高精度なデータ品質管理で
“使えないデータ”をなくす
AI技術を活用した名寄せ・データクレンジングで、データ品質を劇的に向上。
データガバナンス構築から運用まで、一貫したデータ品質管理で、毎回の手作業や確認に追われない、安定したデータ運用を実現します。
データクレンジング
AI分析による
高精度なデータ整備
名寄せ
重複データの
自動統合・統一
ガバナンス
データ品質基準の
策定と運用管理
こんな課題を抱えていませんか？
データ品質における代表的な課題
重複データが多い
同一顧客が複数登録され、正確な顧客数や分析ができない
表記ゆれ・不統一
会社名・住所・名前の表記が統一されず、データ活用が困難
不完全なデータ
必須項目の欠損や誤入力が多く、データの信頼性が低い
データ品質が低い
古いデータや誤ったデータが混在し、意思決定に支障
名寄せができない
複数システムのデータを統合できず、全体像が把握できない
ガバナンスが不十分
データ管理ルールがなく、品質が継続的に低下している
TechnoDigital Consultingが選ばれる理由
20年のデータ活用コンサル実績とAI+熟練エンジニアの独自技術で、確実な成果を実現
AI活用による高精度クレンジング
最新のAI技術を活用し、表記ゆれの自動検出、名寄せ候補の提示、データ品質の自動チェックを実施。人手では困難な大量データも短期間で高精度に処理します。
- AI表記ゆれ検出・統一
- 自動名寄せ候補提示
- データ品質自動チェック
経験豊富なエンジニアによる目視サポート
AIによる自動処理だけでなく、データ管理の専門知識を持つ経験豊富なエンジニアが目視でチェック。微妙な判断が必要な名寄せや、業界特有のデータも正確に処理します。
- 専門エンジニアによる品質確認
- 業界特有データへの対応
- 高精度な名寄せ判定
20年の知見で支える、実践的データガバナンス
20年のデータ活用ノウハウから単なるクレンジングだけでなく、データ品質基準の策定、マスタデータ管理体制の構築、運用ルールの整備まで、包括的に支援します。
- データ品質基準の策定
- マスタデータ管理体制構築
- 運用ルール・プロセス整備
プライバシーマーク取得による安心・安全
プライバシーマークを取得し、個人情報の適切な管理体制を構築。お客様の重要なデータを安全に取り扱い、セキュリティ面でも安心してお任せいただけます。
- プライバシーマーク認定取得
- 厳格なセキュリティ管理
- 個人情報保護体制の徹底
提供サービス
お客様の状況に合わせた最適なサービスを提供
データクレンジング・名寄せサービス
AI技術を活用した高精度なデータクレンジング・名寄せを実施。重複排除、表記統一、不完全データの補完など、包括的なデータ整備を実現します。
- データ現状分析・品質診断
- AI表記ゆれ検出・統一
- 重複データの名寄せ・統合
- 欠損データの補完・修正
- クレンジングルール策定
データガバナンス体制構築支援
データ品質を継続的に維持するためのガバナンス体制を構築。マスタデータ管理、品質基準の策定、運用プロセス整備を支援します。
- データガバナンス方針策定
- データ品質基準・ルール定義
- マスタデータ管理体制構築
- データ品質管理プロセス設計
- 運用マニュアル作成・教育
AI支援機能
最新のAI技術でデータ品質管理を効率化・高精度化
AI表記ゆれ検出
AIが自動的に表記ゆれを検出し、統一候補を提示。会社名、住所、人名など、様々なデータタイプに対応し、高精度な統一処理を実現します。
自動名寄せ
複数レコードの類似度をAIが判定し、同一エンティティを自動検出。名前・住所・電話番号など複数条件を総合的に判断して、高精度な名寄せを実施します。
データ品質自動チェック
データ品質ルールに基づき、AIが自動的にデータをチェック。異常値検出、フォーマット違反、論理矛盾などを即座に発見し、改善提案を提示します。
欠損データ補完
AIが既存データのパターンを学習し、欠損データを推測・補完。過去のデータや関連情報から最適な値を提案し、データの完全性を向上させます。
プロジェクトの流れ
6つのステップで確実な成果を実現
データ現状診断
現在のデータ状況を詳細に調査・分析。データ品質の問題点、重複状況、表記ゆれの傾向などを可視化し、改善の優先順位を明確化します。
