(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の識別子に関連づけられ、顧客について複数の属性要素を含む顧客情報を記録した顧客データ記憶手段と、
データ処理を行なう管理コンピュータと
を有するシステムを用いて行なう名寄せ処理方法であって、
前記管理コンピュータが、
属性要素毎に内容が一致する前記顧客情報を特定し、グループを形成させるために、このグループに属する前記第１の識別子に対して共通した第２の識別子を付与する第１の段階と、
共通した前記第１の識別子に関連づけられた前記第２の識別子に対して、所定の規則に基づいて、共通した第３の識別子を付与する段階、
共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子に対して、前記所定の規則に基づいて、共通識別子を付与する段階、
及び前記第１の識別子、前記共通識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する段階を含む第２の段階と、
前記第１の識別子の重複がなくなるまで、前記共通識別子を前記第２の識別子として、前記第２の段階を繰り返す第３の段階と
を有することを特徴とする名寄せ処理方法。
【請求項２】
前記所定の規則に基づいて付与する前記共通識別子は、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子の中から、前記所定の規則に基づいて選択された識別子であることを特徴とする請求項１に記載の名寄せ処理方法。
【請求項３】
前記第２の段階は、共通識別子の付与後、前記第２の識別子を削除する段階をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の名寄せ処理方法。
【請求項４】
共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の早い識別子を選択する規則であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法。
【請求項５】
共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の遅い識別子を選択する規則であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法。
【請求項６】
前記第１の段階は、前記第１、第２の識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する段階を、さらに有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法。
【請求項７】
前記第１の段階での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の早い第１の識別子を第２の識別子として付与することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法。
【請求項８】
前記第１の段階での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の遅い第１の識別子を第２の識別子として付与することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法。
【請求項９】
第１の識別子に関連づけられ、顧客について複数の属性要素を含む顧客情報を記録した顧客データ記憶手段と、
データ処理を行なう管理コンピュータと
を有するシステムを用いて行なう名寄せ処理プログラムであって、
前記管理コンピュータを、
属性要素毎に内容が一致する前記顧客情報を特定し、グループを形成させるために、このグループに属する前記第１の識別子に対して共通した第２の識別子を付与する第１の手段と、
共通した前記第１の識別子に関連づけられた前記第２の識別子に対して、所定の規則に基づいて、共通した第３の識別子を付与する手段、
共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子に対して、前記所定の規則に基づいて、共通識別子を付与する手段、
及び前記第１の識別子、前記共通識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する手段を含む第２の手段と、
前記第１の識別子の重複がなくなるまで、前記共通識別子を前記第２の識別子として、前記第２の手段の処理を繰り返させる第３の手段
として機能させるための名寄せ処理プログラム。
【請求項１０】
前記所定の規則に基づいて付与する前記共通識別子は、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子の中から、前記所定の規則に基づいて選択された識別子であることを特徴とする請求項９に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１１】
前記第２の手段は、共通識別子の付与後、前記第２の識別子を削除する手段をさらに有することを特徴とする請求項９又は１０に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１２】
共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の早い識別子を選択する規則であることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１３】
共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の遅い識別子を選択する規則であることを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１４】
前記第１の手段は、前記第１、第２の識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する手段を、さらに有することを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１５】
前記第１の手段での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の早い第１の識別子を第２の識別子として付与することを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラム。
【請求項１６】
前記第１の手段での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の遅い第１の識別子を第２の識別子として付与することを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顧客の属性情報に基づいて、複数の顧客データを相互に関連付けて管理を行なう名寄せ処理方法及び名寄せ処理プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
顧客と定常的な取引を行なう場合や、顧客に対して案内等を送付する場合等においては、顧客の属性情報（例えば、住所や電話番号等）を記録した顧客データベースが大切である。例えば、金融機関においても、預金口座を有する顧客のデータベースは、顧客サービスの提供や預金口座の管理上、必須である。
【０００３】
このような顧客データベースは、複数の名簿を統合することにより作成される場合がある。このように複数の名簿を統合して一つの顧客データベースを構築する場合、同一人が複数の名簿に記載されていることがあり、この場合、同一人に対して重複したデータが作成されてしまう。
【０００４】
また、金融機関における顧客データベースは、顧客が預金口座の開設時に金融機関に提出する預金口座申込書の記載に基づいて作成される。一人の顧客が複数の預金口座を開設することも可能であり、この場合は預金口座毎に、預金口座に対応して顧客データが生成される。このため、金融機関全体では、顧客の預金口座保有状況の把握が困難であり、同一顧客に対して重複した処理（例えば、案内の送付処理等）を行なってしまう場合がある。
【０００５】
