JP2004348489A - 顧客データ管理システム、顧客データ管理装置、顧客データ管理方法および顧客データ管理用プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置を提供すること。
【解決手段】顧客データ管理装置としてのコンピュータ１０を入力ＤＢ１１および名寄せＤＢ１８の双方に接続し、顧客情報のうちの住所情報を住所クレンジング部１４により解析するとともに、名義の種類および顧客照合用の名義データを名義クレンジング部１５により解析する。そして、住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５から出力される顧客データに基づいて名寄せＤＢ１８に格納されている顧客情報をフィルタリング部１６により検索して照合データを絞り込む。顧客データと絞り込まれた照合データとはマッチング部２０により比較されて一致度が判断され、その一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合にはその顧客データを名寄せＤＢ１８に新規登録することとした。
【選択図】 図１
【解決手段】顧客データ管理装置としてのコンピュータ１０を入力ＤＢ１１および名寄せＤＢ１８の双方に接続し、顧客情報のうちの住所情報を住所クレンジング部１４により解析するとともに、名義の種類および顧客照合用の名義データを名義クレンジング部１５により解析する。そして、住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５から出力される顧客データに基づいて名寄せＤＢ１８に格納されている顧客情報をフィルタリング部１６により検索して照合データを絞り込む。顧客データと絞り込まれた照合データとはマッチング部２０により比較されて一致度が判断され、その一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合にはその顧客データを名寄せＤＢ１８に新規登録することとした。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は顧客管理システムに関し、より詳細には、大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の名寄せシステムにおいては、大規模な顧客データの照合を行なう場合、例えば特許文献１に示すように顧客情報の各項目ごとに一致不一致を判断し、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）の完全一致検索機能を利用した照合を行なっている。また、取扱う顧客データがそれほど大規模でなく、かつ、高い精度での照合が必要な場合には、対象である顧客データを一度データ・ファイルにダウンロードしたうえで、文字列一致率や単語一致率などにより文字列の一部一致を点数付けして照合を行っている。
【０００３】
【特許文献１】
特開昭６３−２８２８３８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の名寄せ方法には、以下のような問題があった。すなわち、ＲＤＢを用いて文字列一致率や単語一致率などによる照合には一般に長時間を必要とし、大規模な顧客データについて迅速な照合を行なうことは困難であった。また、顧客情報項目としてある「名義」および「住所」の双方の照合度を考慮して最終的な一致度を求めるようなことはＲＤＢを用いた照合方法では不可能である。
【０００５】
一方、顧客データをファイル化することにより高度な照合が可能となるが、データのダウンロードそのものに時間を要することに加え、このような顧客データも最終的にはＲＤＢ化されるものであり顧客データのＲＤＢ化にも長時間が必要とされる。また、取扱うべき顧客データが大規模な場合には、照合やソートにも時間がかかることとなり迅速な照合を求められている現実的なニーズに応えることは難しい。
【０００６】
さらに、顧客データをファイル化した場合には、照合ルールの変更に柔軟に対応することが容易ではない。例えば、「名義」の種別が法人ならば「住所」を番地まで絞り込むこととするルールがある場合に、「住所」が町名まで解析できずその結果番地までの絞込みが不可能なケースも発生し得る。このような場合、「住所」と「名義」とで絞り込むといったようなルールに変更すると、ファイル化した顧客データを利用することが困難となってしまう。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、顧客データ管理システムであって、新たに入力された顧客情報を格納する入力データベースと、登録済みの顧客情報を格納する名寄せデータベースと、前記入力データベースおよび前記名寄せデータベースの双方に接続された顧客データ管理装置とを備え、前記顧客情報は少なくとも顧客の名義および住所を含み、前記顧客データ管理装置は、前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、顧客データ管理装置であって、顧客の名義および住所を含む顧客情報を格納する入力データベースおよび名寄せデータベースの双方に接続され、前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の顧客データ管理装置において、前記フィルタリング手段に接続された検索条件対応テーブルを備え、前記フィルタリング手段は前記検索条件対応テーブルに予めリストされた検索条件を基に前記照合データの絞込みを実行することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段に接続された照合ルール対応テーブルを備え、前記マッチング手段は前記照合ルール対応テーブルに予めリストされた照合ルールを基に前記一致度を判断することを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段は、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段による顧客データのクレンジング結果に基づき、前記照合ルール対応テーブルにリストされた照合ルールの切り替えを行なって前記一致度を判断することを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項２乃至５の何れかに記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段は、第１のマッチング手段と第２のマッチング手段とを備え、前記第１のマッチング手段により判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチング手段による一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行う顧客データ管理方法であって、住所クレンジング手段が前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、名義クレンジング手段が前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、フィルタリング手段が前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、マッチング手段が前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、名寄せデータ更新手段が前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の顧客データ管理方法において、前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の発明は、請求項７または８に記載の顧客データ管理方法において、前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００１７】
