「 データを活用しましょう 」と言われても、そのデータがどこにあるのか誰も把握していない。
「 AIを入れましょう 」と言われても、読み込ませられる状態のデータが社内にない。
DXの現場でよく起きることではないでしょうか。
2026年4月、経済産業省とIPAが改訂した「 デジタルスキル標準 ver.2.0 」で、この問題を担当する人材が新しい類型として独立しました。
それが「 データマネジメント 」です。
そして定義をよく読むと、この役割は 情報システム部門ではなく、現場の担当者を想定している ことがわかります。
本記事では、新設された3つのロールが何をする役割なのか、そして自社の現場からどう育てていけばよいのかを解説していきます。
本記事で解決できること
- データマネジメント類型の3ロールが何をする役割かわかる
- なぜ2026年の改訂で独立したのかがわかる
- 現場の担当者から育てるときの進め方がわかる
本記事の想定読者
kintoneなどのツールは導入したものの、データの整理や運用ルールで手が止まっている中小企業のご担当者様。情報システム部門がない、あるいは兼任という会社を想定しています。
データマネジメントとは、何をする役割なのか
デジタルスキル標準 ver.2.0 では、DXを推進する人材が6つの類型に分けられています。
データマネジメントは、そのうちの1つとして今回新しく加わりました。
これまではデータに関わる人材が「 データサイエンティスト 」という1つの類型にまとまっていましたが、そこから データを整えて、使える状態に保つ役割 が切り出されたかたちです。
新設された3つのロール
| ロール | 担うこと |
|---|---|
| データスチュワード | 事業ドメインの知識に基づき、データの品質・信頼性・安全性を確保する運用を担う。事業部門・現場組織にデータマネジメントを浸透・定着させ、データ利活用を促進する |
| データエンジニア | データの現状を把握し、収集・統合・加工・提供の各工程を整える。前処理やデータパイプラインの設計・実装を通じて、組織全体の継続的なデータ利活用を支える |
| データアーキテクト | 組織・事業全体のデータ構造や流れ、利活用のあり方を俯瞰し、データライフサイクル全般を見据えた設計と見直しを行う。全社横断の利活用とガバナンスを両立させる |
3つを一言でならべると、こうなります。
- データスチュワード 〜 現場でデータの質を守る人
- データエンジニア 〜 データを集めて使える形にする人
- データアーキテクト 〜 全社のデータの設計図を描く人
データサイエンティストとの違い
分析する人と、整える人。この分業が明確になったのが今回の改訂です。
データサイエンティスト類型は、データから知見を導き出す役割（ データサイエンスプロフェッショナル ）と、データ・AI活用の戦略を考える役割（ データビジネスストラテジスト ）の2つで構成されています。
分析の腕をどれだけ磨いても、材料となるデータが整っていなければ結果は出ません。
その材料をそろえる側に、きちんと名前がついたということです。
なぜ2026年の改訂で独立したのでしょうか
IPAは改訂の趣旨をこう説明しています。
DXの実現に不可欠なテクノロジーとしてAI活用が進む。さらなるAI・データ活用を推進するデータ整備やその仕組み化、企業内の推進を担うデータマネジメントのロール及びスキルを追加する。
つまり、AIの普及が直接の理由です。
これを裏づける数字が、IPAが2026年7月に公表した「 DX動向2026 」にあります。全国1,799社への調査結果です。
AI利活用に向けた学習データの整備状況について、「 整備しておりAIに活用している 」と答えた企業は 7.0% でした（ 図表3-15 ）。
「 整備しているが十分ではない 」が28.4%、「 必要性は認識しているができていない 」が27.6% と続きます。
そしてIPAは、この調査結果についてこう述べています。学習データを整備しAIに利活用している企業のほとんどは、期待と同等かそれ以上のAIの効果を得られている。
さらに、AI導入・運用上の課題を尋ねた設問では「 専門人材が不足している 」が 50.1% で最も高く、次いで「 生成AIの効果やリスクに関する理解が不足している 」が45.8% でした（ 図表3-16 ）。
AIの効果の差は、モデルやツールの差ではなく、データの下ごしらえの差として現れている。 そう読める結果です。
裏を返せば、新しいツールに投資しなくても先に進める領域がここにある、ということでもあります。
データスチュワードは「 現場の人 」を想定しています
3つのロールのなかで、中小企業がまず注目したいのはデータスチュワードです。
理由は定義の書き出しにあります。
「 事業ドメイン知識に基づき 」
つまり、その事業のことをよく知っている人が担う役割として定義されているということです。
データベースの専門家を外から採用する話ではありません。
続く記述も同じ方向を向いています。事業部門・現場組織におけるデータマネジメントの浸透・定着、およびデータ利活用の促進を担う役割。
