AWS Entity Resolution が機械学習マッチングのためのレコードレベル信頼スコアを追加

投稿日: 2026年9月9日

AWS Entity Resolution は、機械学習 (ML) ベースのマッチングワークフローにおいてレコードレベル信頼スコアを提供するようになりました。これにより、モデルが個々のアイデンティティマッチに対してどの程度の信頼度をもっているかをレコード単位で把握できます。これまでは、実際の照合品質に関わらずマッチグループ内のすべてのレコードに同じグループ単位の信頼スコアが付与されていたため、ほぼ確実なマッチング結果としきい値ぎりぎりのマッチング結果を区別することができませんでした。そのため、全レコードに対して単一のしきい値を適用せざるを得ず、後続システムでアクティベートできる解決済みアイデンティティの数が制限されていました。

レコードレベル信頼スコアの導入により、解決された各レコードに、実際のマッチング品質を反映した独自のスコアが割り当てられるようになりました。これにより、異なるしきい値を使い分け、より多くのレコードをアクティベーション対象として正確に選定できるようになります。例えば、自動マージのために高い信頼度を使用しつつ、品質基準を満たす追加のレコードも含められるよう低めのしきい値を適用するといった運用が可能です。その結果、対象となるオーディエンスが拡大し、リードコンバージョン率が向上するとともに、解決済みの各レコードについて監査対応可能な証拠を提供することで、コンプライアンスレベルのマッチング透明性を維持できます。インクリメンタル機械学習ワークフローの場合、スキーマの変更は不要で、既存の RecordConfidenceLevel 列にそのまま個別スコアが反映されます。

AWS Entity Resolution が利用可能なすべての AWS リージョンで、レコードレベル信頼スコアの使用を開始できます。詳細については、ユーザーガイドをご覧ください。AWS Entity Resolution の詳細については、製品ページをご覧ください。