「ただのエンジニアで終わりたくない」あなたへ。マーケティングの未来を創る“最高のキッチン”を構築しませんか？
目次
「データはあるけれど、活用できていない」……そんなクライアントの課題を、技術の力で解決する。UNCOVER TRUTHが今、最も注力している「データエンジニアチーム」の裏側を、マネージャーの小泉さんと、現場で活躍する田沢さんにインタビューしました。
彼らが作っているのは、単なるシステムではなく、ビジネスを動かすための「土壌」そのものでした。
2025年5月に発足したデータエンジニアチーム。
ーーどのようなきっかけで発足したのでしょうか？
小泉さん： これまでUNCOVER TRUTHは、データを活用したコンサルティングや分析で強みを発揮してきました。でも、クライアントのデータ環境が複雑化する中で、「戦略のアドバイザリーだけ」では限界が見えていました。
そこで、実際にデータを動かして、統合し、価値を生むための「実働部隊」としてデータエンジニアチームを発足したんです。
田沢さん： 正直、「いよいよ来たな」と思いました。これまでもアナリティクスとしては強かったですが、データの取り込みや整形という「土壌」の部分で外部に依存していたので、スピード感に限界を感じる場面もありましたから。
立ち上げから半年ほど経ちますが、単なる「作業の受け皿」ではないですよね。
小泉さん： 僕が一番こだわっているのは、エンジニアがPL（損益）を意識する組織であること。外注費を削るという守りの話ではなく、僕たちが自社で基盤を作ることで、どれだけクライアントのLTV（顧客生涯価値）を最大化できるか。
そこにエンジニアが直接責任を持つチームにしたかったんです。
「パスタを作る人」ではなく「最高のキッチンを作る人」を目指す
ーーUNCOVER TRUTHのデータエンジニアはどんな仕事ですか？
田沢さん： 小泉さんが例え話でよく言う、データエンジニアは「キッチンを作る仕事」という話は現場にいると本当に腑に落ちます。
小泉さん： そうですね。エンジニア以外の方にも伝わりやすいように使っている言葉ですが、実は非常に深い意味を込めています。世の中で「データ活用」と言ったとき、多くの人がイメージするのは、お皿に盛られた「一皿のパスタ」、つまり「分析レポート」や「ダッシュボード」そのものです。
田沢さん： マーケターや経営層が求めているのは、確かにその「パスタ」ですよね。
小泉さん： でも、そのパスタを美味しく、かつスピーディーに提供し続けるためには何が必要か。それが、僕たちが作っている「最高のキッチン（データ基盤）」なんです。
ーー「キッチンを作る」とは、具体的にどういうことなのでしょうか？
田沢さん： 現場の視点で言うと、かつてのアナリストは、料理を作る時間よりも「材料を探し、洗い、包丁を研ぐ」という下準備に、全業務の8割を費やしていました。データがバラバラの場所にあって、形も汚く、どこに何があるか分からない。これでは、一皿の料理を出すだけで日が暮れてしまいます。
小泉さん： だからこそ、データエンジニアの出番なんです。冷蔵庫を開ければ、常にクレンジング済みの新鮮な食材（データ）が並んでいて、コンロは常に最適な温度に予熱され、蛇口をひねれば適切な水温で水が出てくる。そんな「仕組み」自体を設計し、運用するのが僕たちの仕事です。
田沢さん： 僕が日々のプロジェクトで意識しているのも、まさにそこです。各アナリストが分析する際にそれぞれの方法で下準備に時間をかけるのではなく、誰がキッチンに立っても（どのアナリストが担当しても）、最短で高品質な分析結果が出せるように、キッチンの配置や動線を設計すること。
これこそが、データエンジニアリングの醍醐味だと感じています。
ーーそれは、アナリスト（パスタを作る人）との明確な分業を意味するのでしょうか。
小泉さん： 完全に切り離すのではなく、相互の理解が必要です。キッチンを作る人間が、「どんな料理を作りたいのか」を理解していなければ、使い勝手の悪いキッチンになってしまいますから。
田沢さん： 本当にそう思います。例えば、「今日はアルデンテのパスタが欲しい」というオーダーがあるなら、お湯が沸騰するまでの時間を短縮できるような設計をしなければならない。僕たちが「データのパイプ」を1本つなぐとき、それが最終的に「誰の、どんな意思決定」という料理に繋がるのか。そこを想像しながら、コンロ（ワークフロー）の火力を調整し、換気扇（セキュリティやガバナンス）を回します。
小泉さん： 「パスタを作る人」は、目の前の顧客を喜ばせることに集中する。僕たち「キッチンを作る人」は、その喜びが「持続的に、かつ大量に」生み出されるためのインフラに責任を持つ。このプロフェッショナル同士の信頼関係が、UNCOVER TRUTHの強みですね。
AI時代のデータ基盤。データの「意味」を定義するセマンティックレイヤーの挑戦
ーーこれからデータエンジニアチームはどのような事に注力していきたいですか？
小泉さん： 今、僕たちが次に仕掛けているのが「セマンティックレイヤー」の構築です。
簡単に言えば、「データに『意志』と『共通言語』を持たせる層」を構築するということです。これまでのデータ基盤は、いわば「データの置き場所」でした。しかし、AIが自律的にデータを分析する時代、置き場所があるだけでは不十分なんです。
田沢さん：これまでのデータエンジニアリングは「データを整理し、運ぶ」ことが主な目的でした。でも、これからはAIがデータを解釈する時代になると思っていて、AIが「このカラムは、施策の寄与を正しく評価できる売上を示すカラムだ」と正しく解釈できるための、メタデータの定義や意味の統一が必要になります。
小泉さん： いわば「データの辞書」をシステムとして構築する仕事。これができていないと、どんなに高度なAIを入れてもいいものが出てこないんです。
この「意味の定義」という非常に抽象的で高度な設計に、今まさにフロントランナーとして挑んでいます。これは、エンジニアとして純粋に面白いフェーズだと思います。「売る」ことよりも、「寄り添う」ことを大切に。
すね。無形商材であればあるほど、人と人との信頼関係が何よりも重要だと痛感しました。
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