データカタログで社内のデータを見つけやすくする

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AIの活用が部署をまたいで広がると、「必要なデータがどこにあるか分からない」「同じようなファイルが複数あり、どれが正しいか分からない」という声が増えてきます。この記事では、データカタログの考え方と、中小・中堅企業でも無理なく作って続けるための手順を整理します。

データカタログとは、何ですか？

データカタログは、社内にどんなデータがあり、それが何を表し、どこにあって、誰に聞けばよいかを、一覧で探せるようにした目録です。図書館の蔵書目録のように、データそのものではなく、データの説明を集めたものです。

この説明の情報を「メタデータ」と呼びます。デジタル庁の「メタデータ導入実践ガイドブック」は、メタデータを「データに関するデータ」と説明し、データに付けて整備され、データカタログで検索に使われるものとしています。対象の地域・期間や品質の情報などを含めることで、データをやり取りする場面で欠かせない情報になるとも述べています。

AIの活用と、どう関係しますか？

AIに社内のデータを使わせるときは、次のような点を人が判断する必要があります。

• そのデータは何を表しているか（項目の意味、単位、集計の基準）
• いつ時点のものか、どのくらいの頻度で更新されるか
• 個人情報や取引先の秘密を含むか、AIに読ませてよいか
• 誰が中身に責任を持っているか

カタログにこれらがまとまっていると、データを探す時間が減るだけでなく、使ってよいデータかどうかの確認も早くなります。AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の「データ品質マネジメントガイドブック」も、データが誤っているとAIで正しい結果を得にくくなるとして、データの品質を信頼できるAIの土台に位置づけています。カタログは、その品質を確かめるための入口にもなります。

カタログには、どんな項目を載せればよいですか？

項目の参考になるのが、データカタログの国際的な語彙であるW3Cの「DCAT」です。DCATは2024年8月にバージョン3が勧告となり、データカタログどうしをつなぎやすくすることを目的にしています。データの集まり（データセット）を記述する項目として、名称、説明、発行者、キーワード、テーマ（分類）、問い合わせ先、更新日、ライセンスなどが定められています。デジタル庁のガイドブックも、DCATをもとにメタデータの項目を整理しています。

社内向けのカタログでは、これを参考に、次のように絞ると始めやすくなります。

機密の区分は、社内のデータ分類ルールに合わせます（「社内データの分類ルールの作り方」参照）。データが別のデータから作られている場合は、元のデータを書いておくと、数字が合わないときに原因をたどりやすくなります。この「どこから来たか」の情報はデータリネージと呼ばれます。

どう作り始めればよいですか？

データカタログは、大きく作ろうとすると途中で止まりやすい取り組みです。次の順番で、小さく作って広げる進め方をおすすめします。

① 対象を絞ります。 全社のデータを一度に載せず、AIや分析で使う予定のある業務（たとえば受注と在庫）から始めます。

② 棚卸しの結果を使います。 社内データの棚卸しで作った一覧があれば、それを元にします（「社内データの棚卸しの進め方」参照）。

③ 項目を決めます。 上の表から、最初は5〜8項目程度に絞ります。足りなければ後から足します。

④ 責任者に説明を書いてもらいます。 説明や項目の意味は、そのデータを日々使う業務部門が詳しいため、データの責任者（データオーナー）に書いてもらい、まとめ役が表記をそろえます。

⑤ 置き場所を決めて公開します。 最初は表計算ソフトや社内の共有ページでも十分です。利用者が検索できる場所に置き、入口を社内に知らせます。

⑥ 使ってもらい、直します。 「探しても見つからなかった言葉」や「分かりにくかった説明」を集めて、キーワードや説明を直します。

作った後、古くしないためには？

カタログは、手を入れないと、実際のデータと少しずつずれていきます。続けるための工夫を整理します。

• 更新の担当と時期を決めます。 データの中身の責任者と、カタログの表記をそろえる担当（データスチュワード）を分け、四半期ごとなど見直しの時期を決めます。
• 新しいデータを作る手順に組み込みます。 新しいシステムや表を作るときに、カタログへの登録を手順の一つにします。デジタル庁のガイドブックは、メタデータを納品物の一部として受け取る仕組みにする工夫を挙げています。外部に開発を頼む場合は、仕様書に入れておくと手間が減ります。
• 使われていないデータを外します。 廃止したデータは「廃止」と明記するか、一覧から外します。古い情報が残ると、カタログ全体が信用されなくなります。
• 効果を伝えます。 デジタル庁のガイドブックは、メタデータを付けると、過去の情報を探しやすくなる、人事異動の引き継ぎが楽になる、問い合わせに早く答えられる、といった効果を挙げています。こうした効果を社内で共有すると、協力を得やすくなります。

専用の仕組みは、いつ検討すればよいですか？

データの数が数十件程度で、利用者も限られているうちは、表計算ソフトや共有ページで十分なことが多いと考えられます。次のような状態になってきたら、専用の仕組み（データカタログの製品や、データ基盤に付いている目録の機能）を検討する目安になります。

• データの数が増え、一覧から探すのに時間がかかる
• データベースの項目の情報を自動で取り込みたい
• 部署ごとに見せてよい範囲を分けたい
• データがどこから作られたか（データリネージ）を自動でたどりたい

製品を比べるときは、いま使っているデータの置き場所とつながるか、権限の設定がどこまでできるか、入力の手間がどのくらい減るかを確かめます。製品を入れても、説明を書く人と更新の時期が決まっていなければ、カタログは古くなります。仕組みより先に、担当と手順を決めておくことが大切です。

チェックリスト

• カタログに載せる対象（業務・データ）を絞って決めている
• 載せる項目を5〜8項目程度に決め、表記のそろえ方を決めている
• データごとに中身の責任者（データオーナー）が決まっている
• 機密の区分と、AIへの入力など利用の条件を書いている
• 置き場所と更新の頻度・最終更新日を書いている
• 利用者が検索できる場所に公開し、入口を社内に知らせている
• 見直しの担当と時期を決めている
• 新しいデータを作るときに、カタログへの登録を手順に入れている
• 廃止したデータの扱いを決めている