よくある課題:「データはあるのに使えない」 ERP、CRM、SFA などの基幹システムは、それぞれ特定の業務プロセスに最適化されたデータ構造を持っています。DWH やデータレイクでデータを集約しても、SAP の KNA1 テーブルにある「顧客」と Salesforce の Account オブジェクトの「顧客」が同一の実体であることをシステムは自動的に判断できません。 この「意味の分断」が、データサイエンティストやアナリストのデータ準備に膨大な時間を費やさせる「データスワンプ(データの沼)」を生み出しています。 オントロジーは、この課題を根本から解決します。データの実体(Entity)とその関係性(Relationship)、ビジネスルールを機械可読な形式で定義した「意味の設計図」です。生成 AI がデータを正確に理解し推論する基盤としても、オントロジーの重要性が高まっています。 本記事で

