- 「データを活用しなさい」と言われて全社のシステムからデータを集めてみたものの、いざ分析しようとすると、同じ取引先が別々の名前や番号で登録されていて突き合わせられない
- 顧客管理、販売管理、問い合わせ対応と、システムごとに「同じ人」が違うIDで存在している
こうした名寄せ（別々に登録された同じ相手のデータを突き合わせ、1つにまとめる作業）の手間に心当たりのある方は多いはずです。
本記事では、英国の土地登記所（HM Land Registry）が2026年8月28日から始めた小さな制度変更を手がかりに、データ活用が進まない本当の理由を考えます。カギになるのは、データの量ではなく、同じ対象を同じものとして指し示す識別子（ID）の設計です。読み終えたとき、自社のデータ活用の停滞を「量が足りない」ではなく別の角度から見直せるようになるはずです。
【本記事の要点】
- データが「読める」状態になっても、他のデータと「結合して使える」状態になるとは限らない
- 英国の土地登記所は、不動産の売買価格データに共通の識別子（UPRN、INSPIRE ID）を対応させた参照テーブルの提供を2026年8月28日から始めた
- 狙いは、価格データを他の物件・位置データと正確に突き合わせられるようにすること。過去に公開したデータには適用されない
- 日本企業のデータ活用の停滞も、量ではなく「同じ顧客・設備・取引先を同じものとして結び付けられるか」で決まる場面が多い
データはたくさんあるのに、なぜ使えないのか
DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環としてデータ活用に取り組む企業は増えました。しかし、データを集めるところまでは進んでも、そこから先で止まる例が少なくありません。
止まる理由の多くは、データの不足ではありません。むしろデータは十二分にあります。問題は、複数のシステムにまたがった同じ対象を、同じものとして結び付けられないことです。
たとえば、販売管理システムの「株式会社山田商店」、問い合わせ管理の「（株）山田商店」、経理システムの取引先コード「T-0451」が、実は同じ一社を指している場合、人間が見れば同じだとわかりますが、システムはそれぞれ別の相手として扱います。この状態でデータを集めても、集計や分析のたびに手作業の名寄せが発生します。
データが「読める」状態、つまり形式が整っていてダウンロードできる状態になることは第一段階にすぎません。次の段階は、他のデータと「結合して使える」状態になることです。そして、その分かれ目にあるのが識別子の設計です。
英国の土地登記所が8月末に始めたこと
この論点を、行政データというわかりやすい題材で示したのが、英国の土地登記所です。
HM Land Registryは、不動産の売買価格を記録した「Price Paid Data」を公開しています。このデータは誰でもダウンロードでき、テキスト、CSV、機械可読なリンクトデータ（連結データ）の形式で提供されています。この時点で、Price Paid Dataはすでに「読める」オープンデータです。
では、この「読める」データを他のデータと「結合して使える」ものにするには、何が必要か。そのカギになるのが識別子です。識別子とは、ある対象ひとつに付けられた、他と重複しない番号や記号のことです。人の名前が表記のゆれや同姓同名で揺れるのに対し、識別子は「この番号はこの対象だけを指す」と決めておくため、名前の書き方に左右されず同じものを同じものとして扱えます。身近な例では、マイナンバーや法人番号がこれにあたります。
2026年8月28日から加わったのは、この価格データに対応する2種類の識別子を、別の参照テーブルとして並べて提供する仕組みです。
1つはUPRN（Unique Property Reference Number）で、住所を特定できる場所に付く固有番号、もう1つはINSPIRE IDで、土地や物件の輪郭を示す地図上の形状に自動で割り振られる固有番号です。2つの技術的な違いは、ここでは重要ではありません。
要は、「この価格記録は、地図上のどの場所・どの区画の話なのか」を、表記の揺れを越えて一意に指し示せるようにした、ということです。
住所の文字列だけで突き合わせようとすると、「1-2-3」と「1丁目2番3号」、ビル名の有無、スペースの入り方といった細かな違いで一致しないことが起こります。共通の固有番号があれば、そうした表記の揺れに左右されず、価格記録と地図データ、区画データを機械的に結び付けられます。
