データエンジニアが今すべきこと

前置き

こんにちは。さすらいのデータエンジニア、こみぃです。

Snowflakeの最大のカンファレンスであるSnowflake Summit 2025がついに2週間後に迫っていますね。
https://www.snowflake.com/en/summit/

ワクワクして眠れないという兄貴姉貴たちも多いことでしょう。ちゃんと準備できているか不安という方もいるかもしれません。
今日はその話は少し置いておいて、この激動の時代にデータエンジニアが今こそ学ぶべきスキルや心構えについて自分の考えをまとめてみようと思います。

あくまで個人の意見ですし、Summitその他のイベントで私にあったりした方はぜひご自分の意見も効かせてください。

AIの時代

さて、現代はAIの時代です。いきなりですが、多分これを読んでおられる方も十分承知していることでしょう。

ここ最近で遅ればせながら学んでいてわかってきた結論として、今後はAIを使っている人と使っていない人ではアウトプットがどんどん差がついていくと思います。

これは企業も同じで、だからこそ多くの企業がAI導入を目指して日々改革をしようとしているわけです。

スタンダードに沿うことの価値

さて、そんな中ですっとAIを導入できる企業とそうでない企業が現れるのはなぜかというのが次に気になることです。

個人的にはこれはその企業の現状のフローがスタンダードとどのくらい乖離していて、どのくらいスタンダードに合わせる気があるかというのに起因すると私は考えています。

一言でいうと、現代ではスタンダードに沿うことの価値が高まっているのです。

様々な企業から次々にリリースされるAI系のツールを使うには、彼らが想定しているようなビジネスフローで業務をしていることが重要になります。彼らが想定していないフローは実装段階で考慮されていないわけですから、ツール自体が対応していません。

ここで彼らが想定するフローに沿うように自社のフローを変えることができればこれも多少は手間はかかりますがツールの導入がすんなりできることになりますが、そうでなければフローに沿わない部分を自作することになります。
最先端の企業の天才たちが作るツールのリリース速度に、自社が自作で対抗できると思うのは現代においてはやや無理があろうというわけです。

かつて私はGCP（Google Cloud Platform）の特徴として「GCPのベストプラクティスに従わない場合に途端に10倍くらい不便になる」と感じていました（過去に同人誌にもそう書いた気がします）。

今もその考えは変わっていないのですが、その事実にどう対応すべきだと考えるかは変わりました。少なくともGCPを使うなら、彼らのベストプラクティスに沿うべきだと今は思います。

自分の独自性や会社ごとの特色を頭ごなしに否定したいわけではないのですが、独自性を出す前に最低限従わなければならない基礎があり、現代に置いてはそれが「AIを使うこと」です。そしてAIを使えるようにするためには一定のスタンダードに沿うことが最も近道です。

身近な例に例えると、食器洗い乾燥機を思い浮かべて見てください。自分の家の食器が特殊な形状をしていて食器洗い乾燥機で洗えなかったとしましょう。ここで導入を諦めるのではなく、食器洗い乾燥機で洗える食器に買い替えるべきだというお話です。技術の進歩に合わせて自分たちのフローを変えるというのは、つまりそういうことです。

最近はMCP（Model Context Protocol）という技術がでてきました。これは様々なツールをAIが使えるようにするための共通のプロトコルです。徐々に浸透しつつあるこれがさらに浸透すると、AIができることがいよいよ爆発的に増えます。

また、現在は様々な企業が「AIが読める自社製品のマニュアル」を整備していっている状況だったりします。これが整備されればされるほど、現在はまだジュニアレベルの作業しかできないと言われている生成AIが徐々にシニアの領域に入ってきます。もちろんこの恩恵を受けられるのもスタンダードな使い方や業務フローを行っていてこそです。

こうしてAIができることが増えれば増えるほど、使っていない人と使っている人の差が開いていきます。

AIの時代に必要なスキル

さて、そんなAIの時代に必要なスキルとはなんでしょうか？

意思決定力を磨こう

少し振り返って、AIは何がそんなにすごいのか考えてみましょう？

私はAIの本質は速度にあると思っています。AIが行うことは必ずしも人間より優れているわけではないのですが、とにかく速さが違います。速さが違う上にAIは疲れません。月に200時間くらいが適正な人間と、その気になれば24時間365日働けるAIでは圧倒的に手数が違うのです。

日本において長い歴史を持つ将棋の世界ですら、すでに人間のプロ棋士が指したすべての対局数よりもAI同士で対局した数の方が多いそうです。羽生善治先生は「人間がスコップで掘り進めていた将棋という世界をAIはブルドーザーで掘り進めている」と表現していましたが、非常に納得の行く表現です。

実際に自分でAIを使うようになるとわかってきますが、こちらが任せた作業をAIはものすごい速さで返してくる上に、何度でもリテイクしてくれる。

そんなAIと仕事をする状況においてネックになるのは人間の意思決定の速度です。AIを最大限活かすにはAIの速さに少しでもついていき、素早く意思決定を下すことが重要になってくるわけです。

フットワークを軽くしよう

今こうして書いていますが、状況は刻一刻と変わっています。

折しも2週間後にはSnowflake Summitがあり、そこで信じられない発表が出てくるかもしれません。大きく考え方を変えないといけないかもしれないような事態もまたやってくることでしょう。

そんなときには、素直に新しい考え方を受け入れて自分をそちらに合わせて行くのが良いと思います。過去にうまくいっていた方法や慣れ親しんだ方法を完全に捨て去る必要はありませんが、少なくとも今のスタンダードはなにか、これからスタンダードになるであろうものは何かを理解してそちらに自分を合わせていく必要があるのです。

フッ軽でいることもまた、激動の世の中では必要なことです。

やっぱり体力が重要

さて、意思決定力とフットワークという2つの能力が重要だと書きました。では、その2つを向上させるために最も重要なものが何かというと、体力であると私は考えます。

まず、意思決定は非常にエネルギーを使います。何かを決めるというのは疲れることなのです。

人間が一日で使えるエネルギーの量が決まっており、少しでも重要な意思決定にエネルギーを使うためにどうでもいい意思決定をしないようにしようというのはよく言われていることです。靴下や服は同じものを揃えようみたいな話を誰しも一度は聞いたことがあると思います。

また、自分自身も大いに自覚があるのですが、人間はだんだん新しいことを始めるのが億劫になっていきます。新しいことを始めるにはエネルギーが必要なのです。眼の前の状況の変化にめげず、常に新しいことを学んでいくためには、体力が何よりも必要です。

体力をつけましょう。

汲めども尽きぬ真清水の如き体力があれば、この先どんな変化が訪れたとしても、そんな時代を力強く渡っていけるでしょう。

もし私が今誰かに「データエンジニアとして今何をするべきですか」と問われたら、迷うことなく 筋トレ だと答えます。

どんなに技術が進化してどれだけ環境が変わったとしても、あなたの筋肉があなたの旅路を支えてくれる

だから今日からは、会社帰りに何気なくラーメン屋に入ってレンゲを握るのではなく、強い意志を持ってジムに行ってダンベルを握ろう。

まとめ

そんなわけで、本日のまとめはこちらです。

筋トレをしよう

結びの言葉

この記事は筋トレをしながら内容を考え、サウナをキメて帰宅後にプロテインを飲みながら書いたものです。タイミングによる意見の偏りは多少はあるかもしれません。

しかし、現状での私の結論ということで、偽りのない気持ちを書かせていただきました。

Summitに向けて緊張が高まっている兄貴姉貴たちの緊張を和らげる記事になったとしたら幸いです。

本日はこのあたりで。
それじゃあ、バイバイ！