データの流れを理解できるエンジニアへ
― アヴァクシアでの学びと目標

■ データサイエンスからAIへの道

私は大学などでデータサイエンスを専攻していました。アヴァクシアに入社する前は、大手自動車メーカーの工場での勤務を経験し、その後、検査会社（ラボ）にてC#を用いたWebアプリケーションの開発に携わっていました。
データサイエンスを学ぼうと思った理由は、もともとコンピュータが好きだったことに加え、データ分野、特にAIの発展による将来性や需要の高まりを強く感じたからです。
当初は、データ分析や可視化、グラフ作成など、いわゆる従来のデータサイエンスに関わる仕事をするのだろうと想像していました。アヴァクシアに入社し、AIに関わるチームの一員として仕事をする機会をいただいたことで、私の関心はさらに広がりました。具体的には、Pythonを使ったAIアプリケーションのバックエンド開発に携わり、APIの開発や、LangChain・LangGraphを活用した処理の流れの構築、RAG（検索拡張生成）による情報検索などを経験しました。また、外部システムから必要な情報を取得し、AIで活用できる形に整理して、検索結果やレポートとして利用する仕組みにも関わりました。こうした経験から、AIを実際の業務に役立てるためには、モデルそのものだけでなく、データやシステムをつなぐバックエンドの仕組みも重要だと学びました。新しく学ぶことも非常に多く、その変化の速さや可能性に魅力を感じるようになりました。
現在では、AIは私が今後さらに深く学んでいきたい分野の一つになっています。

■ 現在の学びと、これまでの経験とのつながり

最近では、データエンジニアリングについて学ぶ大きな機会がありました。
具体的には、Kafka、ClickHouse、NiFiなどの技術を学び、データを取り込み、処理・変換し、保存したり必要な場所へ届けたりするETLやデータパイプラインの考え方について理解を深めました。例えば、NiFiでデータを収集・整理し、Kafkaを通じて受け渡し、ClickHouseに蓄積して分析に利用する、といった一連の流れを学びました。これまで学んできたデータサイエンスでは、主にデータを分析・可視化し、統計や機械学習を使って傾向や特徴を見つけることに関心がありました。一方、データエンジニアリングでは、その分析に必要なデータをどこから集め、どのように加工し、安定して使える状態にするかを考えます。つまり、データサイエンスが「データから何が分かるか」を考えるのに対し、データエンジニアリングは「使えるデータをどのように準備し、届けるか」を支える分野です。異なる視点を学べたことは、とても興味深い経験でした。
そして現在は、アヴァクシアがパートナーシップを結んでいるデータ連携プラットフォーム「Boomi」の学習に力を入れています。Boomiでは、AtomSphereの基本的なアーキテクチャをはじめ、システム間のデータ連携、データ変換、API連携などについて体系的に学んでいます。

「データサイエンスの専攻や前職でのC#開発」と、「現在学んでいるAIやデータインテグレーション」は、一見すると異なる分野のように見えるかもしれません。ここでいうデータインテグレーションとは、別々のシステムにあるデータをつなぎ、必要に応じて形式を変え、利用できるようにすることです。AIとの関係では、例えば、社内の文書や外部サービスの情報をAPIなどで取得し、AIが検索・参照できる形に整え、その結果をアプリケーションやレポートに返す仕組みが考えられます。これまで経験したAIのバックエンド開発と、現在学んでいるBoomiのデータ連携には、このような共通点があると感じています。また、プログラミングを通じて身につけた論理的な考え方や、データをどのように扱うかという基本的な考え方も、新しい技術を学ぶ際に非常に役立っていると感じています。
Boomiをはじめとする新しいツールやAI技術については、まだまだ学ぶことが多いですが、これまでの経験を活かしながら、システム全体の流れを一つずつ理解し、新しい課題にも柔軟に対応できるよう日々努力しています。

■ 「報連相」の壁と、コミュニケーションの大切さ

日本で実務を経験する中で、技術面とはまた違った難しさを感じたのが、日本のビジネスにおける「報連相（報告・連絡・相談）」の文化や、日々の報告書の書き方です。
特に最初の頃は、自分の作業状況や課題について、「いつ」「どの程度まで」「どのように」上司やチームに共有すればよいのか判断することが難しく、戸惑うことがありました。
技術的な問題であれば、自分で調べて解決策を探すことができますが、コミュニケーションには相手の立場や状況を考える必要があり、技術とは異なる難しさがあると感じています。
そのため現在は、Daily Reportやチーム内でのコミュニケーションを通じて、「今日何をしたのか」「現在どのような状況なのか」「困っていることや確認したいことは何か」を、できるだけ分かりやすく伝えることを意識しています。
また、今年からはビジネス日本語の学習にも力を入れています。
日々の業務の中で試行錯誤を繰り返しながら、技術力だけではなく、チームの一員として信頼してもらうためのコミュニケーション能力も少しずつ向上させていきたいと考えています。

■ アヴァクシアでの今後の目標

現在は、Boomiやデータ連携について基礎から学んでいるジュニアエンジニアですが、将来的には、これまで学んできたデータサイエンスやデータエンジニアリングの知識、AIへの関心、そして現在学んでいるデータインテグレーションの技術を組み合わせ、より幅広い課題を解決できるエンジニアになりたいと考えています。
私の目標は、単に指示された作業やコードを書くことだけではなく、「なぜこの処理が必要なのか」「データがどこから来て、どこへ流れていくのか」「このシステムがビジネス全体の中でどのような役割を果たしているのか」まで理解できるエンジニアになることです。
そして、技術面だけでなくコミュニケーション面でも成長し、チームやクライアントから安心して仕事を任せてもらえるエンジニアを目指していきたいと思います。
まだ学ぶことはたくさんありますが、一つひとつの経験を大切にしながら、アヴァクシアで成長していきたいと思います。