生成AI時代のデータ基盤に必要な「セマンティックレイヤー」入門

はじめに

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こんにちは、企業内にデータは蓄積されているものの、その活用に課題を感じていませんか？

• 「欲しいデータがあっても、エンジニアに依頼しないと取り出せない」
• 「部署ごとに出てくるレポートで、同じ指標のはずなのに数字が合わない」
• 「そもそも、どのデータが信頼できる『正』なのかわからない」

こうした課題は、多くの組織で共通して聞かれる声です。 私自身も日々、悪戦苦闘しています。

そして、生成AIの登場により、「自然言語で対話するだけで、誰もがデータからインサイトを得られる」という未来が現実味を帯びてきました。

しかし、その実現には1つの大きな問いがあります。 AIは、データベースの 『構文（シンタックス）』 を処理できても、そのデータが持つ 『意味（セマンティック）』 をどうやって理解するのでしょうか？

本記事では、この問いに答える鍵となる「セマンティックレイヤー」に焦点を当て、なぜこれが生成AI時代のデータ戦略において不可欠な要素となるのかを、Google Cloudの主要なデータサービスや関連ツールと共に解説します。

1. データアクセスの進化と、そこに残された課題

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データ活用の発展段階を振り返ると、共通の課題が見えてきます。

フェーズ1：属人化したクエリによる直接アクセス（SQL is King）

データウェアハウス（DWH）に蓄積された生データに対し、SQLが書ける一部の専門家が直接クエリを発行する段階です。個人の知識に依存するため、指標の定義が統一されず、組織的なデータ活用には繋がりにくいという課題があります。

フェーズ2：データマートによる標準化（Data Mart is King）

dbtなどのツールを用いて生データを加工・整理し、分析用途に最適化されたデータマートを構築する段階です。データの信頼性は向上しますが、依然として利用者はSQLスキルを求められるケースが多く、活用のハードルは残ります。

フェーズ3：ダッシュボードによる可視化

データマートを基に、BIツールでダッシュボードを構築し、多くのユーザーがSQLなしでデータを閲覧できる段階です。しかし、新たな分析軸や指標の追加要望が頻発すると、その都度データチームによる改修作業が発生し、運用負荷が増大するという課題が顕在化します。

これらの課題を解決し、データ活用を次のステージへ進めるのが、セマンティックレイヤーと生成AIの組み合わせです。

2. なぜ生成AIにセマンティックレイヤー（意味）を求めるのか

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セマンティックレイヤーは、技術的なデータ構造とビジネス上の概念とを繋ぐ「意味」の層です。これが生成AIにとって不可欠な理由は、主に3つあります。

① AIに「知性」という名の「文脈」を授けるため

AIは、fct_sales.sales_amtというカラム名だけでは、それが何を意味するのかを理解できません。セマンティックレイヤーは、それが「消費税込みの日本円での売上高」であるといった ビジネス上の文脈（コンテキスト） を与え、AIがデータを正しく解釈するための「辞書」として機能します。

② AIを「暴走」させない「ガードレール」を築くため

十分なコンテキストがない状態でAIにデータ分析をさせると、誤った解釈に基づき、もっともらしいが不正確な結果を出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが高まります。セマンティックレイヤーは、AIが参照すべきデータの関係性や計算方法を明確に定義することで、その出力精度と信頼性を担保するガードレールとなります。

③ 組織の「唯一の真実」という「秩序」をもたらすため

Lookerでは「利益率」などの重要業績評価指標（KPI）の計算ロジックを、セマンティックレイヤーにコードとして一元的に定義します。

measure: profit_margin {
  label: "利益率"
  type: number
  sql: ${total_profit} / NULLIF(${total_sales}, 0) ;;
  value_format: "0.00%"
  description: "総利益を総売上で割って算出します。"
}

AIを含む全てのユーザーやツールがこの 「唯一の正しい定義（Single Source of Truth）」 を参照することで、組織内での指標のズレを防ぎ、データに基づいた一貫性のある意思決定を促進します。

3. 「意味」を実装するモダンなデータアーキテクチャ

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この「意味」の層を実装するための、具体的なアーキテクチャと主要コンポーネントの役割を見ていきましょう。

主要コンポーネントの役割

1. Dataplex データカタログ：組織のデータ資産の「地図」🌏

Dataplexは、Google Cloud上のデータ資産を一元的に発見、管理、統制するための統合データファブリックです。その中核機能であるデータカタログは、BigQueryやCloud Storageなど、組織内に散らばるデータソースを自動的にスキャンし、メタデータを集約します。

• 役割: これから分析する 「そもそも、どんなデータがどこにあるのか」 を把握するための、網羅的な「地図」を提供します。技術的なメタデータに加えて、ビジネス用語の定義（ビジネスグロッサリー）を付与することで、データディスカバリー（データの発見）を促進する、データガバナンスの基盤となります。

