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title: MapForceにおけるAIを活用したデータマッピング機能のご紹介 - Altova AIをご紹介します
date: 2026-06-04
categories:
  - ai
  - data-integration
  - etl
tags:
description: Altova AIは、MapForce上でデータマッピングを自動的に構築します。ソースデータとターゲットデータを分析し、フィールド間の関連付けと変換を生成します。ユーザーは生成された内容を確認し、承認することができます。
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Status: #blog

Tags:  #mapforce #ai #data-mapping #etl #data-integration 

Categories: [ai](/blog/ja/category/ai.md) | [data-integration](/blog/ja/category/data-integration.md) | [etl](/blog/ja/category/etl.md)
## MapForceにおけるAIを活用したデータマッピング機能のご紹介 - Altova AIをご紹介します

データ統合プロジェクトで費やす時間のほとんどは、実際にシステムを稼働させる時間ではなく、その定義を行う時間です。ソーススキーマとターゲットを接続するとは、システム間で構造、命名規則、言語などがほとんどの場合一致しない状況で、フィールドを一つずつ照合することです。例えば、ソース側が`cust_nm;`と呼んでいるものを、ターゲット側が`CustomerName`と呼びたい場合があります。また、EDIのパートナーが`N1`や`PO1`というセグメントを送信してきますが、それらが何を意味するのかは、仕様書を参照しないと分かりません。さらに、一方のシステムが中国語で、もう一方のシステムが英語で情報を伝えている場合もあります。

そして、対応する項目を紐付ける作業は全体の半分に過ぎません。それらの項目を繋ぐことは、必ずしも直線的な関係ではありません。また、ソース側の値をターゲット側の形式に合うようにするためのデータ処理関数やフィルターを定義する必要があります。具体的には、文字列の結合や分割、日付の書式変更、単位やコードの変換、条件に応じた処理、そしてそもそも処理すべきでないレコードの除外などです。これらの作業を数百の項目に対して行うと、最も時間と専門知識を必要とする作業になります。

ETLプロセスの実行層については、長年にわたって解決策が確立されています _コンテンツ作成_ そのようなマッピングの関連性がない場合もあります。Altova AIは、まさにそのような課題を解決します。

![MapForceにおける、AIを象徴する装飾的な画像](/blog/images/mapforce-ai.png)

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## Altova AIが提供する機能

Altova AIは、AI機能を直接MapForceに組み込み、マッピング作業を自動化します。ソースとターゲットを指定するだけで、実際のデータ構造を分析し、フィールド間の関連付けを生成し、2つの構造を整合させるために必要な変換関数を提案します。その結果、数分で完成する、実行可能なMapForceプロジェクトが、現在使用しているグラフィカル環境で作成されます。

最初から始めることも可能です。その場合、[Altova AI](https://www.altova.com/ja/mapforce/ai-data-integration)がデータマッピング全体を自動的に作成します。あるいは、フィールドを選択してAIに接続を提案してもらうことで、段階的に作業を進めることもできます。

## 動作原理

このワークフローは、設計上、インタラクティブなものとなっています

1. **マッピングプロジェクトに、ソースデータ構造とターゲットデータ構造を追加します** これが、開始するために必要な唯一の設定です。Altova AIにマッピング全体を自動生成させたい場合は、キャンバスの空白部分をクリックし、その後「AIにコンポーネントと接続を生成させる」をクリックしてください。AIに特定のフィールドに焦点を当てさせたい場合は、Altova AIを起動する前に、ソースまたはターゲットでそのフィールドを選択してください。

2. **Altova AIがデータ間の関連性を自動的に生成します。** このツールは、データの構造と内部情報を読み取り、フィールド間の関連性を提案するとともに、必要に応じて変換関数も提示します。すべての提案は、確認しやすいようにマッピング画面上で緑色で表示されます。

3. **確認と決定。** 提案内容にマウスカーソルを合わせると、個別に承認または拒否できます。また、すべての提案をまとめて適用することも可能です。お客様の許可なしに、いかなる変更も適用されません。

4. **必要な箇所では、さらに詳細な情報を要求してください。** 興味のある項目をクリックすると、その項目に関する追加の提案が表示されます。これにより、最初の段階では網羅できなかった部分を補完することができます。