請求項１０に記載の発明は、少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行うための顧客データ管理用プログラムであって、前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする。
【００１８】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の顧客データ管理用プログラムにおいて、前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする。
【００１９】
請求項１２に記載の発明は、請求項１０または１１に記載の顧客データ管理用プログラムにおいて、前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００２０】
請求項１３に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な磁気記録媒体であって、請求項１０乃至１２の何れかに記載のプログラムを格納していることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
図１は本発明の顧客管理システムを説明するための図であり、図２は図１のシステムで用いる本発明の顧客データ管理方法を説明するための図である。図１において、１０は本発明の顧客データ管理方法を実行するコンピュータであり、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。１１は入力された顧客データを格納する入力ＤＢ、１２は入力ＤＢに格納されている顧客データの中から処理されるべきデータを抽出するためのデータ抽出部、１３は「住所」および「名義」以外の顧客データ（例えば、「日付」や「電話番号」など）を変換して正規化するためのデータ変換部である。また、１４は住所照合に必要な各データを作成する住所クレンジング部、１５は名義照合に必要な各データを作成する名義クレンジング部、１６は住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５によるクレンジング結果を基にして照合すべき顧客データの検索条件を決定して既に登録されている顧客のデータを格納している名寄せＤＢ１８を検索するフィルタリング部である。なお、入力ＤＢ１１および名寄せＤＢ１８は、コンピュータ１０とインターネットなどの通信網で接続されたものであってもよいことはいうまでもない。
【００２３】
１７は予め定められた種々の検索条件がテーブル化されて格納されている検索条件対応テーブル格納部であり、１８は登録済み顧客の顧客データを格納する名寄せＤＢである。また、１９は照合ルール対応テーブル格納部であり、顧客判定ルールや住所照合ルールあるいは名義照合ルールなどの様々な照合ルールがテーブルとして格納されている。２０はマッチング部で、照合ルール対応テーブル格納部１９に格納されている照合ルールにしたがって、入力ＤＢ１１に顧客データが登録された顧客と名寄せＤＢ１８に顧客データが登録されている顧客とを照合し、新たに入力された顧客データが既に登録済みの顧客か否かを判断する。さらに、２１は名寄せＤＢ更新部であり、この名寄せＤＢ更新部２１は、入力ＤＢ１１に入力されて照合対象とされた顧客データが既に登録済みの顧客のものではないとマッチング部１９により判断された場合にその顧客データを名寄せＤＢ１８に格納して新規に顧客登録する。
【００２４】
この顧客管埋システムを用いて顧客データ管理を実行する際の処理フローは以下のとおりである。まず、外部から入力（登録）された顧客データを格納した入力ＤＢ１１から顧客データが抽出される（Ｓ２１）。この顧客データとは、例えば、「種別」は個人、「名義」は木村太郎、「住所」は（東京都）足立区千住１−２−３ハイツ北千住５０８、「生年月日」は昭和１２年１月２３日、「電話番号」は０３−ＡＢＣ−ＤＥＦＧ、「日付」は平成１５年５月１２日、などの所定の項目を備えている。必要により、この抽出データのなかの「住所」および「名義」以外の顧客データをデータ変換して正規化を行なう（Ｓ２２）。
【００２５】
次に、顧客データのうちの「住所」および「名義」についてのデータのクレンジングを実行する（Ｓ２３およびＳ２４）。住所クレンジング（Ｓ２３）は住所の照合のために行なうもので、都道府県から番地・号までの住所コード、ならびに、ビル名および部屋番号が出力される。例えば、住所が「（東京都）足立区千住１−２−３ハイツ北千住５０８」である場合には、都道府県から番地・号までの「（東京都）足立区千住１−２−３」に対応する住所コード「１３／１２１／０４０／００１／００２／００３」と、ビル名に対応する「ハイツ北千住」と、部屋番号に対応する「５０８」とが出力される。
【００２６】
名義クレンジング（Ｓ２４）は、顧客が個人か法人かの判断を行うと同時に名義照合のための各種データを作成するための処理である。個人の場合には、例えば、姓と名を分割し、異体字や清音化などの揺らぎを正規化した姓および名を作成する。例えば、「木村太郎」は「木村」という姓と「太郎」という名に分割される。また、「澤田一郎」の場合は「澤田」という姓と「一郎」という名に分割されるが、姓の「澤田」は「沢田」にクレンジングする如くである。また、法人の場合には、名義を会社名・支店名・部門名等に分割したうえで、名義の照合用データである揺らぎを削除するクレンジングを行なって、揺らぎ削除名義、主要名義、固有名義を定める。例えば、入力名義が「焼肉屋ジャンジャン」である場合には、名義の文字列中の小文字を大文字に変換することで揺らぎを削除して揺らぎ削除名義を「焼肉屋ジヤンジヤン」とし、主要名義を「ジヤンジヤン」、固有名義も「ジヤンジヤン」とするといった具合である。
【００２７】
図３は、このような名義クレンジングと住所クレンジングを実行した結果の例を説明するための図で、既に説明した名義のほか、例えば入力名義が「レストラン若菜」のケースでは、名義クレンジングの結果として、「種別」が法人、「会社名」がレストラン若菜、「主要名義」が若菜、「固有名義」が若菜とされ、住所クレンジングの結果として、都道府県から番地・号までの「（東京都）荒川区南千住１−１０−１」に対応する住所コード「１３／１１８／００７／００１／０１０／０００１」と、ビル名に対応する「小林ビル１Ｆ」とが出力される。
【００２８】
次に、住所クレンジング（Ｓ２３）及び名義クレンジング（Ｓ２４）の結果を基に、検索条件対応テーブル１７を参照して名寄せＤＢ１８に格納されている顧客データを検索するための検索条件を作成する（Ｓ２５）。図４は、検索条件対応テーブルの項目内容を説明するための一例であり、この例では「名義の種類」、「住所の必要精度」および「検索条件」の項目に分類されている。「名義の種類」としては「法人」か「個人」かが分類され、「住所の必要精度」としては「町大字」、「市区」、「字丁目」、「町大字」などと分類される。例えば法人名義で「住所の必要精度」が「市区」の場合には、顧客データの検索条件は「住所（市区）」と「固有名義の先頭１文字」との和とされる。なお、「住所の必要精度」を定義せず、法人名義の固有名義のみ若しくは個人名義の姓および名のみを検索条件とすることも可能である。これらの検索条件の設定に際しては、あらかじめ、検索対象である顧客データの登録状況を調べておき、データベース中の顧客データをフィルタリングして抽出される登録顧客（の顧客データ）が、漏れなく且つ絞り込み充分となる条件にしておく。
