免責事項

記載されている情報は執筆時点のものであり、最新情報は各ツールの公式サイトでご確認ください。

はじめに

現代のビジネスシーンでは、データをいかに活用するかが企業の競争力を大きく左右します。そのためには、データが正確で整然としていることが肝心です。ここで登場するのが「名寄せ」と「データクレンジング」といった重要な工程です。本記事では、これらのプロセスが何を意味するのか、どのように異なるのか、またそれぞれの手法や便利なツールについて詳しく説明します。データを効果的に活用し、ビジネスの成功を目指す皆さまの参考になれば幸いです。

SFAとCRMを兼ね備えた国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」
SFAとCRMを兼ね備えた、定着率99% 国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」

名寄せとデータクレンジングの違いについて

企業が複数のデータベースを統合したいときや、正確な顧客管理を実現したいときに用いる重要な技術として、名寄せとデータクレンジングがあります。この2つの作業は、似ているようでまったく異なる役割を持っています。それぞれの特性を詳しく見てみましょう。

名寄せとは？: 名寄せは、異なるデータベースに存在する同一の顧客情報をひとつにまとめるプロセスです。例えば、異なるシステム上で同じ人物が「山田太郎」と「ヤマダタロウ」として登録されている場合、これらを別々の顧客として認識してしまうことがあります。名寄せは、名前、住所、電話番号、メールアドレスなどの共通項目を利用して、こうした異なる表記を同一人物と見なして統合します。これにより、企業は顧客データを正確に統合し、顧客管理やデータ分析の精度を高めることができるのです。名寄せは、個人名だけでなく会社名や家庭単位で分類する際にも活用されます。
データクレンジングとは？: データクレンジングは、データに潜む誤りや不正確な部分を修正し、データの品質を高めるためのプロセスです。この作業には、重複データの削除、誤記や入力ミスの修正、データフォーマットの統一、欠損値の補完などが含まれます。たとえば、データベースに「株式会社」や「（株）」といった異なる社名表記が混在すると、それぞれが別の会社として扱われてしまうことがあります。データクレンジングを行うことで、これらの表記ゆれや入力エラーを統一し、信頼性の高いデータを確保します。これにより、企業が収集したデータの信頼性が向上し、より精確な顧客分析が可能になります。

名寄せとデータクレンジングの重要性と必要性

現代のビジネス環境において、データは極めて貴重な資産です。

企業が持つ膨大なデータを正しく管理し活用するためには、定期的な名寄せとデータクレンジングが不可欠です。これらのプロセスを通じてデータの精度を高め、顧客の信頼性を確保し、ビジネス全体のパフォーマンスを向上させることができるでしょう。

ここでは、その重要性について具体的に説明します。

名寄せの重要性: 企業内で異なるデータベースを運用していると、同じ顧客が異なる情報で登録される場合があります。例えば、セミナーやイベントで得た名刺情報がそれぞれ個別に登録され、同一人物が複数のデータとして存在することは珍しくありません。重複データを放置すると、同一顧客への重複したプロモーション配信により、顧客の不快感や企業の信頼性低下を招きます。そこで名寄せを行うことで、各データベース間での一致しない情報を整理統合し、一貫した顧客管理が実現します。これにより、顧客関係の質を向上させ、マーケティングの精度が高まります。
データクレンジングの重要性: データの品質を確保するためには、データクレンジングが必要不可欠です。誤ったデータや重複データ、形式が統一されていないデータをそのままにしておくと、企業は正確な意思決定を行うことができず、経営に悪影響を及ぼします。例えば、異なる表記の社名や所在地により、同一の企業が別々に扱われてしまうことがあります。こうした問題を解決するために、データクレンジングでデータの重複や不整合を是正する必要があります。これによりデータの信頼性が向上し、企業戦略や分析の精度が高まります。

名寄せ・データクレンジングの進め方

企業が持つ膨大なデータを効率的かつ効果的に活用するためには、名寄せとデータクレンジングのプロセスを適切に実行することが欠かせません。

これにより、データの正確性と一貫性を確保し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。以下に、具体的な着眼点、必要な作業を紹介します。

