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2026年8月26日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　Quollio Technologiesの「Quollio Data Intelligence Cloud（QDIC）」は、データベースのテーブルといったデータ資産そのものではなく、これらデータの属性データ（メタデータ）を一元管理するメタデータ管理・データカタログ製品である。

　テーブルやカラムがどこにあり、どのような構造を持つかを示す技術的なメタデータと、そのデータが何を意味し、誰が管理し、どの程度の機密度を持つかといった業務文脈のメタデータの両方を蓄積・管理する。

　これにより、「このデータは何を意味するのか」「どこにあるのか」といった疑問への答えを、そのつど担当者に聞かなくても把握できるようになる。

図1：メタデータ管理・データカタログ製品「Quollio Data Intelligence Cloud」に追加したMCPサーバー機能の概要（出典：Quollio Technologies）
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　今回、MCP（Model Context Protocol）サーバー機能を追加した（図1）。QDICで管理しているメタデータを、MCPが使える外部のAIツール（Claude Desktopなど）から取得・更新できるようになった。QDICはこれまでもAPI経由でメタデータの参照や更新が可能だったが、これをMCP経由でも実施できるようにした。

　これにより、これまで人手に依存していたメタデータ管理の主要タスクをAIに担わせて自動化・省力化できるようになった。動作確認済みのMCPクライアントは、Claude Desktop、Claude Code、Gemini CLI、Copilot Studioの4つである。

　MCP経由で実施できる主要なメタデータ操作は3つあり、以下の通りである。

• アセット管理：テーブルやカラムなどのデータ資産をキーワードなどで検索・一括取得し、説明文やプロパティ、アーカイブ状態といったメタデータを読み書き・削除できる機能群
• タグ管理：タググループ・親タグ・子タグの作成・編集・削除と、アセットへのタグ付与までを一貫してAIが操作できる機能群。データ分類やガバナンスルールに基づく自動タグ付けを支援
• 統計・アクセスログ管理：テーブルとカラムのデータプロファイリング統計（件数・サイズ・平均値など）の書き込みと、アセットの閲覧履歴（アクセスログ）の取得を可能にする機能群

　同社は、それぞれの機能群についてユースケースを挙げている。

　アセット管理は、メタデータ整備の自動化に有効である。例えば、新規のデータソースを連携させる際に、テーブルとカラムに付ける説明文をAIに一括生成させられる。組織再編やシステム統合時にデータの重複を一覧化させたり、廃止するべきデータを提案させたりできる。カスタムプロパティ（データオーナー、機密区分など）の抜け漏れをチェックして未入力箇所を埋める使い方も可能である。

　タグ管理は、分類ルールを一貫して適用する際に有効である。新規プロジェクトの立ち上げ時、業務ドメイン別や機微情報レベル別といったタググループや親子タグの体系を、AIとの対話によって設計・作成できる。既存タグ体系の重複・命名不統一を洗い出させる使い方も可能である。

　統計・アクセスログ管理は、データ品質と利用状況の可視化に有効である。利用頻度の低い資産をアクセスログを基に特定する使い方ができる。

　このほか、業務部門からの「このデータは何」といった問い合わせを、自然言語検索でセルフサービス化する使い方も可能である。