意味的統合 (Semantic Integration)
異種のアプリケーションやデータソース間で交換されるデータに対し、その背景にある意味論（セマンティクス）や意図を一致させて統合するアプローチである。単にデータ構造や構文といった形式を合わせるだけでなく、共通のドメイン概念（オントロジーなど）を媒介とすることで、異なるシステム間における意味的な解釈の差異や不一致を解消する。これにより、複数のツールやデータ源に散在する情報を意味的な整合性を保ったまま集約・分析することが可能となる。特にアジャイル開発をはじめとする現代の組織において、分散したデータを正確に評価し、信頼性の高いデータ駆動型の意思決定を促進するための基盤技術として位置づけられる。
セマンティックデータ統合は、単なる構文的・形式的なデータ共有を超え、データ項目の持つセマンティクス（意味論）の競合や、データ統合における「意味的な異質性（セマンティック・ヘテロジニティ）」による解釈の違いや矛盾を解消する手法である。
具体的には、概念化の明示的な仕様であるオントロジーなどを中間言語として活用し、各システムのドメイン概念を相互にマッピングすることによって、データの一貫性と整合性を確保する。
これにより、異種ツールに散在・分散するデータを意味的な不整合なく統合・分析することが可能となる。特にアジャイル組織においては、異なるツールから得られる多様なデータを効率的に集約・分析し、確実なデータ駆動型の意思決定を導くための不可欠な基盤技術として機能する[1]。
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An Ontology-based Approach to Enable Data-driven Decision-making in Agile Software Organizations — 「統合が概念の意図された意味を扱う場合、それを「意味的統合（Semantic Integration）」と呼ぶ。」（ライセンス: CC BY 4.0） ↩