# DataSango

> DataSangoは、株式会社Merが提供するAIデータオペレーションズプラットフォームです。CRMデータをAI Readyな状態に整え続け、営業・マーケティング・CSの運用を支えます。

## プロダクト

- [ホーム](https://www.datasango.ai/): サービス概要
- [料金](https://www.datasango.ai/pricing): 料金
- [ブログ](https://www.datasango.ai/blog): 活用に関する記事
- [お問い合わせ](https://www.datasango.ai/contact): ご相談・お問い合わせ

## ページ

- [DataSango 資料一覧](https://www.datasango.ai/documents): CRMデータの品質改善、データガバナンス、AI Readyな情報基盤づくりに役立つDataSangoの資料をテーマから探せます。
- [「AIエージェントにやらせればいいのでは？」への回答](https://www.datasango.ai/documents/ai-agent-vs-datasango): CRMデータ整備をAIエージェントで内製する場合とDataSangoを使う場合を、コスト・精度・ガバナンス・運用・継続性の5軸で比較する資料です。
- [AIの導入よりも先に、超えるべきデータ整備の壁](https://www.datasango.ai/documents/ai-ready-data-preparation): AI活用の成果を左右するCRMデータの品質に着目し、AI Readyな情報基盤をつくるための課題・考え方・4ステップを整理した資料です。
- [整える前に、測る。CRMの重複率・欠損率を出す3つの式](https://www.datasango.ai/documents/crm-data-health-check): CRMの重複率・欠損率・是正工数を測る3つの式と、会社名だけに頼らない突き合わせキーの選び方を解説します。自社のデータ健全性を判断する基準をつくるための資料です。
- [DataSangoプロダクト概要資料](https://www.datasango.ai/documents/datasango-product-overview): CRMデータの重複・表記ゆれ・欠損・未分類を整え、AI Readyな状態へ近づけるDataSangoの概要資料です。
- [営業リストの取得方法は3回変わった。データ整備はどうなった？](https://www.datasango.ai/documents/sales-list-data-maintenance): 営業リストの取得方法を135年の変遷から整理し、CRMの重複・表記ゆれ・欠損を、人とAIが同じデータで扱う時代にどう整え続けるかを解説する資料です。
- [機能一覧](https://www.datasango.ai/features): DataSangoの7機能。既存データを整えるData Operations、企業データを増やすData Growth、ルールで書ききれない判断を担うAI機能。
- [クレンジング](https://www.datasango.ai/features/cleansing): 会社名・電話番号・住所などの表記ゆれを、自社の基準に沿って統一形式へ変換します。業界固有のルールも設定できます。
- [エンリッチメント](https://www.datasango.ai/features/enrichment): 500万社以上の企業データベースと連携し、法人番号・業種・従業員規模・所在地などの欠損項目を複数キーで突合して自動補完します。
- [マージ](https://www.datasango.ai/features/merge): 重複レコードを独自ルールで検出し、優先度を設定して1件のゴールデンレコードへ統合します。実行前プレビューと変更履歴からの復元に対応。
- [プロスペクト](https://www.datasango.ai/features/prospect): 500万社以上の企業データベースから、業種・地域・従業員規模などの条件で企業データ・部署データを抽出し、CSVを経由せずCRMへ一括登録します。
- [トランスフォーム](https://www.datasango.ai/features/transform): 複数カラムの条件を組み合わせて変換ルールを定義し、セグメントやランクを新しいカラムへ自動生成します。元データは書き換えません。
- [DataSango利用規約](https://www.datasango.ai/legal-pages/terms): 株式会社Merが提供するクラウドサービス DataSango の利用規約です。契約期間とサブスクリプション料金、お客様データおよび個人データの取り扱い、機密保持、AI機能を含む本サービスの利用条件を定めています。
- [特定商取引法に基づく表記](https://www.datasango.ai/legal-pages/tokushoho): DataSango の特定商取引法に基づく表記です。販売事業者（株式会社Mer）の連絡先、提供内容と販売価格、支払方法と役務提供時期、無料トライアルと無料プラン、契約期間・解約、返金とデータ保持期間を記載しています。
- [営業のご連絡](https://www.datasango.ai/sales-inquiry): 当社への営業、ご提案、ご案内は本フォームからお送りください。必要な場合のみ、こちらからご連絡します。

