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3秒でわかる
データそのものではなく、そのデータを説明するための付随情報。作成日時や作者、タグなどを持たせることで、検索や絞り込み、権限の判断ができます。
もう少し詳しく
どういうものか
メタデータは、あるデータについて説明するデータです。写真であれば画素の並びが本体で、撮影日時、機種、GPS 座標がメタデータにあたります。本文と付箋の関係と考えると近いです。
身近な例は多くあります。HTML の 要素、画像の Exif、音楽ファイルの ID3 タグ、HTTP のレスポンスヘッダー、ファイルシステムが持つ更新日時と権限。いずれも本体とは別枠で管理され、本体を開かなくても読めるのが利点です。
なぜ必要か
本体だけでは、探せないし選べないからです。1 万枚の写真から「去年の京都で撮ったもの」を探すとき、画像そのものを見比べるのは非現実的ですが、撮影日時と位置のメタデータがあれば一瞬で絞れます。
ベクトルデータベースを使った RAG でも同じ役割を果たします。意味の近さだけで検索すると、古い規程や他部署の文書まで混ざります。文書に「部署」「有効期限」「公開範囲」を持たせておけば、検索の前に対象を限定でき、精度と安全性が同時に上がります。
具体例
collection.add(
documents=["有給休暇は入社 6 か月後に 10 日付与される"],
ids=["doc-hr-001"],
metadatas=[{
"dept": "hr",
"doc_type": "regulation",
"updated_at": "2026-04-01",
"visibility": "all",
}],
)
hits = collection.query(
query_texts=["有給はいつからもらえる"],
n_results=3,
where={"dept": "hr", "visibility": "all"}, # メタデータで絞ってから類似検索
)<meta name="description" content="用語の意味と使いどころを 3 分で確認できる用語集">
<meta property="og:image" content="/ogp/glossary.png">つまずきやすいところ
updated_at を直さないと、絞り込みが嘘をつきます。更新処理でまとめて書き換えます"2026-04-01" と "2026/4/1" が混ざると範囲指定が効きません。書式を先に決めます似た用語との違い
| 用語 | 位置づけ |
|---|---|
| データ | 本体そのもの |
| メタデータ | 本体を説明する付随情報 |
| スキーマ | データの構造を定めた決まり |
| インデックス | 検索を速くするための内部の索引 |
覚え方
「中身ではなく、荷札に書いてある内容」がメタデータです。荷札だけ見て仕分けできるからこそ、検索も権限判定も速くなります。
