企業にいま【CDP】が求められているワケとは？

公開日：2025.07.31　/　更新日：2025.09.01　/　データ活用/CDP

企業の抱える課題

金融・保険、不動産業界、人材。これらの企業にはある共通点があります。

それは、複数の顧客接点を持ち、そのデータ量は膨大且つ情報の更新性が高く複雑。つまり、それらのデータを収集統合し管理、分析するCDP（顧客データ基盤）が必要な業界であるということです。

顧客との接点が多様化し、営業やマーケティング活動などで取り扱うデータ量が急激に増加した結果、従来の営業管理手法では対応しきれない課題が浮き彫りになってきています。

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営業・マーケティングチームが抱える3つの共通課題

課題1：属人化による情報の囲い込み

「あの顧客のことは田中さんしか知らない」「山田さんが辞めたら、重要な取引先の情報が分からなくなった」「同じメールアドレスで複数の顧客リストが存在している」

担当者個人の経験や人脈に依存する属人化が慢性的な課題であり、ベテラン営業担当者の退職と共に貴重な顧客情報が失われるリスクが常につきまといます。

課題2：SFA・CRM登録作業の負担増

「営業活動よりもデータ入力に時間を取られている」「同じ情報を複数のシステムに入力するのは非効率」

DX推進で導入したSFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）の顧客情報の入力項目が多く、本来の営業活動に集中できない。

課題3：ツール間の連携不足による機会損失

「Webサイトからの問い合わせ情報がマーケティングや営業部に届くまで時間がかかる」「マーケティング部門と営業部門で顧客情報が分断され共有されていない」

各部門が異なるツールを使用しているため、顧客情報が分散し、迅速な対応ができていない。

これは特に競合他社に差を付けられる要因ともなり得ます。

経営層が直面する投資判断の難しさ

経営層にとって、「どのツールに投資すべきか」「投資対効果はどの程度見込めるのか」という判断は非常に困難です。

実際に各部署のニーズに経営層が応える形で、名刺管理、SFA、CRM、MAなどを様々なツールを多用し、1顧客に対して様々なツールにログインして対応している企業が多く存在します。

解決の鍵は「データ統合・一元化」

これらの課題の解決策の1つが、CDP（顧客データ基盤）やDWHによる顧客データの統合と一元管理です。それぞれの部署が今まで通りのツールを運用しながら、経営チームが一つの画面ですべての情報を突合して確認できる環境（ダッシュボード）を構築することで、組織全体の生産性向上と、経営層が求める明確な投資対効果の測定が可能になります。

次章では、CDPとはなにか？の解説と、その基本機能を営業現場の具体的な業務に照らし合わせて詳しく解説していきます。

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CDP基本解説：組織が知るべき3つの機能

CDPとは？

CDP（Customer Data Platform：顧客データ基盤）とは、MA、SFA、CRM、名刺管理ツールから収集蓄積される様々な顧客情報を集約・整理・統合し、分析可能にするプラットフォームです。

従来、営業やマーケティングチームでは商談管理やオンラインやオフラインのイベント、名刺交換、電話対応、メール履歴、商談記録、Webサイトでの行動履歴などを別々のツールで管理していました。

CDPは、これらの分散した顧客情報を統合し、営業担当者が一つのダッシュボード画面で顧客の全体像を把握できる環境を提供します。

従来の部分的連携から全情報統合への進化

これまでは部分的な連携（名刺管理ツールとSFAや帳簿データとSFAなど）が主でしたが、CDPではすべての顧客接点に関する様々な情報を収集・整理・統合し、グラフィカルに可視化しながらマーケティングや営業、カスタマーサポートなどに活かせる点に注目が集まっています。

