• 名寄せ・データクレンジング

【DB会社が解説】名寄せとは?顧客データを整備・管理する方法を徹底解説!

更新日: 2026年6月10日

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高精度のデータ整備へ
"事業所単位"の名寄せとは?

企業には、顧客や取引先など多種多様な情報が蓄積されています。しかし、部署や担当者がそれぞれデータを管理していると、同じ顧客情報が重複していたり、表記ゆれにより同一人物や企業を別データとして扱ってしまったりすることが少なくありません。
こうした無駄やトラブルを防ぎ、顧客データを最大限に活用するために必要なのが「名寄せ」です。

本記事では、名寄せの概要・必要性・メリットから、実際のやり方や注意点、さらに名寄せを効率的に進めるためのツール導入のメリットまで詳しく解説します。顧客データを管理しきれず悩んでいる方は、ぜひ最後までご覧ください。

目次

名寄せとは

顧客情報を管理する上で問題となりやすいデータの重複を解消するのが「名寄せ」です。必要性やメリットなどと合わせて、以下で詳しく解説します。

名寄せとは複数のデータベースから同じ顧客情報をまとめること

名寄せとは、数あるデータベースに登録されている顧客情報の中から重なるものを洗い出し、同一の存在に関するデータをひとつに統合する作業のことです。
もともとは破綻した金融機関の口座管理が起源とされていますが、現在では企業がもつ顧客データを整理・統合する目的で活用されることが多くなっています。

たとえば、同じ人物でも「山田太郎」と「山田 太郎」などスペースの有無で別人物としてデータが重複登録されるケースは珍しくありません。企業名であっても、正式名称・略称・旧社名などが混在し、同一企業と認識されないことがあります。
名寄せでは、こうした表記ゆれや入力ルールの違いを統一し、本来ひとつにまとまるべきデータをしっかりと結合していきます。

名寄せが必要な理由とメリット

名寄せが必要な理由やメリットについて、以下の点が挙げられます。

  • データを有効活用するため

    顧客データを名寄せせずに放置していると、分析やマーケティングに活かそうとしても重複や表記ゆれが障害となり、正しいインサイトを得られません。

  • 非効率な重複アプローチを防ぐ

    同じ相手に何度もDMを送ったり、複数の担当者が重ねて電話したりすると、顧客の不信感やクレームにつながります。名寄せをすることで、一貫性のあるアプローチが可能になります。

  • 顧客満足度・マーケティング精度の向上

    一元化された情報を元にすれば、顧客ニーズに合わせた適切なアプローチができ、結果的に顧客満足度の向上や効率的な営業を実現できます。

名寄せをしないと起こるリスク・失敗例

名寄せを怠ると、コストの増大・個人情報の漏えいリスク・データ分析の精度低下という3つの問題が起こります。それぞれの具体的な失敗例を見ていきましょう。
  1. 重複データによるコスト増大

    DMや電話、メール配信を重複して行うと、印刷費や通話コストが重なるだけでなく、顧客に「しつこい」「管理がずさん」という印象を与えてしまいます。

  2. 個人情報の誤送付・漏えいリスク

    表記ゆれなどで「同姓同名の別人」を一つにまとめてしまった場合、本来送るべきではない情報を他者へ送ってしまう可能性があります。

  3. データ分析の精度低下

    重複を含む顧客データを前提にレポートを作成すると、施策の効果測定やターゲット選定を誤り、無駄なマーケティング費用がかかるケースもあります。

名寄せを実施すべき企業の特徴

名寄せは全ての企業に緊急度が高いわけではありません。しかし、以下のような状況に当てはまる場合は、データの問題がすでに営業・マーケティング・経営判断に悪影響を及ぼしている可能性が高く、早急な対応が求められます。

複数の部門・システムで顧客データを管理している

営業部門、マーケティング部門、カスタマーサポートがそれぞれ異なるシステムで顧客データを管理している企業では、同一顧客の情報が分散し、全体像の把握が困難になります。部門をまたいで情報を参照しようとするたびに照合作業が発生し、担当者の工数を圧迫します。
特に、SFAやCRMを導入済みにもかかわらず「現場が使いこなせていない」「入力されたデータが信頼できない」と感じている場合、その根本原因がデータの重複や表記ゆれにあるケースは少なくありません。

※実際の事例は後述の「名寄せ活用事例」をご覧ください。

フランチャイズ・グループ企業など、組織が複数拠点に分かれている

本社・支社・加盟店など、組織が複数の拠点に分かれて営業活動を行っている企業では、各拠点が保有するデータがサイロ化しやすく、グループ全体での取引状況の把握が困難になります。「この企業とはどこかの拠点がすでに取引しているのか」がわからないまま営業をかけてしまうと、重複アプローチによる顧客の不信感やクレームにつながります。

