更新日： 2026年11月12日
お客様から、「そういや、、御社とうちとは初めての取引ですよね？」
ん、、、お客様からそう聞かれて、あわてて取引先の一覧を確認。すると、会社名によく似た名前がいくつか出てきました。
こちらは事業所名、あちらは昔の社名。でも、同じ会社との取引なのか、それぞれ別の会社なのかが分かりません。データもいろんなツールにあって、営業の商談履歴、経理の請求先、購買の仕入先を見比べても、どれを結び付ければよいのか迷ってしまうことありませんか。
「会社名が分かれば、すぐに調べられるはず」。そう思っていたのに、意外と分からないものです。
こんなとき、会社を見分ける手掛かりになるのが「法人番号」や「インボイス番号」です。ただ、これらは、同じ法人の本社と支店を別々に見分けるための番号ではありません。
では、事業所名や旧社名が混じったデータを、どう整理すればよいのでしょうか。この記事では、法人番号とLBCの違いから、企業・事業所の情報を仕事に生かす方法まで解説します。
目次
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まずは、一番大事な違いから見ていきましょう。
法人番号は、会社などを見分けるための番号です。国税庁が13桁の番号を指定し、会社の名前や本店の住所などと一緒に公表しています。名前や住所の変更履歴なども確認できます。※1
ただし、同じ会社の支店や工場、店舗には、それぞれ別の法人番号が付くわけではありません。※2
一方、LBCは、ユーソナーが整備している企業・事業拠点のデータベースです。会社だけでなく、支店や工場などの事業拠点も捉えています。本社と支店、親会社と子会社などの関係や、企業に関するさまざまな情報も扱います。※3
「法人番号があるのに、なぜLBCも使うの？」と思うかもしれません。
法人番号で会社を見分けることと、その会社のどの拠点なのか、本社や系列会社とどうつながっているのかを調べることは、別の作業だからです。
会社を見分ける法人番号と、会社・拠点の情報を整理するLBCは、役割が異なります。
LBCでは、企業や事業拠点の管理に11桁の「LBCコード」を使います。コードは対象を見分けるための目印です。売上やニュースがコードの数字そのものに入っているわけではなく、データベース上で情報と結び付いています。※4
| 番号・コード | 何に使う？ |
|---|---|
| 法人番号 | 会社などを見分ける13桁の公的な番号 |
| LBCコード | 企業や事業拠点の管理に使う11桁のコード |
| インボイス登録番号 | 適格請求書発行事業者の登録を確認する番号 |
インボイス登録番号についても、少しだけ触れておきます。法人番号を持つ事業者の登録番号は「T」と法人番号で構成されます。ただし、法人番号の前にTを付けただけでは、実際に登録しているか、有効な登録かどうかは分かりません。登録状況を別途確認する必要があります。※5
ユーソナーが紹介する「登録番号の付与」は、仕入先などの社内データに、該当する事業者の登録番号を結び付けることです。支店ごとに新しい公的番号を発行する、という意味ではありません。※6
企業データベースの件数を比べるときは、「何を1件と数えているのか」を確認することをお勧めします。会社の数なのか、支店や工場を含めた数なのかで、数字の意味が変わるからです。
例えば、架空のA社に本社と2つの支店があり、全体で10の部署があるとします。この場合、法人は1つ、拠点は3つ、部署は10です。同じA社について数えていても、数字は違います。
ユーソナーは、LBCに全国1,250万を超える事業拠点を収録しています。これは会社の数ではなく、事業拠点の数です。※7
一方、国税庁が公表した法人番号の件数は、2025年12月31日時点で5,729,508件です。こちらは法人番号の公表件数（すでに閉鎖（消滅）した法人も含む）なので、事業拠点を含むLBCの数と、そのまま倍率で比べることはできません。※8
件数を確認するときは、会社・拠点・部署のどれを数えているか、いつ時点の数字か、閉鎖した拠点や過去の情報を含むかも見ておきましょう。先ほどのA社は数え方を理解するための架空例であり、特定のデータベースの集計方法を表したものではありません。
