相互接続が進むグローバル経済において、組織がデータを信頼し効果的に利用する能力は、 革新、成長、競争力の基盤である。
高品質なデータ・エコシステムは、組織が新たな機会を特定し、それを 捉えることを可能にする変化と革新の推進力である。同時に、データ品質が低いと非効率となり、規制リスクや風評リスクにさらされることになります。
GLEIF は、LEI データの品質、信頼性及び有用性の最適化にコミットしている。2017 年以降、グローバル LEI システムで達成されたデータ品質の全体的なレベルを透明性をもって示すため、専用の月次レ ポートを公表している。
GLEIF のデータ品質イニシアチブのより広範な業界の理解と認識を助けるため、この新し いブログ・シリーズは、報告書に含まれる主要な指標を探求する。
今月のブログは、引き続きデータ品質ルール設定について検討する。
今日の相互接続された金融エコシステムでは、取引主体参照データの信頼性が最も重要です。これを認識し、グローバル取引主体識別子財団（GLEIF）は、規制監視委員会（ROC）及び LEI 発行組織と緊密に連携し、グローバル LEI システム全体のデータ品質基準を強化する取組みの先頭に立ってきた。
卓越したデータ標準を維持する使命を支持し、GLEIF は、透明性があり測定可能なデータ品質基準を 定義する、構造化されたデータ品質管理フレームワークを導入した。これらの基準は、何が高品質のデータを構成するかを定義し、LEI 参照データの完全性を評価する ための客観的ベンチマークとして機能する。
GLEIF のデータ品質の確認は、LEI 参照データが、共通データファイル（CDF）フォーマットの下で、発行、 更新、管理及び公表のためのビジネス・ルール及びその技術的実装を記述する最新の状態遷移及び 検証ルールへのコンプライアンスを確保するよう、綿密に設計されている。
このブログでは、データ品質ルール設定によってデータ品質の確認がどのように定義され、これがより信頼性が高く効率的なグローバル金融インフラにどのように貢献するかを検証します。
データ品質ルール設定とは何か？
データ品質ルール設定とは、各データ品質の確認がどのように定義され、解釈され、グローバル LEI システム全体に適用されるかをガバナンスする、構造化され体系化されたアプローチである。この仕組みは、各データ品質の確認が、4 つの主要な構成要素を含む特定の構造で設計されることを 確実にする：
チェックは論理的な「if-then」形式に従う：ある前提条件（X）を満たせば、特定の条件（Y）も満たさなければならない。
たとえば、取引主体が「引退」とマークされている場合（前提条件）、対応する取引主体イベントがレコードに存在しなければならない（条件）。レコードが前提条件を満たさない場合、チェックは適用外とみなされる。レコードが前提条件を満たしているが条件不合格の場合、結果はチェック不合格となる。両方が満たされた場合、結果は合格となる。
各データ品質の確認のロジックを正確に定義することにより、ルール設定は、グローバル LEI システム全体で、全てのデータ・ポイントが毎回同じ方法で計算される再現性を確保する。これは、何百万もの LEI レコードにわたるデータ品質の透明性、一貫性及びスケーラブルな評価を可能にし、継 続的な改善及びグローバル・スタンダードとの整合性を促進する。
更に高い透明性と運用の柔軟性をサポートするため、各データ品質の確認には、実施ライフサイク ルにおけるステータスを反映するタグも割り当てられている。これらのタグは、チェックを分類し、その監視、協議及び報告を合理化するのに役立つ。タグには次のようなものがあります：
年次ルール設定協議 2025
最終的に、ルール・セッティングは、総合データ品質スコア（TDQS）から成熟度レベル及び個々の品 質基準の結果に至るまで、この「今月の指標」シリーズで取り上げられる主要業績評価指標（KPI） が構築される基礎である。このことは、エコシステム参加者との協力による継続的な改善が、信頼と透明性を促進するために不可欠であることを意味する。
2025 年 7 月 3 日、GLEIF と LEI 発行機関はルール設定のための 2025 年協議期間を開始した。今後 6 週間にわたり、利害関係者は、2025 年後半に本番導入される前に、22 の新規及び 24 の更新されたチェックを検討し、LEI 発行者にシステムやプロセスを準備するための明確な道筋を提供する。これらの追加及び更新は併せて、グローバル LEI システム全体の標準化と信頼性を強化するものと期待される。
ハイライトは以下の通り：
1.AI を活用した LENU チェック- GLEIF と Sociovestix Labs が共同開発したオープン・ソースの機械 学習モデルであるLENU（取引主体名理解）は、現在、22 の法管轄区域における取引主体コード（ELF） を提案し、手作業によるマッピング作業を削減し、世界的な一貫性を高めている。
2.より豊富なパターン検証- 強化された正規表現ルールにより、郵便番号や地域識別子のハードルが上がり、より多くのエッジケースを捕捉し、誤検出を減らします。
3.新たに5つのコードリストが追加されました：
協議が終了すると、関連するチェックは「レポート」タグの下に分類され、レポート・セクションとダッシュボードの両方に表示されます。データ品質の確認レポートでは、これらのチェックが「トップ5のチェック漏れ」の下に表示され、注意を要する重要な分野のハイレベルなスナップショットが提供されます。
7月のスポットライトC000438チェック
データ品質レポートの各項目は、不合格のチェックにより影響を受けた LEI 発行者の数の概要を示し、不合格率が最も高い組織を特定する。7 月は、C000438 チェックが不合格のトップとなった。このチェックは、LEI 発行者により報告された全ての直接の親子関係が、開示された最終親会社と 一貫して整合していることを確認する。このチェックは、LEI 発行者に対し、直接親会社の連鎖に続き、企業構造の究極の親会社との関係 構造の不一致を通知する。合計で、7 月は平均 22 件の不履行が記録され、6 月の平均 64 件から減少した。これは、発行体のデータ品質が時間とともにどのように変化するかについての貴重な洞察を提供するものである。
データを機会に変える
GLEIF と ROC は、データ品質作業部会を含むいくつかの専門作業部会を運営している。これらのチームは新たなニーズを予測し、新たなデータ品質の確認から技術標準の更新に至るまで、 実践的な改善に反映させている。この協調的、多分野にまたがるアプローチにより、LEI のエコシステムは、ますますデジタル化し、 相互接続が進む経済の目的に適合している。
厳格な標準、透明性及びコミュニティからのフィードバックを統合することにより、GLEIF は、世界中の市場参加者のために、高品質のデータを戦略的優位性へと変換し、効率性を解き放ち、リスクを軽減し、革新への扉を開き続ける。
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Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)において、データ品質管理・データサイエンス・チームを率いています。2018年4月以来、画期的なデータ・アナリティクス手法を導入することにより、確立されたデータ品質とデータ・ガバナンスの枠組みの強化と改善の責任を担っています。前職は、PwC Forensicsの国際金融調査に関するフォレンジック・データ分析プロジェクトの管理を担当。フィリップ大学マールブルクで機械学習を中心としたコンピュータ科学の学位を取得。
