RAGを用いた日本語企業名寄せ： 物流ドメインにおけるブランド名・拠点名への対応
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企業データ管理では社名や住所の表記揺れによる「名寄せ（Entity Resolution; ER）」が長年の課題である。物流ドメインでは登記上の正式社名ではなく、ブランド名や倉庫・拠点名が顧客名として記録されることが多く、文字列類似度だけでは対応が難しい。本研究は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた外部参照型LLMエージェントを設計・実装し、Web検索の証拠に基づいてエイリアスを候補企業へ紐づける。性能の異なる2種類のLLM（gpt-5 / gpt-5-nano）を比較したところ、検索クエリ生成・証拠評価・最終判定の各段階で差が見られ、より高性能なモデルはより妥当な判断を下せた。実運用では、モデル選択と社内データの活用が精度改善の鍵となる。