データの数が多くても、自社が探したい相手が入っていなければ、仕事には使いにくいものです。営業エリアが地方なのに、見つかるのは大都市の本社ばかり。これでは、訪問先を探したい担当者は困ってしまいます。
LBCは、本社に加えて支店や工場、店舗などの事業拠点を扱います。例えば、既存顧客の本社とは取引があっても、地方の工場にはまだ提案していないかもしれません。グループ内に、まだ取引のない別会社が見つかることもあります。※3
ここで一つ、分けて考えたいことがあります。「その会社や拠点が載っている」ことと、「知りたい情報が全部載っている」ことは別です。
工場が見つかっても、その工場だけの従業員数や、担当部署まで分かるとは限りません。会社全体の売上が載っていても、それを工場の売上として使うこともできません。対象があるかどうかに加え、業務に必要な項目がどれだけ埋まっているかを確かめます。
四国電力の事例では、地域の中小企業や個人事業主、支店などの拠点を捉えられることが、サービスを選ぶ際の重要なポイントでした。全国の数字を見るだけでなく、「自社が活動する地域の相手を見つけられるか」が必要だったため、採用につながった事例と言えます。※9
自社で試すときも、よく知っている大手企業の本社だけでなく、実際に訪問したい工場や支店、地域の取引先を混ぜて確認すると、使い道が見えやすくなります。
冒頭のように「この会社とは初めての取引だと思っていたら、昔、別の名前で商談していた」。そんな行き違いが起きることが頻繁にあります。
会社が名前を変えた、事務所を移転した、担当者が略称で入力した。データが一致しない理由はいろいろあります。名前の文字が完全に同じかどうかだけで探すと、同じ会社なのに見つからない場合があります。AI時代でデータ自体に問題があるままだと業務の効率化に限界が訪れます。
そこで行うのが「名寄せ」です。名寄せとは、名前や住所などが違って見えるデータを調べ、同じ対象の情報として整理することです。ユーソナーは、LBCとの照合に旧社名や旧住所、名称の表記ゆれなどの情報を活用する方法を紹介しています。※3
例えば、過去の商談に残る旧社名と住所を手掛かりに、現在の会社の候補を探します。候補が見つかれば、今の営業担当者は、以前の提案や失注理由を確認したうえで次の話ができます。
ただし、似ている名前を何でも一つにまとめるのは危険です。同じ会社が社名を変えた場合と、別の会社へ事業が譲られた場合では、取引履歴の扱いが変わります。本社と支店は同じ法人に属していても別の拠点ですし、親会社と子会社は別の法人です。どこまでを合算するかは、取引の内容や目的に合わせて決めます。
海外でも、異なるデータにある記録が同じ対象を指すかを照合し、結び付ける考え方があります。AWSは、こうした処理を「Entity Resolution」として説明しています。また、企業識別の仕組みを運営するGLEIFは、企業そのものの識別情報と、親会社との関係情報を分けて扱っています。自社のデータでも、「同じ会社か」と「関係のある別の会社か」を分けて考える参考になります。これらは一般的な説明であり、LBCを認定したものではありません。※10、※11
営業先を探すなら、会社名だけでなく、業種や規模、ニュースや求人情報、部署別の電話番号も知りたいところです。さらに、最近の関心のあるテーマが分かれば、何を話すか考える手掛かりになります。
ただし、何でもたくさん見られればよいわけではありません。例えば、会社を探すには業種、訪問前の準備にはニュース、取引前の確認にはリスク情報というように、使う目的から必要な情報を選びます。
次の表は、国税庁の法人番号公表情報と、LBC・関連サービスで扱う情報を整理したものです。あくまで参考の表ですので、その他項目も、LBCに多数収録しております。※12、※13
| 項目 | 法人番号の公表情報 | LBC・関連サービス |
|---|---|---|
| 対象 | 法人など | 企業・官公庁・支店・支店・工場・店舗など |
| 件数 | 約573万件 2025年12月末 解散・清算結了の法人を含む |
1,250万超の事業拠点 |
| 名称・所在地 | ○ 本店 | ○ 本社・各拠点 |
| 支店・工場・店舗 | × | ○ |
| 個人事業主 | × | ○ |
| 本社・支店の関係 | × | ○ |