【００２９】
Ｓ２６はフィルタリングの工程であり、住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５によるクレンジング結果を基にして照合すべき顧客データの検索条件を決定して既に登録されている顧客のデータを格納している名寄せＤＢ１８を検索する。
【００３０】
たとえば、全国の法人名義の顧客データの検索を行なう場合には、その法人の住所が「町大字」まで知られていれば「固有名義」を検索条件に含めなくても充分な絞込みが可能であるが、「市区」までの住所しか判らないときには固有名義も検索条件に繰り込まない限り充分な絞込みができない。そのような場合には「住所（市区）＋固有名義の先頭１文字」を検索条件とすることとなる。また、通常の名寄せではなく、企業単位で名寄せするような場合には、大企業は全国に支店を有しているために「住所」を検索条件として用いることはできず、その法人の固有名義そのものを用いて全国検索する。同様に、個人名義の顧客データの検索を行う場合には、住所の情報として「字丁目」まであれば充分な絞り込みが可能であるが、「町大字」までの住所しか判らない場合には姓などの条件が必要となり、「住所（町大字）＋姓」を検索条件とすることになる。
【００３１】
この検索条件の決定について図３に示したクレンジング後の顧客データを例にとって説明すると、名義「木村太郎」の場合は個人名義の顧客データなので、「足立区千住１−２−３」の個人データを検素する。また、名義「レストラン若菜」の場合は法人名義のデータなので、「荒川区南千住」の法人データを検素する。名義「須田総合家具センター」の場合は法人名義のデータであるが、住所が東京都の中央区なのか大阪府の中央区なのかが確定されないので、検索条件として住所は使わずに固有名義「須田」のみを検索することとなる。
【００３２】
次に、名義及び住所のクレンジング結果から照合ルールを定め（Ｓ２７）、マッチングを実行する（Ｓ２８）。
【００３３】
図５は一般的な照合ルールの例を説明するための図で、この図中で「確定一致」とあるのは入力ＤＢ１１に格納されている照合対象とされた顧客データを、既に登録済みの名寄せＤＢ１８に格納された顧客データと照合して新規な顧客か既に登録済みの顧客かをチェック（ユーザチェック）する必要がないほどの精度で一致していることを意味しており、この場合には対象顧客データは既に登録済みの顧客のものであると判断されることとなる。「曖味一致」とあるのは一応は「一致データ」の候補ではあるが安全のためにユーザチェックが必要であると判断されたことを意味している。
【００３４】
例えば、「住所照合ルール」として、「号」までが一致している場合には住所一致度を９５、「番地」までが一致している場合には住所一致度を９０、「丁目」までが一致している場合には一致度を８０としたり、「名義照合ルール」として、「文字列一致」の場合には一致した文字の割合に１００を乗じて名義一致度とし、「単語一致」の場合には一致した単語の割合に１００を乗じて名義一致度とする。そして、このようなルールに基づいて「一致度」を求め、「名義」の一致度が９０以上でかつ「住所」は「番地」まで一致しておりその一致度が９０以上ならば「確定一致」とし、「住所」が「番地」まで一致しており一致度は９０以上であっても「名義」の一致度が８０以上９０未満の場合には「曖昧一致」とする。逆に、「名義」一致度が９０以上であっても「住所」が「字丁目」レベルの一致しかなく一致度が８０以上９０未満の場合にも「曖昧一致」とみなす。
【００３５】
最後に、照合対象である入力データが名寄せＤＢ１８に格納されている照合データと一致しない場合、すなわち新規の顧客データである場合には、その入力データを新規顧客のデータとして名寄せＤＢに登録する（Ｓ２９）。一方、「確定一致」の場合にはその入力データは既に登録済みの顧客のデータであるため削除される。なお、「曖昧一致」と判断された入力データは、一且は名寄せＤＢ１８に登録されるが、その後に人手による詳細なチェックを受け、新規顧客と判断されればそのまま名寄せＤＢ１８に格納され、既登録顧客と判断されれば削除される。
【００３６】
上述した照合ルールは、必要に応じて変更することも可能である。図６は、個人名義の照合ルールと法人名義の照合ルールとを名寄せ種類別にテーブル化した例である。名義のマッチングを判断するに際しては、名義が法人名ならば主要語や固有名での照合も考えられるが、名義が個人名である場合は姓と名の照合のみである。また、照合するべき住所の範囲も、法人ならば個人よりも件数が少ないので住所の照合度を緩めてもかまわない。入力データ全体が個人または法人の顧客データであれば、本発明の顧客管理システムの起動時に照合ルールを選択すればよいが、個人データと法人データとが混在して入力されてこれらの混在データが照合対象とされる場合には、システムを稼動させた状態で動的に照合ルールを変更する必要が生じる。
【００３７】
そこで、図７に示すように、検索条件に対応付けられた照合ルールを検索条件対応テーブルの項目として追加し、名義の種別や住所の精度に応じてどの照合ルールを用いるかを判断してデータ照合を行うこととすることができる。なお、この図の照合ルール項目中の「法人寄せ２」および「個人寄せ２」の照合ルールにおいては、フィルタリングの結果として「住所」が「市区」または「丁目」まで一致していることが明らかなので、図６中に示した具体的な照合ルールでは住所に関する照合条件を設ける必要がない。また、「住所」データは「市区」または「丁目」のレベルまでしかないので、照合結果は「曖味一致」として、後で人手などによる住所データの修正を行うようにしている。
【００３８】
なお、本システムのＯＳをマルチプロセス可能なＯＳとした場合には、このような照合ルールの変更だけではなく照合作業のさらなる高速化が実現できる。具体例としては図８に示すように、名寄せＤＢ１８を個人ＤＢ１８ａと法人ＤＢ１８ｂとで構成するようにし、個人ＤＢ１８ａには個人名義の顧客データを格納し、法人ＤＢ１８ｂには法人名義の顧客データを格納するようにする。この場合、マッチング部２０を個人マッチング部２０ａと法人マッチング部２０ｂとに分割し、これらの個人マッチング部２０ａと法人マッチング部２０ｂの各々に、個人寄せルールテーブル２０ａ´と法人寄せルールテーブル２０ｂ´を備えてそれぞれの名寄せルールに則ってマッチングさせるように構成し、これらを個人または法人専用とする。そして、住所・名義クレンジング等がなされた入力データが個人名義のものであるか法人名義のものであるかに応じて何れかの処理ルートを選択して照合処理の実行を行なうようにすればよい。
【００３９】
また、マッチングの手順を以下のように構成することとしてもよい。すなわち、マッチング部２０を、例えば図９に示すように、確定一致マッチング部２０ｃと第１の曖昧一致マッチング部２０ｄおよび第２の曖昧一致マッチング部２０ｅを設け、確定一致マッチング部２０ｃには確定一致ルールテーブル２０ｆを、第１の曖昧一致マッチング部２０ｄおよび第２の曖昧一致マッチング部２０ｅには曖昧一致ルールテーブル２０ｇを備えるように構成する。なお、図９では曖昧マッチング部を２つ備える構成としたが、曖昧一致マッチング部は１つとしてもよく或いは３つ以上としてもよい。