従って、このような顧客データベースの管理においては、名寄せ処理が大切である。ここで、名寄せ処理とは、顧客データをある特定の単位で管理することをいう。これにより、顧客管理の促進、マーケティングの合理化等を図ることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、名寄せ処理を行なう場合にも、名簿や顧客が提出した預金口座申込書によって、住所や電話番号等の記載方法が部分的に異なり、重複しているかどうかの判断が困難な場合がある。顧客データの数が少ない場合は、顧客データを相互に比較することにより顧客データの相互関係を把握することも可能であるが、顧客データ数が多い場合は極めて困難である。
【０００７】
また、複数の顧客データに対して同一人かどうかを判断する場合、氏名と住所とによる比較や、氏名と電話番号とによる比較等の複数の比較方法を併用する場合がある。その結果、例えば、氏名、住所の一致により顧客Ａと顧客Ｂとが同一人と判断され、氏名、電話番号の一致により顧客Ｂと顧客Ｃとが同一人と判断された場合、顧客Ａと顧客Ｃとは同一人と判断できる。しかし、実際にこの相互関係を把握することは、顧客データが多い場合、極めて困難である。
【０００８】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、複数の顧客データを効率的に名寄せを行ない、顧客データの相互関係を把握することができる名寄せ処理方法及び名寄せ処理プログラムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、第１の識別子に関連づけられ、顧客について複数の属性要素を含む顧客情報を記録した顧客データ記憶手段と、データ処理を行なう管理コンピュータとを有するシステムを用いて行なう名寄せ処理方法であって、前記管理コンピュータが、属性要素毎に内容が一致する前記顧客情報を特定し、グループを形成させるために、このグループに属する前記第１の識別子に対して共通した第２の識別子を付与する第１の段階と、共通した前記第１の識別子に関連づけられた前記第２の識別子に対して、所定の規則に基づいて、共通した第３の識別子を付与する段階、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子に対して、前記所定の規則に基づいて、共通識別子を付与する段階、及び前記第１の識別子、前記共通識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する段階を含む第２の段階と、前記第１の識別子の重複がなくなるまで、前記共通識別子を前記第２の識別子として、前記第２の段階を繰り返す第３の段階とを有することを要旨とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の名寄せ処理方法において、前記所定の規則に基づいて付与する前記共通識別子は、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子の中から、前記所定の規則に基づいて選択された識別子であることを要旨とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の名寄せ処理方法において、前記第２の段階は、共通識別子の付与後、前記第２の識別子を削除する段階をさらに有することを要旨とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法において、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の早い識別子を選択する規則であることを要旨とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法において、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の遅い識別子を選択する規則であることを要旨とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法において、前記第１の段階は、前記第１、第２の識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する段階を、さらに有することを要旨とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法において、前記第１の段階での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の早い第１の識別子を第２の識別子として付与することを要旨とする。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか１項に記載の名寄せ処理方法において、前記第１の段階での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の遅い第１の識別子を第２の識別子として付与することを要旨とする。
【００１９】
請求項９に記載の発明は、第１の識別子に関連づけられ、顧客について複数の属性要素を含む顧客情報を記録した顧客データ記憶手段と、データ処理を行なう管理コンピュータとを有するシステムを用いて行なう名寄せ処理プログラムであって、前記管理コンピュータを、属性要素毎に内容が一致する前記顧客情報を特定し、グループを形成させるために、このグループに属する前記第１の識別子に対して、共通した第２の識別子を付与する第１の手段と、共通した前記第１の識別子に関連づけられた前記第２の識別子に対して、所定の規則に基づいて、共通した第３の識別子を付与する手段、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子に対して、前記所定の規則に基づいて、共通識別子を付与する手段、及び前記第１の識別子、前記共通識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する手段を含む第２の手段と、前記第１の識別子の重複がなくなるまで、前記共通識別子を前記第２の識別子として、前記第２の手段の処理を繰り返させる第３の手段として機能させることを要旨とする。
【００２０】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、前記所定の規則に基づいて付与する前記共通識別子は、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子の中から、前記所定の規則に基づいて選択された識別子であることを要旨とする。
【００２１】
請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、前記第２の手段は、共通識別子の付与後、前記第２の識別子を削除する手段をさらに有することを要旨とする。
【００２２】
請求項１２に記載の発明は、請求項９〜１１のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の早い識別子を選択する規則であることを要旨とする。
【００２３】
請求項１３に記載の発明は、請求項９〜１１のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の遅い識別子を選択する規則であることを要旨とする。
【００２４】
請求項１４に記載の発明は、請求項９〜１３のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、前記第１の手段は、前記第１、第２の識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する手段を、さらに有することを要旨とする。
【００２５】
請求項１５に記載の発明は、請求項９〜１４のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、前記第１の手段での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の早い第１の識別子を第２の識別子として付与することを要旨とする。
【００２６】
請求項１６に記載の発明は、請求項９〜１４のいずれか１項に記載の名寄せ処理プログラムにおいて、前記第１の手段での第２の識別子の付与は、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の遅い第１の識別子を第２の識別子として付与することを要旨とする。