| 親子会社・系列 | × | ○ |
| 業種 | × | ○ |
| 売上 | × | ○ |
| 従業員数 | × | ○ |
| 求人 | × | 〇 |
| ニュース | × | ○ |
| インテント（関心の兆し） | × | ○ |
| 特許・実用新案・商標 | × | ○ |
| 過去の変遷情報 | ○ 企業の変更履歴 | ○ 35年以上蓄積、名寄せにも活用 |
| 部署情報 | × | ○ |
| リスク・与信情報 | × | ○ |
| 要注意情報 | × | ○ |
| インボイス登録番号 | × 別サイトで公開 | ○ 取引先との紐付けを支援 |
| その他の情報 | フリガナなど | 多様な関連情報（インテントデータ、豊富な属性） |
※○は情報の取り扱いあり、×は法人番号の公表情報に含まれないことを示します。 LBC側は関連サービスを含み、対象企業・契約によって提供範囲が異なります。 売上・従業員数には推定情報を含みます。
情報の有無や更新時点、閲覧・抽出・再提供・AI分析の可否は、対象企業、サービス、契約、権限、提供時期によって異なります。注意情報が見つからないことは、問題がないことの保証ではありません。
ある会社が新しい設備を工場に入れるというニュースを見つけたとします。自社の商品を提案できそうです。さて、すぐに電話をかければよいでしょうか。
その前に、少し調べてみましょう。ニュースに出ているのは、どの会社の、どの工場でしょうか。本社とすでに取引があるのか、別のグループ会社と過去に商談していたのかによって、最初の話し方も変わります。
この例で使う社内情報は、顧客情報、商談履歴、失注理由、名刺情報などです。そこに、企業・拠点の関係やニュース、利用できる部署情報などを組み合わせます。判断したいのは、「誰に、何を確認し、次の提案を考えるか」です。
プランソナーで扱う「インテントデータ」も、企業の関心を推測する手掛かりになります。ただ、関心がありそうだとしても、予算が決まっている、購入が確定している、話し相手に決裁権がある、とまでは分かりません。実際の状況は相手に確認する必要があります。※12
また、部署の情報があることと、自社がその部署に接点を持っていることも別です。ユーソナーが発表した「組織俯瞰図」は、部署・役職と名刺交換の有無を確認するための機能です。発表時点ではPCブラウザ版のガイドソナーで先行し、ｍソナーにも実装していくと案内しています。利用できる範囲は契約などによって異なります。※13
企業の変化と自社の取引・接点をあわせて見ると、次に誰へ何を確認するか考えやすくなります。
営業では「お客さま」、購買では「仕入先」、経理では「請求先」。呼び方は違っても、同じ会社の情報をそれぞれが持っていることがあります。
ところが、営業では支店名、経理では正式な法人名、購買では工場名で登録していると、同じ会社に関係する情報だと気付きにくくなります。データを一つの場所に集めただけでは、この問題は解決しません。
この記事では、企業・事業拠点を共通の基準で捉え、部門やシステムに分かれた情報を結び付けて、仕事の判断に使えるようにする基盤を「法人データインフラ」と呼びます。ユーソナーが目指す方向性を表す言葉で、国際的な規格の名前ではありません。※14
| 部門 | 社内にある情報 | 組み合わせる企業情報 | 考えられること |
|---|---|---|---|
| 営業 | 顧客、商談、名刺 | 拠点・系列、業種、ニュース | 次に提案する会社や拠点、接点 |
| マーケティング | 問い合わせ、施策、商談化の履歴 | 業種、規模、所在地、関心情報 | どの市場や企業群に施策を向けるか |
| 経営企画 | 売上、契約、顧客情報 | 業種、規模、系列、拠点 | 顧客の構成や未開拓の市場 |
| 購買・調達 | 仕入先、発注、支払 | 法人・拠点、系列、リスク情報 | 仕入先への発注状況や確認が必要な取引先 |
| 経理 | 仕入先、請求、支払 | 法人番号、インボイス登録番号、名称・所在地 | 仕入先と登録事業者の対応 |
| 情報システム | 各システムの顧客コード | LBCコード、法人番号、拠点・系列の関係 | 対応表をどう管理し、更新するか |
