社員の成長に対する投資とサポートを受けて、AI時代のデータアーキテクトのキャリアを磨く

KDDIグループを横断したデータ基盤をゼロから構築

世の中やクライアントの課題を解決する仕事がしたいと考えていた私が、新卒で就いた仕事はメガバンクの法人営業職でした。これは企業経営に欠かせないお金の面から、クライアントの経営を支援できると考えたからです。ただ、仕事をしていく中で、よりダイレクトにクライアントの課題解決にアプローチしたいという気持ちが強まりました。そんな中で、ニュースはもちろん営業先でもITへの課題感をよく耳にしていたということもあり、ITエンジニアへの転身を図ることにしました。ベンチャー企業にWebエンジニアとして転職し、上流工程含め開発の一連を経験しました。恵まれた環境ではあったのですが、長い目で見たときにエンジニアとしてこの業界で生き残っていくためには突き抜けたスキルが必要だと感じ、データに関するエンジニアリングを自分の武器として身につけたいと考えた結果、ARISE analyticsへの転職を決めました。

こうして2020年10月にARISE analyticsに入社して以来、さまざまな仕事を経験する中で特に心に残っているのが、SaaS型のデータウェアハウスであるSnowflakeをベースにKDDIグループのデータ基盤を構築したプロジェクトです。KDDIは2022年に発表した中期経営計画の中で「サテライトグロース戦略」を掲げ、5G通信を基盤としてデータやAIを活用しながら、DX、金融、エネルギーといった成長分野での付加価値サービスの提供を目指していました。

サテライトグロース戦略では、グループを横断して膨大なデータを統合し、価値を創出していくための新たなデータ基盤が必要です。私が関わったのは、その基盤をゼロから構築するというKDDIの中でも重要度の高いプロジェクトでした。

開発はスモールスタートで進め、アジャイルに機能を拡張しながら、徐々に外部システムやグループ会社とのデータ連携の範囲を拡大していきました。ここで大きな課題となったのが、将来における利用シーンを想定し、様々な拡張ニーズにスピーディかつ柔軟に応えられるアーキテクチャの設計でした。外部システムとのデータ連携のたびに大きな開発工数が発生してしまうようでは、実用的な基盤とは言えません。前例も多くない中、データ基盤構築へのIaC、CICDなどの導入に積極的に取り組みつつ、円滑な改善ができる環境を整えました。非常に難しいチャレンジでしたが、このプロジェクトは私にとって大きな学びとなりました。

デリバリーとマネジメントの両輪でユニットをリード

入社から5年が経過した2025年からは、現在のユニットリード（部長職相当）の役割を任されることになりました。私が所属するData&AIプラットフォーム推進本部は、データ基盤の提案・構築・運用を専門とする部門です。ARISE analyticsの他の部門が主にデータ分析やAIに関連したサービスを提供する中で、私たちはそれらを下支えする基盤を構築する役割を担っています。なかでも、私がユニットリードを務めるデータ&AIプラットフォームビジネス部は、KDDI向けのデータ基盤構築で培ってきた知見を他のグループ会社に展開していくことがミッションとなっていて、私の仕事は大きく分けて3つあります。

まず、サービスを形にしてお客さまに届けることです。ここではプロジェクトに直接参加して、データの収集・加工から、それを利活用するためのダッシュボードの開発まで、一連のデータ基盤を構築して、お客さまが使える形に仕上げます。

次に、部内で進行しているプロジェクトのマネジメントです。自分が直接デリバリーに関わらない案件についても、定期的にメンバーから状況を共有してもらいながら、他プロジェクトの知見共有や課題対応のフォローなど、プロジェクトが円滑に進むようサポートしています。

最後は、新規案件における提案活動です。分析基盤はもちろん、直近では生成AIアプリケーションを伴うデータ基盤構築の提案も行ったりしています。

従来はKDDI本社内のプロジェクトが中心でしたが、最近はさまざまなグループ会社の案件に携わる機会が増えています。ここでは当然、グループ会社ごとのルールや文化、守るべきガイドラインの違いがあるため、それに対応しながら仕事を進めていくのは難しいながらも新鮮でやりがいのある体験です。

