望月茉梨藻 [著]
2026年3月18日、東京はまだ開花宣言を待つ曇り空。けれど、日本記者クラブに集まった参加者の熱気は、一足先に満開でした。
データ横丁の人気分科会「メタデータ通り」も、ついに最終回。昨年7月のキックオフから全6回にわたって「考え方」「使い方」「進め方」「見つけ方」と積み上げてきた議論の、最後のピースとなるテーマは「続け方：メタデータの維持・保守・運用」です。
どんなに正しい定義を集めても、どんなに優れたカタログを作っても、使われなければ意味がない。現場が疲弊して更新が止まれば、そこに残るのは「ゴーストタウン」だけ―。今回のイベントは、そんな誰もが薄々感じていながら、目を逸らしがちだった「持続可能性」の問題に、真正面からぶつかっていく回です。
板谷さんのインプット：なぜカタログは「廃墟」になるのか
冒頭、世話人の板谷健司氏から提示されたのは、多くの企業が陥る「データカタログのゴーストタウン現象」の構造分析でした。
企業が一度はデータカタログを導入したものの、ユーザーに利用されなくなり、いつの間にか放置されている状態―。皆さんの組織にも、心当たりがあるのではないでしょうか？
板谷氏はこの「ゴーストタウン化」の原因を、4つに整理しました。
一つ目は、「検索・探索の難しさ」。
板谷氏はこれを「破傷風の電話相談」に例えます。腕にできた傷が化膿し腫れた患者は、自分が「破傷風」だとは知りません。だから病院に電話しても「破傷風の治療法を教えてください」とは聞けない。同じように、データを探す人は「正しいキーワード」を知らないからこそ探しているのに、カタログは正しいキーワードを入れないと何も返してくれない。この根本的な矛盾が、利用の最初のハードルになっています。
二つ目は、「信頼性と鮮度の問題」。
十年前に正しかった情報が今も正しいとは限りません。特にAIエージェントに判断を委ねる場面では、「いつ時点まで正しいと確認されたか」がわからないメタデータは、怖くて使えないのです。
三つ目は、「利用促進の不足」。
「自分の頭に入っているから要らない」と言い切るベテラン社員。その方が定年退職されたら、組織の知は一瞬で蒸発してしまいます。
四つ目は、「運用体制の不備」。
いつ誰がチェックするのか、ビジネスメタデータをどう管理していくのか。この仕組みが曖昧なまま走り出してしまうと、最初の熱量が冷めた瞬間に更新は止まります。
そしてこれらの課題を解決できなかった理由として、板谷氏はシステム部門・データ部門が抱える5つの壁を挙げました。
- システム部門やデタマネ部門では、ビジネスメタデータに何が必要かが
- 分からない。
- 自分の力だけでは、事業部門に協力依頼をする根回しが大変、困難。
- 事業部門に依頼しても、メリットが伝わらず、協力をしてくれない。
- 事業部門の協力は得られたが、必要十分なビジネス知見が出てこない。
- 当初は事業部門も協力してくれたが、継続した協力を得るのが難しい。
「続ける」ことの難しさは、単なる怠慢ではなく、構造的な問題だったのです。
グループ討議：現場が語る「続かない理由」のリアル
板谷氏のインプットを受け、参加者は2つのグループに分かれて討議に入りました。
テーマは大きく二つ。「なぜビジネス部門の協力が続かないのか（ボトルネックと解決策）」、そして「協力が得られたとして、何をどう保守・運用すべきか」です。
テーブルにはビールも用意され、「口が滑らかになると思われる方はぜひ」という安藤氏の粋な一言で議論がスタート。日本記者クラブの格式高い空間に、現場の本音が飛び交いました。
グループ1：「自覚なき知」と「終わったつもり」の壁
グループ1では、安藤氏をモデレーターに、ボトルネックの深掘りから議論が始まりました。
参加者から次々と挙がったのは、切実な「あるある」。
「メタデータって何？ それ、お金になるの？」という根本的な壁。ビジネス部門にとって、メタデータ整備は自分たちの成果に直結しない「余計な仕事」に映っています。インセンティブもメリットも見えなければ、忙しい現場が動いてくれるはずがありません。
さらに印象的だったのは、「暗黙知以前の問題」という指摘です。暗黙知とは「言葉にはなっているけれど言わないもの」。しかしそのさらに手前に、そもそも自分が何を知っているか自覚していない「無自覚の知」がある。「何を共有すればいいかわからない」のではなく、共有すべきものがあること自体に気づいていないのです。
もう一つ、「一度やったら終わり」という認識も大きな壁として浮かび上がりました。プロジェクトとしてメタデータ整備を「完了」した瞬間、それは自分のミッションから外れる。しかしメタデータは生き物であり、ビジネスルールや方針は年々変わっていくものです。保守し続けるという姿勢そのものが、組織に根づいていないという構造的な問題が見えてきました。