5. **他のマッピングと同様に編集できます。** 出力は標準的なMapForceプロジェクトであるため、ご自身で作成したマッピングと同様のツールを使って調整することができます。


![AIを活用して、データを統合するための関連付けを作成します](/blog/images/ai-generated-data-integration.png)


その「承認または拒否」の繰り返しプロセスが、最も重要な部分です。Altova AIは、結果を盲目的に信頼しなければならない「ブラックボックス」ではありません。むしろ、ユーザーが常にコントロールできる、迅速な初期ドラフトを提供します。

## 整合性のないフィールドの解釈

最も時間がかかるのは、フィールド名が何も意味を示さない接続部分です。  [EDIデータのマッピング](/blog/ja/2026/06/letting-ai-decode-your-edi-mappings-in-mapforce.md) 以下はその典型的な例です。セグメントや要素を識別するための識別子としては、例えば `BEG`, `REF`, または `PO1` それらはそれ自体では意味を持ちません。それぞれの要素が何を意味するのかを理解しない限り、それらを特定の目標に結びつけることはできません。

今日では、それが「デコード（解読）」のために立ち止まることを意味します。EDIの仕様書を参照し、`BEG`が購入注文の開始を示すものであり、`PO1`が詳細な品目情報を含むことを確認し、初めてその関連性を理解できます。ドキュメント内のすべての不明瞭な項目について、これを繰り返す必要があります。その結果、単一のマッピング作業が、実際にシステムを構築する前に、仕様書の読み込みに何時間も費やすことになりかねません。これは時間がかかり、間違いも起こりやすく、そのため、すでにそのフォーマットを理解している人が必要となる作業なのです。

異なる言語間の用語の不一致は、別の形で同じ問題を発生させます。例えば、あるシステムがフィールドに「`Rechnungsnummer`」というラベルを付けているにもかかわらず、別のシステムが同じフィールドに「`InvoiceNumber`」を期待する場合、これらの文字列は全く関連がないように見えますが、実際には同じ意味を表しています。このような場合、作業は最終的に担当者が両方の言語を理解している人に委ねられ、フィールドごとに翻訳しながら、何が何に関連しているのかを判断することになります。

Altova AIは、いずれの場合においても、データの解釈を自動的に行います。ソース側のデータ要素が、ターゲット側のどの要素に対応するかを特定し、仕様書の参照や翻訳作業は不要です。 

![Altova AIは、ETLプロセスで使用される、意味が分かりにくいフィールド名も理解することができます](/blog/images/ai-edifact-mapping.png)

## Altova AIをMapForceで使用することの利点

- **時間短縮**。統合プロジェクトやETLプロジェクトにおいて、従来手作業で行っていた各フィールド間の接続作業が、自動的に行われます。

- **制御**。接続ごとに許可/拒否を選択できるということは、あなたが草案をレビューしているだけで、何か不可解なものを引き継いでいるわけではないということです。

-  **単なるリンクではなく、変換処理**. Altova AIは、フィールド間の論理的な関係を提案するため、接続が確立された後でも、手動で変換処理を構築する必要がありません。

- **新しい学習環境は不要です** 出力結果は、通常のMapForceプロジェクトとして提供され、他のプロジェクトと同様に編集、拡張、実行が可能です。

- **導入の障壁の低減** 動作する連携機能を開発するには、もはや高度な専門知識は必要なくなり、これにより、チーム内でその作業ができる人材の範囲が広がります。

## 始め方

Altova AIは、オプションとして提供されており、MapForceのライセンスに追加できます。利用には、有効なサポートおよび保守パッケージ（SMP）が必要です。新しいSMPをご購入の際にAltova AIを追加するか、既存のSMPに付加することができます。価格および詳細については、[Altovaオンラインストア](https://shop.altova.com/)をご覧ください。

もしすでにMapForceをご利用になっている場合、この変更点がどのようなものか理解する最も簡単な方法は、Altova AIをよくご存知のソースとターゲットデータに適用し、それがどのようなマッピングを提案するかを観察することです。 以前は手作業で行っていたマッピング作業が、今ではレビュー用の草案となり、その結果得られる時間は、ビジネスにとって本当に重要なロジックの開発に活用できます。