日本データ・エンジニアリング協会

日本データ・エンジニアリング協会（河野純会長、略称：JDEA）は、近くデータ・エンジニアリング・サービスにかかる料金積算に資する情報（データ・エンジニアリング・サービス料金積算資料）を、提供してまいります。データ資源のオーナー／ステークホルダーとデータ生成・利活用を担うエンジニアリング・ビューロー（業務受託事業者）の合意形成を促すとともに、健全な関係の構築を期するものです。

　デジタル社会・経済の進展に伴って、データ・ドリブンな意思決定が日常的に行われるようになりました。自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）、データトラスト、データスペース等、近未来を見据えた先進技術やアーキテクチャが次々に登場しています。

　一方、足下・目先でもデータをめぐる課題も少なくありません。DX（デジタルトランスフォーメーション）に伴うデジタライズとモダナイゼーションやデータ共通基盤の構築ばかりでなく、ダークデータ（※１）の混在、データ流出・漏洩・改ざんといった負の課題が顕在化しています。

　こうした課題に対応しつつ、近未来の技術やアーキテクチャに備えるには、データ・エンジニアリングのアプローチが欠かせません。並行して継続される「データ入力」業務においても、今後は適用アプリケーションとの整合性確認やデータ構造の調整、電子認証・電子証明の付与といった複雑で高度な作業が伴うと予想されます。

　そこでJDEAは、適正なデータの生成・利活用・更新・削除（CRUD：※２）を可能にするDLCP（Data Life-Cycle Process）の概念に基づいて

　　１．DLCPフローの分析

　　２．DLCPの機能設定

　　３．DLCP人材の体系

　　４．データ・エンジニアリング・サービス体系

　を策定する計画を進めています。

　データ・エンジニアリング・サービス料金積算資料は、DLCPフローの分析と機能設定を踏まえ、DLCP人材の職域・職能を体系化しつつ、そのような人材を育成・自己再生するのに必要な対価を、可能な限り現実的な水準に設定しようと考えています。エンジニアリング・ビューローにとっては、業務遂行に際しての希望請求価額の目安、発注者（ユーザー）にとっては案件企画・予算編成における積算基準となるものです。

　積算資料の基本コンセプトは2024年6月に公表した「デジタル社会・経済に向けたTrusted Dataのための指針ver2.0〜Trusted Dataの価値評価手法」（2024年度ベータ版）を参照してください。

※１　ダークデータ：ＪＤＥＡ「データ価値４階層」で最下層（評価対象外）としたGarbage（生ゴミ）／Junk（がらくた）／Nora（野良）の総称。一般の情報システムでは、５Ｗ１Ｈや生成後の編集・加工プロセス、収集経路が判然としないデータが未検証のまま使われていることが珍しくないといわれます。

※２　データＣＲUＤ：Creation-Read-Update-Delete