解決策としては、「ビジネス部門にとってのメリットを生成AIのデモなどで具体的に見せる」「部門トップからのトップダウンで工数を確保する」「ビジネス部門の課題を理解し、彼らの言葉で語る」といったアイデアが出されました。
特に議論が盛り上がったのは、ビジネス部門を「出す側」ではなく「使う側（オーナー兼ユーザー）」にするという発想です。ある参加者からは、自社で共通のデータプラットフォームを提供し、メタデータを入れれば簡単にデータ抽出ができる仕組みを作った事例が共有されました。便利に使いたければ、自分たちでメンテナンスし続ける必要がある。便利さとメンテナンスを表裏一体にする設計こそが、持続性の鍵となります。
グループ2：「仕組み・入れ物・コンテンツ・履歴」の四つの基準
板谷氏が参加したグループ2では、テーマ1のボトルネック分析に続き、テーマ2の「何をどう保守運用すべきか」について、具体的な議論に踏み込んでいきました。
まずボトルネックについては、グループ1と重なる点が多く、「明確なメリットがない」「時間を割いてくれない」「我々には関係ないと思われている」という声が中心でした。対策として、POC（概念実証）で定量的にメリットを示すこと、組織単位で巻き込んで影響力を可視化する提案も。
保守運用すべきメタデータの判断基準としては、4つの視点に整理されました。
「仕組みの基準」では、その会社のサービスや利益にどう関わっているか、お金に換算できるデータかどうかという観点。
「入れ物の基準」では、データベースにあるものは原則すべて対象とするという思い切った思想。
「コンテンツの基準」では、RAG（検索拡張生成）に直接食わせるデータ、業務フローのデータ、主要KPIのデータ、そしてその会社固有の文脈を持つビジネスメタデータ。
そして「履歴の基準」として、ログ系データや変更日付は、メタデータの中身がわからなくても「追跡可能性」を担保するために欠かせないという意見でまとまりました。
承認プロセスについても具体的な議論がなされました。ある参加者からは「承認に実質的な意味はない」という刺激的な一言が。メタデータはまず足すべきものを足し、それが有効だったかどうかは後から検証する。事前の「正しさ」よりも、事後の「活用度」で評価すべきだという考え方です。重複チェックや粒度の統一といった「品質管理」の側面はデータ部門が担うべきではあるものの、中身の正しさはビジネス部門、器の整合性はデータ部門、という役割分担の重要性について板谷氏からの補足もありました。
横断議論：「Need to Know」から「Need to Share」へ
両グループの発表後、会場全体での質疑応答では、機密情報の取り扱いという実践的な論点が飛び出しました。
あるBI担当者から「秘匿データの管理と活用のバランスをどう取るか」という問いが投げかけられると、参加者の一人が自衛隊と米軍の情報管理のパラダイムシフトを紹介しました。
かつては「Need to Know（NTK）」―知る必要がある人だけに情報を渡すホワイトリスト方式。しかし現在は「Need to Share（NTS）」―見せてはいけないものだけをブラックリスト化し、それ以外は原則共有するという考え方に転換しているというのです。
機密情報ありきでどうガードするかを考えるのではなく、何と何を誰に見せてはいけないのかを絞り込むところから始める。このパラダイムシフトは、メタデータの公開範囲に悩むすべての組織にとって、大きなヒントになるのではないでしょうか。
残論点「貯め方」：AIドリブンという逆転の発想
最後に、板谷氏から全6回を通じた残論点として「貯め方」についてのインプットが行われました。
メタデータの集め方は、3つのフェーズで進化してきたと板谷氏。
フェーズ1は「システム中心」の時代。テーブル定義やカラム定義、データ型といったテクニカルメタデータを、システム部門がシステムの統制や障害対応のために集めていた段階です。
フェーズ2は「人中心」の時代。セルフサービス分析やデータの民主化が進み、用語集やKPI定義、データオーナー、利用ルールといったビジネスメタデータが求められるようになった段階です。
そして現在、私たちが立っているのはフェーズ3、「AI中心」の時代です。AIエージェントが自律的に動くためには、判断ロジック、制約条件、例外パターン、暗黙ルール、意思決定の優先順位、部門間の解釈差異―人の頭にしかなかった知識のすべてを、形式知として引き出さなければなりません。
ここで板谷氏が提示したのは、「AIドリブン」という逆転の発想でした。これまでは「人が使うために集めたメタデータを、いかにAIにも使えるようにするか」と考えてきた。しかし今は、「AIが使えるレベルに整備すれば、自然と人にも使いやすくなる」という方向にシフトすべきだというのです。
AIは「阿吽の呼吸」が通じない。だからこそ、すべてを懇切丁寧に教えてあげなければならない。その結果として生まれるメタデータは、人間にとっても部門横断で使える、わかりやすいものになる。AIのために整備することが、結果として組織全体の知を底上げする。この話では、会場の空気がぐっと前のめりになったのを感じました。
