名寄せの重要性‐名寄せに関してChatGPT3さんに聞いてみた（脱線編パート２）

ChatGPT3の実力やいかに？

最近バズってるChatGPTのOpenAIさん。今日もMicrosoftさんが1.3兆円を追加投資というニュースまで飛び出していて、日々びっくりです

Microsoft、ChatGPTのオープンAIに1.3兆円を追加投資か - 日本経済新聞

【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトが米新興オープンAIへの追加投資に向けて協議をしていることが10日までに明らかになった。米メディアのセマフォーが関係者の…

日本経済新聞

そこで、思い切って、名寄せに関して教えて欲しいです　と質問してみました

名寄せとは？（ChatGPTさんによる解釈）

手抜きすんな！とは言わずに内容をご確認下さい

　名寄せとは、複数のデータや情報を分類し、それらが同一のものであることを確認するための作業のことを指します。名寄せは、ある特定のデータベースやシステムの中で、異なる情報が一つにまとめられるために行われます。
　名寄せは、様々な用途で使用されます。例えば、カスタマーリレーション管理システムや市場調査のデータベースにおいて、顧客の名前や住所などの基本的な情報を整理するために行われます。名寄せは、データベースをスケールアップするために必要な情報を統合することができるため、ビジネスにとって非常に有用です。
　名寄せは、一般的には、人工的に行うことができますが、人工的に名寄せをする場合には、データの質が低い場合があります。現在では、様々なデータマイニング技術を使用して、自動的に名寄せをすることができるようになっています。

とのこと

人工的名寄せとはいかに？

　人工的に名寄せをするとは、手作業によってデータを確認し、分類し、結びつけることを指します。
　その場合、それぞれのデータを1つ1つ確認し、手作業で分類します。たとえば、顧客リストに記載されている顧客名や住所などの情報が複数あった場合、それらが同一人物であることを確認し、一つにまとめる作業を行います。
　人工的に名寄せをする場合、手作業によるタイプミスや誤った情報などが発生する可能性があります。また、データが多い場合には、手作業で名寄せをするのは大変な作業となります。そのため、現在ではデータマイニングや機械学習を使用した自動的な名寄せが一般的になっています。

　目grep&人手作業の事を意図しているっぽいですね

　ちなみにGoogle先生に聞いても、『人工名寄せ』という人工知能っぽい名寄せ手法は記載がないので、これはGhatGPT3さんの独自用語なのかもしれません（何度かやってる間に自動的に修正されちゃうでしょうから、2023年1月11日時点の方言といったところ）

データマイニングや機械学習を使用した自動的な名寄せの方法は具体的にどんな物がありますか

データマイニングや機械学習を使用した自動的な名寄せには、様々な方法があります。

1. 文字列マッチング: データベース内の文字列を比較し、類似度が高いものを同一のものと判断する手法です。
2. エンティティリソースの識別: 人名、地名、組織名などのエンティティを抽出し、それらを結びつける手法です。
3. 類似度計算: 複数のデータの属性値を比較し、類似度を算出する手法です。
4. 階層的クラスタリング: クラスタリング手法を使用し、類似したデータをグループ化する手法です。
5. 深層学習: 多層のニューラルネットワークを使用し、複数のデータを分類する手法です

使用する手法は問題に応じて選ぶことができます。ただし、データの質が高いほど、自動的な名寄せのアク curacyが高くなります。また、適切なアルゴリズムを選択し、設定パラメータを調整することで、より正確な結果を得ることができます

　技術的には、『ほぼ一致している方をグルーピングする』までは可能なので、自動的な名寄せ、機械名寄せに近い部分は実行可能と言えば可能です。とは言え、無理に名寄せを行うと、誤名寄せという事故が待っているため（別の人を同じ人と判定する事で事故が起きる現象）、自動化の前には、必ず人間によるチェックプロセスを入れるのは必須だと考えています。

　また、何回か質問していた中で、レーベンシュタイン距離（編集距離）を取るという手法も教えてくれていたので、結構優秀なエンジンな事は痛感します。（けど、毎回回答が不安定なのは何故なのでしょう）

アク curacy?