【００４０】
マッチング部２０をこのように構成するメリットは以下のようなものである。例えば、顧客数がある程度飽和して、入力される顧客データの８０％程度は既存の顧客になったような場合には、確定一致とみなせる照合対象である入力データは５０％以上あることが期待できる。また、確定一致レベルにある入力データの照合は照合すべきデータ数も少ないため、曖味一致レベルにある入力データの照合よりも格段に早く終了する。そこで、確定一致のプロセスと曖味一致のプロセスを分離し、確定一致とされた入力データの処理が早く終了するようにすることにより、全体の処理が高速化される。
【００４１】
具体的には図１０に示すフローチャートのように、確定一致マッチング部２０ｃにより確定一致ルールに基づいた確定一致マッチングを行ない（Ｓ１０１）、マッチングしたか否かを判断する（Ｓ１０２）。その結果、確定一致したと判定（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）された入力データは既に登録されている顧客のデータであるから既存データとして処理される（Ｓ１０３）。一方、確定一致しない（Ｓ１０２：Ｎｏ）と判定された入力データは取り敢えず新規データとして一旦名寄せＤＢ１８に格納・登録され（Ｓ１０４）る。確定一致しない状態で名寄せＤＢ１８に格納された入力データは曖昧一致マッチング部により、曖昧一致マッチングルールに則ってその一致度が判断される（Ｓ１０５）。曖昧一致マッチングの結果、入力データは曖昧一致であるものとの判断がなされると（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、その入力データは「曖昧一致データ」として取扱われる。一方、曖昧マッチングの結果、入力データは曖昧一致ではないとの判断がなされると（Ｓ１０６：Ｎｏ）、その入力データは「新規データ」とされて名寄せＤＢ１８へ登録すべきデータとして取扱われる（Ｓ１０８）。
【００４２】
すなわち、この処理においては取扱う入力データは確定一致でないことが判明した時点で名寄せＤＢ１８に格納・登録され、１または複数の曖昧一致マッチングプロセスを実行することが可能となる。曖昧一致マッチングに要する処理時間が確定一致マッチングの処理時間の１０倍を要したり、全体の入力データの半分が確定一致する顧客データであるような場合には、極めて迅速に照合作業を実行することが可能となる。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、顧客データ管理装置として動作するコンピュータを入力ＤＢおよび名寄せＤＢの双方に接続し、顧客の名義と住所とを含む顧客情報のうちの住所情報を住所クレンジング部により解析するとともに、名義の種類および顧客照合用の名義データを名義クレンジング部により解析する。そして、住所クレンジング部および名義クレンジング部から出力される顧客データに基づいて名寄せＤＢに格納されている顧客情報をフィルタリング部により検索して照合データを絞り込む。顧客データと絞り込まれた照合データとはマッチング部により比較されて一致度が判断され、その一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合にはその顧客データを名寄せＤＢに新規登録することとした。このような構成とすると、顧客データのフィルタリングにより照合すべきデータ数を減らすことができ、金融機関等で取扱われる大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の顧客管理システムを説明するための図である。
【図２】本発明の顧客データ管理方法を説明するための図である。
【図３】入力名義の名義クレンジングおよび住所クレンジング後の名義例を説明するための図である。
【図４】検索条件対応テーブルの項目内容を説明するための一例を説明するための図である。
【図５】一般的な照合ルールの例を説明するための図である。
【図６】個人名義の照合ルールと法人名義の照合ルールとを名寄せ種類別にテーブル化した例を説明するための図である。
【図７】照合ルールを追加した検索条件対応テーブルを説明するための図である。
【図８】個人顧客と法人顧客の照合を別のプロセスとする場合のシステム構成図である。
【図９】確定一致マッチングと曖昧一致マッチングとを分離したマッチング部の構成を説明するための図である。
【図１０】確定一致マッチングと曖昧一致マッチングとを分離したマッチング工程を説明するための図である。
【符号の説明】
１０ コンピュータ
１１ 入力ＤＢ
１２ データ抽出部
１３ データ変換部
１４ 住所クレンジング部
１５ 名義クレンジング部
１６ フィルタリング部
１７ 検索条件対応テーブル格納部
１８ 名寄せＤＢ
１９ 照合ルール対応テーブル格納部
２０ マッチング部
２１ 名寄せＤＢ更新部
【発明の属する技術分野】
本発明は顧客管理システムに関し、より詳細には、大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の名寄せシステムにおいては、大規模な顧客データの照合を行なう場合、例えば特許文献１に示すように顧客情報の各項目ごとに一致不一致を判断し、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）の完全一致検索機能を利用した照合を行なっている。また、取扱う顧客データがそれほど大規模でなく、かつ、高い精度での照合が必要な場合には、対象である顧客データを一度データ・ファイルにダウンロードしたうえで、文字列一致率や単語一致率などにより文字列の一部一致を点数付けして照合を行っている。
【０００３】
【特許文献１】
特開昭６３−２８２８３８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の名寄せ方法には、以下のような問題があった。すなわち、ＲＤＢを用いて文字列一致率や単語一致率などによる照合には一般に長時間を必要とし、大規模な顧客データについて迅速な照合を行なうことは困難であった。また、顧客情報項目としてある「名義」および「住所」の双方の照合度を考慮して最終的な一致度を求めるようなことはＲＤＢを用いた照合方法では不可能である。
【０００５】
一方、顧客データをファイル化することにより高度な照合が可能となるが、データのダウンロードそのものに時間を要することに加え、このような顧客データも最終的にはＲＤＢ化されるものであり顧客データのＲＤＢ化にも長時間が必要とされる。また、取扱うべき顧客データが大規模な場合には、照合やソートにも時間がかかることとなり迅速な照合を求められている現実的なニーズに応えることは難しい。
【０００６】
