こんにちは！Software Engineer の石黒です。連休中にネパールへハイキングに行ってきたのですが、その話はまた後ほど。
今回は、フライウィール社内で開催した技術イベント「Demo Day」の様子をご紹介します。
Demo Dayとは
Demo Day は、フライウィール社内で定期的（およそ四半期に一度）に開催される技術共有イベントです。メンバーが自らのプロジェクトや新しい取り組み、技術的な成果などを発表し合います。1 人あたり 5〜10 分程度、エントリー式で気軽に発表できるのが特徴です。
イベントの様子
過去の Demo Day と同様に、今回もハイブリッドで開催し、カフェスペースにはエンジニアを中心に多くの社員が集まりました。ピザや軽食を用意して、ワイワイとカジュアルな雰囲気で実施しました。発表中、画面に表示された vscode-pets にほのぼのとする場面もあれば、イベント終了後も発表内容について熱く議論している人たちもいました。
今回、私は運営として参加しました。エンジニアが運営にも積極的に関わることで発表者も参加者も一体となって盛り上がれるのがフライウィールらしさだと感じています。
発表リスト
今回は全 12 本の発表が行われました。
| タイトル | 概要 |
|---|---|
| dbt で参照先の環境を変更する（prod データを参照して開発環境に build する） | dbt の defer という機能を利用して、検証環境に有用なデータが不足している場合においても本番環境のデータを参照して、ピンポイントで特定のモデルを検証環境で実行する方法を紹介しました。 |
| Claude Code Plugin Marketplace | Claude Code の Plugin 機構と Plugin Marketplace の概要と利用方法を紹介しました。 |
| Build Your Own Tools | 自身の課題を解決するツールを AI を使って作った経験を通して、既存ツールでは解決できない自分の課題に対して AI を活用しながら独自ツールを作ることで、自分自身がビルダーとして成長できるという気づきを共有する発表でした。 |
| GQL × openpyxl × plotly でなんちゃって分析 | データパイプラインにおけるデータ連携遅延の課題解消のため、dbt の lineage から最長時間パスを高速に計算し、時間がかかっている部分を Excel で可視化できるようにしたツールのデモでした。 |
| チューニング自動化したい | 自社プロダクトの開発運用プロセスにおいて、LLM を活用して効率化を図る検証を行いました。具体的には、LLM が自律的に精度評価と改善のアクションをサポートするワークフローを構築し、そのデモを行いました。 |
| OTelで、Trace を取得 | OpenTelemetry と Grafana Alloy を活用して Trace・Metric・Log を統合監視する仕組みを紹介しました。 |
| full refresh の一括実行 | Snowflake のユーザーやロールをまたぐ複雑な依存関係を持つテーブル群に対し、依存関係に従った実行計画を自動生成・順次実行する Dagster ジョブを開発することで、属人的だった full refresh 運用を管理可能にしたという発表でした。 |
| Automated SQL Linter | 社内リポジトリ全体のコード品質を一元管理し、開発体験（DX）をさらに向上させるため、SQL ファイル保存時に自動でスタイルチェック（Lint）が実行される仕組みを共通基盤向けに開発した発表でした。 |
| Reviews comparison-Toolit | 自社プロダクトの評価フレームワークに用いられるツール群の紹介と、新しく追加された評価ツールのデモをしました。 |
| Orchestrator YAML コンフィグ Version 管理 CLI 紹介 | プロジェクトごとに LLM Prompt をバージョン管理し、CLI で AI エージェントの設定管理システムへの適用・ロールバックを標準化することで、複数プロジェクトに横断してスケールできる Prompt 運用基盤の構築を提案するという発表でした。 |
| ConnectRPC × LLM マルチクライアント | 複数のクライアントから一つの AI Agent へアクセスしてチャットができるシステムをConnectRPC を用いて実現したという発表でした。 |
| cacheのはなし（仮） | 個人で制作している Web アプリについて、画像や動画の読み込みにおいてブラウザのキャッシュを有効活用することで、既存実装にできるだけ手を加えずに動作改善を行った体験談の紹介でした。 |
その中でも個人的に印象に残った発表をご紹介します。
Claude Code Plugin Marketplace
Claude Code は Plugin 機構を持っており、Marketplace から自分の開発スタイルに合った拡張を組み込むことができます。社内への Claude Code 導入が始まって間もない中、こうしたツール活用の知見を素早く共有し合える文化が、AI 活用のさらなる加速につながると感じました。
チューニング自動化したい
こちらも AI 活用促進という面で示唆に富む発表でした。自社プロダクトである CDA はプロジェクトごとにチューニングが必要ですが、その評価・改善サイクルはどうしても人手に頼りがちです。この発表では Claude が自律的にツール選択の最適化や回答精度の評価・改善まで行うワークフローを構築したデモで、「LLM をプロダクトに使う」から「LLM で開発プロセスごと効率化する」という発想の転換が、いかにもフライウィールらしいと感じました。
ConnectRPC × LLM マルチクライアント
従来の gRPC はブラウザからリクエストを送信する際に一部制約がありましたが、ConnectRPC に切り替えることで BFF が不要になり、バックエンドとフロントエンドで共通の API 仕様書を使えるようになります。技術選定の背景からその恩恵、さらに実際に複数クライアントから AI Agent にアクセスできる動くデモまで丁寧に構成されており、非常に見応えのある発表でした。
おわりに
発表内容を振り返ると、データパイプラインの効率化・LLM の業務活用・可観測性・開発体験の向上など、フライウィールが取り組んでいる技術領域の広がりを感じ、技術力の高さを改めて実感しました。
さて、冒頭で触れたハイキングの話に戻りますが、ヒマラヤの圧倒的な峰々を見上げながら、なぜか Demo Day の光景が頭をよぎりました。一つひとつの発表が、あの連なる峰々と重なって見えたのは、きっと気のせいではないはずです。
フライウィールでは、こういった技術的な挑戦を日常的に楽しめる仲間をお待ちしております！
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