現場に根づかせるところまでが仕事に含まれています。
これは、外から来た人には難しい部分ではないでしょうか。
どの項目がどういう意味で使われているか、なぜこの入力ルールになっているか、どの部署がいつ何を見るか。こうしたことは、日々その業務を回している人が一番よくわかっています。
データマネジメントは、採用の話ではなく役割の言語化の話。 そう捉えると、動き出しやすくなるはずです。
kintoneを使っている会社なら、すでに素地があります
自社にデータマネジメントを担える人はいない、と感じたかもしれません。
ただ、kintoneのようなツールをすでに使っているなら、実は素地はできています。
アプリを作っている人がやっていること
どの項目を持たせるか。どのアプリとどのアプリをつなぐか。どのタイミングで誰が入力するか。
kintoneでアプリを設計するときに考えているこれらは、データエンジニアの仕事の入口にあたります。
規模は違いますが、やっていることの本質は同じです。
入力ルールを決めている人がやっていること
日付の書き方をそろえる。取引先名の表記ゆれをなくす。必須項目を決める。
こうした地味な取り決めが、まさにデータの品質・信頼性を確保する運用です。データスチュワードの仕事そのものと言えます。
足りないのは「 全社で見る視点 」
多くの会社で足りていないのは、担い手ではなく 視点 かもしれません。
部署ごとにアプリを作ると、同じ意味のデータが違う名前で複数の場所に存在するようになります。
これは失敗ではありません。現場が自分たちで動いた結果です。
ただ、次の段階として全社で見渡す視点が必要になります。それがデータアーキテクトの領域です。
kintoneの運用を現場で自走させる進め方については、kintone伴走支援のような、課題の分解から運用設計まで一緒に進める形もあります。
現場から育てるときの3つの進め方
1. まず「 この人がデータスチュワードです 」と決めてしまう
新しく採る前に、いま一番データに詳しい人を指名するところから始めます。
役割に名前がつくと、その人が何をしている人なのかが社内で説明しやすくなります。「 なんとなくkintoneに詳しい人 」から「 データの品質を守る担当 」に変わるのは、本人にとっても社内にとっても大きな違いです。
2. その人の仕事を、業務時間として認める
データの整備は、成果が見えにくい仕事です。
誰かの善意や手すきの時間でやっている状態が続くと、いずれ止まります。
週に何時間をこの役割に使うのかを、上長と本人のあいだで先に決めておきましょう。
3. 全社のルールは、小さく1つから始める
いきなり全社のデータ基準を作ろうとすると、まとまりません。
取引先名の表記をそろえる。日付の入力形式を1つにする。まずはそのくらいの粒度から始めて、決まったことを文書に残していく。
その積み重ねが、結果的にデータアーキテクトの仕事につながっていきます。
まとめ｜データを一番よく知っているのは、現場の担当者です
本記事では、デジタルスキル標準 ver.2.0 で新設されたデータマネジメント類型について解説しました。
- 2026年4月の改訂で、データを整えて使える状態に保つ役割が独立した類型になった
- ロールはデータスチュワード・データエンジニア・データアーキテクトの3つ
- 背景にはAI活用の広がりがある。学習データを整備してAIに活用している企業は7.0%（ IPA「 DX動向2026 」図表3-15 ）
- データスチュワードは「 事業ドメイン知識に基づき 」と定義されており、現場の担当者を想定している
- kintoneでアプリや入力ルールを作っている人は、すでにこの役割の入口に立っている
データ人材という言葉には、どこか遠い響きがあります。
けれど標準の定義を読むと、その事業を知っている人でなければ担えない役割 として書かれていることがわかります。
社内を見渡してみると、候補はもう見つかるかもしれません。
誰を指名すればよいか、一緒に整理しませんか
「 役割を決めるのはわかったけれど、うちの誰が適任なのか判断がつかない 」
そう感じた方も多いのではないでしょうか。
適任者の見極めは、いまのデータの散らばり方や、部署ごとの業務の分かれ方によって変わります。社内だけで決めきるのが難しいところです。
MOVEDは850社を超える企業様のご支援を通じて、規模や業種を問わず「 課題の構造 」を見てきました。データの現状整理から、担当者の役割設計、現場に運用が根づくまでを一貫して伴走しています。
まずは相談からでもお気軽にお問い合わせください。いまの状況をうかがったうえで、どこから手をつけるとよいかを一緒に整理します。
サービスの内容を先に確認したい方は、資料ダウンロードもご利用いただけます。
kintoneの使い方から社内で底上げしたい場合は、kintoneユーザー研修という選択肢もあります。
参考
- デジタルスキル標準ver.2.0を公開（ プレス発表 2026年4月16日 ）｜IPA
- デジタルスキル標準 ver.2.0 本体（ PDF ）｜IPA
- 「 DX動向2026 」広がるAI導入、DXは変われるか｜IPA