さらに、顧客データをファイル化した場合には、照合ルールの変更に柔軟に対応することが容易ではない。例えば、「名義」の種別が法人ならば「住所」を番地まで絞り込むこととするルールがある場合に、「住所」が町名まで解析できずその結果番地までの絞込みが不可能なケースも発生し得る。このような場合、「住所」と「名義」とで絞り込むといったようなルールに変更すると、ファイル化した顧客データを利用することが困難となってしまう。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、顧客データ管理システムであって、新たに入力された顧客情報を格納する入力データベースと、登録済みの顧客情報を格納する名寄せデータベースと、前記入力データベースおよび前記名寄せデータベースの双方に接続された顧客データ管理装置とを備え、前記顧客情報は少なくとも顧客の名義および住所を含み、前記顧客データ管理装置は、前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、顧客データ管理装置であって、顧客の名義および住所を含む顧客情報を格納する入力データベースおよび名寄せデータベースの双方に接続され、前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の顧客データ管理装置において、前記フィルタリング手段に接続された検索条件対応テーブルを備え、前記フィルタリング手段は前記検索条件対応テーブルに予めリストされた検索条件を基に前記照合データの絞込みを実行することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段に接続された照合ルール対応テーブルを備え、前記マッチング手段は前記照合ルール対応テーブルに予めリストされた照合ルールを基に前記一致度を判断することを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段は、前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段による顧客データのクレンジング結果に基づき、前記照合ルール対応テーブルにリストされた照合ルールの切り替えを行なって前記一致度を判断することを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項２乃至５の何れかに記載の顧客データ管理装置において、前記マッチング手段は、第１のマッチング手段と第２のマッチング手段とを備え、前記第１のマッチング手段により判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチング手段による一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行う顧客データ管理方法であって、住所クレンジング手段が前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、名義クレンジング手段が前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、フィルタリング手段が前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、マッチング手段が前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、名寄せデータ更新手段が前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の顧客データ管理方法において、前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の発明は、請求項７または８に記載の顧客データ管理方法において、前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００１７】
請求項１０に記載の発明は、少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行うための顧客データ管理用プログラムであって、前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする。
【００１８】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の顧客データ管理用プログラムにおいて、前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする。
【００１９】
請求項１２に記載の発明は、請求項１０または１１に記載の顧客データ管理用プログラムにおいて、前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする。
【００２０】
請求項１３に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な磁気記録媒体であって、請求項１０乃至１２の何れかに記載のプログラムを格納していることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
図１は本発明の顧客管理システムを説明するための図であり、図２は図１のシステムで用いる本発明の顧客データ管理方法を説明するための図である。図１において、１０は本発明の顧客データ管理方法を実行するコンピュータであり、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。１１は入力された顧客データを格納する入力ＤＢ、１２は入力ＤＢに格納されている顧客データの中から処理されるべきデータを抽出するためのデータ抽出部、１３は「住所」および「名義」以外の顧客データ（例えば、「日付」や「電話番号」など）を変換して正規化するためのデータ変換部である。また、１４は住所照合に必要な各データを作成する住所クレンジング部、１５は名義照合に必要な各データを作成する名義クレンジング部、１６は住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５によるクレンジング結果を基にして照合すべき顧客データの検索条件を決定して既に登録されている顧客のデータを格納している名寄せＤＢ１８を検索するフィルタリング部である。なお、入力ＤＢ１１および名寄せＤＢ１８は、コンピュータ１０とインターネットなどの通信網で接続されたものであってもよいことはいうまでもない。
【００２３】
１７は予め定められた種々の検索条件がテーブル化されて格納されている検索条件対応テーブル格納部であり、１８は登録済み顧客の顧客データを格納する名寄せＤＢである。また、１９は照合ルール対応テーブル格納部であり、顧客判定ルールや住所照合ルールあるいは名義照合ルールなどの様々な照合ルールがテーブルとして格納されている。２０はマッチング部で、照合ルール対応テーブル格納部１９に格納されている照合ルールにしたがって、入力ＤＢ１１に顧客データが登録された顧客と名寄せＤＢ１８に顧客データが登録されている顧客とを照合し、新たに入力された顧客データが既に登録済みの顧客か否かを判断する。さらに、２１は名寄せＤＢ更新部であり、この名寄せＤＢ更新部２１は、入力ＤＢ１１に入力されて照合対象とされた顧客データが既に登録済みの顧客のものではないとマッチング部１９により判断された場合にその顧客データを名寄せＤＢ１８に格納して新規に顧客登録する。
【００２４】
この顧客管埋システムを用いて顧客データ管理を実行する際の処理フローは以下のとおりである。まず、外部から入力（登録）された顧客データを格納した入力ＤＢ１１から顧客データが抽出される（Ｓ２１）。この顧客データとは、例えば、「種別」は個人、「名義」は木村太郎、「住所」は（東京都）足立区千住１−２−３ハイツ北千住５０８、「生年月日」は昭和１２年１月２３日、「電話番号」は０３−ＡＢＣ−ＤＥＦＧ、「日付」は平成１５年５月１２日、などの所定の項目を備えている。必要により、この抽出データのなかの「住所」および「名義」以外の顧客データをデータ変換して正規化を行なう（Ｓ２２）。
