Geminiで表データを整理！バラバラなデータを一括クリーニング

課題：形式がバラバラなデータの整理に時間がかかる

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データ管理の現状

同社では物件情報、入居者情報、取引先情報など多くのデータを管理しています。これらのデータは異なるソースから入手するため、形式がバラバラで統一作業に多くの時間がかかっていました。

データ形式の問題例

• 日付形式：「2025/1/15」「2025年1月15日」「25-01-15」が混在
• 住所表記：全角・半角、丁目の有無などが統一されていない
• 電話番号：ハイフンあり/なし、全角/半角が混在
• 金額表記：「50000」「50,000」「5万」が混在
• 会社名：「株式会社」「(株)」「㈱」が混在

担当者の声（導入前）

「各不動産会社から届くデータの形式がバラバラで、そのままでは使えません。Excelで一つずつ直していくのですが、単純作業なのに神経を使うし、量が多いと本当に疲れます」

— 管理部門担当者

施策：Geminiでデータ整理を効率化

Geminiをデータ整理アシスタントとして活用

表データをGeminiに渡し、形式の統一やクリーニングを依頼する仕組みを構築しました。

活用パターン1：日付形式の統一

バラバラな日付表記を統一形式に変換します。

以下の表データの「契約日」列を「YYYY/MM/DD」形式に統一してください。
元データをそのまま変換し、表形式で出力してください。

物件名, 契約日, 賃料
アーバンハイツ101, 2024年5月20日, 85000
グリーンコート202, 24/6/1, 72000
サンライズ301, 2024.07.15, 90000
パークビュー402, R6.8.10, 68000
                

物件名, 契約日, 賃料
アーバンハイツ101, 2024/05/20, 85000
グリーンコート202, 2024/06/01, 72000
サンライズ301, 2024/07/15, 90000
パークビュー402, 2024/08/10, 68000
                

活用パターン2：住所の正規化

表記揺れのある住所を統一します。

以下の住所を正規化してください。
ルール：
- 都道府県は省略せず記載
- 市区町村以下は全角
- 番地は「丁目-番-号」形式
- 建物名は半角スペースで区切る

入力：
東京都港区赤坂1丁目2番3号 ABCビル201
港区赤坂1-2-3ABCビル201
東京都港区赤坂一丁目二番三号　ＡＢＣビル２０１
                

すべて以下の形式に統一しました：
東京都港区赤坂1丁目-2番-3号 ABCビル201
                

活用パターン3：電話番号・金額の統一

形式がバラバラな電話番号や金額を統一します。

以下の電話番号を「XXX-XXXX-XXXX」形式（半角ハイフン区切り）に統一してください。

03-1234-5678
０３１２３４５６７８
03 1234 5678
031234-5678
                

以下の金額を「カンマ区切り・円表記」に統一してください。

50000
50,000円
5万円
５万
50000円
                

活用パターン4：会社名の表記統一

法人格の表記を統一します。

以下の会社名の法人格表記を「株式会社」「有限会社」の正式表記に統一してください。
前株・後株の位置は元のまま維持してください。

(株)山田商事
㈱鈴木不動産
有）田中建設
山田工業（株）
株式会社佐藤産業
                

株式会社山田商事
株式会社鈴木不動産
有限会社田中建設
山田工業株式会社
株式会社佐藤産業
                

活用パターン5：重複データの検出

同一と思われる重複データを検出します。

以下の顧客リストで、同一人物と思われる重複レコードを特定してください。
名前の表記揺れ、住所の微妙な違いを考慮して判定してください。

ID, 名前, 住所, 電話
1, 山田太郎, 東京都新宿区西新宿1-2-3, 03-1234-5678
2, ヤマダタロウ, 新宿区西新宿1丁目2番3号, 03-1234-5678
3, 鈴木花子, 東京都渋谷区渋谷2-3-4, 03-2345-6789
4, 山田 太郎, 東京都新宿区西新宿1-2-3, 0312345678
                

重複の可能性があるレコードを検出しました：

【グループ1】同一人物と推定
- ID:1 山田太郎
- ID:2 ヤマダタロウ
- ID:4 山田 太郎

理由：
- 電話番号が同一（形式の違いのみ）
- 住所が同一（表記の違いのみ）
- 名前が読みとして一致
                

GASとの連携で自動化

定型的なデータ整理は、Google Apps Scriptと連携して自動化することも可能です。

function cleanupData() {
  // 1. スプレッドシートからデータを取得
  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSheet();
  const data = sheet.getDataRange().getValues();

  // 2. Gemini APIで整理
  const cleanedData = callGeminiForCleanup(data);

  // 3. 結果を新しいシートに出力
  const resultSheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet()
                        .insertSheet('整理済みデータ');
  resultSheet.getRange(1, 1, cleanedData.length, cleanedData[0].length)
              .setValues(cleanedData);
}
                

成果：データ整理時間が大幅削減

定量的な成果

年間での効果

定性的な成果

業務品質の向上

• ミスの減少：手作業による見落としがなくなった
• データ品質の均一化：誰が作業しても同じ品質に
• 検索性の向上：形式統一によりデータ検索が容易に

担当者への効果

• ストレス軽減：単純作業からの解放
• 本来業務への集中：データ分析や顧客対応に時間を使える
• スキル向上：AIの使い方を学ぶ機会に

担当者の声（導入後）

「以前は半日かけていたデータ整理が、今は30分で終わります。しかも精度が上がって、後から『これ違う形式だった』と気づくことがなくなりました。月末の繁忙期が楽になりました」

— 管理部門担当者

「重複データの検出が特に助かっています。名前や住所の表記揺れって人間では見逃しやすいんですが、AIは拾ってくれるので、データベースがきれいに保てるようになりました」

— システム管理担当

まとめ：AIでデータ品質を維持する

成功のポイント

1. 統一ルールの明確化

   「どの形式に統一するか」を事前に決めておくことで、AIへの指示が明確に。

2. パターン別のプロンプト用意

   日付、住所、電話番号など、よくある整理パターンのプロンプトをテンプレート化。

3. 結果の確認は人間が行う

   AIの出力を鵜呑みにせず、サンプルチェックを実施。

4. 定型作業はGAS連携で自動化

   繰り返し行う作業は、スクリプト化して効率化。

他業務への応用

• 顧客データベースの整理：CRMデータのクリーニング
• 商品マスタの統一：商品名・型番の表記統一
• アンケート回答の整理：自由記述の分類・整理
• 請求データの統一：取引先から届くデータの形式統一

導入のステップ

1. 整理対象データの洗い出し：形式がバラバラなデータを特定
2. 統一ルールの策定：どの形式に統一するか決定
3. プロンプトの作成・テスト：小さなデータで試行
4. 業務フローへの組み込み：日常業務に組み込み
5. 必要に応じてGAS連携：定型作業を自動化

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