※実際の事例は後述の「名寄せ活用事例」をご覧ください。

SFA・CRM・MAなどのツールを導入している

マーケティングオートメーションや営業支援ツールは、正確な顧客データがあってはじめて本来の機能を発揮します。
重複や表記ゆれが残ったままのデータを投入しても、セグメンテーションが歪み、メール配信では同一人物に複数送信されるなど、ツールの効果が半減します。ツールを導入したのに期待した成果が出ていない場合、データ品質の見直しが先決です。

企業合併・統合、またはシステム移行を経験している

M&Aやシステムリプレイスによってデータベースをまとめたタイミングでは、異なるコード体系やフォーマットが混在し、重複が大量発生します。
統合後にそのまま放置すると、重複データは雪だるま式に増え続け、後から整備するほどコストと工数がかさみます。移行のタイミングで名寄せを実施しておくことが、長期的なデータ品質維持の観点から重要です。

データを蓄積しているが、分析や施策に活かせていない

「データはあるが使えていない」という状態の企業は多くあります。その原因の多くは、データの重複・欠損・表記ゆれによる精度の低さです。
正確なデータに基づかない分析は、顧客数の過大評価やターゲットセグメントの誤設定につながり、マーケティング投資の無駄を生みます。データを「蓄積する資産」から「活用できる武器」に変えるために、名寄せは不可欠な前処理です。

名寄せのやり方を4ステップで解説

名寄せのやり方 顧客データ整備の方法


ここからは、名寄せの具体的な流れを説明していきます。    
大きく、(1)データ調査 → (2)データ抽出 → (3)データクレンジング → (4)データマッチングの4ステップに分けられます。

1.データを調査する

まず初めにすることは、現状の把握です。
どの部署・システム・ツールに、どのような顧客データが存在しているのかを調べ、名寄せのゴールを明確にします。
重複の発生元や、最終的にどのくらい整合性をもったデータベースにしたいかを定義しましょう。

2.データを抽出する

次に、各データベースから顧客の特定に必要な項目を抽出します。

  • 企業名・担当者名・住所・電話番号
  • Eメールアドレス・部署名・役職 など
データベース間で項目名が異なる場合は、「同じ属性」に統一してまとめることが大切です。たとえば「取引先名」「企業名」「会社名」などは、すべて同じ属性に統合します。

3.データクレンジングを行う

データクレンジングとは、表記ゆれや不備を修正・削除して整合性をもたせる作業です。具体例としては、以下のようなものが挙げられます。

  • (株) ⇔ 株式会社
  • 全角数字 ⇔ 半角数字
  • 山田太郎 ⇔ 山田 太郎(スペースの有無)
  • 旧社名 ⇔ 新社名
ここでしっかりと表記ルールを決めておかないと、後のデータマッチング工程で正しく統合されません。

4.データをマッチングする

データクレンジングによって統一された情報をもとに、企業名・電話番号・住所など複数の項目(キー)を組み合わせて同一かどうかを判定します。

  • 企業名、住所、電話番号が一致する → 同一企業とみなす
  • 企業名は表記ゆれも含めてチェック(旧社名、略称など)
複数のキーを掛け合わせることで、できるだけもれなく重複を洗い出すことがポイントです。

注意すべきポイントとして、社名のマッチングが挙げられます。合併等により社名が変わっている、移転により事業所の所在地が変わっている可能性がある、同じ企業でも前株と後株が異なって登録されている、正式名称ではなく略称で登録されている、といったケースが多々あるためです。
より精度の高いマッチングをするためには、名寄せ専用のツールを使用することが有効です。


より詳しい名寄せの手順はこちら:
名寄せの方法を5段階のレベルで解説!SFAやCRMなどのデータ重複をなくすには?▶︎

名寄せを成功させるための注意点・対策

名寄せを成功させるための注意点は、個人情報保護への配慮・データクレンジングの徹底・重複が発生しない環境づくりの3点です。それぞれ詳しく解説します。
  1. 個人情報保護への配慮

    名寄せでは個人情報も扱うため、誤送付や漏えいリスクが高まります。
    同姓同名の別人を誤って統合しない、データ保管環境のセキュリティを強化するなど、個人情報保護法やプライバシーマーク(Pマーク)などの基準を踏まえて慎重に進めましょう。

  2. データクレンジングの徹底

    表記ゆれ・脱字を放置したままマッチングをかけても、正確な統合はできません。
    表記統一マニュアルの作成・定期的な監査やダブルチェック体制など、データクレンジングの品質を高める工夫が大切です。

  3. 名寄せ不要な環境づくり

    名寄せ作業の手間を減らすには、そもそも重複が発生しにくい仕組みを構築することが重要です。
    ・入力ルールを統一する(名寄せのキーとなる企業idコードなどを活用)
    ・データ登録時に重複チェックを自動化する仕組みを導入する
    ・部署間やシステム間で連携しやすい基盤を整備する