そうです。"accuracy" (アクチュアシー)という言葉が誤って "ac curacy" (アク キュレーシー) となってしまいました。 accuracyは、結果が正確であること、正解率とも呼ばれます。 機械学習やデータマイニングにおいて、正確に予測をすることができるか、どの程度正確に予測ができるかを示す指標となります。

と、すっかりギャグまで学習しているというのが凄いですよね（裏側に人間入ってるんじゃないでしょうかね）

同一市区町村に同姓同名の人がいたら、誤名寄せしちゃいませんか？

　同一市区町村に同姓同名の人がいる場合、自動的な名寄せをする際には誤った結果が出る可能性があります。そのため、自動的な名寄せをする前には、必ずそれらが実際に同一人物であることを確認することが重要です。
　自動的な名寄せを行うためには、個人情報の保護に配慮しながら、身元を特定するための情報を使用することが有力です。例えば、住所、電話番号、生年月日などの情報を加えることで、同姓同名の人が複数いる場合でも身元を特定することができます。
　また、手動での作業を加えることで、より正確な名寄せをすることもできます。例えば、名寄せの結果に疑問があった場合には、手動で確認し、誤った結果が出ないようにすることが重要です。
　もし自動的な名寄せの技術を使用する場合、人工知能や機械学習の技術を使用し、もう少し高度な名寄せのアルゴリズムを利用することで精度を上げることができます。

　いずれにせよ、重要なのは、１つのデータ項目だけで一致を判断するのではなく、複数の異なるデータ項目で一致を判断する事なのですが、これがまた、引っ越しした前後で情報が変わる、片方の情報はアップデートされるが、もう１つの契約情報はアップデートされないので、別の人として扱われる等、闇が深いと言うのが現状です。

人工名寄せと自動名寄せそれぞれのメリットデメリットを教えてください

人工的に名寄せをするメリットとデメリットは以下の通りです。

メリット:

• 確認作業により、確実に正確な結果を得ることができる
• 人間が判断力を使用することで、複雑な問題に対処することができる
• 大量のデータを処理する必要がないため、コスト削減につながる

デメリット:

• 人手による作業のため、作業が遅い
• 人間による作業においては、タイプミスや誤った情報が発生する可能性がある
• 大量のデータを処理する必要がある場合には、コストが高くなる

一方で、自動的に名寄せをするメリットとデメリットは以下の通りです。

メリット:

• 大量のデータを迅速に処理することができる
• 人間が作業を行う際に発生するタイプミスや誤った情報がないため、正確な結果が得られる
• コスト削減につながる

デメリット:

• 複雑な問題に対処するためには、アルゴリズムを適切に選択し、設定パラメータを調整する必要がある
• データの質が低い場合には、正確な結果が得られない可能性がある
• データプライバシーに関する法律や規制に抵触する場合がある

どちらの方法を選ぶにしても、それに応じて適切な手法を選択し、正確な結果を得るために必要な対策を講じることが大切です。

どうしても手作業での名寄せの事を人工名寄せと思い込んでる雰囲気はありますね

人手作業での名寄せの事は人工名寄せとは呼びませんよ と教えてみた

　そうですね、申し訳ありません。人手による作業による名寄せを人工的な名寄せと呼んでしまい、誤りがありました。人工的に名寄せをする場合、通常は人工知能や機械学習を使用した自動的な名寄せを指します。一方、人手による名寄せは、手作業でデータを確認し、分類し、結びつけることを指すので、人工名寄せではないと言えます。申し訳ありませんでした。

