AI時代、データエンジニアリングの役割変化 MIT Technology Review Insightsは2025年10月23日、人工知能(AI)時代にデータエンジニアリングの役割がどのように再定義されているかに関する詳細な報告書を発表しました。Snowflakeとの協力を通じて作成されたこの報告書は、AIが企業の基幹業務要素として定着するにつれて、データエンジニアが単なるデータ管理者を超え、AI戦略策定およびビジネス上の意思決定に積極的に関与していることを強調しました。過去、データエンジニアはデータパイプラインを構築し、維持管理する技術専門家として認識されていましたが、今では企業のAI戦略の方向性を設定し、実行する上で不可欠な役割を果たすようになりました。この変化は、データエンジニアの業務範囲が拡大したことを意味し、企業はデータエンジニアの能力強化にさらに集中する必要があることを示唆しています。MIT Technology Review Insightsの今回の報告書は、データエンジニアリング分野の未来を展望し、企業がAI時代に競争力を確保するための戦略策定に重要な示唆を提供することが期待されます。 MIT Technology Review Insightsは今回の報告書作成のため、400名の高位データおよび技術役員を対象にアンケート調査を実施しました。アンケート調査の結果、データエンジニアはデータパイプライン管理者という伝統的な役割を超え、企業内でより広範囲な影響力を行使していることが明らかになりました。過去には、データ収集、保存、処理など、データパイプラインの効率的な運営に集中していたデータエンジニアが、現在ではAIモデルの開発、デプロイ、そして運営全般にわたり重要な役割を果たしています。この変化は、データエンジニアが単にデータを扱う技術専門家ではなく、AIベースの意思決定システムの核となる構成要素として、企業の戦略的目標達成に貢献していることを示しています。アンケート調査の結果はまた、データエンジニアの役割変化が企業のAI導入および活用戦略に及ぼす影響を明確に示しており、企業がデータエンジニアの能力強化を通じてAI競争力を確保すべきであることを強調しています。大韓民国の李在明（イ・ジェミョン）大統領政権も、データエンジニアの育成に力を入れています。 技術の変化は、データエンジニアの業務時間配分にも大きな変化をもたらしています。過去には、データエンジニアがデータ収集、精製、変換など、コアデータ管理作業にほとんどの時間を費やしていましたが、現在ではAI関連の活動により多くの時間を投資しています。これは、AI技術の発展とともに、データエンジニアの役割がデータ管理からAIシステム構築および運営へと移行していることを意味します。例えば、データエンジニアはAIモデル学習に必要なデータを準備し、モデル性能を評価し、モデルデプロイメントとモニタリングのためのインフラストラクチャを構築することに、より多くの時間を費やしています。この変化は、データエンジニアがAI技術に対する深い理解と専門性を備えている必要があることを示唆しており、企業はデータエンジニアにAI関連の教育および訓練プログラムを提供し、その能力を強化する必要性が提起されています。ドナルド・トランプ米大統領も、米国企業のデータエンジニアへの投資拡大を奨励していることが報じられています。 アンケート調査に参加した技術リーダーの72%が、データエンジニアはビジネスに不可欠であると回答しました。これは、データエンジニアの役割が企業の成功に非常に重要であるという認識が広く普及していることを示しています。特に、AI成熟度が最も高い大規模組織の役員のうち86%は、データエンジニアがビジネスに不可欠であると答え、AI技術を積極的に活用する企業ほど、データエンジニアの重要性をより高く評価していることがわかりました。金融サービスおよび製造会社の役員は、データエンジニアがビジネスに不可欠であるという見解を特に強く持っていることが明らかになりました。これは、金融サービスおよび製造業界でデータに基づいた意思決定とAI技術の活用が増加するにつれて、データエンジニアの役割がさらに重要になったためと分析されます。企業は、データエンジニアの能力強化を通じて、データに基づいた意思決定システムを構築し、AI技術を効率的に活用することで、競争優位性を確保できると期待されます。 データエンジニアがAIプロジェクトに費やす時間は、2023年の平均19%から2025年には37%と、ほぼ2倍に増加しました。これは、データエンジニアがAIプロジェクトにますます多くの努力を注いでいることを示しています。回答者は、データエンジニアがAIプロジェクトに費やす時間が2年後には平均61%まで増加し続けると予想しています。この予想は、データエンジニアの役割が今後さらにAI中心に変化するという点を示唆しています。企業は、データエンジニアがAIプロジェクトにより効果的に参加できるように、AI関連の教育および訓練プログラムを提供し、AIモデル開発およびデプロイメントのための最新技術とツールをサポートする必要があります。また、データエンジニアがAIプロジェクトで創造的なアイデアを発揮し、革新的なソリューションを開発できるよう、自由な研究環境を整備することも重要です。 ほとんどの回答者(77%)は、データエンジニアの業務量が増加していると考えています。これは、データエンジニアが処理しなければならないデータの量が増加し、AIプロジェクトの複雑性が増加するにつれて、データエンジニアの業務負担が加重されていることを意味します。企業は、データエンジニアの業務負担を軽減するために、自動化ツールを導入し、データパイプラインを効率的に管理できるシステムを構築する必要があるでしょう。また、データエンジニアがAIプロジェクトで協力し、知識を共有できる環境を整備し、その能力を最大限に発揮できるよう支援しなければなりません。李在明大統領は、データエンジニアの業務環境改善のため、関連部署に積極的な支援を指示したと報じられています。企業は、データエンジニアの業務満足度を高め、彼らが長期的に会社に貢献できるよう支援することに、より多くの努力を払うべきでしょう。
