このポエム記事はGeminiで作りました。
はじめに
最近、技術系のニュースや勉強会はAI、特にLLMの話題で持ちきりですね。
「AIエージェントを自作してみた」「LLMで開発効率が爆上がりした」
そんな華々しいトピックに触れるたび、ワクワクすると同時に、心のどこかでこんな声が聞こえていました。
「この巨大な波に、自分はちゃんと乗れているのだろうか？」
この記事は、同じようにキャリアの現在地と未来について考える誰かのための、私自身の思考の整理（ポエム）です。
筆者の状況
前提として、私は企業のデータ基盤を構築・運用する、いわゆるデータエンジニアとしてキャリアを歩んでいます。
それは組織にとって不可欠で、誇りのある仕事です。しかし、世間の注目がAIモデルそのものに集まる中、自分のキャリアの方向性に、一抹の不安を感じていたのも事実です。
そんなモヤモヤを抱える中で、ある一つの「考え方」に辿り着いたことで、私の視界は驚くほどクリアになりました。
すべての始まりは、シンプルなアナロジーだった
きっかけは、LLMの仕組みを改めて考えていた時のことでした。
LLMを使っていても、コンテキスト＝データを適切に与えられていないと、いくらモデル＝AIの性能が良くても、精度は頭打ちで十分な結果を得ることはできない。
これって、人間と全く同じだな、と。
いくら地頭が良い人（＝高性能なモデル）でも、何も知識や情報（＝良質なコンテキスト）がなければ、良い答えは出せない。
逆もまた然り。膨大な知識を持っていても、それを構造化し、結論を導き出す知性（＝モデル）がなければ、知識は宝の持ち腐れになってしまう。
この瞬間、バラバラに見えていた「データ基盤構築」と「AI開発」が、私の中で一本の線で繋がりました。
そして、本当に価値のある専門家とは、その両者を深く理解し、両者の間に「橋」を架けられる人材なのではないか。そう思い至ったのです。
もう一つの重要なエンジニアリング手法
この気づきは、キャリアを考える上でもう一つの重要な視点をもたらしました。
現在、AIの性能を引き出す手法として**「プロンプトエンジニアリング」が注目されています。これは、AIに対して「何を」「どのように問うか」を最適化し、モデルの能力を最大限に引き出す、いわば「引き出す技術」**です。
しかし、私はデータエンジニアとして、もう一つ不可欠な手法があると考えています。
それが、AIが問いに答える「前」に、最高の知識と思考の材料を与えるための手法。
まだ一般的ではないですが「コンテキストエンジニアリング」と呼ばれています。
- プロンプトエンジニアリング：AIの性能を最大限に引き出すための技術体系
- コンテキストエンジニアリング：AIに最高の知識を与えるための技術体系
「守り」と「攻め」を両立させるキャリアポートフォリオ
この「モデル＋コンテキスト」という考え方は、私のキャリア戦略に大きなヒントを与えてくれました。
守り（安定の軸）：データエンジニアとしての専門性を高める
現在の私の仕事は、単なるデータパイプライン作りではありません。それは、AIの性能を最大限に引き出すための、最高のコンテキストを用意する仕事なのだと再定義できました。
この視点を持つことで、データエンジニアとしての専門性を高めることそのものが、AI時代における揺るぎない価値になると確信しました。
AIのトレンドがどう変わろうと、「信頼できるデータを安定供給する」というニーズは普遍的です。これは私のキャリアにおける揺るぎない「守り」のスキルになります。
攻め（成長の軸）：AI/MLの知見を取り入れ、応用する力
一方で、コンテキストの価値を最終的に引き出すのはモデルの力です。
私の戦略は、データ基盤をベースに、AI/MLをどんどん取り入れていくことです。具体的には、AI/MLの理解を深め、AIエージェントについての知見を取り入れていくことが、キャリアの可能性を大きく広げる「攻め」のスキルになると考えています。
たとえ今の環境で直接触れる機会が少なくとも、個人プロジェクトや自己学習を通じてこの力を磨き続けます。
この「守り」と「攻め」の両輪を持つことこそが、私が目指すべき軸のぶれないキャリアポートフォリオなのだと確信しました。
まとめ
AIブームという大きなうねりの中で、私たちはつい「モデルをどう作るか、どう使うか」という部分に目を奪われがちです。しかし、その性能を根底から支えているのは、地味ながらも極めて重要な「コンテキスト＝データ」の世界です。
もし、今のあなたがデータの領域にいて、AIの華やかさに焦りを感じているなら、思い出してください。
あなたは、AIの知性を覚醒させるための「知識」を紡ぐ、最高の舞台に立っています。
その舞台で専門家を目指しながら、モデルを扱う力を少しずつ身につけていく。
そうやって両者の架け橋になることこそが、これからの時代を生き抜く、一つの堅牢なキャリアパスになるのではないでしょうか。
この記事が、過去の私と同じように悩む誰かの「羅針盤」の一助となれば幸いです。