1. データ全体の明確化: 企業が持つデータ全体の状況を把握することから始めます。これにより、データの特性が明らかになり、どこに欠陥や重複があるかを見極める手助けとなります。企業に蓄積されるデータは通常、顧客情報や購入履歴、問い合わせ記録など、多岐に渡っており、これらが様々な形式で保存されています。この全体像を把握することで、どのデータが企業の目標達成に重要かを判断しやすくなります。
2. 目的に応じた基準を設定する: データの全体像が掴めたら、何を目指してデータを活用するのか、その目的に沿って名寄せやクレンジングの基準を決定します。例えば、顧客データをどのように営業活動に役立てたいかによって、収集した情報の整理方法が変わります。目的を明確にすることで、データ活用の成果を最大化できるのです。
3. ルールに基づいてデータクレンジングを実施する: 定めた基準にしたがって、誤った記述の修正や、欠損情報の補完、不必要な情報の削除を行います。データが実際に分析や運用される際に、これらの修正が効果を発揮するので、慎重に基準を設けて実施しましょう。
4. 各データベース間で名寄せを行う: データクレンジングを完了した後は、複数のデータベースにわたる情報を名寄せし、整理統合します。このプロセスでは、識別情報を使用して異なるデータ源から情報を突き合わせ、重複データを統合します。これにより、統一されたデータの一元管理が可能となり、企業全体で情報を共有できるようになります。
5. 継続的な改善とデータ入力の標準化を徹底する: 名寄せやデータクレンジングは、一度行って完結するものではありません。データ品質を維持し続けるために、データ入力時のルールをクレンジングの基準に合わせ一貫させることが求められます。これによって、新たにデータが加わった際にも表記の乱れや欠損を防ぎます。また、継続的にデータを見直し、定期的な名寄せ処理を行うことで、常に最新の情報を保つことが可能です。

この流れで進めることで、名寄せとデータクレンジングの過程を効果的に管理し、組織の情報資産を最大限に活用することができます。

名寄せ・データクレンジングを行う際の要点

データの整理と統合を進める際には、以下の3つの重要なポイントを押さえておく必要があります。

自動化の限界を超えるための、人による確認作業
セクションごとに異なるデータの管理方式
不足データや異常データの対応

名寄せやデータクレンジングには、以下の考慮事項が不可欠です。

1. 自動化の限界を超えるための人による確認作業: データの整理や統合を効率的に進めるためにツールの利用は有効です。しかし、完全な自動化は難しく、人による確認作業が必要不可欠です。AIや自動化ツールが捉えきれない細部をチェックし、手で修正することでデータの正確さを維持します。作業量や時間は、データがどれだけ整理されているかによって異なるため、早期のデータ把握が重要です。
2. セクションごとに異なるデータの管理方式: 部門ごとに独自の方式でデータが管理されている場合、データの不整合や重複が生じやすくなります。データ整理や統合のルールが複雑になると同時に、企業全体でのデータの把握が困難になります。複雑なデータ管理には、専門的なソフトウェアの活用を推奨します。
3. 不足データや異常データの対応: 必要な情報が欠けている状態（欠損値）や、他のデータと大きく異なる値（異常値）は、データ整理の際に修正・補充が必要です。データの本質を損なわないよう、適切な修正基準の設定が重要です。

これらの要点を踏まえて進めることで、効果的なデータ活用と業務改善が実現できます。

名寄せ・データクレンジングを実施する際に利用されるツール

データの整理と統合を効果的に行うために、以下のようなツールがよく使用されます。

各種専用ツール
Excel
SFA/CRMツール

これらのツールの特性や取り扱うデータの規模を考慮して、最適なソリューションを選びましょう。

1. 各種専用ツール

名寄せやデータクレンジング専用ツールでは、以下のような機能があります：

データの一括取り込み: Excelで作成したリストやさまざまな営業ツールから、データを一括で取り込み可能。
高精度なデータクレンジング: 住所や名称を最新情報に修正し、欠損情報を辞書やデータベースを用いて補完。
効率的な名寄せ: 設定したルールに基づき、重複データを統合し同一データとして管理。
属性付与・リスト化: 名寄せ後のデータに属性をつけて分類、リスト化しやすくする。
名寄せのルール設定支援: データ管理の専門家によるサポートを受け、最適なルール設定が可能。

これらの機能により、専用ツールは大規模で複雑なデータも効率的かつ高精度に整備できます。

2. Excel

Excel等の表計算ソフトのメリットはその自由度の高さにあります。適当な関数を活用することで、異なるデータ表を統合し、より複雑な条件設定や処理が可能です。CRMやSFAの標準機能では制限が多く、満足のいく名寄せが行えない場合もありますが、そうした際には対象のシステムからデータをエクスポートし、Excelで手動の名寄せを行う方法も有効です。

