Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
タクシーアプリ『GO』の バックエンド開発のおける AI利活用と若者のすべて
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Kazuhiko Yamashita
May 27, 2026
Programming
2.2k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
タクシーアプリ『GO』の バックエンド開発のおける AI利活用と若者のすべて
GO TechTalk #33 『GO』における、AI活用の現場から 〜2026 夏〜で話しました
Kazuhiko Yamashita
May 27, 2026
More Decks by Kazuhiko Yamashita
See All by Kazuhiko Yamashita
継続的な負荷検証を目指して
pyama86
3
1.7k
成長期における、 ユーザー領域の複雑さと 整備の進め方
pyama86
1
660
Stay Hacker 〜九州で生まれ、Perlに出会い、コミュニティで育つ〜
pyama86
2
6.4k
Managing Database Migrations in Go Backend Systems
pyama86
0
520
新しい職場の CI が 20 分かかっていたらあなたならどうする?
pyama86
2
1.5k
事業を差別化する技術を生み出す技術
pyama86
4
2.2k
Re:Define 可用性を支える モニタリング、パフォーマンス最適化、そしてセキュリティ
pyama86
9
11k
AI時代におけるSRE、 あるいはエンジニアの生存戦略
pyama86
6
2.1k
Tuning GraphQL on Rails
pyama86
2
2.8k
Other Decks in Programming
See All in Programming
「なぜそう決めたのか」を残し続ける仕組み ― Notion AI カスタムエージェント × Slack連携による設計判断の自動記録 - NIKKEI Tech Talk #47
niftycorp
PRO
0
250
ECSアプリログをFireLensでコスト削減しようとしたけど諦めた話 in Fargate×Node.js
akihisaikeda
2
4.2k
SREは、MCPとSRE Agentをこう使え!
kazumax55
0
130
Contextとはなにか
chiroruxx
1
390
LaravelLive Japan の裏方のすべて — 第188回 PHP勉強会@東京 (2026-06-24)
suguruooki
2
140
Semantic Version 単位で戦略を柔軟に変えて、パッケージアップデートを自動化する
daitasu
1
330
LLMによるContent Moderationの本番運用の裏側と品質担保への挑戦
suikabar
3
810
jQueryをバージョンアップする前に使いたいjQuery Migrate
matsuo_atsushi
0
620
The ROI of Quarkus for Spring Boot Applications
hollycummins
0
150
代数的データ型って何が嬉しいの? #frontend_phpcon_do
kajitack
8
3.8k
Strategic Design in the Frontend: Moduliths & Micro Frontends @DDDEurope
manfredsteyer
PRO
0
140
Developing with AI Agents — Codex, Claude Code & Cowork Practical Guide
x5gtrn
PRO
0
1.3k
Featured
See All Featured
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
230
Building AI with AI
inesmontani
PRO
1
1.1k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.8k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.3k
Visualization
eitanlees
152
17k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
410
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
210
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.3k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.1k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
350
Transcript
© GO Inc. タクシーアプリ『GO』の バックエンド開発のおける AI利活用と若者のすべて GO TechTalk #33 『GO』における、AI活用の現場から
〜2026 夏〜 P山
© GO Inc. 2 @pyama86 GO株式会社 バックエンド開発部 / pyama86 2014年よりGMOペパボ株式会社でホスティング事業や
技術部で主にプラットフォームエンジニアリングに従事。 2025年よりGO株式会社においてバックエンド開発。 趣味は旅行、キャンプ、ハードワーク
© GO Inc. We are Backend 3 「GOアーキテクチャーすべて (2)」 https://techbookfest.org/product/upUucBBzMTdGj6dSMEKb6T
1. タクシーアプリ『GO』のコアAPIの開発 2. 新規・既存サービスに関連するマイクロサービ ス開発 3. 現在24名でフルリモート 3グループ体制
© GO Inc. 4 皆さんは AIですか?
© GO Inc. なんとか業務に生かしたいが、 AIを用いてツールは簡単に作れるように なったものの、作ったツールが、 便利であるか、使われ続けるか はAIは全く解決していない AIこそ全て、全て AIだ
だが、難しい 5
© GO Inc. 1. 既存の業務フローにフィットしているか? 2. 利用者が受け入れ可能か? 本当の課題を解決しているのか? 3.
精度が「使い物になるレベル」 か? なぜか? それらしい出力だけでは 本物ではない 6
© GO Inc. 1. インシデント対応管理 - YAS3(sssbot) 2. Slack上のエスカレーション補助 -
Slaffic Control と Jipcy 3. 自動システムアラート切り分け - OwnCall 話し手が組織に導入してきた実例 うまくいったこと、うまくいかなかったことがある 7
© GO Inc. 前職GMOペパボで運用されていたインシデント管理ボット s=障害 s=セキュリティインシデント s=ソーシャル炎上 YAS3(sssbot) Yet Another
sssbot = YAS3 8
© GO Inc. sssbot https://speakerdeck.com/hiboma/yapc-kyoto-2023 9
© GO Inc. 1. GOはインシデントチャンネルは一つで スレッド進行文化 2. 複数のステークホルダーが一つの スレッドで一つのインシデントを扱うの でコミュニケーションが複雑化
3. SaaSを入れたかったが、 Slackの認可は 様々ある(遠い目) 転職による突然の sssbotとの別れ 10
© GO Inc. sssbot 1枚まとめ ソース: https://pyama.fun/archives/6530 11
© GO Inc. 1. インシデントチャンネル作成 2. 対応メンバー自動召集 3. ハンドラー支援 4.