例えば購買なら、入力するのは、部門ごとに管理している仕入先と発注のデータです。これに企業・拠点や系列の情報を組み合わせると、同じ仕入先へ会社全体でどのように発注しているか、確認する材料になります。
経理なら、事業所名で登録された仕入先データを手掛かりに、どの事業者の登録番号と結び付けるべきかを調べます。営業以外の業務でも、「このデータはどの会社・どの拠点のものか」が出発点です。
ただし、共通の基盤を使うからといって、すべての情報を全員が見る必要はありません。名刺、契約、与信に関する情報などは、利用目的に応じて権限を分けます。元の顧客コードも残し、会社ごとに集計したいのか、拠点ごとに見たいのかを決めておきましょう。
| やりたいこと | ユーソナーが支援できること | 根拠・事例 | 使う前に確認したいこと |
|---|---|---|---|
| 地域の会社や拠点を探す | 企業・事業拠点の情報を活用 | LBCの説明、四国電力の事例 ※3、※9 | 対象地域・業種の収録 |
| 支店名や旧社名のデータを整理する | 過去情報や本支店関係を照合の手掛かりにする | LBCの照合説明 ※3 | 自社データで正しく結び付くか |
| グループ全体の取引を知る | 系列情報と取引データを関連付ける | 仕入先マスタの事例 ※15 | 関係の時点と集計単位 |
| 部署やニュースを営業に使う | 組織・名刺・関心情報などを活用 | プランソナー、組織俯瞰図 ※12、※13 | サービスごとの情報と権限 |
| 購買・経理のデータを整える | 仕入先の整理や登録番号の結び付けを支援 | 登録番号付与の説明、仕入先事例 ※6、※15 | 登録の有効性と管理単位 |
| AI分析に企業情報を使う | 社内データとLBCを結び付け、AIによる分析や次の行動候補の提示を支援 | ソナーレイクの発表・製品ページ ※7、※18 | 利用できる機能・情報、権限、提供時期 |
| 取引前の注意点を調べる | 与信に関わる情報や要注意情報を確認 | プランソナーの説明 ※12 | 追加調査や社内の判断基準 |
社内には、お客様の情報、商談の記録、売上、契約、仕入先の情報など、たくさんのデータがあります。でも、営業は営業、経理は経理というように、別々の場所に分かれていることも少なくありません。
例えば、「お付き合いのある会社のグループで、まだ提案していない工場はどこだろう？」と思っても、顧客情報と取引履歴、会社と工場の関係を、それぞれ調べなければなりません。
ソナーレイクは、社内に分かれたデータとLBCをつなぎ、AIによる分析から次の判断までを支援するサービスです。 ※7、※18
ユーソナーは2026年11月10日、Snowflakeのデータ基盤を使ったデータ戦略クラウド「Sonar Lake（ソナーレイク）」の提供開始を発表しました。企業や事業所を見分け、部門ごとに分かれた情報を結び付けたうえで、AIによる分析やレポート作成、次の行動候補の提示を支援します。※7
営業のデータに「A社の支店」、経理のデータに「株式会社A」と入っているとします。この二つがどの会社・事業所の情報かを確かめずに集計すると、取引の全体像が分かりません。
ソナーレイクでは、LBCを手掛かりに、表記の異なる社名や旧社名、所在地などを照合し、会社や事業所の情報を整理します。本社と支店、親会社と子会社の関係も使いながら、営業の商談や経理の売上などを結び付けます。※7、※18
本社と支店は同じ会社に属していても別の拠点ですし、親会社と子会社は別の法人です。何を一緒に集計するかは、確かめたいことに合わせて決めます。照合できた候補も、必要に応じて人が確認します。
社内の取引情報とLBCの企業情報を組み合わせることで、例えば、次のような問いを考えられます。必要なデータ、設定、権限がそろった場合の活用イメージであり、実際のお客様の成果を示すものではありません。※7、※18
例えば一つ目の問いなら、社内の顧客・契約データに、LBCの企業グループや事業所の関係を組み合わせます。候補が見つかったら、その拠点に本当に提案できるか、担当者が取引状況や情報の対象時点を確認します。
ソナーレイクでは、AIエージェントが企業の抽出・比較やレポート作成を支援し、優先企業や提案テーマ、次の行動などの候補を提示します。出てきた候補をそのまま正解と決めるのではなく、何を根拠にしているかを確かめて、業務に生かします。※7、※18
