第3回 「メタデータ通り」 Zoom開催

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1. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 第3回 「メタデータ通り」 Zoom開催 2025年10月29日 株式会社 Quollio Technologies 執行役員 板谷 健司
2. 2 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. Agenda 1.オープニング 18:30 （世話人のご紹介、前回振り返り・本日のテーマ説明） 2. グループ討議 18:45 3. グループ発表・質疑応答 19:25 4. 次回テーマの擦り合わせ（討議） 19:45 終了予定 20:00
3. 3 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. １. オープニング
4. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 4 世話人のご紹介 本グループは、以下のメンバーが事務局として運営いたします。ご参加の皆さまは各企業に所属されていますが、本グルー プではその立場を一旦離れ、一個人として「本質的なデータ活用」を追求する場としてご参加いただければと思います。 世話人 板谷 健司 時代の流れが速い中、 知識・技術・経験はすぐに廃れる。 センスとデータ（メタデータ）を磨くこと こそが、サスティナブルな成長をもたらす と信じて疑わない頑固者。 本日のモデレーター 中村 一星 面白い話がありますよとデータ横丁に 誘われたら、あれよあれよと言う間に、 司会をやることになりました。 メタデータ何ソレ状態のため、司会や りながら私も勉強します（笑）。 世話人 安藤 健一 DX推進部門で頑張っていますがデータ活用 に至らないのが悩みで参加しました データ横丁での議論を通じて、課題を具体 化していけたらと考えています。 【 単なる机上論や技術至上主義、海外事例の模倣にとどまらない、本質志向の議論を目指します 】
5. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 5 本コミュニティが果たすべき役割 AIやデータ活用を行う企業が、メタデータの重要性とその役割・効果を理解し、持続的にビジネス効果を創出する一助とな る指針を導き出す。また、メタデータの収集・管理・運用の難しさを理解し、対応策を提言し、形として世に示す。 1. メタデータの重要性・役割・効果をビジネス観点でまとめ、理解促進を図る。 2. AI活用とメタデータの関係性をまとめ、AI活用の成功パターンのイメージアップを図る。 3. 実務面での勘所や難所を明らかにし、具体的な管理手法や手触り感を得る。 4. 組織や体制面のポイントを明らかにし、全社横断で推進する必要性やポイントを洗い出す。 5. データ活用に関する既存概念を一新する。 データを 使える（使っても良い）状態にする 使える（使っても良い）データを ビジネスで使いこなせる状態にする ＋ 【To Be】 これからのデータ活用 データを 使える（使っても良い）状態にする 【As Is】 これまでのデータ活用 • 使いこなすのは、人に依存（データサイエンティスト、市民 データサイエンティスト、ビジネス部門ユーザー） • AIはビジネス上の使い方までは分からないため、十分に使い こなせず、効果創出ができていない できてデータのサイロ化を 解消するに留まる 現 新
6. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 6 【再録】本コミュニティの運営スケジュール（予定） 原則、1ヶ月半毎にオンラインとリアルを交互に開催。 第１回 第２回 第３回 第４回 第５回 第６回 7月16日（水）18:30〜 9月11日（木）18:30〜 10月29日（水）18:30 〜 12月8日（月）18:30 〜 1月下旬（調整中） 3月中旬（調整中） オンライン リアル オンライン リアル オンライン リアル キックオフ 検討会① 検討会② 検討会③ 検討会④ 最終まとめ ＜2025年度＞ 回数 日時 ロケーション 内容 本日 済
7. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 7 前回の議論 前回は、9月11日（木）18:30から日本記者クラブにて、初めてのリアル開催でのMeetupを実施。36名にご参集いただき、 「メタデータとは何か、なぜ必要か」という考え方について議論を行いました。 宿題１ 宿題２ 自社やチームでの最小共通辞書を考える ・共通辞書を作成する自社における進化のステップを 意識する。 ・アナログ期（Excel等での用語集）、半デジタル期 （SharePoint、Confluence、Notionなどで人の検索 性向上）、デジタル統合期（データカタログ等でル ール化）、エコシステム期（人・AIが共通で・連携 して会話） アクティブ・メタデータをどのように回収できるか ・どこから、どうやって、どのように集めるか？ ・人が登録する暗黙知やコンテキストとは異なり、 システムの動きや履歴から収集する。 ・API、ETL、DB、BI、MLOps系のログ等から収集。 ・この動きを持ってすぐに定義を変えて良いケースと、 判断を行う材料にするケースに仕分ける。 1.メタデータには、大きくテクニカルメタ、オペレーショナ ルメタ、ビジネスメタの三種類がある。 2.データを使える状態から使いこなせる状態にするには、 ビジネスメタ（特に暗黙知などになっているビジネスコン テキスト）が重要。 3.データを実効性高く使いこなすには、「誰にどんなメタデ ータが必要か」を理解することが必要。 4.特に、データを安心して使いこなせるよう使い方のガバナ ンス（使い方の品質保証）を定義することも必要。 5.定義は変わり続けるため、それを前提にした管理やメンテ ナンス体制の構築が重要。 6.今後は、社内・社外の人だけでなく、AIも活用することが 求められる。 【議論の概要】
8. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 8 本日のテーマ 本日は、【進め方】メタデータの拡充・推進手順について議論したいと思います。実効性の高い、効果的なメタデータを 収集するにあたり、ここで悩まれている方々が多いのではないでしょうか。 【貯め方】 メタデータの管理項目とポイント 【進め方】 メタデータの拡充・推進手順 【使い方】 メタデータの使い手と利用シーン 【考え方】 メタデータとは何か、なぜ必要か 【続け方】 メタデータの維持・保守・運用 ❏ 自社のメタデータ収集目的や充足度の実 情に合わせた導出プロセスの確立 ❏ メタデータの種類やレベル、優先順理解 ❏ ステークホルダーの巻き込み方 ❏ サスティナブルな運用体制・制度の導入 【見つけ方】 メタデータの所在・収集手順 前回 ❏ データ活用・AI活用において、メタデー タが必要不可欠な理由 ❏ データマネジメントにおけるメタデータ の位置付けと関係性の再整理 ❏ 誰に、どのようなメタデータが必要か ❏ メタデータのレベルと実現可能ビジネス 残１ 本日 残２ 残３ 残４ 検討中 検討中 検討中 検討中
9. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 9 メタデータの拡充に向けた現状課題（一例） メタデータの拡充・推進を行う際、システム（IT）部門やデータマネジメント部門がビジネス部門に対し協力依頼を行う ケースが多い。しかし、多くの場合、以下のような状況が重なり、なかなか思ように進まないケースが多い。 システム（IT）部門・データマネジメント部門 事業部門（ビジネス部門） 必要なメタデータが分からない メタデータの意味や効果が分からず、 何を洗い出せば良いか分からない 聞き出す相手先のビジネス部門が分からない 必要なメタデータの内容・選定順を指示出来ない ビジネス部門とのハードルが高く依頼が難しい メタデータを収集する目的が理解できておらず、 何をどこまで洗い出せば良いか分からない 自部門・自担当で行っていることしか分からない （他部門・他担当が必要な内容までは分からない） 部門や担当者によって 記載粒度・記載内容・記載方法に温度差がある メタデータの関係性や必要性の理解が十分でなく 洗い出す範囲や優先順が分からない 非構造データ（基準書・マニュアル・Q＆A・ファ イル等）までを十分に考慮して洗い出せない
10. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 10 自社の戦略にアラインした「メタデータの導出プロセス」が未確立（不明） メタデータの拡充に向けた課題 システム（IT）部門やデータマネジメント部門では、メタデータ（特にビジネスメタデータ）の必要性は理解している ものの、収集が思うように進まず困っているのが実情である。 何を目的に メタデータを収集するのか？ 目的の達成に必要な メタデータの種類とレベルは？ 必要なメタデータは 誰（どこ）が持っているのか？ 必要なメタデータは どういう順番で集めれば良い か？ 経営層との温度差はないか？ （整備の難易度やスピード感） 事業部門との温度差はないか？ （主体性・役割の認識相違） 自社のメタデータ充足度に 応じた適切な整備体制は？ 継続的な協力体制は構築可能 か？ （カルチャー・評価制度改革） 「全社的な取り組みへ変革（ ＝ 社内協力体制を構築）する必要性」と「考慮すべきポイント」が未合意 課題１ 課題２
11. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 11 （補助） （補助） メタデータの拡充プロセス 自社ではどのような成果を期待して、どのレベルのメタデータ整備までを目指すのか？ 求めるレベルによってなるステークホルダーを理解し、どのような体制、プロセスを整備すべきかを考える。 データの有無・所在 所有・時点を可視化 （データ構造サイロのを解消） データの意味・定義 を可視化 （セマンティックサイロの解消） データの利用目的 を可視化 （利用目的サイロの解消） データの文脈・関係 を可視化 （コンテキストサイロの解消） AIのデータ理解・学習 を可視化 （Intelligenceサイロの解消） １ ２ ３ ４ ５ 【メタデータオーナー】 事業部門B 【メタデータオーナー】 事業部門C （補助） （補助） 【データオーナー】 事業部門A 主体 主体 主体 デ ｜ タ を 使 え る 状 態 に デ ｜ タ を 使 い こ な せ る 状 態 に 【管理・推進】 システム・デタマネ部門 主体 ・・・・ ・・・・ 経 営 が 求 め る レ ベ ル 事 業 部 門 が 求 め る レ ベ ル デ タ マ ネ 部 門 が 求 め る レ ベ ル
12. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 12 メタデータの拡充プロセス メタデータを拡充させていくプロセスは、大きく以下の５段階があると考えられ、その結果生じるご利益も異なる。 そのため、企業は自社にとって必要なご利益に応じて、メタデータの拡充範囲を定める必要あり。 データの有無・所在 所有・時点を可視化 （データ構造サイロのを解消） データの意味・定義 を可視化 （セマンティックサイロの解消） データの利用目的 を可視化 （利用目的サイロの解消） データの文脈・関係 を可視化 （コンテキストサイロの解消） AIのデータ理解・学習 を可視化 （Intelligenceサイロの解消） １ ２ ３ ４ ５ ❏ データの「有無」「存在場所」「所有者」「時 点」「更新頻度」などが不明。 → データが社内に分散・孤立している状態。 ❏ データ探索・統合時の発射台（一丁目一番地）。 ❏ どこに、いつ時点の、誰が管理するデータがあ るかを把握し、一部の匠依存からの脱却。 ❏ データ項目の意味や定義が部門・業務・システ ムで異なる場合があり、正しい把握が困難。 → データの意味や定義が乱立している状態。 ❏ 意味や定義が正しく統一・把握され、人やAIが 「データを使える状態」「探索可能な状態」。 ❏ 基本的な誤使用・誤判断・誤学習からの脱却。 ❏ データの存在・意味や定義が整理されても、使 い方・用途が共有されず、横断活用が困難。 → 部門間や各業務で活用が閉じている状態。 ❏ 目的にあったデータを探索可能な状態になり、 データの民主化が促進。 ❏ より適切なデータをAIに連携することが可能。 ❏ データ単体では使い方が不明・不十分・欠落。 →関連するデータや業務文脈との繋がりや、 他部門で使用する意味が欠落している状態。 ❏ ビジネスコンテキストに沿ったデータ活用が可 能になる。（暗黙知の可視化） ❏ AIが非構造化データ（主にテキスト）を文脈的 に理解し、データ活用が高度化する。 ❏ AIの学習・推論を精緻化する特徴量・文脈・ビ ジネスルールが不足または理解できない。 → AIが構造的に理解できず再現性がない状態 ❏ メタデータや知識を構造的に整備しデータと紐 付けることで、AI精度・説明性を高める。 ❏ AIを正しく使うだけでなく、判断・実行までを 自動で可能な状態にすることが可能。 デ ｜ タ を 使 え る 状 態 に デ ｜ タ を 使 い こ な せ る 状 態 に
