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名前から国籍を推定する:名前がわかること、わからないこと

API を 1 回呼ぶだけで、名または姓が、その由来となる国の順位リストに変わります。各国に確率が付きます。これは名前についての問いへの答えです——その人がどこに住んでいるかとは別の問いであり、その人が誰であるかとはさらに別の問いです

最終確認 2026-09-01 Gender-API.com チームが執筆・保守しています

結論

  • 最大 25 か国の順位付きリストが得られ、それぞれに確率、ISO コード、国名、そしてその国のデータがある場合は大陸地域と統計地域が付きます
  • 同じレスポンスには性別、由来言語、名前の意味、民族グループごとの分布も含まれます。192 か国をカバーするデータベースからのものです
  • 名前 1 件あたり 2 credits——通常の性別判定の 2 倍です。より重いクエリだからです。credits は前払いで購入し、有効期限はありません
  • これは名前についての統計であり、人についての主張ではありません。敬称、集計分析、データ品質のために使ってください——個人について何かを決めるためには使わないでください

この数字はどこから来ますか?

ここでは推測するモデルはなく、何も生成されません。確率は実際に保有しているレコードの上での算術です。だからこそ同じ名前は今日も来月も来年も同じリストを返します

出身国が導かれる流れ。左から名が入ります。名前データベースから 2 つのシグナルが計算されます。その名前のレコードが各国から来ている割合と、それらの国の人口による重み付けです。この 2 つを国ごとに平均し、確率が 1 パーセント以下の国は除外し、残りを並べ替えて最大 25 か国のリストとして返します。各項目には country、country_name、probability が入り、その国のデータがある場合は continental_region と statistical_region も入ります。この分布は名前を表すもので、それを持つ人を表すものではありません
測定ではなく仕組み:2 つのシグナルを国ごとに平均し、並べ替えたもの

入力は 2 つのシグナルです。1 つ目はその名前のレコードが国々にどう分布しているか——主にポーランドから保有している名前はポーランド寄りになります。2 つ目はそれぞれの人口規模で、これによりサンプルの多い名前を持つ小国が、量だけで大国を上回ることを防ぎます。この 2 つを国ごとに平均し、1 パーセント未満はすべて除外し、残りを並べ替えます

分布であるため、2 か国で一般的な名前は勝者を 1 つ選ぶのではなく 2 か国で答えます。有用なのはまさにそこです。リストの形が、先頭の項目をどれだけ信頼できるかを教えてくれます

返ってくる内容

POST 1 回、名前 1 件、レスポンス 1 件。下のリストは短縮しています。実際のものは上位 25 か国まで続きます

POST https://gender-api.com/v2/country-of-origin
{ "first_name": "Johann" }
{
    "result_found": true,
    "first_name": "Johann",
    "gender": "male",
    "probability": 0.9,
    "language_of_origin": "Germanic",
    "meaning": "…",
    "country_of_origin": [
        {
            "country_name": "Germany",
            "country": "DE",
            "probability": 0.52,
            "continental_region": "Europe",
            "statistical_region": "Western Europe"
        },
        {
            "country_name": "Austria",
            "country": "AT",
            "probability": 0.48,
            "continental_region": "Europe",
            "statistical_region": "Western Europe"
        }
    ],
    "ethnicity": {
        "id": "GERMANIC",
        "name": "Germanic (German, Austrian, Swiss)",
        "distribution": [ … ]
    },
    "details": { "credits_used": 2, "samples": 890, "duration": "414ms" }
}

答えを検証可能にする 2 つのフィールドに注目してください。samples は答えが何件のレコードに基づいているかを示し、credits_used は 2 credits を確認します。サンプル数の少ない答えを隠すことはありません

  • continental_region と statistical_region を使えば、独自のマッピングを保守せずにリストを地域単位にまとめられます
  • レスポンスにはその名前のインタラクティブな地図へのリンクも含まれます。結果を目で確かめるのに一番速い方法です
  • 各フィールドは v2 リファレンス に記載されています

出身は居住地ではありません

これはもっともよくある誤読で、両方向に起こります。2 つの別のフィールド、2 つの別の意味、逆向きの流れです

どちらも「country」に見える 2 つの別の問い。送信する country、locale、ip パラメータはその人が今どこにいるかを意味し、答えを変えます。country IT の Andrea は male、country DE の Andrea は female が返ります。返ってくる country_of_origin は名前がどこから来たかを意味し、その人がローマ、ベルリン、ボストンのどこに住んでいても同じリストです。居住地はその入力ではないからです
送る国と返ってくる国は互いに独立していて、組み合わせて使うのがもっとも有効です
項目 送る国 返ってくる国
フィールド country, locale, ip country_of_origin
意味 その人が今どこにいるか 名前がどこから来たか
性別の答えを変える はい——Andrea はイタリアでは男性名、ドイツでは女性名です いいえ——これは出力であり、入力ではありません
たいていすでにわかっています はい——配送先住所、ドメイン、IP から いいえ——これがまさに購入している部分です
Credits 無料——クエリではなくパラメータです 名前 1 件あたり 2