【００２５】
次に、顧客データのうちの「住所」および「名義」についてのデータのクレンジングを実行する（Ｓ２３およびＳ２４）。住所クレンジング（Ｓ２３）は住所の照合のために行なうもので、都道府県から番地・号までの住所コード、ならびに、ビル名および部屋番号が出力される。例えば、住所が「（東京都）足立区千住１−２−３ハイツ北千住５０８」である場合には、都道府県から番地・号までの「（東京都）足立区千住１−２−３」に対応する住所コード「１３／１２１／０４０／００１／００２／００３」と、ビル名に対応する「ハイツ北千住」と、部屋番号に対応する「５０８」とが出力される。
【００２６】
名義クレンジング（Ｓ２４）は、顧客が個人か法人かの判断を行うと同時に名義照合のための各種データを作成するための処理である。個人の場合には、例えば、姓と名を分割し、異体字や清音化などの揺らぎを正規化した姓および名を作成する。例えば、「木村太郎」は「木村」という姓と「太郎」という名に分割される。また、「澤田一郎」の場合は「澤田」という姓と「一郎」という名に分割されるが、姓の「澤田」は「沢田」にクレンジングする如くである。また、法人の場合には、名義を会社名・支店名・部門名等に分割したうえで、名義の照合用データである揺らぎを削除するクレンジングを行なって、揺らぎ削除名義、主要名義、固有名義を定める。例えば、入力名義が「焼肉屋ジャンジャン」である場合には、名義の文字列中の小文字を大文字に変換することで揺らぎを削除して揺らぎ削除名義を「焼肉屋ジヤンジヤン」とし、主要名義を「ジヤンジヤン」、固有名義も「ジヤンジヤン」とするといった具合である。
【００２７】
図３は、このような名義クレンジングと住所クレンジングを実行した結果の例を説明するための図で、既に説明した名義のほか、例えば入力名義が「レストラン若菜」のケースでは、名義クレンジングの結果として、「種別」が法人、「会社名」がレストラン若菜、「主要名義」が若菜、「固有名義」が若菜とされ、住所クレンジングの結果として、都道府県から番地・号までの「（東京都）荒川区南千住１−１０−１」に対応する住所コード「１３／１１８／００７／００１／０１０／０００１」と、ビル名に対応する「小林ビル１Ｆ」とが出力される。
【００２８】
次に、住所クレンジング（Ｓ２３）及び名義クレンジング（Ｓ２４）の結果を基に、検索条件対応テーブル１７を参照して名寄せＤＢ１８に格納されている顧客データを検索するための検索条件を作成する（Ｓ２５）。図４は、検索条件対応テーブルの項目内容を説明するための一例であり、この例では「名義の種類」、「住所の必要精度」および「検索条件」の項目に分類されている。「名義の種類」としては「法人」か「個人」かが分類され、「住所の必要精度」としては「町大字」、「市区」、「字丁目」、「町大字」などと分類される。例えば法人名義で「住所の必要精度」が「市区」の場合には、顧客データの検索条件は「住所（市区）」と「固有名義の先頭１文字」との和とされる。なお、「住所の必要精度」を定義せず、法人名義の固有名義のみ若しくは個人名義の姓および名のみを検索条件とすることも可能である。これらの検索条件の設定に際しては、あらかじめ、検索対象である顧客データの登録状況を調べておき、データベース中の顧客データをフィルタリングして抽出される登録顧客（の顧客データ）が、漏れなく且つ絞り込み充分となる条件にしておく。
【００２９】
Ｓ２６はフィルタリングの工程であり、住所クレンジング部１４および名義クレンジング部１５によるクレンジング結果を基にして照合すべき顧客データの検索条件を決定して既に登録されている顧客のデータを格納している名寄せＤＢ１８を検索する。
【００３０】
たとえば、全国の法人名義の顧客データの検索を行なう場合には、その法人の住所が「町大字」まで知られていれば「固有名義」を検索条件に含めなくても充分な絞込みが可能であるが、「市区」までの住所しか判らないときには固有名義も検索条件に繰り込まない限り充分な絞込みができない。そのような場合には「住所（市区）＋固有名義の先頭１文字」を検索条件とすることとなる。また、通常の名寄せではなく、企業単位で名寄せするような場合には、大企業は全国に支店を有しているために「住所」を検索条件として用いることはできず、その法人の固有名義そのものを用いて全国検索する。同様に、個人名義の顧客データの検索を行う場合には、住所の情報として「字丁目」まであれば充分な絞り込みが可能であるが、「町大字」までの住所しか判らない場合には姓などの条件が必要となり、「住所（町大字）＋姓」を検索条件とすることになる。
【００３１】
この検索条件の決定について図３に示したクレンジング後の顧客データを例にとって説明すると、名義「木村太郎」の場合は個人名義の顧客データなので、「足立区千住１−２−３」の個人データを検素する。また、名義「レストラン若菜」の場合は法人名義のデータなので、「荒川区南千住」の法人データを検素する。名義「須田総合家具センター」の場合は法人名義のデータであるが、住所が東京都の中央区なのか大阪府の中央区なのかが確定されないので、検索条件として住所は使わずに固有名義「須田」のみを検索することとなる。
【００３２】
次に、名義及び住所のクレンジング結果から照合ルールを定め（Ｓ２７）、マッチングを実行する（Ｓ２８）。
【００３３】
図５は一般的な照合ルールの例を説明するための図で、この図中で「確定一致」とあるのは入力ＤＢ１１に格納されている照合対象とされた顧客データを、既に登録済みの名寄せＤＢ１８に格納された顧客データと照合して新規な顧客か既に登録済みの顧客かをチェック（ユーザチェック）する必要がないほどの精度で一致していることを意味しており、この場合には対象顧客データは既に登録済みの顧客のものであると判断されることとなる。「曖味一致」とあるのは一応は「一致データ」の候補ではあるが安全のためにユーザチェックが必要であると判断されたことを意味している。
【００３４】
例えば、「住所照合ルール」として、「号」までが一致している場合には住所一致度を９５、「番地」までが一致している場合には住所一致度を９０、「丁目」までが一致している場合には一致度を８０としたり、「名義照合ルール」として、「文字列一致」の場合には一致した文字の割合に１００を乗じて名義一致度とし、「単語一致」の場合には一致した単語の割合に１００を乗じて名義一致度とする。そして、このようなルールに基づいて「一致度」を求め、「名義」の一致度が９０以上でかつ「住所」は「番地」まで一致しておりその一致度が９０以上ならば「確定一致」とし、「住所」が「番地」まで一致しており一致度は９０以上であっても「名義」の一致度が８０以上９０未満の場合には「曖昧一致」とする。逆に、「名義」一致度が９０以上であっても「住所」が「字丁目」レベルの一致しかなく一致度が８０以上９０未満の場合にも「曖昧一致」とみなす。
【００３５】
最後に、照合対象である入力データが名寄せＤＢ１８に格納されている照合データと一致しない場合、すなわち新規の顧客データである場合には、その入力データを新規顧客のデータとして名寄せＤＢに登録する（Ｓ２９）。一方、「確定一致」の場合にはその入力データは既に登録済みの顧客のデータであるため削除される。なお、「曖昧一致」と判断された入力データは、一且は名寄せＤＢ１８に登録されるが、その後に人手による詳細なチェックを受け、新規顧客と判断されればそのまま名寄せＤＢ１８に格納され、既登録顧客と判断されれば削除される。
【００３６】
