Identity resolution：正確で統合されたユーザープロファイルを実現する鍵

要約

アイデンティティリゾリューションは、デジタルと物理的なタッチポイントにわたるユーザーデータを単一の統合プロファイルにリンクさせることで、企業がパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、セキュリティを強化し、データに基づいたよりスマートな意思決定を行えるようにします。アイデンティティグラフ内で編成された、決定論的および確率論的な照合方式を利用します。サードパーティCookieが段階的に廃止されるのに伴い、効果的なアイデンティティ解決には、ファーストパーティデータの戦略とプライバシー強化テクノロジーが中心的な役割を果たすようになっています。AIはこの分野の進化を加速させており、リアルタイム処理や分散型アイデンティティソリューションの登場も間近に迫っています。

アイデンティティ解決とは？

アイデンティティ解決とは、デジタルタッチポイント全体で個々のユーザーを識別し、単一の正確なプロファイルを構築するプロセスです。

これにより、組織はオンラインとオフラインのさまざまなタッチポイントにわたるユーザーの統合ビューを作成できます。

顧客向けの例としては、以下のようなものがあります。

• 小売：小売ブランドは、Identity resolutionを使用して、顧客の店舗での購入とオンラインでの閲覧行動やメールのやり取りを結び付け、パーソナライズされたマーケティング活動を知らせ、顧客サービスを向上させる包括的な顧客プロファイルを作成できます。
• 金融機関：金融機関は、アイデンティティ解決を使用して、顧客のオンラインバンキングでのアクティビティ、モバイルアプリの利用状況、ATM（現金自動預け払い機）での取引、店舗への来店などを関連付けることができます。これにより、よりパーソナライズされた金融アドバイスを提供し、不正行為の可能性をより効果的に検知できるようになります。

アイデンティティ解決は、顧客の識別にとどまらず、以下のような追加のエンティティタイプを包含します。

• 従業員： 組織は、Identity Resolutionを使用して、人事、給与、プロジェクト管理ツールなどの内部システム全体の従業員データを統合できます。
• 市民：政府は、異なる部門やサービスにわたる市民データを統合するために、ID解決を利用する可能性があります。
• 患者：医療システムは、アイデンティティ解決を使用して、医療提供者およびサービス全体で包括的な患者プロファイルを作成できます。
• 学生：教育機関は、さまざまな学術システムおよび管理システムにわたる学生の進捗状況やインタラクションを追跡するために、ID解決を利用する可能性があります。
• 容疑者または重要参考人：法執行機関は、Identity resolutionの手法を使用して、異なる事件やデータベースにわたる個人の情報をリンクさせることができます。
• 研究対象：科学的研究では、ID解決（Identity resolution）は、匿名性を維持しながら、異なる実験またはデータ収集ポイント間で参加者に関するデータをリンクさせることができます。

アイデンティティプルーフィングは、アイデンティティリゾリューションとどのように関連しますか？

アイデンティティプルーフィングの中核をなすアイデンティティ解決は、システムや集団の中から個人を識別することに特化しており、アイデンティティ検証やアイデンティティ確認と連携して、包括的なアイデンティティプロファイルを作成します。米国国立標準技術研究所（NIST）は、これらの用語を3つの異なるプロセスとして定義していますが、多くの人はこれらを同じ意味で使っています：

• アイデンティティリゾリューション：個人の一意のアイデンティティを識別します。
• ID検証：IDエビデンスの収集と検証
• アイデンティティ検証：個人が主張するアイデンティティを確認すること

