開発およびデータ基盤構築・運用など
○
データ・AIプラットフォームによる包括支援、
データプロダクト活用推進、
データガバナンス・データマネジメント推進、
エンジニアリングマネージャーを担当
●
https://youtrust.jp/users/norif もどうぞ
実家の猫
© DeNA Co., Ltd.
2


# Page. 3

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1
© DeNA Co., Ltd.
CORPORATE [ 会社概要 ]
商号
株式会社ディー・エヌ・エー
本社
東京都渋谷区
設立
1999年3月
事業内容
ゲーム事業、ライブコミュニティ事業、スポーツ事業、ヘルスケア・メディカル事
業、新規事業・その他
代表者
岡村 信悟 (代表取締役社長兼CEO)
代表者（創業者）
南場 智子 (代表取締役会長)
従業員数
連結：2,897名 (2024年3月時点)
株式
東証プライム上場 (証券コード:2432) 2015年10月より日経225銘柄
売上収益
1,367億円 (2024年3月期、IFRS)
3


# Page. 4

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2
BUSINESS DEVELOPMENT [ 事業展開 ]
エンターテインメント領域と社会課題領域の両軸を展開する
© DeNA Co., Ltd.
4


# Page. 5

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3
DeNA データ基盤部について
・データエンジニア
データ基盤部
・MLOpsエンジニア
・ソフトウェアエンジニア
DeNAのIT本部は CoE (Center of Exellecnce)として
モノづくりの根幹をなすケイパビリティを全社横断で提供
そのIT本部に所属するのが「データ基盤部」であり、
全社・各事業へのデータエンジニアリングやデータ活用
サービスを提供しています
© DeNA Co., Ltd.
5


# Page. 6

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データ基盤部におけるデータエンジニアの役割・アサイン
4
事業・データを熟知し
事業最適化を図る
データ活用の底上げ・
効率化を図る
横断組織に在籍しつつ
事業ストリームを支援
全社横断業務も支える
役回りを持つ
© DeNA Co., Ltd.
事業
ストリーム A
事業
ストリーム B
事業
ストリーム C
アナリティクス
エンジニア
アナリティクス
エンジニア
アナリティクス
エンジニア
ストリーム移動
データ
アーキテクト
ポジション
移動
小規模の場合
両方担う場合もある
ソフトウェア
エンジニア
データ
アーキテクト
データ
アーキテクト
ストリーム支
援
ポジション移動
6


# Page. 7

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データ基盤部が全社提供している BIツール
5
●
10年以上利用されているDeNAの内製BIツール
●
●
最近リプレイスされました
●
Google社が提供する有償のBIプラットフォーム
●
ガバナンス確保のための機能が充実しており
SQLでの実装が主体であり、探索的な分析や
事業部利用に限らず、経営企画や人事部門など
可視化による迅速なレポート提供が強み
DeNAのバックオフィス部門で広く活用されている
●
データアナリストを中心に好まれている
○
可視化のカスタマイズ性も高く、データ基盤部にて
Looker活用支援・開発を継続して提供
○
全社的な人事施策での活用や管理会計・予算策定
など業務効率化・経営効率化の可視化手段として
確立されている状況
© DeNA Co., Ltd.
7


# Page. 8

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6
DeNAのAIオールイン宣言
DeNAグループのAI-ALL-INの
3つの視点
1
人員シフト
人員シフト
AIによる
全社生産性向上
「AIに全賭け」「ユニコーンを量産」 DeNA南場会長、社員半数の 1500人
で新規事業 （産経新聞）
2
AIによる
既存事業の
競争力強化
3
AI新規事業の
創出・グロース
DeNA南場会長「現在の事業、人員は半分に」 “AIにオールイン ”の意思
表明 もう半分を新規事業へ （ITmedia）
DeNAはAIにオールイン
（設立から10年以内で評価額が10億ドル以上になった新興企業を指す）ユニコーンを量産する
DeNA × AI Day || DeNA TechCon 2025(DeNA主催で2月5日に開催したイベント）で発表
© DeNA Co., Ltd.
8


# Page. 9

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7
AIオールインに対応するデータ基盤部の役割
IT本部が生産性を
切って進める領域
の１つである
「AI Workspace」
構想
データエンジニアが
各事業部に入り込み
価値提供を進めている
事業領域の１つ
「DeNAアカウント」
© DeNA Co., Ltd.
9


