D365 Customer Insightsのインストールが終わったらDataモジュールへデータ接続するところからスタートです。D365 Salesのデータが必要になるのでDataverse経由で引っ張ってきます。
やることの流れ
データソース追加 → 変更追跡確認 → テーブル選択 → 主キー設定 → 重複排除ルール（名寄せ） → 照合ルール（紐付け） → 統合データビュー → 統合実行・完了
データソース追加
「データソースを追加する」を押すと次にこの画面が出てきます。
D365 Salesのデータを使うのでDataverseを選択しましょう。
データソース名（なんでもいい）を入れて、D365 Salesのサーバーアドレスを入れて「次へ」をクリックします。
次の画面ではデータ連携に必要なテーブルを選択しましょう。
今回は以下の５つのテーブルを選択しました。
account（取引先企業）
opportunity（営業案件）
contact（取引先担当者）
activitypointer（活動）
task（タスク）
初回のデータ連携には時間がかかります。40分くらい待つと出来上がりました。以下のようにきちんとデータが入っているのが確認できます。
統合
次に統合作業を行います。左メニューの「統合」を選択するとこんな画面が出てきます。
ここから主キーをマッピングしていきます。
ここから名寄せ作業です。
accountの重複排除ルールを追加
account : CustomerZero の下にある 「ルールを追加する」 をクリックしてください。
そこで、どの列が一致したら「同じ会社」と判定するかを設定する画面が出てくるはずです。一般的にAccountの名寄せでよく使う条件は：
会社名（accountname）の一致（表記揺れに弱いが基本）
電話番号の一致
メールドメインの一致
住所の一致
クリックして出てきた設定画面を共有してもらえますか？それを見ながら、テクトラジャパンのデータ特性（中国語表記の会社名なども先ほどのスクショに見えていたので、表記揺れの可能性）に合わせて、具体的な条件を組み立てます。
accountのnameフィールドを正規化します。
正規化の設定
「正規化」は、比較前にテキストをどう前処理するかを決めるオプションです。ドロップダウンを開いて、選択肢を確認してください。一般的には以下のような項目が選べます：
大文字/小文字を無視
空白を削除
句読点（カンマ、ピリオドなど）を削除
法人格表記（Inc., Ltd., Co.など）の除去
今回は
チェックすべき項目
✅ 「Unicode から ASCII」 — 全角・半角の違いを統一（日本の会社データには重要）
✅ 「シンボル」 — , . & ( ) などの記号を除去（Co., Ltd.のようなカンマ・ピリオド対策）
✅ 「テキストから小文字」 — 大文字小文字の違いを無視
✅ 「空白」 — 余分なスペースを除去
✅ 「種類（電話、名前、住所、組織）」 — これは会社名の法人格表記（Co., Ltd.、Inc.、Corp.など）を識別して正規化する機能だと思われます。会社名の名寄せには直接効果があるので有効化推奨
❌ 「数字」 — 会社名に数字が含まれる場合（例：3M、104資訊科技）、数字を除去すると誤判定の原因になるのでチェックしない方が安全です。「カスタム」の 「エイリアス マッピング」「カスタムのバイパス」 は、今回は使わないので未チェックでOKです。
contactもopportunityも同様に行います。
照合ルール
contactの「ルールを追加する」をクリックしてください。
そこで、accountとcontactをどの列で結びつけるかを指定します。一般的には：
contact.parentcustomerid（取引先companyid）＝ account.accountid という関係が、Dataverseの標準構造です
統合データビュー
上記の作業が終わるとこんな画面が出ます。
「統合データ ビュー」の画面に進みましたね。135の結合された顧客列、528の個々の顧客列、除外された列は0と表示されています。これは前のステップ（重複排除規則・照合ルール）が問題なく機能した結果です。
このステップでは、「統合顧客プロファイル」に最終的にどの列を含めるか（または除外するか）を確認・調整します。デフォルトでは全列が含まれている状態です。
そして「顧客プロファイルを作成する」ボタンを押すと実際に統合ジョブが実行されます。データ量次第で数分〜数十分かかることがあります。
次はこの後 Measures（指標）とSegments（セグメント） の構築に進みます。