真のデータ活用を実現する。データエンジニアとPMが共に取り組むマーケティング業務の効率化・高度化の最前線 | 人と今を伝える採用メディア | HADOH(はどう)

企業のDX推進やデータ活用が叫ばれて久しい現在ですが、単にモダンなデータ基盤を構築するだけでは、ビジネスの変革や現場での定着にまでは辿り着きません。戦略と技術、そして現場の運用の間に存在する深い溝を、どのように埋めていくのか。

今回は、Value Co-creation Center プロデュース4部でデータエンジニアとして高度なデータアーキテクチャ構築を推進する森山さんと、博報堂のマーケティングシステムコンサルティング局（以下、MSC局）でPM／コンサルタントとして活躍する園田さんにお二人が共に取り組んでいるプロジェクトの内容やその意義について話を伺いました。

＜Value Co-creation Center プロデュース4部とは＞
Value Co-creation Centerは「テクノロジー×マーケティング領域」をドメインとして、博報堂ＤＹグループのマーケティング、得意先のマーケティング、生活者のマーケティング、社会全体に関わるマーケティングなど、マーケティングに関するあらゆる課題を理解し、テクノロジーとクリエイティビティの力で新たな価値創造・課題解決に取り組んでいます。
プロデュース4部には、マーケティングコミュニケーション／デジタルプロダクト領域のプロフェッショナルが集っており、博報堂ＤＹグループのクライアントに対して、マーケティング／ITコンサルやDX支援を行っています。

参考記事
マーケティングの最前線をテクノロジーで支え、変革するValue Co-creationセンタープロデュース4部

「生活者にどう届くか」を問い直した転職の原点

まずは森山さんのこれまでのご経歴と、博報堂テクノロジーズへ転職されたきっかけを教えてください。

森山：新卒では金融機関に入社し、株式運用部門でデータサイエンティストとして金融データの計量分析を行っていました。ただ、実際に分析業務に携わる中で、「そもそも欲しいデータが、いつでも正しく、簡単に使える状態にあること」がいかに重要かを痛感したんです。そこで、よりデータ基盤やパイプラインの構築に軸足を移したいと考え、データ・AI領域のベンチャー企業へ転職しました。

前職ではデータエンジニアとして、クライアント向けのデータ基盤構築やAI活用支援に携わり、インフラ設計から実装まで幅広く経験させてもらいました。非常にやりがいはあったのですが、次第に「技術的にどう実装するか」だけでなく、「整えたデータを活用して、事業をどう良くしていくのか」「組織としてデータ活用を定着させるために、どんなアーキテクチャや仕組みが必要なのか」という、ビジネスや組織設計のレイヤーに関心が向くようになったんです。

そんな折に出会ったのが、博報堂テクノロジーズのプロデュース4部でした。博報堂DＹグループには「生活者発想」を起点にクライアントの事業課題を深く考え抜く強いカルチャーがあります。単に言われたものを作る受託ではなく、データを起点にしてクライアントの事業や生活者への価値提供まで踏み込んでいける。ここなら自分のやりたかった挑戦ができると思い、入社を決めました。

広告・マーケティング領域への転身に、ギャップや不安はありませんでしたか？

森山：そこまで不安はありませんでした。選考過程には技術的なスキルテストもあったのですが、フィードバックの解像度が非常に高く、「PMやコンサルタントが中心の組織でありながら、エンジニアリングの観点をここまで真摯に見てくれているんだ」と驚きました。事業やマーケティングの上流を見据えつつも、技術の価値をきちんと評価してもらえる環境だと感じました。

博報堂ＤＹグループが仕掛ける新たなデータ基盤戦略

現在、森山さんと園田さんは具体的にどのようなプロジェクトに取り組まれているのでしょうか。

森山：私がメインで担当しているプロジェクトは大きく2つあります。

1つ目は、大手メーカーの顧客データ基盤の刷新プロジェクトです。それまで運用されてきた顧客データ基盤を、クラウドDWHを中心に据えた柔軟で拡張性の高い構成へとリプレイスするプロジェクトで、要件整理から全体設計、パイプライン構築に至るまで、アーキテクトおよびエンジニアのロールで伴走しています。

そしてもう1つが、園田さんと二人三脚で推進している「マーケティング・データプラットフォームのソリューション開発」です。現在データプラットフォーム製品として主流となっているSnowflakeやDatabricksを活用し、マーケティング領域に最適化されたデータ基盤の標準構成パッケージを策定しています。

具体的には、 Snowflake、Databricks、BigQueryといった主要なデータウェアハウス（DWH）のいずれかをベースに、dbt、Terraformなどを組み合わせ、インフラのコード化からデータの取り込み・加工、マーケティング業務に即したデータモデリング、さらにはカスタムアプリとの連携までを一貫してパッケージ化しています。これによって、クライアント企業がモダンデータスタックを活用した自社に最適なデータ基盤をゼロから試行錯誤することなく、迅速かつ高品質に立ち上げられるソリューションの構築を目指しています。