## Guide

- [企業調査をAIで自動化する方法――営業・マーケ・経営企画のための実務ガイド](https://www.datasango.ai/guide/ai-company-research-automation): 新規開拓や与信管理、既存顧客の変化追従に悩む方向けの自動化ガイド。日々変化する企業情報を捉えるため、最新の企業調査AIの現状やツール比較、DataSangoのAIエンリッチメントの実装まで実務目線で徹底解説。
- [AI ReadyなCRMデータとは？AIが意味と文脈を理解できる5つの条件](https://www.datasango.ai/guide/ai-ready-crm-data): AI ReadyなCRMデータの定義と、欠損・重複の修正だけでは足りない理由を解説。項目定義、更新責任、データの関係、人の承認まで、AIが業務判断に使える状態を5つの条件で整理します。
- [Clay 日本語版・日本語UI 徹底ガイド：日本のGTMチームが失敗しないツール選び](https://www.datasango.ai/guide/clay-japanese-ui-and-localization): 2026年7月時点におけるClayの日本語対応状況を徹底解説。UIやサポート、ドキュメントが英語のみという現状を踏まえ、日本のGTMチームが実務で失敗しないための判断基準や日本語UIを持つDataSangoを提示。
- [Climbers X Week 2026 登壇動画を公開](https://www.datasango.ai/guide/climbers-x-week-2026-ai-ready-data): Climbers X Week 2026での株式会社Mer代表・澤口の登壇動画を公開。AI活用の成果を左右するCRMデータの品質と、AI Readyな情報基盤をつくる考え方を約7分で解説します。
- [企業データベース比較ガイド：営業・マーケが2026年に選ぶべき法人DBとCRM連携の考え方](https://www.datasango.ai/guide/corporate-database-comparison): 新規開拓や顧客深耕を加速させるための企業データベース選定ガイド。「接続して終わり」にしないための主要DB特徴や連携の考え方を提示。営業企画やマーケティング担当者が2026年に選ぶべき最適な基盤がわかります。
- [CRMの重複データ対策：検出・確認・統合を安全に進める手順](https://www.datasango.ai/guide/crm-data-deduplication-guide): CRMの重複データを安全に減らすための実務ガイド。クレンジング・名寄せ・マージの役割を分け、照合条件、主レコードの選び方、統合前の確認、再発防止の設計を整理します。
- [CRMのマージとは？Salesforce・HubSpot・Pipedriveで重複データを自動統合する方法【実装ガイド付き】](https://www.datasango.ai/guide/crm-data-merge-guide): CRM内に同じ顧客が何件も登録される原因と、マージで一本化する具体的な方法を解説。重複率38%→限りなく0%に近づけた削減事例・Apexサンプルコード・DataSangoでの最短3分設定手順まで網羅。
- [CRMデータ整備ツール比較ガイド](https://www.datasango.ai/guide/crm-data-quality-tools): CRMの重複・表記ゆれを解消しデータ品質を上げる主要7ツール比較。Salesforce・HubSpot・Pipedriveの対応状況と価格を整理。
- [データクレンジングのやり方](https://www.datasango.ai/guide/data-cleansing-steps-crm): CRMの顧客データをクレンジングする手順を、現状診断・ルール定義・ツール選定・実行・継続運用の5ステップで整理します。Excel・SaaS・内製の使い分けと、一度きれいにしたあと元へ戻さないための運用設計まで扱います。
- [データクレンジングツール比較](https://www.datasango.ai/guide/data-cleansing-tools-comparison): データクレンジングツールを5タイプに分け、処理対象、CRM連携、確認フロー、書き戻し方法から選ぶ手順を解説。DataSango、Insycle、Salesforce、HubSpot、Sansan Data Intelligence、ユーソナーの違いを一次情報で比較します。
- [名寄せの方法・手順](https://www.datasango.ai/guide/data-matching-steps-crm): 名寄せを実際に進める手順を、データ調査・抽出・クレンジング・マッチング・統合の5ステップで整理します。会社名・電話・住所・メール・法人番号の使い分け、自動統合とレビュー待ちの線引き、誤って統合したときの戻し方まで扱います。
