OnAK

DATA CLEANSING ／ NAME MATCHING ／ FRAUD DETECTION

高度な知見で、
データに信頼を。

無数のデータの中から、
見落としてはいけない“ひとつ”を。

データクレンジング・名寄せ・不正検知の専門会社。
行政・金融・流通の大規模データ処理で培った知見で、判断の根拠まで設計します。

郵便番号データ（無料）解説「一之江」と「一之江町」

SERVICE

データの品質と、判断の根拠を設計します。

01

データクレンジング・名寄せ

表記ゆれ・重複・欠けを整え、「同じ人」を正しく見つけます。同姓同名や同じ世帯の扱いなど、判定の基準から設計します。

02

キャンペーン・商品券の重複・不正対策

重複応募や組織的な不正を検知し、抽選・当選の結果を説明できる形で記録します。予算の流出と、正しい応募者の不利益を防ぎます。

03

AI活用前のデータ整備

AIに入れる前のデータ点検と、個人情報の扱いを含む判断ラインづくりを支援します。AIは道具として使い、結果を検証します。

NEW ／まずはここから会員データ実数調査 ── 御社の会員、本当は何人ですか？同じ人をまとめた本当の人数、届かない住所、責任を重くする項目を数え、減らす順番と手を打てるお客様を示します。詳しく見る →

COLUMN

解説

2026.10.16 ／住所・名寄せ

その住所、「一之江」と「一之江町」を取り違えていませんか

頭がそろう町名は、全国の市区町村の半数に。気づけない取り違えはどこで起きるのか、手元のデータでの確かめ方まで。

記事を読む → 2026.10.14 ／個人情報・顧客データ

退会者の個人情報は、何年持つべきか

タイムズカーの情報流出から考える、持ちすぎない保管の仕方。なぜ持ちすぎるのか、どうすれば減らせたのか。

記事を読む → COLUMN

解説の一覧

個人情報、顧客データ、AIに関する出来事を、データ実務の視点から読み解きます。

一覧を見る →

WHITE PAPER

ホワイトペーパー

量より、何を持つか

漏れたときに負う責任の重さは、件数ではなく何が漏れたかで決まる。法律の要請から、危ない項目の見分け方、打ち手、選んだデータの活かし方までを整理しました。

記事を読む → VOL.2

データ作業、AIに任せられること・任せられないこと

AIが得意な「作業」と、人が決めるべき「判断」をサンプルデータで切り分け。個人情報とAIの判断ラインも整理しました。

記事を読む → VOL.1

データクレンジング入門

表記ゆれ・重複・名寄せを、サンプルデータでわかりやすく解説。キャンペーンや顧客管理で失敗しないための7つのチェックポイント付き。

記事を読む →

名寄せや住所の照合で、気になっていることを一行で。

データを送っていただく必要はありません。内容を伺い、確かめ方からお答えします。

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COMPANY

会社概要

社名: 合同会社オンエーケー（OnAK）
代表: 代表社員　嘉野稔之
代表の経歴: 1998年の郵便番号7桁化を前に、住所データを新しい郵便番号に変換するサービスを立ち上げ、数十社から受託。以来30年近く、顧客データの整備と、それを使った販促施策に携わってきました。プロジェクトを所管する責任役員として、数百万件規模の顧客データを日常的に扱い、会員1,000万人を超える共通ポイントプログラムにも関わっています。
主な実績・大手飲料メーカーの、商品に付けるクーポン施策の全面運用と、通年のポイントプログラム
・会員1,000万人超の共通ポイントプログラムでの各種施策
・カタログ通販会社で、名寄せによりカタログの送付費用を500万円以上削減
所在地: 東京都練馬区
事業内容: データクレンジング・名寄せ・データ突合／キャンペーン・商品券の重複・不正対策／ポイント・マーケティング運用支援／AI活用前のデータ整備
お問い合わせ: お問い合わせフォーム　／　kano.toshiyuki@onak.co.jp