さらに、単なるデータベースと違って、各ツールとCDPを連携させることで、自社に特化したAIの回答にカスタマイズできる点も注目されています。

CDPの情報をAIが取り込み学習した上で質問に回答することで、一般的で汎用的な回答から、自社の事業に特化した活きた回答になるのです。

組織が知るべきCDPの3つの核心機能

機能1：データ収集機能

「顧客がいつ、どこで、何をしたか」のカスタマージャーニーを自動で記録

Webサイト訪問、資料ダウンロード、セミナー参加、電話問い合わせ、商談参加などの行動データを自動的に収集します。

手動入力負担を軽減し、リアルタイムで顧客の動向を把握できます。

機能2：データ統合機能

「バラバラの情報を一人の顧客として紐づける」

同一顧客が複数のチャネルで接触した場合でも、顧客IDをキーとして情報を統合します。

例えば、Webサイトで資料請求した「株式会社●● 田中様」と、後日電話で問い合わせをして来られた同じ電話番号の「田中様」、展示会で名刺交換した「田中様」、更にリアル店舗で商品Aを購入をした「田中様」を同一人物として認識し、一連の行動履歴として管理できます。

機能3：データ分析機能

「次にどんなアプローチをすべきか」をダッシュボードで直感的に可視化

連携・統合されたデータを基に、顧客の購買可能性や最適なアプローチタイミングを分析します。ダッシュボード形式で表示されるため、営業担当者は直感的に顧客の状況を理解できます。

類似システムとの違い

各種ツールとの違いを端的に概要のみ説明します。

CRM（顧客管理システム）やCDPツールとの違い

CRMは主に既存顧客の管理に特化していますが、CDPは見込み客から既存顧客まで、すべての段階の顧客データを統合管理できます。

SFA（営業支援システム）とCDPツールとの違い

SFAは営業プロセスの管理が中心ですが、CDPは顧客行動の分析に重点を置いています。

両者を連携させることで、より効果的な営業活動が可能になります。

MA（マーケティングオートメーション）とCDPツールの違い

MAはマーケティング施策の自動化が目的ですが、CDPはデータ統合と分析が主機能です。

CDPで分析した結果をMAに活用することで、より精度の高いマーケティング活動を実現できます。

DMP（データ管理プラットフォーム）とCDPツールとの違い

DMPは第三者データ（サードパーティデータ）を中心とした匿名データを扱い広告効果の改善を主な目的としていますが、CDPは自社で収集した実名データ（ファーストパーティデータ）や代理店やパートナー企業などが収集したセカンドパーティデータ、更にサードパーティデータが収集した非構造化データまでを統合し、匿名データを実名データと突合できたりと幅広いデータを取り扱うことも可能です。

ERP（企業資源計画システム）とCDPツールとの違い

ERPは企業内部の人・モノ・金の管理が目的ですが、CDPは顧客との関係性とデータの管理・分析に特化しています。

ERPが「業務プロセスの効率化と標準化」なら、CDPは「顧客理解の深化」を目指すシステムです。

次章では、これらの機能を活用したCDP導入による営業活用の具体例について解説していきます。

CDPとERPの違いとは？特徴や導入メリットを解説

CDPとCRMの違いとは？導入メリットや活用事例をご紹介

CDP（顧客データ基盤）とは？機能や顧客データを統合する仕組みを解説

CDPツールの活用シーン

広告・マーケティング、小売・EC、金融・保険、メーカー（消費財）、不動産業界等の各業界に共通して見られるCDPツールの3つの営業活用事例をご紹介します。

パターン1：反響営業精度の向上

個別最適化された営業アプローチ

CDPで収集した顧客データから、一人ひとりの関心度や購買段階、ライフスタイルの変化やいま置かれている状況を分析し、最適なタイミングで最適な提案を行えます。MAと連携し活用される例が良くみられます。

例えば、Webサイトで特定の商品ページを複数回閲覧した見込み客に対して、匿名データと来店履歴などから得られた実名データとを突合することで顧客の状況に合わせ商品に関連する詳細資料を自動送付したり、営業担当者が適切なタイミングで電話フォローを行うことが可能です。

