エンティティ解決 (Entity Resolution)読み: えんてぃてぃかいけつ

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、別々のデータの中で同じ実体を指すレコードを見つけ、ひとつにまとめる技術です。「株式会社ABC」と「ABC株式会社」のような表記ゆれや、住所の書き方の違いがあっても、同じ会社だと判定します。レコードリンケージ、重複排除、名寄せとも呼ばれます。 手法は大きく3つあります。決めたルールで照合するルールベース、項目ごとの一致具合から同じ実体である確率を計算する確率モデル、そして機械学習による照合です。確率モデルでは Fellegi-Sunter モデルが有名で、オープンソースの Splink もこれをもとにしています。クラウドでは AWS Entity Resolution が、ルールベースと機械学習の照合をサービスとして提供しています。 処理のタイミングにも違いがあります。データをまとめて一括で照合する方式のほか、新しいレコードが入るたびに既存のデータと照合する方式や、APIでほぼリアルタイムに照合結果を引く方式もあります。 生成AIの分野では、RAGやナレッジグラフの前処理として重要です。同じ会社が別の表記で登録されたままだと、検索結果が重複したり、回答が食い違ったりします。注意したいのは、基準を緩めると別の人や会社をまとめてしまい、厳しくすると重複が残ることです。最初は少量のデータで結果を人が確かめ、基準を調整してから広げましょう。

エンティティ解決 (Entity Resolution)のよくある質問

エンティティ解決 (Entity Resolution)の使用例

• CRMに「株式会社ABC」と「ABC株式会社」が別レコードで登録されている場合、エンティティ解決で同一企業として統合する。
• RAG検索で「OpenAI」と「オープンAI」の表記ゆれを名寄せし、同一組織に関する文書として横断検索できるようにする。

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

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