緯度経度ベースの法人特定で、BtoBマーケティングが進化
SURFPOINT™ -Database BtoB2は、従来のBtoBデータに加え、新技術により組織を拡張。
従来比3倍以上に増強した組織のターゲティングを実現します。
従来のBtoBを超える、3倍以上の組織の法人ターゲティング
従来の SURFPOINT™ -Database BtoB では可視化しきれなかった領域を、BtoB2が緯度経度×法人施設データの近接による推定で大幅に補完します。
独自アルゴリズムにより対象のカバー範囲を拡張し、拠点単位のABM・解析・レコメンドの実効性を向上。
※どこどこJPマーケットプレイス（REST版 / JS版の両方に対応）にてご利用可能です
特長
- 高精度な組織判定
- 緯度経度第3桁のマッチングと20m未満距離の精度検証により、動的IPにも対応。
- 幅広い業種カバレッジ
- 第一次産業から公共まで、全業種をカバー。
- データ強化
- 独自アルゴリズムに基づき、業種・法人番号・市場区分・従業員規模を付与。
- 除外処理の徹底
- モバイル回線や特定ドメイン（m-zone、au-net.ne.jp等）を除外し、BtoB精度を担保。
BtoB2搭載データ
- IPアドレス
- BCフラグ
- 企業コード
- 企業名
- 企業名
（英語表記） - 組織第一行政
区画コード - 組織第二行政
区画コード - 郵便番号
- 住所
- 住所
（英語表記） - 電話番号
- FAX番号
- URL
- 組織ドメイン名
- 組織ドメイン
種別名 - 組織緯度
- 組織経度
- 上場区分コード
- 証券コード
- 設立年月日
- 資本金コード
- 従業員数コード
- 売上高コード
- 代表者名
- 本支店フラグ
- 自営業フラグ
- 業種大分類コード
- 業種中分類コード
- 業種小分類コード
- 業種細分類コード
- 法人番号
- 商号または名称（法人番号に基づく）
- 本社所在地 （法人番号に基づく）
- 法人番号関連データ更新日
- 距離ベースのCF値
緯度経度ベースの推定ロジック
従来のSURFPOINT™（BtoB）が行うIPアドレス情報に基づく組織特定とは手法が異なり、企業施設の位置データ×アクセス地点の緯度経度を照合して最寄りの組織を推定します。
そのため、「これまでと同じ方法で判定対象だけが増える」ものではありません。結果の読み方・適用領域も異なります。
| 観点 | 既存（BtoB） | 新たに追加（BtoB2） |
|---|---|---|
| 基本ロジック | Whois/逆引き/OLM/UAM/フィードバック等に基づくIPアドレス単位の特定 | 位置データ（Wi-Fi/モバイルアプリ由来の緯度経度）と法人施設の位置データを照合し最寄り組織 を推定 |
| 照合粒度 | IPベース | 緯度経度第3位（約100m四方）で候補抽出 → 20m未満の最短距離 を採用 |
| 結果の性質 | 「このIP＝この組織」の特定 | 「この地点＝最寄りのこの組織」の推定（OrgCFで確からしさを提供） |
| 取り扱い | 既存のBtoBカラム群 | OrgCF（距離ベースの確からしさ）、BCFlag（BtoB/BtoC判定）が追加 |
| 除外方針 | 既存のモバイル/特定回線除外 | モバイル回線・特定ドメインを除外（m-zone、au-net.ne.jp等）し BtoB精度を担保 |
| 想定用途 | IP基点の分析/配信 | 見えていなかった施設発のアクセスの補足、 中小企業/拠点の可視化強化 |
どうして「組織数がただ増える」わけではないのか？
- 判定の起点が変わるため
- BtoB2はアクセス地点（緯度経度）→最寄りの施設で推定します。IPベースの既存判定とはカバレッジも分布も異なり、増える領域／増えにくい領域が生じます。
- 品質を担保するための除外がある
- モバイルや特定ドメイン等は意図的に除外されるため、単純な「水増し」にはなりません。
- 確からしさ（OrgCF）で扱いを分ける前提
- 距離起点の推定なので、OrgCF値に応じた解釈（しきい値運用/保守的な活用）が必要です。
業種別ラインナップ Lineup
どこどこJP 申し込み（REST版 / JS版の両方に対応）にてご利用可能。
費用の詳細は、どこどこJPご利用料金ページをご確認ください。
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全業種データ
