watsonx BI で Governance artifacts を作成し metadata enrichment に反映するまでの手順

はじめに

watsonx BI では、データ列に業務上の意味を自動付与する metadata enrichment を利用できます。この機能は IBM Knowledge Catalog の Governance artifacts（Business term、Classification、Data class、Reference data）と連携して動作します。

この記事では、検証用の Governance artifacts を一から作成し、サンプル CSV を取り込んだときに実行される metadata enrichment で、Data class・Business term・Classification が列に付与されるまでの流れを再現します。

この記事で扱う範囲

1. 検証用 Category を作成する
2. Business term、Classification、Reference data を CSV import で登録する
3. Data class を UI で作成し、正規表現や Reference data による検出条件と Related artifacts を設定する
4. Project を作成し、metadata enrichment の既定設定を行い、サンプル CSV を追加する
5. enrichment 結果（Columns）で Data class・Business term・Classification を確認する

確認環境

• 実機検証日: 2026-04-23
• IBM 公開ドキュメント再確認: 2026-06-02
• 環境: IBM Cloud 上の watsonx BI as a Service

画面名やメニューの配置は利用環境やリリースによって変わる可能性があります。

Governance artifacts の役割

metadata enrichment に関係する artifact は次の 5 種類です。

Artifact	役割
Category	artifacts を整理するフォルダ。enrichment の scope 指定に使う
Business term	列が業務上何を意味するかを表す用語
Classification	個人情報、社内情報などの取り扱い区分
Data class	値の形式やコード値から列の種類を検出するルール
Reference data	コード値の候補リスト。Data class の判定にも利用できる

metadata enrichment では、Data class で列を検出し、Data class に紐づけた Business term や Classification を候補として提示します。そのため、Data class と Business term の関連設定が重要です。

検証シナリオ

検出方法を確認することが目的なので、架空の CSV は 1 ファイルだけ使います。正規表現と Reference data の 2 方式を、それぞれ 1 列ずつ検証できるように列を用意しています。件数が少ないと Data class の検出（値の一致率しきい値）が安定しないため、25 件程度を用意しています。

顧客マスタ（customer_master.csv）

customer_id,customer_name,customer_rank
CUST-000001,Yamada Taro,GOLD
CUST-000002,Suzuki Hanako,SILVER
CUST-000003,Tanaka Ichiro,BRONZE
CUST-000004,Sato Yuki,GOLD
CUST-000005,Takahashi Ken,SILVER
CUST-000006,Ito Megumi,BRONZE
CUST-000007,Watanabe Sho,GOLD
CUST-000008,Yamamoto Aoi,SILVER
CUST-000009,Nakamura Rin,BRONZE
CUST-000010,Kobayashi Daichi,GOLD
CUST-000011,Kato Misaki,SILVER
CUST-000012,Yoshida Haruto,BRONZE
CUST-000013,Yamada Sakura,GOLD
CUST-000014,Sasaki Ren,SILVER
CUST-000015,Yamaguchi Yui,BRONZE
CUST-000016,Matsumoto Sora,GOLD
CUST-000017,Inoue Hina,SILVER
CUST-000018,Kimura Riku,BRONZE
CUST-000019,Hayashi Mei,GOLD
CUST-000020,Shimizu Kaito,SILVER
CUST-000021,Mori Akari,BRONZE
CUST-000022,Abe Yuto,GOLD
CUST-000023,Ikeda Nao,SILVER
CUST-000024,Hashimoto Riko,BRONZE
CUST-000025,Ishikawa Tsubasa,GOLD

最終的に、以下の列で Data class や Business term が候補として表示されることを確認します。

列	期待する Data class	検出方法
customer_id	Retail Customer ID	正規表現 ^CUST-[0-9]{6}$
customer_rank	Retail Customer Rank	Reference data（GOLD, SILVER, BRONZE）

customer_name は検出対象にしない列です。candidate に出ないことの確認用に含めています。

なお、この CSV を Project へ取り込む操作は「6. Project を作成しサンプル CSV を追加する」で行います。ここでは内容と検証のねらいだけを示します。

Business term や Data class の名前はテナント内でユニークである必要があります。Customer ID のような汎用的な名前は既存 term と衝突する可能性があるため、ドメインを冠した名前（例: Retail Customer ID）にしています。

1. 検証用 Category を作成する

本番用の artifacts と混ざらないように、検証専用の Category を用意します。

手順

1. 左ナビの Governance > Categories を開く

2. 右上の Add category > New category をクリック

3. 以下を入力する

   項目	値
   Name	Retail Governance
   Description（任意）	Category for hands-on validation of metadata enrichment.

