こんにちは。今回は、Data Engineering Podcastの中でもとくに興味深かった回をご紹介します。

ゲストは、データガバナンスとメタデータ管理のプロフェッショナル、Select StarのCEO・Shinji Kimさん。テーマは「セマンティックレイヤーの現在地とAI時代の役割」について。

セマンティックレイヤーとは？——売上の“意味”を統一する仕組み

Shinjiさんが何度も強調していたのは、「セマンティックレイヤー（Semantic Layer）」の重要性です。

例えば、ある部署では「売上」とは税込の合計金額を指していて、別の部署では割引後の金額を指している…そんな食い違い、データ活用の現場ではよくある話ですよね。

そこでセマンティックレイヤーを使えば、「売上＝このテーブルのこのカラム、こういう条件付き」といった意味をコードやモデルで統一できます。AIに正確なSQLを生成させたいなら、この“意味の定義”こそが土台になるんだなと納得しました。

AIアナリスト時代に必須の“ガードレール”

最近話題の「AIアナリスト」。自然言語で「今月の解約率は？」と聞いたら、AIがSQLを書いて答えてくれるというやつです。

でも、Shinjiさん曰く、こうしたAIは**「セマンティックモデル」がちゃんとあるかどうかで精度が大きく変わる**とのこと。

なぜなら、AIが自動で選ぶテーブルやカラムには「微妙な間違い」が混ざりやすく、セマンティックレイヤーが“ガイド”になってくれることで、精度が80%→98%まで上がるという話も。これはすごく実践的な示唆でした。

面白かったのは、セマンティックレイヤーがまだYAMLファイルとして定義されることが多い、という話。でもそれだと管理が大変で、モデルが更新されなくなって使われなくなることも…。

将来的にはもっと動的に、システムとしてAIと連携してアップデートされていく方向へ進むべきという指摘も印象的でした。

AIを導入して「自然言語でデータ分析」がしたい人

チームごとにバラバラな指標定義にモヤモヤしている人

dbt, Looker, Snowflakeなどを使っているエンジニア・PM

セマンティックレイヤーの実装に悩んでいるBIチーム

用語	意味
セマンティックレイヤー	ビジネス用語（例：売上、アクティブユーザーなど）を明示的に定義した中間レイヤー。
メトリックレイヤー	KPIなど集計指標に特化したセマンティックモデル。
AIアナリスト	ChatGPTのように自然言語からSQLを生成してくれるAI。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）	AIが質問に答える際、関連する情報を検索・補完して答える手法。
YAML定義ファイル	セマンティックレイヤーを記述するフォーマット。
Snowflake Semantic View	セマンティックモデルをSQL Viewとして扱えるSnowflakeの新機能。
LookML / dbt semantic layer / Cube	各社が提供するセマンティックモデリングの実装方法。

21 May 2025
From Data Discovery to AI: The Evolution of Semantic Layers - E465