[事例ニュース]

2026年10月8日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　三井住友カードは、クレジットカードなどの決済事業に加え、決済データを使った総合データサービスを展開している。キャッシュレス決済の拡大でデータ活用のユースケースが増え続けており、現場でデータマネジメントを実践する体制を築いてきた。

　生成AIの活用が広がる中、AIがデータを解釈して活用できる状態（AI-Ready）を実現するには、データそのものの整備に加えて「そのデータが何を意味するのか」といった文脈を、人にもAIにも読み取れる形で整備する必要がある。

　しかし、こうしたメタデータを含むコンテキストの整備・維持は継続的な工数を要するため、日々の運用の中で取り組みを継続することが難しかった。こうした中で三井住友カードは、メタデータを管理・可視化してデータを整備するAIツール「COMETA」を導入した。

　三井住友カードでは、主に次の3点を狙いとしてCOMETAを活用する。

　1つ目は、メタデータの生成と用語の提案である。AIがテーブルのスキーマと実データを参照してメタデータを自動生成する。AIチャットの利用状況をもとに、追加すべき用語を提案する機能もある。データカタログの作成・維持にかかる工数を抑えながら、継続的に整備を進められる運用を目指す。

　2つ目は、用語集によるナレッジの蓄積である。部門ごとに解釈が分かれやすい用語の定義や、分析の観点・進め方といったナレッジを、用語集としてカタログ上に集約する。暗黙知や属人化しやすい知見を、組織で共有できる形にする。

　3つ目は、自然言語によるデータ探索である。利用者が自然言語で問いかけると、AIエージェントがデータを探索し、SQLの生成まで支援する。SQLの専門知識を前提とせずにデータにアクセスできる環境づくりを進める。