法人企業データ「LBC」の概要と特長

法人企業データ「LBC」とは

法人企業データLBC（Linkage Business Code）は、ユーソナーが保有する820万件の法人企業データです。漏れ・ダブリのないマーケティングデータベースを基盤とした営業・マーケティング活動によって内部リソースの効率化を実現するとともに、基盤となるデータベースの構築・維持についても、外部リソースを有効活用することで負担を軽減することが出来ます。

日本最大820万件の法人企業データLBC

法人企業データLBCは、ユーソナーが独自に収集・構築した820万件の事業所を網羅する法人データベースです。「日本に存在する全ての企業の情報を整理する」という思想のもと、構築されたデータベースで、過去情報を含めると1,200万件を超える情報量となっています。

法人企業データLBCを構築した背景

近年、環境の変化はますますその速度を上げており、目まぐるしく変化する環境に対応するために、業務プロセスの再設計が求められています。それにもかかわらず、多くの企業はこれまでは業務プロセスの再設計という課題から目を背けて何とかやり過ごそうとしてきたといえます。

一方で、課題を直視し、「次世代の成長のための仕組みづくりの機会」とした企業が存在します。このような企業は決して新しいことにゼロから取り組んだわけではなく、既存の枠組みをもとに、内部リソースの効率化と外部リソースの有効活用を図ることによって、成長の礎を築きあげたと我々は理解しています。

ユーソナーでは、その一助として、営業・マーケティング活動の基盤となるデータベースを整備し、活用するために法人企業データLBCを構築し、提供しております。基盤としてのデータベースは"漏れなくダブりなく（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）"構築されていなければなりません。ダブリのあるデータベースでは重複アプローチという無駄が発生してしまいますし、漏れのあるデータベースではチャンスロスが発生していることが多くの企業で課題となっています。

この法人企業データLBCを用いることで、

重複データの名寄せ
散在するデータベースの統合・一元管理
顧客データへの属性情報付与
企業情報自動更新によるデータ鮮度維持・社内工数削減
データ入力ルールの統一・データ入力の負荷軽減
顧客傾向把握（プロファイリング）
企業やグループ単位での取引実績の把握・未取引拠点の把握
マーケットシェア把握
アプローチリストの作成

を実現します。

顧客情報整備やマーケティングに特化したデータベース

法人企業データLBCの特長のうち、最も目につきやすいのが820万件というデータ数ですが、これは法人企業データLBCの用途が「顧客情報の整備」や「マーケティング」に特化していることによります。
例えば、顧客情報を整備する場合、後述するように、法人企業データLBCを教科書として顧客情報の整備を行うのですが、このとき、教科書（LBC）側にヌケ・モレが多いと、整備できないデータが出てきてしまいます。これでは精度の高い顧客情報の整備は実現不可能です。

また、マーケティング施策を立案したり、実際にアプローチしたりする際には、まず市場全体を視野に入れた上で、未開拓市場や未取引企業を把握しなければなりません。そのためには、市場全体を見渡せるようなデータベースが必要となります。

以上のような理由から、820万件という数量のデータベースを構築しています。また、法人企業データLBCは、中央官庁や地方自治体、学校、病院、公益法人、社会福祉法人、宗教法人など、民間企業以外のデータも多数収録されています。企業情報のデータベースといえば、企業与信調査会社が有名ですが、企業与信を目的としている場合、民間企業以外のデータはさほど重要ではありません。これに対して、法人企業データLBCは企業与信ではなく顧客整備・マーケティングを主用途としているため、これらのデータについても積極的に収集しております。

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法人企業データLBC　特長（１）クレンジングノウハウ

顧客データベースと法人企業データLBCとのマッチング（突合）処理において、蓄積したナレッジ（クレンジングノウハウ）を用いることで、高いマッチ率を実現します。これによって、より多くのデータを整備することができます。

なお、長年培ったデータクレンジング技術を用いて、経済産業省が実施する統計調査の名簿情報（約1,000万件超）に、共通キー※、緯度・経度情報を付与することで、同一企業や系列企業を可視化することに協力しています。（経済産業省が企業データベース「LBC」を利用開始）