特にコストを抑えて名寄せを開始したい場合や、小規模なデータセットを扱う際に便利ですが、多くの手作業を伴うため、データ量が増加するとミスが発生しやすくなるデメリットがあります。

3. SFA/CRMツール

代表的なCRM・SFAツールとして、Salesforce社のSales Cloud（セールスクラウド）を例に説明します。Salesforceには重複管理の標準機能として「一致ルール」と「重複ルール」があります。これらは以下のように機能します：

一致ルール: 項目値を比較して、レコードの重複を自動的に判断します。例えば、メールと電話の値が一致する場合にレコードを重複として指定できます。
重複ルール: 一致ルールと連動して、重複レコードの作成を防止します。重複が識別されたときに実行するアクションをSalesforceに指示し、重複の可能性があるレコードの保存をブロックしたり、通知のみを行うことができます。

これらのルールは、[設定]＞[データ]＞[重複管理]から設定可能で、目的に応じて条件を設定することでレコードの作成・編集時に重複を察知し、データの名寄せを行うことができます。とはいえ、CRMやSFAの標準機能には限界があるため、より柔軟な対応を求める場合には、データをエクスポートしExcelでより詳細な名寄せ作業を行うことが推奨されます。

これらのツールを状況に応じて使い分けることで、データの整理と統合をより効果的かつ効率的に進められます。

※最新の情報はSalesforce公式サイトをご確認ください。

データ活用を促進する名寄せツールとAI機能付きSFA/CRMの魅力

上記にまとめたように、企業が蓄積したデータを最大限に活用し競争力を高めるためには、やはりEXCELだけではなく専門の名寄せツールや、例えばAI機能を搭載したSFA/CRMシステムなどと組み合わせて使用することでデータの価値を維持することができます。

それぞれのツール導入の魅力

自動化による効率的なデータ整理: 名寄せツールは、データを自動的に整理し、重複や誤った情報を効率的に修正することが可能です。簡単な設定をするだけで、大量のデータを迅速に整理し、データベースの正確性を飛躍的に向上させます。
安全性の確保: クラウドツール内でのデータ処理である程度整理を自動化することで、個人管理のEXCELよりも情報漏洩のリスクが減少します。
AIによる名前やデータの自動修正: AI機能付きのSFA/CRMシステムは、名前や住所などのデータを自動的にチェック・修正することができます。この機能により、データクオリティが向上し、入力ミスやデータの混乱を未然に防ぐことが可能です。

名寄せツールとAI搭載のSFA/CRMは、それぞれの機能を活かして企業のデータ運用を大幅に改善します。これらのツールは、効率的なデータ管理と高度なセキュリティを提供し、企業のデジタルトランスフォーメーションを強力にサポートします。

SFAとCRMを兼ね備えた国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」
SFAとCRMを兼ね備えた、定着率99% 国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」

名寄せとデータクレンジング、おすすめツール一覧

以下は、名寄せやデータクレンジング機能の専門ツール、機能を有するツールです。ぜひ参考になさってください。

これら以外にも可能なツールは数多く存在します。 企業のニーズや業務フローに応じて最適なツールを選定することが、営業活動の効率化に不可欠です。

ぜひ、自社に合ったツールを見つけてください。

※記載されている情報は執筆時点のものであり、最新機能、費用などの情報は各ツールの公式サイトで確認してください。

名寄せ、データクレンジング専門ツール

◇スピーダ顧客企業分析 （旧 FORCAS）: 公式サイト
独自のAIエンジンを活用して、1000万社以上のグローバル企業データを解析し、オンラインで効率的なデータクレンジングを提供します。このサービスは、ハイレベルな顧客分析機能を持ち、企業の営業効率を大幅に向上させます。専属のエキスパートたちが企業のビジネスパートナーとしてデータに基づく確実なサポートを提供します。
◇Syncsort TRILLIUM: 公式サイト
「Precisely Trillium」は、高品質なデータクレンジングと名寄せを実現するツールです。大規模データの統合に際して発生するデータ表記の不統一を解決し、各種辞書機能やマッチング機能により精度の高いデータを提供します。個人名、世帯、法人の名寄せが可能で、名寄せ条件を柔軟に設定できるため、企業に最適な状態でデータを管理することができます。
◇ユーソナー: 公式サイト
ユーソナーは、未開拓なターゲットを効率的に抽出し、受注確率を高めるためのデータを提供します。820万件の法人データをSFA、CRM、MAと連携して活用し、データと営業戦略を統合することで、企業の営業活動を支援します。

