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ビジネスメタデータとは、他のデータにビジネスコンテキストを付加するデータです。[1]ビジネスメタデータは、ビジネスパーソンによって作成または使用される情報を提供します。これは、データベースまたはシステムにおけるデータの保存と構造化に使用されるデータであるテクニカルメタデータとは対照的です。テクニカルメタデータには、データベースのテーブル名と列名、データ型、データを参照するインデックス、データに関連するETLジョブ、データの最終更新日時やアクセス日時などが含まれます。[2]
コンセプト
著名な作家でありコラムニストでもあるローウェル・フライマンは、「ビジネスメタデータの本質は、人間と人間、そして人間とコンピュータ間のコミュニケーションの障壁を減らす、あるいはなくすことにあります。そうすることで、レポート、情報システム、あるいはビジネスインテリジェンスアプリケーションから伝達されるデータが極めて明確になり、ビジネスオペレーションを容易にし、あらゆるビジネス上の意思決定プロセスに活用できるようになります。」と述べています。[1]
データボールト方法論の考案者であるダン・リンステッド氏は、ビジネスメタデータについて次のように述べています。「...機能の定義、データの定義、要素の定義、ビジネス内でのデータの使用方法の定義を提供します...ビジネスメタデータには、ビジネス要件、タイムライン、ビジネスメトリクス、ビジネスプロセスフロー、ビジネス用語が含まれます。」[2]
ビジネスメタデータは、ビジネスパーソンにとってデータの有用性を大きく高めることができるため、重要です。ビジネスメタデータの簡単な例としては、用語集のエントリが挙げられます。アプリケーションやWebフォームのホバー機能を利用すると、フィールドや用語にカーソルを合わせた際に用語集の定義を表示できます。
ビジネスメタデータの他の例としては、アプリケーション内での注釈機能があります。例えば、ビジネスユーザーがビジネスインテリジェンス（BI）レポートを閲覧中に、データの傾向に気付いたとします。ユーザーは、その傾向が発生する理由についての背景知識を持っているかもしれません。一部のビジネスインテリジェンスツールでは、レポート内に傾向を説明する注釈を作成できます。このような注釈は、他のユーザーのデータ理解を深めるのに役立ちます。この例は、ビジネスユーザーが他のビジネスユーザーが利用できるように作成されているため、特に効果的です。
例
ビジネス メタデータの他の例は次のとおりです。
- ビジネスルール
- データ品質ルール
- 参照データの有効な値
- ウィキ
- コラボレーションソフトウェア
ビジネスメタデータの自動生成とAI支援による拡充
ビジネスメタデータの自動生成とAI支援によるエンリッチメントとは、人工知能（AI）ツールを使用して、ビジネスコンテキストでデータを説明する情報を作成または改善することを指します。企業は、すべての説明やタグを手動で記述する代わりに、AIを使用してデータテーブル、列、ドキュメントを分析し、有用なビジネス用語や意味を提案します。[3]このプロセスは時間を節約します。生成AIを使用すると、メタデータの作成に必要な時間が、列ごとに約2時間から15分未満に短縮されました。[4] AIはメタデータの理解も容易にします。ある銀行は、同様のシステムを使用して技術的なデータ名をシンプルなビジネス定義に変換し、スタッフがデータをより迅速に見つけて理解できるようにしました。[5]これらのツールは、チャットボットで使用されるものと同様の大規模言語モデル（LLM）を使用することが多いです。ある実験では、LLMは正確なテーブルと列の説明を記述でき、人間のレビュー担当者は約87～88％を受け入れました。[6]
AIにはいくつかの欠点があります。AIは間違いを犯したり、用語を誤解したり、幻覚と呼ばれる誤った情報を作成したりする可能性があります。専門家は、これらのシステムでは、メタデータの正確性と信頼性を確保するために、人間によるレビューと明確な企業内ルールが依然として必要であると指摘しています。 [7]ビジネスメタデータは、ビジネス上の意味、規制、実際の業務プロセスを記述する必要があるため、技術メタデータとは異なります。したがって、AIモデルは企業固有の言語と標準に基づいてトレーニングする必要があります。[8]
組織がクラウドシステムに収集するデータ量が増えるにつれ、AIを活用したメタデータ管理の重要性が高まっています。AIは、文書作成の自動化、データと意味の紐付け、そして正確なデータ活用のサポートを通じて、ビジネスチームを支援します。[9]
参考文献
- ^ ab 「メタデータとは？ 技術メタデータとビジネスメタデータを活用するソリューション」SearchDataManagement . 2017年3月2日閲覧。
- ^ ab 「テクニカルメタデータとビジネスメタデータ - 分類 - ブログ: Dan E. Linstedt - BeyeNETWORK」。www.b -eye -network.com 。 2017年3月2日閲覧。
- ^ 「人工知能を用いたメタデータの自動生成」。International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 。 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「人工知能を用いたメタデータの自動生成」。International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering 。 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「AIを活用したデータ用語集」UOBグループ. 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「メタデータ生成のためのLLMの評価」arXiv . 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「メタデータシステムにおけるAIとデータガバナンス」SpringerLink . 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「AIを活用した企業向けメタデータ生成」Qibb . 2025年11月2日閲覧。
- ^ 「クラウドシステムにおけるAI支援メタデータ」OUCI . 2025年11月2日閲覧。
インモン、ウィリアム (2008). 『ビジネスメタデータ』 マサチューセッツ州バーリントン:モーガン・カウフマン. ISBN 978-0-12-373726-7。
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