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情報連携開始までに宛名情報の統合が必須

2017年7月から「行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律」で規定された範囲において、情報提供ネットワークシステムを介した自治体間の情報連携が開始されます。それにともない、各自治体では団体内統合宛名システムの整備が必要となります(団体内統合宛名システムの詳細は、以前配信した「番号制度(4)情報連携と団体内統合宛名システム」をご参照ください)。

団体内統合宛名システムを整備するにあたり、各自治体では宛名情報の統合が必要になります。今回はこの宛名情報の統合作業についてご紹介します。

宛名情報の統合作業

宛名情報の統合作業は「データクレンジング」と「名寄せ」からなります。
データクレンジングは“名寄せにあたり、データの表記統一などを行い正規化する作業”です。一方、名寄せは“正規化したデータに対し、同一人物、同一企業など決まった括りでデータを統合する作業”です。
データクレンジングや名寄せは正確さが求められますが、手間と時間を要する作業であるため、団体内統合宛名システムを整備する上では、これらをいかに効率的・効果的に行うかが重要な要素となります。

▼宛名情報の統合作業のイメージ図
[イメージ]宛名情報の統合作業

データクレンジング

自治体内の既存業務システムで管理している宛名情報(氏名・住所などの基本4情報や送付先住所などのデータ)には重複や誤記、表記の揺れが存在し、またシステムが違えば宛名情報の登録ルールも異なります。
こうした状況の中、対象システム内または複数システム間での宛名情報の名寄せを効率的かつ効果的に行うためには、対象システムに登録されている宛名情報の現状を事前に調査し、宛名情報の正規化に向けたルールを作成しておくことが望ましいです。作成すべきルールの一例は以下となります。

  • 全角文字と半角文字の違い
  • 空白文字や区切り記号の有無
  • 姓名の分割・併合
  • 住所や電話番号の表記法
  • 性別の表記法
  • 人名の異体字の誤り  など

データクレンジングでは、上記ルールを作成するとともに、対象となる宛名情報について、重複や誤記、表記の揺れなどを洗い出し、ルールに従った削除や修正を行い、名寄せができる正規化したデータへと変換します。

名寄せ

データクレンジングにより正規化した宛名情報について、同一人物、同一企業などの括りでデータの統合を行います。
データクレンジングをあらかじめ実施しておくことにより名寄せにおけるデータの突合率は上がります。しかし、名寄せ時において既存のデータでは判断できないものはどうしても存在し、時には本人への確認が必要になることも想定されます。そのため、名寄せの作業期間にはこうした時間も考慮しておくことが必要です。
また、名寄せした結果に誤りがあった場合、それは住民への不利益、そして行政への信頼低下に直結してしまうため、元のデータと名寄せ後のデータの整合性の確認を繰りかえすなど、統合後の宛名情報の精度を高めることが必要です。

データクレンジングと名寄せの実施方法

こうしたデータクレンジングや名寄せには、二つの方法があります。一つ目は、表計算ソフトなどの汎用ツールを用いて「手作業で行う」方法、二つ目はデータクレンジングや名寄せの「専用ツールを使用する」方法です。
「手作業で行う」場合は、作業日数が膨大になったり、変更漏れが発生したりする可能性が高いといえます。
一方「専門ツールを使用する」場合は、専用ツールの自動処理により、作業日数の削減、およびデータ変更・変更漏れなどのミスやデータ不整合の軽減といった効果が期待できます。こうした専用ツールによる効果は、専用ツールに習熟していること、また宛名情報の統合作業に対するノウハウを有していることにより、最大限に引き出すことができます。

日立グループでは、「自治体向け番号制度導入支援ソリューション」をご用意しております。上記のデータクレンジングや名寄せ作業を支援する「宛名情報統合サービス」も設けております。お困りのことがあれば日立グループ営業にお声がけください。

番号制度に関するこれまでの記事は以下をご覧ください。

(2014年4月23日)

  • * 記事の内容は配信時点での情報をもとに作成しているため、その後の動向により、記載内容に変更が乗じている可能性があります。

[リンク]自治体向け番号制度導入支援ソリューションのページへ

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