上述した照合ルールは、必要に応じて変更することも可能である。図６は、個人名義の照合ルールと法人名義の照合ルールとを名寄せ種類別にテーブル化した例である。名義のマッチングを判断するに際しては、名義が法人名ならば主要語や固有名での照合も考えられるが、名義が個人名である場合は姓と名の照合のみである。また、照合するべき住所の範囲も、法人ならば個人よりも件数が少ないので住所の照合度を緩めてもかまわない。入力データ全体が個人または法人の顧客データであれば、本発明の顧客管理システムの起動時に照合ルールを選択すればよいが、個人データと法人データとが混在して入力されてこれらの混在データが照合対象とされる場合には、システムを稼動させた状態で動的に照合ルールを変更する必要が生じる。
【００３７】
そこで、図７に示すように、検索条件に対応付けられた照合ルールを検索条件対応テーブルの項目として追加し、名義の種別や住所の精度に応じてどの照合ルールを用いるかを判断してデータ照合を行うこととすることができる。なお、この図の照合ルール項目中の「法人寄せ２」および「個人寄せ２」の照合ルールにおいては、フィルタリングの結果として「住所」が「市区」または「丁目」まで一致していることが明らかなので、図６中に示した具体的な照合ルールでは住所に関する照合条件を設ける必要がない。また、「住所」データは「市区」または「丁目」のレベルまでしかないので、照合結果は「曖味一致」として、後で人手などによる住所データの修正を行うようにしている。
【００３８】
なお、本システムのＯＳをマルチプロセス可能なＯＳとした場合には、このような照合ルールの変更だけではなく照合作業のさらなる高速化が実現できる。具体例としては図８に示すように、名寄せＤＢ１８を個人ＤＢ１８ａと法人ＤＢ１８ｂとで構成するようにし、個人ＤＢ１８ａには個人名義の顧客データを格納し、法人ＤＢ１８ｂには法人名義の顧客データを格納するようにする。この場合、マッチング部２０を個人マッチング部２０ａと法人マッチング部２０ｂとに分割し、これらの個人マッチング部２０ａと法人マッチング部２０ｂの各々に、個人寄せルールテーブル２０ａ´と法人寄せルールテーブル２０ｂ´を備えてそれぞれの名寄せルールに則ってマッチングさせるように構成し、これらを個人または法人専用とする。そして、住所・名義クレンジング等がなされた入力データが個人名義のものであるか法人名義のものであるかに応じて何れかの処理ルートを選択して照合処理の実行を行なうようにすればよい。
【００３９】
また、マッチングの手順を以下のように構成することとしてもよい。すなわち、マッチング部２０を、例えば図９に示すように、確定一致マッチング部２０ｃと第１の曖昧一致マッチング部２０ｄおよび第２の曖昧一致マッチング部２０ｅを設け、確定一致マッチング部２０ｃには確定一致ルールテーブル２０ｆを、第１の曖昧一致マッチング部２０ｄおよび第２の曖昧一致マッチング部２０ｅには曖昧一致ルールテーブル２０ｇを備えるように構成する。なお、図９では曖昧マッチング部を２つ備える構成としたが、曖昧一致マッチング部は１つとしてもよく或いは３つ以上としてもよい。
【００４０】
マッチング部２０をこのように構成するメリットは以下のようなものである。例えば、顧客数がある程度飽和して、入力される顧客データの８０％程度は既存の顧客になったような場合には、確定一致とみなせる照合対象である入力データは５０％以上あることが期待できる。また、確定一致レベルにある入力データの照合は照合すべきデータ数も少ないため、曖味一致レベルにある入力データの照合よりも格段に早く終了する。そこで、確定一致のプロセスと曖味一致のプロセスを分離し、確定一致とされた入力データの処理が早く終了するようにすることにより、全体の処理が高速化される。
【００４１】
具体的には図１０に示すフローチャートのように、確定一致マッチング部２０ｃにより確定一致ルールに基づいた確定一致マッチングを行ない（Ｓ１０１）、マッチングしたか否かを判断する（Ｓ１０２）。その結果、確定一致したと判定（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）された入力データは既に登録されている顧客のデータであるから既存データとして処理される（Ｓ１０３）。一方、確定一致しない（Ｓ１０２：Ｎｏ）と判定された入力データは取り敢えず新規データとして一旦名寄せＤＢ１８に格納・登録され（Ｓ１０４）る。確定一致しない状態で名寄せＤＢ１８に格納された入力データは曖昧一致マッチング部により、曖昧一致マッチングルールに則ってその一致度が判断される（Ｓ１０５）。曖昧一致マッチングの結果、入力データは曖昧一致であるものとの判断がなされると（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、その入力データは「曖昧一致データ」として取扱われる。一方、曖昧マッチングの結果、入力データは曖昧一致ではないとの判断がなされると（Ｓ１０６：Ｎｏ）、その入力データは「新規データ」とされて名寄せＤＢ１８へ登録すべきデータとして取扱われる（Ｓ１０８）。
【００４２】
すなわち、この処理においては取扱う入力データは確定一致でないことが判明した時点で名寄せＤＢ１８に格納・登録され、１または複数の曖昧一致マッチングプロセスを実行することが可能となる。曖昧一致マッチングに要する処理時間が確定一致マッチングの処理時間の１０倍を要したり、全体の入力データの半分が確定一致する顧客データであるような場合には、極めて迅速に照合作業を実行することが可能となる。
【００４３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、顧客データ管理装置として動作するコンピュータを入力ＤＢおよび名寄せＤＢの双方に接続し、顧客の名義と住所とを含む顧客情報のうちの住所情報を住所クレンジング部により解析するとともに、名義の種類および顧客照合用の名義データを名義クレンジング部により解析する。そして、住所クレンジング部および名義クレンジング部から出力される顧客データに基づいて名寄せＤＢに格納されている顧客情報をフィルタリング部により検索して照合データを絞り込む。顧客データと絞り込まれた照合データとはマッチング部により比較されて一致度が判断され、その一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合にはその顧客データを名寄せＤＢに新規登録することとした。このような構成とすると、顧客データのフィルタリングにより照合すべきデータ数を減らすことができ、金融機関等で取扱われる大規模顧客データを高速・高精度に名寄せすることを可能とする顧客管理システムおよびそれに用いられる顧客データ管理装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の顧客管理システムを説明するための図である。
【図２】本発明の顧客データ管理方法を説明するための図である。
【図３】入力名義の名義クレンジングおよび住所クレンジング後の名義例を説明するための図である。
【図４】検索条件対応テーブルの項目内容を説明するための一例を説明するための図である。
【図５】一般的な照合ルールの例を説明するための図である。
【図６】個人名義の照合ルールと法人名義の照合ルールとを名寄せ種類別にテーブル化した例を説明するための図である。
【図７】照合ルールを追加した検索条件対応テーブルを説明するための図である。
【図８】個人顧客と法人顧客の照合を別のプロセスとする場合のシステム構成図である。
