【要約】ダッシュボードを作ったのに誰も見てくれないので、オントロジーについて考えてみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
データ分析担当者が、作成したダッシュボードが実業務に活用されないという課題に直面している。可視化された数値は異変を知らせるが、実際の業務アクションは別のシステムで行われるため、情報の断絶が生じている。具体的には以下の問題がある。
- ・可視化の場（ダッシュボード）と実行の場（SlackやSalesforce）が分離している。
- ・DBのテーブル構造と、業務担当者が認識する概念（製品や顧客）に乖離がある。
- ・データの関係性が個人の記憶に依存しており、変更時の修正漏れが発生する。
- ・部署間で言葉の定義（売上など）が異なり、共通言語として機能していない。
// Approach
著者は、データの構造を業務の文脈に合わせる「オントロジー」の導入を提案している。これは、現実世界の概念をデジタル上で扱えるオブジェクトとして定義し、それらをリンクで結ぶ手法である。具体的なステップは以下の通りである。
- ・オブジェクト化: 複数システムにまたがるデータを「製品」や「顧客」といった業務単位で再構成する。
- ・関係性の定義: オブジェクト間をリンクで結び、業務上の繋がりをデータ構造に明示する。
- ・AIへの文脈付与: 整理されたオブジェクト構造をAIに提供し、意味のある示唆を出せる環境を作る。
- ・人間による検証ループ: AIの示唆を人間がレビューし、組織の形式知へと昇華させる仕組みを構築する。
// Result
このアプローチにより、データ活用は単なる可視化から、業務を学習する基盤へと進化する。データと業務が密結合することで、以下のような成果が期待できる。
- ・変更の自動波及: 担当者変更などの操作一つで、関連する全システムの設定が漏れなく更新される。
- ・共通言語の確立: 部署間の定義のズレが解消され、組織全体で同じ対象を議論できる。
- ・AIによる高度な示唆: AIが業務文脈に基づいた具体的な改善仮説を提示し、組織の知見を蓄積できる。
Senior Engineer Insight
> 単なるDWH構築を超えた、セマンティックなレイヤーの重要性を説いている。スケーラビリティの観点では、データソースが増えてもオブジェクト定義が維持されるため、運用負荷を抑えられる。ただし、オントロジー設計には高度なドメイン知識が必要であり、エンジニアリングだけでなくビジネスサイドとの密な連携が不可欠である。AIエージェントの実装を見据えるなら、この設計思想は避けて通れない。