AI時代に、 　データアナリストが 　データエンジニアに異動して 事業の暗黙知を、人とAIが再利用できる形式知に変える仕組みに載せる 2026/05/15 じゃっこ / hira Data Career Talk #2「AI Agentを支えるデータエンジニアの仕事」 1 

今日話すことは、技術ではなく役割の変化とキャリアの話 今年の1月にデータアナリストから異動したばかりだからこその話 2 

メルカリ & 登壇者 の自己紹介 会社ごとにデータ職種のあり方は違うので、まずこの発表での前提を揃える 

データアナリストからデータエンジニアに異動したばかり データアナリストとして、事業に近い問い・判断基準・暗黙知を持ったまま異動 4 登壇者インタビュー: mercan「積み上げた暗黙知をAIに載せ、仕組みで届ける（データエンジニア @hira） 　　ーYurinoの「先輩、ちょっといいですか？」vol.6」 

メルカリでは、 データ基盤側と事業側の分析チームが別の場所にいる だから、DataとContextをつなぐ共通言語が必要になる 5 

分析AIエージェント「Socrates」を 　入り口にしたデータパイプライン Socratesで誰でもデータが使えるようになっているからこそ、 　手前にあるDataとContextの整備が重要になる 6 mercan:「構想1ヶ月でローンチ。メルカリの新分析ツール「Socrates」が高速で 開発できた理由」 ブログ: 「メルカリの効率的なデータ活用を支えるデータインタフェース Basic Tables」 

AI時代にデータ活用はどう変わるか クエリ・コードやグラフだけなら、AIがもう作れる 

AIエージェントがデータを使えるようになるほど、 　前提のズレも速く広がる SQLや集計のハードルは下がるが、 　前提のDataやContextがズレていれば誤った意思決定も速くなる 8 

正しい意思決定には、DataとContextが必要 Semantic Layerだけではなく、なぜその数字を見るのかまで渡す必要がある 9 

事業のContextは、データ基盤側だけでは集めきれない Contextは、現場の意思決定・会議・分析・失敗経験に分散している 10 

データメッシュ的な責任分担には、 　事業側と基盤側の共創が必要になる Dataは基盤側だけのものではなく、Contextは事業側だけのものでもない 11 

AI時代のデータ人材に必要な能力は、答えを見つける側と、 　Data / Contextとして再利用可能にする側へ広がる 二極化ではなく、役割のグラデーションとして捉える 12 ブログ:「AI時代に備える組織データリテラシー / 5年後のAnalystの姿」 

なぜデータアナリストからデータエンジニアになったのか 私が職種を変えたのは、アナリストの暗黙知をAI時代で活かすため 

一人ひとりに使ってもらうだけでは、 　組織の能力にはなりきらなかった 2025年後半は事業側でデータアナリストのAI・データ活用支援に専念して、 　仕組みにする必要性を感じた 14 Image 登壇者ブログ: 「「使ってもらう」「作りっぱなし」のAI活用を卒業するために 　ーーwith AI時代の「組織能力向上型アナリスト」としての半年間を振り返って」 

AI Nativeなデータ活用には、 　暗黙知を形式知に変える役割が必要 DataとContextをつなぎ、人とAIが再利用できる仕組みに変える 16 暗黙知を形式知に変える役割が必要 

あなたの組織では、 　DataとContextを誰がどうAIにつないでいますか？ AIがデータを使う時代に、作る側と使う側の共通言語をどう育てるか 17 

We are hiring! カジュアル面談からお待ちしております！ 17 見出し アナリティクスエンジニア データアナリティクス Mercari Analytics Blog 募集要項 

ご清聴ありがとうございました！