DataSangoとは
DataSangoは、CRMに蓄積された顧客データを、整えて、まとめて、活用しやすくするためのデータ整備プラットフォームです。営業・マーケティング・カスタマーサクセスなど、顧客接点を担うチームが日々利用しているCRMのデータを、「人の頑張り」ではなく「仕組み」として健全な状態に保つことを目的としています。
なぜDataSangoが必要か
多くのBtoB組織では、次のような状態が当たり前のように発生しています。
- 同じ会社が、わずかな表記の違いで複数件登録されている
- すでに退職・異動した担当者情報が残り続けている
- 営業が使うツールとマーケティングが使うツールで、会社名や項目の表記ルールがばらばら
このような状態のまま、キャンペーン設計やリードスコアリング、営業レポートの集計、パイプラインの分析を行っても、数字は「なんとなくそれっぽく」見えてしまいますが、実際にはどこまで信用してよいのか判断できません。
その結果として、
- 営業活動の優先順位がぶれやすくなる
- 同じ顧客に重複アプローチしてしまう
- 本来追うべき案件を取りこぼす
- 経営会議で使うレポートの信頼性が下がる
といった問題が起こります。また、元データが乱れている状態では、AIによるスコアリングや要約、自動化ワークフローの構築も、期待した精度で機能しません。「AIの前にデータを整える必要がある」というのが、多くの現場で共通する課題です。
DataSangoが目指していること
DataSangoは、こうした状況を「担当者の気合と根性」ではなく、ルールと運用の仕組みによって改善するためのサービスです。
- 何を重複とみなすか
- どの表記を正とするか
- どの情報源を優先するか
- どのタイミングでどの処理を行うか
といった判断をあらかじめルールとして定義し、それに基づいて継続的にデータを整備していくことで、「一度きれいにして終わり」ではなく、「常に一定の水準を保つ」状態を目指します。
DataSangoは、単体のツールというより、CRMデータの品質を長期的にマネジメントするためのデータ運用基盤として設計されています。
DataSangoでできること
DataSangoでは、段階的に以下の機能を中心に提供し、データを活用するGTM（Go-To-Market）の仕組み全体を支えることを目指します。
コアとなるデータ整備機能
- データマージ
同じ会社や担当者が複数レコードに分かれている場合に、重複候補を検出し、ルールに基づいて統合します。完全一致だけでなく、表記ゆれや類似パターンも考慮したマージ条件を設計できます。
- データクレンジング
会社名の表記ゆれ、全角・半角の混在、電話番号・住所・日付の書式揺れ、不自然な値や誤入力などを、あらかじめ定義したルールに基づいて整理します。「見た目を揃える」だけでなく、「比較・検索・分析に耐えられる状態」に整えることを重視しています。
- データエンリッチメント
既存のCRMデータに対して、業種・従業員規模・所在地・企業属性などの情報を補完し、営業やマーケティングで活用しやすい状態に近づけます。エンリッチメントの対象や優先度は、チームの運用に合わせて設計可能です。
- データトランスフォーム
条件分岐やルールにもとづき、データを「使いやすい形」に変換します。たとえば、従業員数から企業規模カテゴリ（SMB / Mid / Enterprise）を自動付与したり、役職名から意思決定者フラグを立てたり、エリアや業種に応じて担当チームを自動振り分けするといった処理が可能です。単に整えるだけでなく、「業務で判断しやすい形に意味付けする」ための機能です。
AIを活用した高度な整備機能
- AIデータエンリッチメント
生成AIや外部データソースを活用し、会社情報や担当者情報の補完・推定を自動化します。たとえば、会社名とドメイン情報から業種や規模感を推定したり、テキスト情報から属性ラベルを自動付与するといった処理を想定しています。
- AIデータトランスフォーム
自然言語で記述したルールやパターンに基づき、柔軟な変換・分類・ラベリングを行う機能です。人間が「こういう条件のときは、このように扱いたい」と考えている運用ルールを、AIを介してデータ変換ロジックとして反映していくことを目指しています。
運用・管理を支える機能
- 複数ワークスペース管理
会社単位・事業部単位・クライアント単位など、利用ケースに応じて複数ワークスペースを作成し、それぞれの環境でデータ整備を行うことができます。自社内での分割運用だけでなく、パートナーや代理店が複数社分を管理するような利用にも対応しやすい構造です。
- Salesforce / HubSpot / Pipedrive などとのCRM連携
主要なCRMと連携し、顧客データを同期します。どのCRMを基準とするか、どのオブジェクト・どのフィールドを対象にするかといった同期設計は、ワークスペースごとに柔軟に調整していく想定です。
- 同期状況や対象件数を確認できるダッシュボード
現在どれだけのレコードが同期されているか、マージ・クレンジング・エンリッチメント・トランスフォームの対象がどれぐらい存在するか、といった情報を一目で確認できます。これにより、「今どこに整備のボトルネックがあるのか」「どの処理から手を付けるべきか」を判断しやすくなります。
- 各機能の手動実行 / 即時実行 / スケジュール実行
ルールを試験的に適用したいときは手動実行、本番環境で確定したルールを継続適用したいときは即時またはスケジュール実行、というように、運用フェーズに応じて柔軟に実行方式を切り替えることができます。「まずは小さく試し、問題なければ自動化する」という段階的な導入に向いた設計です。
- 履歴のCSVエクスポート
実行されたマージ・クレンジング・エンリッチメント・トランスフォームの履歴はCSVとしてエクスポートでき、社内レビューや監査、改善サイクルの検証などに活用できます。データ整備のプロセスを「ブラックボックス」にせず、あとから検証可能な状態で運用できることを重視しています。
DataSangoが提供する価値
ここまでの機能を踏まえると、DataSangoは次のような価値を提供します。
- CRMデータの重複・表記ゆれ・欠損・不整合を継続的に削減し、「信頼できる顧客データ」を維持できる
- 営業・マーケ・CS・経営が同じデータを同じ前提で見られるようになり、レポートや意思決定の前提が揃う
- AIや自動化に渡す元データの品質が向上し、スコアリング・レコメンド・自動ワークフローの精度が上がる
- 「誰かが頑張ってExcelで整える」状態から、「ルールと仕組みで自動的に整う」状態へ移行できる
つまりDataSangoは、単なる「クレンジングツール」ではなく、データ品質を継続的に運用するための基盤です。
データの海をきれいにすること自体がゴールではなく、その先にある営業・マーケティング・CS・AI活用の成果を安定して出すための「土台」として機能することを目指しています。
更新日 22/03/2026
ありがとうございます