オムニチャネル営業の統合管理

電話、メール、Web問い合わせ、展示会での名刺交換など、複数の接点での顧客行動を統合して把握できるため、どのチャネルからアプローチしても一人の顧客に対して一貫した営業活動を展開できます。

パターン2：オフライン、オンラインを問わない、追客活動の自動化と効率化

カスタマージャーニーに基づいた段階的アプローチ

顧客の購買プロセスに応じて、最適な情報提供や営業アクションを実行できます。

資料請求後の自動フォローメール配信、一定期間経過後の営業担当者からの電話フォロー、関心度が高まったタイミングでの商談提案などを、データに基づいて自動化できます。

また既にAという商品を購入した顧客には同じ商品の広告を見せないなどのきめ細かい対応も可能になったりもします。

広告によって顧客満足度を下げるといったことがないように適切なマーケティング活動を行える下地形成をCDPツールの活用によって実現することができるのです。

長期的な関係構築の仕組み化

従来は営業担当者の経験や勘に頼っていた長期的な顧客育成を、データドリブンで実現できます。

顧客の業界動向や企業の成長段階に合わせた情報提供により、将来的な商談機会を創出します。

パターン3：営業生産性の大幅向上

優先度の高い見込み客の自動選別

CDPで整理統合されたデータを元にMAでスコアリングすることで、成約可能性の高い見込み客を自動的に特定できます。

Webサイトでの行動履歴、資料ダウンロード回数、メール開封率、問い合わせ内容などを総合的に分析し、営業担当者が優先的にアプローチすべき顧客を明確にします。

データクレンジング作業工数の削減

従来は人が手動で行っていた顧客情報の収集・統合や名寄せなどデータクレンジング作業が自動化されるため、本来の業務により多くの時間を割けるようになります。

単一ツールとCDPツールの決定的な違い

SFAやCRMの場合、営業プロセス管理が中心で、顧客の行動データや広告活動で得られた匿名データなどの利用や活用範囲は限定的です。

CRM単体の場合は既存顧客の管理が中心で、見込み客の行動分析や活用範囲は不十分であったり、MA単体の場合はファーストパーティデータを活用したマーケティング施策の自動化が中心で、セカンドパーティデータやサードパーティデータの活用、営業活動で得られた情報との連携が限定的となります。

CDPツール活用による統合集約効果

これらすべてのデータを統合し、見込み客になる前のクッキーやIPアドレスなどの匿名データからWebや展示会など様々なチャネルで接点の取れた実名の見込み顧客情報、更に営業活動で収集された顧客毎の商談履歴や受注取引開始後のカスタマーサポート情報まで一気通貫した顧客理解を実現します。

各ツールの情報を組み合わせることで、それぞれ単体のツールでは見えない顧客全体像の把握とその情報を活かした最適なアプローチタイミングが明確になるのです。

CDPツールとは？メリットやおすすめツールをご紹介

CDPとBIの違いとは？選び方やおすすめツールをご紹介

営業・マーケティングツールの集約に悩む企業の救世主【CDPツール】導入ガイド

CDPの業界別活用シーン

広告・マーケティング業界

クライアントの広告効果データと営業活動を連携し、提案の精度向上

小売・EC業界

オンライン行動とオフライン購買を統合した顧客理解の深化

金融・保険・不動産業界

ライフイベントに応じた最適なタイミングでの商品提案や物件閲覧履歴と顧客の購買意欲の相関分析による効果的な営業活動

メーカー（消費財業界）

販売店経由の消費者データと直接営業の統合

成功のカギは既存ツールやAIとの連携

これらの活用パターンを実現するためには、CDPツールと既存の営業支援ツール・マーケティングツール（SFA・CRM・MA等）やAI（エージェント）との連携とデータの統合により効果を最大化させる必要があります。

CDPで蓄積、整理（下処理）をした統合データを営業現場やマーケティング活動で活用するためには、各部門担当者が日常的に使用するSFAやCRM、MAとシームレスに連携できる環境の構築がスムーズです。