が、、、、学習した

人工名寄せに関して教えてくださいと再度聞いてみた

　人工名寄せとは、人工知能や機械学習を使用し、自動的に名寄せをすることを指します。
人工知能や機械学習は、データからパターンを学習し、それを使用して新しいデータを分類することができます。それらを使用して、自動的に名寄せをすることができます。
　人工名寄せでは、データを分析し、類似したデータをグループ化し、それらを結びつけることができます。また、自動的に名寄せをすることにより、大量のデータを処理することができ、タイプミスや誤った情報の発生を減らすことができます。

　人工名寄せは、文字列マッチングや類似度計算などのアルゴリズムを使用し、自動的にデータを照合し、類似したデータをグループ化することで、名前や住所などの情報を結びつけることができます。また、人工知能や機械学習アルゴリズムを使用することで、データの質に関係なく高精度な結果が得られます。

　しかし、人工名寄せも手作業に比べて、確実性は低くなりがちです。また、個人情報の保護に関する法律や規制に抵触する可能性もあります。そのため、適切なアルゴリズムを選択し、設定パラメータを調整することで、より正確な結果を得ることができますが、常に確実な結果を得ることはできないことも覚えておいて下さい。

即時対応してきたんですが、本当に裏に人でも入っているのでしょうか。ｗ

人工知能や機械学習を用いた名寄せも、自動名寄せと呼ぶことはあっても、人工名寄せとは呼ばないと思いますよ

ご指摘いただきありがとうございます。正確に言えば、人工知能や機械学習を使用した名寄せは、自動名寄せ、それも一般的には使用される表現となります。そして人工的に名寄せをする場合とは、人間によって手作業でデータを確認し、分類し、結びつけることを指します。申し訳ありませんでした、それではこれまでに述べたことについて明確に説明できなかったこと、誤ったことがあったことを謝罪いたします。

反省したよ！すげぇ

何度か調教しまくっていたら、色々落ちちゃいました

ところで、Googleさんがレッドアラートを出している理由、、、の一部が推測できました

本当に、この手の自動生成で検索インデックス作った日には、、、、正しい検索結果が出てこないと言う事ですよね

それは慌てますね。

Google先生、AIが生成したコンテンツのランキングを下げる！

偽ブログの量産 　GPT-3の技術、本当にすごいですよね。GPT-3で作るブログ記事！これは便利！と思ったのもつかの間、Google先生はAIによるコピーライティングを見抜いて、…

ラプラス・ディー

Google先生、ChatGPT3に対してコードレッド緊急事態宣言

ChatGPTのリリースでGoogleは「コードレッド」を宣言、AIチャットボットが検索ビジネスにもたらす脅威に対応するためにチームを再割り当て - GIGAZINE

AI開発団体のOpenAIが発表した「ChatGPT」は、自然言語処理モデルの「GPT-3」の進化系である「GPT-3.5」がベースになっており、質問文を打ち込むと人間が書いた文章と見分…

GIGAZINE

これも広告配信技術の周辺は盤石（どちらかというとGoogleさんが保持している関連ワード周辺の広告配信技術が盤石）
またまた、脱線しますが、検索関連キーワード広告というのは、overtureさんのライツだった記憶があるのですが、いつの間にやらGoogleさんドミナントになっていますね

米Googleが米Overtureの広告関連特許をライセンスすることで和解

http://internet.watch.impress.co.jp

自動生成コンテンツが生み出す闇の世界

DeNAさんのWELQ事件があったのを憶えていますでしょうか。

DeNA、医療情報サイト「WELQ」全記事を公開停止　「信憑性薄い」指摘受け - ITmedia NEWS

「信ぴょう性が薄い」などと批判が殺到していたDeNAの医療情報サイト「WELQ」の全記事が非公開に。社内に管理委員会を設置し、信頼性を担保する仕組みを整備するという。

ITmedia NEWS

　あのレベルでひどくはない物の、記事内容が合っているのか、間違っているのか分からない
ギャグなのかギャグじゃないのか分からないという、検索結果に出して良いのか悪いのか、分からない記事が大量量産されるという観点においては、Googleさんを筆頭とする検索エンジンベンダーさんにとっては、たまったもんじゃない世界になるのかもしれません

