AIでデータ抽出するならBEAM＊を取り入れよう

2. 会社固有の「ドメイン知識」をスキーマに埋め込める 優秀なデータアナリストは、社内のドメイン知識（暗黙知）を脳内に持っているため、複雑なデータも正しく扱えます。例えば、「このフラグが立っているときは集計対象外」といったサービス固有の仕様や、「データ転送遅延による特定時間の欠損」といったデータ基盤の癖です。これらをAIにプロンプトだけで教え込むのには限界があります。 ディメンショナル・モデリングを行うということは、これらの「地雷」を避けるためのロジックをスキーマ設計の中に押し込むことを意味します。正規化・クレンジング済みの状態にしておくことで、AIは暗黙値にぶつかることなく、シンプルなSQLを書くだけで正解に辿り着けるようになります。 とはいえ、ディメンショナル・モデリングされているデータだけでは不十分 しかし、完璧なスタースキーマがあっても、AIが期待通りのデータを抽出してくれるとは限