園田：まず、自己紹介からさせていただくと、私は2023年に博報堂のMSC局に入社しました。役割としては、博報堂が手がけるクライアントワークの中で、システムが深く関わる案件の提案やプロジェクト組成、システムおよび組織のアセスメントなどを幅広く行っています。

博報堂ＤＹグループは、データサイエンスや個別のマーケティング分析、キャンペーン単位のデータ活用といった領域では長年の強みがありました。しかし、その前段となる「スケーラブルなデータプラットフォームをどう設計し、パイプラインをどう組むか」という、データエンジニアリングの根幹領域においては、市場で強いイニシアチブを発揮できていなかったのが実情です。

そのため、2025年頃からこの領域へ本格参入すべく、グループ横断の連携体制を組成してきました。そして、その中核として高い技術力を発揮してもらうためにジョインしていただいたのが森山さんです。

なぜ今「ソリューションの標準化」が必要だったのでしょうか。

園田：これまでは、案件ごとに優秀な個人の知見やスキルで対応してしまう場面が少なからずありました。しかし、クライアントから選ばれるパートナーになるためには、「博報堂はマーケティングに強そうだから」「担当者が良さそうだから」といった情緒的な理由だけでは不十分です。

「博報堂のアーキテクチャを採用すれば、マーケティング施策のPDCAがこれだけ高速化し、運用コストと保守リスクがここまで低減する」という具体的な提供価値とメリットを、概念だけではなく形あるソリューションとして提示できなければならない。雰囲気やイメージでの強みを超え、具体的かつ再現性を持った強みを形づくるために、森山さんとソリューション開発を進めています。

SIerともコンサルとも違う。「思想と内製化」を売る独自のアプローチ

データ基盤構築の領域には、大手SIerやメガコンサルティングファームなどの競合も数多く存在します。その中で、プロデュース4部およびMSC局の差別化ポイントはどこにあるのでしょうか。

園田：我々が提供しているのは、「クライアントの内製化支援」と「組織に根付くアーキテクチャ思想の構築」です。特定のツールに縛られることなく、多様なモダンツールの中から顧客のビジネスフェーズに最適な組み合わせを中立的に見極める。そして、導入後はお客様の現場チームが自律的にデータを使いこなせるよう、データモデルや組織文化の設計、考え方や進め方などソフトスキルの分野まで伴走する。これは、クライアントの組織や業務そのものに深く入り込む必要がある、非常に難易度の高い領域です。

だからこそ、単に「コードが書ける」だけではなく、「なぜこのアーキテクチャが必要なのか」「どうすれば現場が動くのか」という高い設計思想を持ったエンジニアが必要になります。森山さんのように、クリーンなアーキテクチャを追求する意志と高い技術的知見を併せ持つ存在は、まさに我々の戦略における最大の突破口と言えます。

森山さんは、前職のDXベンダーや一般的な受託開発と比較して、どのような点に独自性を感じていますか？

森山：やはり、マーケティング戦略の上流から一気通貫でアーキテクチャに落とし込める点ですね。一般的な受託開発やSIの場合、どうしても要件定義書に書かれた仕様をいかに効率よく実装するかという「How」に閉じがちです。

ですが、我々は、どんなマーケティング戦略を描き、生活者に対してどんな体験を提供したいのか、という「Why」から議論がスタートします。その実現に必要なデータを整理した上で、データモデルの再定義やパイプラインの構築まで、現場の業務に寄り添ってゼロベースで考え抜ける環境があります。さらに今の時代、コーディングエージェントや生成AIの進化によって、単に指示されたコードを書くだけの実装の価値は急速にコモディティ化しています。クライアントの曖昧で複雑なビジネス課題を汲み取り、それをアーキテクチャやデータモデルへと翻訳する。このビジネスと技術の架け橋を担えることこそが、これからのエンジニアにとって最も差別化された市場価値になると感じています。

現場のリアルと徹底的に向き合い、目指すべき美しいアーキテクチャとの両立を目指す

データ領域では、理論上の「あるべき論」と現場の「使いやすさ」が衝突することも多いと思います。お二人はそのような課題にどのように向き合っていますか？

森山：データ基盤を設計する際、エンジニアとしてはどうしても「保守性や堅牢性をどう担保するか」「将来的な拡張性をどう持たせるか」といった、システム側の最適化に意識が偏りがちなところがあります。そんな時、園田さんとディスカッションすると、ハッとさせられることが多いんです。

「実際にマーケティングの現場担当者が日々の業務で触った時に本当に使いやすいだろうか？」「施策のスピード感を阻害しないだろうか？」と、常にユーザーの視点から問いを投げかけてくれる。自分一人では見落としてしまいがちな視点を補ってもらえるので、議論の解像度が格段に上がりますね。

