1. はじめに

「このテーブルの『FLD001』って、結局何のデータ？」
システム更改のプロジェクトが動き出したとき、最初にぶつかる壁は、機能の開発ではなく「現行システムのブラックボックス化」です。

10年前の古い仕様書、退職した担当者しか知らない謎の命名規則、継ぎ足しでカオス化したDB……。これらを人間が一つずつ読み解き、Excelにまとめる作業。そんな「不毛な棚卸し」に、いつまで貴重な工数と予算を使い続けますか？

2. 2023年の「Mashu」リリース時の想いと、現在

私たちが2023年に「Mashu」をリリースしたとき、根底にあったのは「データの民主化」への情熱でした。「何がどこにあるかわからない」という絶望を、メタデータの自動収集で解決したい。その想いで、特に、海外製ツールでは対応が難しい日本独自のデータ基盤や、国産SaaSへの接続を愚直に強化してきました。日本の現場を知る私たちだからこそ、日本のエンジニアが本当に困っているポイントに手が届くと信じています。

しかし、メタデータを集めるだけでは足りないことも分かってきました。物理名から「それが何を意味するか（論理名）」を補完し、説明文を書く。この「最後の一押し」が、やはり人間に重くのしかかっていたのです。

3. AIは「未来」ではなく、「今、目の前の工数」を削るために

先日、AIに関するウェビナーを開催した際、多くの方から関心をいただきました。一方で、「AIエージェントやMCPはまだ先の話だ」と感じられた方もいらっしゃったかもしれません。

ですが、私たちが提供したいのは「いつか来る未来」だけではありません。「今、目の前にある数百のテーブルに、今日中に説明文をつける」という実利です。AIが100点満点の仕様書を完成させるわけではありません。ですが、人間がやれば数週間かかる『下書き』を、AIなら数分で、しかも80点の精度で終わらせてくれます。 あなたの仕事は、その下書きをサッと確認するだけになるのです。

最新のMashuでは、以下のことが可能になりました。

• AIによる論理名・説明文の自動生成： 物理名と構造から推測し、AIが日本語で「勘定科目の月次残高を管理するテーブル。期首残高、前月繰越残高、当月の借方・貸方金額、および次月繰越残高を記録し、会計帳簿の残高推移を追跡する。」といった解説を自動で書き込みます。
  
  
  【実演】AIが物理名から日本語の解説を自動生成する様子

• ハイブリッド検索： あるかどうかはわからないけど、「営業の部門別、担当者別の予算と実績の対比表」みたいな帳票を作るのに必要なテーブルといった曖昧なキーワードでも、AIが意味を解釈して目的のテーブルを探し出します。

これは、AIに仕事をさせるのではなく、AIに「仕様書を書かせる」という、最も現実的なAI活用です。これによって、仕様書作成の残業やスケジュール遅延がなくなります。

4. システム更改の「保険」としてのデータカタログ

システムを刷新してからデータカタログを入れるのは、家を建ててから設計図を作るようなものです。

• 移行前に： 既存DBをMashuに繋ぎ、AIに棚卸しをさせる。

• 移行中に： 新旧のデータ構造を比較し、マッピングを正確に行う。

• 移行後に： 属人化を排除し、「誰でもデータを探せる」状態を維持する。

これが、システム更改を成功させるための「最短ルート」であり、失敗を防ぐ「保険」になります。

5. おわりに：まずは「30テーブル」から始めませんか？

「うちのDBは特殊だから、AIでも無理だろう」

そう思われるかもしれません。だからこそ、私たちは「10ユーザー・30テーブルまで無料」という枠組みを用意しました。

まずは貴社の環境で、最も「中身がわからない」と感じている30テーブルをMashuに読み込ませてみてください。AIが生成する解説文を見たとき、データ管理の未来が「今」に変わるはずです。

いきなり自社のDBに繋ぐ必要はありません。まずは弊社の用意した『サンプルDB入りDockerキット』を使い、手元のPCだけでAIの精度を確かめることも可能です。

『自社のこの環境でも動くのか？』『Dockerキットを試してみたい』といった、最初の一歩を私たちが伴走してサポートします。以下のカレンダーから、ご都合の良い時間を30分だけお選びください。