俺の仕事は AIに奪われないし、たぶんその BIも要らない

社内の困りごとから始める、 FDE的データエンジニアリング

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1. 俺の仕事は AIに奪われないし、 たぶんその BIも要らない 社内の困りごとから始める、 FDE的データエンジニアリング 澤端 日華瑠 2026/09/15(火) データ界隈 LT祭【第1回】
2. 自己紹介 澤端 日華瑠 (hikaruri) • • • • • • 博士(理学)です(物性理論) 稼げそうだったからAIエンジニアに 最近はバックエンド(MLOps)と データエンジニアリングが主戦場 某マッチングアプリの中の人 勝手に社内で仕事を拾って気合いで クラウド環境を立ち上げてシステム作って ます(AWSの方が好き) 今回は某運用基盤と BIを 一から作ってた時の話です 02
3. 現場の「この作業がしんどい」は、すぐに出てこない 僕 実は、 この作業が しんどくて …… 「どこで時間が かかったんですか？」 … 小さな 違和感 遅 「集計の自動化とかなら 力になれますよ」 定例 1on1 … 定例で 資料の遅れに気づく ネ申エクセルならぬ ネ申スプレッドシートが発掘 困りごとは相談として届く前に、作業の遅れなどに出てくる → 現場とタッチポイントを増やしておくと本質的なペインが見つかる 03
4. 加工が積み重なるネ申スプレッドシート 04 数字は出る。どこで何が変わったかは追えない。 GAS 実行中 monthly_summary_v27 fx =IFERROR(VLOOKUP(TRIM(B7),master!A:G,5,FALSE),REGEXREPLACE(B7,"\s","")) 名寄せ 名称 ID 区分 元の値 作業列1 作業列2 月 合計 状態 2 001 項目A 標準 120 =TRIM(B2) =VLOOKUP… 2026-01 120 OK 3 002 項目 A 標準 80 =REGEX… =IFERROR… 2026-01 80 OK 4 003 ITEM-A 特例 45 =SUBSTITUTE… =ARRAY… 2026-01 45 ? 5 004 項目B 標準 105 =TRIM(B5) =VLOOKUP… 2026-01 105 OK 6 005 項目Ｂ 例外 65 手修正 =IFERROR… 2026-01 65 ! 7 006 Item B 標準 90 =REGEX… =ARRAY… 2026-01 90 OK 謎の関数 正しさを、担当者が毎回気合いでつなぎとめている → データエンジニアが貢献できる領域
5. これは、データエンジニアリングの問題 ひとつのシートに、あらゆる責務が混ざっていた 記録 事実を残す ほどく 整形 名前をそろえ、計算する 集計 意思決定に必要な形へまとめる 混在 Kimball 粒度と事実を決める 責務分離 処理を分ける SSoT 名前と式の正本を決める データエンジニアリングの思想で、ネ申スプレッドシート業務を整理出来る 05
6. 変えるのは、真ん中だけ 06 入力はCSV、出力はスプレッドシートのままでいい INPUT CSV 各ツールから出力 いままで通り OUTPUT ここだけシステム化 土台DB View 事実をためる 名寄せ・計算・集計 人がつないでいた処理を、ここへ移す 画面を変えなくても、手作業の中心だけ消せる。 スプレッドシート いままで通り
7. 最初から BIは要らない 08 担当者欲しかったのは、 綺麗な画面より、辛い作業から解放される仕組み。 スプレッドシート BI まずはこれで足りる 必要になったら載せる 同じデータの土台 粒度 正式な名前 計算式 データエンジニアこそ、社内の困りごとを拾いにいこう。
8. 人の苦しみに寄り添えるのは、人だけ 07 AI-DXは、その人が見つけた仕事から生まれる 人 DE AI 苦しみに寄り添い 言葉になるまで関わる 意味とルールを 構造化する 決まった処理を 繰り返す 1 2 3 現場へ入る 発見から実装まで担う 再利用できる土台へ戻す 俺達の仕事は永久に AIが奪えない