ソナーレイクを説明するとき、「LBCやSnowflakeとは、何が違うのですか？」と聞かれることがあります。
ソナーレイクは、これらを別々に使うのではなく、社内のデータとLBCを結び付け、分析や次の判断に生かすためのサービスです。まずは、それぞれの役割を整理します。
| 何を使う？ | どんな役割？ |
|---|---|
| 自社データ | 顧客、商談、契約、売上、購買、名刺など、自社の取引や活動の記録 |
| LBCと名寄せ処理 | 会社・事業所を見分け、本支店・系列の関係や企業情報を結び付ける |
| Snowflake | データを共有・管理・分析する基盤 |
| ソナーレイク | Snowflakeを基盤に、社内データとLBCなどを組み合わせ、AIによる分析や判断を支援するサービス |
例えば、営業の商談履歴と経理の売上データを、別々に管理しているとします。これらを同じ場所に集めても、「どの会社・事業所の情報なのか」が分からなければ、取引の全体像は見えてきません。
そこで、LBCを手掛かりに会社や事業所を見分け、社内データを結び付けます。そのうえで、Snowflake上でデータを分析し、ソナーレイクを通じて、AIによる分析や次の行動候補の提示につなげます。
ここで知っておきたいのが、Snowflakeの「Secure Data Sharing」という仕組みです。選んだデータを別のSnowflakeアカウントと共有でき、通常の共有では、利用側が元データのコピーを持たずに参照できます。
ただし、構成やリージョンによっては複製を伴う場合もあり、利用費用も確認が必要です。すべての連携でコピーやデータ加工が不要になるわけではありません。 ※16
また、データを同じ場所に置くこと、システム同士を接続すること、同じ会社として正しく結び付けることは、それぞれ別の作業です。「営業のA支店」と「経理の株式会社A」が同じ法人に関係するのかは、照合して確かめます。
数字の意味をそろえることも大切です。営業が「売上」と呼ぶ数字は受注額、経理が見る「売上」は請求額かもしれません。Snowflakeの「semantic views」に関する資料でも、データ同士の関係や指標の説明、確認済みの問い合わせ例などを整えることを勧めています。LBCによる会社の識別と、「売上」の定義を決めることは、どちらも大事ですが別の役割です。※17
ソナーレイクで利用できる情報や機能は、契約、権限、利用する環境、提供時期によって異なります。企業の過去の変遷情報や人物情報などには、順次拡充予定のものがあります。AIエージェントや業務システムとのAPI・MCPなどを使った連携も、発表では今後の対応予定として案内しています。※7
製品ページでは、プランソナー契約者向けオプションを「提供開始」、単体プランを「提供予定」と案内しています。使いたいデータや分析内容とあわせて、利用を検討する時点の提供条件を確認しましょう。※18
なお、Snowflake MarketplaceでのLBCの一部データ提供、プランソナーのAIアシスト機能「u脳」、ソナーレイクは、それぞれ別の提供内容です。使いたい情報や作業を決めてから、対象サービスの条件を確認しましょう。※19、※20
店舗名や事業所の住所で登録された加盟店データから、どの法人の情報かを探す。名前や住所が公表情報と違うと、意外と難しい作業です。
ユーソナーの記事では、与信データを使って法人番号を結び付けたときのマッチ率が約3割だったという課題と、LBCの過去情報や本支店関係を活用する方法を紹介しています。同記事の「実施イメージ」には「マッチ率：8割以上」と記載しています。※21
ただし、対象となったデータの詳細や、何件を分母にどう判定したかまでは示していません。この数字を、すべての加盟店データで得られる結果や、ほかの方法との一律の比較として受け取ることはできません。自社の店舗名や住所で照合を試し、正しく結び付いたかを確認することが大切です。
当社が公開した四国電力の事例では、顧客や拠点の情報を整え、個人が持っていた名刺情報も組織で活用することが課題でした。