誤名寄せに関して教えてください

実際この問題は結構頭が痛い所なのですよね

「誤名寄せ」とは、ある特定の名前に関連した情報を誤った人物に寄せられることを指します。これは、データベースの手入力ミスや検索アルゴリズムのバグなどによって引き起こされることがあります。誤名寄せは、個人情報の漏洩や偽の情報の拡散などの問題を引き起こす可能性があります。そのため、データ入力の際には万全を期し、検索アルゴリズムのバグが発見された場合はすぐに修正することが重要です。

誤名寄せを回避するにはどうしたら良いでしょう？

1. データ入力の際に注意を払う: 名前や住所などの個人情報を入力する際には、正確な情報を入力し、誤りがないよう注意を払うことが重要です。
2. 検索アルゴリズムをチェックする: 検索アルゴリズムにバグがある場合は、誤名寄せが発生する可能性があります。そのため、検索アルゴリズムを定期的にチェックし、問題が見つかった場合はすぐに修正することが重要です。
3. 個人情報の保護に努力する: 誤名寄せは、個人情報が流出してしまった場合により発生しやすいので、個人情報の保護に努力することで、誤名寄せを防ぐことができます
4. 個人情報のポータルから自分自身を登録する: 会社や学校などから個人情報が登録されている可能性があるので、自分自身で登録することで、自分自身の情報を正確に登録できるようにする。
5. 個人情報を使用する際には、確認する: 使用する個人情報が正確かどうか確認をすることで誤った情報を使用することを防ぐことができる。
6. その他にも誤名寄せを回避するための方法として、次のようなことが挙げられます。
7. 個人情報の共有を避ける: 必要以上に個人情報を共有しないようにし、不要な情報を共有しないことで誤名寄せを防ぐことができます。
8. 確認のための追加情報を求める: データ入力の際に、身分証明書番号や電話番号などの確認のための追加情報を求めることで、正確な情報が入力されていることを確認することができます。
9. アクセス制御を設ける: 個人情報にアクセスする権限を適切に制御することで、不適切なアクセスや誤った情報の改変を防ぐことができます。
10. プライバシーに対する意識を高める: 個人情報を取り扱う際には、プライバシーに対する意識を高め、個人情報の保護に努力することが重要です。
11. Legal and Complianceに従う: 企業や団体は、個人情報に関する法律や規制に従うことで、誤名寄せを回避することができる。

これらの方法を踏まえ、個人情報を適切に管理することで、誤名寄せを最小限に抑えることができます。

結構適切なアドバイスを頂戴出来る点は本当にChatGPTの優秀さが伝わってきます

結婚、離婚等で名前が変わった場合等はどうすればよいでしょう？

結婚や離婚などで名前が変わった場合、以下のように対応することができます。

1. 名前変更手続きをする: 結婚などで名前を変更する場合は、当該証明書（婚姻証明書など）を提出し、名前変更の手続きをする必要があります。
2. 変更後の情報を更新する: 名前変更後は、パスポート、保険証、銀行口座などの各種証明書やカードなどについても、変更後の情報に更新しておくことが重要です。
3. 関係する組織、企業、学校等に連絡をする: 名前変更後には、関係する組織や企業、学校などにも連絡をし、変更後の情報に更新してもらうことが重要です。
4. オンラインサービスについては、プロファイルを更新する: インターネット上のサービスなどで使用しているアカウントも変更を行っておくことで、誤名寄せを防ぐことができます。
5. 個人情報のポータルから新しい名前を登録する: 会社や学校などから個人情報が登録されている可能性があるので、新しい名前で登録することで、自分自身の情報を正確に登録できるようにする

名前変更は、多くの組織や企業に連絡をする必要があり、手間がかかりますが、正確な情報を持

ます。変更後には、関係するすべての組織や企業、学校などに連絡をし、変更後の情報に更新してもらうことが重要です。また、オンラインサービスについては、プロファイルを更新し、新しい名前でアカウントを使用するようにします。