【００２７】
（作用）
本発明によれば、管理コンピュータが、少なくとも顧客情報の一部が一致する第１の識別子から構成された第１のグループを生成し、前記第１のグループの中で、少なくとも一つの共通する第１の識別子を含むグループをまとめて第２のグループを生成する。このため、第１のグループにおいて関連づけられなかった第１の識別子も、第１の識別子を用いて、第１のグループをグルーピングすること（第２のグループの生成）により関連づけを行なうことができる。従って、効率的に名寄せ処理を行なうことができる。
【００２８】
本発明によれば、管理コンピュータが、共通した前記第１の識別子に関連づけられた前記第２の識別子に対して、所定の規則に基づいて共通した第３の識別子を付与する。そして、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子に対して、前記所定の規則に基づいて共通識別子を付与する。次に、前記第１の識別子、前記共通識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除し、前記第１の識別子の重複がなくなるまで、前記共通識別子を前記第２の識別子として、前記第２の段階を繰り返す。これにより、複数の識別子の組み合わせを用い、比較的簡単な機械的処理で効率的に名寄せ処理を行なうことができる。
【００２９】
本発明によれば、前記所定の規則に基づいて付与する前記共通識別子は、共通した前記第２の識別子に関連づけられた前記第３の識別子の中から、前記所定の規則に基づいて選択された識別子である。このため、識別子の種類を増やすことなく名寄せ処理を行なうことができる。
【００３０】
本発明によれば、第２の段階は、共通識別子を付与する段階の後、前記第２の識別子を削除する段階をさらに有する。このため、使用済みの識別子は削除され、記憶容量を増やすことなく、効率的に処理を行なうことができる。
【００３１】
本発明によれば、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の早い識別子を選択する規則である。このため、選択する識別子を簡単な判断で決定することができる。
【００３２】
本発明によれば、共通した識別子に関連づけられた識別子に対して、共通する識別子を付与するための前記所定の規則は、前記関連づけられた識別子の内、順番の遅い識別子を選択する規則である。このため、選択する識別子を簡単な判断で決定することができる。
【００３３】
本発明によれば、管理コンピュータは、前記第１、第２の識別子の組み合わせにおいて、重複する組み合わせを削除する。このため、少ないデータ量で名寄せ処理を行なうことができる。
【００３４】
本発明によれば、管理コンピュータは、最初に付与する第２の識別子として、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の早い第１の識別子を用いる。このため、最初の段階で、重複した第１、第２の識別子の組み合わせが生成される可能性があり、重複する組み合わせを削除することができる。従って、少ないデータ量で名寄せ処理を行なうことができる。また、名寄せ処理を終了したデータにおいて、同一グループに属する第１の識別子には、共通する第１の識別子が関連づけられているので、容易に相互関係を把握することができる。
【００３５】
本発明によれば、管理コンピュータは、最初に付与する第２の識別子として、前記顧客情報が一致する前記第１の識別子の内、順番の遅い第１の識別子を用いる。このため、最初の段階で、重複した第１、第２の識別子の組み合わせが生成される可能性があり、重複する組み合わせを削除することができる。従って、少ないデータ量で名寄せ処理を行なうことができる。また、名寄せ処理を終了したデータにおいて、同一グループに属する第１の識別子には、共通する第１の識別子が関連づけられているので、容易に名寄せ相互関係を把握することができる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態を、図１〜図８に従って説明する。本実施形態では、金融機関において預金口座を有する顧客の顧客データに関する名寄せ処理を行なう場合に用いる名寄せ処理方法及び名寄せ処理プログラムとして説明する。この名寄せ処理には、顧客管理システム２０が用いられる。この顧客管理システム２０は、顧客データを管理するコンピュータシステムである。
【００３７】
顧客管理システム２０は、図１に示すように、管理コンピュータ２１を備えている。この管理コンピュータ２１は、顧客データを用いて名寄せ処理を行なう。管理コンピュータ２１は、図示しない制御手段（ＣＰＵ）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等）、キーボード、マウス等の入力手段、ディスプレイ等の出力手段等を有するコンピュータであり、名寄せ処理プログラムを実行することにより、後述するデータの処理を行なう各手段（第１〜第３の手段等）として機能する。
【００３８】
管理コンピュータ２１には、顧客データ記憶手段としての顧客データ記憶部２２が接続されている。
顧客データ記憶部２２には、図１に示すように、各顧客に関しての顧客属性データ２２０が記録されている。この顧客属性データ２２０は、顧客が金融機関に対して預金口座申込書を提出することにより、預金口座が開設された場合に記録される。本実施形態では、顧客属性データ２２０には、第１の識別子としての個人番号に対して、顧客情報としての氏名、カナ氏名、住所コード、補助住所、電話番号及び生年月日に関するデータが、相互に関連づけられて記録されている。
【００３９】
この個人番号データ領域には、預金口座を開設した顧客に対して、金融機関が付与した識別番号に関するデータが記録される。氏名データ領域には、預金口座を開設した顧客の氏名に関するデータが記録される。カナ氏名データ領域には、預金口座を開設した顧客の氏名の読み仮名に関するデータが記録される。
【００４０】
住所コードデータ領域には、預金口座申込書に記載された顧客の住所区域を特定するためのデータを記録する。本実施形態では、顧客の住所区域を、所定の住所コードに変換したものを用いる。例えば、「東京都千代田区大手町１丁目」は住所コード「１２３４５６」のように変換される。
【００４１】
補助住所データ領域には、顧客の住所をより詳細に特定するためのデータが記録される。例えば、「東京都千代田区大手町１丁目５−５」は、住所コード「１２３４５６」と補助住所「５−５」により表される。また、「東京都千代田区大手町１丁目５−５−Ａ１０２」は、住所コード「１２３４５６」と、補助住所「５−５−Ａ１０２」により表される。特に、この補助住所は、同じ住所（例えば、「５番５号」）であっても、顧客が預金口座申込書に「５番５号」と記載したり、「５−５」と記載したりする場合があるが、補助住所データ領域には預金口座申込書の記載どおりに記録される。
【００４２】
電話番号データ領域には、預金口座を開設した顧客の電話番号に関するデータが記録される。生年月日データ領域には、預金口座を開設した顧客の生年月日に関するデータが記録される。なお、預金口座申込書に、電話番号や生年月日の記載が無い場合は、電話番号データ領域や生年月日データ領域は空欄とする。
【００４３】
次に、上記のように構成されたシステムにおいて、名寄せ処理を行なう手順を、図２に従って説明する。ここでは、個人番号「１０００１」〜「１００１４」が付与された顧客について名寄せ処理を行なう場合について説明する。
【００４４】
まず、管理コンピュータ２１は、顧客データ記憶部２２に記録された各属性に基づいてグルーピングを行ない、同じグループに属する個人番号に、第２の識別子としての共通した識別子Ａを付与する（Ｓ１−１）。この場合、氏名に関しては、氏名又はカナ氏名の少なくとも一方が一致している場合には、一致すると判断する。例えば、個人番号「１０００３」と「１０００４」のカナ氏名は、各々「Ａヤマ  ハジメ」と「Ａヤマ  ゲン」となっており異なっているが、氏名が「Ａ山  元」で一致しているので、氏名に関しては一致と判断する。
【００４５】
また、補助住所に関しては、英数字が一致している場合には、同じグループと判断する。例えば、個人番号「１０００３」と「１０００８」の補助住所は、各々「５−５−Ａ１０２」と「５−５  Ａ１０２」となっているが、英数字の順番は一致しているので、補助住所に関しては一致と判断する。
