Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI-Readyを目指した非構造化データのメダリオンアーキテクチャ
Search
R-Miura
October 21, 2025
Technology
1k
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AI-Readyを目指した非構造化データのメダリオンアーキテクチャ
2025年10月20日に開催された「JEDAI Meetup! AI Readyへの道のり」の登壇資料です。
R-Miura
October 21, 2025
More Decks by R-Miura
See All by R-Miura
AI-Readyなデータ基盤を構築するメダリオンアーキテクチャ
r_miura
0
66
Databricks Appsで実現する社内向けAIアプリ開発の効率化
r_miura
0
420
【Findy Tools2周年記念】2026年はAgentic DevOpsにチャレンジしよう!
r_miura
0
43
【Findy Tools AI Engineering Summit Tokyo 2025登壇資料】LLM-as-a-judgeによるAI自動監視システム
r_miura
0
64
【Findy Tools Data Engineering Summit登壇資料】非構造化データをAIで最大限活用するためのデータフロー
r_miura
0
40
DSPyとMLflowでLLMアプリケーションを開発_.pdf
r_miura
0
130
DATA+AI Summitで感じたこれからのAIとの向き合い方
r_miura
0
280
Other Decks in Technology
See All in Technology
Foundry Toolkit + Lemonade Serverでローカルワークフロー開発
seosoft
0
110
どうして今サーバーサイドKotlinを選択したのか
nealle
0
160
CVE-2026-20833_脆弱性対応とAES 化について
jukishiya
0
300
スタートアップにAmazon EKSは早すぎる? マルチプロダクト戦略を加速する Platform Engineeringの実践 / Is Amazon EKS Too Soon for Startups? Practical Platform Engineering to Accelerate a Multi-Product Strategy
elmodev09
1
2k
きのこカンファレンス2026_肩書きを外したとき私は誰か
yamasatimi
1
110
“ID沼入口” - 基本とセキュリティから始める、考え続けるためのID管理技術勉強会 告知&イントロ
ritou
0
330
事業会社は今こそSWEを高給で雇ってWebシステムを内製しよう
masaokb
0
110
はてなのサービス基盤を支える Kubernetes《足腰》
masayoshimaezawa
0
330
作る力から、見極める力へ — AI時代に広がるエンジニアの価値と役割
rince
0
380
AIエージェントとPhysical AIが拓く製造業の変革(ハノーバーメッセリキャップ)
iotcomjpadmin
0
190
コミュニティの有益性 ~JAWS Days 2026 での体験を通して~ / The Benefits of a Community ~Through My Experience at JAWS Days 2026~
seike460
PRO
0
310
AIをフル活用してオンコール機能のプロトタイプを2日で作った話 / Building an AI-Powered On-Call Prototype in Just Two Days
nari_ex
0
160
Featured
See All Featured
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
How to make the Groovebox
asonas
2
2.2k
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
210
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
510
Believing is Seeing
oripsolob
1
160
Unsuck your backbone
ammeep
672
58k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
A Soul's Torment
seathinner
6
3k
Leo the Paperboy
mayatellez
7
1.9k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
230
Transcript
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1 JEDAI Meetup! AI Readyへの道のり AI-Readyを目指した非構造化データの メダリオンアーキテクチャ manabian & 三浦 諒一 ( CCCMKホールディングス株式会社 )
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 2 はじめに ◼ AI エンジニアである三浦とデータエンジニアである manabian にて共同で検討した 非構造化データにおけるメダリオンアーキテクチャについて説明します。 ◼ 社内での発表スライドに基づいた生成 AI のナレッジ活用システムのデモを提示したうえで、 データの管理方法案を共有します。サンプルコードを GitHub にて配置してあります。 GitHub へのリンク 詳細は後述
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. v 3 @manabian v 主業務 自己紹介 BI・DWH構築に関するSIベンダーにて テクニカルスペシャリスト職として、次の業務を実施。 • データエンジニアリングの実装論の整理とライブラリ開発 • データ分析基盤とアプリケーションの設計・構築に関する支援 • データ分析基盤に関する技術検証 v v 趣味 趣味がデータ分析基盤に関する調査や検証であり、 主に Qiita を中心に データ分析基盤プラットフォーム に関する記事を投稿。
