ITパスポート 令和6年度 問13：system_strategyに関する問題

答えは d「名寄せ」 です。

名寄せ（なよせ）とは「バラバラに登録されている同じ人のデータを、“同じ人だ”と見つけて1つにまとめる作業」のこと。

たとえば、同じ人が銀行に3つ口座を持っていると、データ上は別々に見えます。そこで名前・生年月日・住所などを手がかりに「これ全部同じ○○さんだ！」とまとめて、その人の預金の合計を正しく把握します。

👉 覚え方：名寄せ＝名前で“寄せて（集めて）”一人にまとめる。

ほかの選択肢：a アカウントアグリゲーション＝複数の口座をアプリでまとめて“見られる”サービス／b キーマッピング＝ITでキーを対応づける別の概念／c 垂直統合＝仕入れから販売まで自社でまとめる経営戦略。

なぜこれが正解か

正解は d。名寄せは、氏名・生年月日・住所・電話番号などを手掛かりに、同一人物（同一法人）に属する複数のデータ（口座）を突き合わせて集約し、一元管理する手続。問題文の「複数の口座を顧客ごとに取りまとめて一元管理」がそのまま名寄せの定義。

各選択肢の解説

• a アカウントアグリゲーション：利用者が複数の金融機関の口座情報を1つのアプリ等でまとめて閲覧できるサービス。利用者向けの“集約表示”であり、金融機関側の名寄せとは目的が異なる。
• b キーマッピング：キー（識別子）同士を対応づけること。本問の文脈には合わない。
• c 垂直統合：原材料調達から販売まで一連の工程を自社グループで統合する経営戦略。

覚え方・ひっかけ注意

名寄せ＝「同一人物のデータを“寄せて”まとめる（金融機関側の集約）」。最大のひっかけはaアカウントアグリゲーション。あちらは“利用者が複数口座をまとめて見る”サービスで主体・目的が違う。「正確に総額を把握する作業」なら名寄せ。

理論的背景

「名寄せ（なよせ）」は、複数のデータベース・システム・記録に分散して存在する同一実体（人物・企業・住所等）の情報を、特定の属性（氏名・生年月日・電話番号・住所等）のマッチングによって同一と判定し一元管理する作業・技術である。英語ではEntity Resolution・Record Linkage・Data Deduplication等と呼ばれる。金融機関の場合、合併・買収・システム統合・複数チャネルでの口座開設等の歴史的経緯から、同一顧客が異なる表記・フォーマットで複数の顧客レコードとして登録されているケースが頻繁に発生する（例：「鈴木太郎・東京都渋谷区」と「鈴木たろう・東京都渋谷区 山王通り」が同一人物）。名寄せの技術的実装は「決定論的マッチング（完全一致）」と「確率論的マッチング（あいまいマッチング・編集距離・機械学習モデル）」の2種類に大別される。マネーロンダリング防止（AML）の文脈では、金融機関がCDD（顧客デューデリジェンス）で名寄せを実施し、同一顧客の取引を横断的に監視することが金融庁・FATF（Financial Action Task Force）の規制要件として求められている。

実務での使われ方

名寄せの実務的な重要性は複数の業種で高まっている。マイナンバー制度では国民一人ひとりに固有の番号を付番することで、各省庁・自治体に散在する社会保障・税務・年金・医療のデータを名寄せなしに名寄せと同等の効果で連携できるインフラを構築した（マイナンバーはそれ自体が名寄せキーとして機能）。医療分野ではNDB（ナショナルデータベース）・PHR（Personal Health Record）の構築において、病院間で異なるフォーマットで記録された患者情報を患者IDとして名寄せするデータ統合作業が不可欠である。EC・CRMでは複数チャネル（ECサイト・実店舗・コールセンター・モバイルアプリ）での顧客タッチポイントを統合するカスタマーID統合（CDP: Customer Data Platform）において、メールアドレス・電話番号・クッキーID等の異なる識別子を用いた名寄せがリアルタイムで実行される。データ品質管理の観点では名寄せは「マスターデータ管理（MDM: Master Data Management）」の核心プロセスに位置づけられる。

試験での位置づけ

名寄せはITパスポートのデータベース・情報システム・金融ITの文脈で比較的新しく登場したテーマである。本問の4選択肢は「アカウントアグリゲーション（複数金融機関の口座情報の一元表示）」「キーマッピング（異なるデータ間のキー対応付け）」「垂直統合（バリューチェーンの上下流を統合する事業戦略）」「名寄せ（同一実体の複数記録を一元管理）」という異なる概念を並べており、「顧客ごとに複数の口座を取りまとめて一元管理する手続き」というキーワードから名寄せを識別する問題である。アカウントアグリゲーション（選択肢a）との混同が最も起きやすく、「名寄せ＝組織内のデータ重複の解消・統合」「アカウントアグリゲーション＝複数金融機関間の口座情報の消費者向け一元表示」という目的と方向の違いが識別のポイントである。近年はビッグデータ・個人情報保護法との関連で名寄せの倫理的側面（同意なき名寄せによるプロファイリングのリスク）も問われる可能性がある。基本情報技術者ではデータウェアハウス・ETLとデータクレンジング・MDMのプロセスの中で名寄せの技術的実装が問われる。

選択肢の発展補足

選択肢aのアカウントアグリゲーション（Account Aggregation）は、複数の金融機関の口座残高・取引履歴を一つのアプリ・サービス上で一元的に確認できるサービスであり、日本ではMoneyForward・Moneytree・Zaim等の家計管理サービスが消費者向けに提供している。銀行のオープンAPIを活用して第三者サービス（TTP: Third-Party Provider）が口座情報にアクセスするPSD2（欧州：決済サービス指令）・銀行法改正に基づくオープンバンキングの文脈で規制・技術両面が整備されている。選択肢bのキーマッピングは異なるデータシステム間で「システムAのキー001＝システムBのキーXX123」という対応テーブルを管理する技術であり、名寄せの「人物同定」とは異なりシステム間のデータ連携・移行（データマイグレーション）の文脈で使われる。選択肢cの垂直統合は産業組織論の概念であり、サプライチェーンの上流（原材料・部品）から下流（製造・販売・サービス）を同一企業グループで内製化する事業戦略である。Appleが半導体（Apple Silicon）・OS（iOS/macOS）・ハードウェア・ソフトウェア・販売（Apple Store）を垂直統合することでエコシステムを管理・収益化しているのが著名な現代の事例である。名寄せとは全く異なるビジネス戦略の概念であり、語感の紛らわしさに注意が必要である。