こうしたプロセスの厳格さは、求められる本人性保証レベル（IAL）によって異なります：

• IAL 1：ある程度の信頼性
• IAL 2：高い信頼性
• IAL 3：信頼性が非常に高い

アイデンティティ解決の基本的な仕組みとは？

アイデンティティ解決では、さまざまなソース、属性、システムから得られるデータを分析し、解決します。このアプローチでは、アイデンティティグラフ（IDグラフ）を使用して、ユーザーのプロファイルと既知のすべての個人を特定できる情報（PII）を関連付けます。アイデンティティグラフとは、個人について把握および収集された情報を格納するデータベースです。アイデンティティ属性には、匿名データと個人を特定できる情報（PII）が含まれる場合があります。ユーザーアイデンティティデータの例は次のとおりです。

• メールアドレス
• 物理的な住所
• 電話番号
• アカウントのユーザー名
• ソーシャルメディアアカウント
• Cookie識別子
• デバイスID

ユーザーアイデンティティデータは、ユーザーの行動データ（例：オンラインショッピングの履歴）と組み合わされ、解決のためにアイデンティティグラフ内に保存されます。

決定論的アイデンティティ解決と確率論的アイデンティティ解決の違いは何ですか？

ID解決を実現するための主要な方法は2つあります。

こうした手法を組み合わせることで、組織はハイブリッドなビューと、より完全かつ正確なユーザープロファイルを作成できます。これにより、さまざまなタッチポイントやインタラクションにおける個人の行動を認識、理解できるようになります。

アイデンティティ解決はなぜ重要なのでしょうか？

アイデンティティ解決は、組織がすべてのチャネルでユーザーを認識し、エンゲージすることを可能にし、次のような大きなメリットをもたらします。

• 強化されたデータ駆動型の意思決定：統合された顧客ビューにより、より正確な分析が可能になり、断片化されたデータに隠されたパターンと洞察が明らかになります。
• ユーザーエクスペリエンス（UX）の向上：タッチポイント全体で個人の履歴や好みを把握することで、パーソナライズされたインタラクションが可能になり、満足度とロイヤルティの向上につながります。
• 運用効率の向上： 統合された顧客データは、プロセスを効率化し、冗長性を削減し、より効率的なリソース配分を可能にします。
• より優れたリスク管理とセキュリティ：包括的なアイデンティティプロファイルは、より正確な不正検出とリスク評価をサポートします。
• 規制コンプライアンス：適切なアイデンティティ解決は、組織が一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などのデータ保護規制を遵守し、個人情報の倫理的な利用を徹底するのに役立ちます。
• マーケティングの投資収益率（ROI）の向上：顧客を包括的に理解することで、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施できるようになり、コンバージョン率の向上とカスタマージャーニーの最適化につながります。
• 予測機能：より完全なデータセットを使用すると、予測モデルの精度が向上し、将来の行動とニーズをより適切に予測できます。

アイデンティティ解決プロセスはどのように機能しますか？

ID解決は、タッチポイントとチャネル全体で360度のビューを提供できます。一般的な手順は次のとおりです。

1. データ収集：さまざまなソースから識別子と行動データを収集します。
   例：メールアドレス、購入履歴、ウェブサイトのインタラクションの収集。
    
2. データのクレンジングと正規化: データ形式を標準化し、重複を削除します。
   例: すべての電話番号が同じ形式（例: +1-xxx-xxx-xxxx）になっていることを確認します。
    
3. 潜在的な一致の識別： データポイントを比較して類似点を見つけます。
   例：同じメールアドレスを持つが、電話番号が異なるレコードを照合する。
    
4. マッチスコアリング：潜在的な一致に信頼スコアを割り当てます。
   Example: 同じメールアドレスと電話番号が一致するものは、メールアドレスのみ一致するものよりも高いスコアになる可能性があります。
    
5. プロファイルの統合： 統合された顧客プロファイルを作成します。
   例：オンラインとオフラインの購入履歴を組み合わせて、単一の顧客レコードを作成します。
    
6. Ongoing maintenance: 継続的にプロファイルを更新および改善します。
   例：顧客がWebサイトで住所を変更した場合の、顧客の住所の更新。

アイデンティティ解決を支えるテクノロジーとは？

ID解決は、以下を含む高度なテクノロジーの組み合わせに依存しています。

• カスタマーデータプラットフォーム（CDP）
• データ管理プラットフォーム（DMP）
• 機械学習アルゴリズム
• ビッグデータ処理ツール
• プライバシー強化技術（PET）