これが何でないか

名前は名前についての手がかりです。それを人についての手がかりとして扱うところで、この種のデータは道を外れます。だからこそ、その上に何かを作る前に限界をはっきり述べておく価値があります

Nguyen という名前の人がメルボルン生まれであることもあり、Smith という名前の人が英語圏の国に一度も足を踏み入れていないこともあります。エンドポイントが答えるのは「この名前はどこから来たか」であり、答えるのはその問いだけです

  • これは国籍でも市民権でも出生地でもなく、そのいずれの証拠でもありません
  • これはその人の民族的属性ではありません。民族分布は名前がグループ間にどう広がっているかを表すもので、名前の性質です
  • 個々の人について何かを決めるべきものではありません——価格も、申込みの可否も、リスクスコアも。民族的出身を示すデータは GDPR 第 9 条の特別なカテゴリーにあたり、その判断は管理者としてのお客様のものであり、当社のものではありません
  • 推測ではありません。保有が少なすぎる場合は result_found が false になり、サンプル数がそれを示します。フィールドを埋めるためにもっともらしい国を作り出すことはしません

当社側では、ドイツの会社であり、サーバーはすべてドイツにあり、データは EU 内で処理され、データ処理契約はアカウントから請求できます。全体像は プライバシー概要 にあります

実際に使われている用途

  • 敬称を正しくすること。ある名前がドイツ語ではなくイタリア語だと知ることが、「Andrea」への呼びかけを間違いから正解に変えます——そして同じレスポンスの性別判定が、それを実行する部分です
  • 集計レベルの市場・オーディエンス分析。キャンペーンをどの言語に翻訳するか、メーリングリストが実際にどの地域に届いているか、顧客基盤がどこで伸びたか
  • データ品質。出身分布の形が急に変わったリストは、たいていインポートが失敗したことを意味し、オーディエンスが移動したことを意味しません
  • 研究と人口統計。コホート全体にわたる名前単位の分布が分析単位であり、個人についての結論は出しません
  • 翻字と照合。名前の推定出身がわかると、あり得る綴りの候補が絞られます

リスト全体に対して実行する

バッチ形式はリクエストあたり最大 100 件の名前を受け取り、リクエスト数に上限はありません。ペイロードは素の JSON 配列です

POST https://gender-api.com/v2/country-of-origin
[
    { "first_name": "Johann" },
    { "full_name": "Andrea Rossi" }
]
  • 名の代わりにフルネームやメールアドレスでも動きます——まず名前を抽出し、それから出身を解決します
  • PHP、Python、Node、Java、Go、Ruby、Rust、Perl、.NET 向けの公式クライアント
  • 組み込みではなく一度だけのリストなら 一括性別判定 をご覧ください——同じ credits で、コードは不要です
  • すべてのフィールド、すべてのエラー、OpenAPI の記述:v2 リファレンス

よくある質問

名前から国籍がわかりますか?

いいえ、誠実なサービスならどれも不可能です。得られるのは、その名前がどの国にどれくらい強く現れるかを国別に並べたもの——名前についての統計であり、それを持つ人についての事実ではありません。出身地とはまったく関係のない由来の名前を持つ人は数えきれないほどいます

エンドポイントは何を返しますか?

最大 25 か国の順位付きリストで、それぞれに確率、ISO 国コード、国名、そして——その国のデータがある場合は——大陸地域と統計地域が付きます。同じレスポンスには性別、由来言語、名前の意味、民族グループごとの分布も含まれます

確率はどのように計算されますか?

2 つのシグナルから計算します。その名前について保有しているレコードのうち各国から来ている割合と、それぞれの人口規模です。この 2 つを国ごとに平均し、1 パーセント以下の国は除外し、残りを並べ替えます。各値はその国単体の点数ではなく全体に対する割合なので、互いに見比べて読んでください。合計はちょうど 1 にはなりません。1 パーセント未満はすべて除外され、25 か国目より後も同様です

出身国の照会はいくらかかりますか?

名前 1 件あたり 2 credits です。通常の性別判定より重いクエリだからです。credits は 1,000 件あたり €0.35 から、前払いで購入し、有効期限はありません

これは送信する country パラメータと同じものですか?

いいえ——向きが逆です。送信する country、locale、ip はその人が今どこにいるかを表し、返ってくる性別を変えます。返ってくる出身国は名前がどこから来たかを表し、その人がどこに住んでいるかには左右されません

リスト全体をまとめて処理できますか?

はい。バッチ版はリクエストあたり最大 100 件の名前を受け取り、リクエスト数に上限はありません。同じエンドポイントは 1 件の名前にも同様に応答します

名前から出身を推定するのは GDPR 上、適法ですか?

それをどう使うかによりますし、管理者としてのお客様の判断であり、当社の判断ではありません。民族的出身を示すデータは第 9 条の特別なカテゴリーにあたるため、個々の人について判断を下すために使うには、示せる法的根拠が必要です。集計分析と正しい敬称が通常の用途です。当社はドイツの会社で、サーバーはすべてドイツにあり、データ処理契約はアカウントから請求できます

すでに知っている名前で試してください

毎月 100 件の無料照会、クレジットカードは不要です。出身を自分で確認できる名前から始めてください——分布が何を語っているかを知るのに一番速い方法です

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