データから対話へ: 高パフォーマンスの Genie スペースを構築するためのベスト プラクティス ガイド

ほとんどの組織において、誰もがデータについて平易な言葉で質問し、即座に正確な回答を得られるべきだという期待が高まっています。大規模言語モデルは、この目的のためだけに設計されているわけではありません。社内略語、カスタムメトリクス、あるいはビジネスエンティティ間の関連性を理解することはできません。そうしたコンテキストがなければ、単純な質問でも誤解を招く結果が生じる可能性があります。

セルフサービスのアナリティクスベストプラクティスを導入することで、組織のデータクエリー方法は変革されます。Databricks AI/BI Genieは、Databricks Platform上で言語モデルをガバナンスの効いたデータおよび明示的な設定と組み合わせることで、このギャップを埋めます。Genie Spaceは、自然言語による質問が正しいクエリーに解決されるように、組織のロジック、語彙、ルールをエンコードする場所です。

信頼性の高いGenie Spaceを構築するには、単にAIをデータベースに向けるだけでは不十分です。データモデリング、メタデータ、継続的な検証にわたる周到な準備が必要です。このガイドでは、その作業をスケーラブルに行うための実践的なアプローチを段階的に解説します。

ステップ1: 強固なデータ基盤を構築する

Genie Spaceの品質は、基盤となるデータの品質に大きく左右されます。データがすでにキュレーションされ、一貫性がある場合、Genieのジョブはよりシンプルに、より速く、より正確になります。目標は、人間のアナリストが追加のクリーンアップなしで信頼できる、キュレーションされたデータを利用可能にすることです。

• 非正規化と事前結合: 意味がある場合は、データモデルの非正規化から始めます。テーブルを事前結合することで、生成されるクエリーが簡素化され、誤った結合や集計が行われるリスクが減少します。
• 共通フィールドの事前計算: 会計期間や標準化されたステータスフラグなど、よく使用されるフィールドは、値の導出方法にあいまいさが生じないように、事前に計算しておく必要があります。
• 無関係なデータのフィルタリング: 特定の行や列をクエリー対象とすべきでない場合は、データエンジニアリングのプロセスで削除してください。不適切なモデリングの選択を補うために、指示やプロンプトに依存しないでください。ルールが普遍的に適用される場合は、データ自体にそのルールを適用してください。

メトリクスビューは、チーム間で一貫した定義を徹底する上で重要な役割を果たします。収益やアクティブユーザーの計算など、共有のビジネスロジックを一元的に定義できます。Genie はこれらの定義を自動的に継承するため、すべてのクエリーで承認済みの同じロジックが使用されることが保証されます。これにより曖昧さがなくなり、信頼できる唯一のソース（single source of truth）が確保されます。

ステップ2: ベンチマークで期待値を定義する

メタデータまたはSQL例を設定する前に、成功がどのようなものかを定義する必要があります。Genie Spaceは、質問に答えるだけでなく、正確に、一貫して、期待される形式で回答する必要があります。ベンチマークはこれを測定可能にします。

• 主要な質問の棚卸し: 対象分野の専門家と協力して、代表的な質問のサンプルを収集します。これらには、シンプルな検索とより複雑な分析クエリの両方を含める必要があります。各質問について、成功基準として機能する「正解」の回答を定義します。これにより、Genieが数値を正しく計算するだけでなく、書式設定の標準も暗黙的に遵守していることを確認できます。たとえば、販売者別の承認済み収益の合計を確認する場合、ベンチマークでは、合計額が正確であるだけでなく、結果が正しくグループ化されていることも保証する必要があります。
• 目的の出力を指定する: 各質問について、期待される出力を定義します。回答は特定の形式である必要がありますか？値は特定の方法で集計する必要がありますか？目的の形式を指定することで、クエリーが公正に評価され、Genieが組織のプレゼンテーション標準を学習することが保証されます。
• 初期スコアの確立: 早い段階でベンチマークを実行し、失敗を想定しましょう。初期段階での失敗は、Genieにコンテキストが不足している箇所を正確に示してくれるため、有用です。メタデータとロジックを改良するにあたり、データや構成に変更が生じた場合は、これらのベンチマークを再実行して改善を追跡し、リグレッションを検出するようにしてください。

ベンチマークツールを活用することで、一般的なクエリーのセットを自動化されたプロセスを通じて再実行できます。これにより、あらゆる段階でGenie Spaceの状態を評価するための一貫性のある再現可能なシステムが提供され、進捗を測定し、リグレッションを迅速に特定できます。

ステップ 3: Genie に組織のロジックを教える

堅固なデータ基盤を基に、組織固有のコンテキストとルールをGenieに教える必要があります。これには、メタデータのエンリッチ化、関係の定義、SQLパターンの定型化という3つの異なる構成レイヤーが含まれます。

