Data Engineering Summit 2026＜お申し込みはこちら＞

📝「Data Engineering Summit 2026」とは

ーAI時代のデータ利活用と基盤構築ー

AIが業務やプロダクトの前提となった今、問われるのは活用方法そのものだけではありません。
AIネイティブな環境の中で、膨大な非構造化データをどこまで扱い、どこまで意味づけし、どこまでAI-readyな状態へと整備できるのか。その設計思想と実装力が競争力を左右します。

昨年は「生成AI時代のデータ基盤構築」を掲げ、AI活用を支える基盤やモデリングの重要性について議論を深めました。
今年はそこからさらに踏み込み、AIが当たり前に存在する時代において、データ基盤と分析をいかに価値創出へ接続するかを探求し、本カンファレンスでは人材不足や役割分断といった現実課題も踏まえ、実践知を共有します。

✍️開催概要

• 開催日程：2026年10月9日(金) 9:20〜19:00
• 開催形式：オフライン限定
• 主催　　：東京建物 ぴあ シアター＆カンファレンス
• 参加費　：無料

🧑‍💻 こんな方におすすめ

• データエンジニア
  ビジネス価値に繋がるデータ基盤の構築・運用（サイロ化解消、リアルタイム処理、セマンティックレイヤー等）
• データサイエンティスト（DS）
  分析・AI活用を最大化するデータ基盤の活用、データ利活用に適したパイプラインやガバナンスの最適化
• データ推進 / DX推進マネージャー
  事業部横断でのデータ整備・指標定義と、全社的なデータ活用の仕組み化
• インフラ / DevOps / AIエンジニア
  AI時代のデータ/ML戦略、ガバナンス設計、コスト・セキュリティの最適化
• CTO / 経営レイヤー
  全社データ戦略の策定、内製化・基盤組織設計、競合優位性を生む技術選定

⏰タイムテーブル

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🗣️ Keynote Speaker

「Model Once, Represent Everywhere：Netflixはいかにシステム間でデータの意味を保つのか」

Alexandre Bertails

Netflix, Inc.
Knowledge Foundations Tech Lead Manager

NetflixのKnowledge FoundationsチームおよびUDA（Unified Data Architecture）の取り組みを主導し、人間とAIエージェントの双方が意図に基づいて行動できるよう、Netflixのナレッジグラフの実運用化を推進。

UDAでは、エンタープライズ・セマンティックグラフのためのドメインモデリング言語およびメタモデルであるUpperでドメインを一度だけモデル化し、あらゆる場所に投影することで、Netflixのデータを意味的に相互運用可能にしている。

W3C/MITでRDFおよびLinked Dataのウェブ標準の策定に携わり、schema.orgを用いてAppleのナレッジグラフをapple.com上に公開した実績を持つ。

◆講演概要
Netflixでは、同じビジネス概念がGraphQL API、ストリーミングパイプライン、データウェアハウスのテーブルごとに繰り返し定義されていました。たとえば「movie」という言葉は、いつの間にか映画だけでなく番組を含むようになり、さらにゲームまで指すようになっていました。変更があるたびに各システムへ手作業で反映する必要があり、その過程でシステムごとに意味のずれが生じていました。

Unified Data Architecture（UDA）は、この課題に対して「Model Once, Represent Everywhere（一度モデル化し、あらゆる場所で表現する）」という考え方を採用しています。各チームは、UDAのモデリング言語であるUpperを使ってドメインモデルを一度定義します。UDAはそのモデルをもとにGraphQL、Avro、Icebergのスキーマを生成し、モデルが変化しても、それぞれの表現の一貫性を保ちます。

UDAの基盤となっているのは、ドメインモデルとその表現形式、さらに両者の対応関係をつなぐナレッジグラフです。これにより、人間だけでなくAIエージェントも、必要なデータがどこにあるのかを把握し、「キャラクターに関するデータプロダクトを作成する」といった大まかな意図に基づいて処理を進められるようになります。

本セッションでは、UDAとUpperの仕組みに加え、専門知識を持たない人でも対話を通じてドメインモデリングを行える会話型エージェントを紹介します。Netflixが構築を進めるセマンティック基盤について、その全体像を解説します。

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「生成AIとデータマネジメント」

木山 靖史

一般社団法人 データマネジメント協会 日本支部(DAMA)
会長

1980年に味の素株式会社に入社し、営業からブランドマネージャーへ。その後、様々なITの取り組みやプロジェクトに関わりリードした。共通マスター、EAI、グローバルSCM、海外SAP導入等のプロジェクト、事業部のKPI・SCM管理のためのソースデータを海外法人からの収集するDATAHUB、データマネジメントプログラムの導入、データカタログの構築検討などを担当してきた。