【００４６】
さらに、電話番号に関しては、市外局番を除いた数字に基づいて判断する。従って、「０３−１１１１−１１１１」と「１１１１−１１１１」とは、電話に関して一致と判断する。さらに、生年月日に関しては、元号表記は西暦表記に換算して同一性を判断する。従って、「１９６８年２月１２日」と「昭和４３年２月１２日」とは一致と判断する。
【００４７】
そこで、まず、管理コンピュータ２１は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び補助住所の組み合わせを用いてグルーピングを行なう。この場合、個人番号「１０００１」、「１０００３」及び「１０００８」は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び補助住所が一致する判断されるため、同じグループに属する。そこで、各個人番号に対して、共通した識別子Ａ（ここでは、「１０」）を付与して記録する。同様に、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び補助住所の組み合わせが一致する個人番号「１０００６」及び「１００１４」に対して識別子Ａとして「１１」、個人番号「１０００７」及び「１００１３」に対して識別子Ａとして「１２」、個人番号「１００１１」及び「１００１２」に対して識別子Ａとして「１３」を付与して記録する。
【００４８】
次に、管理コンピュータ２１は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び電話番号の組み合わせを用いてグルーピングを行なう。この場合、個人番号「１０００３」、「１０００４」は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び電話番号が一致すると判断されるため、同じグループに属する。そこで、各個人番号に対して、共通した識別子Ａ（ここでは、「２０」）を付与して記録する。同様に、住所コード及び電話番号の組み合わせが一致する個人番号「１０００７」及び「１００１３」に対して識別子Ａとして「２１」、個人番号「１０００２」及び「１００１０」に対して識別子Ａとして「２２」を付与して記録する。
【００４９】
次に、管理コンピュータ２１は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び生年月日の組み合わせを用いてグルーピングを行なう。この場合、個人番号「１０００４」及び「１００１４」は、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び生年月日が一致すると判断されるため、同じグループに属する。そこで、各個人番号に対して、同じ識別子Ａ（ここでは、「３０」）を付与して記録する。同様に、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び生年月日の組み合わせが一致する個人番号「１０００２」及び「１００１３」に対して識別子Ａとして「３１」を付与して記録する。
【００５０】
この結果、管理コンピュータ２１には、図３（ａ）に示すデータ３００が記録される。このデータ３００には、個人番号データ領域に記録された個人番号に対して、識別子Ａデータ領域に付与された識別子Ａが関連づけられて記録されている。なお、個人番号「１０００５」、「１０００９」は、同じ属性を有する個人番号が無く、グループを形成しないので、データ３００には含まれない。
【００５１】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして、数値の小さい、すなわち順番の早い識別子Ａを、第３の識別子としての識別子Ｂとして付与する（Ｓ１−２）。ここでは、所定の規則として、「数値の小さい識別子を選択する」という規則が用いられている。本実施形態の場合、データ３００には、個人番号「１０００２」、「１０００３」、「１０００４」、「１０００７」、「１００１３」、「１００１４」は複数含まれ、それぞれのグループを形成する。例えば、個人番号「１０００２」に関しては、識別子Ａとして「２２」と「３１」とが関連づけられている。そこで、個人番号「１０００２」に対しては、識別子Ｂとして「２２」を付与する。他のグループについても、同様にして識別子Ｂを付与する。
【００５２】
なお、グループを形成しない個人番号（例えば、個人番号「１０００１」や「１０００６」等）については、識別子Ａをそのまま識別子Ｂとして関連づけて記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図３（ｂ）に示すデータ３１０が記録される。このデータ３１０には、個人番号データ領域に記録された個人番号に対して、識別子Ｂデータ領域に付与された識別子Ｂが関連づけられて記録されている。
【００５３】
次に、管理コンピュータ２１は、データ３１０から、相互に関連づけられた識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子Ａでソートを行なう（Ｓ１−３）。この結果、管理コンピュータ２１は、図４（ａ）に示すデータ３２０を生成する。
【００５４】
次に、管理コンピュータ２１は、同一の識別子Ａに対して共通の識別子Ｂを付与する（Ｓ１−４）。例えば、データ３２０において、識別子Ａ「２０」には、識別子Ｂとして「１０」と「２０」とが関連づけられているので、共通の識別子Ｂとして「１０」を付与する。この場合、識別子Ｂとしては、数値の小さい識別子Ｂを新たな識別子Ｂとして付与する。この結果、管理コンピュータ２１は、図４（ｂ）に示すデータ３３０を生成する。
【００５５】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した識別子の組み合わせを削除し、変換表を作成する（Ｓ１−５）。例えば、データ３３０において、識別子Ａ「１０」と識別子Ｂ「１０」との組み合わせ、識別子Ａ「１１」と識別子Ｂ「１１」との組み合わせ等は重複しているので、１個の組み合わせを残し、他を削除する。この結果、識別子Ａを識別子Ｂに変換するための変換表、すなわち図４（ｃ）に示すデータ３４０が生成される。
【００５６】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａに対して、変換表を用いて識別子Ｂを付与する（Ｓ１−６）。この場合、データ３１０の識別子Ｂデータ領域に、変換表を用いて識別子Ａを識別子Ｂに変換したデータを記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図５（ａ）に示すデータ３５０が記録される。
【００５７】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、生成した識別子Ｂに置き換える（Ｓ１−７）。この結果、管理コンピュータ２１には、図５（ｂ）に示すデータ３６０が記録される。
【００５８】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして重複した組み合わせを削除する（Ｓ１−８）。例えば、データ３６０においては、個人番号「１０００３」に対して識別子Ａ「１０」の組み合わせが重複しているので、一つを削除する。一方、個人番号「１０００２」に対しては、識別子Ａとして「２２」と「１２」とが付与された組み合わせが存在する。この場合、識別子Ａが異なるので、それぞれの組み合わせをそのまま残す。この結果、管理コンピュータ２１には、図５（ｃ）に示すデータ３７０が記録される。
【００５９】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号の有無を確認する（Ｓ１−９）。重複した個人番号が存在する場合（ステップ（Ｓ１−９）において「有」の場合）、ステップ（Ｓ１−２）以下のステップを繰り返す。本実施形態では、データ３７０には、個人番号「１０００２」及び「１０００４」に関するデータが重複して存在しているので、ステップ（Ｓ１−２）以下のステップを実行する。
【００６０】
