データを「見えざる資産」に変えよ！AI時代の企業価値を高める「メタデータマネジメント」とは ── Quollio Technologies松元氏

データへの疑問が起業の原動力

──大企業でのDX経験から、なぜメタデータに注目し、Quollioを創業するに至ったのでしょうか？

松元：当社は2021年、コロナが収束し始めた頃に創業しました。私は元々、KPMGグループの監査法人でDXを担当していました。具体的には、データマネジメントやデータサイエンス、AI、機械学習などを扱う部門にいたんです。

　当時、データ統合やデータ整備は進んでいたものの、大きな課題がありました。データ活用への期待と、実際の成果との間に大きなギャップがあったのです。データは使われているのに、その「供給速度が遅い」「品質が良くない」というボトルネックに直面しました。

　この課題を解決する鍵こそが「メタデータ」だと確信し、メタデータ管理に特化した会社を立ち上げる決意をしました。当時、日本にはこの領域の専門企業がありませんでした。DXを推進するには外部パートナーやベンダー製品が不可欠です。だからこそ、「日本でもスタートアップがこの領域に取り組むべきだ」という強い使命感がありました。

　特に我々は「データカタログ」という領域に特化しています。ビッグデータ分析から機械学習、そして現在の生成AIへと、データ活用の形が変わる中で、データカタログに求められる役割も進化しています。我々はその最新のモデルを提供するベンダーとして事業を展開しています。

ビジネスメタデータが暗黙知を形式知化する

──企業のデータ活用において、なぜメタデータが重要なのでしょうか？多くの企業が直面している「見えざる壁」とは何でしょうか？

松元：多くの企業が直面しているのは、データが様々なシステムに分散して存在していることです。基幹システムやCRMなど、企業内の多様なシステムにデータが点在し、特に大企業では事業部ごとにシステムが構築されているため、データモデルも分散しています。

　これをデータサイエンスやAIで活用しようとすると、例えば事業部をまたいだ分析や、カスタマージャーニー全体を分析するといったケースが出てきます。この時、元々のデータが作られた意図とは異なる使い方をすることになるので、データの整備が必要になります。

　ETLやデータウェアハウスでデータ自体は統合できるのですが、そのデータが「なぜ生まれて、どういう業務でどう使われているのか、どういう価値を出しているのか」といった「コンテキスト（文脈）」が分からないのです。異なる部門の人たちが作業するため、互いの業務に詳しくない人たちが協力せざるを得ず、理解が難しい状況が生まれます。

　こうした理由から「メタデータ」が非常に重要になります。従来のメタデータがスキーマ構造や統計情報などの技術的側面に焦点を当てていたのに対し、我々が対象にしているのは「ビジネスメタデータ」と呼ばれる領域です。これはデータの業務的な文脈や意味を管理するものです。

　技術的なメタデータであれば、データベースに接続して定義情報を取得すれば良いのですが、ビジネスメタデータは人の頭の中にある「暗黙知」なのです。「営業3部の野原課長が知っています」というような情報が、組織の成長を阻害するのです。この暗黙知をどう引き出して記録し、組織内でコミュニケーションするかが大きな課題です。