データ基盤における最大の課題「構築する人材不足」を解決!新機能「Architecture AI データ基盤」をリリース
〜要件を入力するだけで設計の叩き台を即取得、Snowflake・Databricks対応・コスト概算まで一括提案〜
エンジニアプラットフォームを提供するファインディ株式会社(東京都品川区、代表取締役:山田裕一朗、以下「当社」)は、インフラ設計支援サービス「Findy Architecture AI」において、データ基盤の構築・刷新を支援する新機能「Architecture AI データ基盤」(正式名称:データ基盤アーキテクチャ自動提案機能)を、2026年6月10日(火)にリリースしたことを発表します。
本機能は、データ基盤に関する要件を入力するだけで、自社に適したデータ基盤アーキテクチャを自動で提案します。Findy Toolsのアカウント登録後、「Findy Architecture AI」の「データ基盤アーキテクチャ自動提案機能」より、どなたでも無料でご利用いただけます。当社は、本機能を通じて、2026年中に累計2,000名の利用を目指しています。今後は英語版の提供を予定しているほか、今秋よりシンガポールおよび米国で実証を開始し、グローバル市場への展開を本格化してまいります。

◆ 概要
「Architecture AI データ基盤」は、データ基盤の設計における「設計の初手に時間がかかる」「ツール選定や比較検討に時間がかかる」といった課題に応える機能です。データソース・データ量・更新頻度・活用方法など10項目の構造化フォームに入力するだけで、AIが要件に合ったデータ基盤のアーキテクチャ設計を生成します。
AWS・Google Cloud・マルチクラウドに対応し、SnowflakeやDatabricksといった主要データ基盤ツールの選定・比較も支援します。生成結果には、データパイプライン構成図(draw.io編集可)、4段階のパイプライン設計、推奨技術スタックの選定理由と代替候補、コスト概算、実装時の考慮事項が含まれます。
◆ 「Architecture AI データ基盤」開発の背景
当社が「Data Engineering Summit 2025」申込者(1,242名)を対象に実施した事前調査では、約2割がデータ基盤における最大の課題として「構築する人材不足」を挙げており、専門知識を持つ人材がいない状態でどう設計を始めるかが共通の悩みとなっています。
こうした課題に対し、これまで現場のエンジニアが取り得る手段は限られていました。自社の要件に合った中立的な比較検討や、設計の出発点となる構成案を得ることが難しいという声は少なくありません。また、汎用AIを活用してデータ基盤設計の壁打ちを行う動きも広がっていますが、構成図、コスト概算、他社導入事例といった設計判断に必要な情報を引き出すには、適切な問いを立てられるための専門知識やノウハウが前提となります。「設計の初期段階を、もっとスムーズに進めたい」という課題を解消するために、「Architecture AI データ基盤」を開発しました。

◆ 「Architecture AI データ基盤」が実現すること
「Architecture AI データ基盤」は、データ基盤設計に必要な知識や判断基準をAIによって再利用可能な形で提供し、組織における設計検討や技術選定を支援します。これにより、企業は以下を実現できます。
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データ基盤構築に関する知見が乏しい状態でもデータ基盤の叩き台の作成ができる
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設計検討や技術選定における意思決定の迅速化
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技術選定に関する判断材料や知見の共有
AIによる提案を起点として議論を進めることで、設計の初期検討にかかる時間を短縮し、より本質的な要件整理や意思決定に注力できる環境を提供します。
◆ ファインディ株式会社 執行役員 プラットフォーム事業・Findy Tools事業担当 山田 郷コメント