すなわち、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして、数値の小さい識別子Ａを識別子Ｂとして付与する（Ｓ１−２）。本実施形態では、データ３７０には、個人番号「１０００２」、「１０００４」は複数含まれ、それぞれのグループを形成する。例えば、個人番号「１０００２」に関しては、識別子Ａとして「２２」と「１２」とが関連づけられている。そこで、個人番号「１０００２」に対して、識別子Ｂとして「１２」を付与する。同様にして、個人番号「１０００４」に関しても、識別子Ｂ（ここでは「１０」）を付与する。なお、グループを形成しない個人番号については、識別子Ａをそのまま識別子Ｂとして関連づけて記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図６（ａ）に示すデータ３８０が記録される。
【００６１】
次に、管理コンピュータ２１は、データ３８０から相互に関連づけられた識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子Ａでソートを行なう（Ｓ１−３）。この結果、管理コンピュータ２１は、図６（ｂ）に示すデータ３９０を生成する。
【００６２】
次に、管理コンピュータ２１は、グルーピングした識別子Ａに対して共通の識別子Ｂを付与する（Ｓ１−４）。ここでは、データ３９０において、識別子Ａ「１１」には、識別子Ｂとして「１０」と「１１」とが関連づけられているので、共通の識別子Ｂとして「１０」を付与する。この場合、識別子Ｂとしては、数値の小さい方を付与する。この結果、管理コンピュータ２１は、図６（ｃ）に示すデータ４００を生成する。
【００６３】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した識別子の組み合わせを削除し、変換表を作成する（Ｓ１−５）。この結果、識別子Ａを識別子Ｂに変換するための変換表、すなわち図７（ａ）に示すデータ４１０が生成される。
【００６４】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａに対して、変換表を用いて共通識別子としての識別子Ｂを付与する（Ｓ１−６）。この場合、データ３８０の識別子Ｂデータ領域に、変換表を用いて識別子Ａを識別子Ｂに変換したデータを記録する。この結果、図７（ｂ）に示すデータ４２０が生成される。次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、識別子Ｂに置き換える（Ｓ１−７）。この結果、管理コンピュータ２１には、図７（ｃ）に示すデータ４３０が記録される。
【００６５】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして重複した組み合わせを削除する（Ｓ１−８）。データ４３０においては、個人番号「１０００２」に対して識別子Ａ「１２」の組み合わせ、個人番号「１０００４」に対して識別子Ａ「１０」の組み合わせが重複しているので、それぞれ一つを削除する。この結果、管理コンピュータ２１には、図８（ａ）に示すデータ４４０が記録される。
【００６６】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号の有無を確認する（Ｓ１−９）。重複した個人番号が存在する場合（ステップ（Ｓ１−９）において「有」の場合）、さらにステップ（Ｓ１−２）以下の繰り返す。重複した個人番号が存在しない場合（「無」の場合）、個人番号を識別子Ａでソートする（Ｓ１−１０）。ここでは、データ４４０には重複した個人番号が無いので、ステップ（Ｓ１−１０）を実行する。この結果、管理コンピュータ２１には、図８（ｂ）に示すデータ４５０が記録される。以上により、名寄せ処理を終了する。
【００６７】
すなわち、個人番号「１０００１」、「１０００３」、「１０００４」、「１０００６」、「１０００８」及び「１００１４」に対して、同じ識別子Ａ（ここでは「１０」）が付与されているので、これらは同一のグループに属することがわかる。また、個人番号「１０００２」、「１０００７」、「１００１０」及び「１００１３」に対しても、同じ識別子Ａが付与されているので、同一のグループに属することがわかる。さらに、個人番号「１００１１」、「１００１２」に対しても、同じ識別子Ａが付与されているので、同じグループに属することがわかる。このように、生成した識別子Ａを個人番号に関連づけて記録することにより、異なる個人番号に対して、同一グループに属するかどうかを判別できる。
【００６８】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
・  上記実施形態では、複数の属性（ここでは、補助住所、電話番号又は生年月日）に基づいて、個人番号のグルーピングを行ない、同一のグループに属する個人番号に対して共通の識別子Ａが付与される。このため、識別子Ａに基づいて、同一グループに属する個人番号を把握することができる。従って、例えば、個人に対して案内等を提供する場合は、同一グループに属する一の住所等に送付すればよく、重複した処理を行なう必要がない。
【００６９】
・  上記実施形態では、個人番号と、属性に基づいて生成した識別子Ａとを用いて名寄せを行なうので、複雑な判断を行なうことなく効率的に名寄せ処理を行なうことができる。従って、大きな金融機関の預金口座に対応した個人番号を用いて名寄せ処理を行なう場合等、その個人番号が数千万個以上付与されている場合があり、このような膨大な数に対して名寄せ処理を行なう場合に効果的である。
【００７０】
・  上記実施形態では、個人番号と複数の属性（ここでは、補助住所、電話番号又は生年月日）に基づいて生成した識別子Ａとを用いて、名寄せ処理を行なう。この場合、個人番号でのグルーピング処理と、識別子Ａでのグルーピング処理とを繰り返すことにより、当初、直接関連づけられていなかった個人番号を名寄せすることができる。例えば、本実施形態では、データ３００においては、個人番号「１０００１」と「１００１４」とは同じグループに属していなかったが、名寄せ処理の結果、データ４５０においては、同じグループに属することが判別できる。すなわち、個人番号「１０００１」と「１０００３」とは同じグループ（第１のグループ）に属し、個人番号「１０００３」と「１０００４」とは同じグループに属し、個人番号「１０００４」と「１００１４」とは同じグループ（第１のグループ）に属する。その結果、本発明の名寄せ処理を行なうことにより、個人番号「１０００１」と「１００１４」に対して、「１０００３」と「１０００４」とを介して同一の識別子Ａを付与することができる。すなわち、第１のグループの中で、少なくとも一つの共通する個人番号（第１の識別子）を含むグループをまとめて第２のグループを生成することができる。
【００７１】
・  上記実施形態では、名寄せ処理を行なうパラメータとして、個人番号、識別子Ａ、識別子Ｂを用いる。そして、識別子Ｂによってグルーピングが行なわれた識別子Ａは、ステップ（Ｓ１−７）のように、識別子Ｂに置き換えられる。このため、識別子の数を増やすことなく、名寄せを行なうことができる。このように、元の識別子Ａに関するデータは削除できるので、記憶容量を不必要に増やすことなく、効率的に名寄せを行なうことができる。
【００７２】
・  上記実施形態では、氏名又はカナ氏名の少なくとも一方が一致している場合には、両者は一致すると判断する。また、補助住所に関しては、英数字が一致している場合には、両者は一致すると判断する。さらに、電話番号に関しては、市外局番を除いた数字に基づいて判断する。さらに、生年月日に関しては、元号表記は西暦表記に換算して、同一性を判断する。このため、顧客からの預金口座申込書の表記が異なる場合にも、適切なグルーピングを行なうことができる。
【００７３】
（第２の実施形態）
以下、本発明を具体化した第２の実施形態を、図９〜図１７に従って説明する。本実施形態も、金融機関において預金口座を有する顧客の顧客データに関する名寄せ処理を行なう場合に用いる名寄せ処理方法及び名寄せ処理プログラムとして説明する。この第２の実施形態では、第１の実施形態とは識別子Ａの付与の仕方が異なる。
【００７４】
以下、第２の実施形態における名寄せ処理を行なう手順を、図９に従って説明する。本実施形態においても、顧客データ記憶部２２に記録された個人番号「１０００１」〜「１００１４」の顧客について名寄せ処理を行なう場合について説明する。
【００７５】