これらの取り組みを通じてデータモデリングの重要性を痛感し、佐藤正美氏からモデル作成技術であるTM（Theory of Models）の指導を受けている。氏の近著である「モデル作成技術TM入門」では巻末の事例集の取りまとめを担当した。

2024年に退職後は、DAMA日本支部でデータマネジメントの啓蒙・普及に努めている。DMBOK（データマネジメント知識体系ガイド）第２版の出版企画・翻訳に携わったのを契機に、DMBOKの”HOW”を補完する海外の良書の翻訳出版に力を入れ、DMBOK第２版改訂新版、データ品質プロジェクト出版ガイド（Danette McGilvray）、データ戦略の策定（Marilu Lopez）を手がけた。

趣味はテニス、ウクレレ・アコギ、焚き火に俳句。

◆講演概要
DAMAが共催する年次カンファレンスのEnterprise Data Worldは100近いセッションがある大規模なもので、本年は生成AIについて多く語られました。ビジネスの目標を達成するために生成AIを活用する。そのためには生成AIが扱うデータのマネジメントが必要だ。

データマネジメントの効率を上げるために生成AIを活用する。鶏と卵の関係のようです。本セッションではEDWの内容も踏まえ、メタデータ管理を中心に統制語彙やビジネスセマンティックなどについて、またデータマネジメントへのAI活用の事例からその成果、可能性についてカバーします。

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「Data Engineering Guide 2026 with AI Agent」

横山 翔（ゆずたそ）

株式会社風音屋
代表取締役

リクルートやメルカリにてデータ活用を推進、AWSを経て風音屋（かざねや）を創業。
Googleが認定する技術エキスパート「Google Developer Experts」、国内最大規模の技術カンファレンス「Developers Summit」コンテンツ委員、東京大学 経済学研究科 金融教育研究センター 特任研究員、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）にて情報処理技術者試験委員などを担当してきた。

静岡県裾野市で江戸時代に名主・牧士を務め、300年前から村のデータを管理してきた横山家の末裔。

データ基盤構築やデータ分析について積極的に情報発信をしており、主な著書・訳書に『実践的データ基盤への処方箋』『データマネジメントが30分でわかる本』『アジャイルデータモデリング』がある。
1,970人が参加するSlackコミュニティ「datatech-jp」、延べ参加者15,640人の勉強会「Data Engineering Study」の立ち上げに関わるなど、日本のデータエンジニアリング業界の発展をリードしてきた。

◆講演概要
本発表では「AIエージェント駆動のデータエンジニアリング」実現に向けたガイドを行います。

テクノロジーの進化や普及に伴い、この1年で多くの事例が世に出てきました。データエンジニアリング分野の全体感とアップデートを振り返りながら、AIシフトに向けたNext Actionを一緒に考えていきましょう。

👑特別登壇

特別講演は以下の企業にご登壇いただきます。

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注意事項

• 申込フォームに記載いただいた個人情報（以下「本件個人情報」）の取扱については特設サイト記載の「個人情報の取り扱いについて」を必ずご確認ください。
• これらの事項に同意いただくことで、 Data Engineering Summit 2026 （以下「本イベント」）に参加いただけます。
• プログラムの内容・講演者・詳細タイムスケジュールなどは運営・登壇者の都合等により予告なく変更・中止する場合があることを予めご了承ください。最新の情報は特設サイトに記載します。
• 性別/性的指向/障碍の有無/人種/宗教/年齢/容姿/体格/技術の選択に関わりなく、 誰もが気持ちよく参加できるようにご協力ください。
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主催・運営

ファインディ株式会社

• 開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」：
  開発ツールに特化したレビューサイトです。第三者の視点で実際にツールの選定を行った企業の生の声を集めることで、ツール選定に関する不安を解消し、導入検討に必要な情報を提供します。
• IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」 ：
  独自のアルゴリズムを用いてエンジニアのスキルを可視化し、ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする転職サービスです。登録エンジニアは13万人を突破、登録企業数は約1,200社、スタートアップ企業を中心にDXを推進したい大手企業まで幅広い企業に導入していただいております。
• ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 :
  ハイスキルなフリーランスエンジニアと企業の業務委託案件のマッチングサービスです。登録エンジニア数は9万人を突破し、スタートアップ企業を中心にDXを推進したい大手企業まで2,300社以上に導入いただいております。
• 経営と現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」 :
  開発生産性、AI活用状況、プロジェクト進捗などを可視化。
  データに基づく改善で、AI駆動開発を成果につなげる伴走支援を行います。
  2021年10月の正式リリース以降、約1,100社（トライアル含む）に導入いただいております。