AIはアイデンティティ解決をどのように変革しているのでしょうか？

人工知能（AI）は、アイデンティティ解決に革命をもたらしています。SalesforceのState of Marketingレポートによると、2022年にAIを使用したマーケターのほぼ90％が、顧客のアイデンティティ問題を解決するためにAIを使用しました。これは前年比22％の増加です。

AIは、次の方法でIdentity Resolutionを強化します。

• 高度なパターン認識による照合精度の向上
• 異なるデータポイントをリンクするプロセスの自動化
• 統合されたプロファイルに基づいて顧客の行動を予測する
• 即時のパーソナライズのためのリアルタイムのアイデンティティ解決の有効化

アイデンティティ解決はサイバーセキュリティをどのように強化しますか？

効果的なID解決は、以下により、組織のセキュリティ体制を大幅に改善できます。

• 不正検出の強化：複数のタッチポイントにわたる疑わしいパターンを特定する
• 認証プロセスの改善：包括的なユーザープロファイルに基づいて、リスクベース認証を有効にします
• コンプライアンスの取り組みのサポート： 規制報告および監査のために、正確で最新の顧客または従業員情報を確保します。
• 安全でパーソナライズされた体験の実現：正確かつパッシブな識別を通じて、セキュリティとユーザーの利便性のバランスを取ります。

組織が考慮すべき課題とは何ですか？

ID解決は、UXの向上やデータに基づいた意思決定の改善など、大きなメリットをもたらしますが、組織は実装を成功させ、継続的に管理するために、課題を慎重に検討する必要があります。

プライバシー規制に対応したデータ統合

• 課題：効果的なID解決と、GDPRやCCPAなどの規制への準拠とのバランスを取ること。
• アプローチ：プライバシー・バイ・デザインの原則を実装し、同意管理プラットフォームを使用し、データ慣行を定期的に監査して、コンプライアンスを確保します。

環境への影響への対応

• 課題: 大規模なデータ処理およびストレージの環境への影響の管理。
• アプローチ：データセンターのエネルギー効率を最適化し、強力なサステナビリティプラクティスを備えたクラウドソリューションを検討し、データ保持ポリシーを定期的に見直します。

レガシーIDの段階的廃止に適応する

• 課題： サードパーティCookieとモバイル識別子が廃止されるにつれて、戦略を調整すること。
• アプローチ：ファーストパーティデータ収集に焦点を当て、コンテクスチュアルターゲティングを検討し、プライバシーを保護するID解決をサポートするテクノロジーに投資します。

データの品質と一貫性の確保

• 課題： さまざまなシステムおよびタッチポイント全体で、正確で一貫性のあるデータを維持すること。
• アプローチ：堅牢なデータガバナンスの実践を実装し、データ品質ツールに投資し、定期的なデータクレンジングと検証プロセスを確立します。

テクノロジーの複雑さへの対応

• 課題：包括的なアイデンティティ解決に必要なさまざまなツールとプラットフォームの統合
• アプローチ：明確なテクノロジーロードマップを策定し、ID解決の専門家との提携を検討し、シームレスな統合機能を提供するソリューションを優先します。

パーソナライゼーションとプライバシーの両立

• 課題：プライバシーの境界を越えることなく、パーソナライズされたエクスペリエンスに対する顧客の期待に応える。
• アプローチ：データの使用について透明性を保ち、明確なオプトアウトのメカニズムを提供し、データ共有と引き換えに価値を提供することに重点を置きます。

アイデンティティリゾリューションの成長を促進している要因とは？

ID解決の必要性が高まっている要因：

• デジタルチャネルの拡大
• ファーストパーティデータ関係に対する需要の増加
• テクノロジーの導入（例：データコラボレーションのリスクに対処するためのデータクリーンルーム）

