更新日： 2026年10月14日
営業システムでは略称、会計システムでは正式名称。同じ取引先の情報が別々に登録されていると、データを集めても、企業ごとの売上や取引の全体像を捉えにくくなります。
ユーソナーが目指す「法人データインフラ企業」とは、企業や事業拠点を正しく識別し、分散した情報を結び付け、さまざまな業務の判断を支える会社です。必要なのは、データを蓄積することに加え、企業を捉える共通の土台を整えることだと考えています。
本記事では、法人企業データベース「LBC」の役割、調達・行政での活用事例、AI活用との関係を解説します。自社の法人データを業務の共通基盤として使うために、確認したいポイントも紹介します。
目次
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ユーソナーが目指す法人データインフラとは、企業や事業拠点を正しく識別し、部門やシステムに分散した情報を結び付け、さまざまな業務の判断に使えるようにする共通基盤です。
営業が顧客を探すときも、経営企画が市場を分析するときも、調達部門が仕入先を管理するときも、出発点には同じ問いがあります。それは、「この情報は、どの企業・どの拠点のものなのか」という問いです。
企業情報を集めるだけでは、この問いに十分に答えられません。同じ会社の情報を結び付け、本社・支店・企業グループの関係を整理し、利用する業務に合った単位で捉える必要があります。私たちが支えたいのは、その共通の土台です。
例えば、ある取引先が営業システムでは略称で、会計システムでは正式名称で登録されているとします。さらに、支店名の付いたデータが別に存在していたらどうでしょうか。
情報を一カ所に集めても、それぞれが同じ企業を指すと分からなければ、取引の全体像は見えてきません。一方で、本社と支店を区別せずにまとめてしまうと、拠点ごとの取引状況を把握できなくなることもあります。
必要なのは、同じ対象の情報をつなぐことと、区別すべき対象を区別することの両方です。集計する単位がそろっていなければ、顧客別の売上やグループ全体の取引額を調べても、担当者によって異なる前提で判断してしまう可能性があります。
これは、入力の手間だけの問題ではありません。営業、会計、調達、経営企画が、同じ企業を共通の前提で捉えられるかという、意思決定の問題でもあります。
ユーソナーが構築・更新してきた法人企業データベース「LBC」は、全国の1,250万を超える事業拠点に11桁の管理コードを付与し、企業属性を結び付けています。この規模は、2026年9月1日の発表に基づくものです。※1
ここで重要なのは、1,250万という数が「法人の数」ではなく、「事業拠点の数」を表していることです。本社だけでなく、支店や工場などの拠点、さらに企業系列の関係を捉えることで、業務に応じた単位で情報を扱えます。※1
顧客が保有するデータとLBCを照合し、次のような整備を行います。※2
法人データインフラの価値は、データの件数だけでは測れません。手元の情報を正しく結び付け、判断に使える状態へ整えられるかが重要です。
e-Statのビッグデータ・ポータルには、大手重工業の企業グループが、約150万件の仕入先マスタを整備した事例が掲載されています。LBCを用いて重複データの名寄せや企業属性の付与を行い、調達先1社に対するグループ横断の取引状況を可視化しました。※3
この事例で必要だったのは、企業の本社だけではなく、仕入先の部門・事業所までを扱える情報の粒度です。LBCが支店、営業所、工場、倉庫などの事業拠点を含むことが、採用の理由として説明されています。※3
2022年4月26日の発表では、経済産業省が実施する統計調査の名簿情報に、共通キーや緯度・経度情報を付与する支援を紹介しました。同一企業や系列企業の可視化、各種情報との紐付け精度の向上を通じて、政策評価などの業務を支える取り組みです。※4
これらの事例に共通するのは、対象となる企業や拠点を特定し、情報を結び付ける役割です。その先の判断は、営業ならアプローチ先の検討、調達なら取引状況の管理、行政なら企業活動の分析と異なります。用途が変わっても、企業を正しく捉える土台は共通しています。
AIに分析を任せる場合も、参照するデータが何を指しているかを整理する必要があります。
例えば、AIに重要顧客の候補を挙げてもらう場面を考えてみます。同じ顧客の取引履歴が複数の名称に分散していれば、一部の履歴だけで評価してしまう可能性があります。逆に、似た名称の別会社を同じ企業として扱えば、異なる会社の情報が混ざってしまいます。
企業情報を整えることは、AIが分析する対象と範囲を明確にするための準備です。ただし、データを整備すれば、AIの回答が必ず正しくなるわけではありません。出力の根拠を確認し、利用目的に応じて人が判断する工程は、引き続き必要です。
ユーソナーは、AIの判断の基礎となるデータの「品質」「構造」「鮮度」を重視しています。2026年9月1日には、Snowflakeの「AI データクラウド サービス パートナー」のSelectパートナー認定を発表し、LBCを活用したデータ統合・AI活用支援をさらに強化する方針を示しました。※1
法人データを共通基盤として活用するには、ツールの選定だけでなく、何を判断したいのかを先に整理することが大切です。実務では、次の4つの問いから確認してみてください。
導入効果は、保有データの状態や対象範囲によって異なります。まずは目的に合った範囲で、識別・統合の結果を確かめ、業務で使えるかを検証することが現実的な一歩です。※1
ユーソナーが法人データインフラ企業を目指す理由は、法人データの価値が、特定の部門や用途だけにとどまらないからです。
営業、経営企画、調達、行政、そしてAI活用。それぞれが異なる目的で情報を使うときにも、企業を識別し、関係を整理し、情報をつなぐ土台が必要になります。
私たちは、LBCを中心とするサービスを磨き、法人データをさまざまな業務で活用できる環境づくりを進めていきます。これは、2026年9月の発表で示した「法人データインフラ企業」を目指す方針です。※1
情報が集まることと、判断に使えることは同じではありません。利用する部門やシステムが増えても、企業を捉える前提を共有できる。その環境を広げることが、ユーソナーの目指す役割です。
自社の顧客・取引先データをどのように結び付けるか検討されている方は、各システム間のデータ統合を実現する名寄せの解説をご覧ください。
この記事を書いた人
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。
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