板谷氏はさらに、Skillsの技術概念にも言及。メタデータ、ナレッジ、コンテキストを一つのパッケージとして生成AIに提供する仕組みが、今後標準化していく可能性に触れ、「何をSkillsに食わせるかという設計の方が、技術そのものよりもはるかに効果が大きい」と強調しました。
懇親会：美味しいご飯と日本酒と、尽きない議論とちょっとした実験
全6回の議論を締めくくる懇親会では、お弁当と日本酒が振る舞われ、和やかな空気のなかで参加者同士の交流が続きました。
安藤氏から本レポートについてご紹介いただいた場面では、板谷氏が「実はイベントレポート記事をLLMに食わせたら、こんなに綺麗な資料ができた。いかにデータやメタデータがちゃんと整備されていないと、ちゃんとしたものができないかの表れですね」と、まさに今日のテーマを体現するようなエピソードを披露。会場に笑いと納得が広がりました。
……レポート執筆者としてはすごいプレッシャーですが、せっかくのお言葉ですので、ご期待に応えてこれまでのイベントレポートを3種類のAIに読み込んでもらい、インフォグラフィック化してもらいました。
NotebookLM
Claude
Gemini
あえて不備内容の再出力は行わず、純粋な1回目生成のデータをご紹介してみました。
今までのメタデータの旅、どのAIの作った画像が一番皆さんに伝わりやすくなっているでしょうか？
必要な情報がまとめられ、示唆のある画像として生成されているでしょうか？
渡すデータとアウトプット精度の観点でご覧いただき、ぜひ感想をお寄せください。
まとめ：メタデータは「終わらせない約束」である
全6回にわたるメタデータ通りの旅を終えて、私が最も強く感じたのは、メタデータとは「完成させるもの」ではなく「続けるもの」だということです。
考え方を学び、使い方を知り、進め方を設計し、見つけ方を体得し、そして続け方を議論した。その末にたどり着いたのは、結局のところ「人が動き続ける仕組みをどう作るか」という、とても人間的な問いでした。
テンプレートを配っても動かない。トップダウンで号令をかけても心はついてこない。正論を並べても現場は忙しい。それでも、自分たちが便利になる仕組みの中にメタデータの更新が自然と組み込まれていれば、人は動く。問い合わせが来るのが嫌だからヘルプ情報を充実させる。AIに正しい答えを出してほしいから、自分たちの知識を言語化する。「やらされ感」ではなく「自分ごと」としてメタデータに向き合える設計こそが、ゴーストタウンに灯をともす処方箋なのだと、今日の議論は教えてくれました。
そしてもう一つ。AIドリブンでメタデータを整備するという逆転の発想は、「続ける理由」そのものを変えてくれます。AIのために整備することが、人のためにもなる。この循環が回り始めた組織は、もうゴーストタウンには戻らないでしょう。
全6回を振り返ると、どの回の議論も最後には「対話」と「文化」に帰着しました。テンプレートでは暗黙知は掘り出せない。シャドーイングのような泥臭い手法が必要だった。トップダウンの号令だけでは心はついてこない。「お客様にとっての正義」に立ち返って初めて組織が動いた。メタデータを「続ける」とは、結局のところ、組織の中で「知を分かち合う文化」を育て続けることそのものなのだと、この6回の旅は教えてくれたように思います。
「メタデータ通り」全6回のシリーズはいったんこれで幕を閉じます。しかし、メタデータとの付き合いに「最終回」はありません。皆さんの現場で、明日から始まる小さな一歩―ナレッジを一つ言語化すること、定義を一つ揃えること、カタログに一行書き足すこと―その積み重ねが、組織の「知」を生き続けさせるのだと信じています。
謝辞
本メタデータ通りの活動は、Quollio Technologiesの協賛に支えられています。「業界全体のメタデータ管理をより良くしたい」という同社の理念に共感し、私たちデータ横丁もその思いを分かち合いながら活動を続けています。―「データ横丁」主宰 臼井琴美
望月 茉梨藻（もちづき まりも）
1990年生まれ。国際基督教大学卒。ジェンダーと社会構造を学んだのち、HRTech事業会社ビズリーチやスマートドライブにて業務設計・Salesforce運用を担当。業務データの整備や活用基盤の構築を通じて、メタデータや制度設計への関心を深める。現在はフリーランスとして、データに基づく業務改善や意思決定支援を行うほかライターとしても活動中。BizOps協会理事。
X：https://x.com/MarimonsterFun
note：https://note.com/marimoyoga
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