四国電力は、LBCや名刺情報をkintone上の営業情報と連携し、業種、企業規模、拠点などを営業活動に活用しています。事例には、訪問前の情報収集が約1時間から約10分ほどに短くなったケースもあります。これは同社の事例であり、すべての担当者や作業に同じ効果が出るという意味ではありません。※9
自社で参考にするなら、「訪問する地域の支店が見つかるか」「訪問前に知りたい情報を確認できるか」といった、現場の仕事から試せます。
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あります。150万はデータのレコード数で、150万社という意味ではありません。
この事例では、重複データの名寄せや企業情報の付与を行い、一つの仕入先に対するグループ横断の発注状況を可視化しました。掲載当時に紹介されたLBCの規模は約820万事業拠点で、現在の発表値とは時点が異なります。※15
自社で取り組むなら、まず部門ごとの仕入先コード、会社名、住所を集め、何を「同じ仕入先」として見るかを決めます。そのうえで照合結果を確認すれば、会社全体の発注状況を調べる出発点になります。
ここまで読むと、「うちのデータでも本当に使えるの？」と思うかもしれません。そこは、資料の数字だけで決めず、実際に試すことをおすすめします。
テストには、きれいに整った会社名だけでなく、支店名、店舗名、旧社名、住所が途中までしか入っていないデータなども含めます。普段困っている記録を入れると、導入後にどんな確認作業が残るかが見えやすくなります。
比較するときは、同じ入力データ、同じ対象範囲、同じ確認日、同じ正解の基準を使います。特に、次の点を分けて見てみましょう。
ここで気を付けたいのが、マッチ率と正答率は同じではないということです。100件のうち80件に候補が付いても、80件すべてが正しいとは限りません。何を対象に何件を数えたのかを示し、サンプルで候補の正誤も確認します。
AIを使う場合も、実際の仕事に近いデータで試すことが大切です。NISTは、AIの信頼性を評価する際、想定する用途を代表する現実的なテストデータや測定方法を重視しています。企業データを使う分析でも、普段の仕事で出る質問を用意し、回答の根拠を人が確かめる方法が考えられます。これは一般的な評価の考え方であり、NISTがLBCを評価・認定したという意味ではありません。※22
最初から全社のデータを整える必要はありません。「この地域の支店を探し、取引済みか確認する」など、一つの仕事から始めると、結果を判断しやすくなります。
法人番号は、取引先がどの法人かを見分けるための番号です。ただ、同じ法人の本社と支店には、それぞれ別の法人番号が付くわけではありません。 一方、LBCは、本社だけでなく、支店や工場などの事業所も区別して扱います。本社と事業所、親会社と子会社の関係も確認できるため、「この支店とは取引があるか」「同じグループにほかの取引先があるか」といった情報を整理する際に役立ちます。 また、社内データに旧社名や旧住所が残っている場合は、過去情報を手掛かりにLBCと照合できます。法人番号とLBCはどちらか一方を選ぶものではなく、それぞれの役割を生かして組み合わせることができます。
役割が異なります。法人番号は国税庁が法人などに指定する13桁の番号、LBCコードはユーソナーが本社や事業拠点などに付与する11桁の管理コードです。LBCの本社・事業所関係を活用することで、支店や工場のデータにも、その拠点が属する法人の法人番号を紐づけられます。これにより、拠点ごとの情報を管理しながら、法人単位でも取引情報をまとめられます。
いいえ。本社・支店・工場などを含む事業拠点の収録数です。同じ会社でも、本社と工場が別の拠点であれば、それぞれにコードが付与されます。データ数を比較する際は、法人・拠点・部署など、何を1件として数えているかに加え、集計時点や更新状況を確認することが大切です。
新規ターゲットリストの抽出だけでなく、顧客データの表記ゆれや重複の整理、支店・工場単位での顧客管理、企業属性を使った顧客分析、企業グループ全体の取引状況の把握などに活用できます。また、LBCコードを共通のキーにすることで、営業・購買・経理などに分散する社内データを、企業や拠点ごとに結び付けるための基盤になります。
既存顧客を除外し、未取引先を正確に抽出するには、既存顧客データを名寄せし、LBCと正しく紐づけておくことが重要です。既存顧客の情報に表記ゆれや重複が残っていると、取引済みの企業が新規候補に含まれる原因になります。
