AIにデータの「意味」を伝える「Dr.Sum DataCatalog」をフリーミアムで提供開始
ウイングアーク１ｓｔ株式会社
9年ぶりのメジャーバージョンアップ「Dr.Sum Ver.6.0」も同時提供、最大12倍の高速集計と生成AI連携を実装し、企業の「AI-Ready」なデータ環境を支援
ウイングアーク１ｓｔ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役 社長執行役員CEO：田中 潤、以下ウイングアーク）は、社内や組織内に散在するデータの所在や意味、管理者などの情報を一元的に管理・検索できる「Dr.Sum DataCatalog（ドクターサム データカタログ）」（※1）を、10月1日（木）よりフリーミアム（※2）で提供開始します。
同時に、データマネジメント基盤「Dr.Sum」の9年ぶりとなるメジャーバージョンアップ「Dr.Sum Ver.6.0」の提供を開始します。従来比最大12倍の高速集計や生成AIとの連携によるデータの収集・加工・管理機能などを強化し、「Dr.Sum DataCatalog」とあわせて、AIが企業データを正しく理解し活用するための「AI-Ready」（※3）なデータ環境の構築を支援します。
[画像1:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/53341/371/53341-371-b40c6c6200f88fef3e4e0f932741c256-1200x628.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
■開発の背景
AIが企業に浸透する中、社内に蓄積されたデータをAIで分析し、意思決定や具体的なアクションにつなげることが注目されています。
一方、企業データをAIで活用するためには、データがどこにあり、何を意味し、どのような条件で利用できるのか、といった情報を適切に管理する必要があります。
また、社内にデータが散在していることに加え、AIが事実と異なる結果を生むハルシネーション、利用コストなどの障壁が存在します。
データ基盤の構築、運用においても、IT部門への負荷が集中し、現場が必要なデータを十分に活用できないケースがあります。AIの進化によって、専門的な知識を持たない人でもデータを活用できる「データ活用の民主化」が進むことが期待される一方、それを実現するためには、処理性能の向上だけでなく、データの意味や利用上のルールを整理し、AIと人の双方が正しく利用できる環境を整えることが重要です。
特にAIが企業データを適切に扱うためには、テーブル名やカラム名などの技術情報だけでなく、「売上とは何を指すのか」「どのデータを参照すべきか」「利用時にどのような注意が必要か」といった業務上の文脈を含めて管理する必要があります。
■提供内容
「Dr.Sum DataCatalog」は、利用用途や注意点、制約など、業務の中で蓄積されてきた知識を整理する「ビジネスメタデータ」と、テーブル名やカラム名、データ型などのシステム上の構造を示す「テクニカルメタデータ」を統合し一元的に管理します。
これらのメタデータを整備することで、人だけでなくAIもデータの意味や利用条件を参照でき、意味、信頼性、関係性を把握できるようになります。これにより、AIがその都度データの意味を推測することを減らし、回答のばらつきを抑えることにつながります。
AI利用が広がるこれからのデータ基盤において、メタデータの整備・管理は欠かせない要素となります。こうしたメタデータ管理の価値を幅広いユーザーに体験いただけるよう「Dr.Sum DataCatalog」はフリーミアムで提供します。AI活用の前提となるデータの意味や信頼性を整理し、より多くの企業が踏み出せる環境を提供します。
また、「Dr.Sum Ver.6.0」では、AI時代のデータ活用を支える基盤として、生成AIとの連携、データの収集・加工・管理を一元化する運用環境、データの意味や由来まで含めた管理機能、従来比最大12倍（※4）の高速集計などを強化しました。
「Dr.Sum DataCatalog」と「Dr.Sum Ver.6.0」を組み合わせることで、AIが利用するデータの意味、構造の管理から、データの収集・加工・集計・分析までを支え、運用担当者から現場のデータ活用者までが継続的に使える「AI-Ready」なデータマネジメント環境として、企業におけるAI×データ活用を支援します。
■AI時代のデータ活用を支える主な機能
＜「Dr.Sum DataCatalog」について＞
https://www.wingarc.com/product/dr_sum/features/datamanagement/
Dr.Sum・MotionBoardのメタデータを管理し、データに意味を持たせることで、人もAIも正しくデータを理解・活用できます。
[表1:
