01 — DATA INFRASTRUCTURE
Data Infrastructure
社内全業務データの整備チーム
ENGINEERING
Kubernetesクラスタが落ちた夜、スクショ1枚で復旧した。
ネットワーク専門家を呼ばずに、Pod IP枯渇まで辿り着いて修正コマンドまで出させた。
ROLE
社内全業務データの整備。ルーチンのデータエンジニアリング自動化、複雑なインフラのトラブル対応、技術者/非技術者の両方が独立してデータを操作できるワークフロー文書化を担当。
主要ユースケース
- スクショ直読みでK8sデバッグ
クラスタ落ちでpodがスケジュールされない時、ダッシュボードのスクショを食わせる。Google CloudのUIをメニュー単位で誘導され、Pod IP枯渇の警告に辿り着き、修正コマンドまで提示。
- 財務向けの平文ワークフロー
非エンジニアが「このダッシュボード見て、このクエリ流して、Excel出して」とテキストで書くだけで完走。日付など必要な入力はClaude側が聞いてくる。
- 新人オンボはClaude.mdで完結
新規データサイエンティストはまずClaude.mdを読ませる。タスクに関連するファイル提示、データパイプライン依存関係の説明まで自動。データカタログの置き換え。
- セッション終わりに自動ドキュメント更新
タスク終わりに「今日の作業を要約してClaude.mdの改善案を出して」と依頼。継続的な自己改善ループになる。
- 複数インスタンスの並列タスク管理
長時間タスクはリポジトリごとに別Claudeを開く。コンテキストが保持され、数時間後に再開しても続きから動く。
Impact (数字)
200枚機械的異常検知の対象ダッシュボード数
0SREへのエスカレ件数
自己改善Claude.mdが session ごとに育つ
Top tips
- Claude.mdを書き込めば書き込むほど性能が出るワークフロー・ツール・期待値を全部明記。新規パイプライン構築のようなルーチンで特に効く。
- 機微データはCLIではなくMCP server経由BigQuery CLI直叩きは制御が緩い。MCP serverでアクセス権を最小化。
- 運用デモを社内で見せ合う各メンバーが自分の運用を共有するセッションを開催。発見が伝播する。