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title: AIエージェントに必要なのはデータではなく文脈だった
tags:  #生成ai #分析基盤 #データ戦略  
author: [njun](https://convert.docswell.com/user/6650076759)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Foundation Capitalが提唱し話題の「コンテキストグラフ」。AIエージェントが賢く動くために必要なのは、データ量ではなく「なぜその選択をしたか」という文脈データだった──。月間3,000万UUの選択行動データを持つマイベストが、OBT・セマンティックレイヤー・ファクトDBで文脈を構造化し、AI-Readyな基盤を泥臭く作っている取り組みを紹介します。  2026.02.12 @ SmartHR Space
published: February 12, 26
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AIエージェントに必要なのは
データではなく「文脈」だった
マイベストが泥臭く作っている &quot;コンテキストグラフ&quot; の話
内藤 純 ／ 株式会社マイベスト
2026.02.12 @ SmartHR Space


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01
自己紹介


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自己紹介
株式会社マイベスト プロダクト部
データサイエンスチーム マネージャー
内藤 純
■経歴
ヘルスケア、メディア、小売、人材、教育など多様な業界において、ビジネスデータ活用の
上流から下流まで一貫して担当。統計解析、機械学習モデルの開発、データ基盤の構築、
諸々の運用、チームマネージメント等幅広く従事。データがあればいい感じにする汎用型よ
しなにデータ人材。
@njun_data
@njun
マイベストのデータサイエンスチーム立ち上げにあたり、2024年8月に参画
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自己紹介
マイベストのユニークさ
「ランキングサイトでしょ？」と思われがちですが──
裏側では 実際に商品を買って泥臭い検証 をしています
この 泥臭さ は検証だけじゃなく、データの整備にも及んでいる。
今日はその話をします
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02
世界の最新潮流
「コンテキストグラフ」


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世界の潮流
いま海外のデータ・AI界隈で起きていること
VCの Foundation Capital が論文を発表し、大論争に
「AIの 1兆ドル（約150兆円） のビジネスチャンス」
データカタログ企業 Atlan CEO が真っ向から反論
データ業界の著名人が次々と議論に参戦
「コンテキストグラフ」＝ 意思決定の「なぜ」を構造化した次の1兆ドル市場
Foundation Capital &quot;Context Graphs: AI&#039;s Trillion-Dollar Opportunity&quot; ／ Atlan CEO Prukalpa &quot;But Who Actually Captures It?&quot;
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世界の潮流
AIに必要なのは「なぜ」の文脈。でも誰が持っている？
CRM/ERPにあるのは 「何が起きたか」 だけ。AIが賢く
動くには 「なぜ」の文脈 が要る
OpenAIやGoogleが持ってる？ → No.
ユーザーがなぜその商品を選んだかはLLMの学習データ
にない。各企業のサービス上にしか存在しない
ユーザーの「なぜ」を構造化して持てる企業だけが、AIで勝てる
Foundation Capital &quot;Context Graphs&quot; ／ Atlan CEO Prukalpa &quot;But Who Actually Captures It?&quot;
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では、この「なぜ」を持っている企業はどこか？
マイベストは「なぜAではなくBを選ぶのか」を丸ごと持
っている
月間 3,000万UU が「何を買うか迷っている瞬間」のデ
ータ
モニター30人の自由記述・官能評価・検証写真
専門家のレビュー文
あらゆるジャンル × 老若男女 × 8カ国
Amazonは「何を買ったか」を知っている。
マイベストは 「なぜ迷い、なぜ選んだか」 を知ってい
る
コンバージョンの手前──「選択の文脈」を構造化して持てる企業は多くない
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03
ツラミと向き合い方


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ツラミ(1)
ユーザーの「なぜ」を理解するのに、これだけのデータ
が要る
メディアにも実はこれだけの種類のデータがある
データ
ユーザー理解での役割
検索ログ
何に興味を持って来訪したか
検証スコア・商品DB
商品をどう評価したか
行動ログ
どう回遊し、何を読了したか
CVログ
最終的に何を買ったか
定性データ
モニターがなぜそう感じたか
業務知識
各部署の暗黙知
ユーザーの「なぜ」を知るには、膨大な種類のデータを集めて構造化する必要がある
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向き合い方 ①
One Big Table ── AI時代に改めて最適解だった
データ界隈で再評価が進んでいるOBTをマイベストでも
採用
Before: 4システムを手動で突き合わせ
After: 検索ログ × 行動ログ × CVログ × 定性データを
1テーブルに事前結合。LLMにもそのまま渡せる
スター型比で読み取り性能 10〜45%向上 の報告あり。
MLの特徴量ベクトルと同じ構造で、LLMとの相性も良
い
AIが賢く動くには、まずデータが1テーブルで読める状態にあることが前提
Eugene &quot;The One Big Table&quot; ／ Brooklyn Data &quot;Hybrid Kimball &amp; OBT&quot;
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向き合い方 ②
セマンティックレイヤー ── 人間とAIの共通言語
OBTでデータは揃った。でも「CVR」の定義が人によって違ったら、AIも人間も同じ答えにたど
り着けない
ファクトDB → アドホック分析の結果を出しっぱなしにせずDBに蓄積。「売上+12%はキャンペ
ーン効果か、季節要因か」──こうした分析のファクトが溜まることでAIの文脈になる
セマンティックレイヤー → 「CVR = 購入数 / セッション数」のような定義をコードで管理。
Claude/Cursorルールにも組み込み、AIが同じ定義でデータを扱える
AIに「CVRを出して」と頼んだとき、人間と同じ定義で計算できる かどうかが勝負
設計も含めて泥臭い人間の仕事。ここを避けてAIで近道はできない
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まとめ
OBT × セマンティックレイヤー = AI-Ready
OBT でデータを1テーブルに集約し、セマンティックレ
イヤー で定義を揃え、ファクトDB でアドホック分析の
結果を蓄積する。この3つが揃ってはじめて、AIがユー
ザーの「なぜ」を読める状態になる
これがマイベスト版のコンテキストグラフ──選択の文
脈をデータ基盤として構造化したもの。派手なAI技術の
前に、この泥臭い基盤づくりが競争力の本質
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04
可能性とまとめ


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可能性
文脈データがあると、AIで何ができるか
どれも「文脈がコードで定義されている」から実用化
施策
AI接客
文脈があるからできること
「肌が弱い人向けの日焼け止めは？」に検
証データを根拠に即応答
AIコンテン
ツ制作
評価基準が定義済み → AIが下書き → 人間
がレビュー。コスト約1/2
AI商品リサ
商品DBの定義が統一済みだから情報収集を
ーチ
自動化
AIの精度は、モデルの性能ではなく文脈データの質で決まる
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今日のまとめ
1. いま世界が取り合っているのは「コンテキスト」
データではなく、意思決定の「なぜ」を持つ企業がAIで勝つ時代
2. AIにできないデータの仕事がある
OBT・セマンティックレイヤー・ファクトDB──文脈の構造化は人間にしかできない
3. 自社の「なぜ」を自社で持つ
コンテキストはもっとも価値の高い資産。外に預けず、自分たちで構造化して育てる
AIが賢く動くかどうかは、モデルの性能ではなく「文脈データの質」で決まる。その
文脈を作れるのはデータチームだけ。


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「なぜ選んだか」を
価値に変えませんか？
まだ眠っている「選択の文脈」を掘り起こして、
最高の選択体験と最高のAIプロダクトを一緒に作りましょう
採用: my-best.com/company/recruitment/
note: @njun / @kazumax1218
X: @njun_data
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