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農林水産・鉱業など第一次産業系
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製造・建設・インフラなど第二次産業系
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小売、商社、IT 、メディア、金融など
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医療、福祉、教育、宿泊飲食、美容など
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官公庁、地方自治体、分類不能など
BtoB2の価値 BtoB2 Value
AIで速く、人が厳しく。価格以上の成果を、確実に。
独自プロンプトで一次収集・照合を自動化し、最終判断は必ず人の目でレビュー。
この二段構えにより、人力なら85倍かかる工数を約85分の1のコストで実現。だから数万円帯でも現場で使える品質を提供できます。
AIで加速。最終品質は人——それが当社の強みです。
Collect データ収集
位置・施設・法人番号・IR等の一次情報 除外リスト・名寄せ辞書の更新
AI Extract AI一次取得・照合
社内プロンプトで属性を自動取得。欠損補完・整形・候補スコアリング。人力比 約85分の1のコスト。
Review 人による最終判断
確からしさ・表記ゆらぎ・整合性を確認。BC判定・ビル内重複の整理。反証があれば差し戻し・辞書へ反映。
Operate 運用・監視
OrgCFしきい値・除外の適用 。差分レポート・アラート監視。継続的な更新（週次／半期）
データの裏づけと日次運用
- 大規模データを日次更新
- 従来比3倍以上の搭載に拡張。
日次の追加・更新で鮮度を継続的に維持します。
- 動的IPにも追従
- 日々のIPの変化をキャッチし、位置・施設情報との照合で最寄り組織を推定。
しきい値・除外ルールの運用で誤配信を抑制します。
- 品質を支える日次ループ
- 取得 → 照合 → 人手レビュー → 反映を日次で継続。
しきい値・除外・辞書を継続改善し、精度と鮮度を両立。
価格にご納得いただくために
“BtoB2の価格”には、AI×人の二段運用と日々の保守・検証コストが含まれます。
「本来安価で手に入るものではない」——その理由は、ここにあります。
活用例
位置から組織を推定——見えなかった“現場”が見える。拠点単位の来訪を補足し、広告・分析・レコメンドの精度を底上げします。
広告配信
中小企業や従来見えなかった
組織へのターゲティングが可能に。
アクセス解析
アクセスログと突合し、
従来判定できなかった組織を把握。
レコメンド・パーソナライズ
組織属性に基づいた
コンテンツ最適化。
BtoB2が“効く”ケース / 向かないケース
BtoB2が“効く”ケース
- 本社以外の営業所・店舗・拠点が多い業態の可視化を強化したい
- 中小規模の施設からのアクセス把握を拡張したい
- 既存BtoBでは判定漏れが多かった領域を補完したい
向かない / 注意が必要なケース
- モバイル主体 / プロキシ / 特定CDN経由が多いトラフィック（除外/難易度が高い）
- 1地点に同一建物内の複数組織が密集
（20m条件/ビル内重複除外の影響を受ける）
よくある質問（FAQ）
- BtoB2にすると、自動的に“IPベースの組織数”がガンと増えるんですよね？
- 増えます。BtoB2は組織判定のポリシーが従来のデータと異なるため、BtoB2の指標（OrgCF/BCFlag）での判断も考慮が必要な場合があります。
- では「何が増える」のですか？
- 位置情報を起点とした施設推定により、これまでIPベースでは見えていなかった組織候補が可視化されます。その結果、都道府県別・業種別の分布において組織数の増加が確認できます。
- ダブりや誤付与は？
- 同一建物内の重複組織の整理、20m未満条件、特定回線・モバイル除外などのルールで品質を担保しています。最終判断はOrgCFのしきい値運用でコントロールします。
ご利用費用やサービスの詳細、
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