13. 13 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ２. グループ討議
14. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 14 【手順】ディスカッション 1. 今回は２グループ制（G1 / G2）に分けて実施します。 （名簿をご覧になり、Zoomでそれぞれのお部屋にお入りください。） 2. G1には世話人の安藤さん、板谷さんが参加します。 3. G2には世話人の安藤さん、事務局の辻さんが参加します。 4. 司会進行・書記は、世話人が行いますので、適宜指示に従ってください。 5. 発表者は各グループで個々にお決めください。 前提 1. 各グループとも、18:45〜19:25の40分間で議論を行ってください。 2. 各グループで議論するテーマは同じです。 3. 議論の仕方は、各グループの世話人からご説明します。 4. 議論の進捗に応じて、適宜休憩等をとっていただいて構いません。 5. 議論が早く終了された場合も、時間になりましたら席にお戻りください。 6. 討議時間が終了しましたら、メインルーム（全体参加の会議室）にお戻りく ださい。 時間
15. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 15 【テーマ１】 【進め方】メタデータの拡充・推進手順 ❏ ビジネス効果の高いメタデータ（主にビジネスメタデータ）の導出プロセスの検討 ビジネスメタデータが出てこない理由・背景 改善方法・対応策 収集したビジネスメタデータが十分に使えない理由・背景 改善方法・対応策
16. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 16 【進め方】メタデータの拡充・推進手順 ❏ 社内ステークホルダーと円滑かつ持続的な協力体制を構築するために必要な推進体制の検討 【テーマ２】 データ組織（システム・デタマネ）の課題・ 改善方法・対応策 事業部門の課題・ 改善方法・対応策 経営層の課題 改善方法・対応策
17. 17 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ３. グループ発表・質疑応答
18. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 18 【手順】ディスカッション 1. 各グループで、事前に決めた発表者の方が発表をお願いします。 2. 他グループが発表する際は、積極的に質問や意見をご発言願います。 なお、ご質問がある場合は、Zoomで挙手をお願いします。 Zoomのチャットにご記入いただいてもかいません。 3. 状況に応じて、司会より、適宜、指名させていただく場合もあります。 前提 1. 発表・質疑時間を合わせて、各10分でお願いします。 （発表5分、質疑5分のイメージ） 2. 19:25〜 G1 3. 19:35〜 G2 時間
19. 19 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ４. 次回テーマの擦り合わせ（討議）
20. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 20 次回（12/8）検討テーマの擦り合わせ 【貯め方】 メタデータの管理項目とポイント 【進め方】 メタデータの拡充・推進手順 【使い方】 メタデータの使い手と利用シーン 【考え方】 メタデータとは何か、なぜ必要か 【続け方】 メタデータの維持・保守・運用 ❏ 自社のメタデータ収集目的や充足度の実 情に合わせた導出プロセスの確立 ❏ メタデータの種類やレベル、優先順理解 ❏ ステークホルダーの巻き込み方 ❏ サスティナブルな運用体制・制度の導入 【見つけ方】 メタデータの所在・収集手順 前回 ❏ データ活用・AI活用において、メタデー タが必要不可欠な理由 ❏ データマネジメントにおけるメタデータ の位置付けと関係性の再整理 ❏ 誰に、どのようなメタデータが必要か ❏ メタデータのレベルと実現可能ビジネス 残１ 本日 残２ 残３ 残４ 次回（12/８）はリアルでの開催を予定しています。 検討中 検討中 検討中 検討中
21. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. E.O.F