Unity Catalog Pages：Genie Ontologyでビジネスナレッジを管理するガバナンスの効いたホーム

すべてのAIエージェントの性能は、グラウンディング（根拠付け）されるコンテキストの質に左右されます。エージェントに収益、アクティブ顧客、チャーン（解約）について質問する場合、回答の質は、エージェントがそれらの言葉が自社ビジネスにおいて何を意味するのかを理解しているかどうかに完全に依存します。

多くの組織では、そうした定義は一元管理されていません。Slackのスレッド、Confluenceのページ、スプレッドシート、そして一部の担当者の頭の中にある属人的な知識に散在しており、同じ用語が3つの異なるチームによって3つの異なる方法で定義されていることも珍しくありません。そのため、エージェントが曖昧な概念に直面したとき、LLMが得意とすること、つまり、間違っているときでも自信満々に推測してしまいます。このギャップこそが、企業が実際のビジネス上の質問をAIに信頼して任せる上での最大の障壁の1つとなっています。

これこそが、Genie Ontologyが解決するために構築された課題です。Genie Ontologyは、すべてのAIに対応するDatabricksのエンタープライズコンテキストレイヤーです。ダッシュボード、クエリ、テーブル、パイプライン、接続されたアプリからナレッジを抽出することで、ビジネスの仕組みを自動的に学習し、Genieや他のエージェントがどこを参照し、何を信頼すべきかを示す生きたグラフに整理します。

この自動的な理解だけでも、非常に広範な領域をカバーできます。しかし、一部の概念は重要すぎるため、推論だけに頼るわけにはいきません。「完了した旅行」や「アクティブ顧客」の定義を正確に一致させる必要がある場合、社内の専門家が一度定義し、すべての従業員とすべてのエージェントが信頼できる場所に置いておきたいはずです。 Unity Catalog Pagesは、まさにこのギャップを埋めるものです。人間がキュレーションするGenie OntologyのレイヤーであるUnity Catalogセマンティクスの最新機能として、Pagesはガバナンスの効いたホームを提供します。データスチュワードは、Genie Code of Conductの力を借りて概念の信頼できる定義を定めることができ、Genieはその定義を信頼できる唯一の情報源として扱います。

Unity Catalog PagesがGenie Ontologyをどのように強化するか

Genie Ontologyは、2種類のコンテキストを統合します。自動的に学習するすべての情報に加えて、チームがUnity Catalogセマンティクスで明示的にモデル化した定義を活用します。モデル化された各要素は、それぞれ異なる役割を果たします。

• メトリックビューは、管理された測定基準やKPIを再利用可能な計算として定義するため、「四半期ごとの予約数」のような数値は常に合意された単一の方法で計算されます。
• ドメインとサブドメインは、データとナレッジをビジネス領域ごとにスコープ化するため、エージェントはカタログ全体を検索することなく、そのビジネス領域の高品質なアセットに直接アクセスできます。
• 認定と非推奨は、どのアセットが信頼でき、どのアセットが廃止予定であるかを示すため、エージェントはどのアセットを信頼すべきかを判断できます。
• Pagesは、ビジネス概念の意味（それらの数値やアセットの背景にある用語、エンティティ、頭字語など）を捉えます。

これらは相互に補完し合うものであり、代替可能なものではありません。メトリックビューはエージェントに 計算方法を伝え、Pagesは 概念の意味を伝え、ドメインは 探すべき場所を伝え、認定は 何を信頼すべきかを伝えます。Genieが独自に学習するナレッジと組み合わせることで、これらはガバナンスの効いた単一のビジネス像を形成します。

これにより、Genie Oneへの質問が組織で明示的に定義された概念に関連する場合、Genieは推論だけに頼るのではなく、対応するPageを取得し、その定義を使用してリクエストの解釈に役立てることができます。例えば、営業組織が「アクティブ顧客」の条件と、そのエンティティをどのテーブルから派生させるべきかを文書化している場合、アナリストが大規模なセールスキャンペーン中に30日間の顧客トレンドの分析を求めた際、Genie Oneはその正確な定義を使用できます。これにより、推測に頼ることなく正確な結果を提供できます。

体験を統合するために、回答のグラウンディングに使用されたUnity Catalog Pagesは、 クリック可能なソースとして引用されます。これにより、ユーザーは定義を確認し、所有者が誰であるかを把握し、なぜそのコンテキストが使用されたのかを理解できます。これにより、グラウンディングはAIの隠れた判断から、ユーザーが結果に基づいて行動を起こす前にレビューできる、検証可能な思考プロセスへと変わります。

すべてのナレッジを対象とする、信頼できる唯一の情報源 

各Pageは、構造化されたフィールド（所有者、類義語、説明）と、リンク、画像、テーブル、およびその概念が依存するUnity Catalogやワークスペースオブジェクトへのインライン参照を保持できるリッチな本文を組み合わせたものです。Pagesは Discoverに存在し、データ資産の構築に使用できるものと同じドメインおよびサブドメインの下に整理されます。これにより、ビジネスコンテキストは別のツールではなく、それが説明する物理的なアセットのすぐ隣に配置されます。

また、概念をUnity Catalogのアセット、ダッシュボード、さらには他のPagesを含むデータエコシステムの他の部分と結び付ける関係性を体系化することもできます。 関連アセット（Related Assets）セクションでは、定義を裏付けたり説明したりする特定のワークスペースオブジェクトやUnity Catalogオブジェクトをカタログ化できます。 ソース（Sources）フィールドでは、Pageの派生元となった信頼できるリンクや内部オブジェクトを引用できるため、すべての定義を検証可能な根拠に基づかせることができます。

Genie Codeを使用してUnity Catalog Pagesを大規模に迅速に立ち上げる

Pagesを手動で作成する必要はありません。 Genie Codeは、DatabricksのデータスマートなAI同僚であり、Unity Catalogやワークスペースのアセット、添付ファイル、リンク、およびGenie CodeのMCP設定で構成したConfluence、Slack、Google Docs、GitHubなどのMCP接続ツールなど、サポートされているさまざまなソース資料を活用して、Pagesを自動作成できます。適切なソースを指定するだけで、ビジネスナレッジや用語をまとめて抽出・インポートできるため、数週間かかるコピー＆ペーストの作業をわずか数分間の会話に短縮できます。 

例えば、組織の主要なConfluenceページの1つをGenie Codeに渡すと、その中に埋もれている概念や用語を抽出し、それぞれを独立した個別のPageとして作成します。最初のPagesの作成を開始するには、Genie Code의会話スターター「Bulk import pages（ページのバルクインポート）」をクリックしてください。

開始方法

Unity Catalog Pagesは、企業にとって最も重要な概念を管理するガバナンスの効いたホームと、組織が信頼する信頼できる定義をキュレーションし、共同作業するためのツールを提供します。キュレーションされたGenie OntologyのレイヤーであるUnity Catalogセマンティクスの最新機能として、その定義はGenie Oneや他のエージェントに直接提供されます。これにより、一貫した信頼できるコンテキストでエージェントをグラウンディングし、ビジネスロジックを最も影響力のある業務が行われるデータ資産に接続します。

Pagesは現在、ベータ版としてご利用いただけます。詳細については、 製品ドキュメントを参照するか、アカウント担当者にお問い合わせの上、ぜひお試しください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事