生成AI導入前のメタデータ整備チェックリスト #データガバナンス

はじめに

生成AIの導入でハマる原因の多くは、モデルやプロンプトではなくデータとメタデータの未整備です。

RAG、社内チャットボット、要約自動化、問い合わせ対応など、どのユースケースでも以下が曖昧だとAIは高確率で誤答します。

どこに
何が
どれくらい新しく
誰が責任を持ち
どう使っていいか

この記事では、導入前に最低限そろえるべきメタデータをチェックリスト形式でまとめます。
データ基盤、情シス、開発チーム、すべてに共通の内容です。

対象読者

社内向けRAGやAI検索をこれから作る人
生成AIのPoCが精度不安で止まっている人
データ基盤やDWHを管理している人

なぜメタデータが先なのか

生成AIの社内活用では、次の2つが致命傷になりがちです。

古い情報が混ざる
正しい情報に辿りつけない

この2つは、ほぼメタデータの不足で説明できます。

問題	原因
古い情報が混ざる	更新日が分からない、正本が分からない
正しい情報に辿りつけない	ドキュメントの所有者が不明、同じ名前の資料が乱立、アクセス権が曖昧

AIを賢くする前に、AIが迷わない状態を作るのが最短ルートです。

まず決めるべきスコープ

チェックリストに入る前に、導入チームで以下を固定します。

項目	例
対象領域	人事規程、プロダクト仕様、FAQ、営業資料
情報の新鮮さ要件	1週間以内、1か月以内、四半期更新
誤回答の許容度	低い領域から始める

メタデータ整備チェックリスト

A. データ資産インベントリ

最低限の棚卸しです。

ドキュメント/テーブル/データセットの一覧がある
主要な格納場所が把握されている
- 例：Drive, Confluence, Notion, Git, DWH, データレイク
優先度の高いユースケース領域から範囲が切られている
重複資産が可視化されている

目標: AIの対象が「無限」にならないこと

B. 所有者と責任の明確化

ここが曖昧だと最終的に運用が止まります。

各資産にOwnerが割り当てられている
代替Ownerも決められている
更新責任と更新頻度が明記されている
問い合わせ先が分かる

目標: AIの答えに問題があった時に、必ず人に辿りつけること

C. 正本の定義

RAGの精度は「正しい正本」を含められるかで決まります。

同一テーマの正本が1つに定義されている
旧版や草案の扱いが決められている
- 例：参照禁止、アーカイブ、検索優先度を下げる
正本に「正本ラベル」が付与されている

目標: AIが"最新版の一番信用できる資料"を最優先で拾える状態

D. 更新日時と鮮度

AIにとって最重要レベルです。

last_updated が取得できる
文書の有効期限 or 見直し期限が設定されている
古い資産を自動で検知できる
- 例：90日以上未更新
古い資料が検索や回答に混ざらないルールがある

目標: 「古いから間違えた」を防ぐ

E. 分類とタグ

検索、フィルタ、アクセス制御に影響します。

ドメイン分類がある
- 例：人事、法務、開発、営業
文書タイプ分類がある
- 例：規程、仕様、FAQ、議事録
重要度や信頼度のタグがある
- 例：official, draft, deprecated
多言語や対象地域のラベルがある

目標: AIが答えるべき領域を誤らない

F. 用語と定義の統一

社内AIで地味に重要な項目です。

重要用語の辞書がある
同義語、略語、旧名称の対応表がある
主要KPIや指標の定義が統一されている
用語辞書のOwnerがいる

目標: 「部署ごとに意味が違う言葉」をAIが混ぜない

G. 構造化メタデータ

RAGの精度と説明可能性が上がります。

タイトル、概要、章立てが正しく入っている
参照リンクや関連資料リンクが整備されている
文書が長すぎる場合の分割方針がある
表や画像の説明文が最小限ある

目標: AIが文書の"意味の塊"を正しく取り出せる

H. アクセス権とセキュリティ

生成AIは部署境界で一気に難易度が上がります。

文書/データのアクセス権が棚卸しされている
機密区分が明記されている
- 例：public, internal, confidential
AIに渡していい範囲のポリシーがある
個人情報や秘密情報のマスキング手段がある

目標: AIの事故を"技術"ではなく"仕組み"で防ぐ

I. 監査と変更履歴

後から影響するやつです。

変更履歴が追える
重要文書は改定理由が残る
参照回数や利用ログを取れる

目標: AI回答の根拠と、根拠の変化を追跡できる

最小メタデータセット

時間がない場合は、まずこれだけ揃えればPoCの成功率が上がります。

メタデータ	理由
Owner	問題発生時の責任者特定
正本フラグ	信頼できる情報源の識別
最終更新日	古い情報の除外
ドメイン分類	検索スコープの制限
機密区分	セキュリティ制御
旧版の扱いルール	誤回答の防止

導入時の実務ステップ

PoCから本番までの現実的な順番です。

よくある失敗

避けるべきアンチパターンです。

失敗パターン	なぜ問題か
全社を一気に対象にする	スコープが広すぎて何も完了しない
"検索できるからOK" で正本整理を飛ばす	古い版や重複が混在し、精度が不安定に
Ownerを定義しない	問題発生時に誰も責任を取れない
更新日が取れない資料を混ぜる	古い情報による誤回答が頻発
機密ラベルを後回しにする	セキュリティインシデントのリスク

まとめ

生成AI導入の成否は、かなりの割合で以下で決まります。

メタデータが、AIの前に、人間に優しい状態になっているか