magazine

ヒト・コトを知る

価値を生むシステムを。堅牢な構築力でIoTとAIをつなぐ、データ活用の新たな主戦場

Takaya.A　Toru.K
Takaya.A（写真：左）
IoT&LLM本部　IoTアナリティクス部　部長
社員インタビュー記事：https://career.datumstudio.jp/magazine/takaya-a/

Toru.K（写真：右）
IoT&LLM本部　IoTアナリティクス部　IoTアナリティクス1G　グループリーダー
社員インタビュー記事：https://career.datumstudio.jp/magazine/toru-k/

概要

生成AIの発展に伴い、技術トレンドはかつてないスピードで変化しています。特に製造業を中心としたさまざまな産業分野ではPoC（概念実証）にとどまらず、IoTデータとLLM（大規模言語モデル）を融合させた「自律型システム」の実装が重要なテーマになっています。

今回はDATUM STUDIOでIoTアナリティクス部を統括するTakaya.Aさんと、SIer出身で現場の最前線をリードするToru.Kさんによる対談を実施しました。
「なぜいま、この領域でエンジニアリングが求められているのか」「変化の激しい時代を生き抜くために必要なエンジニアのキャリア」について語り合っていただきました。

AIエンジニアの募集背景

AIは「モデル構築」から「システム実装」のフェーズへ

DATUM STUDIOでIoTとLLM領域の採用を強化している背景には、どんな理由があるのでしょうか。

Takaya　生成AI関連のプロジェクトの内容が「AIで何ができるか」を試す段階から、AIエージェントとして自律的に稼働するシステムを実装する段階へ移行しつつあることが背景にあります。AIが企業のデータベースにアクセスし、自らタスクを遂行する。こうしたシステムを利便性と安全性を担保しながら構築するには、従来のAIモデル開発とは異なる、高度なエンジニアリング力が必要です。

Toru　求められるスキルセットが明確に変わってきていますよね。いま最も不足していると感じるのは「システム全体を設計できる人材」です。従来はAIモデルの精度向上が主眼でしたが、現在は「LLMという不確実な要素をいかに堅牢なシステムや業務フローに組み込むか」がメインテーマになっています。

バックエンド、フロントエンド、インフラを含めた全体像を描き、応答が一定ではないLLMを統合する。こうしたアーキテクチャ設計ができるエンジニアは、年代・経験を問わずまだまだ少ないのが現状です。

Takaya　そうですね。「AIアプリケーション」という一つの船をつくるには、多様な専門性が必要です。生成AIに精通したエンジニアはもちろん、それを支えるバックエンドや使いやすいUIを設計するフロントエンド、そしてこれらを運用するLLM OpsやAgent Opsの知見も欠かせません。
こうしたマルチな領域でやりきることができる人材は業界全体で求められており、当社が採用を強化している理由もそこにあります。Toruさんがおっしゃる通り、モデル単体ではなくシステム全体を俯瞰できる視座が今まさに必要です。

Toru　そういった意味では、私のようなSIer出身者にも大きな活路があると思います。堅牢なシステム開発の作法を知っていることは大きなアドバンテージです。「AIの専門家」でなくとも要件定義から設計・実装・テスト・本番運用まで一貫して担える基礎は、不確実なAIを扱う上で非常に強力な武器になります。

一方でWebアプリ開発のみ、あるいはデータ分析のみといった単一のスキルセットでは対応が難しい複合的な課題も現場では増えている印象です。

Takaya　言うなれば、特定分野だけでは戦えない“総合格闘技”のような領域になってきていますよね。だからこそバックグラウンドに固執する必要はなく、システム開発の知見を持った方がAI領域に挑戦してくださることを、私自身も望んでいます。

DATUM STUDIOの強み

なぜ「PoC止まり」にならず、本番導入まで辿り着けるのか

AI開発を担う企業は数多くありますが、その中でクライアントからDATUM STUDIOが選ばれる理由、あるいは強みはどこにあるとお考えですか。

Takaya　一言で言えば「データ基盤の構築力」です。Snowflakeをはじめとしたクラウドデータプラットフォームの構築において国内屈指の実績を有しています。

生成AIやAIエージェントが正しく機能するためには、その基盤であり、燃料となるデータが整備されていることが不可欠です。
当社にはAIがアクセスすべきデータ基盤を盤石に構築できる専任部隊がいます。これがPoCで終わらせず、実際にビジネスで稼働するアプリケーションまで作り切れる最大の理由です。

Toru　現場でもそれは強く感じますね。クライアントからSnowflakeの構築を含めたご依頼をご指名でいただくことも多いですし、Slack上でもそういった案件相談が頻繁に飛び交っています。

データ基盤がしっかりしているからこそ、アプリケーション側のエンジニアもデータの品質や取得経路に都度悩まされることなく、AIの実装業務に集中できます。これは、AI専業のスタートアップや基盤構築のみを担うベンダーにはない「両輪」を備えているからこそで、当社の強みだと思います。

エンジニアがDATUM STUDIOで働く「楽しさ」についてはいかがですか。

Toru　私のSIer時代の経験と比べて一番違いとして感じているのは、「新しく学んだ技術を即座に実践できる」点です。

DATUM STUDIOでは、メンバーがキャッチアップした新しい技術は、すぐに社内環境で検証して、クオリティが担保できる確証を持つことができたらすぐにプロジェクトに取り入れます。インプットとアウトプットが直結している環境はエンジニアとして非常に健全で、面白いと感じます。