アイデンティティリゾリューションの未来とは？

アイデンティティ解決の将来を形作るトレンド:

• ファーストパーティデータへの移行：サードパーティCookieが廃止されるにつれて、組織は、より信頼性が高く、プライバシーに準拠したID解決のために、ファーストパーティデータをますます活用しています。
• プライバシーを強化するテクノロジーの出現：連合学習や準同型暗号化などの高度な手法により、ユーザーのプライバシーを維持しながら、より安全なID解決が可能になります。
• オフラインデータとオンラインデータの融合： ID解決システムは、デジタルインタラクションと物理的なインタラクションの間のギャップを埋め、顧客行動の包括的なオムニチャネルビューを作成しています。
• 分散型アイデンティティソリューションの成長：ブロックチェーンベースのシステムは、アイデンティティを管理および検証するための潜在的なツールとして登場しており、ユーザーは個人データをより細かく制御できるようになります。
• リアルタイム処理の高度化： AIとコンピューティング能力の継続的な向上により、即時のアイデンティティ解決への道が開かれ、即座にパーソナライズと意思決定が可能になります。

よくある質問（FAQ）

アイデンティティ解決の例にはどのようなものがありますか？

小売業界では、オンラインの靴販売業者が、お客様が数回サイトを訪問した後のログインプロセスに、靴のサイズを尋ねる便利な質問を組み込むことがあります。これにより、エクスペリエンスをパーソナライズし、在庫があり、かつお客様のサイズの靴だけを表示できます。

アイデンティティの検証と解決の違いとは？

アイデンティティの解決とアイデンティティの検証は、アイデンティティプルーフィングにおいて、それぞれ異なるものの、関連性のあるプロセスです。アイデンティティ解決は、利用可能な属性を使用して、特定の集団の中から個人を一意に特定することを目的としています。アイデンティティ検証では、提供された情報を信頼できる情報源と照合して、個人が本人であることを確認します。

アイデンティティリゾリューションとアイデンティティスティッチングは同じものですか？

アイデンティティ解決とアイデンティティスティッチングは、データ管理と顧客アナリティクスにおいて密接に関連する概念です。アイデンティティ解決とは、さまざまなソースやタッチポイントから得られる各種データポイントを特定し、単一の個人に紐付ける、より広範なプロセスを指します。アイデンティティスティッチングとは、アイデンティティ解決における特定の手法を指し、複数のデジタル識別子（Cookie、デバイスID、eメールアドレスなど）を1つのユーザープロファイルに結び付けます。アイデンティティ解決にはオフラインとオンラインのデータが含まれる場合があるのに対し、アイデンティティスティッチングにはデジタル識別子とオンラインでの行動が含まれます。

エンティティリゾリューションとアイデンティティリゾリューションの違いとは？

エンティティリゾリューションとは、個人、製品、その他のデータに関するレコードを識別してリンクさせ、1つの解決済みエンティティにまとめる広範な機能のことです。アイデンティティ解決は、個々のユーザーのみを対象としています。

アイデンティティリゾリューションで用いられる主な手法とは何ですか？

アイデンティティリゾリューションでは、主に2つの照合方法が使用されます。1つは、メールアドレスなどの実際のファーストパーティデータに依存して高い精度を実現する決定論的照合です。もう1つは、行動パターンからの予測的推論を使用し、スケールが容易な確率的照合です。多くの組織では、両方を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用して、より完全なユーザープロファイルを作成しています。

AIはアイデンティティ解決をどのように向上させますか？

AIは、高度なパターン認識によるマッチング精度の向上、散在するデータポイントの連携の自動化、統合されたプロファイルからの顧客行動の予測、即時のパーソナライズを可能にするリアルタイムの解決といった機能を通じて、アイデンティティ解決を強化します。

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