名寄せ専門ツールを導入するメリット

専門ツールを導入するメリットは、工数削減と名寄せ精度の向上です。

名寄せを行うためには、企業や事業所の変更情報を随時確認した上で最新情報を把握している必要があります。 こういった作業を社内のリソースで行うためには膨大な工数がかかってしまいます。また、担当者により確認内容に差が出てしまうなど、精度を担保することは容易ではありません。

名寄せ専門ツールを導入することで、工数を大幅に削減しながら、担当者のスキルに左右されない高精度な名寄せを実現できます。    

名寄せ活用事例

約500万件のデータを一元化【サービス業】

清掃・衛生用具レンタルサービスを全国展開する株式会社ダスキンでは、法人営業本部・地域本部・加盟店それぞれがデータを個別に管理していたため、グループ全体で約500万件もの企業データがサイロ化した状態になっていました。

この状態では、ある企業にアプローチしようとしても「グループ全体としてすでに取引があるのかどうか」すら確認できず、営業活動が非効率になっていました。また、営業戦略の基盤となる企業の系列情報などの基礎データも不足しており、精度の高いアカウントプランを立てることが困難な状況でした。

ユーソナー導入後は、グループ全体の企業データを事業所単位で一元管理できるようになり、「特定地域に12店舗ある取引先のうち、3店舗しか利用されていない」といった拠点単位のシェアが可視化。営業担当者がどこにアプローチすべきかが明確になり、提案の確度が向上しました。

導入事例の詳細はこちら:サイロ化された約500万件のデータを一元化 グループ全体の取引シェアを可視化▶︎

顧客データの名寄せでSFAの定着化【金融業】

三菱UFJフィナンシャル・グループの中核企業として法人向け決済サービスを提供する三菱UFJニコス株式会社では、Salesforceを使った営業情報の一元管理を目指していましたが、長年定着に苦労していました。その最大の原因が、顧客データの重複と表記ゆれです。

同社では法人名を漢字・カタカナ・アルファベットなど担当者ごとにバラバラな形式で登録していたため、同一法人が複数の顧客情報として重複登録される状態が常態化していました。これでは検索も一元管理もままならず、Salesforceを導入しても現場が使いこなせないという悪循環に陥っていたのです。

ユーソナー導入によって法人単位での名寄せ・一意化が実現すると、状況は一変しました。「ユーソナーの製品がなければプロジェクトの成功もなかった」と担当者が振り返るほど、名寄せがSFA定着の決定打となっています。CRM・SFAツールを導入しているにもかかわらずデータ品質の問題で活用が進まない企業にとって、名寄せは避けて通れない工程といえます。

導入事例の詳細はこちら:Salesforceの定着化、ユーソナー採用で手ごたえ 顧客データの名寄せ・一元化にLBCが威力▶︎

名寄せを効率化する「ユーソナー」とは

名寄せは扱うデータ量や必要な作業量が多いので、ミスなく効率的に行うためにも専用ツールの利用がおすすめです。

日本最大級の企業データベース「LBC(Linkage Business Code)」を搭載する「ユーソナー」は、高精度なデータクレンジングが行えるため、顧客データを営業・マーケティングに最大限活用することが可能です。
社名変更や合併、統廃合などの変化も、一度構築したデータベースであれば自動でメンテナンスされるので、安心して情報を利用できます。データ構築・メンテナンス専用の部署が日々データを更新し精度を保持しているので、正確なデータに基づいた顧客管理が可能です。

またユーソナーには、ターゲットとなる確度の高い顧客をリストアップし選出する機能があります。多彩な検索条件を組み合わせてターゲットリストを作成できるので、ターゲティングにかかる時間を削減し、効率的な営業活動を実現するABMツールとして活用できます。

名寄せを効率化できるサービス「ユーソナー」の詳細についてより詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください。
顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」▶

まとめ

本記事のポイントを3点にまとめます。①名寄せとは複数DBの重複データを統合する作業、②放置すると営業コストの増大や経営判断の歪みにつながる、③専門ツールを活用することで精度と効率を両立できる、という点です。

名寄せとは、複数のデータベースに散在する顧客情報の重複や矛盾を解消して、一元化する作業です。名寄せにより、データの可視化が進み、顧客対応やマーケティングの高度化を図ることができます。また、情報の属人化防止や業務効率化も実現できます。
名寄せは、顧客データの整備・管理に不可欠な作業であり、正確に実施することで顧客対応の質向上や効果的なマーケティングの実践が期待できます。

名寄せ作業の効率化と精度向上のためには、専門ツールの導入が推奨されます。「ユーソナー」は、日本最大級の企業データベース「LBC」を搭載し、高精度な名寄せやデータクレンジングが可能なツールです。ABM機能を備えており、戦略的なマーケティング活動にも活用できます。

ぜひ本記事を参考に、顧客データの名寄せ・データクレンジングの取り組みを進めてみてはいかがでしょうか。
以下ボタンから資料を無料でDLできますので、合わせてご確認ください。

この記事を書いた人

uSonar

ユーソナー編集部

MXグループ・編集長

ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。

ユーソナーは業種・業界問わず
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