- [名寄せツール比較7選](https://www.datasango.ai/guide/data-matching-tools-comparison): 名寄せツール7候補を、CRM標準機能、企業データベース照合、個別用途、CRMデータ運用の4タイプで比較。名寄せとマージの違い、選定軸、安全な導入手順を解説します。
- [「名寄せ」と「マージ」の違いをRevOps・情シス向けに整理する完全ガイド](https://www.datasango.ai/guide/data-matching-vs-merging): 名寄せとマージの違いを実務目線で徹底解説。違いの核心は「レコード数が変わるかどうか」にあります。共通IDで束ねる名寄せと、物理的に統合・削除するマージの判断軸を、RevOpsや情シス向けに整理します。
- [AIデータオペレーションズプラットフォーム「DataSango」β版提供開始のお知らせ](https://www.datasango.ai/guide/datasango-beta-launch): 株式会社Merは、CRM上のデータ整備を自動化するAIデータオペレーションズプラットフォーム「DataSango（データサンゴ）」のβ版提供を開始しました。
- [DataSango 事前登録受付を開始しました](https://www.datasango.ai/guide/datasango-pre-registration): データマージ・クレンジング・エンリッチメント・トランスフォームを支援するDataSangoの事前登録受付を開始しました。正式リリースに先駆けて、最新情報やご案内をお届けします。
- [表記ゆれとは？意味と具体例、チェック方法から直し方まで](https://www.datasango.ai/guide/fixing-customer-data-formatting-issues): 表記ゆれの意味と、会社名・電話番号・住所・メール・役職で起きる具体例を整理します。文章の表記ゆれとデータの表記ゆれの違い、Wordや校正ツール・Excel・CRMでのチェック方法、統一ルールの決め方、一度直したあとに元へ戻さないための運用までを扱います。
- [DataSango vs 主要データ品質ツール6社徹底比較 2026](https://www.datasango.ai/guide/key-data-quality-tools-2026): CRMのデータ品質ツールを比較する際、業界で最も誤解されているのが「名寄せ」と「マージ」の混同です。本記事では両者を厳密に定義した上で、Sansan Data Hub／uSonar／FORCAS／DataSango／Insycle／Salesforce標準／HubSpot Data Hubの実態を比較。DataSangoは名寄せ・クレンジング・エンリッチ・トランスフォーム・マージの全レイヤーをカバーし、各機能のON/OFFをユーザー側で選べるため、監査要件や履歴保持が必須のケースにも適用可能——AI Agent / MCP連携時代に「自社の運用ポリシーに応じてどう使い分けるか」を見極める判断軸を提示します。
- [LinkedInをBtoB営業で使う](https://www.datasango.ai/guide/linkedin-b2b-sales): LinkedInをBtoB営業で使うときに、手順の先で必ず出る3つの問題を整理します。つながりが個人アカウントに閉じる構造、返信率を分母と期間で定義する測り方、SNS由来の個人情報をどこまで自社に持つかの判断軸。見込み客をCRMのレコードとして起こす手順と、取り込んだ後の重複対策まで扱います。
- [LinkedIn Sales Navigatorとは](https://www.datasango.ai/guide/linkedin-sales-navigator): LinkedIn Sales Navigatorの3プランの料金と、差が何で決まるのかを2026年8月13日時点の公式情報で整理します。InMailと検索フィルタはCoreとAdvancedで同じで、差はチーム機能とCRM連携です。年払いの割引率の違い、日本で使うときに確認する手順もあわせて扱います。
- [Pipedrive連携で営業データ運用を強化する方法ガイド（DataSango活用まで解説）](https://www.datasango.ai/guide/pipedrive-crm-integration-sales-data): 中堅・スタートアップで支持されるPipedriveのデータ活用ガイド。既存の顧客データ運用の課題を解決するため、CRM単体の限界をDataSango等の外部基盤との連携で解決し、AI-Readyに保つ運用の全体像を解説。
