LLMによる名寄せ技術の実践的アプローチ

はじめに

企業のデータベースには、同一人物や同一企業の情報が異なる表記で登録されているケースが多々あります。この問題に対処するための「名寄せ」は、データクレンジングの重要な工程として知られていますが、従来の手法では限界がありました。本記事では、大規模言語モデル（LLM）を活用した新しい名寄せアプローチについて、実装例を交えながら解説します。

名寄せとは

名寄せとは、異なる表記や略称で登録された同一エンティティ（人物、企業、商品など）を統合・整理する作業を指します。以下のような状況で必要となります：

顧客データベースで同一人物が複数レコードで管理されている
企業名が正式名称、略称、旧社名など様々な形で登録されている
住所表記のゆらぎにより同一地点が複数として扱われている

従来の名寄せ手法の課題

文字列類似度による比較

編集距離やN-gramなどの手法では、表記の違いが大きい場合に対応できない
「株式会社」の有無や、姓名の順序の違いなどで誤判定が発生

ルールベースのマッチング

膨大なルール作成・メンテナンスコストが必要
例外パターンへの対応が困難
新しい表記パターンへの適応に時間がかかる

LLMによる名寄せの可能性

LLMの特徴的な能力が、従来の名寄せの課題を解決する可能性を開きました：

LLMの強み

文脈理解能力

単純な文字列比較を超えた意味的な類似性の判断が可能
業界知識や一般常識を活用した判断ができる

柔軟な対応力

表記揺れや略称、旧社名などの多様なパターンに対応
新しいパターンにも既存の知識を応用可能

多言語対応

日本語特有の表記揺れ（漢字/ひらがな/カタカナ）にも対応
外国人名の異表記にも対応可能

実用上の考慮点

精度と速度のトレードオフ

GPT-4は高精度だが処理時間とコストが課題
GPT-3.5は比較的高速だが、複雑なケースで精度が低下

コスト管理

APIコールの最適化が重要
バッチ処理による効率化の検討が必要

日本人名の名寄せに必要な学習量

日本人名の名寄せには、以下の特徴的な課題があります：

表記のバリエーション

漢字の読み方の多様性（例：「優」→ ユウ/マサル/スグレル）
姓名の区切り位置の曖昧性
旧字体と新字体の混在

必要な学習データ量

基本的な漢字読み：約2,000字
人名用漢字：約3,000字
一般的な姓の組み合わせ：約10万パターン
名前の組み合わせ：約100万パターン

これらに対応するため、LLMには以下の学習が必要です：

基礎的な学習

JIS第1水準・第2水準の漢字とその読み方
人名用漢字とその一般的な読み方
一般的な姓名の組み合わせパターン

応用的な学習

地域による読み方の違い
時代による表記の変化
外国人の日本語表記パターン

OpenAI APIを使用した名寄せ実装例

以下に、OpenAI APIを使用した名寄せの基本的な実装例を示します：

import openai
import json
from typing import List, Tuple

class NameMatcher:
    def __init__(self, api_key: str):
        openai.api_key = api_key

    def compare_names(self, name1: str, name2: str) -> Tuple[bool, float]:
        """
        2つの名前が同一人物を指す可能性を判定する

        Args:
            name1: 比較する名前1
            name2: 比較する名前2

        Returns:
            Tuple[bool, float]: (同一人物かどうか, 確信度)
        """
        prompt = f"""
        以下の2つの名前が同一人物を指す可能性を判定してください：

        名前1: {name1}
        名前2: {name2}

        以下の形式でJSON出力してください：
        {{
            "is_same": true/false,  # 同一人物の可能性が高いかどうか
            "confidence": 0.0-1.0,  # 判定の確信度
            "reason": "判断理由の説明"
        }}
        """

        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたは名寄せの専門家です。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.1
        )

        result = json.loads(response.choices[0].message.content)
        return result["is_same"], result["confidence"]

    def batch_name_matching(self, names: List[str]) -> List[List[str]]:
        """
        名前のリストから、同一人物と思われるグループを抽出する

        Args:
            names: 名前のリスト

        Returns:
            List[List[str]]: 同一人物と思われる名前のグループのリスト
        """
        groups = []
        used_names = set()

        for i, name1 in enumerate(names):
            if name1 in used_names:
                continue

            current_group = [name1]
            used_names.add(name1)

            for name2 in names[i+1:]:
                if name2 in used_names:
                    continue

                is_same, confidence = self.compare_names(name1, name2)
                if is_same and confidence > 0.8:  # 確信度のしきい値
                    current_group.append(name2)
                    used_names.add(name2)

            groups.append(current_group)

        return groups

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    matcher = NameMatcher("your-api-key")

    # 個別の名前比較
    name1 = "山田 太郎"
    name2 = "山田たろう"
    is_same, confidence = matcher.compare_names(name1, name2)
    print(f"同一人物: {is_same}, 確信度: {confidence}")

    # バッチ処理による名寄せ
    names = [
        "山田 太郎",
        "山田たろう",
        "YAMADA TARO",
        "鈴木 一郎",
        "すずき いちろう"
    ]
    groups = matcher.batch_name_matching(names)
    for i, group in enumerate(groups, 1):
        print(f"グループ{i}:", group)

実装上の注意点

前処理の重要性

空白や特殊文字の統一
表記の正規化（全角/半角、カタカナ/ひらがな）
敬称や役職名の除去

パフォーマンス最適化

バッチ処理の実装
キャッシュの活用
並列処理の検討

エラーハンドリング

API制限への対応
タイムアウト処理
不正なレスポンスへの対応

まとめ

LLMを活用した名寄せは、従来手法の限界を超える可能性を持っています。特に日本語の名前における複雑な表記揺れに対して、文脈理解と柔軟な対応が可能という強みがあります。

一方で、実用化にあたっては以下の点に注意が必要です：

コストと処理速度の最適化
精度向上のための適切なプロンプト設計
エラー処理と例外ケースへの対応

今後、ファインチューニングやドメイン特化型モデルの活用により、さらなる性能向上が期待できます。また、既存の文字列マッチング手法とLLMを組み合わせたハイブリッドアプローチも、実用的な選択肢となるでしょう。

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