「DWHを作った。データも集めた。なのに誰も使わない……」
多くの企業でデータ活用が進まない最大の理由は、実は技術的な問題ではありません。そこには、システム部門と利用者の間にある根深い「認識のズレ」があります。
システム部門： 「欲しいデータがあれば要件を出してほしい。そうすれば集める」
利用者： 「そもそも会社にどんなデータがあるのか知らないから、要件なんて出せない」
結果として、システム部門は「旧システムの帳票を再現するため」のデータだけを集め、利用者が本当に欲しいデータは放置される。この「相互理解のデッドロック」こそが、データ活用の真のボトルネックです。
この問題を解決するのが、データカタログ「Mashu」です。
Mashuは単なる「テーブル一覧」ではありません。システム部門が管理しているデータの「意味」を可視化し、利用者に公開する「情報の共有基盤」です。
カタログによって「会社にどんなデータがあるか」を誰もが俯瞰できるようになれば、利用者は初めて具体的な活用イメージを持つことができ、システム部門へ精度の高いリクエストを送れるようになります。データカタログは、バラバラだった両者を繋ぐ「共通言語」なのです。
さらに、最新のAI技術（MCP：Model Context Protocol）が、この活用を加速させます。
例えば、経営層から「〇〇店の今月の売れ筋商品は？」というアドホック（突発的）な質問が飛んできたとします。これまでは、担当者が数日かけてデータを抽出し、集計して報告していました。
MashuのMCPサーバーを介したAIエージェントなら、こう変わります。
文脈の理解： AIがデータカタログの内容を理解し、「売上データはここ」「店舗マスターはここ」と瞬時に特定します。
高精度な回答： 単純な「Text-to-SQL（自然言語からSQL生成）」は不安定なことが多く、実務では敬遠されがちでした。しかし、Mashuが提供するカタログ情報をベースにすることで、AIは「意味を理解した正確なSQL」を生成できます。
実行まで自動化： VeletaのMCPサーバーが設定されていれば、AIはAPI経由で実データにアクセスし、その場で集計結果を回答します。
これは、非エンジニアのためだけのツールではありません。
データエンジニアやデータサイエンティストの方々にとっても、Mashuは強力な相棒になります。
調査工数の削減： 「このカラムの定義は？」「このテーブルの由来は？」といった調査に費やしていた時間を、本来の分析や開発業務に充てることができます。
仕様の明確化： AIによるSQL生成を補助として使うことで、複雑なクエリのプロトタイプ作成が数分で完了します。
「自社の複雑なデータを、本当にAIが理解できるのか？」
そう思われる方にこそ、私たちが用意した「SakilaDB（サンプルDB）入りDockerキット」を試していただきたいです。
外部にデータを出すことなく、閉じた環境の中で、AIがデータカタログを読み込み、あなたの質問に回答する。その驚きの体験を、まずは30テーブルの無料枠から始めてください。
「要件が出ない」と「データが見えない」のループを、今すぐ断ち切りませんか？
貴社の30テーブル分を、システム部門と利用者が対話するための「共通言語」に変えるお手伝いをします。
導入の進め方や、社内調整のヒントもこの30分でご相談いただけます。