概要
https://futuresearch.ai/blog/deep-merge-tutorial/
詳細内容
## LLMエージェントによるテーブル結合（Deep Merge）の課題解決ガイド
https://futuresearch.ai/blog/deep-merge-tutorial/
**Original Title**: How LLM Agents Solve the Table Merging Problem
LLMエージェントとWeb検索を組み合わせ、従来の名寄せ（Entity Resolution）では困難だった非構造化データ間の高度なテーブル結合を実現する手法を解説する。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Language**: en
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Entity Resolution, LLM Agents, Data Integration, Web Search, Everyrow SDK]]
従来の**VLOOKUP**や**fuzzy matching**（曖昧一致）では解決できなかった「Microsoft Corporation」と「MSFT」のような非同一文字列の紐付けを、LLMエージェントの推論能力とWeb検索で解決する「**Deep Merge**」の手法を紹介している。
核となるのは、コストと精度のバランスを最適化する**階層的カスケード（Hierarchical Cascade）**アプローチだ。まず**完全一致**と**Levenshtein距離**による高速な処理を行い、解決できない場合にのみ**LLM**や**Webエージェント**を起動させる。**Everyrow SDK**を用いた検証では、**Gemini 3 Flash**や**GPT-5**（※記事内呼称）等のモデル比較も行われており、ノイズ混じりのデータやCEO名から企業を特定する動的な紐付けにおいても高い精度が得られることを実証した。
正規化されていない外部APIデータや、表記揺れの激しい社内データを効率的に統合し、AIワークフローに組み込みたいエンジニアにとって極めて実用的なガイドである。