データキュレーションとは、膨大なデータを整理し、誰でも使いやすく、わかりやすい状態に整える作業のことを指します。

一方、メタデータとは「データに関する情報」や「データの説明」を意味し、データそのものを理解するための手がかりとなります。

そして、メタデータキュレーションとは、こうしたメタデータを体系的に整理・生成・管理し、データの内容をより深く理解しやすくするとともに、必要な情報をすばやく探し出せるようにし、さらに効果的に活用できる状態に整える取り組みです。

メタデータを整理することで、データが理解しやすく、探しやすく、管理しやすいものになります。

またAIによる処理の自動化の精度を上げるという点においても重要な役割を果たします。

Data Insights（データ分析情報）機能には以下があります。

• テーブル・カラムの説明文自動生成

• データパターンや品質の分析

• SQLクエリの自動提案

データ分析情報機能については下記の記事でGemini in BigQueryとあわせて、分かりやすく紹介されています。

【Gemini in BigQuery】一通り試してみた

本記事では、上記の機能の中でも『テーブル・カラムの説明文を自動生成』機能をご紹介します。

(1)

今回はBigQueryの下記の一般公開データセットを利用します。

• データセット：thelook_ecommerce
• テーブル：inventory_items

まず、Google Cloud コンソールでBigQuery　Studioを開き、分析対象のテーブルを選択します。

次に、[分析情報]タブを選択すると、以下のような画面が表示されます。

ここで「Generate Insights for free」を選択します。

(2)

生成された結果を確認してみます。

テーブルの説明として下記が生成されました。

『このテーブルは、在庫にある商品の詳細を保存します。商品情報、価格、そして商品の作成日と販売日に関連するタイムスタンプを追跡します。このテーブルは、在庫レベルと販売実績の分析に役立ちます。また、異なる部門やカテゴリーにまたがる商品属性のレポート作成もサポートします。』

テーブルの役割が明確に記載されています。またカラムやデータの内容、具体的な利用シーン（このテーブルを利用して何ができるか）なども丁寧に記載されていますね。

カラムの説明の方も、idに対してはそれぞれ一意の識別子と判断し、他の項目でもカラム名と違和感ない内容が生成されています。

カラムの説明文生成は、カラム名を適切にしておくことが重要そうです。

上記のようなテーブル説明、カラム説明の内容を詳細に記載することで、データアナリストだけでなく、生成AIが自動でテーブルを結合する際に、どのテーブルを、どのカラムを利用して結合するべきなのかについて適切な判断ができるようになります。

(3)

生成した結果を保存すると、テーブルの[スキーマ]タブで、テーブルの説明とカラムの説明文が確認できるようになります。

Data Insights（データ分析情報）機能は非常に便利だと感じました。

画面上の操作はシンプルで、想像以上に丁寧なテーブル説明やカラム説明が自動生成されます。

もちろん、人間による微調整やレビューは依然として必要ですが、その分業務効率は大幅に向上すると考えられます。

なお、メタデータ自動生成機能は現在無料で利用可能です。ぜひ、お手元のデータに対して一度試してみてはいかがでしょうか。