園田：データエンジニアリングの領域って、放っておくと「原理主義」に陥りやすいんですよね。ルールを厳格に決め、すべてを中央集権的に統制し、クリーンに管理するのが理論上は一番正しい。それは間違いないんです。

ただ、特に最近は生成AIの急速な普及によって、データ領域の専門知識を持たないビジネスサイドのメンバーが、アドホックにデータをAIで直接触る時代になりました。そうなった時に、ガチガチの原理主義を押し付けると、現場は窮屈になって使わなくなってしまう。逆に、現場の利便性ばかりを優先して無秩序に許容すると、あっという間にデータベースがぐちゃぐちゃになって破綻します。

私が大切にしたいのは、その分岐点に立った時に「どちらかを諦めて投げ出さないこと」です。目指すべき美しいアーキテクチャという思想の旗は絶対に降ろさない。その上で、現場で起きるオペレーションの罠や使いやすさにも徹底的に向き合い、両者を成立させる解を探り続ける。この粘り強さこそが、生活者発想と現場感覚を持つ博報堂ＤＹグループならではの価値だと思います。

「思想」と「ちゃんと使われること」の両方を大切にされているのですね。

園田：ビジョンはもちろん大切ですが、どんなに崇高なビジョンを掲げても、実際に活用されなければ価値はありません。だからこそ、私たちはできる限り早い段階でモックやプロトタイプを作り、「動くもの」をベースに議論することを徹底しています。

PMとエンジニアがお互いに役割を越境しながらプロジェクトを進められるのが理想です。PM側はしっかり構成を理解し、時には手を動かしながら開発を行いイメージを伝え、エンジニア側も、なぜそうしたいのかを背景から議論できると、お互いに納得感のあるプロジェクト推進ができると思っています。

AIによって最初に形を作る部分の工数はかなり削減されているので、たたき台ありきのコミュニケーションがしやすくなってきています。解像度が高いキャッチボールができると楽しいですし、無駄も減らせますよね。

技術とビジネス視点をかけ合わせて、大きなチャレンジをしたい人へ

今後、プロデュース4部のデータエンジニアとしてどのような方にジョインしてほしいですか？

森山：プロデュース4部には、決められた単一の「正解の型」はありません。メンバーのバックグラウンドも得意領域も本当にバラバラです。ただ、共通して求められるのは、確かな技術的バックグラウンドを持ちながら、PMやコンサルタントのようにビジネスや組織の視点を持って課題解決に向き合えることだと思います。

園田：「これまでのキャリアで培ってきた技術や経験を使って、博報堂ＤＹグループというフィールドでどこまで戦えるか腕試しをしてみたい」という気概を持った方にぜひ来てほしいですね。

プロデュース4部やMSC局の魅力は、裁量と自由度の高さです。自社プロダクトの制約や、人月ビジネスの売上ノルマに縛られることなく、クライアントにとって本当に何がベストかをゼロベースで追求できる。向き合うクライアントも日本を代表する大企業ばかりですから、扱えるデータ規模もビジネスへのインパクトも非常に大きいです。

そしてもう一つ、博報堂ＤＹグループの最大の面白さは、ユニークで突き抜けた人材（いい意味での変人）がたくさんいることです。クリエイティブ、ストラテジックプランニング、事業開発など、全く異なる視点で物事を発散させるプロフェッショナルたちが社内に溢れています。そうした人たちの「ぶっ飛んだ発想」と、モダンな「データ・テクノロジー」が掛け合わさった時に、世の中にどんな新しい体験を生み出せるのか。その化学反応を楽しめる人なら、毎日が刺激の連続になるはずです。

最後に、候補者の方へメッセージをお願いします。

森山：プロデュース4部では、モダンデータスタックを用いた基盤構築の実務を重ねながら、「データをどう事業成果につなげるか」という領域まで踏み込めます。単にシステムを作るだけでなく、事業にインパクトを与えるデータエンジニアリングに挑戦しながら、エンジニアとしての幅を広げていきたい方にはすごく面白い環境だと思います。

園田：事業成果につなげることを突き詰めていくと、データ基盤だけでなく、それを使う人や組織のあり方にまで向き合うことになります。

AIの登場でビジネスとシステムの関係は大きく変わり、これまで見えにくかった課題が一気に表に出てきています。小手先では追いつかないからこそ、大切なのは目線や行動原理といった原点です。これまでご自身が積み重ねてこられた知見や経験、そこから生まれた信念を、まっすぐに発揮してほしいと思っています。

ぜひ一緒に、これからのデータエンジニアリングを考え、形にしていきましょう。

※ 記載内容は2026年9月時点のものです

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「生活者にどう届くか」を問い直した転職の原点