4. Create をクリック

作成後、Category の詳細画面が開きます。右側のCollaborators 欄に自分に何らかの role（Owner / Admin / Editor のいずれか）が付いていることを確認してください。metadata enrichment の Category scope で選択するには Viewer 以上の権限が必要です。

最初の検証では subcategory を作らず、すべての artifacts をトップ Category に格納することを推奨します。Category 階層が複雑だと metadata enrichment の scope 設定で問題が起きたとき原因を切り分けにくくなります。実際に subcategory を作って検証した際、scope の不整合で候補が表示されず、最終的にトップ Category に集約して解決しました。

2. Business term を CSV import する

画面への導線

1. 左ナビの Governance > Business terms を選択
2. 右上の青い Add business term ドロップダウンを開く
3. Import from file を選択

CSV の書式

以下の内容で CSV ファイルを作成します。文字コードは UTF-8 にしてください。

Name,Artifact Type,Category,Description,Tags,Abbreviations
Retail Customer ID,glossary_term,Retail Governance,An internal identifier that uniquely identifies a customer.,retail,customer_id
Retail Customer Rank,glossary_term,Retail Governance,A customer segment based on purchase history or status.,retail,customer_rank

各列の意味:

列	内容
Name	Business term の名前（テナント内でユニーク）
Artifact Type	glossary_term 固定。UI 上は「Business term」と表示されるが、CSV では glossary_term と記述する
Category	所属させる Category 名（事前に作成済みであること）
Description	用語の説明
Tags	検索やフィルタ用のタグ（カンマ区切りで複数可）
Abbreviations	略称や列名のエイリアス（カンマ区切りで複数可）

Import の手順

1. Import from file を選択するとファイル選択ダイアログが表示される

2. 作成した CSV ファイルを選択し、アップロードする

3. Import ダイアログが表示され、Set merging の選択を求められる

   Set merging のオプション:

   オプション	動作
   Replace all values	既存 artifact の値をすべて破棄し、import した値で置き換える（名前を除く）
   Replace only defined values	import 側に値がある項目だけ上書きし、import 側が空の項目は既存値を保持する
   Replace only empty values	既存 artifact で空の項目だけ、import した値で埋める

   初回 import（新規作成）の場合はどれを選んでも結果は同じです。既存 term を更新する場合は Replace only defined values が安全です。

4. merge option を選択し、Next をクリック

5. Import がバックグラウンドで実行される

6. 完了すると Import Summary ダイアログが表示される

7. ダイアログ下部の Go to task をクリックすると、Publish 用のタスクに移動できる（Close で閉じても後から Task inbox で確認可能）

Publish の手順

Import 直後の Business term は Draft 状態です。metadata enrichment で使うには Published にする必要があります。

1. インポート後、Task inbox の画面が開く
2. Claim task をクリックしてタスクを自分に割り当てる
3. 対象の term 一覧を確認し、Publish をクリック
4. 確認ダイアログが出るので Publish を実行する

Publish 後、Governance > Business terms の一覧に戻り、Published タブで登録した term が表示されることを確認します。

3. Classification を CSV import する

Classification は Data protection rule と組み合わせることで列のマスキングやアクセス制御に利用できますが、本記事では metadata enrichment の候補として表示されるところまでを扱います。

Business term と同じ画面構成で import できます。

画面への導線

1. 上部タブの Artifacts をクリック
2. 左ペインの Types から Classifications を選択
3. 右上の Add classification ドロップダウンから Import from file を選択

CSV の書式

Name,Artifact Type,Category,Description,Tags
Retail Internal,classification,Retail Governance,Information intended for internal use only.,retail

