生成AIの台頭により、データからインサイトを引き出す機会がかつてないスピードで広がっている。しかし、一般化されたデータセットでトレーニングされたAIモデルはビジネスコンテキストを欠いており、企業独自の定義を理解できずに「ハルシネーション」を起こすリスクを抱えている。
このような課題を解消するためには、顧客、財務、マーケティングといった企業固有のデータを、汎用的なLLMとともにAIが参照できる仕組みを整える必要がある。このような企業固有のデータとAIをつなぐ役割を担うのが「セマンティックレイヤー」だ。個々のデータにビジネス上の意味付けを行い、LLMがユーザーの質問を正しく理解し、最適なSQLを生成できるよう支援することで、AIの回答精度と信頼性を劇的に向上させる。
本資料では、AIの回答精度と信頼性を高める上でセマンティックレイヤーが重要となる理由を解説する。併せて、データチームとビジネスチームの連携やセキュリティなど、エンタープライズが求める要件を満たすセマンティックレイヤー「LookML」の概要と、その実装がもたらすメリットについても紹介している。