いつの間にかデータエンジニア以外の業務も 増えていたけど、意外と経験が役に立ってる 株式会社ZOZO IT統括本部 技術戦略部 CTOブロック 塩崎 健弘 Copyright © ZOZO, Inc. 1 

© ZOZO, Inc. 株式会社ZOZO IT統括本部 技術戦略部 CTOブロック 塩崎 健弘 ● ZOZOのデータ基盤をBigQueryに作った人 ● 最近はCCoEとか開発AIツール推進とかのお仕事も 2 

© ZOZO, Inc. https://zozo.jp/ 3 ● ファッションEC ● 1,700以上のショップ、11,000以上のブランドの取り扱い ● 常時107万点以上の商品アイテム数と毎日平均2,700点以上の新着 商品を掲載（2026年3月末時点） ● ブランド古着のファッションゾーン「ZOZOUSED」や コスメ専門モール「ZOZOCOSME」、シューズ専門ゾーン 「ZOZOSHOES」、ラグジュアリー＆デザイナーズゾーン 「ZOZOVILLA」を展開 ● 即日配送サービス ● ギフトラッピングサービス ● ツケ払い など 

© ZOZO, Inc. 4 目次 ● 自分自身のキャリア紹介 ○ データエンジニア駆け出し ○ データエンジニア成熟期 ○ データエンジニア以外の仕事も ● Claude CodeのOpenTelemetry情報を収集しました ○ データエンジニアの経験がどう活きたのかを紹介 ● AIエージェント時代のデータエンジニアに向けて 

© ZOZO, Inc. 5 データエンジニアになる前のキャリア ● VASILYという数十人規模の小さなスタートアップに新卒入社 ○ Webワカラナイ… ○ 入社直後の自分「データベースって、要するにCSVですか？」 ○ Rubyを書くバックエンドエンジニア ○ たまにインフラ仕事(ミドルウェアのチューニングなど)をやることも ● 2017年にスタートトゥデイの子会社に ○ その後、何度か社名が変わり今に至る https://corp.zozo.com/news/20171019-2872/ 

© ZOZO, Inc. 6 データエンジニアになったきっかけ ● 「ZOZOのデータをBigQueryに集めて欲しい！」 ○ M&A直後に突然会議室に呼び出され、上司から言われた一言 ● 戸惑いながらもBigQueryにデータを集める日々 ○ Redshiftで作られたデータ基盤がローンチ間際だけど廃止して良いのか… ○ 大量のデータをBigQueryに集めるベストプラクティス分からない… ● 数年後にZOZOをテックカンパニーにする一翼を担っていたことを知る https://note.com/kyuns/n/n00d467243857 

© ZOZO, Inc. 7 データエンジニア駆け出し期 ● 当時2018年はデータエンジニアという言葉が日本で普及し始めた時期 ○ yuzutas0さんのブログ「下町柚子黄昏記」の「データ基盤エンジニアの面白さ」で 名前のある職種であることを知る ● 名前がない職種であることの苦しみ ○ ベストプラクティスを調べようがない ○ どういうワードでググれば良いのか？ ○ 同一職種間での交流も少ない https://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/10/25/183000 

© ZOZO, Inc. 8 データエンジニア駆け出し期 ● 手探りでのデータ基盤構築 ○ 酷いアーキテクチャを採用し、負債の解消に2, 3年かかる ○ 信頼できないデータソース(自称高品質)からデータを取得した結果、微妙にデータがずれる ○ データパイプランが多段になった結果、BigQueryにデータが揃うまでに無駄に時間がかかる ● ひたすら過去の自分が作った負債を清算する日々 https://speakerdeck.com/shiozaki/bigquery-behind-zozotown 

© ZOZO, Inc. 9 データエンジニア成熟期 ● ある程度は勝手が分かってきて、負債の返済目処も立ちつつある頃 ● データ基盤チームを立ち上げて後輩を育成 ● チームで戦う体制作り https://techblog.zozo.com/entry/data-infrastructure-replacement 

© ZOZO, Inc. 10 データエンジニア成熟期 ● 高度な業務にも挑戦 ○ SQL ServerのデータをリアルタイムにBigQueryに同期 ○ ログデータもBigQueryに収集 ○ SQL Server以外のDB(MySQLなど)もBigQueryにデータ連携 ○ SaaS系のデータ連携の省力化のためにAirbyte導入 ○ 他部署が持っていたデータ基盤(のようなもの)をBigQueryに統合 

© ZOZO, Inc. 11 データエンジニア成熟期 ● 高度な業務にも挑戦 ○ SQL ServerのデータをリアルタイムにBigQueryに同期 ○ ログデータもBigQueryに収集 ○ SQL Server以外のDB(MySQLなど)もBigQueryにデータ連携 ○ SaaS系のデータ連携の省力化のためにAirbyte導入 ○ 他部署が持っていたデータ基盤(のようなもの)をBigQueryに統合 https://techblog.zozo.com/entry/real-time-data-linkage-infrastructure 

