AIエージェントのおかげでdbt開発の大部分を自動化した話

BRANK

こんにちは、おきゆきです。Ubieでデータ関連業務を担当しています。この記事では、dbtを利用したデータモデル開発プロセスにおいて、AI搭載エディタであるCursor Editorを活用し、dbt model開発の速度向上にとどまらず、その開発ステップの大部分をAIで自動化した事例について紹介します。Ubieでは3000以上のdbt modelを運用していますが、事業やプロダクトが拡大するにつれて、dbt model作成のためのファイル規約の遵守、テスト記述、ドキュメント更新、Lightdashに必要なメタデータの定義といった定型的な作業が増加し、開発者の負担となるケースが見られます。SQLロジックの設計や分析といったより本質的な業務に集中したい、という思いは多くの開発者が共有するところではないでしょうか。この課題に対し、Cursor Editor、特にその Agent機能 と Project Rules を活用することで、dbt開発における定型作業の多くを自動化し、開発効率を大幅に改善することができました。自分の体感ではSQLを書く部分、いわゆるText to SQLはまだ課題はありますが、SQLさえ書ければ、それ以降の工程をAgentにお願いすれば ほぼ人間が確認せずとも同等の精度のGitHub PRが作成されるとい…