はいもちろんです。対象サービスで標準機能として利用できます。ただし、利用できる項目や対象企業、提供範囲はサービスによって異なります。詳しくは、ご利用のサービス・契約内容をご確認ください。
企業データを選ぶときは、収録件数や項目数だけでなく、「自社が探したい会社・拠点を見つけられるか」「社内のデータと結び付けて判断に使えるか」を確認しましょう。
本社と支店を区別したい。昔の取引履歴を今の会社につなぎたい。営業と購買・経理で同じ会社を共通の基準で見たい。そんな場合に、ユーソナーは検討対象の一つになります。LBCは企業・事業拠点やその関係を扱い、過去情報を照合に活用でき、営業情報や仕入先マスタの整備にも公開事例があるためです。※3、※9、※15
本記事で紹介した情報は一例です。ユーソナーでは、このほかにもさまざまな企業関連データを保有・整備しています。
LBCは、企業・事業拠点とその関係を、社内データとあわせて仕事に生かすための土台になります。
顧客データの統合、未取引企業・拠点の発見、グループ全体の取引把握、取引先リスクの確認、Snowflakeを活用した分析などについて、導入事例とともにご説明します。利用できるデータやサービスの詳細は、営業担当にお問い合わせください。
社内データとLBCを組み合わせた分析に関心がある方は、ソナーレイクの活用方法もご覧ください。
出典
※1 国税庁「法人番号の概要」https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/pc/setsumei/
※2 国税庁「法人番号は、どのような団体に指定されるのですか」法人番号の指定対象
※3 ユーソナー「企業情報データベース『LBC』の概要と特長」（更新日：2024年4月2日）記事を見る
※4 e-Stat ビッグデータ・ポータル「LBC」データの概要を見る
※5 国税庁「登録番号の構成」登録番号について
※6 ユーソナー「事業所データを活用した『インボイス制度の登録番号』の付与とは」（更新日：2026年3月27日）記事を見る
※7 ユーソナー「データ戦略クラウド『ソナーレイク』提供開始」（2026年11月10日）発表を見る
※8 国税庁「法人番号の指定・公表状況」（2025年12月31日時点）公表状況を見る
※9 ユーソナー「四国電力株式会社」導入事例 事例を見る
※10 AWS「What is AWS Entity Resolution?」資料を見る
※11 GLEIF「Level 2 Data: Who owns whom」資料を見る
※12 ユーソナー「経営戦略プラットフォーム『プランソナー』」サービスを見る
※13 ユーソナー「ｍソナーに『組織俯瞰図』機能を実装」（2026年5月18日）発表を見る
※14 ユーソナー「法人データインフラとは？」記事を見る
※15 e-Stat ビッグデータ・ポータル「グループ会社全体の仕入先マスタを整備し、1社毎の発注額を可視化」（実施時期：2022年6月〜）事例を見る
※16 Snowflake「Introduction to Secure Data Sharing」資料を見る
※17 Snowflake「Semantic views: Best practices」資料を見る
※18 ユーソナー「データ戦略クラウド Sonar Lake」製品ページを見る
※19 ユーソナー「Snowflake Marketplaceで企業データベース『LBC』の提供を開始」（2025年11月28日）発表を見る
※20 ユーソナー「『u脳』をプランソナーに実装」（2026年9月18日）発表を見る
※21 ユーソナー「事業所データを活用した『法人番号』の付与」（更新日：2024年7月9日）記事を見る
※22 NIST「AI Risk Management Framework: Characteristics of Trustworthy AI Systems」資料を見る
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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