生成AI（Gemini）の進化により、企業の組織やチームの戦略を再構築する方法が大きく変わりつつあります。特にデータエンジニアリングの分野では、より効率的かつ価値のある基盤を作ることが求められるようになりました。この記事では、実際にデータエンジニアリングチームがGeminiを活用してミッション・ビジョンを再設計したプロセスを詳しく解説します。新たな役割を模索しているチームや、データエンジニアとしてのキャリアアップを考える方々にとって、非常に有益な知識を提供します。
データエンジニアリングチームの課題とGemini活用の背景
AIのイメージ
データエンジニアリングの現状と抱えていた「モヤモヤ」
最近の企業では、データエンジニアリングの役割が変化しています。従来、データ基盤を構築することが主な仕事でしたが、生成AIやAIの進化により、単なる基盤作りを超えて、ビジネス価値を直接的に創出する関わり方が求められるようになってきました。この背景の中で、データソリューションチームが抱えていた課題は、限られた人数の中で優先順位をつけながらも、ビジネス全体に対する貢献度を明確にすることでした。
Geminiを使った新しいアプローチ
チームのミッション・ビジョンを見直すために、「生成AI（Gemini）」を壁打ち役として活用するという新しいアプローチを試みました。これは、メンバー一人一人の悩みを解決するだけでなく、チーム全体の方向性を再確認し、全員が納得できる指針を作り出すための手法でした。AIを使って、リアルタイムで新たな視点を得ることで、より効率的に課題を解決し、ミッションとビジョンの設計を進めることができました。
ワークショップの進行とGeminiの役割
課題の言語化とチームビジョンの再構築
ワークショップの最初のステップとして、チームが抱える課題を言語化しました。ここでは、「もしチームが存在しなかったら、会社にどんな影響があるか？」という問いを設定し、データ基盤のメンテナンスが停止することや、情報やノウハウの分断が引き起こす機会損失など、リアルなシナリオを洗い出しました。この思考実験によって、チームが果たすべき役割や、他の部署との連携の重要性が浮き彫りになりました。
Will/Can/Mustのフレームワークを用いた未来像の言語化
次に、3年後のチーム像を「Will/Can/Must」のフレームワークを用いて言語化しました。これは、メンバー各自が持つキャリア目標と、企業が目指すビジョンを重ね合わせる作業でした。このプロセスにより、個々のキャリアとチームのミッションがどのように重なるのかを具体的に描き、チーム全体のビジョンがより明確になりました。
Geminiを使ったミッション・ビジョン策定の具体的プロセス
具体的なミッション・ビジョンの策定方法
最終的に、ミッションとビジョンが定まった瞬間、チーム全体で納得感が生まれました。ミッションは、「データとエンジニアリングの力で、ファインディの知恵を結集し、意思決定を加速させる」と設定され、ビジョンは「事業成長に並走できるデータxAI基盤を作る」という具体的なものになりました。このプロセスでは、Geminiが示す客観的な意見や情報を基に、各メンバーが最終的に自分たちの言葉で決めるということが重要でした。
Geminiによる壁打ち役としての価値
Geminiを使用することで、チームメンバーが持つ「個別の観点」だけでなく、外部的かつ客観的な視点を取り入れることができました。生成AIが提供する視点は、より広範な情報に基づいており、メンバー間の認識のズレを解消するのに非常に有効でした。特に、現代のデータエンジニア像を知るために「Deep Research」を活用した部分では、Geminiが非常に役立ったと言えるでしょう。
Geminiに関する疑問解決
Geminiとは具体的に何か？
Geminiとは、Googleが開発した生成AIツールの一つで、AIによる高度な解析とリアルタイムの支援を提供します。自然言語処理を駆使して、複雑なデータ分析や課題解決の過程をサポートします。これをチームのワークショップや戦略策定に活用することで、効率的に方向性を見出すことができます。
データエンジニアリングと生成AIの関係性は？
データエンジニアリングは、ビジネスの根幹を支えるデータ基盤の構築と管理を担います。一方で、生成AIはその基盤を支える役割を強化し、より迅速で効果的なデータ活用を可能にします。生成AIを駆使することで、データエンジニアリングの効率化が進み、ビジネス価値の向上に直結します。
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まとめ
データエンジニアリングチームが抱える課題を解決するためには、技術の進化と共に戦略的なアプローチが不可欠です。生成AI（Gemini）を活用することで、より効率的に課題を解決し、チーム全体の方向性を明確にすることができます。今回のワークショップのように、AIをファシリテーターとして活用し、メンバーが意見を出し合い、最終的に自分たちの手でミッション・ビジョンを決めるプロセスは、全員の意識を統一させ、チームの結束を高めるために非常に効果的です。
これからもデータエンジニアリングの分野は進化し続けますが、生成AIとの連携を強化し、よりビジネス価値を創出するための基盤作りを進めていくことが、企業の成功に繋がると言えるでしょう。
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