© ZOZO, Inc. 12 データエンジニア以外の仕事も ● Dedicated Interconnect・Shared VPCの管理者 ○ オンプレやAWSと構築している閉域ネットワークのGoogle Cloud側の接続ポイントを管理 ● Google CloudのCCoE(Cloud Center of Excellence) ○ 会社全体のGoogle Cloud活用方針を決定・ガバナンスを強化 ● 開発AI推進 ○ Claude Codeなどの開発AIツールを活用を推進 

© ZOZO, Inc. 13 目次 ● 自分自身のキャリア紹介 ○ データエンジニア駆け出し ○ データエンジニア成熟期 ○ データエンジニア以外の仕事も ● Claude CodeのOpenTelemetry情報を収集しました ○ データエンジニアの経験がどう活きたのかを紹介 ● AIエージェント時代のデータエンジニアに向けて 

© ZOZO, Inc. 14 登壇のきっかけになった記事 https://techblog.zozo.com/entry/claudecode-otel ● データエンジニア時代の経験は活きてる ○ この記事をテーマにして事例を解説 

© ZOZO, Inc. 15 データパイプラインの構築 ● Claude Code → Cloud Run → BigQueryというデータパイプライン ○ データエンジニアの本業のような仕事 ● BigQueryに構築済みのアセットを活用できることから、BigQueryを採用 ○ AIの言うことを鵜呑みにせずに、自社で構築済みのデータ基盤との相性を考慮 ● OTelの仕様はオープンなので、各社で構築済みの環境にいれるのがオススメ 

© ZOZO, Inc. 16 利用者に何もさせないという思想 ● データ基盤管理者の悩み: 利用者に対応をお願いしてもやってくれない人もいる ○ 「〇〇テーブルを削除しようと思いますが、使ってる人は手を上げて下さい」 ○ 全員が反応してくれるとは限らない ● 中央集権的に管理できる機能に対する関心が高まる ○ 利用者の手を煩わせずに目的が達成できればwin-win ● Otelの設定を各自の端末に入れるためにするべきこと ○ ❌ Otel用の設定を皆さん入れて下さいという依頼 ○ ⭕ MDM(Intune)の仕組みを利用したバックグラウンドでの配布 MDM: 企業が業務で利用する情報端末を統合的に管理するためのシステム 

© ZOZO, Inc. 17 仕組みを布教するときの心得 ● 分析になれ始めた人「SQLってExcelのマクロを凄くしたやつですよね？」 ○ 明らかに違う・どこから説明したら良いか悩むレベル ● 解説したくなる気持ちを堪える ○ SQL・BigQueryとは何かという知識を持ってもらうことが最終目的なのか？ ○ 分析をしてインサイトを得ることこそが最終目的なのでは？ ● 知識を伝えることだけに比重を置きすぎてはいけない ● AI開発ツール導入も同様 ○ ❌ 日々SNSで流れてくる大量の情報を全部社員に伝える ○ ⭕ AI開発ツールによって開発業務の効率がよくなる ※ 対初心者向けの話であり、高度な利用には知識と実践経験の両方が必要になる 

© ZOZO, Inc. 18 目次 ● 自分自身のキャリア紹介 ○ データエンジニア駆け出し ○ データエンジニア成熟期 ○ データエンジニア以外の仕事も ● Claude CodeのOpenTelemetry情報を収集しました ○ データエンジニアの経験がどう活きたのかを紹介 ● AIエージェント時代のデータエンジニアに向けて 

© ZOZO, Inc. 19 AIエージェント時代のデータエンジニアに向けて ● 一級市民のデータ基盤利用者としてのAIエージェント ○ 人間が一級市民、AIが二級市民という時代は終わり ● 定型的なコードを書く仕事は減り、設計・監督者にシフト ○ いかにAIがデータ基盤を活用できるかを考える必要がある ● 具体的なタスクをせずに抽象化された能力を伸ばす必要 ○ コーディングという具体的なタスクをせずに抽象的な設計力を高める必要がある ○ コーディングしながら試行錯誤してスキルを伸ばせた時代は贅沢だった 

© ZOZO, Inc. 20 データエンジニアの次のキャリア ● データエンジニアをやると潰しが効くスキルが身につく ○ 組織横断で仕事をするスキル ○ 全体最適化のスキル ● AIでも書けるコードを人間が書く仕事は確実に減る ● データエンジニアの仕事を一段高いところから俯瞰して捉えると幅が広がる ○ データエンジニアという特化された仕事をしながら、自身の汎化性能を上げる必要あり ○ 全体への奉仕者という視点で汎化すると、キャリアの幅が広がります https://speakerdeck.com/zozotech/become-google-cloud-admin-from-data-platform-admin 

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