第２の実施形態においても、まず、管理コンピュータ２１は、顧客データ記憶部２２に記録された各属性に基づいてグルーピングを行ない、同じグループに属する個人番号に共通した識別子Ａを付与する（Ｓ２−１）。第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、氏名（又はカナ氏名）、住所コード及び補助住所（又は電話番号、生年月日）の組み合わせを用いてグルーピングを行なう。但し、本実施形態では、識別子Ａとして、グループの中で最小（順番の早い）の個人番号を用いる。例えば、同じグループを形成する個人番号「１０００１」、「１０００３」、「１０００８」に対しては、同じ識別子Ａ（ここでは、「１０００１」）を付与する。同様に、個人番号「１０００６」、「１００１４」に対して識別子Ａとして「１０００６」を付与する。他のグループに対しても同様に識別子Ａとして、最小の個人番号を付与して記録する。
【００７６】
この結果、管理コンピュータ２１には、図１０（ａ）に示すデータ５００が記録される。なお、個人番号「１０００５」、「１０００９」は、グループを形成しないので、データ５００には含まれない。
【００７７】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号と識別子Ａとの組み合わせを削除する（Ｓ２−２）。データ５００には、個人番号「１０００７」と識別子Ａ「１０００７」との組み合わせ、個人番号「１００１３」と識別子Ａ「１０００７」との組み合わせ、個人番号「１０００２」と識別子Ａ「１０００２」との組み合わせが、それぞれ重複して含まれる。そこで、１つの組み合わせを残して、重複した組み合わせを削除する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１０（ｂ）に示すデータ５１０が記録される。
【００７８】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして、数値の小さい識別子Ａを識別子Ｂとして付与する（Ｓ２−３）。本実施形態の場合、データ５１０には、個人番号「１０００３」、「１０００４」、「１００１３」、「１００１４」が複数含まれ、それぞれのグループに属する。例えば、個人番号「１０００３」に関しては、識別子Ａとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられているので、識別子Ｂとして両者に「１０００１」を付与する。他のグループについても、同様にして識別子Ｂを付与する。なお、グループを形成しない個人番号（例えば、個人番号「１０００１」や「１０００６」等）については、識別子Ａをそのまま識別子Ｂとして関連づけて記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１０（ｃ）に示すデータ５２０が記録される。
【００７９】
次に、管理コンピュータ２１は、データ５２０から、相互に関連づけられた識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子Ａでソートを行なう（Ｓ２−４）。この結果、管理コンピュータ２１は、図１１（ａ）に示すデータ５３０を生成する。
【００８０】
次に、管理コンピュータ２１は、同一の識別子Ａに対して共通の識別子Ｂを付与する（Ｓ２−５）。例えば、データ５３０において、識別子Ａ「１０００３」には、識別子Ｂとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられているので、共通の識別子Ｂとして「１０００１」を付与する。この場合、識別子Ｂとしては、数値の小さい識別子Ｂを新たな識別子Ｂとして付与する。その他、識別子Ａの「１０００４」、「１０００６」等も同様に処理する。この結果、管理コンピュータ２１は、図１１（ｂ）に示すデータ５４０を生成する。
【００８１】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した識別子の組み合わせを削除し、変換表を作成する（Ｓ２−６）。例えば、データ５４０において、識別子Ａ「１０００１」と識別子Ｂ「１０００１」との組み合わせは３個含まれるので、重複した２個を削除する。この結果、識別子Ａを識別子Ｂに変換するための変換表、すなわち図１１（ｃ）に示すデータ５５０が生成される。
【００８２】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａに対して、変換表を用いて、共通識別子としての識別子Ｂを付与する（Ｓ２−７）。この場合、データ５２０の識別子Ｂデータ領域に、変換表を用いて識別子Ａを識別子Ｂに変換したデータを記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１２（ａ）に示すデータ５６０が記録される。次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、生成した識別子Ｂに置き換える（Ｓ２−８）。この結果、管理コンピュータ２１には、図１２（ｂ）に示すデータ５７０が記録される。
【００８３】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして重複した組み合わせを削除する（Ｓ２−９）。例えば、データ５７０においては、個人番号「１０００３」に対して識別子Ａ「１０００１」の組み合わせが重複しているので、一つを削除する。一方、個人番号「１０００４」に対しては、識別子Ａとして「１０００１」と「１０００３」との組み合わせが存在する。この場合、識別子Ａが異なるので、それぞれの組み合わせをそのまま残す。この結果、管理コンピュータ２１には、図１２（ｃ）に示すデータ５８０が記録される。
【００８４】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号の有無を確認する（Ｓ２−１０）。重複した個人番号が存在する場合（ステップ（Ｓ２−１０）において「有」の場合）、ステップ（Ｓ２−３）以下のステップを繰り返す。本実施形態では、個人番号「１０００４」及び「１００１４」が重複しているので、ステップ（Ｓ２−３）以下のステップを繰り返す。
【００８５】
すなわち、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして、数値の小さい識別子Ａを識別子Ｂとして付与する（Ｓ２−３）。ここで、データ５８０には、個人番号「１０００４」、「１００１４」は複数含まれ、それぞれのグループを形成する。個人番号「１０００４」に関しては、識別子Ａとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられているので、識別子Ｂとして両者に「１０００１」を付与する。同様にして個人番号「１００１４」に関しても識別子Ｂ（ここでは「１０００３」）を付与する。なお、グループを形成しない個人番号については、識別子Ａをそのまま識別子Ｂとして関連づけて記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１３（ａ）に示すデータ５９０が記録される。
【００８６】
次に、管理コンピュータ２１は、相互に関連づけられた識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子Ａでソートを行なう（Ｓ２−４）。この結果、管理コンピュータ２１は、図１３（ｂ）に示すデータ６００を生成する。
【００８７】
次に、管理コンピュータ２１は、グルーピングした識別子Ａに対して共通の識別子Ｂを付与する（Ｓ２−５）。ここでは、データ６００において、識別子Ａ「１０００３」には、識別子Ｂとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられているので、共通の識別子Ｂとして「１０００１」を付与する。この場合、識別子Ｂとしては、数値の小さい方を付与する。他の識別子についても同様に処理する。この結果、管理コンピュータ２１は、図１３（ｃ）に示すデータ６１０を生成する。
【００８８】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した識別子の組み合わせを削除し、変換表を作成する（Ｓ２−６）。この結果、識別子Ａを識別子Ｂに変換するための変換表、すなわち図１４（ａ）に示すデータ６２０が生成される。
