Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
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
1
520
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
Tweet
Share
More Decks by R-Miura
See All by R-Miura
DSPyとMLflowでLLMアプリケーションを開発_.pdf
r_miura
0
79
DATA+AI Summitで感じたこれからのAIとの向き合い方
r_miura
0
200
Other Decks in Technology
See All in Technology
useEffectってなんで非推奨みたいなこと言われてるの?
maguroalternative
9
6.2k
プロダクトマネージャーが押さえておくべき、ソフトウェア資産とAIエージェント投資効果 / pmconf2025
i35_267
2
360
AI時代におけるアジャイル開発について
polyscape_inc
0
100
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
21k
Modern Data Stack大好きマンが語るSnowflakeの魅力
sagara
0
280
直接メモリアクセス
koba789
0
140
安いGPUレンタルサービスについて
aratako
1
2.3k
Noを伝える技術2025: 爆速合意形成のためのNICOフレームワーク速習 #pmconf2025
aki_iinuma
2
1.2k
知っていると得する!Movable Type 9 の新機能を徹底解説
masakah
0
210
なぜ使われないのか?──定量×定性で見極める本当のボトルネック
kakehashi
PRO
1
810
.NET 10 のパフォーマンス改善
nenonaninu
2
4.8k
翻訳・対話・越境で強いチームワークを作ろう! / Building Strong Teamwork through Interpretation, Dialogue, and Border-Crossing
ar_tama
4
1.6k
Featured
See All Featured
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
60
9.6k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.2k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.7k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3k
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!