Takaya　それに加えて、実際のビジネスに寄せた開発ができる点も面白いですよね。R&D（研究・開発）部門の場合アカデミックな面白さはあっても、それが社会やビジネスでどう活かされるかが見えにくいケースも少なくありません。
私たちはクライアントのビジネスに根ざし、実際に業務で活用される信頼性の高いシステムを開発します。「ビジネスに貢献する」というシステム開発の本質をとことん追求する点は、エンジニアとしてのキャリア形成にプラスになるはずです。

Toru　そうですね。構築したシステムが、お客さまの業務で何万回と実際に使われているログを見ると、やはり嬉しいです。実証実験で終わるのではなく、現場で日々活用されるものを作る。そういった手応えを得られることも、DATUM STUDIOならではの魅力かもしれません。

組織風土

ゴールを握り、プロセスを大胆に任せるマネジメント

お二人の話を聞いていると、技術的な挑戦を推奨する組織風土が伝わってきます。部署の雰囲気や働き方について教えてください。

Toru　一言でいえば「フラットな組織」です。私はグループ内で最年長ですがメンバー同士で活発にディスカッションしており、年齢の壁を感じることはありません。一人ひとりが責任を持って判断し、主体的に動くことが求められている環境だと感じています。

一人ひとりの裁量が大きくフラットな組織だからこそ、マネジメントや責任の持ち方が重要になると感じますが、その点はいかがでしょうか。

Takaya　組織の拡大に伴い、責任の所在は一層明確にしています。
各プロジェクトには必ず「プロジェクトオーナー（PO）」が立ち、POがすべての責任を負う体制です。メンバーは自分の仕事や判断に責任を持たなくて良いという話ではありませんが、そういった体制のもとだからこそ萎縮することなく、新しい技術を取り入れながら試行錯誤できています。

Toru　本当にありがたい環境です。一度失敗や課題に直面すると必要以上に慎重になってしまいますが、DATUM STUDIOでは「次、どうするか」を建設的に議論する文化があります。「新しい技術を試す過程でうまくいかないこともある」という前提がチーム全体で共有されており、安心して挑戦できる環境です。

Takaya　メンバーはアサインされたプロジェクトの中で、ベストを尽くして取り組んでもらいたいと思います。
心理的安全性があるからこそ、技術の進化が早いこの業界でもエンジニアは挑戦し続けることができます。

自由には責任が伴いますが、それは「言われたことをやる責任」ではなく「自分で考えて動く責任」です。そのことを理解し、楽しめる人にとっては非常に働きやすい環境です。

Toru　当社の風通しの良さは、変化の激しい業界で技術力を武器に仕事する人にとって欠かせないカルチャーなのかもしれません。

エンジニアに求められる価値

AIがコモディティ化する時代。これからエンジニアに求められる価値とは

今後、エンジニアに求められることや働き方は、どのように変化するとお考えですか。

Takaya　3年後、5年後の未来を予測するのは非常に難しいですが、AIエンジニアという職種の業務はより細分化され、それぞれの領域でのスペシャリスト化が進むでしょう。
簡単なシステム開発やデータ分析は生成AIやノーコードツールによって内製化され、現在の仕事の一部はなくなるかもしれません。

しかし、IoTのようなハードウェアとの融合領域や現場からデータを吸い上げて整備する、いわばアナログとデジタルが交わる領域は、AIだけでは完結できません。そこに介在する高度なエンジニアリングは、一層高い価値を持ち続けるはずです。

Toru　これからのエンジニアに求められるのは、これまで専門としてきた技術領域をさらに深化させながら、他領域と融合させていくのか。あるいは、複数の技術を横断し、全体を設計する「ハブ」となるのか。どちらを選択するにしても、変化を前提にキャリアを描く時代です。

ただ、それはエンジニアリングの楽しさが失われることを意味するわけではありません。IoTとAIが交わる領域には、次々と生まれる技術を組み合わせ、最適解を導くというエンジニアリングの本質的な面白さがあるからです。今まさに私たちが身を置くAIエージェント時代に、AIにどう指示を出し、どう連携させるかという高度な全体設計こそが主戦場になると感じています。

Takaya　そうですね。いま、生成AIや機械学習に関する知識が浅くても構いません。バックエンド、フロントエンド問わず何か一つでも「積み上げてきた経験」がある方なら、そこに別の技術を掛け合わせることで新しい価値を発揮できます。変化を恐れず、自身のスペシャリティを広げていきたい方には、最高のフィールドだと思います。

Toru　かつての私がそうだったように「自分の仕事にAIは無関係」と感じているエンジニアにこそ門を叩いてほしいですね。思い切って飛び込めばこれまでの開発経験が活きる場面はたくさんあります。何より目まぐるしく景色が変わるこの環境は刺激的です。新しい技術を積み上げ、変化を楽しめる方と一緒に働けることを楽しみにしています。

Takaya　これから業界の勢力図も大きく変わっていくでしょう。その変化の波をサーフィンのように楽しみながら、一緒に乗りこなしていける仲間を待っています。

DATUM STUDIO
IN FUTURE