ITパスポート 2024年 問13
問題文
金融機関では、同一の顧客で複数の口座をもつ個人や法人について、氏名又は法人名、生年月日又は設立年月日、電話番号、住所又は所在地などを手掛かりに集約し、顧客ごとの預金の総額を正確に把握する作業が行われる。このように顧客がもつ複数の口座を、顧客ごとに取りまとめて一元管理する手続きを表す用語として、最も適切なものはどれか。
選択肢
ア:アカウントアグリゲーション
イ:キーマッピング
ウ:垂直統合
エ:名寄せ(正解)
🔒 解説は解答すると表示されます
顧客の複数口座を顧客ごとに一元管理する手続きの名称【ITパスポート 解説】
正解の理由
問題文は「氏名、生年月日、電話番号、住所などを手掛かりに集約し、顧客ごとの預金の総額を正確に把握する作業」を説明しています。これは、同一人物や同一法人に対応する複数の口座情報を照合して一つにまとめる「個人(または法人)単位での記録の統合」を指します。この意味に最も合う用語が エ の「名寄せ」です。
名寄せは、レコード(顧客データ)の照合・結合を行う作業です。氏名や生年月日、住所などの属性を照らし合わせて、同一の顧客を特定し、それぞれの口座や取引を顧客単位でまとめます。金融機関が顧客ごとの預金残高や与信状況を正確に把握するために行う典型的な処理です。
解法ステップ
- 問題文のキーワードを探す:「集約」「顧客ごと」「氏名/生年月日/住所などを手掛かり」「一元管理」。
- キーワードに合う用語を思い出す:記録の照合・統合を表す言葉が正解候補。
- 選択肢を定義と照らし合わせて消去法を使う。
- 最終的に「名寄せ」が文意に合うので、エ を選びます。
選択肢別の誤答解説
-
ア: アカウントアグリゲーション
「アカウントアグリゲーション(Account Aggregation:複数の口座や金融サービスの情報を一つの画面でまとめて表示する仕組み)」です。ユーザーが自分の複数の外部口座を一括で閲覧するサービスに使われる語で、口座を集めて表示することに重点があります。問題文の「属性照合により同一顧客を判定して一元管理する(名寄せ)」という意味とはニュアンスが異なります。 -
イ: キーマッピング
「キーマッピング(key mapping:異なるシステム間で主キーや識別子を対応づけること)」です。システムの項目同士を対応させる作業で、顧客データの照合ルールそのもの(氏名や生年月日での同定)を指す言葉ではありません。 -
ウ: 垂直統合
「垂直統合(vertical integration:企業が製造から販売まで供給チェーンを内製化する経営戦略)」です。企業の組織・経営の概念であり、顧客データの照合・統合作業とは無関係です。 -
エ: 名寄せ
「名寄せ」は、住所表記の揺れや同姓同名などを考慮しつつ、複数のレコードを同一の顧客にまとめる処理です。問題文の説明にぴったり合致します。
よくある誤解
-
アカウントアグリゲーションと同じだと思う
両者は似た場面で出てきますが、アカウントアグリゲーションは主に「複数口座を集めて一覧するサービス的な意味合い」が強く、名寄せは「同一顧客かどうかを照合してデータを統合する技術・処理」です。目的と手法が違います。 -
名寄せは「名前を揃える」だけだと思う
「名寄せ」は名前だけでなく、生年月日や住所、電話番号など複数の属性を組み合わせて照合する作業です。単純に名前文字列を置き換えるだけではありません。 -
キーマッピングと混同する
キーマッピングはシステム間でのID対応です。名寄せは実データ(属性)をもとに同一性を判断する処理で、役割が異なります。
補足コラム
名寄せは英語では「record linkage」や「entity resolution(エンティティ解決)」と呼ばれます。実務では以下のような技術や注意点があります。
- 正確一致(exact match)とあいまい一致(fuzzy match)を組み合わせる。
例:氏名の表記ゆれ(山田太郎/山田 太郎)や住所の略記(〜丁目→丁目、省略)に柔軟に対応する。 - 住所正規化(表記を統一する処理)や郵便番号の活用で精度を上げる。
- マスターデータ管理(MDM:Master Data Management:マスターデータ管理)と連携して、基準となる顧客レコードを持つことが望ましい。
- 金融機関では、名寄せは本人確認(KYC:Know Your Customer:顧客確認)やマネーロンダリング対策にも関わるため、精度とコンプライアンスが重要です。
FAQ
Q1. 名寄せと重複排除は同じですか?
A1. 似ていますが厳密には違います。名寄せは「どのレコードが同一の顧客かを判断して結びつける」広い処理で、重複排除はその結果として同じ顧客を一つにする(重複を除く)作業にあたります。
A1. 似ていますが厳密には違います。名寄せは「どのレコードが同一の顧客かを判断して結びつける」広い処理で、重複排除はその結果として同じ顧客を一つにする(重複を除く)作業にあたります。
Q2. 試験で覚えるコツはありますか?
A2. 「名(な)寄せ(よせ)」をそのまま覚えると良いです。名前などを寄せてまとめる、つまり顧客単位でまとめるというイメージです。
A2. 「名(な)寄せ(よせ)」をそのまま覚えると良いです。名前などを寄せてまとめる、つまり顧客単位でまとめるというイメージです。
Q3. 住所の表記ゆれはどう対応すればいいですか?
A3. 住所正規化(表記の統一)、郵便番号の利用、部分一致や距離計算を使ったあいまい照合などを組み合わせます。実務では複数手法の組合せで精度を高めます。
A3. 住所正規化(表記の統一)、郵便番号の利用、部分一致や距離計算を使ったあいまい照合などを組み合わせます。実務では複数手法の組合せで精度を高めます。
関連キーワード: 名寄せ、顧客情報統合、データクレンジング、レコードリンク、マスターデータ管理(MDM)、KYC、住所正規化、あいまい一致、アカウントアグリゲーション、キーマッピング

\ せっかくなら /
ITパスポートを
クイズ形式で学習しませんか?
クイズ画面へ遷移する→
すぐに利用可能!