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ518QWD74.jpg)

「AI Workspace」構想における
データ基盤のアプローチ
© DeNA Co., Ltd.
10


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E21KP2MJR.jpg)

DeNAにおける5階建て垂直AI戦略
1
事業トップ戦略AI
コーポ戦略AI
デザインやマーケティングなどの共通部門や
HR/法務/経営企画など
コーポ部門のストレッチングな
部門目標を支援
5
4
汎用生成AIワークスペース
全従業員の生産性向上に影響のある
IT戦略としてのエンタープライズ向け生成AIを
ガバナンス精査から提供支援まで実行
Gemini Advanced や Google Workspace、
Google Cloudを軸にした
AI Workspace構想を推進
© DeNA Co., Ltd.
各事業領域において、突破的な事業計画/
戦略に基づいた収益貢献が大きいAI活用
事業個別業務AI
3
事業内の連続的な収益施策・個別業務に対
するコスト削減・収益向上を目的に、メン
バーが解像度高く自身の業務を自動化
2
LLM基盤
1
全従業員の利用を前提に構築された
基盤としてSlackで総務/業務質問ができる
ChatAI、業務プロンプトプラットフォーム
SAIなど、ボトムアップで草の根で活用
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7YZN5YPJM.jpg)

2
Resources
AI Workspace構想とは
AI Agent Platform
MCP
Servers
Clients
Clientは多種多様
法務 Agent
GoogleWorkspace
社内問い合わせ
Agent
Gemini Advanced
Gemini CLI
NotebookLM
Gemini Enterprise
Transcribe
Confluence / Kintone etc...
サードパーティ製アプリ
Service Data
Agent
法務SDP
稟議/経費/申請系
Agent
Development / FeedbackCycle
© DeNA Co., Ltd.
内製/社内データ
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEN3XNPME8.jpg)

AI WorkspaceをWorkspaceたらしめる要素
3
AI Clients
AI Agents / MCP
Data Source
✓ LLMの多様性を受け入れる
✓ A2A / MCP への対応
✓ 基幹システムへの接続容易性
✓ 既存WSとの親和性
✓ 開発・検証の容易性
✓ 3rd party コネクタブル
✓ コストパフォーマンス
✓ ポータビリティ
✓ 保証 / 補償
✓ 双方向でのアクセス管理
コングロマリットにありがちな多様性を維持しながら
事業単位でのセキュリティとガバナンスをカバーしつつ、
可用性と柔軟性を持つことが求められる
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y7998R3W73.jpg)

4
Resources
データ基盤によるアプローチ領域
AI Agent Platform
MCP
Servers
Clients
Clientは多種多様
法務 Agent
GoogleWorkspace
AI社内問い合わせ
Agents
/ MCP
Agent
Gemini Advanced
Gemini CLI
NotebookLM
Gemini Enterprise
Transcribe
Confluence / Kintone etc...
Data Source
サードパーティ製アプリ
Service Data
Agent
法務SDP
稟議/経費/申請系
Agent
Development / FeedbackCycle
© DeNA Co., Ltd.
内製/社内データ
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7898WMRJD.jpg)

5
生成AI活用のための取り組み(初期)
Clients
Looker
MCP Server
© DeNA Co., Ltd.
Argus
MCP Server
APIキー
APIキー
Project/Query
(semantic model)
LookML
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LWRN32ER.jpg)

6
独自MCPサーバー構築にあたって
●
まずは作る・動かす
○
認証・権限制御として不完全であれど、使ってみてどうか？の示唆を早めに得ていく
■
○
一旦使ってみて、早期にフィードバックを獲得出来る状況を確立させてきた
技術的な課題・AI特有の不確実性へ向き合うため早期でサイクルを回せる状態が理想
■
最初から「こういうAgentにしたほうがいい」など固めることも重要だが、
今後そのようなケースへ迅速に対応できるようにするための「要素技術」としての機能開発とし
て実装優先で進めてきた状況
■
MCP Serverのレスポンスボディが大きすぎるとAIモデル・アプリケーションのコンテキストウイ
ンドウを簡単に食いつぶすため、機能としてレスポンスを圧縮したりリクエスト単位を細分化さ
せるなどAPI開発そのものの知見も重要
© DeNA Co., Ltd.
16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EM9RXD97W.jpg)