SFA/CRM（営業支援・顧客管理システム）

◇Salesforce Sales Cloud: 公式サイト
Salesforce Sales Cloudは、名寄せ機能を含む広範な顧客管理機能を提供します。名寄せには、SalesMarkerAppといったプラグインを使用し、追加費用100万円程/企業/年で導入が可能です（べースとなるSalesforceアカウントの利用料金が必要）。このプラグインを活用することで、顧客データの重複を防ぎ、効率的にデータを管理します。特に大規模な企業において、CRMおよびSFA機能を最大限に活用できます。
◇「GENIEE SFA/CRM」: 公式サイト
「GENIEE SFA/CRM」は、名刺の重複を防ぎ、同一人物や同一会社の名刺の更新時に適切な情報を選定する名寄せ機能を提供します。特にメールアドレスなどユニークなフィールドを活用して重複データの生成を防ぎ、正確で効率的な顧客管理を実現します。企業内の人脈を可視化して、営業およびマーケティングの質を向上させることが可能です。
◇Mazrica sales: 公式サイト
Mazrica Salesでは、AIを活用して重複データを検出する名寄せ機能を提供します。ユーザーが設定したルールに従い、重複データを統合し、データの整合性を維持します。これにより、営業活動をより効率的に行えます。
◇ホットプロファイル: 公式サイト
ホットプロファイルは名刺管理を中心にしたSFA/CRMツールです。お客様が名刺をスキャン、またはスマートフォンアプリで撮影し、送信した画像をもとに、オペレーターが目視により会社名や氏名、メールアドレスなどを正確に入力、名寄せ確認した上でデータを登録することで重複を防ぎます。
◇Sansan: 公式サイト
Sansanは名刺情報の重複を防ぐ名寄せ機能を持ち、営業履歴を包括的に管理します。グループプロダクト「Eight Team」を通じて、重複した名刺情報を最新のものに統合し、一元管理します。これにより、広範な営業活動とコスト削減を実現します。ただしあくまでもこちらのツールは名刺管理に特化したツールであり、商談管理や案件管理はそれらをベースとした1機能となります。ご注意願います。

MA（マーケティングオートメーション）

◇ADOBE MARKETO ENGAGE: 公式サイト
Adobe Marketo Engageは、マーケティングオートメーションの分野で広く知られており、名寄せ機能により重複データを整理します。メールアドレスのユニーク性を保つことで、同一顧客に対する重複送信を防ぎ、効率的なマーケティング活動を可能にします。これにより、より効果的にターゲットオーディエンスにアプローチできます。

まとめ

名寄せとデータクレンジングの重要性

名寄せとデータクレンジングは、企業のデータ活用をより効果的に進めるための重要なプロセスです。これにより、以下の効果が期待できます：

データの精度向上
蓄積された情報の整理
ばらばらなデータの標準化

効率的な実現のためのアプローチ

効果的な名寄せとデータクレンジングを実現するには、以下のツール導入を検討することが重要です：

専用ツール
SFA/CRMツール
マーケティングオートメーションツール

期待される効果

データの整理と活用の効率化
企業の情報資源の最大活用

重要： データの質を維持するためには、定期的なメンテナンスが不可欠です。上記の選択肢を総合的にご検討ください。

免責事項

記載されている情報は執筆時点のものであり、最新情報は各ツールの公式サイトでご確認ください。

以下は、記事内で言及されたプロダクトの公式サイトへのリンク一覧です。

1. スピーダ顧客企業分析 （旧 FORCAS）: 公式サイト
2. Syncsort TRILLIUM: 公式サイト
3. ユーソナー: 公式サイト
4. Salesforce Sales Cloud: 公式サイト
5. 「GENIEE SFA/CRM」: 公式サイト
6. Mazrica sales: 公式サイト
7. ホットプロファイル: 公式サイト
8. Sansan: 公式サイト
9. ADOBE MARKETO ENGAGE: 公式サイト

SFAとCRMを兼ね備えた国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」
SFAとCRMを兼ね備えた、定着率99% 国産営業管理ツール「GENIEE SFA/CRM（ちきゅう）」

カテゴリ

SFA/CRMを詳しく

SFA/CRMを詳しく

ガイド

カテゴリ

SFA/CRMを詳しく

SFA/CRMを詳しく

ガイド

データクレンジングと名寄せの違いを徹底解説！重要性、そして活用ツールのご紹介

データクレンジングと名寄せの違いを徹底解説！
重要性、そして活用ツールのご紹介