次章では、CDPツールと連携させることでその効果を最大限に引き出せるAI連携モデルについて紹介していきます。

AX時代のデータ活用「CDP×AIエージェント」連携最新モデル

CDPツールは高精度なRAGを搭載した「AIエージェント」と連携することで、企業内外から収集蓄積した情報を整理・統合し、より精度の高い情報を効率的に利活用するといった新しいビジネスモデルを構築することができます。

その画期的な仕組みを実現するにあたり、いま国内外各業界から高い注目を集めているのが株式会社JAPAN AIが提供を開始したJAPAN AI CONSULTINGです。

JAPAN AIコンサルティング　AX（AIトランスフォーメーション）概要

※公式HPより抜粋

業界最高水準のAI開発技術と、AI AGENTプラットフォームを起点に御社の課題発掘から、AI利活用の起案、実用化・社内浸透まで一気通貫で支援するサービスです。

生成AIの活用が盛り上がる中、実際の導入段階において「なにからはじめたらいいかわからない」「現在のAI活用環境ではやりたいことが実現できない」と悩んでいるDX推進担当者は多いのが実情ではないでしょうか。

そんな企業様に、AI活用の好循環をインストールし、AIトランスフォーメーション（AX）の実現に伴走いたします。その仕組のパーツとしてCDPが介在するというビジネスモデルとなります。

これから企業は営業やマーケティングで収集蓄積した顧客情報だけでなく企業活動で得られる膨大なデータ資産をCDPを介在させることで収集整理統合し、精度の高いRAGを搭載したAIエージェントが自律的に考えデータを分析、活用し業務を高いレベルで実行する。このAI活用×データ利活用が企業の進化と生き残りを決めると言っても過言ではないのです。

しかし、いざ生成AIやAIエージェントを社内に導入するとなった際に、すぐに導入するにはいくつか超えるべき障壁や課題があります。

国内企業でもAI導入が加速していますが、AI活用においては以下のような課題感が良く聞かれます。

それをGENIEE CDPとAIエージェントを連携させることで解決することができるのです。

AIエージェントを導入する際の重要な点として、正確な情報をアプトプットさせるためのデータの集約・整理・統合といった情報の下処理の実施有無があります。そのデータの下処理過程がRAGの精度を決定付けるといっても過言ではありません。

そういった課題に対してアプローチ可能なサービスが

AI搭載次世代型データプラットフォーム GENIEE CDP（DB）の基盤構築となります。

※以下概念図イメージとなり実際には顧客課題・ニーズに応じカスタマイズした要件定義を行います

端的に説明すると、

・CDPを活用し社内で保有している各種データを統合。

・施策やRAGに活用できる形への加工を自動化

・生成AI活用によるアウトプットの精度を高め、さらなる生産性の向上を実現

ということが可能になります。

DX根本課題を解決するCDPとは？DMPとの違いや使い分け~AIエージェント連携データ統合事例~

DXを阻むデータのサイロ化・属人化を解決【CDPツール】とは？

【CDP活用】営業活動でよくある悩みを解決する顧客プロファイル構築法とは？

GENIEE CDP×AIエージェント業界活用事例

では実際に業界毎のAIエージェント×CDPの活用シーンを見ていきましょう。ここでは3つの業界における活用例を紹介します。

広告代理店モデル

製造業提供モデル

【発展型】CDP×AIエージェント連携モデル導入事例

CDP×AIエージェント導入活用事例（広告代理店）

株式会社ピアラ

株式会社ピアラは中堅中小企業を中心に設立以来20年間にわたり、1000社以上のクライアントに対し、YahooやGoogleのWEB広告などの他、認知から理解・共感、購入、そしてファン化に至るまで、ダイレクトマーケティングを中心とした包括的なマーケティング支援を提供してきた中堅の広告代理店となります。

