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2026/06/19 掲載

ガートナー予測…AIエージェントで「75％自動化」データエンジニアの仕事は消えるのか

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AI活用が広がる中、データ管理の重要性が高まっている。一方で、データ量の増加や管理対象の複雑化が進み、従来の手作業による管理には限界が見え始めている。そこでガートナーが注目するのが「データ管理向けAIエージェント」の活用だ。ガートナーは2029年までに、データの収集・加工・処理といったデータエンジニアリング・ワークフローの75％が自動化されると予測する。そのとき、データエンジニアの仕事はどうなるのか。なぜ従来の「バッチ処理」や「手作業のガバナンス」では通用しなくなるのか。ガートナーのシニアディレクター・アナリスト、シンユウ・グ氏が解説する。

執筆：ビジネスライター和地慎太郎（わち・しんたろう）

ビジネスライター和地慎太郎（わち・しんたろう）

東北大学大学院応用化学専攻修了。大手製造業を経て自治体に勤務し、大学での産学連携業務も経験。現在はビジネス分野を中心に取材・執筆。導入事例、記事広告、技術紹介、セミナー記事、SEO記事、法令解説記事などのほか、企業向けコンテンツ制作にも携わる。理系・技術職出身で、環境分野（脱炭素・廃棄物・水質）に強み。脱炭素アドバイザー（環境省認定）、公害防止管理者。著書に『ビジネス教養として知っておくべきカーボンニュートラル』（ソシム）。

ガートナー
シニアディレクター・アナリスト
シンユウ・グ氏

AI先進企業ほどハマる「データの壁」の正体

　AI導入の障壁としてよく挙げられるのは、データの可用性や品質、セキュリティリスクである。注目すべきは、実はAI活用が進んでいる組織ほど、こうしたデータ関連の課題が大きな壁になりやすいという点だ。

　ガートナーの調査によると、データ管理リーダーが今後2～3年で投資すべき取り組みとして最も多く挙げたのが、AIが活用できる形にデータを整備する「AI-Readyデータへの投資」である。

　データの品質やガバナンス、データ統合といったテーマも上位に並ぶが、グ氏は「データ管理の取り組みは、すべてAI-Readyに向かっていると言えます。そうでなければ、優先順位を履き違えている可能性がある」と指摘する。

　AIが扱うデータ量は今後さらに増加する。手作業に依存したデータ管理が限界を迎えつつある中で、関心が急速に高まっているのが「AIエージェント」だ。

　ガートナーによると、AIエージェント関連の問い合わせは750％増加している。またCEOの77％がAIを今後3年間で業界に最も大きな影響を及ぼすテクノロジーと捉えており、2029年までにはエージェント型データ管理によって、データの収集・加工・処理といったエンジニアリング業務の75％が自動化されると予測されている。（下図）