【００８９】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａに対して、変換表を用いて識別子Ｂを付与する（Ｓ２−７）。この場合、データ５９０の識別子Ｂデータ領域に、変換表を用いて識別子Ａを識別子Ｂに変換したデータを記録する。この結果、図１４（ｂ）に示すデータ６３０が生成される。次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、識別子Ｂに置き換える（Ｓ２−８）。この結果、管理コンピュータ２１には、図１４（ｃ）に示すデータ６４０が記録される。
【００９０】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして重複した組み合わせを削除する（Ｓ２−９）。データ６４０においては、個人番号「１０００４」に対して識別子Ａ「１０００１」の組み合わせが重複しているので、一つを削除する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１５（ａ）に示すデータ６５０が記録される。
【００９１】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号の有無を確認する（Ｓ２−１０）。重複した個人番号が存在する場合（ステップ（Ｓ２−１０）において「有」の場合）、ステップ（Ｓ２−３）以下のステップを繰り返す。本実施形態では、個人番号「１００１４」が重複しているので、ステップ（Ｓ２−３）以下のステップを再度実行する。
【００９２】
そこで、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして、数値の小さい識別子Ａを識別子Ｂとして付与する（Ｓ２−３）。本実施形態では、データ６５０には、個人番号「１００１４」が複数含まれ、識別子Ａとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられている。そこで、個人番号「１００１４」に対して、共通した識別子Ｂとして「１０００１」を付与する。なお、グループを形成しない個人番号については、識別子Ａをそのまま識別子Ｂとして関連づけて記録する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１５（ｂ）に示すデータ６６０が記録される。
【００９３】
次に、管理コンピュータ２１は、相互に関連づけられた識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子Ａでソートを行なう（Ｓ２−４）。この結果、管理コンピュータ２１は、図１５（ｃ）に示すデータ６７０を生成する。
【００９４】
次に、管理コンピュータ２１は、グルーピングした識別子Ａに対して共通の識別子Ｂを付与する（Ｓ２−５）。ここでは、データ６７０において、識別子Ａ「１０００３」には、識別子Ｂとして「１０００１」と「１０００３」とが関連づけられているので、共通の識別子Ｂとして「１０００１」を付与する。この場合、識別子Ｂとしては、数値の小さい方を付与する。この結果、管理コンピュータ２１は、図１６（ａ）に示すデータ６８０を生成する。
【００９５】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した識別子の組み合わせを削除し、変換表を作成する（Ｓ２−６）。この結果、識別子Ａを識別子Ｂに変換するための変換表、すなわち図１６（ｂ）に示すデータ６９０が生成される。
【００９６】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａに対して、変換表を用いて識別子Ｂを付与する（Ｓ２−７）。この場合、データ６６０の識別子Ｂデータ領域に、変換表を用いて識別子Ａを識別子Ｂに変換したデータを記録する。この結果、図１６（ｃ）に示すデータ７００が生成される。次に、管理コンピュータ２１は、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、識別子Ｂに置き換える（Ｓ２−８）。この結果、管理コンピュータ２１には、図１７（ａ）に示すデータ７１０が記録される。
【００９７】
次に、管理コンピュータ２１は、個人番号でグルーピングして重複した組み合わせを削除する（Ｓ２−９）。データ７１０においては、個人番号「１００１４」に対して識別子Ａ「１０００１」の組み合わせが重複しているので、一つを削除する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１７（ｂ）に示すデータ７２０が記録される。
【００９８】
次に、管理コンピュータ２１は、重複した個人番号の有無を確認する（Ｓ２−１０）。重複した個人番号が存在する場合（ステップ（Ｓ２−１０）において「有」の場合）、さらにステップ（Ｓ２−３）以下の繰り返す。重複した個人番号が存在しない場合（「無」の場合）、個人番号を識別子Ａでソートする（Ｓ２−１１）。ここでは、データ７２０には重複した個人番号が無いので、ステップ（Ｓ２−１１）を実行する。この結果、管理コンピュータ２１には、図１７（ｃ）に示すデータ７３０が記録される。以上により、名寄せ処理を終了する。
【００９９】
すなわち、個人番号「１０００１」、「１０００３」、「１０００４」、「１０００６」、「１０００８」、「１００１４」に対して、同じ識別子Ａ（ここでは「１０００１」）が付与されているので、これらは同一のグループに属することがわかる。また、個人番号「１０００２」、「１０００７」、「１００１０」、「１００１３」も、同じ識別子Ａ（ここでは「１０００２」）が付与されているので、同一のグループに属することがわかる。さらに、個人番号「１００１１」、「１００１２」も同じ識別子Ａ（ここでは「１００１１」）が付与されているので、同じグループに属することがわかる。このように、生成した識別子Ａを個人番号に関連づけて記録することにより、異なる個人番号に対して、同一グループに属するかどうかを判別できる。
【０１００】
以上、本実施形態によれば、第１の実施形態において奏する効果の他に、以下に示す効果を得ることができる。
・  上記実施形態では、ステップ（Ｓ２−１）において、管理コンピュータ２１は、顧客データ記憶部２２に記録された各属性に基づいてグルーピングを行ない、同じグループに属する個人番号に識別子Ａを付与する。ここでは、識別子Ａとしては、同じグループの中で、最小の個人番号を用いる。このため、ステップ（Ｓ２−２）において、重複した組み合わせを削除することができる。従って、グルーピング等の処理に必要なデータ数を減らすことが可能であり、記憶容量を削減しながら、効率的に名寄せ処理を行なうことができる。特に、顧客データ記憶部２２に記録された各個人の属性のばらつきが少ない場合は、重複した組み合わせが多くなるので、削除する効果が大きい。
【０１０１】
・  上記実施形態では、最終的に生成されたデータ７３０では、同じグループに対して、そのグループに属する最小の個人番号が識別子Ａとして関連づけられている。そのため、グループの最小となる個人番号を容易に把握できる。
【０１０２】
なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
・  上記第１、第２の実施形態では、預金口座を有する顧客の顧客データに関する名寄せ処理を行なった。これに限らず、複数の名簿を寄せ集めて構成した個人名簿における名寄せ処理に用いてもよい。例えば、金融機関が統合され、顧客データを統一する場合や、複数の名簿からダイレクトメールリストを作成する場合に用いてもよい。また、顧客データを一本化する場合は、重複した顧客データを削除することにより、記憶容量を削減できる。
【０１０３】
・  上記第１、第２の実施形態では、氏名又はカナ氏名、補助住所、電話番号、生年月日の組み合わせを用いてグルーピングを行なう。この他、他の組み合わせや他の項目を用いてもよい。例えば、住所コード等の代わりに郵便番号を用いてもよい。
【０１０４】
・  上記第１、第２の実施形態では、ステップ（Ｓ１−７）やステップ（Ｓ２−８）において、個人番号に関連づけられた識別子Ａを、生成した識別子Ｂに置き換える。これに代えて、識別子Ａをそのまま残しておいてもよい。この場合、生成した識別子Ｂを識別子Ａとして、ステップ（Ｓ１−８）やステップ（Ｓ２−９）以下の処理を行なう。このように、置換処理を行なわない場合であっても、名寄せ処理を行なうことができる。
