GeminiでdbtのDescriptionを自動補完したら、2,000件以上のメタデータ整備が1分以内で完了した話 - LegalOn Technologies Engineering Blog

はじめに 株式会社LegalOn Technologiesでアナリティクスエンジニアをしている鈴木です。 データ活用の現場では、メタデータの品質が分析や開発の効率を大きく左右します。特に、データベースのカラム定義（description）は、データの意味や使い方を理解する上で重要な役割を果たしています。 今回は、Gemini（生成AI）を活用してBigQueryのテーブルdescriptionを半自動補完する取り組みについてご紹介します。この施策により、データの可視性・可読性が向上し、チーム全体のデータ活用効率が改善されました。 現在の環境 現在のデータウェアハウスを取り巻く環境は以下の構成となっています。 BigQuery上のデータマートを効率的にデータモデリングするツールとしてdbtを採用している dbtにより、dl（データレイク）・dwh（データウェアハウス）・dm（データマート）の

[misshiki]

“Geminiを活用してBigQueryのテーブルカラムのdescriptionを半自動補完する仕組みを構築し、データの可視性と保守性を向上させる”