データモデリングとアーキテクチャー設計の株式会社メソドロジック（本社：東京都新宿区、代表取締役：白石 章、以下「メソドロジック」）は、企業向けメタデータ・コンテキストプラットフォーム「DataHub」の開発元であるAcryl Data, Inc.（本社：米国カリフォルニア州マウンテンビュー、共同創業者兼CEO：スワループ・ジャガディッシュ）とパートナーシップ契約を締結し、日本国内におけるDataHubの導入・活用支援を開始することをお知らせいたします。

生成AIやAIエージェントの企業利用が進む中、AIが業務を正しく理解し、信頼できるデータを利用するためには、データの保存場所だけでなく、その意味、所有者、利用状況、リネージ（データ生成・変化の履歴）、業務知識などを継続的に管理することが重要になっています。

メソドロジックは、これまで培ってきたデータ基盤、ドメイン駆動設計（DDD）、クラウド、ソフトウェアアーキテクチャーの知見を元にした独自のガバナンスフレームワーク「データ & AIメッシュ ガバナンス」とDataHubを組み合わせ、データガバナンスからAI活用までを一貫して支援します。



AI時代の企業データ活用における主な課題

データのサイロ化と探索性の低下

部門やシステムごとにデータが分散し、どこに何があるのかが見えにくくなっています。必要なデータの所在も、その責任者も把握が難しい状況です。

データ定義の不統一

同じ指標や項目でも部門ごとに定義が異なり、解釈のずれが生じています。分析やAI活用の前提となる共通のビジネスコンテキストが整っていません。

リネージとガバナンスの複雑化

データがどこから来て、どう加工され、どこで使われているかを追いきれなくなっています。変更影響の把握とガバナンスの継続的な運用が難しくなっています。

AIが利用するコンテキストの不足

AIエージェントが企業データを扱うには、技術メタデータだけでは足りません。業務用語、指標定義、ドキュメントなどを信頼できるコンテキストとして提供する必要があります。

メソドロジックが提供するDataHubメタデータ・コンテキスト基盤

メタデータ管理からAIエージェント向けコンテキスト基盤までを統合

DataHubは、分散したデータの所在・意味・所有者・利用状況を一元的に把握できるようにし、さらに業務知識やドキュメントまでをAIが利用できるコンテキストとして統合します。これにより、データ活用の土台となる信頼できる情報基盤を提供します。

メソドロジックは、DataHubを単なるデータカタログ製品ではなく、「企業データの意味と関係性を整理し、人とAIが信頼して利用できるコンテキスト基盤」と位置付け、データアーキテクチャー設計から導入・定着までを一貫して支援します。

DataHubを活用したAIエージェントと企業データの接続
DataHubは、企業内のデータ資産に関するメタデータ、リネージ、業務定義、ドキュメントなどを統合し、AIエージェントが必要とするコンテキストを提供します。MCP Server、API、各種コネクタなどを通じて、AIアプリケーションやデータ活用基盤と接続することが可能です。

例えば、AIエージェントが「売上」という指標を扱う際に、対象データ、定義、所有部門、関連するデータパイプラインなどのコンテキストを参照し、適切なデータを選択して分析・回答するといった活用を想定しています。必要なコンテキストをもとに適切なデータだけを選択できることは、AIエージェントの応答精度を高めるだけでなく、不要なデータの読み込みを避けることで消費するトークンやコストの抑制にもつながります。

意思決定を起点としたアーキテクチャー「Decision Driven Architecture」を定義
メソドロジックは、AI時代の企業システムを、Decision Driven Architectureとして定義し、以下の流れで設計します。



AIに全ての判断を委ねるのではなく、意思決定「Decision」を、その根拠とともに構造化し、説明可能で再現性のある状態に保つことを重視します。DDDによる業務境界の整理を土台に、統合された「Data」をDataHubが「Context」として意味づけし、判断基準を「Rules」として明確化します。こうして整えられた根拠のうえに「Decision」を位置づけ、「AI Agent」による業務実行「Action」へとつなげることで、なぜその判断に至ったかを常に説明できる状態を実現します。

Decision Driven Architectureで提供するサービス
メソドロジックは、データカタログ／データディスカバリー、データリネージ／インパクト分析、データガバナンス、AIエージェント向けコンテキスト整備といった領域を、Decision Driven Architectureとして、以下のサービス提供を開始していきます。

