第4回 「メタデータ通り」 リアル開催

■日時：2025年12月8日（月） 18:30～21:00
■場所：日本記者クラブ（内幸町）
詳細こちら
https://datayokocho.connpass.com/event/375233/

Transcript

1. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 第4回 「メタデータ通り」 リアル開催 2025年12月8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 18:50 3. グループ発表・質疑応答 19:35 4. 次回テーマの擦り合わせ（討議） 19:50 5. プチ忘年会 20:00 終了予定 21:00
3. 3 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. １. オープニング
4. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 4 【再録】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 【再録】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 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、10月29日（水）18:30からZoom開催でMeetupを実施。15名にご参加いただき、「メタデータ整備の進め方」に ついて議論を行いました。 テーマ １ テーマ ２ ビジネス効果の高いメタデータをどう導くか ・構造的課題 メタデータのオーナー不在、インセンティブ欠如。 データ粒度・意味の不整合。 → リネージ起点・横串人材の活用が必要。 ・人間的課題 データやメタデータと責任を問われそうで怖い。 企業文化が醸成されていない。 → フォーマット化・努力義務化が必要。 どうやって社内を巻き込むか ・データ組織で行う整備プロセスが未整備。 → 可視化の必要性。 ・事業部門での使われ方が不明。 → 評価制度の組み込みを検討。 ・経営的な定量効果が不明。 → 現場への伴走支援で効果を創出。 1. メタデータ整備は「誰かの善意」に頼るのではなく、「進 め方：拡充・推進の手順」を「仕組み」として考える。 2. 整備が進まない構造的原因（システム部門とビジネス部門 の要求のミスマッチや全社的協力体制の欠如）を議論。 3. グループ討議では、ビジネス効果の高いメタデータの導出 （リネージの活用）や持続的な社内協力体制を築く方法が 話し合われた。 4. 具体的改善策として、アクセスコントロールの可視化や、 データ部門による現場への伴走、経営層の巻き込みが提案 された。 5. 個人の善意に頼らず、地道な仕組み化を通じてメタデータ を会社の資産へと変えていくことが、属人化を超える近道 であると結論づけられた。 【議論の概要】
8. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 8 本日のテーマ 本日は、【使い方】メタデータの使い手と利用シーンについて議論したいと思います。データ活用やAI活用に効果的なメ タデータの使い方、ボトルネックの解消に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 ❏ データ活用・AI活用の目的に応じて、 メタデータが必要となる業務領域を整理 ❏ 自社における主なメタデータの使い手は 誰であるかを整理する（人かAIか） ❏ どんなメタデータがあると、どんな使い 方ができるのかを整理 【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 済 ❏ 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 本日 済 残1 残2 残3 検討中 検討中 検討中
9. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 9 データ活用ユーザーの拡大 データ活用ユーザーが、情報システム・データマネジメント・分析部門から、事業部門のユーザーへ移行し、昨今ではAIへ 拡大してきたことを踏まえ、人とAIがハイブリッドに活用できるよう、メタデータを管理・整備する必要がある。 データ活用 ユーザー AI 人 情シス（IT） 部門 データマネジメント 部門 分析部門 事業部門 生成AI AI Agent Agent AI Agentic AI Multi Agentic AI データナレッジ 分析ナレッジ 業務ナレッジ 2023年4月 2025年2月 202X年X月 20XX年X月 20XX年X月 データ管理 分析精度 ビジネス効果 拡大 ビジネスメタデータ 拡大 分析活用 分析 ＋ 業務活用 分析 ＋ 業務活用 拡大
10. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 10 メタデータをデータ活用・AI活用に意味ある使い方にする メタデータはデータを使いこなすために必要なものであり、DXやAXを推進するためになくてはならい１要素である。 メタデータを使うという手段が目的にならないよう、ビジネスに実効性のある使い方や体制を整備する必要がある。 ❏ 人とAIの双方がデータを活用することを踏まえ、メタデータも双方で活用できるよう、管理・整備 することが必要。（AIに分かりやすくメタデータを整備しないとデータ活用に制約が生じる） ❏ AIが参照するメタデータが都度異なることで、毎回異なる解釈をしないよう、AI起点でメタデータ を管理・整備し充実させることが必要。（メタデータの活用をプロンプトだけに依存しない） ❏ 人にはわざわざ伝えなくても分かること（阿吽・常識）も、AIにはメタデータとして伝えることが 必要。 【使い手】 「人＋AI」であること の配慮 【利用シーン】 「DX・AXレベル」か 「改善レベルか」の見極め 【推進体制・役割】 組織運営と現場運営 ❏ すでに形式知化されているもので十分か、暗黙知までをメタデータとして活用しなくてはならない かは、データ活用・AI活用で実現したいこと（目的や実現レベル）に深く関係する。 ❏ メタデータの使い手と利用シーンが明確になった場合でも、CAIO・CDO・CIOなどの経営が関与し た組織運営と、現場の指示者としてデータスチュワードの配置や役割整理が不可欠。
11. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 11 ❏ ルール化されている定型作業をさらに効率化・高度化 ・生成AIの活用により作業担当者数・作業量の削減、 作業スピードのアップ ・単一作業の自動化・半自動化（AI-Agent） ❏ 人が行うデータ確認作業の一部支援・代替 ・データ検索・情報収集の支援による作業補助 （データカタログ活用） ❏ ルール化されている定型作業の全自動化・BPR ・自動化された単一作業の自動連携（Multi-AI Agent） ・作業の自動化から業務の自動化へ ❏ 非定型作業や非定型業務の自動化（半自動化） ・言語化されていない曖昧な選別・判断・実行基準 ・背景・意図・理由・制約の汲み取り ・例外処理や人の嗅覚 データ活用・AI活用で目指す目的・実現レベルは何か データ活用・AI活用の「目的」「実現レベル」はシステム部門・データマネジメント部門等の個別ニーズによるものか、 それとも、全社からの要請（オーソライズ）による経営ニーズなのかによって、メタデータの活用スコープは異なる。 【部門ニーズ（部門担当者ニーズ）】 （システム部門・データマネジメント部門等の個別ニーズによるもの） 【経営ニーズ（使い手＝全社）】 （CAIOのリード、全社横断のDX組織等のニーズによるもの） Improvement（改善レベル） DX・AX（変革レベル） 形式知化されている内容をメタデータ活用することでOK （現状の延長線上） ビジネスの行間や人の暗黙知など BizコンテキストやBizナレッジをメタデータとして活用
12. 12 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 【ご参考】 データカタログ DEMO
13. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 13 データカタログ（例） DEMO実演 （5分程度）
14. 14 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ２. グループ討議
15. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 15 【手順】ディスカッション 1. 討議は２グループ（G1 / G2）に分かれて実施します。 （参加者のお名前は名簿をご確認ください。） 2. G1には世話人の安藤さん、板谷さんが参加します。 3. G2には世話人の中村さん、事務局の辻さんが参加します。 4. 司会進行は、世話人が行いますので、適宜指示に従ってください。 5. 発表者や発表用のレジメは、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、18:50〜19:35の45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。 時間
16. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 16 【テーマ１】 【使い方】メタデータの使い手と利用シーン ❏ データ活用・AI活用の目的や実現レベルに応じて必要となるメタデータと使い方 データ・AI活用の目的・実現レベルを仮定してみる 人・AIがどのレベルでメタデータを使いこなす必要があるか 業種を問わず、上記の実現が想定できる「利用シーン」をあげてみてください
17. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 17 【使い方】メタデータの使い手と利用シーン ❏ メタデータの使い手や利用シーンの整理後、データ・AI活用を推進する際の課題と改善・対策策 【テーマ２】 実効性を担保するための障壁 改善方法・対応策
18. 18 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ３. グループ発表・質疑応答
19. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 19 【手順】発表 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。 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7分でお願いします。 （発表5分、質疑2分のイメージ） 2. 19:35〜 G1 3. 19:43〜 G2 時間
20. 20 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ４. 次回テーマの擦り合わせ（討議）
21. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 21 次回（1/XX）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 済 ❏ 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 本日 済 残1 残2 残3 次回（1/XX）はリモートでの開催を予定しています。 検討中 検討中 検討中 ❏ データ活用・AI活用の目的に応じて、 メタデータが必要となる業務領域を整理 ❏ 自社における主なメタデータの使い手は 誰であるかを整理する（人かAIか） ❏ どんなメタデータがあると、どんな使い 方ができるのかを整理
22. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. E.O.F