※：共通キー
本社または事業所（法人番号を保有しない個人事業主を含む）を特定する一意の番号。

1. データ整備のための教科書と辞書

顧客データの整備をするためには、データ整備のルールが事前に決まっていなければなりません。一貫したルールで管理しなければ、データの整合性を確保できないからです。ところが、実際にはデータベースの管理ルールは一貫していないことがほとんどで、複数のデータベース間で一貫していないのはもちろんのこと、ひとつのデータベース内でさえルールがバラバラということが少なくありません。このままではデータを整備することはできません。そこで、データ整備のルールが必要になります。法人企業データLBCはこのルールの教科書だと考えて下さい。顧客データベースを教科書に即したルールで整備することで、データの一貫性を実現するわけです。

法人企業データ教科書と辞書

顧客データベースに教科書のルールを適用するためには、顧客データベースと教科書とのマッチング（突合作業）が必要です。しかしながら、顧客データベースと教科書は、そもそも別のルールですから、そのままマッチングしようとしてもうまくマッチしません。そこで、顧客データベースと教科書とをマッチングするための辞書（ナレッジマスター）が必要になります。ユーソナーで顧客データをお預かりし、辞書に従ってルールを変換することで、異なるルールである顧客データベースと教科書とのマッチングが可能になります。

2．マッチングの辞書

法人企業データマッチング辞書

3．辞書① 過去情報

データベース同士のマッチングを行う際に、失敗してしまう例として片方のデータが古いといったデータ鮮度の問題があげられます。例えば、顧客データが旧社名や旧住所の場合、そのままの状態では法人企業データLBCとマッチさせることが出来ません。そこで、法人企業データLBCは過去情報を辞書として利用します。具体的には、社名変更や住所移転、統廃合といった過去のイベントを蓄積したマスター（辞書）を利用することによって、顧客データが旧社名や旧住所であっても自動的に変換してマッチさせます。

法人企業データ過去情報

4．辞書② 企業名ナレッジ

過去情報と同じく、略称や誤記しやすい社名などが入力されているため、マッチングに失敗するケースがあります。例えば、「日本電気」を「NEC」と記載している場合や「全日本空輸」を「全日空」と記載しているケースです。ユーソナーでは、過去に実施してきているマッチング作業の中で得られた、こうした「データ入力の癖」をナレッジとして蓄積しています。御社の顧客データが略称や起こりがちな誤記社名で入力されていても、このナレッジを用いることで自動的に正式社名に変換して、マッチングすることが可能です。

法人企業データナレッジ辞書

5．辞書③ 書式

前項に比べると、より些細なことのように思われますが、細かな表記のユレによってデータのマッチングがうまくいかないケースもあります。ユーソナーでは、データクレンジングの技術によって、住所表記の統一（通称住所の正式住所表記への変換）などを施します。また、市町村合併などによる住所そのものの変更についても、旧住所の新住所への変換処理を行うことが可能です。

法人企業データ書式

以上でみてきたように、顧客データに誤字脱字、旧社名、旧住所、統廃合前情報などが含まれていた場合でも保有する辞書（各種ナレッジ）を利用して法人企業データLBCとのマッチング処理を行いますので、高いマッチング精度を実現することができます。

このように法人企業データLBCの「辞書」を用いることで、重複判定率は向上します。それでは、どのくらいの向上が期待できるのでしょうか。こちらはあくまで参考となりますが、先ほどから利用しているユーソナーの営業担当が入力した名刺情報について、法人企業データLBCを用いて名寄せした場合と利用せずに名寄せ処理を行った場合の比較をしてみましょう。

法人企業データLBCを利用した場合、22,128件のうち1,038件（4.7%）が重複であると特定できるのに対して、利用せずに行うと458件（2.1%）しか特定できません。この差はクレンジング精度を向上させる辞書の差となります。

法人企業データ重複判定

法人企業データLBC　特長（２）コード体系

法人企業データLBCは、本社－支店や親会社－子会社といった関係にある事業所をグルーピングしています。これによって、グループ単位でのデータ管理が可能となり、売上情報をグループ単位で名寄せしグロスの取扱額を把握したり、グループ内の未取引拠点（横展開ターゲット）を把握したりすることが出来るようになります。