【０１０５】
・  上記第１、第２の実施形態では、金融機関において預金口座を有する顧客個人に関する名寄せ処理を行なった。これに代えて、世帯寄せの場合に用いることも可能である。ここで、世帯寄せとは、同一世帯の顧客をグルーピングすることである。この場合は、ステップ（Ｓ１−１）や（Ｓ２−１）のグルーピングでは、姓、住所コード及び補助住所の組み合わせや、姓、住所コード、電話番号の組み合わせを用いてグルーピングを行ない、識別子Ａを付与する。これにより、同一世帯に属する顧客状況を把握することができる。
【０１０６】
・  上記第１、第２の実施形態では、同じグループに属する個人番号に対して共通の識別子Ｂを付与する際、数値の小さい識別子Ａを採用する。ここでは、所定の規則として「数値の小さい識別子Ａを採用」する規則を用いるが、所定の規則に基づいて識別子を選択すれば、例えば、数値の大きい識別子Ａ（順番の遅い識別子）を付与してもよい。
【０１０７】
・  上記第２の本実施形態では、識別子Ａとして、グループの中で最小（順番の早い）の個人番号を用いる。これに代えて、数値の大きい識別子Ａ（順番の遅い識別子）を付与してもよい。
【０１０８】
・  上記第１、第２の実施形態では、同じグループに属する個人番号に対して共通の識別子Ｂを付与する際、数値の小さい識別子Ａを採用する。これに代えて、グルーピングされた個人番号には、共通の新たな識別子を付与してもよい。例えば、上記第１の実施形態のステップ（Ｓ１−４）では、管理コンピュータ２１は、同一の識別子Ａに対して共通の識別子Ｂに置換した。これに代えて、共通識別子として、新たな識別子Ｃを付与してもよい。この場合、第２〜第３の識別子に関するデータを削除していくことにより、不必要なデータの増加を防止できる。
【０１０９】
・  上記第１、第２の実施形態では、個人番号「１０００１」〜「１００１４」について、一度に名寄せ処理を行なった。これに代えて、まず、全体を複数の組に分けてから、名寄せ処理を行ってもよい。本実施形態の場合、ステップ（Ｓ２−１）において識別子Ａを付与する際には、住所コードが含まれているので、まず、住所コードを用いて複数の組を構成してから、上記名寄せ処理を行ってもよい。この場合、図２や図９に示す名寄せ処理を、組毎に繰り返す必要があるが、一回の処理で扱うデータ量を削減できる。
【０１１０】
・  上記第１、第２の実施形態では、識別子Ａと識別子Ｂのみを抽出し、識別子の変換表を作成する。例えば、第１の実施形態では、データ３２０に基づいて、変換表としてのデータ３４０を生成する。そして、ステップ（Ｓ１−６）において、変換表を用いて識別子Ｂを付与する。これに代えて、変換表を用いずにデータ３５０を生成してもよい。この場合、個人番号に関連づけたまま識別子Ａを用いてソーティングを行なう。そして、同じ識別子Ａに関連づけられた識別子Ｂを、所定の規則に基づいて、共通する識別子Ｂに変換する。例えば、識別子Ａに関連づけられた識別子Ｂの内、最小の識別子Ｂに置き換える。これにより、変換表を作成することなくデータ３５０を生成することができる。
【０１１１】
・  上記第１、第２の実施形態では、識別子Ａを付与した個人番号に、識別子Ｂをさらに付与する。これに代えて、識別子Ａを付与した段階で、個人番号を２組に分けて処理を行なってもよい。例えば、第１の実施形態において、識別子Ａを付与し、図３（ａ）に示すデータ３００を生成後、２組に分けて一方の組に対してのみ、ステップ（Ｓ１−２）以降の処理を実行する。
【０１１２】
ここでは、まず、個人番号でソーティングを行ない、重複する個人番号を抽出する。第１の実施形態では、「１０００２」、「１０００３」、「１０００４」、「１０００７」、「１００１３」、「１００１４」が抽出される。
【０１１３】
次に、抽出された個人番号に関連づけられた識別子Ａと同じ識別子に関連づけられた個人番号を抽出する。第１の実施形態では、抽出された個人番号に関連づけられた識別子Ａと同じ識別子として「１３」以外の識別子が抽出される。「１３」以外の識別子Ａに関連づけられた個人番号（ここでは、「１０００１」〜「１００１０」、「１００１３」、「１００１４」）を一つの組として、ステップ（Ｓ１−２）以降の処理を実行する。
【０１１４】
一方、識別子Ａ（「１３」）に関連づけられた個人番号（ここでは、「１００１１」、「１００１２」）については、ステップ（Ｓ１−２）以降の処理を実行せず、ステップ（Ｓ１−１０）の処理後のデータに、個人番号「１００１１」、「１００１２」及びその識別子Ａを加える。これにより、図８（ｂ）に示すデータ４５０を生成することができる。識別子Ａ（「１３」）に関連づけられた個人番号「１００１１」、「１００１２」は、これ以上グルーピングされることはないので、ステップ（Ｓ１−２）〜（Ｓ１−１０）の各処理を少ないデータで実行することができる。
【０１１５】
なお、重複する個人番号に関連づけられた識別子Ａを抽出し、この識別子Ａに関連づけられた個人番号のみを抽出する処理は、ステップ（Ｓ１−２）〜（Ｓ１−１０）の繰り返し毎に行なってもよい。すなわち、抽出された個人番号のみに対してステップ（Ｓ１−２）〜（Ｓ１−１０）を行ない、最後に残りの個人番号を加えることにより、名寄せ処理を行なうことができる。これにより、さらに効率的に名寄せ処理を行なうことができる。
【０１１６】
・  上記第１、第２の実施形態では、名寄せ処理を完了するまでを手順を説明したが、データ４５０やデータ７３０に、最初にグループを構成しなかった個人番号（ここでは、個人番号「１０００５」、「１０００９」）に関するデータを合体することで、漏れなく顧客データを作成することができる。
【０１１７】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、第１の識別子に関連づけられた顧客情報の少なくとも一部が一致する第１の識別子をグルーピングし、グルーピングされた第１の識別子に基づいて、さらにグルーピングを行なうことにより、最初のグルーピングにより関連づけられなかった第１の識別子のグルーピングを行なうことができる。従って、効率的な名寄せ処理を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施形態のシステム概略図。
【図２】  本発明の第１の実施形態の処理手順の説明図。
【図３】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図４】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図５】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図６】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図７】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図８】  本発明の第１の実施形態のデータ構造の説明図。
【図９】  本発明の第２の実施形態の処理手順の説明図。
【図１０】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１１】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１２】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１３】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１４】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１５】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１６】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【図１７】  本発明の第２の実施形態のデータ構造の説明図。
【符号の説明】
２１…管理コンピュータ、２２…顧客データ記憶手段としての顧客データ記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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