チェックポイント通知 5. インシデントレベル決定 6. 一斉報告機能 7. サマリー作成機能 8. ポストモーテム作成機能 sssbot機能概要 12
© GO Inc. ステークホルダーへの 定期的な状況報告を AIで自動化 サマリー作成機能 インシデント発生時はあまりに忙しい 13
© GO Inc. SRE本で紹介された、インシデントの事後検証の手法 Slackのやり取りから必要な情報をかき集め、 AIが初稿を 作成することで ついつい後回しにされがち な作業を効率化 いいかえると、インシデントで
人の手が回らないところ にAIを充てる ポストモーテム作成機能 インシデントの振り返りやアクションプランを策定 https://sre.google/sre-book/introduction/ 14
© GO Inc. 仕組みとしてあらかじめ洗練されていたので、すぐにフィット した。AIの自動生成コンテンツもモデルがリリースされるたびに 勝手に精度が改善されてるので、一石七鳥 上手くいっていること 前職のナレッジに大感謝 !!1 15
© GO Inc. 16 Slaffic Control
© GO Inc. イベント駆動で働く男なので、自分に関連の薄い 広域メンションにアテンションを取られることに 耐えられなくなって開発した Slaffic Controlの動機 入社当初、問い合わせが @backend
で来ていた 「Slack Bot “Slaffic Control” でスマートな問い合わせ管理」 https://pyama.fun/archives/6515 「作業量を稼ぐために、日々気をつけていること」 https://pyama.fun/archives/3642 17
© GO Inc. Slaffic Controlとは メンションを定義されたメンションにリダイレクトする @help-backend 「助けてぽよ〜」 @backend-1g pyamaさんから助けてぽよ〜と
問い合わせが来ました メンションの宛先は週ごとにローテーションできる 18
© GO Inc. Slaffic Controlの機能 1. メンションのリダイレクト先の定義とローテーション 2. メンションの履歴管理、タスク化 3.
タスクのサマリー機能 19
© GO Inc. Slaffic Control - サマリー機能 問い合わせ当番以外 がざっくり把握するのに便利 現在なら要約だけなら
SlackAIでもok 20
© GO Inc. 21 Jipcy
© GO Inc. Jipcy - Jiraの検索補助ボット JiraでAIを活用するために 1. 当時のライセンス体系だと、我々の契約では AIが利用
できなかった (現在は利用できる ) 2. 類似した内容のユーザーからの問い合わせのエスカレーションが 度々発生していた 3. 過去事例を検索するには Jiraの検索は難しい 4. SlackからJiraのAI検索をできるボットを作った 22
© GO Inc. Jipcyの処理フロー 従業員 “クレジット” “決済” “オーソリ” “エラー” Jipcy
タクシーを 呼ぶ時に決済が 通らない 検索結果 元の問い合わせ との類似度が 高いものだけを 返す 事前言語で検索して、結果の最適化を行う 1.自然言語で クエリする 2.検索ワード作成 3.検索 4.結果返却 5.類似度判定 23
© GO Inc. Jipcyの反省 全然上手く行かなかった 1. 機能のコアが AIとJiraであり、技術で価値提供できる余白が少ない 2. ググるの弊害
みんな「決済 クレカ エラー」 とかでbotに話しちゃう 3. 劣化版MCPの様なものであり、 プラットフォーム謹製に 勝てない 24
© GO Inc. 25 OwnCall
© GO Inc. OwnCall - AI Agent x MCP これこそが未来
https://github.com/pyama86/owncall/ 26
© GO Inc. OwnCallの提供する価値 Any Prompt & Any MCP 1.
システムプロンプトと、接続先 MCPを設定可能な、 Slack Bot AI Agent 2. システムのアラートを自動で調査して切り分け 3. メンションに反応して、システム調査や 過去の問い合わせ の調 査やインタラクティブなコミュニケーション 27
© GO Inc. OwnCallの実例 失職寸前に追い込まれています 28 実際のソースコードのどの行に問題があるとか、 様々調査してくれる
© GO Inc. 29 これからの 未来の話
© GO Inc. バックエンドの AI利活用これから これからは AIのトリガーをシステムへ 1. これまではコーディングエージェントや、 Slackボットへのクエリなど、
人類がトリガーを引いていた 2. これからは、 システムアラート や、Webhookなどシステムを起因とし た高度な自動化へ 3. AIが、さも人であるかの様に振る舞える 様な、インプット、 アウトプットのサイクルを回す仕組みをいかに作るか 30
© GO Inc. 変化することだけが、変化しないこの時代において いつ、なにを作るかが難しい AIによってものすごい勢いでルールが変わっていく 仕組みを作ってもすぐに過去になるものもある 変わりづらいところにアプローチすることでコスパを伸ばす 31
文章・画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。 © GO Inc. 32