- [セールスインテリジェンスツールの比較](https://www.datasango.ai/guide/sales-intelligence-tools-comparison): セールスインテリジェンスツールは、同じ言葉でデータ提供型・実行基盤型・配信型の3種類が売られています。6製品を公式の自称で分類し、価格の公開状況、日本企業を対象にするときの判別手順、買う前にCRM側で決めることを一次情報で整理します。
- [DataSangoのサービスサイトを公開🚀](https://www.datasango.ai/guide/sitelaunch): AIデータオペレーションズプラットフォームDataSango-データサンゴのサービスサイトを公開しました。
- [ターゲットリストの作り方](https://www.datasango.ai/guide/target-list-building-guide): ターゲットリストの定義と作成4工程、作る手段4つ（手作業・公開データベース・企業データベースサービス・外注）のコスト・鮮度・重複・更新の比較、無料で使える公的データベース、見積もりが動く要因、作成後の劣化への対処を整理します。
- [Apollo.ioとは](https://www.datasango.ai/guide/what-is-apollo-io): Apollo.ioの定義、4層の機能、公開されているプラン価格とクレジットの考え方、日本で使うときの言語と地域の制約を公式情報で整理します。エンリッチメントとCRMデータ整備の違い、抽出したデータをCRMへ取り込む際の注意点もあわせて扱います。
- [Clay（クレイ）とは](https://www.datasango.ai/guide/what-is-clay): Clayとは何をするツールなのかを、2026年8月13日時点の公式情報だけで整理します。ウォーターフォール補完・Claygents・CRM補完の3機能、ActionsとData Creditsの2本立ての課金、日本企業データを確認する手順、補完したデータをCRMへ入れる前に決める4点まで扱います。
- [データクレンジングとは？CRMデータをAI Readyにする意味・目的・進め方](https://www.datasango.ai/guide/what-is-data-cleansing): CRMの表記ゆれ・欠損・重複をどう整えるか。データクレンジングの定義、名寄せ・マージとの違い、5段階の実行手順、継続運用の設計を市場VOCとDataSangoの実装状況をもとに解説します。
- [名寄せとは？CRMで同一データを安全に扱うための定義・手順](https://www.datasango.ai/guide/what-is-data-matching): CRMで同一の会社・人物を安全に扱うための名寄せガイド。クレンジング・名寄せ・マージの違い、照合条件、候補確認、継続運用の考え方を整理します。
- [見込み客リストとは](https://www.datasango.ai/guide/what-is-prospect-list): 見込み客リストの定義、潜在顧客・ターゲット・プロスペクト・リード・MQL・SQL・引き合いの対応関係、目標受注件数から必要な見込み客数を逆算する式、集め方の2経路、リストが劣化する4つの形とその対処を整理します。
- [RevOpsとは何か？レベニューオペレーションの基本からツールスタック構成・選定ポイントまで徹底解説](https://www.datasango.ai/guide/what-is-revops-and-tool-stack-guide): 収益成長を加速させる戦略モデル「RevOps」の徹底解説ガイド。定義や目的から、CRMやデータ整備SaaS等で構成する5つのツールスタックレイヤー、優先順位を決める実務ロードマップまでをわかりやすく整理。
- [ZoomInfoとは](https://www.datasango.ai/guide/what-is-zoominfo): ZoomInfoの定義、データの集め方、製品構成、価格の決まり方、日本での使いどころの確認方法を、SECへ提出されたForm 10-K（FY2025）を出典に整理します。掲載された個人が取れる手段と、データ提供元を選ぶときに確認する3点もあわせて扱います。

## 現在提供している機能

- **Cleansing**: CRMデータを定期的にクレンジングする機能です。
- **Merge**: 重複レコードの検出・統合候補を提示する機能です。

## 関連サービス

- [株式会社Mer](https://www.merinc.co.jp/): AI Operations Company
- [Pipedrive 日本語公式](https://www.pipedrive.merinc.co.jp/): CRMの選定・導入・運用定着支援
- [diver](https://www.diverops.com/): 社外RevOpsチーム