名寄せ（なよせ）

ラフな解説

手間かかる割に、知らない人からは評価されづらい仕事の１つ。管理職の方はこういうデータの”活用できる状態を保つ”作業を行う人を正しく評価してあげてください。DXとかの前段階だけど、かなり重要な組織としての基本作業になります。

解説

デジタルマーケティングにおける名寄せ（名寄せ処理）は、複数の顧客データを統合し、同一人物や同一企業を正確に特定するための重要な手法です。近年、データドリブンマーケティングの発展とともに、その重要性が飛躍的に高まっています。

例えば山田太郎さんという人物がいた場合、人間の目には
・山田　太郎　※全角スペース
・山田太郎
・山田 太郎　※半角スペース
・姓：山田、名：太郎
は同じ人物と認識して対応することはできます。（同姓同名とかはひとまず別のこととして）
しかし、情報処理を行う段階ではこれらはすべて異なる文字列として理解をされてしまうため、同時に４つの異なる存在がいることになってしまいます。

そうなの？と思われる方も一定いらっしゃいますが、例えば年賀状で１人の人に４通送付するような事態を想像してみてください。なかなかに厄介ですし、デジタルマーケティングで自動化処理などを行う際に、唯一の人物として扱えるかは非常に重要な問題になります。

名寄せの主な目的は、企業が顧客に関する分散したデータを統合し、より包括的で精度の高い顧客理解を実現することにあります。例えば、ECサイト、店舗、SNSなど、異なるチャネルで取得された顧客情報を一元管理することで、より効果的なパーソナライズマーケティングが可能になります。

名寄せ処理には、主に以下のような技術が用いられます：

1. 完全一致マッチング：名前、メールアドレス、電話番号などの完全に一致する情報を基に照合する最も基本的な方法です。
2. あいまい検索：氏名のゆらぎ（山田、ヤマダなど）や、住所表記の揺らぎを吸収するマッチング手法です。
3. アルゴリズムによるマッチング：機械学習や統計的手法を用いて、類似性の高いデータを特定する高度な技術です。

これらを用いて、データを常に最新かつ重複なく扱えるようにすることは非常に重要ですが、それなりにコストもかかる作業となります。
データの品質管理という点において名寄せという言葉を有名にしたものとして、過去には年金に関わる名寄せ作業が難航し、名寄せ用のシステム開発が行われたということもありました。
参照：　年金記録問題の現状と課題（参議院）