セマンティックレイヤー：指標の正本を一箇所に

Stage 2 — 第5章 | データマネジメント入門 推定学習時間：35〜45分 | 難易度：★★★☆☆

この章で学ぶこと

SSOT、オントロジー、メタデータ、リネージ——Stage 2 では 意味と来歴 を整える土台を見てきました。 最後のピースは、指標（メトリクス）をどこで公式化するか です。

Looker の計算フィールド、Excel の数式、個人 SQL——指標が散らばると、Stage 1 の「売上 3 通り」が 再発 します。 セマンティックレイヤー（Semantic Layer） は、BI や AI から見える 指標の正本レイヤ として機能します。

この章を終えると、こんなことができるようになります：

• セマンティックレイヤーが解決する問題を説明できる
• 生 SQL 直結・ビュー・セマンティックレイヤーの 判断軸 を持てる
• さくら商事で「公式売上」を 1 箇所に置く設計を説明できる
• データアナリティクス入門 の SQL 指標定義と 役割分担 を説明できる

1. 指標が 7 箇所に散らばった日

さくら商事の「公式売上」合意後も、次のような 別バージョン が残っていました。

経営・木村

「公式は mart_finance で決まったよね？ なんで Looker がまだ古い？」

マーケ・田中

「計算フィールド、直すの怖くて… ダッシュボード壊れるかもで。」

正本テーブルはあるのに、指標インターフェースが正本ではない —— これがセマンティックレイヤー議論の出発点です。

2. 指標の正本：3 層モデル

さくら商事で目指す 指標の 3 層 です。

[L1 用語集] → [L2 mart_finance] → [L3 Semantic Layer] → BI / API / Agent
          

L2 だけ決めても、L3 が乱れると 利用者は古い定義に触れ続けます。

3. セマンティックレイヤーとは

セマンティックレイヤー（Semantic Layer） は、物理テーブルと利用者の間に置く 意味付きの指標・次元の層 です。

利用者は 生 SQL を書かず、承認済みメトリクスを選びます。 定義変更はセマンティックレイヤー側で 1 回、リネージで L2 へ追跡します。

3.1 製品・実装の例（概念のみ）

本トラックでは dbt の実装は扱いません。 「マート SQL と指標定義が分離し、後からセマンティックレイヤーで束ねられる」程度の理解で十分です。

4. 生 SQL・ビュー・セマンティックレイヤー

4.1 判断フロー（簡略）

会議・公式数字に使う？
            ├─ Yes → セマンティックレイヤー or 公式マート + 固定 BI モデル
            └─ No → 探索用 SQL（ただし SSOT マートから取得）
          

現場メモ

「全部セマンティックレイヤー」も非現実的です。 公式指標 10 個 だけ L3 に載せ、探索は L2 マート直 SQL —— この折衷が多いです。

5. さくら商事の Before / After

Before

• Looker 各ダッシュボードが 独自計算フィールド
• 定義変更が 10 画面 を手修正
• 経理数字との差は「マーケ定義だから」で終わる

After（目標）

Looker ダッシュボードは 計算フィールド禁止（公式系のみ）。 探索分析は BigQuery で mart_* を直接触るが、会議資料は必ず L3 経由。

6. analytics トラックとの役割分担

指標定義: 売上、CVR、継続率をそろえる では、SQL で分母・分子を書き、コメントに定義を残します。

理想形: analytics で SQL スキルを身につけ → 公式指標は DM プロセスで L3 に昇格。

7. Stage 2 の振り返り

Stage 3 からは データの置き場所（レイク、DWH、メダリオン）に入ります。 「意味」が整ったあとで、「物理構造」を学ぶ順番です。

体系コラム：カリキュラム上の位置づけ

📚 途中チェックポイント

Stage 2 を終えた時点で、次の 3 点を確認してください。

• 困りごとを DAMA の どの箱 に入れるか、2 例以上挙げられるか
• ER・マスタ・SSOT・オントロジーの 4 概念 を、さくら商事の例で区別できるか
• 「公式売上」の定義が、カタログ（または 1 枚シート）と SSOT マートで 一貫 しているか説明できるか

まとめ

この章のキーメッセージ：

SSOT マートがあっても、指標の窓口 が乱れていれば会議は元に戻ります。 セマンティックレイヤーは高級ツールの話ではなく、公式数字を 1 箇所から配る設計 です。

次に読む

• 前章: メタデータとリネージ
• Stage 3 第1章: OLTP と OLAP
• 関連: 指標定義（analytics）
• 関連: BI ダッシュボード（analytics）

確認問題

問題 1

mart_finance.monthly_revenue が SSOT なのに、Looker の計算フィールドが古い定義のまま使われている。 最も本質的なギャップ はどれですか。

A. L2 データ正本と L3 指標インターフェースが連動していない
B. BigQuery の課金が高い
C. ER 図が A4 1 枚足りない
D. 統計検定 2 級に合格していない

正解: A

解説: テーブル正本と 利用者が触る指標定義 が切れている状態です。B/C/D は無関係です。

問題 2

探索的分析用の ad hoc SQL と、経営会議用の公式売上。 設計として最も適切 なのはどれですか。

A. 両方とも個人 SQL のみ。会議も毎回手集計
B. 公式売上はセマンティックレイヤー（または固定 BI モデル）経由、探索は SSOT マート直 SQL
C. 公式売上も探索も Excel のみ
D. 会議数字は口頭で伝え、記録しない

正解: B

解説: 公式と探索を 分離 しつつ、探索も L2 SSOT から取るのが現実解です。A/C/D は Stage 1 の症状を再生します。

問題 3

「dbt Semantic Layer を入れれば SSOT は自動的に完成する」という発言について。

A. 正しい。ツールが全部解決する
B. 不十分。L1 業務定義・オーナー・変更管理なしでは L3 だけでは正本にならない
C. 誤り。dbt は SSOT に使えない
D. 関係ない。セマンティックレイヤーは BI だけの話

正解: B

解説: ツールは 配線 です。用語合意（L1）とマート正本（L2）がなければ、セマンティックレイヤーは空の壳です。C は極端、D は API 等も含む L3 を狭めすぎです。

用語メモ（この章）