- • データ品質診断・サンプリング調査
- • 重複率・表記ゆれ率の測定
- • 課題の特定と優先順位付け
クレンジング計画策定
データ品質改善の目標設定、クレンジング方針、名寄せルールを策定。ROI試算を行い、効果的な改善計画を立案します。
- • データ品質目標・KPI設定
- • クレンジングルール定義
- • 名寄せ基準・マッチングルール策定
AI自動クレンジング実行
AIツールを活用して、表記ゆれ検出、重複排除、データ補完を自動実行。人手では困難な大量データも短期間で高精度に処理します。
- • AI表記ゆれ検出・統一処理
- • 重複データの自動名寄せ
- • 欠損データの補完・修正
品質検証・チューニング
クレンジング結果を詳細に検証。精度が不十分な部分はルールをチューニングし、目標品質を達成するまで繰り返し改善します。
- • クレンジング結果の品質検証
- • ルールのチューニング・最適化
- • 目標達成度の確認
ガバナンス体制構築
データ品質を継続的に維持するための体制を構築。品質基準、管理プロセス、運用ルールを整備し、持続可能な仕組みを作ります。
- • データ品質基準・ルール策定
- • 管理プロセス・体制構築
- • 運用マニュアル作成
運用サポート・定期チェック
運用開始後も継続的にサポート。定期的な品質モニタリング、改善提案、運用支援を実施し、高いデータ品質を維持します。
- • 定期的な品質モニタリング
- • 継続的な改善提案
- • 運用サポート・教育
導入事例
様々な業界での成功実績
顧客データベースの大規模クレンジング
課題
複数チャネルからのデータ統合により、顧客の重複登録が大量発生。正確な顧客数が把握できず、マーケティング施策の効果測定が困難でした。
解決策
AIによる自動名寄せで200万件の顧客データをクレンジング。表記ゆれを統一し、重複を排除。データガバナンスルールも策定しました。
成果
取引先マスタの統合・名寄せ
課題
複数システムで取引先マスタが個別管理され、同一企業が重複登録。全社的な取引分析ができず、グループ企業の把握も困難でした。
解決策
AI名寄せエンジンで5万件の取引先データを統合。企業グループの紐付け、表記統一、マスタデータ管理体制の構築を実施しました。
成果
データガバナンス体制の構築
課題
データ品質管理のルールが不明確で、部門ごとにデータ管理方法が異なる。データ品質が継続的に低下し、業務効率が悪化していました。
解決策
全社的なデータガバナンス方針を策定。データ品質基準、管理プロセス、マスタデータ管理体制を構築し、運用定着まで支援しました。
成果
よくあるご質問
お客様からよくいただくご質問にお答えします
データクレンジングにどのくらいの期間がかかりますか？
データ量や品質状況により異なりますが、一般的に2〜4ヶ月程度です。診断・計画に1ヶ月、実行・検証に2〜3ヶ月が標準的です。大規模案件の場合は6ヶ月程度かかる場合もあります。
AIによる自動名寄せの精度はどのくらいですか？
一般的に90〜95%の精度を実現しています。データの特性や名寄せルールの設定により精度は変動しますが、人手による確認と組み合わせることで、ほぼ100%の精度を達成できます。
どのくらいのデータ量に対応できますか？
数千件の小規模データから、数百万件〜数千万件の大規模データまで対応可能です。クラウド基盤を活用することで、大量データも効率的に処理できます。
料金体系を教えてください
データ量、品質状況、サービス内容により異なります。診断のみは50万円〜、クレンジング実行込みは200万円〜が目安です。詳細はお見積りにてご提示いたします。無料相談も実施しておりますので、お気軽にお問い合わせください。
クレンジング後のデータ品質は維持できますか？
はい、データガバナンス体制の構築により、高いデータ品質を継続的に維持できます。品質基準の策定、管理プロセスの整備、定期的なモニタリング支援により、品質劣化を防ぎます。
複数システムのデータ統合も可能ですか？
はい、可能です。複数システムからデータを抽出し、統一したフォーマットでクレンジング・名寄せを実施します。システム間のデータ連携設計も支援いたします。
まずはお気軽にご相談ください
貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案します