第5回 メタデータ通り_オンライン 検討会

第5回 「メタデータ通り」　オンライン検討会
■日時：2026年1月29日（木） 18:30～20:00
詳細こちら
https://datayokocho.connpass.com/event/380794/

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1. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 第5回 「メタデータ通り」 Zoom開催 2026年1月29日
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. 最終回のご案内 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 【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29日（木）18:30〜 3月18日（水）18:30〜 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、12月8日（月）日本記者クラブにて、2回目のリアル開催でのMeetupを実施。23名にご参集いただき、「メタデー タの使い方（活用・高度化）」について議論を行いました。 テーマ １ テーマ ２ 実現レベルに応じたメタデータの洗い出しと使い方 ・AIの実効性を強化（現場の役に立つメタデータ） → AIの正確性確保に向け、コンテキスト・形式の 整備とリネージの明確化が必要。 ・KPI / KGIによる目的の明確化 → 会社として「やるべきこと」と「やらないこ と」を峻別し、選択と集中を行う。 メタデータを活用する際の課題と改善・対応策 ・ロジカルに議論しても動かない現場への訴求 → ビジネスロジックの積み上げを行う。 → 柔軟なKPIを設定し、スモールサクセスの積み 上げを行う。 ・組織間のベクトル不一致（目的・ご利益の相違） → 会社の創業理念やお客さまの軸に立った 「正義」への納得感と共感を醸成する。 1. メタデータ（データカタログ）の使い手が急速に変化して いる。 2. システム部門やデータサイエンティストという開発・保 守・分析の専門家から、業務部門（シチズンデータサイエ ンティスト等）がビジネスで使う道具に変化してきた。 3. また、メタデータは、人だけでなく生成AIにも活用の場が 広がってきた。 4. 生成AIがメタデータを使うことで、人の暗黙知から解き放 たれ、AIトランスフォーメーションを起こすことが可能に なる。 5. DEMOでは、データ名やデータの意味を起点としたData Discovery（データ探索）と、ビジネス目的や背景などを 起点としたContext Discovery（コンテキスト探索）や Knowledge Discovery（ナレッジ探索）の具体例が実演さ 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。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 ❏ 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 済 済 本日 残1 残2 検討中 検討中 ❏ メタデータはどの部署がどんな形で持っ ているのか、どうやって見つけるのか、 そどうやって共有するのか。 ❏ 文書化・データ化されている物から、何 を選択し、どうやって収集するのか。 ❏ 暗黙知として人の頭にある物をどうやっ て洗い出し、どうやって収集するのか。
9. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 9 暗黙知の種類と関係性 ビジネスメタデータ・コンテキスト・ナレッジの違いを理解し「人依存の組織」から「再現性のある組織」へ転換を図る ことが必要。人が変わっても成果が出せ、AIが「使える助言・再現性」を出せ、判断の質が属人化しない効果を生む。 暗黙知 狭義のビジネスメタデータ ビジネスコンテキスト ビジネスナレッジ 広義のビジネスメタデータ（データカタログに収録） 【主な役割】 ・意味・定義・利用条件の共有 【主な役割】 ・判断・思考・打ち手の検討 【主な役割】 ・判断の前提・状況・目的・ 理由・制約 AIが考え・提案・行動するための ビジネス要素 AIが今のビジネス状況や背景を 理解するための根拠 AIがデータの意味や利用条件を 誤解しないための前提
10. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 10 暗黙知の種類と優先順 データを人が使うのか、AIが使うのかによって、暗黙知優先度が種類毎に異なる。 暗黙知の種類 優先度 AIでの抽出 人は要否 理由 狭義のビジネスメタデータ 最優先 ◎ △ 誤解防止が最重要 ビジネスコンテキスト 中 ◯ ◎ 意味づけは人 ビジネスナレッジ 後 △ ◎ 判断・責任は人
11. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 11 狭義のビジネスメタデータ（イメージ） 狭義のビジネスメタデータを見つける際の視点は、以下の8つ。 狭義のビジネスメタデータ 用語・概念定義 指標定義 粒度・単位 利用目的・適用範囲 品質・信頼性 業務ルールとの関係 責任・オーナー • 何を意味するか（意味定義の違い / 使い方の違い） • どう計算するか（計算式 / 集計・除外条件） • どのレベルか（日・月次 / 個人・法人 / 件数・金額） • どこまで使えるか（経営 / 現場 / 顧客 / 外部開示） • どこまで信じて良いか（更新頻度 / 欠損 / 遅延 / 推 定・確定） • 何に影響するか（評価制度 / 報酬 / 売上 / 仕入れ） • 誰が責任を持つか（定義責任者 / 問合せ先） ビジネスで使われる データ・指標・概念の 意味・使い方・信頼度を 定義する情報 ライフサイクル • いつまで有効か（廃止予定 / 移行中 / 暫定指標）
12. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 12 ビジネスコンテキスト（イメージ） ビジネスコンテキストを見つける際の視点は、以下の8つ。 ビジネスコンテキスト 時間的コンテキスト 目的コンテキスト 戦略・方針コンテキスト 組織・役割コンテキスト 業務フェーズコンテキスト 外部環境コンテキスト 制約・条件コンテキスト • いつか（平常期・繁忙期 / キャンペーン / 月次・四半 期・年次 / 立上期・成長期・収束期） • 何のためか（成長重視 / 利益重視 / リスク回避重視 / 検証目的・本番目的 / 報告・監査目的） • どういうベクトルか（シェア拡大 / LTV拡大 / コスト抑 制 / CS向上） • 誰の判断か（経営判断・現場判断 / 営業視点・事務視 点・管理視点 / 本部・現地） • どの段階か（企画 / 実行 / 評価 / 審査前・中・後 / 問題 発生前・中・後） • 何が起きているか（市場変化 / 規制変更 / 競合動向 / 災害・不測事態） • 何が縛りか（予算 / 人員 / システム / 時間） 業務を知らない人やAIが、 状況を誤解せず、 意味を取り違えず、 再現性高く判断・活用できる こと 例外・特別扱いコンテキスト • 何が通常と異なるか（特定顧客 / 特定期間 / トップダ ウンの強制力）
13. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 13 ビジネスナレッジ（イメージ） ビジネスナレッジを見つける際の視点は、以下の7つ。 ビジネスナレッジ 判断ルール 思考プロセス 因果・仮説 勘・経験則 失敗事例・NG トレードオフ 打ち手・アクション • 何をOKとするか / 何をNGとするか（実行条件 / 停止条 件） • どのような考え方をするか（顧客視点 / 全体最適・個 別最適 / 戦略・戦術） • なぜそのように考えるか（考えた理由・根拠） • 直感・感覚をどのように言語するか（予感 / 不安 / 好 機） • やってはいけないこと / すると失敗すること（順番・ 組み合わせ / 失敗事例） • 何か失うものはあるか（スピード・正確性 / 売上・利 益 / 自動化・手動化） • 何をするとどうなるか / どうしなくてはならないか （最適な打ち手 / 打ち手の組み合わせ / 順番） 何を知っているかではなく、 ビジネス上でどう考え 何を切り捨て どう動くべきか を理解するためのもの
14. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 14 【参考】どうやって見つけ、どうやって吐き出させるか 人やAIエージェントを動かす基本的なメタデータはシステムの中にあることが多いが、ビジネスの実効性を高めるメタデ ータは「人と運用の中（暗黙知や基準・マニュアル・QA・チャット等）」にあることを理解し対応することが大事。 ほぼ100%失敗 （管理者が定義した形で記入させる） ❏ 頭の中にあるビジネスメタデータ（暗黙知）を書き出してみて ください。 ❏ マニュアル等に落ちていない定義書を一緒に作ってもらえませ んか。 ❏ AIエージェントを動かすのにメタデータが必要なので、思いつ くメタデータを書き出してください。 成功事例 （ビジネス視点で想像させる） ❏ 新人や異動者に対して教えていることを洗い出してください。 ❏ 他部門のデータや業務で、どんなことが分かると自身の業務が 便利になりますか。 ❏ その際、作業内容や作業手順を書き出すのではなく、人やAIが 判断するための知識（目的・判断条件・理由・実施内容・例 外・禁止事項等）を書き出してください。 書き出して欲しい項目をわかる範囲で構造化しテンプレート化 説明会を開き、全社ビジネス部門の担当者に趣旨説明を実施 担当者にテンプレートを配布し、締切を設定して回収 メタデータは、ほぼ集まらないか、集まっても内容が陳腐 洗い出す対象部門・業務を特定し業務単位に小さく始める 現場の言葉を活かし、担当者の思ままに書き出してもらう 部下が独力で判断・完結するために必要なことを書き出す 内容を会話や文章でもらい、表・構造化はデータ部門が実施
15. 15 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ２. グループ討議
16. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 16 【手順】ディスカッション 1. 討議は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、ヘルプで水谷さんが参加します。 3. G2には世話人の板谷さん、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
17. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 17 【テーマ１】 【見つけ方】メタデータの所在・収集手段 ❏ 暗黙知として人の頭の中にある物をどうやって洗い出すのか？ 暗黙知が可視化できない理由・原因は何か？ どうすれば、可視化できない理由・原因を克服できるか？
18. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 18 【見つけ方】メタデータの所在・収集手段 ❏ 洗い出しされた暗黙知をどうやってメタデータ化し、収集し続けていくのか？ 【テーマ２】 洗い出された暗黙知のうち、メタデータ化すべき物は何か？ 持続的に収集するために、追加・変更をどう見つけるか？
19. 19 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ３. グループ発表・質疑応答
20. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 20 【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8分でお願いします。 （発表手順説明4分、発表5分 / 質疑3分のイメージ） 2. 時間割 19:25〜 発表手順説明 19:29〜 G1 19:37〜 G2 時間
21. 21 © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. ４. 次回テーマの擦り合わせ（討議）
22. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. 22 最終回（3/18）のご案内 最終回（３/18）はリアルでの開催を予定しています。 【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 済 済 本日 残1 残2 検討中 検討中 ❏ メタデータはどの部署がどんな形で持っ ているのか、どうやって見つけるのか、 そどうやって共有するのか。 ❏ 文書化・データ化されている物から、何 を選択し、どうやって収集するのか。 ❏ 暗黙知として人の頭にある物をどうやっ て洗い出し、どうやって収集するのか。
23. © 2025 Data-Yokocho, All rights reserved. E.O.F