2. Dataform/dbt (data build tool)：信頼できるデータの「加工工場」🏭

Dataformやdbtは、データウェアハウス内でのデータ変換（Transformation）を効率化するオープンソースのツールです。SQLでデータモデルの構築、テスト、ドキュメント化を行えるため、データエンジニアリングの生産性を飛躍的に向上させます。DataformはGoogle Cloudネイティブなサーバーレスサービスとして、dbtはオープンソースのデファクトスタンダードとして広く利用されています。

• 役割: Dataplexで見つけた生データを、BigQuery内で分析しやすい形（データマート）に変換・加工する 「T in ELT」 の役割を担います。信頼性の高いテスト済みのテーブルを構築し、セマンティックレイヤーが参照する、クリーンで構造化されたデータの土台を作ります。

3. Looker：ビジネスの「意味」を定義する通訳者🗣️

Lookerは、Google Cloudが提供するエンタープライズ対応のBIプラットフォームです。その心臓部であるLookMLという独自のモデリング言語により、極めて強力なセマンティックレイヤーをコードとして構築できます。

• 役割: dbtが作成したデータマートに接続し、「売上」「利益率」といったビジネス指標や、データ間の関係性を定義します。ここで定義された「意味」は、Lookerのダッシュボードだけでなく、APIを通じて他のアプリケーションや生成AIからも利用可能です。まさに、ビジネスユーザーとデータ、そしてAIとの対話を仲介する「通訳者」の役割を果たします。

▼ 実践：自然言語がSQLクエリに変換され、自動でグラフ化する仕組み

ユーザーの質問👦:「昨年度の製品カテゴリ別売上トップ5は？」

↓

セマンティックレイヤーの解釈🤖: AIが「昨年度」「製品カテゴリ」「売上」といった言葉を、事前に定義されたディメンションやメジャーと照合。 ※　用語解説 ディメンション:「何で」「どこで」「いつ」といった分析の切り口となる項目（例:製品カテゴリ、都道府県など） メジャー:集計・計算される数値データ(例:売り上げ金額、クリック数、顧客数など)

↓

クエリの自動生成🤖: 解釈に基づき、AIが以下のSQLを生成。

SELECT
    product.category AS product_category,
    SUM(sales.sales_amount) AS total_sales
FROM
    `project.dataset.sales` AS sales
LEFT JOIN
    `project.dataset.product` AS product ON sales.product_id = product.product_id
WHERE
    EXTRACT(YEAR FROM sales.order_date) = EXTRACT(YEAR FROM CURRENT_DATE()) - 1
GROUP BY
    1
ORDER BY
    total_sales DESC
LIMIT 5

↓

実行と可視化🤖: 生成されたクエリがBigQueryで実行され、結果が返されます。さらにAIは、ユーザーの「トップ5」「棒グラフで」という要求を理解しているため、返されたデータを元に最適なビジュアライゼーション（この場合は棒グラフ）を自動で生成し、ユーザーに提示します。

このように、セマンティックレイヤーがあることで、曖昧な自然言語による問いから、具体的なアクションに繋がるインサイトまでがシームレスに提供されるのです。

BigQueryのDataCanvasをご利用されたことのある方は、馴染みがある流れではないでしょうか。 この機能を使う際にもセマンティックレイヤーはとても役に立ちます。

4. ただし、銀の弾丸ではない

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セマンティックレイヤーは非常に強力ですが、導入すれば全てが解決する「銀の弾丸」ではない、という点は強調しておきます。

まず、このレイヤーを設計・実装するには、データエンジニアの専門知識が不可欠です。 そして最も重要なのは、 「Garbage In, Garbage Out（ゴミからはゴミしか生まれない）」 ということ。dbtなどを用いて、きちんとデータモデリングされた信頼できるテーブルがあってこそ、セマンティックレイヤーはその真価を発揮します。 汚いデータを少しだけ取りやすくしても、根本的な問題は解決しません。

5. まとめ：データ基盤の次なる戦略的投資

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生成AIの能力を最大限に引き出すためには、AIが理解できる「意味」が与えられたデータ基盤が不可欠です。 もちろん、SaaS製品を使うのも手です。 Google Cloudで実現するためには、どうすれば良いか。

1. Dataplexで組織のデータ資産を可視化・統制し、

2. dbtで信頼できるデータマートを構築し、

3. Lookerでビジネスの「意味」を一元的に定義する。

この一連のアーキテクチャを整備することが、データ基盤を「構文（シンタックス）」の管理から「意味（セマンティック）」の管理へと昇華させ、将来のAI活用時代における競争優位性を確立します。

生成AIツールの導入を検討することは、同時に、その頭脳となるセマンティックレイヤーへの投資を検討する ことに他なりません。

興味をお持ちいただけたでしょうか。誰かの参考になれば嬉しいです。