1. メタデータと語彙の強化 GenieはUnity Catalogから基本的なスキーマ情報を取得しますが、「人間」のコンテキストを追加する必要があります。
   • テーブルの説明: これらを"ミッション ステートメント"として扱います。テーブルに含まれるデータと、それで解決できる具体的なビジネス上の質問について簡潔に説明してください。
   • 列の説明: あいまいなフィールドを明確にします。created_at や status のような列名があいまいな場合は、それが何を表すかを正確に指定する説明を追加してください（例:「注文が行われたときのタイムスタンプ（UTC）」）。
   • 類義語: ビジネス用語と技術的な列名を結びつけます。類義語を使用して、頭字語（例:「ARR」）や社内用語を関連する列に直接マッピングします。
     
     
   • 値の辞書: Genieに実際のデータを参照させます。カテゴリ列に対して値の例または値の辞書を有効にすると、Genieは命名規則を推測することなく、完全一致を実行できます (例: 「Australia」を「AUS」にマッピングする)。
     
     
2. リレーションシップの定義 GenieはUnity Catalogで定義された主キーと外部キーを尊重しますが、不足しているリンクはJoinsタブで手動で設定する必要があります。
   • カーディナリティの定義: 関係が1対1、1対多、多対多のいずれであるかを明示することが極めて重要です。これにより、Genieが行数を急増させたり、誤ってメトリクスを二重にカウントしたりするクエリーを生成するのを防ぎます。
     
     
3. SQL でロジックを体系化 メタデータが Genie にデータが何であるかを教えるのに対し、提供された SQL はデータのクエリーをどのように行うかを教えます。
   • クエリー例: 最も一般的または複雑な質問には、"お手本"となるクエリーを追加します。ここでは、メタデータだけでは説明できない複雑なロジック (高度な計算、特定のフィルター、再利用される複数ステップの集計など) を処理する方法を示します。また、パラメーターを組み込み、Genie が可変入力を動的に処理する方法を学習できるようにします。使用ガイドラインにより、特定のクエリーを いつ 適用するかを Genie に明示的に指示できます。これにより、類似したメトリクスの曖昧さが解消され、Genie が適切なシナリオに適したテンプレートを選択できるようになります。ロジックだけでなく、Genie はクエリー例をスタイルテンプレートとして扱い、ユーザーの好みの書式設定やコーディング規約を学習します。
   • SQL式: フィルタ、ディメンション、またはメジャー専用の再利用可能なスニペットを定義します。これらは、クエリー用のモジュール式の構成要素として機能します。重要なのは、いつそれらを使用するかの指示を与えることです（例: "ユーザーが「有効なアカウント」を要求したときはいつでもこのフィルターを適用する"）。これにより、Genie は推測に頼るのではなく、ツールを正しく使用できるようになります。
     
     
   • 信頼できる関数（UDF）： 基になる数式にバリエーションがなく（例：標準化された税計算）、そのまま再利用する必要があるロジックには、ユーザー定義関数を使用します。これらは、Genie が単純に必要なパラメータを渡すだけの厳格な関数です。ロジックがロックダウンされているため、Genieがこれらの関数を実行すると、結果に「Trusted」バッジが表示され、ユーザーはその回答に信頼を置けることが示されます。
     
     

ステップ4: 一般的な指示を適用する

一般的な指示は、大まかなコンテキストを提供しますが、その使用は控えめにすべきです。一般的な指示はメタデータや SQL の例ほど正確ではなく、他の場所での設定の欠落を補うために使用すべきではありません。

一般的な指示を追加する前に、テーブルの説明、フィールドのメタデータ、結合、値の例、またはクエリの例によって問題を解決できるかどうかを確認してください。特定のツールがどれも適用されない場合にのみ、一般的な指示を使用してください。

効果的な指示は、ビジネスナラティブを平易な言葉で説明します。それらは、特定のSQLの動作を指示することなく、主要なエンティティ、ライフサイクル、リレーションシップを説明します。テーブルの選択を強制したり、フィルターをハードコーディングしたり、出力フォーマットを指定したりする指示は避けてください。

以下のデシジョンマトリックスを使用して、一般的な問題を診断します。一般的な指示を追加する前に、主要な設定ツールを使用してギャップが解消されていることを確認してください。

このセクションでは、Genieに広範かつ概念的な言葉で話しかけることができます。

優れた一般指示は、一貫した説明を提供します

最も効果的な一般的な指示は、組織全体のコンテキストについて、人間が判読できる高レベルの記述を提供するものです。Genie Spaceのエグゼクティブ サマリーやミッション ブリーフを作成するものだとお考えください。ここでは、データの目的を説明し、主要なエンティティを定義して、それらが相互にどのように関連しているかをわかりやすい言葉で記述します。

このコンテキストは、特定のSQLコマンドを指示することなく、Genieを正しい行動パターンに導く必要があります。それは、より具体的なツールがすべて使用された後に残る概念的なギャップを埋めます。

キャッシュバックとトランザクションのデータセットの準備段階を設定する、高度な指示の比較例を次に示します。

不適切な一般的な指示

効果のない指示は、より専門的なツールのジョブを果たそうとします。それらは多くの場合、硬直的すぎて、Genie にクエリーの記述方法を正確に指示するため、Genie を混乱させたり、他の設定領域から学習したコンテキストと矛盾したりする可能性があります。次のような指示は避けてください：

