AIのためのセマンティクスを解放：メルセデス・ベンツ韓国が大規模に信頼できる「Talk to Data」を構築した方法

メルセデス・ベンツ韓国（Mercedes-Benz Korea）はDatabricksと協力し、「Talk to Data」と呼ばれるセマンティックレイヤーシステムを構築しました。このシステムは、AIとBIに対して一貫した信頼できるKPI定義を提供することを目的としています。Databricks Data IntelligenceプラットフォームのUnity Catalog、Genie、Agent Bricksなどのコンポーネントを活用し、従来のBIレポートからAI駆動のセルフサービス分析への進化を実現しました。

背景とビジョン

高級車市場のリーダーであるメルセデス・ベンツは、グローバルな販売ネットワークを持ち、データ駆動型の市場固有の意思決定が重要です。メルセデス・ベンツ韓国は、Databricks上のレイクハウスとUnity Catalogに、販売、製品、マーケティング、カスタマーサービス、財務などの500以上のKPIをカバーする成熟したデータ基盤を確立していました。しかし、ビジネスセマンティクスの多くはPower BIで定義されており、AIユースケースのために、オープンでAI対応のセマンティックレイヤーを補完する必要がありました。

メルセデス・ベンツ韓国のビジョンは、レポーティング、セルフサービス分析、AI体験を一貫したビジネス定義でサポートする、統一されたAI対応でガバナンスされたセマンティック基盤を確立することでした。彼らは「Talk to Data」をPower BIからの移行とは捉えず、3つの主要目標を追求しました：AIに一貫したコンテキストを提供する、アーキテクチャをエージェンティックAIへ進化させる、レポートユーザーからペルソナベースのエージェントへ移行する。

統一アーキテクチャ

ソリューションは、Databricksのさまざまな機能の連携に依存しています：

• LakeflowとLakehouse：エンタープライズデータを各種ソースシステムから取り込み、BIおよびAIワークロードに備えます。
• Unity Catalogビジネスセマンティクス：KPIの単一真実源として機能し、Power BI DAXメジャーをメトリックビュー（ソース、ジョイン、メジャー、ディメンション、コメント、同義語を含む）に変換します。これらはデータと共存し、基盤テーブルと同じ権限で管理されます。
• Genieスペース：ビジネスチームがデータと「対話」できるようにします。Genieスペースはビジネスドメインごとに編成され、それぞれが厳選されたメトリックビューのセットでバックアップされます。メトリックビューはゴールドレイヤーデータ上に直接定義されているため、Genieは推測や複雑なジョインを必要とせず、応答の速度と精度が向上します。
• Agent Bricks：複数のGenieスペース上でペルソナベースのエージェントを構成し、CFO、営業副社長、マーケティング責任者がそれぞれ自分の役割に合わせた「Talk to Data」体験を得られるようにします。
• Databricks Apps：カスタムフロントエンド、外部サービス接続、その他の拡張機能を提供します。

自動DAX-to-Metric-Viewトランスパイラー

Power BI DAXからUnity Catalogメトリックビューへの効率的かつ標準化された移行を実現するため、Databricksはメルセデス・ベンツ韓国向けに自動トランスパイラーを構築しました。このトランスパイラーはパイプラインとして実行され、Power BIセマンティックモデルを解析し、各DAXメジャーを抽出し、メタデータカタログを作成し、ソーステーブルをUnity Catalogの対応テーブルにマッピングし、メトリックビュー定義のドラフトを生成し、自動化できないメジャーを手動レビュー用にフラグ付けします。最終的に、変換統計、ギャップ、および是正戦略を含む評価レポートを出力します。これにより、自動化可能なDAXメジャーに対してすぐに使用できるメトリックビューが提供され、手動作業を数百時間削減できます。

信頼できるAI対応セマンティクスの構築

ビジネスユーザーにとって回答品質は最優先事項です。KPIをメトリックビューとしてGenieスペースにオンボードすることは重要なステップですが、それだけではエージェンティックAIからの信頼できる回答は保証されません。メトリックビューがAI対応となるには、Genieの応答が検証されている必要があります。メルセデス・ベンツ韓国の内部目標は、Genieの回答を対応するPower BIレポートと完全に一致させること（対象のすべてのKPIで100%一致）です。

パイロット期間中、メルセデス・ベンツ韓国とDatabricksは、メトリックビューとGenieスペースのキュレーション、統合、最適化に関するベストプラクティスを共同で文書化しました。これには、エージェントメタデータとベンチマークの使用が含まれます。これらのプラクティスは、AI対応のビジネスセマンティクスと、エンタープライズデータと対話するビジネスチームへの一貫した回答をサポートします。

反復的な5フェーズプロセス：

1. 準備：オンボードするKPIを選択し、Unity Catalogのソーステーブルにマッピングします。Power BIセマンティック移行の場合は、関連するDAXメジャーとセマンティックモデルを特定します。
2. セマンティックレイヤーの構築：データソース、ディメンション、メジャー、コメント、エージェントメタデータを含むUnity Catalogメトリックビューを作成します。次のKPIを追加する前に、各KPIを個別に検証します。
3. ドメインごとに整理：Genieスペースをビジネスドメイン（例：「マーケティング」）ごとに構成し、メトリックビューをサブドメイン内のKPIグループ（例：「オンラインマーケティングコンバージョンメトリクス」）ごとに構成します。各Genieスペースは30のUnity Catalogアイテムに制限し、マルチエージェントシステムが質問を正しくルーティングできるようにスペース説明を常に含めます。
4. 段階的にテスト：メジャーを段階的にオンボードし、対応するPower BIレポートと照合して検証します。
5. 反復的に最適化：テスト結果に基づいてメトリックビュー定義を調整し、Genie Codeを活用して最適化します。

まとめ

メルセデス・ベンツ韓国の「Talk to Data」プロジェクトは、統一セマンティックレイヤーがAIとBIをどのように強化し、回答の一貫性と信頼性を確保できるかを示しています。この経験は、他のメルセデス・ベンツ市場にとってのリファレンスとなり、営業、製品、財務、マーケティングチームにおけるセルフサービス分析の普及を促進することが期待されます。