顧客情報の整備をするにあたって、本社－支店や親会社－子会社といった関係にあるデータの紐付けが非常に重要になってきます。この紐付けができていないと、グループ単位での取引金額を把握したり、既存顧客の未取引拠点を把握してアプローチ施策を立案するといったことができません。
一般的には、本社に0001といった親番を採番し、事業所には0001-001といったように枝番を採番して、グループを表現するといった手法が採用されるのですが、このような管理の場合、吸収合併や事業所廃止などによって、徐々にコード体系が崩れてしまい、最終的には管理不可能になってしまいます。
法人企業データLBCはこのような事態を避けるために、すべての事業所データにユニークな不変のコードを採番し、本社－支店や親会社－子会社といった関連を紐付けるコード体系を採用しています。この紐付けがLinkage Business Code（LBC）という名称の理由です。

具体的には以下の通りとなります。

ルール1. すべての事業所に個別の背番号が採番されている

法人企業データルール1

まず、全ての事業所に対して、個別のコード（背番号）を採番します。このコードのことも「LBC」と呼んでいます。LBCは法人企業データの名称でもあり、管理コードの名称でもあります。以下では誤解を避けるために、マスターデータそのものを指す場合には「法人企業データLBC」と、管理コードを指す場合は「法人管理コードLBC」として区別したいと思います。法人管理コードLBCは、事業所ごとに個別の番号が採番されていますので、同一の番号が複数存在することはありませんし、永久不変の番号になります。

*1 実際のコードは11桁となります。
*2 820万件は企業ではなく事業所をベースにしているため、同一企業でも本社と工場のように別拠点であれば、別コードが付与されます（法人企業データLBCは、拠点・企業・企業グループ単位に名寄せされた状態で収録しています）。

ルール2. 任意の事業所データの本社は本社LBCが表している

法人企業データルール2

例えば、0012のLS石油松山支店について、本社LBC欄を見ると0007と記載されているので、0007のLS石油の事業所であることが分かります。同様に、0007のLS石油は、本社LBCが自身のコード（0007）ですので、0007のLS石油は本社であることが分かります。

ルール3. 任意の事業所データの親会社は親会社LBCが表している

法人企業データルール3

0007のLS石油について、親会社LBC欄を見ると0002と記載されているので、0002のLS銀行の子会社であることが分かります。同じように、0002のLS銀行の親会社LBC欄は0001ですので、0001のLS商事の子会社であることが分かります。

ルール4. 資本系列のトップはすべてが自身のコードとなる

法人企業データルール4

0001のLS商事は、本社LBC欄、親会社LBC欄、系列LBC欄すべてが0001と記載されているので、系列のトップに当たることが分かります。

ルール5. 系列関係にあった場合、グルーピング情報のみ修正される

法人企業データルール5

統廃合などにより系列関係に変更が生じた場合であっても、グルーピング情報のみが変更され、法人管理コードLBCは変更されません（法人管理コードLBCは不変）。このように、データに採番された背番号（法人管理コードLBC）は不変とし、属性情報の方を修正することでコード体系の一貫性を維持しております。

以上のようなコード体系を利用することで、お客さまからお預かりした取引先データをグルーピングし、企業単位や企業グループ単位での名寄せが可能となります。

法人企業データLBC　特長（３）鮮度・精度の維持

820万件という大量のデータをメンテナンスするのは容易ではありません。それでは、データの維持（メンテナンス）についてはどのように行っているのでしょうか。

基本的にはデータの構築の仕方と同じです。データソースが更新されたタイミングで、法人企業データLBCへの反映を行います。例えば、有価証券報告書が開示された場合、その情報をもとにデータの更新を行います。法人電話帳、HPなども同様に、データソースが更新されたタイミングでの反映となります。（参考：月次項目別データ更新件数が分かるURL：https://usonar.co.jp/service/lbc-realtime/）

このように更新される法人企業データLBCの情報をもとに、貴社の顧客データを常に最新の状態に保つことが出来ます。法人企業データLBCから移転情報を取得することでアプローチロスを削減したり、旧情報でのアプローチしてしまうことによるイメージダウンを回避したり、過去実績との正確な紐付による売上推移管理が可能となります。

様々な手法を用いて法人企業データLBCをメンテナンスしております。詳細についてはお問い合わせください。