同社では多岐にわたる業種やジャンル、ターゲット、顧客の悩み、媒体、クリエイティブなど、独自のタグ付けを行った多岐にわたるデータを大量に蓄積しており、それに基づいてクライアントのニーズに最適な広告戦略を日々行ってきましたが、これらの大量且つバリエーション豊富なデータは、広告運用の精度を高めるための貴重な資産である一方で同社内だけではうまく活用しきれていないといった課題も同時に抱えていました。

そこで同社は株式会社ジーニーのグループ企業となる株式会社JAPAN AIが提供するAIエージェントサービスとGENIEE CDPを連携し活用することで、広告レポート作成の他クライアント向けに従来大半を手作業行っていたクライアント支援業務を大幅に効率化することを実現しました。

これにより、同社は人的リソースをコンサルティングなどより戦略的な業務に集中できる体制を実現し収益構造の転換を図っています。

さらに、どのクリエイティブが最も費用対効果が高いかをAIが自動で分析し、その要素を言語化して、新しいクリエイティブを生成することで、クリエイティブ制作のスピードと質を飛躍的に向上させる取り組みも同時に進めています。自動生成したクリエイティブを直接各媒体プラットフォーム（Meta、Google、Yahoo!、LINE等）へ入稿し、運用結果を再び広告レポートとして自動生成することで、PDCAサイクルを効率的かつ効果的に実行できるようになります。

それにより、同社が支援するクライアントはWEB広告の費用対効果を最大化し、新規顧客の獲得を加速させることが可能となり、AIによるリアルタイムな効果測定と分析に基づき、迅速な改善策を講じることで、PDCAサイクルを高速化し、継続的な効果向上と限られた予算で最大の効果を引き出し、CPAの改善、ROASの向上に貢献するといった取り組みを開始し業界内外からも高い注目を集めています。

　CDP×AIエージェントの連携によって、広告運用の自動化と効率化、ターゲティングとパーソナライズの精緻化、高速PDCAサイクルの実現を通じて、クライアントに対してより高い価値を提供するだけでなく、業務効率の向上により、クライアントはより迅速かつ効果的なマーケティング戦略を展開することが可能となり、ビジネスの成長を加速させることが期待されています。

CDP×AIエージェント導入後効果可視化

※同社公開済決算資料より抜粋

CDP×AIエージェントモデル導入開始は2024年12月。開発期間も考慮した導入後約半年となる2025年2025年5月15日に開示された第1四半期決算（2025年1月~3月）資料内でその効果を確認することができてます。

まず売上高は四半期ベースで過去最高額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上が可視化されました。

重点戦略においてCDP×AIの活用を掲げ引き続き事業を推進していくと同時に、特に戦略③にある通り「CDP×AI」モデル開発が順調に進み、CDPに集約統合された各種データのAIによる学習が進むことで成果物のアウトプット精度の向上と業務効率化に効果をあげている点が確認できます。

CDP×AI活用による具体的な成果指標として業務時間200時間の削減が想定されています。

結果として業務の効率化のみならず成果向上によるトップラインの増加により同社として過去に例を見ない高い成長率を実現することができました。その背景には昨年末導入を開始したCDPとAI連携によるデータ活用が業務効率化と同時に成果物アウトプットの質向上が寄与している点は言うまでもありません。

参照元：https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation

CDP×AIエージェント導入活用事例（広告代理店）

ブランディングテクノロジー株式会社

ブランディングテクノロジー社は、中堅・中小企業のブランディングおよびデジタルマーケティングの伴走支援を行い、近年はAIを用いた事業の効率化を経営上の重要施策として展開する中、CDPツールの導入と合わせ以下機能を有したAIエージェントを駆使することでコンサルティング業務の効率化を図っています。