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 4 v v v v v v 自己紹介 三浦 諒一 CCCMKホールディングス株式会社 テクノロジー戦略本部 テックラボ チーフAIエンジニア タスク AIを活用したサービスの企画・実装 趣味 ・ゲーム(ジャンルはRPG) ・ブログを書くこと
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. CHAPTER 5 v v 社内発表スライドによる ナレッジ活用システム実装例
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 6 デモ ◼ powerpointで作成した資料から 最適なページを検索することが出来る システムをdatabricksで開発。 ◼ 検索にヒットしたページの 要約、リンク、ページの画像を表示可能。 ページの要約 リンク 画像
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 7 デモ
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 8 アーキテクチャ pptx→Markdown (MarkItDown) pptx→pdf (unoconv) pdf→png (pdf2image) create embedding volume Databricks apps vector search index delta table ◼ pptxファイルの各ページを個別のPNG形式の画像ファイルに出力し、volumeに格納(上のフロー) ◼ pptxファイルの各ページの内容をMarkdownで出力し、ページごとに行を分けてtableに格納(下のフロー) ◼ TableのMarkdownテキスト情報からembedding modelでembedding vectorを出力し、vector search index化
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 9 MarkItDown ◼ MarkItDownはMicrosoft社製のあらゆる形式のファイルをMarkdownに変換し、 LLMが利用できるようにする軽量なPythonユーティリティ。 ◼ オプションでLLMを利用することが可能で、ファイルに含まれる画像のキャプションを Markdown変換時に同時に生成することが可能。 (ただし処理時間は大幅に増加する) w/o LLM w/ LLM
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 10 MarkItDown ◼ デフォルトでは英語のキャプションが生成される。 もし日本語で生成したければカスタムプロンプトを指定することで実現可能。
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. CHAPTER 11 v v 非構造化データの メダリオンアーキテクチャ
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 12 AI-Readyを目指した非構造化データの管理方法の検討が必要 引用元:What is a Medallion Architecture? ◼ AI アプリのソースとなる非構造化データの管理もデータエンジニアが積極的に関与する必要がある。 ◼ ただし、非構造化データの管理方法が体系されておらず情報源も少ないため、 どのように管理すべきかの詳細な検討が求められている。 データエンジニアの担当 AI エンジニアの担当 引用元:Unstructured Data Management at Scale | by Piethein Strengholt | Medium
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 13 非構造化データのメダリオンアーキテクチャ ◼ 具体的な議論を促進するため、非構造化データの管理フローと実装コードのレポジトリを公開。 実装コードのレポジトリ 非構造化データの管理フロー 詳細は次ページで説明
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 14 非構造化データの管理の実践 ◼ 公開されているリポジトリのコードを実行することで、生成AIアプリケーション構築に向けた Bronze からSilver、さらに、Gold までの AI-Ready なデータエンジニアリングを体験可能。 Gold レイヤー ソースレイヤー データ分析基盤におけるデータアーキテクチャ Web クローラー / Web スクレイ パー Web サイト ナレッジ サイト ・・・ エンタープライズ 検索エンジン … Vector DB Bronze レイヤー(構造化) Silver レイヤー ・・・ RDB グラフ DB ナレッジストア File Context landing Raw Files 1.データの配置 1 File Context 2 2.メタデータの取込 File Info 3 3.非構造部ファイル の基本的な処理 File Context Output File Context Error 品質 NG データ品質 チェック 品質 OK 4 4.データ品質 チェック Enriched Enriched Files 5. データの公開 5 5 Curated Curated Files 6.AIアプリでの利用 6 6 6
Copyright © CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. Copyright
© CCC MK HOLDINGS Co.,Ltd. All Rights Reserved. 15 まとめ 具体的なAIアプリにおけるデータ管理方法を検討した結果、 実際の実装に落とし込むことができました。生成AI技術の進化は続きますが、 本発表にてAIエンジニアとデータエンジニアをつなぐ架橋を検討できました。 pptxファイルの内容がmarkdownで格納されたsilver層に該当する tableがあることで、その先のvector searchのチューニングが容易になり、 いつもよりスムーズにAIアプリケーションの開発を行うことが出来ました。 GitHub へのリンク サンプルコードは こちらから!