7
独自MCPサーバー構築にあたって
●
セマンティックレイヤーについて
○
前述の通り、Client/生成AIで参照できる状況を確立させることを優先している
○
利用していく中で、精度の低い生成物になったり、そもそもコンテクストとして正しくデータが得られ
ていない・不足しているなどの結果を元にしてセマンティックレイヤーとしての機能を拡充していくこ
とにした
■
事前に定義可能なメタデータ（ダッシュボード・クエリ情報、説明など）
●
利用者・データエンジニアの協力も不可欠
●
ビジネスメタデータ・システムメタデータが外部にあればそちらを別途参照する形で
プロンプト・Agenticに利用するなどワークアラウンドもある
■
© DeNA Co., Ltd.
今後、BIツールとして不足している情報があればサービス改修も視野になる
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PERGRN4979.jpg)

8
DeNA独自IdPに対するアプローチ
https://engineering.dena.com/blog/2025/09/idp-migration-part1/
© DeNA Co., Ltd.
18


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XXRN237X.jpg)

9
DeNA独自IdPに対するアプローチ
●
独自IdP側での、MCP認可サーバー
としての機能拡充を要請
○
○
●
MCP仕様に沿ったOAuth2.1実装へ
MCP Server実装ネックとなるため、
早期での解決を図ったもの
機能・知見についてはプロジェクト
全体でも共有され、
基盤として今後活用される見込み
○
不確実性の高い生成AIサービス開発を円滑に
進めていくため、各種観点で多角的に動きな
がら早期でのトライ / アクションを実施
https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/authorization
#server-metadata-discovery
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KWRNMN7D.jpg)

10
生成AI活用のための取り組み(現状)
Clients
Project/Query
(semantic model)
Remote Argus
MCP Server
OAuth
内製IdP
(認証基盤)
Looker
MCP Server
Conversation
Analytics
APIキー
LookML
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ318VYZE5.jpg)

11
生成AI活用のための取り組み(理想)
Project/Query
(semantic model)
Remote Argus
MCP Server
Clients
Looker MCP Serverの
リモート提供・IdP対応
内製IdP
(認証基盤)
Remote Looker
MCP Server
要求に対する機能(API)、
セマンティックモデルとして
の強化
Conversation
Analytics
LookML
© DeNA Co., Ltd.
21


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDXM8547G.jpg)

AI Workspace構想に向けてのまとめ
12
●
まずはデータを参照・活用出来る状態を整備
○
●
MCPサーバーを作る場合、まずは動く状態だけでも十分
セマンティックレイヤーの拡充としてはこれから
○
メタデータ・カタログをどこで管理するか？参照するか？どのくらい定義すればいいのか？
ここにベストプラクティスが明確に存在しない以上、
探索的にチャレンジしていくことを推進出来る体制・チームのマインドを変えていくべし
●
権限管理やMCP・エコシステムはまだまだ未熟
○
認証認可・権限周りなどWorkspaceたらしめるには追いついてない領域が多い
■
○
© DeNA Co., Ltd.
アプリケーション独自での個別対応・考慮自体は現状は避けられない
今後、MCPの仕様が成熟したり、周辺サービスが発達してくることでより構想に近づくだろう
22


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPPR8GVE8.jpg)

事業での活用例
~DeNAアカウント~
© DeNA Co., Ltd.
23


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27V2RN6R7Q.jpg)

DeNAにおける5階建て垂直AI戦略
1
事業トップ戦略AI
コーポ戦略AI
デザインやマーケティングなどの共通部門や
HR/法務/経営企画など
コーポ部門のストレッチングな
部門目標を支援
5
4
汎用生成AIワークスペース
全従業員の生産性向上に影響のある
IT戦略としてのエンタープライズ向け生成AIを
ガバナンス精査から提供支援まで実行
Gemini Advanced や Google Workspace、
Google Cloudを軸にした
AI Workspace構想を推進
© DeNA Co., Ltd.
各事業領域において、突破的な事業計画/
戦略に基づいた収益貢献が大きいAI活用
事業個別業務AI
3
事業内の連続的な収益施策・個別業務に対
するコスト削減・収益向上を目的に、メン
バーが解像度高く自身の業務を自動化
2
LLM基盤
1
全従業員の利用を前提に構築された
基盤としてSlackで総務/業務質問ができる
ChatAI、業務プロンプトプラットフォーム
SAIなど、ボトムアップで草の根で活用
24