• 使用するテーブルまたは列を指定します。これはテーブル/フィールドの説明とシノニムのジョブです。
  • 「ユーザーが売上について質問した場合は、transactionsテーブルとrevenue列を使用する」のではなく:
  • 実行すること: transactionsテーブルの説明に売上分析に使用される旨が記載されていること、およびrevenue列に関連する同義語が含まれていることを確認してください。
• 返す書式設定、エイリアス、またはフィールドを指定します。これはSQLクエリの例のジョブです。
  • 「収益を表示する際は、列名を『Total Revenue』に変更し、通貨として書式設定する」の代わりに、
  • 実行内容: 収益の出力を正しく計算し、書式設定するクエリーの例を提示してください。
• 特定の値をハードコーディングする。このロジックは、データレイヤーまたは特定のクエリー例に属します。
  • 「国が'AUS'のトランザクションを常にフィルタリングする」とするのではなく:
  • 推奨: 適切な場所でこれを処理してください。これが普遍的なルールである場合は、ゴールドレイヤーデータでフィルタリングしてください。これが一般的なリクエストである場合は、オーストラリアのトランザクションをフィルタリングする方法を示すサンプルクエリーを追加してください。

ステップ5: 継続的なフィードバックを通じて品質を維持する

Genie Spaceのローンチはプロジェクトの終わりではありません。それは生きて進化するアナリティクスツールの始まりなのです。最も成功しているGenie Spaceは、サービス対象のユーザーと連携し、積極的に監視、保守、改善が行われているものです。この最後のステップによって、お使いのGenie Spaceは静的な構成から、組織の変化し続けるニーズに適応する動的な資産へと変わります。

分野の専門家をパートナーとして関与させる

Genie Space を改善するための最良の情報源は、エキスパートユーザーです。少人数のグループである SME (主題専門家) を推進役として指名し、直接アクセス権を与えます。回答を "良い" または "悪い" としてマークするなど、組み込みのフィードバック ツールを使用するように促してください。

これにより、強力で継続的なフィードバックループが構築されます。専門家 (SME) がGenieと連携して質問を調整し、正しい回答にたどり着くと、そのインタラクションは貴重な学習の機会となります。最終的に「良い」と判断されたクエリーと元の質問を取得し、お使いのExample Queriesに追加してください。実際の使用状況に基づいて改善を繰り返すこのプロセスは、時間をかけてお使いのSpaceの精度と関連性を向上させるための、唯一の最も効果的な方法です。

モニタリングTabを使用してユーザーの行動を理解する

モニタリングタブでは、ユーザーがデータとどのようにエンゲージしているかを直接確認できます。このダッシュボードを定期的に確認することで、ユーザーの行動に関する貴重な知見が得られ、改善点を特定するのに役立ちます。確認事項:

• よくある質問: 最も頻繁なクエリーは何ですか？これにより、ユーザーが最も価値を置いているものを理解できます。
• 課題となっている点: Genieが一貫して不正確または一貫性のないクエリーを生成するトピックはありますか？
• 想定外の使用: 予期していなかった質問がされていますか？

このデータは、新しいメタデータの追加、結合の改良、より的を絞ったクエリー例の作成、またはユーザーのニーズをよりよくサポートするための一般指示の調整など、どこに注力すべきかについて、明確で証拠に基づいた指針を提供します。

ベンチマークスイートで変更を検証する

改良を加え、データが進化するにつれて、ベンチマークスイートは品質保証とリグレッションテストのための主要なツールとなります。Genie Space への重要な変更（新しいデータソースの追加など）があった場合は、直ちにベンチマークを実行する必要があります。

これは、変更がプラスの影響を与えたかマイナスの影響を与えたかを確認するための、最も速く、最も信頼性の高い方法です。パフォーマンスの低下が見られる場合、ベンチマークの結果からどのクエリーがリグレッションしたかが正確にわかり、新たな曖昧さのソースを特定して迅速に解決することができます。この規律あるアプローチにより、Genieスペースが成長しても、その品質と信頼性が一貫して高いままであることが保証されます。

設定からコラボレーションへ

高性能な Genie Space の構築は、一度きりの設定で終わるものではなく、継続的な改良の製品です。データ資産全体を一度にマッピングしようとしないでください。代わりに、特定の販売ダッシュボードや運用レポートなど、価値の高い単一のユースケースを選択し、この方法論を適用してください。

まず、データのクリーンなスライスをエンジニアリングすることから始め、次にすぐに「ゴールデン」ベンチマークの質問を確立します。その最初のベンチマークでの失敗を利用して、メタデータとSQLロジックの構成の指針とします。この反復ループ (テスト、構成、検証) に集中することで、ユーザーが信頼するシステムを構築できます。この規律あるアプローチは、即時のセルフサービス機能を提供します。

ワークスペースでGenieを始めるには
https://docs.databricks.com/aws/ja/genie/set-up
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/genie/set-up
https://docs.databricks.com/gcp/ja/genie/set-up

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