Randibot

Randibotは政府支援事業の研究費執行データを自動収集・整形して見せる製品でした。機関ごとに運用ルールが異なるため、新規顧客のたびにコードを直す構造では、プロダクト化の速度がすぐに落ちてしまいます。

必要だったのは単なるスクレイピング自動化ではなく、機関差分を設定で吸収しながら、データ・権限・運用画面が混ざらないSaaS基盤でした。

バックエンドは `tenancyId = workspaceId` パターンで整理し、機関別の収集ルールや後処理オプションをワークスペース設定に分離しました。これによりアプリケーションロジックを共通化しつつ、テナント境界を明確に保てました。

RCMS・K-Startupの収集パイプラインは段階的なジョブに分割し、失敗時の再実行や追跡がしやすい構成にしました。運用側は設定だけで新規機関をオンボーディングできるようになりました。

本番では5つのワークスペースをコード変更なしでオンボーディングし、月1,200件規模のETLを安定運用しました。重要だったのは「新規機関追加 = 開発依頼」ではなく「新規機関追加 = 設定入力」に変わったことです。

この仕事は機能追加よりも、その後の営業と運用速度を支えるSaaSの土台を先に整えたケースでした。