kintoneのチャレンジしていることと、一緒にチャレンジしたい仲間の話 - Cybozu Inside Out

この記事は、CYBOZU SUMMER BLOG FES '25の記事です。

はじめに

こんにちは！kintone開発チームの河上（ @shaba_dev ）です。普段はプロダクトエンジニアとして活動していますが、キャリア採用業務も兼務しており、今回はそちらの話になります。

2025年11月現在、kintone開発チームは新しい仲間を募集していますが、そもそも

「サイボウズって今どんなことにチャレンジしているの？」
「求められている経験がわからない」

といったことがわからずに躊躇っている方もいらっしゃるかと思います。

そこで今回は、今kintone開発チームでチャレンジしていることや、こういう経験やマインドを持っている方と一緒に働きたいという内容を紹介します。

チャレンジしていること

kintone開発チームでチャレンジしていることは本当に多岐にわたりますが、ここでは一例として3つ挙げます。

Agent方式による外部システムのkintoneアプリ化機能

従来のkintoneでは、kintone内のデータしか扱えませんでしたが、外部システム（基幹システム、データウェアハウス等）のデータを直接kintoneアプリのデータソースとして活用できるようになりました。

この機能により、利用者は従来のkintoneアプリと同じ操作感で外部システムのデータを扱えるようになり、「kintoneの『外』にある業務やデータまで巻き込んだ業務改善」という新たな領域に挑戦しています。

例えば、ERPシステムの売上データやCRMの顧客情報を、kintoneの使いやすいインターフェースで操作・分析できるようになり、より幅広い業務プロセスの改善が可能になります。外部システムとの接続では、セキュリティ要件を満たしつつ、複数のシステム間を跨いでデータを統合する大規模な機能設計が求められるため、認証・認可やアクセス制御の実装経験を活かした堅牢な仕組み作りが不可欠となっています。

生成AIを活用した新機能

生成AIは現在kintoneで最も注力している機能の一つです。私たちはkintone AIラボとして、

チャットでAIに質問するとkintoneアプリに登録されたデータから適切な回答を検索する機能
AIと会話をしながらアプリを作成する機能
業務フローの説明をチャットで伝えることで適切なワークフロープロセスを提案・設定する機能

など、様々なAI機能を開発中です。例えば、自然言語で「今月の売上上位3社は？」といった質問をするだけで、特定のアプリ内のレコード情報を横断してデータを検索し回答を得たり、専門知識がなくても対話形式で業務に最適なアプリを構築したりできるようになります。

これらの機能は技術ブログでも詳しく紹介していますが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用し、MySQLとElasticsearchによるデータ検索、ElastiCacheによるキャッシュ機能を組み合わせることで、組織のデータプライバシーを保護しながら高性能なAI機能を実現しています。大量のデータを効率的に処理し、複数のアプリケーション間を跨いでリアルタイムに情報を統合する必要があるため、システム全体のパフォーマンス最適化と、多機能にわたる統合的な設計が不可欠な領域となっています。