【ITニュース解説】5,800 Data Engineers on What Is Actually in Production in 2026

最近、データエンジニアリング分野で大規模な調査結果が公開され、IT業界のデータに関する現状と未来が明らかになった。特に、世界122カ国から5,818人のデータエンジニアが回答したこの調査は、その規模から非常に信頼性が高く、多くの企業やエンジニアが実際に何を使っているのか、何に取り組んでいるのかを具体的に示している。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この情報はこれからの学習やキャリアプランを考える上で非常に役立つだろう。

この調査で際立っているのは、データ処理の自動化と管理を行う「オーケストレーションツール」の代表格であるApache Airflowの存在感だ。現在、Airflowは3,600人以上のユニークなコントリビューター（開発に貢献する人々）を擁しており、これは大規模なデータ処理フレームワークであるApache Sparkや、大量のデータメッセージを処理するApache Kafkaよりもはるかに多い。このコントリビューターの多さは、Airflowのエコシステムが非常に活発で、さまざまなクラウドサービスとの連携機能などが充実していることを物語っている。オープンソースプロジェクトでは、このように多くの人々が開発に加わることで、常に最新の技術やニーズに対応できるようになり、その生命線を長く保つことができる。Airflowは、データ処理の中心でますます重要な役割を担っていることがわかる。

しかし、Airflowには大きな課題も指摘されている。2025年4月にリリースされた最新バージョン「Airflow 3」への移行が、多くの組織で遅れているのだ。調査によると、移行を完了したのは回答者のわずか26%に過ぎず、84%が移行を計画していると答えている。この「計画しているが実行できていない」という大きなギャップは、Airflow 3が過去のバージョンとの互換性を大きく損なう変更（破壊的変更）を含んでいるためだ。例えば、データ処理の最小単位であるDAGs（ダグス）の記述方法が根本から変わる部分もあり、数多くのDAGsを本番環境で運用している企業にとっては、それらを全て書き換える必要が生じる。これは、膨大な時間と労力を要する大規模なプロジェクトとなるため、多くのチームが着手できずにいる状況が見て取れる。しかも、旧バージョンであるAirflow 2は2026年4月にサポートが終了するため、それ以降はセキュリティ更新やバグ修正が提供されなくなり、重大なリスクを抱えることになる。マネージドサービスを利用している企業や大企業では移行が進んでいるものの、リソースが限られた中小規模のチームにとっては、この移行作業が大きな負担となっているのが現状だ。

次に注目すべきは、生成AI（GenAI）や機械学習運用（MLOps）の導入状況だ。Airflowユーザー全体では32%がこれらのAI関連ワークロードを本番環境で運用していると回答しているが、マネージドプラットフォームを長年利用している企業では、その割合が83%にまで跳ね上がる。この大きな差は、単に最新技術への関心の有無ではなく、企業が構築してきたデータインフラの成熟度が大きく影響していることを示唆している。つまり、データ品質の管理、エラー処理の仕組み、データスキーマ（データの構造）の統制といった、データ基盤がしっかりと整備されている企業ほど、GenAIのような先進的な技術をスムーズに導入し、本番環境で活用できているのだ。データ基盤が不安定なままでは、どんなに高性能なAIモデルを導入しても、期待通りの成果は得られない。実際に、多くの企業がGenAI導入の最大の障壁として「データ品質と一貫性」を挙げている。また、AIツールがデータパイプラインのコードを自動生成する機能も登場しているが、現状ではまだ「幻覚を見る」（誤った情報を生成する）ことや、文脈を理解できないといった課題があり、データエンジニアの専門知識や問題解決能力を完全に代替するには至っていない。むしろ、データオーケストレーションは、企業の収益に直結するような中核的なプロダクトの一部として活用されるようになり、データエンジニアの仕事はこれまで以上にビジネスへの貢献度が高まり、その重要性が増している。

データプラットフォームの勢力図にも興味深い結果が出ている。現在、クラウドベースの主要なデータプラットフォームとして、Snowflake、Databricks、BigQueryがしのぎを削っているが、この調査では、Snowflakeが36.6%、Databricksが34.7%、BigQueryが27.8%と、それぞれのシェアが非常に拮抗していることが明らかになった。特定のプラットフォームが市場を独占しているわけではなく、むしろ、回答者の22%が2つ以上の主要プラットフォームを意図的に使い分けているという結果も出ている。これは、企業がそれぞれのプラットフォームの強みを活かしたマルチプラットフォーム戦略を採用していることを意味する。システムエンジニアを目指す上では、この状況を理解することが非常に重要だ。例えば、データエンジニアの面接では、Snowflakeの3層アーキテクチャやコスト管理、DatabricksのSpark内部構造や分散システムに関する知識など、応募先の企業が採用しているプラットフォームに特化した深い知識が問われることがある。そのため、「データエンジニアリング」という漠然とした学習計画ではなく、応募する職種や企業に合わせて、具体的なプラットフォームの専門知識を習得することが求められる。しかし、最も重要なのは、データモデリング、クエリの最適化、問題発生時の原因究明といった、特定のツールに依存しない普遍的な概念理解だ。これらの本質的なスキルを持っていれば、ツールの具体的な使い方を短期間で習得し、どんなプラットフォームにも対応できるエンジニアになれるだろう。

この調査は、特定の企業がスポンサーであるため、自社製品の利用データが含まれている点や、マネージドサービス顧客のデータが全体平均を上回る傾向がある点は考慮する必要がある。しかし、これほど大規模なサンプルサイズから得られた結果は、データエンジニアリング業界の主要なトレンドや課題を示す貴重な情報源となる。データエンジニアリングの世界では、ツールや技術は1年半ごとに変化すると言われるほど移り変わりが激しい。しかし、データスキーマの予期せぬ変更、遅れて到着するデータの処理、上流システムの変更にどう対応するかといった、データに関わる根本的な問題はいつの時代も変わらない。この調査は、「計画していること」と「実際に本番環境で運用していること」の間にあるギャップが、データエンジニアのキャリア形成において重要なポイントであることを改めて示している。新しい技術をただ追いかけるだけでなく、実際にそれを本番環境に導入し、安定稼働させるための知識と経験こそが、真に価値のあるエンジニアを育むのである。