AIの活用や、AIエージェントの開発には、データ基盤の構築が欠かせません。また、AIの新規ツールの活用やAIの開発サイクルを考慮したデータ基盤の構築は、既存のアーキテクチャからの刷新が求められるケースも多いと聞いています。「Architecture AI データ基盤」が、設計や技術選定における最初の議論の叩き台となり、他社事例も参考にしながら検討を進められる環境を提供することで、より多くの企業のAI導入推進を後押ししたいと考えています。開発領域における日本のAIの活用は、グローバルと比較をしても遅れを取ってはいませんが、そうした状況における最初の議論の叩き台や他の企業の事例を参考にできることで、日本のAI活用を加速できると確信しています。
◆ 「Architecture AI データ基盤」の機能と特徴
「Architecture AI データ基盤」は、要件の入力から構成図の編集まで、設計の叩き台を得るまでのプロセスを一気通貫でサポートします。10項目の構造化フォームに入力すると、初期設計資料として活用できる情報がアウトプットされます。
① 要件を入力するだけで、設計の叩き台を自動生成
データソース・データ量・更新頻度・活用方法など10項目の構造化フォームに回答するだけで、自社要件に合ったアーキテクチャを自動生成します。技術用語は選択肢として提示されるため、データエンジニアリングの経験がなくても迷わず入力できます。AWS・Google Cloud・マルチクラウドに対応しており、クラウドが未定の場合はその選定も提案も行います。

② 構成図だけでなく、技術選定の判断材料まで一式提示
Ingestion・Storage・Transformation・Servingの4段階でパイプライン設計が提示され、各ツールの選定理由、代替候補、使い分け基準もあわせて確認できます。SnowflakeとBigQuery、dbtとDataformといった比較検討の材料が一箇所に揃い、社内の技術選定や予算承認に向けた初期資料として活用できます。また、Findy Toolsに蓄積されたツールレビューや他社のアーキテクチャ導入事例も参照できるため、実績に基づいた選定判断が可能です。

③ 生成した構成図を、そのまま設計資料として活用可能
構成図はdraw.io形式で出力され、アプリ上でサービスの追加、削除、配置変更が可能です。チームへの共有資料や設計ドキュメントの雛形として、生成直後から実用に耐える品質で提供します。
◆ ご利用方法
Findy Architecture AI「データ基盤アーキテクチャ自動提案機能」のご利用方法については、以下のリンクからご覧ください。なお、ご利用にはFindy Toolsアカウントが必要です。(無料で利用可能)
◆開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」とは
「Findy Tools」は、開発ツールに特化したレビューサイトです。第三者の視点で実際にツールの選定を行った企業の生の声を集めることで、ツール選定に関する不安を解消し、導入検討に必要な情報を提供します。
「Findy Tools」を開発ツールの導入検討をしているユーザーが利用すると、実際にツール選定を行った大手企業やメガベンチャー企業の技術責任者やエンジニアによるレビューを集めることができ、導入検討がスムーズになります。また、開発ツールを掲載するベンダーには、実際の利用企業の声を活かしたコミュニティマーケティングによる新規顧客の獲得や、認知向上をご期待いただけます。2024年1月にβ版をリリースし、約600コンテンツをまとめています。
◆ファインディ株式会社について
2016年に事業を開始した当社は「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンを掲げ、ITエンジニア領域における個人・組織それぞれの課題解決に取り組んでいます。
現在は、IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」、ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」、経営と開発現場をつなぐAI時代の開発資本プラットフォーム「Findy Team+(チームプラス)」、開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」、及びテックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」の5つのサービスを提供しています。サービスの累計会員登録数は約29万人、国内外のスタートアップ企業から大企業までの約5,400社にお使いいただいております。(※)
また「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意に基づき、2024年のインド進出を皮切りに、現在、韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開。企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
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会社名:ファインディ株式会社 / Findy Inc.
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所在地: 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階
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代表者: 代表取締役 山田 裕一朗
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コーポレートサイト : https://findy.co.jp/
(※)Findy 転職、Findy Freelance、Findy Team+、Findy Tools、Findy Conference の5サービス累計での登録企業数及び会員登録数です。なお、1社又は1名の方が複数のサービスに登録している場合は、そのサービスの数に応じて複数のカウントをしており、Findy Team+のトライアル導入企業数も含まれます。
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