【ITニュース解説】Never Miss a Lead Again: HubSpot Lead to Account Matching and Smart Name Matching Explained

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、ビジネスの現場でデータがどのように活用され、それがどのようなシステムによって支えられているのかを理解することは非常に重要だ。今回は、顧客関係管理（CRM）ツールの代表格であるHubSpotを例に、「リード」と「アカウント」という二つの重要な概念、そしてそれらを正確に結びつける技術について解説する。

まず「リード」とは、企業が将来の顧客となりうる見込み客から得た情報、例えば氏名やメールアドレス、電話番号などを指す。ウェブサイトからの問い合わせや資料請求、展示会での名刺交換などで取得される情報がこれにあたる。一方、「アカウント」とは、リードが所属する企業や組織そのものを指す。例えば、株式会社〇〇、有限会社△△といった単位だ。

ビジネスにおいて、特にB2B（企業間取引）の場合、営業活動は個人であるリードに対して行われるが、最終的には企業であるアカウント全体との取引へと発展する。そのため、どのリードがどのアカウントに属しているのかを正確に把握することは、営業戦略やマーケティング戦略を立てる上で極めて重要となる。例えば、同じアカウントから複数のリードが問い合わせてきた場合、それらを一つのアカウントに紐付けて管理することで、重複したアプローチを防ぎ、その企業に対する包括的な戦略を立てることが可能になる。

HubSpotのようなCRMツールは、こうしたリード情報やアカウント情報を一元的に管理し、営業活動やマーケティング活動を効率化するための基盤を提供する。HubSpotの標準機能でもある程度は、リードがフォームに入力した企業名と既存のアカウント名を比較して関連付けを行うことができる。これは非常に便利な機能であり、多くの企業で活用されている。

しかし、大企業になると状況は少し複雑になる。大企業は日々、膨大な数のリード情報を受け取る。これらのリード情報は様々な経路から流入し、その質も均一ではない。例えば、リードが入力する企業名には「株式会社〇〇」「〇〇（株）」「〇〇」「O.O. Co., Ltd.」といった様々な表記揺れが生じることが珍しくない。また、大企業は子会社や関連会社を多く持つ場合があり、単に企業名が一致するだけでは、真に適切なアカウントを特定することが難しいケースも存在する。このような場合、HubSpotの標準機能だけでは、柔軟性や正確性が不足し、リードとアカウントの関連付けに課題が生じてしまうことがあるのだ。

そこで重要になるのが、「Lead to Account Matching」（リードとアカウントの関連付け）という考え方だ。これは、集まってきたリードを、システムが管理している既存の企業（アカウント）情報と照合し、正確に紐付けるプロセス全体を指す。このプロセスを高度化することで、営業担当者はそのリードがどの企業に属し、その企業に対して過去にどのようなアプローチが行われ、現在どのような取引状況にあるのかといった情報を一目で把握できるようになる。これにより、顧客全体を俯瞰した上で、よりパーソナライズされた、効果的な営業・マーケティング活動を展開することが可能になるのだ。

そして、このLead to Account Matchingをより高精度で実現するための技術の一つが、「Smart Name Matching」（スマートな名前照合）である。これは、単に完全一致する企業名を探すのではなく、表記揺れや類似性を考慮して、最も可能性の高いアカウントを自動的に見つけ出す技術のことだ。

Smart Name Matchingでは、いくつかの高度な照合ロジックが用いられる。例えば、次のような処理が行われる。 まず、リードが入力した企業名に含まれる「株式会社」「Co., Ltd.」「Inc.」といった法人格を示す部分や、全角半角の違い、余分なスペースなどを統一された形式に変換する「正規化」の処理が行われる。これにより、「株式会社〇〇」と「〇〇（株）」が同じ企業として認識されやすくなる。 次に、完全一致しない場合でも、文字列の類似度を計算し、似ている名前を候補として提示する「あいまい検索（Fuzzy Matching）」が重要になる。例えば、「トヨタ自動車」と入力すべきところを「とよたじどうしゃ」と誤入力した場合でも、高い類似度を示すことでマッチングを促す。この類似度を計算するアルゴリズムには、レーベンシュタイン距離やジャロ・ウィンクラー距離といった手法が用いられることが多い。 さらに、企業名だけでなく、リードのメールアドレスのドメイン（例: @example.com）、電話番号、ウェブサイトのURL、住所といった複数の情報を組み合わせることで、マッチングの精度をさらに高める。例えば、企業名は似ていてもドメインが全く異なる場合は別の企業と判断する、といった具合だ。これは「多角的な情報源の利用」と呼ばれる。

システムエンジニアの視点から見ると、これらの機能を実現するためには、データの構造設計から始まり、さまざまな技術的課題を解決する必要がある。まず、リード情報とアカウント情報を格納するためのデータベースの設計が重要になる。各データ項目がどのような型で、どのような制約を持つのかを定義する。次に、リードがシステムに流入する際、そのデータをどのように前処理し、正規化するかのロジックを実装する必要がある。これは、入力された文字列をクレンジングし、標準形式に変換するプログラムのことだ。

さらに、Smart Name Matchingを実現するためのアルゴリズム開発や、既存のライブラリやサービスとの連携も重要なタスクとなる。高度なマッチングロジックは、時には機械学習や人工知能（AI）の技術を取り入れて、より高い精度を目指すこともある。例えば、過去のマッチング結果を学習させ、自動的にルールを改善していくような仕組みだ。

また、HubSpotのような既存のCRMツールと連携する場合、API（Application Programming Interface）を利用してデータのやり取りを行うことになる。APIを通じてリード情報を外部のシステムに渡し、マッチング処理を行った後、結果をHubSpotに戻してアカウントと紐付ける、といったシステム連携の設計と実装もシステムエンジニアの重要な仕事だ。この際、データのセキュリティや処理性能、エラーハンドリングなども考慮に入れる必要がある。

これらの技術を導入することで、企業はリードとアカウントの情報を正確に把握し、営業・マーケティング活動の効率と効果を飛躍的に向上させることができる。リード情報が適切にアカウントに紐付けられれば、営業担当者はその企業に最適な提案を行うことができ、結果として顧客満足度の向上や売上増加に繋がる。

システムエンジニアとして、このようなビジネス課題を技術で解決するプロセスは非常にやりがいがある。データの整形、アルゴリズムの設計、外部システムとの連携など、多岐にわたる技術要素が組み合わされることで、ビジネスに直接的な価値を生み出すことができるのだ。正確なデータ管理は、現代ビジネスにおいて競争優位を確立するための不可欠な要素であり、それを支えるシステムエンジニアの役割はますます重要になっている。