マネジメントの役割が大きくなるにつれて、メンバーとのタッチポイントをいかに有効活用していくかも強く意識するようになりました。短時間で状況を把握して的確にアドバイスができるよう、情報共有フォーマットの整備などの仕組みづくりにも取り組んでいます。

メンバーとの1on1では、現状の課題を共有したうえで、基本的には相手が話したいことを中心に会話を進めています。1on1はメンバーのための時間です。仕事の相談はもちろん、プライベートの悩みなども含めて、できるだけ話しやすい雰囲気をつくることを心がけています。

社員の成長に対する積極的な投資がキャリアを後押し

データ基盤の構築プロジェクトでは、アーキテクチャの設計からデータの収集、加工、利活用まで、さまざまなタスクがあります。KDDIグループの広範な事業領域の中でこうした案件を受注するARISE analyticsは、それだけ多様な経験を積む機会に恵まれていると思います。クライアントの要求に応えるために、自ら学んで新たな技術を習得していくことが求められますが、学んだ内容が実際に現場で役に立つ瞬間はやりがいを感じられるタイミングだと思います。

私は、ARISE analyticsは2つの点でとても魅力的な職場だと感じています。
1つは、社員に対する教育や支援が充実している点です。前述のKDDIのデータ基盤構築プロジェクト携わっている時期には、Snowflakeが提供する有償のトレーニング受講の機会を頂いたり、海外で開催されるカンファレンスにも参加させていただきました。このほかにも、会社が契約しているオンライン学習プラットフォーム「Udemy」を活用して、新しい技術が必要になるたびに集中的にキャッチアップしてきました。こうした社員の成長に積極的に投資してくれる環境があることで、常に前向きにキャリアを磨いていくことができます。

もう1つは、親会社であるアクセンチュアが持つグローバルレベルの知見を活かせる点です。以前、BIツールのTableauでダッシュボードを構築するプロジェクトを担当した際は、Tableau開発に精通したアクセンチュア出身の上司が親身に相談に乗ってくださり、実装における実践的な知見を伝授してくれました。プロジェクトが佳境を迎えたときには、ご多忙の中にかかわらず、週2回のタッチポイントを設けてくださり、本当に助けられました。

ARISE analyticsのエンジニアは、過去に経験のない技術やアプリケーションを扱う機会が少なくありません。そんなときに有識者の助言が得られる環境は、まさに当社の魅力だと思います。私自身、その恩恵を何度も受けてきましたし、今後は私がメンバーの課題解決に積極的に貢献していきたいと考えています。

データアーキテクトを目指す人にも大きな成長の機会

データ基盤を構築してKDDIグループの内外へ展開していく中で、今後さらに強化していきたいのはナレッジの共有です。各メンバーが自ら関わったプロジェクトでの開発経験の中で得た知見を属人化させず、誰でも活用できる形に整理していく仕組みづくりには、今後もさらに取り組んでいきたいと考えています。
エンジニアの観点では、データと親和性の高い生成AI活用がますます重要になっていくことは間違いありません。生成AIが活用しやすい形でデータを整理していくことも、これからのデータ基盤に求められる役割の1つになるはずです。

仕事の進め方も、生成AIの登場によって大きく変わりました。コード作成など開発工程での活用はもちろんのこと、資料の整理やプロジェクトの進め方についてのアイデアをもらうなど、上流工程でも役立っています。

新しい技術を扱う際、これまではゼロから自分で調べる必要がありましたが、現在は生成AIで素早く下調べができるようになりました。最新の技術をキャッチアップするスピードが上がり、結果としてアウトプットの品質も向上しています。

ARISE analyticsは、対外的にはデータ分析とコンサルティングに強い会社として知られていますが、データ分析には高度な基盤が不可欠です。私が経験してきたように、当社にはデータアーキテクトを目指す人にとっても多様な機会があり、成長していくうえで必要なサポートも受けられます。
最新の技術や生成AIを活用して、クライアントの課題を解決するためのデータ基盤をゼロから構築してみたいという熱意を持ったすべての方々に、ARISE analyticsはすばらしい成長の機会を与えてくれると思います。