Import 後、Task inbox から Business term と同様に Publish を実行して Published にします。

4. Reference data を登録する

Reference data は 2 段階で登録します。

1. Reference data set の定義を CSV import する
2. 各 set に値の CSV を upload する

画面への導線

1. 上部タブの Artifacts をクリック
2. 左ペインの Types から Reference data を選択
3. 右上の Add reference data set ドロップダウンから Import from file を選択

Reference data set の定義

Name,Artifact Type,Category,Description,Data Set Type
Retail Customer Rank,reference_data,Retail Governance,Customer rank values used in sample customer data.,TEXT

Import 後、Task inbox から Publish します。

値の CSV を upload する

Published になった Reference data set を開き、値を登録します。

1. Artifacts > Reference data の一覧から対象の set をクリック
2. 詳細画面の右上にある三点メニュー（⋮）をクリック
3. Upload file を選択
4. Import reference data set ダイアログが開く。Details ステップで値の CSV ファイルをドラッグ＆ドロップまたは選択し、Next をクリック
5. Map Columns ステップで、CSV の列（code, value, description）が Target column（Code, Value, Description）に正しくマッピングされていることを確認し、Next をクリック
6. Review ステップでマッピング結果を確認し、Save をクリック
7. Published 版の詳細画面に戻るので、Open draft version をクリック
8. Draft 版の画面で値が正しく登録されていることを確認し、右上の Publish をクリックして公開する

値の CSV 例（Retail Customer Rank）

code,value,description
GOLD,GOLD,High value customer with significant purchase activity.
SILVER,SILVER,Standard customer with regular purchase activity.
BRONZE,BRONZE,Customer with first-time or low-frequency purchases.

・Publish完了後の画面

5. Data class を作成する

Data class は検出ロジック（正規表現や Reference data のマッチング）を含むため、今回は UI から作成しました。本セクションでは次の 2 つの Data class を順番に作成します。

#	Data class	検出方法	対象列
1	Retail Customer ID	正規表現 ^CUST-[0-9]{6}$	customer_id
2	Retail Customer Rank	Reference data Retail Customer Rank	customer_rank

それぞれ「設定値 → 作成手順 → Related artifacts の関連付け」の順で記載します。

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Data class 1: Retail Customer ID（正規表現で検出）

customer_id 列を ^CUST-[0-9]{6}$ という正規表現で検出する Data class を作成します。

作成する Data class の設定値

設定項目（画面ラベル）	値
Name	Retail Customer ID
Primary category	Retail Governance
Description	Detects customer identifiers that use the CUST-000001 format.
Matching method	Match to criteria in regular expression
Match criteria for column value	^CUST-[0-9]{6}$
Test value to match criteria of column value	CUST-000001
Percentage match threshold	80
Column name criteria	.*(customer.*id|cust.*id).*
Test column name criteria	customer_id
Column data type	Any data type
Data class priority	10

手順

基本情報を入力する

1. Governance > Data classes を開き、Add data class > New data class を選択します
2. Name に Retail Customer ID、Primary category に Retail Governance、Description に Detects customer identifiers that use the CUST-000001 format. を入力し、Data class を作成します。作成直後は Draft 状態で、Overview タブの詳細画面が開きます
3. Overview タブの Data matching セクションを開きます。Matching method は初期状態では No automatic matching と表示されています
4. Matching method の右側にある ＋（Add）をクリックします。

Select matching method（検出方式の選択）

1. 表示されるカードから Match to criteria in regular expression を選択します
2. Next をクリックします

Define data matching（列の値に対する正規表現）

1. Match criteria for column value に ^CUST-[0-9]{6}$ を入力します
2. Test value to match criteria of column value に CUST-000001 を入力します。条件にマッチすると Matches criteria of regular expression と表示されます
3. Percentage match threshold (optional) に 80 を設定します。列の値のうちこの割合以上がマッチした場合に、この Data class を割り当てる閾値です
4. Next をクリックします

Other matching criteria（列名などの条件・任意）

1. Column name criteria に .*(customer.*id|cust.*id).* を入力します。値だけでなく列名でも検出を補強する設定です
2. Test column name criteria に customer_id を入力し、列名条件にマッチするか確認します
3. Column data type は既定の Any data type のままにします
4. Next をクリックします

