🔍 名寄せ支援ツール
表記ゆれを自動検出して、重複データを見つけます
🚧 デモシステム
💡 このツールについて
• レーベンシュタイン距離: 文字列の類似度を計算するアルゴリズムを使用
• 正規化処理: 全角/半角、大文字/小文字、スペースを統一して比較
• 閾値70%以上: 類似度が70%を超えるペアを重複候補として表示
• 完全ブラウザ処理: データはサーバーに送信されず、安全
• 正規化処理: 全角/半角、大文字/小文字、スペースを統一して比較
• 閾値70%以上: 類似度が70%を超えるペアを重複候補として表示
• 完全ブラウザ処理: データはサーバーに送信されず、安全
🚧 これはデモシステムです
エンタープライズ名寄せシステム実装までのステップ
大規模データベースに対応した本格的な名寄せシステムの構築ガイド
1
システム要件定義とアーキテクチャ設計
名寄せシステムの用途:
- 顧客マスタ統合: CRM・SFA・EC等に散在する顧客情報の統合
- マーケティング: 重複除外による正確なユニークユーザー数把握
- データクレンジング: 表記ゆれの統一、データ品質向上
- コスト削減: DM重複送付防止、通信費削減
🛠️ 推奨技術スタック
Python（データ処理）
PostgreSQL
Elasticsearch（全文検索）
Redis（キャッシュ）
React（管理画面）
Docker
⚠️ 100万件以上のデータを扱う場合、単純な総当たり比較では処理時間が膨大になります。インデックスやクラスタリングの工夫が必須です
2
名寄せアルゴリズムの選定と実装
主要な文字列類似度アルゴリズム:
- レーベンシュタイン距離: 編集距離、挿入・削除・置換の最小回数
- Jaro-Winkler距離: 先頭一致に重みをつけた類似度（人名向け）
- N-gram: 文字列を固定長で分割して比較（日本語に強い）
- Soundex/Metaphone: 発音ベースのマッチング（英語向け）
- TF-IDF + Cosine類似度: 文書全体の類似度計算
📚 使用ライブラリ
python-Levenshtein
jellyfish
fuzzywuzzy
dedupe（機械学習ベース）
recordlinkage
3
データ正規化とプリプロセッシング
名寄せ精度を上げる前処理:
- 文字正規化: 全角→半角、大文字→小文字、カタカナ→ひらがな
- スペース除去: 空白・タブ・改行の削除
- 記号除去: ハイフン、括弧、句読点の除去
- 略称展開: 「株」→「株式会社」、「Co.」→「Company」
- 住所正規化: 「1-2-3」と「1丁目2番3号」を統一
- 電話番号正規化: 「090-1234-5678」→「09012345678」
🔄 正規化処理フロー
①元データ: 「田中 太郎」「090-1111-2222」
②スペース除去: 「田中太郎」
③電話番号正規化: 「09011112222」
④小文字変換（英語の場合）
⑤正規化済みデータで類似度計算
4
データベース設計と最適化
テーブル構成例:
- customers: 顧客マスタ
- duplicate_pairs: 重複ペア管理
- merge_history: 統合履歴
- normalization_rules: 正規化ルール
⚠️ 大規模データの場合、正規化済みデータを事前計算してインデックス化することで、検索速度が100倍以上改善されます
5
効率的な候補絞り込み（ブロッキング）
ブロッキング戦略:
- 問題: 100万件のデータで総当たり比較すると5000億回の計算が必要
- 解決策: 明らかに異なるレコード同士は比較しない
- 名前の頭文字ブロック: 「田中」と「鈴木」は比較しない
- 郵便番号ブロック: 同じ郵便番号内でのみ比較
- 電話番号プレフィックス: 市外局番が同じもの同士で比較
- Sorted Neighborhood法: ソート後、近隣N件のみ比較
🎯 ブロッキング処理フロー
①100万件のデータを名前の頭文字でグループ化
②「田中」グループ内（例: 1万件）のみで比較
③計算量: 5000億回 → 5億回（1000分の1に削減）
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管理画面とワークフローの構築
必要な画面・機能:
- ダッシュボード: 重複候補数、処理状況、統計情報の表示
- 重複候補一覧: 類似度順にペア表示、フィルター・検索機能