　・DataHub導入・活用アセスメント
　・DataHub環境設計・導入支援
　・Snowflake、Databricks、dbt等とのメタデータ連携設計
　・データガバナンス／リネージ／ビジネス用語設計
　・AIエージェント／MCP向けコンテキスト基盤設計

Acryl Data, Inc.　DataHub APAC営業責任者 アダム・ジェスケ氏 コメント
この度、メソドロジックとのパートナーシップにより、DataHubを日本市場へ提供できることを大変嬉しく思います。
日本国内の企業がAI活用の取り組みを加速させるなか、あらゆるデータプラットフォームを横断して、信頼できる完全なコンテキストを整えることの重要性が高まっています。日本のデータエコシステムに深い知見を持つメソドロジックは、企業が保有するデータを、信頼性の高いAIエージェントを支える基盤へと変えていくうえで、理想的なパートナーです。

株式会社メソドロジック 代表取締役 白石 章 コメント
AIエージェントが企業の業務で活躍するためには、AIモデルの性能だけではなく、AIが参照するデータの意味や業務知識を正しく理解できる環境が必要です。DataHubは、データカタログやリネージだけでなく、技術メタデータ、ビジネスコンテキスト、ドキュメントなどを統合し、AIエージェントが利用できるコンテキスト基盤へと発展しています。私たちは、AIに判断を委ねきるのではなく、人が意思決定に責任を持ち、その判断の根拠を常に説明できる状態を保つことを重視しています。メソドロジックは、これまで培ってきたDDD、データモデリング、データ分析基盤、アーキテクチャー設計の知見とDataHubを組み合わせ、企業のデータを「Data⇒Context⇒Rules⇒Decision」として整理し、AI Agentによる業務実行（Action）につなげていきます。Acryl Dataとのパートナーシップを通じて、AI時代に顧客から信頼される技術コンサルティング会社として、日本企業のデータ活用とAI活用を本番業務まで支援してまいります。

DataHubについて
DataHubは、LinkedInが自社の大規模なデータ環境とGDPR対応の課題を解決するために開発し、オープンソース化したメタデータプラットフォームです。共同創業者のShirshanka Das氏はDataHubの開発を主導し、Swaroop Jagadish氏はAirbnbのDataPortalの構築を通じて、同社のIPO成功に不可欠なビジネス指標の標準化を実現しました。創業者たちが危機対応の現場で見出したメタデータの価値が、DataHubの原点となっています。

同プラットフォームは、データカタログ、メタデータ管理、データリネージ、ビジネス用語、データガバナンスなどを統合し、データの検索・発見、リネージの可視化、ガバナンスを強力に支援します。イベント駆動型のアーキテクチャーにより大規模・ニアリアルタイムなメタデータ管理に強みを持ち、広く利用されているオープンソースのデータカタログとして、16,000人を超えるコミュニティと月間300万超のダウンロードを擁し、Apple・Netflix・Visaをはじめとする3,000社以上の企業に採用されています。

現在は、技術メタデータ、ビジネス知識、ドキュメントなどを全社横断で統合し、アナリスト・エンジニアのみならず、AIエージェントが信頼できるコンテキストのもとでデータを安全に活用・管理できるContext Platformとしても展開されています。コア機能はOSSとして利用できるほか、フルマネージドの商用版「DataHub Cloud」も提供されています。DataHubは米国カリフォルニア州パロアルトに本社を置き、世界中の顧客にサービスを提供しています。

株式会社メソドロジック　会社概要
メソドロジックは、データモデリングとアーキテクチャー設計を軸としたIT コンサルティング会社です。ビジネスの本質を捉え、業務と、システムの構造を可視化するモデリングと、最適な構造に変革するアーキテクチャー設計を実施しております。最先端の技術を活用したIT アーキテクトを通じてエンタープライズ向けシステムの構築、継続性のあるシステム運用、改善を支援しております。

名称 ：株式会社メソドロジック
代表 ：代表取締役　白石　章
住所 ：東京都新宿区西新宿2丁目4番1号 新宿NSビル27階
事業内容：データ分析基盤構築、データモデリング、アーキテクチャー設計
URL ：http://www.methodologic.co.jp