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGRMKN67L.jpg)

2
DeNAアカウントについて
https://support.accounts.dena.com/hc/ja/articles/38865347129369
© DeNA Co., Ltd.
25


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QVRNQ2EP.jpg)

3
DeNAアカウントにおけるデータ基盤の位置づけ
Service A
Service B
DeNA アカウント
各サービスに対して
認証・認可の仕組みを
提供し、お客様の情報を管理
Service C
Service D
Service E
DeNA Pay
データ基盤
各サービスに対して
決済機能の提供し、
DeNA アカウントを利用する
お客様の取引履歴を管理
DeNA アカウントを利用する
お客様のアクティビティを
分析可能なデータとして
蓄積する基盤
DeNA アカウント= 共通基盤サービス
※ DeNA の複数のサービスを支える土台となる共通基盤サービス
© DeNA Co., Ltd.
26


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4M8GNP71.jpg)

プロジェクト初期でのデータ基盤の課題
4
●
プロジェクト初期ではパイプライン開発・データ品質の両面での課題を抱えていた
○
LookML上でSQLを直接定義する「派生テーブル」が乱立している状況
■
○
分析・可視化を急いでいた結果、派生テーブルを多用したことでKPIの統一が出来ていなかった
LookML周辺のエコシステムがまだ未熟であることで開発効率にも課題
■
派生テーブルの実装も一因となり、フォーマッターを適用したらモデルが破壊された事件も…
チーム内で生まれた悲しみの生成画像
（生成AIの活用事例）
© DeNA Co., Ltd.
27


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7182D5XJG.jpg)

課題解決に向けた取り組み
5
●
「データ品質担保」を最重要ミッションとして改善へ集中
○
○
LookML上にSQLを直接書かず、dbt でのデータパイプラインへ完全に集約
■
並行してKPI指標の要件整理、dbt model / macro での実装統一化
■
dbt test / elementary の導入による品質担保・モニタリング強化
合わせて、生成AIをパイプライン開発プロセスに組み込みを進めた
■
IDE / コンテキスト整備、MCP利用の推進
●
■
dbt test ケース作成・パターン網羅などはAIで解決
PR Agentのような開発効率化に直結するサービスの積極導入・適用
生成AIでのデータ活用以前は「データ品質」担保に着手
結果的にデータ品質の改善が後の生成AI活用へと自ずと繋がっていく
© DeNA Co., Ltd.
28


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WZRY5K72.jpg)

品質課題の解決から新たな課題へ
6
●
データ品質・モデル改善後、何が起きたか
○
データエンジニア・アナリストへの要求増加
■
○
事業開発・運営など多岐にわたるユーザーからのデータ可視化・サービス連携の要望が浮上
●
活用が進むことでデータ基盤がビジネスに貢献できることは理想であり、嬉しい悲鳴
●
簡単なモデル追加など、細々としているものが多くあり数を捌くための工数が課題に
データ基盤自体の複雑化
■
サービスの成長に伴うデータ連携のニーズも発生
●
© DeNA Co., Ltd.
データ連携対応では連携先サービスへの理解も一定必要になる…
29


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZ1RXNNE3.jpg)

生成AI活用の全体像
7
Slackを利用した
対話での探索的分析
データ
利用者
Session
Manager
Slack
アプリ
Gemini API /
Graph Analytics
Req/Res
Cloud Run
Google
ADK
bolt
定常レポート確認 /
Claude Desktopでの
参照・更新
dbt/Lookerモデル開発を
生成AIで効率化
データ
エンジニア/
アナリスト
© DeNA Co., Ltd.
Explore
dimension1
dimension2
…
measure1
measure2
Access via API
(Personal Secrets)
Access via API
(Shared Secrets)
Looker
MCP Server
ingress
sidecar
Execute Query
Data Mart
Looker
MCP Server
IDE
(Cursor等)
Aggregate
サービス特化
Context (.md)
30


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6LR4897V.jpg)