Matching priority（優先度・任意）

1. Data class priority に 10 を設定します
2. Save をクリックして data matching の設定を保存します
3. Data class は Draft 状態のままです。後述の Related artifacts を設定したうえで publish します

・Matching priority設定後

Data matching ウィザードは複数ステップに分かれています。列の値に対する正規表現は Define data matching の Match criteria for column value に、列の名前に対する条件は Other matching criteria の Column name criteria に入力します。

Classifications と Business terms を関連付ける

data matching を保存したら、同じ Data class の Overview タブで Related artifacts（関連する Classification と Business term）を設定します。ここで関連付けた artifact が、列にこの Data class が割り当てられたときに enrichment の候補として提示されます。

1. Retail Customer ID の Overview タブを下にスクロールし、Related artifacts セクションを開きます
2. Classifications パネルの右側にある ＋（Add）をクリックします
3. 検索欄に Retail Internal と入力して候補を絞り込み、Retail Internal を選択して追加します
4. Business terms パネルの右側にある ＋（Add）をクリックします
5. 検索欄に Retail Customer ID と入力して候補を絞り込み、Retail Customer ID（Business term）を選択して追加します
6. Classifications に Retail Internal、Business terms に Retail Customer ID が表示されていることを確認します
7. 画面右上の Publish をクリックし、確認ダイアログで Publish を実行して Data class を公開します

関連付ける Business term と Classification は事前に Published になっている必要があります。Draft のままだと検索候補に表示されないことがあります。

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Data class 2: Retail Customer Rank（Reference data で検出）

customer_rank 列を、Reference data set Retail Customer Rank（GOLD / SILVER / BRONZE）の値と照合して検出する Data class を作成します。正規表現の代わりに、登録済みの Reference data の値リストに含まれるかどうかで判定するのが Data class 1 との違いです。

事前に「4. Reference data を登録する」で Retail Customer Rank の Reference data set を Published にしておく必要があります。

作成する Data class の設定値

設定項目（画面ラベル）	値
Name	Retail Customer Rank
Primary category	Retail Governance
Description	Detects customer rank values such as GOLD, SILVER, and BRONZE.
Matching method	Match to reference data
Reference data set	Retail Customer Rank
Percentage match threshold	80
Column name criteria	.*(customer.*rank).*
Test column name criteria	customer_rank
Column data type	Text
Data class priority	10

手順

基本情報を入力する

1. Governance > Data classes を開き、Add data class > New data class を選択します
2. Name に Retail Customer Rank、Primary category に Retail Governance、Description に Detects customer rank values such as GOLD, SILVER, and BRONZE. を入力し、Data class を作成します。作成直後は Draft 状態で、Overview タブの詳細画面が開きます
3. Overview タブの Data matching セクションを開き、Matching method の右側にある ＋（Add）をクリックします

Select matching method（検出方式の選択）

1. 表示されるカードから Match to reference data を選択します
2. Next をクリックします

Define data matching（参照する Reference data の指定）

1. Match to reference data で Retail Customer Rank を選択します。値リスト（GOLD / SILVER / BRONZE）が照合に使われます
2. Percentage match threshold (optional) に 80 を設定します。列の値のうちこの割合以上が Reference data の値に一致した場合に、この Data class を割り当てる閾値です
3. Next をクリックします

Other matching criteria（列名などの条件・任意）

1. Column name criteria に .*(customer.*rank).* を入力します
2. Test column name criteria に customer_rank を入力し、列名条件にマッチするか確認します
3. Column data type で Text を選択します
4. Next をクリックします

Matching priority（優先度・任意）

1. Data class priority に 10 を設定します
2. Save をクリックして data matching の設定を保存します
3. Data class は Draft 状態のままです。続けて Related artifacts を設定します

Match to reference data では正規表現は使いません。値の判定は選択した Reference data set の値リストで行われるため、Retail Customer Rank set に GOLD / SILVER / BRONZE が登録・Published 済みであることが前提になります。

