AIデータクレンジング
「データはあるのに使えない」を解決——インターネットに接続せず、追加費用も発生しません。すべての処理がお客様の環境の中で完結します
表記ゆれ・入力ミスのあるテキストデータを、LLMが「理解」して標準形へ収束し、郵便番号・電話番号などの確定性項目はルール層が「最終保証」します。全処理はお客様環境内で完結（国産ローカルLLM・トークン課金なし）。第一弾として住所・連絡先データの標準化でPoCを実証済みで、同一手法は商品名・組織名・品目名・書式などにも適用できます。
オフライン
インターネットに接続せず、すべて社内で処理
¥0
トークン課金など追加費用なし
社内完結
機密データを外部に送信しません
ローカルLLM
AIを自社のサーバー上で実行
01 | CHALLENGE
業務データの大部分は、そのままでは使えません
長年蓄積された業務データには、表記ゆれ・入力ミス・表記の流派が混在しています。DXやAI活用の前に、この「データ品質」の壁にぶつかる企業は少なくありません。
データはあるのに使えない
表記ゆれ・入力ミスだらけのテキストデータは、検索・集計・連携のどれにもそのまま使えません。
名寄せが進まない
同じ顧客・同一商品が別表記で登録され、重複排除や横断集計が成立しません。
ルール整備が枯れない
変換ルールを追加し続けても新しい揺れが発生し、保守コストが膨らみ続けます。
外部AIに送れないデータ
個人情報・機密情報を含むデータは、クラウドLLMへの送信がそもそも許可されません。
02 | PRODUCT
理解はLLM、最終保証はルール。2層構造のクレンジング基盤
LLM単体では確定的な判断に誤りが残り、ルール単体では表記ゆれを拾い切れません。両者の得意領域を分業させることで、精度と安全性を両立させています。
LLM層 — 理解・収束
記述の揺れ・省略・誤りを文脈から読み取り、標準形へ変換します。
- 「（株）」「㈱」等の表記ゆれを正規化
- 住所の欠損・順序・旧表記を解釈して補正
- ルール化できない揺れにも汎用的に対応
ルール層 — 最終保証
確定的に判定できる項目は機械的に検証し、LLMの出力を最終保証します。
- 郵便番号の桁・実在検証
- 電話番号のフォーマット検証
- 修正結果のトレーサビリティ確保
1. 入力
表記ゆれ・入力ミスを含む生のテキストデータ（住所・連絡先など）。
2. LLM層
国産ローカルLLMが記述を理解し、標準形へ収束させます。
3. ルール層
郵便番号・電話番号など確定性項目を機械検証し、結果を最終保証します。
4. 出力
検索・集計・システム連携にそのまま使える、標準化済みデータ。
03 | RESULTS
第一弾:住所・連絡先データの標準化でPoCを実証済み
郵便住所データの統一を対象にPoCを実施し、表記ゆれを含む住所・連絡先データを標準形へ収束できることを確認しました。PoCの詳細資料は下のボタンからダウンロードいただけます。
同一手法で適用できる対象
住所・連絡先データ（第一弾・PoC実証済み）
商品名・品目名の標準化
組織名・取引先名の名寄せ
書式・単位・コード体系の統一
04 | PILOT
まずは1週間のデモから。最もお困りのデータで効果を確認します
全データを対象にする前に、サンプルデータで変換品質を見ていただきます。お客様環境でのローカルLLM構成も含めてご提案します。
STEP 01 — 課題データの選定
最もお困りのデータと、あるべき姿（標準形の定義）をヒアリングします。
STEP 02 — 1週間のデモ
実際のデータサンプルで変換結果をお見せし、精度と効果を確認いただきます。
STEP 03 — PoC
お客様環境にローカルLLMを構え、全処理社内完結のまま本格検証します。
STEP 04 — 展開
対象データ種別を広げながら、継続運用（新規データの自動クレンジング）へ移行します。
このページの用語
- トークン課金
- 外部LLM APIで文字量に応じて課金される方式。本ソリューションはローカルLLMのため発生しません。
- 名寄せ
- 表記の異なる同一対象（同一顧客・同一商品など）を同一と特定すること。
使えていないデータから、1週間で価値を取り戻しましょう。
お客様が最もお困りのデータをお聞かせください。1週間のデモ計画と、お客様環境でのローカルLLM構成をご提案します。