生成AI活用の全体像
8
Slackを利用した
対話での探索的分析
データ
利用者
Session
Manager
Slack
アプリ
Gemini API /
Graph Analytics
Req/Res
Cloud Run
Google
ADK
bolt
定常レポート確認 /
Claude Desktopでの
参照・更新
生成AI活用の
プラットフォーム整備を
データエンジニアが主導
dbt/Lookerモデル開発を
Explore
dimension1
dimension2
…
measure1
measure2
Access via API
(Personal Secrets)
© DeNA Co., Ltd.
Looker
MCP Server
sidecar
Execute Query
Data Mart
生成AIで効率化
データ
エンジニア/
アナリスト
Access via API
(Shared Secrets)
ingress
Looker
MCP Server
IDE
(Cursor等)
Aggregate
サービス特化
Context (.md)
31


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE518Q9DJ4.jpg)

生成AI活用の全体像
9
Slackを利用した
対話での探索的分析
データ
利用者
Session
Manager
Slack
アプリ
Req/Res
LookML拡充は
データエンジニア・アナリストが
Cloud Run
並走して対応
bolt
定常レポート確認 /
Claude Desktopでの
参照・更新
dbt/Lookerモデル開発を
生成AIで効率化
データ
エンジニア/
アナリスト
© DeNA Co., Ltd.
Explore
dimension1
dimension2
…
measure1
measure2
Access via API
(Personal Secrets)
Looker
MCP Server
IDE
(Cursor等)
Gemini API /
Graph Analytics
Access via API
(Shared Secrets)
Google
ADK
Looker
MCP Server
ingress
sidecar
連携先のサービスドメイン情報・
Data Mart
データカタログなどを
コンテキストとして参照し、
Aggregate
モデル開発・拡充
Execute Query
サービス特化
Context (.md)
32


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9721KP5MER.jpg)

生成AI活用の全体像
10
Slackを利用した
対話での探索的分析
データ
利用者
Session
Manager
Slack
アプリ
Gemini API /
Graph Analytics
Req/Res
Cloud Run
Google
ADK
bolt
定常レポート確認 /
Claude Desktopでの
参照・更新
dbt/Lookerモデル開発を
生成AIで効率化
Explore
dimension1
dimension2
…
measure1
measure2
Access via API
(Personal Secrets)
対話での権限管理・制御は明確な課題
Looker
データ
Slackユーザー情報で
MCP Server
IDE
エンジニア/擬似的に制御するなど
(Cursor等)
アナリスト
アプリケーションでの考慮が前提 サービス特化
Access via API
(Shared Secrets)
Looker
MCP Server
ingress
sidecar
Execute Query
Data Mart
Aggregate
Context (.md)
© DeNA Co., Ltd.
33


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJYZN5KPEM.jpg)

11
データモデルに対するコンテキストの整理も有効
データモデリングでの分類をコンテキストとして明確に定義し、実装
におけるガードレールとして機能させておく
incremental
fullrefresh
staging
intermediate
mart
warehouse
analytics
コンテキスト例
● データマートの実装では intermediate/warehouse を優先的に参照すること
● 生データが必要な場合は staging を参照すること
● mart間の参照は避けてください
© DeNA Co., Ltd.
34


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N3XNRM78.jpg)

12
生成AIの活用による効果・課題
●
データ活用やモデル改善での業務効率化は明確に現れてきた
●
○
Looker MCPにはダッシュボードを作成する機能があり、これを生かした分析・可視化の自動化も進んでいる
○
前述の通り、データモデリングについてもコンテキストを整備・統一することで業務改善が見られた
それでもデータエンジニアの仕事は多岐にわたる（もはや純粋に忙しい）
○
データを正しく扱えるようにするためのメタデータ整備・拡充、引き続きの品質担保など
データエンジニアとしての泥臭い業務には変わらない
■
© DeNA Co., Ltd.
業務のスコープとして「人間」と並列に「生成AI」が増えたという見方とも言える
35


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ998RMWJ3.jpg)

13
総括
●
生成AI時代におけるデータ基盤・データエンジニアの重要度は非常に高まっている
○
MCP・Agentの提供、それを担うデータ基盤としての品質担保・メタデータ拡充など業務が幅広くある
■
○
人間が扱うのではなく、AIが参照するという意味では従来以上の精度・情報量が求められている
これらデータエンジニアが一極端に担うのではなく、うまく生成AIを駆使して分業していくことが
生き残るポイントかもしれない
■
データエンジニアに限らず業務を分担できるようなロールの準備をするなどして、
それぞれが本質的な領域で業務に専念できるような体制を作ることも組織的には重要になってくる
© DeNA Co., Ltd.
36


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ898WLRED.jpg)

© DeNA Co., Ltd.
37