英国の土地登記所が挙げる狙いは、売買価格の情報を他の物件データや位置データと結び付けやすくし、より正確な突き合わせと分析を可能にすることです。この対応は顧客からの要望に応えたものだと、登記所は説明しています。
注意したいのは、この参照テーブルが2026年8月28日以降に公開される月次データにだけ適用され、過去に公開済みのデータには提供されない点です。つまり、過去分にさかのぼって一括整備したのではなく、これからのデータを「結合できる形」で出していく、という設計です。
これは、すべてを一度に直そうとしない現実的な選択です。過去のデータまで完璧に整うのを待っていては、いつまでも動き出せません。まず、これから積み上がるぶんを結合できる形にする。英国のやり方は、データ整備をどこから手をつけるかについても1つの型を示しています。
出典・参照：
「識別子」がデータ結合の前提になる
英国のこの動きには、オープンデータの考え方の変化が表れています。これまで、その成果は「いくつのデータを公開したか」で測られがちでした。しかし、公開したデータが他のデータとつながらなければ、分析には使えません。物差しが「公開した数」から「他のデータと結合できるか」へ移りつつあるなかで、識別子の付与はその結合しやすさを高める一手にあたります。
同じ変化は、企業のデータ活用にもそのまま当てはまります。
- 売上データ
- 顧客データ
- 問い合わせ履歴
- 設備の稼働記録。
これらを組み合わせて初めて見えてくるものがあります。しかし、組み合わせるには、それぞれのデータに登場する「同じ顧客」「同じ設備」「同じ取引先」を、同じものとして指し示せる識別子が必要です。
日本企業で「データを集めても活用できない」という悩みが続くとき、その原因はデータ量ではなく、この識別子の欠如にある場合が多いと編集部は見ています。新しい分析ツールを導入しても、投入するデータの側で同じ対象がばらばらのIDのままなら、名寄せの手間は消えません。
取引先マスターの整備、顧客IDの統一、設備台帳の番号体系の見直しといった作業は、派手さがなく後回しにされがちですが、そこが整わないと後工程のデータ活用が積み上がりません。行政が「結合して使える形」でデータを出すこと自体が、社会全体のデータ活用の基盤になる。英国の識別子付与は、地味ですがその方向を示す一例です。
「何件出したか」から「使える形か」へ
同じ時期に、韓国政府も同じ方向へ動いています。韓国は、2026年8月27日のデータ関係閣僚会議で、高価値の公共データ100種（TOP100）の開放を1年前倒しして2027年までに完了させ、うち著作権や個人情報の懸念がない37種はAIの学習にそのまま使えるライセンスで全AI企業へ無償開放する方針を決めました。
さらに、首相は「公共データが優先的に開放されるかどうかが、グローバルなAI競争力を左右する」と述べています。AI開発の需要を理由に、公共データを権利処理まで含めて「使える形」で前倒しに出す。この動きは、英国の事例と同じ潮流の中にあります。
行政データ政策の重心が、「公開した件数」から「そのデータが結合して使えるか、権利処理まで済んでいるか」へ移っている。この世界的な潮流の変化は、データを受け取って活用する側の企業にとっても、押さえておく価値があります。公開されるデータが結合しやすい形で整うほど、自社データと外部データを突き合わせた分析のハードルは下がるからです。逆にいえば、外部データが整っても、自社側の識別子がばらばらなら、その恩恵は受け取れません。
出典・参照：
まとめ：価値は量ではなく、つなげるかどうかで決まる
英国の土地登記所が始めたのは、価格データに共通の識別子を対応させるという、地味な制度変更です。しかしそこには、オープンデータもDXも、価値は集めた量ではなく「他のデータと結合して使えるか」で決まる、という考え方が表れています。
貴社のデータ活用が思うように進まないとき、まず問い直したいのは「データが足りているか」ではなく、「同じ顧客、同じ設備、同じ取引先を、システムをまたいで同じものとして指し示せているか」です。名寄せの仕組みが整っていないままでは、どれだけデータを増やしても、分析のたびに手作業が発生します。
データを「読める」状態にした次に来るのは、「つなげる」状態にすることです。その設計に目を向けるかどうかが、データ活用の分かれ目になるのです。
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