また、名前変更後は、公的文書についても正しい情報が記載されていることを確認することが重要です。 配偶者の名前を変更する場合、配偶者が保有する公的文書も変更する必要があるため注意が必要です。

結婚や離婚などの名前変更は手間がかかりますが、正確な情報を持つことが大切です。誤った情報が広がることで、今後の問題を引き起こす可能性があるため、適切な手続きをすることが重要です。

　私も結婚3回、離婚2回の経験者なので大変さは良くわかります。（しれっと暴露）

法人データでの名寄せの課題はどのような物がありますか

法人データにおいての名寄せの課題は、以下のようなものがあります。

1. 正確なデータの維持: 法人のデータは変更が頻繁に起こり、それに対応し、正確なデータを維持することが困難です。
2. 重複データの管理: 法人のデータは、異なる組織や企業によって登録されるため、重複データが発生しやすく、その管理が難しいことがあります。
3. データ更新の難しさ: 法人のデータは、異なる組織や企業によって管理されるため、データの更新に時間がかかり、煩雑になることがあります。
4. 関連会社のデータの管理: 法人は関連会社を持つことがあり、それらの関連会社の情報も正確に管理する必要があり、その管理が難しいことがあります。
5. Legal and Complianceに従う : 法人は個人情報に関する法律や規制に従うことで、名寄せを回避することができるが、管理が難しくなります

法人データでの名寄せには、個人データに比べ、より複雑な問題があるため、データ管理のシステム化や、法人間のデータ共有などの取り組みが必要です。

　昨日書いていた記事がまさにこれで、法人名の変更ならまだましなのですが、巻き込まれてウェブサイトのドメインが変わるとか、メールアドレスで一致を取ればと思っていたら、毎年メールアドレスを変える企業さんがあるとか、なかなか痺れます

名寄せを行うシステムはどういう物がお勧めでしょうか

名寄せを行うシステムには、様々なタイプがあります。どのようなシステムを選ぶかは、利用する目的や、組織や企業の状況によって異なります。

1. Master Data Management (MDM) システム: これは、個人データや法人データを一元管理するためのシステムで、重複データの管理や正確なデータの維持を行うことができます。
2. Data Quality Management (DQM) システム: これは、データの信頼性や正確性を検証し、問題のあるデータを修正するためのシステムで、データの整合性や品質の管理を行うことができます。
3. Data Governance Platform : これは、企業内のデータについて統一したガバナンスの仕組みを作り、データの使用・管理・保護を行うためのシステムで、データの権限管理やコンプライアンス対応ができます。
4. Data Matching & Linking software: これは、異なるデータベースやシステムから収集したデータを比較し、名寄せを行うためのソフトウェアで、データのマッチング、リンクを行うことができます。
5. Data Anonymization software : これは、個人情報を匿名化するためのソフトウェアで、名寄せを防ぐために使用されます

ここらへんで、推奨ソフトのジャンル情報の取得が出来たのは、結構検索に役立ちそうという印象でした。

具体的にはどのようなベンダーがありますか

名寄せを行うシステムのベンダーには、様々なものがありますが、一部の代表的なベンダーとしては、以下のような企業が挙げられます。

1. Informatica
2. SAP
3. IBM
4. Oracle
5. Informatica MDM
6. SAP MDG
7. IBM MDM
8. Informatica DQ
9. SAP Data Services
10. IBM InfoSphere

これらのベンダーは、大規模な企業や組織向けに、Master Data Management、Data Quality Management、Data Governance PlatformやData Matching & Linking、Data Anonymization 等の機能を持ったシステムを提供しています。それらを使うことで、大量のデータを効率的かつ正確に管理することができます。 また導入する際は、自社のニーズに適したシステムを選ぶことが大事です。