- 詳細比較画面: 2レコードを並べて表示、差分ハイライト
- マージ実行: どちらを残すか選択、データ統合
- 履歴管理: 統合履歴、ロールバック機能
- ルール設定: 閾値調整、ブロッキングルール設定
- バッチ実行: 定期実行スケジュール設定
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機械学習による精度向上（オプション）
教師あり学習アプローチ:
- 学習データ作成: 人間が「これは同一人物」「これは別人」とラベル付け
- 特徴量エンジニアリング: 類似度スコア、文字数差、共通部分文字数等
- モデル選択: ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost
- 学習: ラベル付きデータで重複判定モデルを訓練
- 予測: 新しいペアに対して重複確率を出力
🤖 機械学習ライブラリ
scikit-learn
XGBoost
dedupe（自動学習）
TensorFlow
spaCy（NLP）
⚠️ 機械学習を導入する場合、最低でも数千件のラベル付きデータが必要です。初期は人手でラベリング作業が発生します
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運用・保守とKPI設定
運用時の監視項目:
- 精度指標: 適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア
- 処理速度: 1万件あたりの処理時間、スループット
- 誤検出率: False Positive（別人を同一と判定）の割合
- 見逃し率: False Negative（同一人物を別人と判定）の割合
- ユーザー承認率: システム提案の重複をユーザーが承認した割合
- データ品質: 重複除外後のレコード数、ユニーク率
📊 運用フロー
①夜間バッチで新規データの名寄せ実行
②重複候補を管理画面に表示
③担当者が確認・承認
④承認されたデータを自動統合
⑤週次レポートで精度を確認・改善
💰
開発・運用コスト見積もり
💰 開発・運用コスト見積もり
初期開発費用
100万〜300万円
サーバー（計算用）
5,000円〜30,000円/月
データベース（PostgreSQL）
3,000円〜15,000円/月
Redis（キャッシュ）
1,000円〜5,000円/月
Elasticsearch（全文検索）
5,000円〜20,000円/月
監視ツール
無料〜10,000円/月
運用保守（人件費）
10万〜30万円/月
月額運用費（目安）
15万〜40万円
💡 ROI（投資対効果）:
• DM送付コスト削減: 重複10%削減 → 100万通で50万円/年のコスト削減
• CRM効率化: データクレンジングによる営業効率20%向上
• マーケティング精度: 正確な顧客数把握でROI改善
→ 年間数百万円規模のコスト削減・売上向上が期待できます
• DM送付コスト削減: 重複10%削減 → 100万通で50万円/年のコスト削減
• CRM効率化: データクレンジングによる営業効率20%向上
• マーケティング精度: 正確な顧客数把握でROI改善
→ 年間数百万円規模のコスト削減・売上向上が期待できます
💼
業界別ユースケース
名寄せが特に重要な業界:
- 金融業界:
- 口座名義の表記ゆれ統一（山田太郎 vs ヤマダタロウ）
- 取引履歴の名寄せ、マネーロンダリング対策
- 個人・法人の重複チェック
- 通販・EC:
- 複数アカウントを持つ顧客の統合
- 配送先住所の重複除外
- 不正購入検知（同一人物による多重注文）
- 製薬・医療:
- 患者マスタの重複排除
- 医師データベースの統合
- 治験データの名寄せ
- BtoB企業:
- 複数部署で管理している取引先情報の統合
- 名刺管理システムとCRMの同期
- M&A時の顧客データ統合
📊 導入効果の実例
某大手通販企業の事例:
• 顧客DB: 500万件 → 名寄せ後: 420万件（重複16%削減）
• DM送付コスト年間削減額: 約800万円
• 顧客分析精度向上によるコンバージョン率: 15%改善
• ROI: 初年度で投資額の3倍回収
某大手通販企業の事例:
• 顧客DB: 500万件 → 名寄せ後: 420万件（重複16%削減）
• DM送付コスト年間削減額: 約800万円
• 顧客分析精度向上によるコンバージョン率: 15%改善
• ROI: 初年度で投資額の3倍回収