データレイク編第11章 / 全13章

コンテキストレイヤー（AIに業務の意味を伝える）とは

Context Layer ・セマンティックレイヤー・ MCP

AIが社内データを正しく使うための、意味とルールの層

SOURCEINGESTLAKEPROCESSWAREHOUSEBIAI

全体図での位置：WAREHOUSE（倉庫（整理済み））＋ BI（見える化）＋ AI（予測・AI）

優秀なアシスタントが新しく入ってきた場面を思い浮かべてください。資料室の鍵を渡すだけでは、仕事はうまくいきません。「売上」は税抜きか税込みか、どの表が正式な数字か、誰に何を見せてよいか。こうした社内の約束ごとを伝えて、はじめて正しく働けます。その手引きにあたるのが、コンテキストレイヤーです。

ポイント

context文脈（ラテン語 contexere：織り合わせる）layer層

データそのものではなく、「そのデータが何を意味し、どう使えばよいか」をまとめた層。

「AIに聞いたら、部署ごとに違う売上の数字が返ってきた」という問題の多くは、データではなく「意味」が共有されていないことが原因です。データ基盤の上に、用語の定義・正式なデータ・アクセスのルールをまとめた層を作ると、人もAIも同じ数字で話せるようになります。

うまれ：MCPは、2024年11月にAnthropic社が公開した、AIと外部のデータやツールをつなぐための公開仕様。

コンテキストレイヤー Context Layer

データの意味（定義・正式な出どころ）と使い方のルールをまとめ、AIが参照できるようにした層。

「売上は税抜か税込か」「どの表が正式な数字か」「誰に何を見せてよいか」といった社内の約束ごとを、AIにも伝えるための仕組みです。セマンティックレイヤー、ナレッジレイヤーなどとも呼ばれます。

覚えておく：定義 / 正式な出どころ / アクセスのルール

語源context（文脈。ラテン語 contexere「織り合わせる」から）+ layer（層）。

セマンティックレイヤー Semantic Layer

「売上」「粗利」などの定義を1か所で決めておき、どのツールでも同じ計算にする層。

語源semantic（意味の）。ギリシャ語 sēmantikos（意味を示す）から。layer は「層」。

メタデータ Metadata

「データについてのデータ」。項目名・型・更新日・担当者など。

語源meta（ギリシャ語で「〜を超えた・〜についての」）+ data。

ナレッジグラフ Knowledge Graph

人・商品・取引などのつながりを、点と線で表した知識のデータ。

「この顧客の担当者は誰か」「この部品を使う製品はどれか」といった関係を、AIがたどれるようになります。

語源knowledge（知識）+ graph（点と線の図）。

MCP Model Context Protocol

AIが、社内のデータやツールに決まった形でつながるための共通の決まり。

2024年にAnthropic社が公開した仕様で、各社のAIやツールが対応を進めています。

語源Model（AIのモデル）+ Context（文脈）+ Protocol（決まりごと）の頭文字。

AIエージェント AI Agent

目的を伝えると、必要な情報を調べたり、ツールを操作したりして、自分で手順を進めるAI。

社内データに触れる範囲が広いぶん、コンテキストレイヤーとアクセスのルールがより重要になります。

語源agent（代理人）。ラテン語 agere（行う）から。