同義語解決（Synonym Resolution）とは、データ分析や検索システムにおいて、ユーザーが入力した異なる言葉や表現を、システムが認識する****唯一の正式な用語やデータ項目に結びつける処理のことです。
🔍 同義語解決の具体的な仕組みと重要性
1. ユーザー入力の多様性とシステムの統一性
ユーザーは、データに質問したり検索したりする際に、さまざまな言葉を使います。
| ユーザーの入力（同義語） | システムの正式な用語（データ項目） |
| 「売上」「収益」「Sales」「売れた額」 | $\rightarrow$ |
| 「顧客」「カスタマー」「Client」 | $\rightarrow$ |
| 「今年の」「2025年の」 | $\rightarrow$ |
同義語解決は、このようなユーザーの曖昧で多様な入力を、データモデル内の一貫した定義に変換する橋渡しをします。
2. LLM（AI）とセマンティックレイヤーにおける重要性
同義語解決は、特に自然言語クエリ（NLQ）の精度を左右する最も重要な要素です。
- LLMのガードレールとしての役割:
- LLM（大規模言語モデル）は言葉の意味を理解できますが、「あなたの会社の『収益』の正式な定義」は知りません。
- セマンティックレイヤーが**「収益」「売上」の同義語は、定義済みのメジャーである$$純売上高$$に紐づく」というルール（同義語辞書）をLLMに提供することで、LLMは推論の誤りを防ぎ、常に正しい計算ロジック**に基づいたSQLやAPIクエリを生成できます。
- UX（ユーザー体験）の向上:
- ユーザーは、システムの正式名称を覚える必要がなく、普段使っている言葉で自由に質問できるようになります。
3. 同義語解決の方法
セマンティックレイヤーでは、主に以下の方法で同義語を解決します。
- 明示的な辞書: Power BIのように、GUIでフィールドに対して同義語を直接登録する機能。
- 構造化メタデータ: Lookerやdbt Semantic Layerのように、メジャーやディメンションの論理名（ラベル）や説明（Description）をLLMにコンテキストとして渡し、その文脈からLLMが同義語を推論・解決する（より高度な方法）。
