「検索にヒットしない」を卒業！ 表記ゆれを吸収する曖昧検索のすすめ

曖昧検索の必要性

企業名や商品名、型番などでわずかな違いがあるだけでヒットしないのは、完全一致しか許容しない検索仕様に原因があることがほとんどです。合併や名称変更が多い企業名、ハイフンやスペースを伴う型番などが該当します。こうした表記ゆれやミスを吸収するには、システム側で多少の差異を「似ている」とみなし、候補として返す曖昧検索の仕組みが有効です。

レーベンシュタイン距離（編集距離）とは

文字列同士を比較し、「挿入」「削除」「置換」を必要とする最小回数を距離として数値化する考え方です。距離が小さいほど文字列が似ているとみなせます。
例として、「Sony」と「Sonny」を比較すると、一文字追加ですむため距離1と判定されます。ハイフン抜けや大文字小文字の揺れにも強く、少しのスペル違いを吸収するのが得意です。

レーベンシュタイン距離の長所と短所

＜長所＞

・わずかな誤字やタイプミス、ハイフン抜けを吸収しやすい
・日本語や英数字が混在する場合でも、事前に全角半角や大文字小文字の正規化を行えば導入しやすい
・閾値を設定することで「どれだけ近いものをヒットさせるか」を明確に調整できる

＜短所＞

・データ件数が膨大な場合、すべてのレコードに適用すると計算コストが高い（前段の絞り込みが必要）
・意味的な類似には対応しないため、「car」と「auto」のように語義が異なる単語は拾えない
・長文比較には不向きで、短い文字列（商品コードや企業名など）に有効

他の検索手法との比較

N-gram

文字列をN文字単位で区切り、部分一致の度合いを見て検索する手法。Elasticsearchなど全文検索エンジンで用いられるが、1文字抜けやハイフン抜けへの対応は設定次第

サウンド系アルゴリズム（Soundex、Metaphone）

英語の発音に基づいた同音異綴の吸収に強いが、日本語やカタカナ表記には馴染みにくい。

Jaro-Winkler

転置にも対応可能だが実装難度が高いことが多い。名前や人名の検索で使われる。

レーベンシュタイン距離が向いているケース

商品名や型番、企業名のように短い文字列に対して、わずかな文字の違いを補正したい場合に向いています。ハイフンやスペースなどの些細な違いを吸収しつつ、全く異なる単語までは拾いたくない場面で効果的です。

導入のポイント

・大規模データにはSQLや全文検索エンジンで事前に絞り込みを行う
・大文字小文字や全角半角を統一するなど、正規化のルールをしっかり定める
・旧社名からの変更や略称の管理など、文字列がまるで違うケースにはマッピングテーブルの併用が効果的

まとめ

ハイフンやスペースなどわずかな文字の違いで検索にヒットせず、ベテランだけが正しい表記を知っている状態が続くと、業務効率を大きく損ないます。レーベンシュタイン距離を使った曖昧検索は短い文字列のわずかなゆらぎを吸収するのが得意で、実装コストも比較的低いため、一度試す価値があります。

ただし、大規模データや意味レベルの類似検索が必要な場面には別の手法や工夫との組み合わせが不可欠です。自社のシステム要件や運用ルールに合わせて最適な方法を見極め、「検索にヒットしない」課題を解消してみてはいかがでしょうか。