メタデータ管理と生成AI ~ COMETAのこれまでとこれから ~

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1. ©primeNumber Inc. メタデータ管理と生成AI ~ COMETAのこれまでとこれから ~ 2025-05-16 #p_UG 東京: 祝！COMETAリリース1周年 改めて振り返ろうデータカタログの重要性 株式会社primeNumber, 廣瀬智史
2. 2 廣瀬智史 株式会社primeNumber COMETAのProduct Manager • Software Engineer -> Technical Support Engineer -> Data Engineer -> Product Manager（いまここ） • データをビジネスの力に変えるための 製品づくりを頑張っています • X: @satoshihirose
3. 3 これまでの振り返り
4. 4 🎉 COMETA 1周年 🎉
5. 5 これまでの振り返り / 開発・改善した機能 2024/05 2025/05 利用状況ダッシュ ボード機能 パフォーマンス改善 （10万テーブルでも 快適に動作） メタデータ エクスポート機能 用語集機能 dbt連携機能 Tableau連携機能 アセット取り込み ジョブの詳細表示 機能 カスタムデータベー ス連携機能 ビューリネージ機能 生成AIによるメタ データ自動生成機能 End to Endリネージ 機能 対話型AIアシスト 機能
6. 6 これまでの振り返り より様々な連携、 より様々なメタデータに対し、 より効率的なメタデータ管理を サポートするよう進化してきた
7. 7 今後は？ 今後は？
8. 8 従来のデータカタログ 人間のためにメタデータを管理する 仕組を整えるためのものだった
9. 9 今後のデータカタログ 人間+AIのためにメタデータを管理 する仕組を整えるためのものになる
10. 10 ChatGPTはすでにWikipediaより参照されている
11. 11 ToBの未来はToCを見る 今は、企業内ユースはそこまで普及 してないが、今後一般ユーザーが情 報にアクセスするインターフェイス となる未来がくる
12. 12 Future of Data Management Using GenAI
13. 13 人間+AIがデータを理解し使えるよう に、データの定義、意味、スキーマ、 データ間の関連性など、メタデータを 一元的・効率的に管理できる仕組みを 構築すること やるべきこと
14. 14 サイロ化ではない役割に応じたマルチ データストア利用はなくならない。 その場合、複数のデータストアやBIや ETLツールまでも一元的に管理できる レイヤーを用意すると効率が良い ≒Data Catalog as Semantic Layer? COMETA必要？DWHの仕組みに集約するではダメ？
15. 15 COMETAの実現することは • 圧倒的に効率的なメタデータ管理 • AIへのメタデータのスムーズな繋ぎ 込み というところで、
16. 16 • AI-Readyなデータ • AI-Readyなデータ基盤 • AI-Readyな組織 • AI-Readyな社会 • … 「AI-Readyの実現」が最近のpNのキーワードの一つ
17. 17 COMETAのミッション AIを通じて人とデータをつなぎ、 だれもがデータを活用する未来をつくる
18. Thank you!