エンティティ解決 (Entity Resolution)

エンティティ解決 (Entity Resolution)とは — 詳しく解説

エンティティ解決(Entity Resolution)は、表記ゆれや重複データの中から同一の実体(顧客・企業・商品など)を特定し、名寄せ・統合を行う技術で、レコードリンケージやデータマッチングとも呼ばれる。従来はルールベースの文字列照合が中心だったが、2026年時点ではLLMやembeddingを用いた意味的な類似度判定が実運用で広く採用されている。RAGシステムでは、検索対象のドキュメント内で同一の企業名や人物名が異なる表記で登場するケースを正しく統合できないと、検索結果の重複や矛盾した回答につながるため、前処理としてのエンティティ解決の精度が回答品質を左右するとされる。現場での落とし穴としては、類似度の閾値設定を誤ると別人物・別企業を誤って統合する「過剰マッチ」が起きやすく、逆に厳しくしすぎると本来統合すべきレコードが漏れる。導入コストは既存のマッチングライブラリやAPIを使う場合は比較的低く抑えられるが、業界特有の名寄せルールを作り込む場合は相場感として数百万円規模のプロジェクトになることもあり、データ量と精度要件を踏まえた選び方が重要になる。

エンティティ解決 (Entity Resolution)に関連するAIツール

MOBI BOT RAG Answer Management

2.11有料

Relevance AI

2.93フリーミアム

Clerk.io

2.76フリーミアム

Sight Machine

2.11フリーミアム

Retool

2.98フリーミアム

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