ちょっと専門ソフトスタックがなかったため、個別にネホリンハホリンを試みました。

Precisely Trillium はどうですか？

Precisely Trilliumは、データクオリティ管理やマスターデータ管理などに特化したソフトウェアベンダーであり、名寄せをはじめとしたデータ管理のニーズに対応することができるプラットフォームを提供しています。

Precisely Trilliumは、大量のデータを統合し、標準化し、検証し、修正しながら、重複データを削除し、正確なデータを生成することができる。また、名寄せに対応したマッチングエンジンを持っており、異なるデータベースから収集したデータを比

較し、名寄せを行うことができます。

さらに、Precisely Trilliumは、名寄せだけでなく、データの検証や修正、マスターデータの生成、データのクリーニングなど、データ管理に必要な様々な機能を提供しているため、大規模なデータ管理に対応することができます。

Precisely Trilliumは、幅広い業界において採用されており、データ管理に対する高いニーズに対応することができるので、名寄せについてはもちろんのこと、大量のデータを効率的に管理することができるのが特徴です。

個人的には、Trilliumは国内での採用社数の多さ、実績の観点では一押しではあります。

datastageはどうでしょう？

IBM Datastageは、IBM社が提供するETL（Extract, Transform, Load）およびデータインテグレーションのプラットフォームで、大量のデータを抽出し、変換し、ロードするために使用されます。

Datastageは、異なるデータソースからデータを取り込み、変換し、統合することができ、大量のデータを管理することができます。また、Datastageは、データのクリーニングや標準化にも対応しており、名寄せを行うための機能も持っています。

Datastageは大量のデータを効率的に管理することができるため、ビッグデータやアナリティクスの分析にも使用されており、データ管

理においても重要な役割を担うことができます。

ただし、名寄せに特化した機能は持っていないので、名寄せをする場合は、別途それらの機能を備えたソフトウェアに組み合わせることで実現することが必要です。

また、DatastageはETLおよびデータインテグレーションを行う際に必要な機能を提供しているため、ETLおよびデータインテグレーションに関するニーズに対応することができるプラットフォームと言えます。

日立さんの製品だとばかり思っていたら、IBMさんの製品だったので、ちょっとびっくりしている次第ですが、勉強不足を反省します。

WiseOfficePlusはどうでしょう？

Too many requests in 1 hour. Try again later.

怒られました
というのと、余りにもニッチすぎる商品（保険業向け名寄せツール）という事で回答不能だったみたいです

OpenRefineはどうですか？

OpenRefineは、データクレンジングや変換、可視化などのタスクを簡単に行えるオープンソースのツールです。

その特長としては、Webブラウザ上で使用できるため、インストール不要、クラウド上でも使用可能であり、複数のフォーマットからデータをインポートできることが挙げられます。

また、データの可視化機能により、データを視覚的に理解しやすくすることができ、データのクレンジングにも優れていると評価されています。

データサイエンスやビッグデータ分析のワークフローにおいてデータクレンジングのステップとして利用することができるので、その点でも非常に有用なツールだと言えます。

結構適切な回答が返ってきますね

CDPで名寄せはできますか？

さて、本題に近い部分に…

CDP (Customer Data Platform)は、顧客のデータを統合、管理、分析するためのプラットフォームです。CDPは、顧客のデータを収集、整理、活用するための一元的な管理機能を提供します。

それでは、名寄せについてですね。CDPには標準で名寄せ機能はありません。しかし、CDPには、顧客データの統合、整理、分析、可視化などの機能があります。それらを活用して、名寄せのための分析や可視化を行うことはできます。ただし、CDPが持つ機能を活用して名寄せを行うためには、複雑なデータ処理や分析が必要になります。

つまり、CDPは名寄せには標準では対応していないですが、CDPによって集約された顧客データを利用して、名寄せのための分析や可視化を行うことができます。

免責：CDPは名寄せツールじゃない！は私の意見ではなく、ChatGPTさんの意見です！（責任逃れ）

明日こそは

本題に関して記載したいと思います