【図９】確定一致マッチングと曖昧一致マッチングとを分離したマッチング部の構成を説明するための図である。
【図１０】確定一致マッチングと曖昧一致マッチングとを分離したマッチング工程を説明するための図である。
【符号の説明】
１０ コンピュータ
１１ 入力ＤＢ
１２ データ抽出部
１３ データ変換部
１４ 住所クレンジング部
１５ 名義クレンジング部
１６ フィルタリング部
１７ 検索条件対応テーブル格納部
１８ 名寄せＤＢ
１９ 照合ルール対応テーブル格納部
２０ マッチング部
２１ 名寄せＤＢ更新部
Claims (13)
- 新たに入力された顧客情報を格納する入力データベースと、
登録済みの顧客情報を格納する名寄せデータベースと、
前記入力データベースおよび前記名寄せデータベースの双方に接続された顧客データ管理装置とを備え、
前記顧客情報は少なくとも顧客の名義および住所を含み、
前記顧客データ管理装置は、
前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、
顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、
前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、
前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、
前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする顧客データ管理システム。 - 顧客の名義および住所を含む顧客情報を格納する入力データベースおよび名寄せデータベースの双方に接続され、
前記入力データベースに格納された顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジング手段と、
顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジング手段と、
前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段から出力される顧客データに基づいて前記名寄せデータベースに格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリング手段と、
前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチング手段と、
前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録する名寄せデータ更新手段とから構成されていることを特徴とする顧客データ管理装置。 - 前記フィルタリング手段に接続された検索条件対応テーブルを備え、
前記フィルタリング手段は前記検索条件対応テーブルに予めリストされた検索条件を基に前記照合データの絞込みを実行することを特徴とする請求項２に記載の顧客データ管理装置。 - 前記マッチング手段に接続された照合ルール対応テーブルを備え、
前記マッチング手段は前記照合ルール対応テーブルに予めリストされた照合ルールを基に前記一致度を判断することを特徴とする請求項２または３に記載の顧客データ管理装置。 - 前記マッチング手段は、
前記住所クレンジング手段および前記名義クレンジング手段による顧客データのクレンジング結果に基づき、前記照合ルール対応テーブルにリストされた照合ルールの切り替えを行なって前記一致度を判断することを特徴とする請求項４に記載の顧客データ管理装置。 - 前記マッチング手段は、第１のマッチング手段と第２のマッチング手段とを備え、前記第１のマッチング手段により判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチング手段による一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする請求項２乃至５の何れかに記載の顧客データ管理装置。
- 少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行う顧客データ管理方法であって、
住所クレンジング手段が前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、
名義クレンジング手段が前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、
フィルタリング手段が前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、
マッチング手段が前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、
名寄せデータ更新手段が前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする顧客データ管理方法。 - 前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする請求項７に記載の顧客データ管理方法。
- 前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、
前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする請求項７または８に記載の顧客データ管理方法。 - 少なくとも顧客の名義および住所を含む顧客情報に基づいて顧客の名寄せを行うための顧客データ管理用プログラムであって、
前記顧客情報中の住所情報を解析して顧客照合用住所データを出力する住所クレンジングステップと、
前記顧客情報中の名義情報を解析して名義の種類および顧客照合用名義データを出力する名義クレンジングステップと、
前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップで出力された顧客データに基づいて予め格納されている顧客情報を検索して照合データを絞り込むためのフィルタリングステップと、
前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するマッチングステップと、
前記一致度に応じて新規顧客の顧客データと判断された場合に当該顧客データを前記名寄せデータベースに新規登録するステップと、を備えていることを特徴とする顧客データ管理用プログラム。 - 前記マッチングステップは、前記住所クレンジングステップおよび前記名義クレンジングステップにより出力される顧客データのクレンジング結果に応じて、前記顧客データと前記絞り込まれた照合データとを比較して一致度を判断するための比較ルールの切替を行なうステップを備えていることを特徴とする請求項１０に記載の顧客データ管理用プログラム。
- 前記マッチングステップは、第１のマッチングステップと第２のマッチングステップとを備え、
前記第１のマッチングステップにより判断された前記一致度が所定の値を超える場合には前記第２のマッチングステップによる一致度判断を実行しないように構成されていることを特徴とする請求項１０または１１に記載の顧客データ管理用プログラム。 - 請求項１０乃至１２の何れかに記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な磁気記録媒体。
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