https://prtimes.jp/data/corp/53341/table/371_1_720d0025bbe104e4d3cfda1aec2f8e0a.jpg?v=202610011815 ]
[動画1:
https://www.youtube.com/watch?v=X3DH6t7LmhY ]
「Dr.Sum DataCatalog」操作画面
＜「Dr.Sum Ver.6.0」について＞
https://www.wingarc.com/product/dr_sum/index.html
「Dr.Sum Ver.6.0」は、ERPやDWHなどの基幹システムと、BIツールや生成AIなどの活用環境をつなぐデータマネジメント基盤として、AI時代における企業のデータ活用を支えます。
Dr.Sumの価格はクラウド版が月額150,000円（税別）～、パッケージ版はパーペチュアルライセンスが3,600,000円（税別）～、サブスクリプションライセンスが月額120,900円（税別）～です。
[表2:
https://prtimes.jp/data/corp/53341/table/371_2_9ab8ddb21ad26ac0fd9fc788b47caf51.jpg?v=202610011815 ]
[動画2:
https://www.youtube.com/watch?v=KGpZmGiLzNA ]
「Dr.Sum Datalizer 」AI集計定義ファイル作成動画
■今後について
企業におけるAI活用は今後さらに広がる一方で、その価値は企業データをどのように管理し、活用するかによって大きく左右されます。ウイングアークは、Dr.Sumを企業のデータマネジメント基盤として、データの信頼性、処理性能、運用性を継続的に強化するとともに、生成AIをはじめとする新たな技術とも柔軟に連携し、お客様が長年蓄積してきたデータ資産を、将来にわたって安心して活用できる環境を提供してまいります。
■ウイングアーク１ｓｔ株式会社 技術本部 VPoE 橋田 哲尚のコメント
企業におけるAI活用が進む中で、重要性が高まっているのはAIそのものではなく、その基盤となる企業データです。Dr.Sumは、20年以上にわたり企業のデータ活用を支えてきた分析基盤として、多くのお客様に利用されてきました。今回の「Dr.Sum Ver.6.0」では、その強みを継承しながら、データマネジメント機能を強化するとともに、生成AIをデータ加工、集計レポート作成などデータ活用の体験そのものに組み込みました。これからも、お客様が積み上げてきたデータ資産を安心して、そして新しい形で活用できる基盤として、Dr.Sumは進化を続けてまいります。
＜ウイングアーク１ｓｔ株式会社 技術本部 VPoE 橋田 哲尚 プロフィール＞
SIerにて通信インフラ構築、公共系システム開発、モバイルプラットフォーム開発など幅広い領域を経験。その後、Webサービスの開発・運営からWebデザイン、マーケティング、大規模システムテストまでを一貫して手がける。2013年にウイングアーク１ｓｔ入社後、約10年にわたりDr.Sumデータベースエンジンの開発に従事。インメモリやカラムナストレージといったコア技術、分散データ処理、リアルタイム処理などを通じてデータ基盤の深い知見を培う。その後、データ活用のプロダクト全体のPdM・UX設計を担当。現在は開発・技術者のトップとして、AI時代のデータ活用におけるビジネス戦略と技術戦略の両面をVPoEとして牽引し、エンジニアリング組織全体の変革を推進している。
[画像2:
https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/53341/371/53341-371-bbc44ffe54b3a039cbc1d274d8669ca6-340x340.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
（※1）「Dr.Sum DataCatalog」はクラウド版の提供となります。
（※2）フリーミアム：基本サービスは無料で利用開始できさらに利用量の増加や高度なサービス利用に応じて有料プランに移行できます。「Dr.Sum DataCatalog」は、管理オブジェクト数100オブジェクトまで、月額0円（初期費用0円）でご利用できます。
（※3）「AI-Ready」：企業や組織がAIを安全かつ効果的に活用するための「準備が整った状態」。AIツールを導入するだけでなく、質の高いデータ基盤、運用ルール、人材のリテラシーなどが安全に包括的に整い、安全にデータを活用できる状態を意味します。
（※4）内部フェッチ処理やメモリ一次表の利用効率改善、結合や条件分岐式の短絡評価等の取得処理全般の改善の内、ネスト数4件のCASE式高速化対応における例。
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