概要
https://zenn.dev/fez_tech/articles/e57ab59ef2b323
詳細内容
## 生成AI時代にあるべき開発/データ組織を考える
https://zenn.dev/fez_tech/articles/e57ab59ef2b323
株式会社フェズは、生成AIの進化に伴いプロダクト、データサイエンティスト、データエンジニアの各職種が「AIと協調する構造設計者」へと役割を再定義すべきだと提案します。
**Content Type**: 💭 Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 83/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[生成AI時代の役割再定義, プロダクトエンジニアの変革, データサイエンティストの変革, データエンジニアの変革, Human-in-the-loop]]
生成AI時代におけるエンジニアの役割は、手作業から戦略的な設計とAIとの協調へと劇的に変化します。Webアプリケーションエンジニアにとって、これは日々の業務フローと求められるスキルセットの大幅な再定義を意味します。
**プロダクトエンジニア/LLMエンジニア**: もはや「コードを書く人」ではなく、「コードを書くAIを設計する人」へと進化。要件定義・設計の比重が20%から40-50%に増加し、AIが理解しやすい仕様の表現力が求められます。コーディングはAIに任せ、人間はプロンプト設計、AIコードのレビュー、アーキテクチャ選定、プロセス最適化に集中。インフラ運用もIaCやAIOpsを活用した設計・監視が中心となり、AI支援下のドキュメント生成を通じたナレッジ共有設計が重要に。
**データサイエンティスト**: 「分析者」から「分析設計者」へ役割が変化。曖昧なビジネス課題を「AIが理解し分析可能な構造」に変換する力が中核となります。LLMと共に示唆を構造化・言語化し、意思決定プロセスに価値を提供するファシリテーターとして機能。データ前処理やモデリングのベース構築はAIが加速させますが、人間は精度の評価、運用判断、伝わるストーリー構成力に注力します。
**データエンジニア**: 「ETLを書く人」から「データ契約と構造を設計する人」へと転換。人とAI両方が正しく使えるデータ構造、特にLLM参照可能なナレッジグラフやRAG用メタ情報付与設計の責任を担います。汎用ETLはAIやSaaSに委ね、データ設計・マート設計の比重が増加。セマンティック設計、組織的品質保証、メタ情報の意味づけが重要課題となります。
全ての職種に共通するのは、「Human-in-the-loop」の思想に基づき、人が判断すべき点とAIに任せる領域を見極め、仕事を効率化する素養、そして生成AIの最新状況をキャッチアップし業務改善に繋げる能力です。「構造化」と「合意形成」のスキルもAIとの協調に不可欠。この変革は、開発組織全体の思考様式と働き方を根本から見直すことを促します。