導入するAIエージェント例

・広告バナーエージェント：ペルソナ策定から素案作成まで広告バナー作成の自動化

・競合/顧客分析エージェント：競合他社のHPやSNSの分析結果、顧客動向をレポートとして生成

・広告審査エージェント：法規制・ガイドライン遵守確認の自動化（審査時間を約75%削減）

・コンサルナレッジ検索エージェント：類似案件の抽出やベストプラクティスの提案

・ブランディング戦略エージェント：企業理念・価値観、市場トレンドを踏まえた戦略策定

・SEO最適化エージェント：SEO戦略の自動化・最適化支援

・ROI予測エージェント：施策ごとのリスク評価・シナリオ分析による投資効果予測

・顧客カテゴリ分析エージェント：顧客データの自動分析・最適セグメント化

「GENIEE CDP」では、基幹システムや業務系SaaS、各種広告媒体のデータを一元管理し、さらにWEB検索データや顧客の行動データまでをリアルタイムに統合することで、従来各所に分散していた様々なデータソースを統合し、より深い顧客理解と効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。

「GENIEE CDP」で構築したデータ基盤と、JAPAN AIが提供する最先端のAIソリューション群の統合的なアプローチにより、データドリブンな意思決定とAIによる業務効率化を同時に実現し、より戦略的で効果的なコンサルティングサービスを提供することができるようになりました。

【CDP活用】営業成果を左右する顧客ロイヤルティとは？測定方法と向上施策

CDP×LINE連携による顧客データ統合・効率化事例

GENIEE CDPの特徴

顧客理解を深める、クライアントオリジナルの顧客データ基盤を構築

顧客の行動特性や商品特性をスコア化/分析し、アプローチの高度化を実現

多様なツールとノーコードで連携

標準で多数のツールと連携が可能。複数データソースを集約することで効果的な顧客分析ができます。

テンプレートダッシュボードとAIが分析をサポート

売上分析、購入転換率分析などテンプレートダッシュボードを複数標準搭載。加えて、AIが難易度の高いデータ分析や示唆の提示をサポートします。

分析結果をシームレスにマーケティングツールに連携

分析結果から顧客群をセグメントし、そのままMAツールなどに連携。パーソナライズされた高度なマーケティング施策を実行できます。

高度なAI・機械学習による分析基盤で誰でも簡単にデータ分析が可能

使いやすいAIによる高度な分析機能を搭載しており、自然言語で誰でも簡単に日常的にデータを分析し、ビッグデータから施策に繋がるインサイトを得ることができます。

多数のマーケティングツールと連携し、データを活用した施策実行までサポート可能

「GENIEE MA」「GENIEE ENGAGE」「GENIEE ANALYTICS」「GENIEE SEARCH」「GENIEE RECOMMEND」等のジーニーマーケティングクラウド製品とシームレスに標準連携。施策毎のデータの断片化を解消し、統合されたマーケティング施策を展開できます。

高いカスタマイズ性と開発柔軟性でクライアントのGOALにコミット可能

これからは、CDPによるデータ統合で、組織全体の情報活用力を底上げする時代です。ぜひこの機会に、データの力で組織を根本から変えてみませんか。

詳しくはこちらの問い合わせフォームからご相談ください。

※お問い合わせの際「お問い合わせ内容」欄に「CDP×AIエージェント関連記事」と添えて頂くと御社の業界の事例提供と合わせスムーズに相談をお受けすることが可能です。

CDP導入でDXを推進

CDP（顧客データ基盤）は、分散した顧客情報を統合し、顧客への最適なアプローチを実現するだけでなく、社内の情報をAIを使って正しくアウトプットさせるための仕組みの構築にも役立ちます。事例で紹介した広告代理店だけでなく、製造・小売・EC、金融・保険、メーカー（消費財）、不動産業界と全産業に適応し得る汎用性も兼ね備えています。

まさにDXの中核ツールとしての導入が期待されている革新的なアイテムです。

社内に分散したデータを統合しデータドリブンな経営で競合他社との差別化を図ってみてはいかがでしょうか。