・Matching priority設定後

Classifications と Business terms を関連付ける

Retail Customer Rank も、Retail Customer ID と同じ要領で Related artifacts を設定します。

1. Retail Customer Rank の Overview タブを下にスクロールし、Related artifacts セクションを開きます
2. Classifications パネルの右側にある ＋（Add）をクリックし、Retail Internal を検索して選択し追加します
3. Business terms パネルの右側にある ＋（Add）をクリックし、Retail Customer Rank を検索して選択し追加します
4. Classifications に Retail Internal、Business terms に Retail Customer Rank が表示されていることを確認します
5. 画面右上の Publish をクリックし、確認ダイアログで Publish を実行して Data class を公開します

Related artifacts の設定（まとめ）

ここまでで設定した、各 Data class と関連 artifact の対応は次の通りです。Data class が列へ割り当てられると、ここで関連付けた Business term や Classification が enrichment の候補として提示されます。

Data class	Related Business term	Related Classification
Retail Customer ID	Retail Customer ID	Retail Internal
Retail Customer Rank	Retail Customer Rank	Retail Internal

2 つの Data class がいずれも Published になっていることを確認してから次に進みます。

6. Project を作成しサンプル CSV を追加する

metadata enrichment は Project 上で実行します。検証用の Project を作成し、customer_master.csv をデータ資産として追加します。

Project を作成する

1. 左ナビの Data and Metrics を開きます

2. 表示された画面で Create project + をクリックします

3. 以下を入力します

   項目	値
   Name	Retail Governance Validation
   Description（任意）	Project for validating metadata enrichment with sample retail data.

4. Submit をクリックすると、空の Project が作成され詳細画面が開きます

metadata enrichment の既定設定を行う（Manage タブ）

サンプル CSV を追加する前に、Project の metadata enrichment 既定設定を済ませておきます。ここで設定した Category と term 割り当て方式が、以降に作成する metadata enrichment の既定として使われます。

1. Projects > View all projects から作成した Project を開き、Manage タブ > Metadata enrichment を開きます

2. 右側の Categories で Edit をクリックし、Selectable categories に Retail Governance を追加します。Retail Governance 以外のカテゴリは削除します。

   ・Categories

   

3. Term and classification assignment の Term assignment methods to use で、以下の 2 つだけにチェックを入れます（他は外します）。

   

サンプル CSV を追加する

1. 左ナビの Data and Metrics を開きます
2. 右上のプロジェクト選択ドロップダウンで、作成した Retail Governance Validation を選択します
3. Data sources タブを開きます（Uploaded files の一覧が表示されます）
4. 右側の Upload data files パネルにある Drop data files here or browse for files to upload に、customer_master.csv をドラッグ＆ドロップするか、クリックしてファイルを選択します（対応形式は .xls, .xlsx, .csv, .tsv）
5. アップロードが完了すると、Uploaded files の一覧に customer_master.csv が表示されます
   

7. enrichment 結果を確認する

サンプル CSV を追加すると初期の metadata enrichment が実行され、想定どおりの Data class・Business term・Classification が付与されます。enrichment の Columns を開き、各列の結果を確認します。

Columns を開く手順

1. 左ナビの Data and Metrics を開き、Data sources タブで customer_master.csv の行を表示します

2. Status が Ready になっていることを確認します（enrichment が完了した状態です）

3. 行の右端の三点メニュー（⋮）から Review enrichment をクリックします

   

4. enrichment の詳細画面が開いたら、Columns タブを開きます

5. 各列の Business terms / Data class / Classifications 列に、付与された artifact が表示されていることを確認します

   

まとめ

いかがだったでしょうか。本記事では、watsonx BI で検証用の Governance artifacts を一から作成し、サンプル CSV の metadata enrichment に Data class・Business term・Classification が反映されるまでの流れを通しで確認しました。

実際に手を動かしてみると、「Data class は付くのに Business term が付かない」といった想定外の挙動にも直面し、設定を一つずつ見直しながら手探りで検証を進めました。こうしたつまずきも、最小構成だったからこそ原因を切り分けやすかったように思います。

この記事が、watsonx BI のデータガバナンスを試す方の出発点になれば幸いです。

参考資料

• IBM Cloud Docs: Metadata enrichment
• IBM Cloud Docs: Data classes
• IBM Docs: Creating a business term
• IBM Docs: Import methods for governance artifacts
• IBM Docs: Importing governance artifacts by type with CSV files
• IBM Docs: CSV file format for importing governance artifacts