昨年、AIがデータサイエンティストの低価値タスクを排除し、高価値の作業を加速することについて書きました。1年後、GPT 4.5からGPT 6へのAIの進歩に伴い、本当の変化はより大きい：AIは所有権、判断力、キャリアパスを再形成しています。

過去6か月間、手動でSQLやPythonをほとんど書いていません。AIがほとんどの分析コードを書きます；私の役割はコーダーからレビュアーに変わりました。繰り返しのワークフローはAgent Skillsにパッケージ化され、メトリクス移動の根本原因分析や実験レポートの作成などが含まれます。

ステークホルダーは現在、Claude CodeなどのAIツールを使用して自分でより多くのデータを取得します。しかし信頼の問題が生じます：AIのミス後に信頼を失うか、vibe-coded出力を盲目的に信頼するかのどちらかです。セマンティックレイヤーが重要になり、「リテンションレート」などのメトリクスを定義し、エージェントが手動で定義を組み立てる必要がないようにします。

ボトルネックは「誰かがデータを取得できるか？」から「彼らが得たものを信頼できるか？」に移りました。AIはデータサイエンティストの仕事の定義を純粋な生産性向上を超えて拡大しました。