CDPのメリット・デメリットについて解説！仕組みや導入事例を解説

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）は、顧客データを一元管理し、部門間の情報共有や施策効果の最大化をサポートします。導入すれば、効率的なデータ活用や成果向上が実現可能です。

本記事ではCDPの概要や注目される背景、メリット・デメリットについて解説します。導入事例や注意点もまとめているため、ぜひ参考にしてみてください。

CDPとは？

CDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）は、企業のあらゆる顧客データを統合・管理して活用できるプラットフォームです。属性情報やWeb行動履歴など異なる種類の情報をまとめて、個人ごとに整理した顧客プロファイルを生成します。

ここでは、以下の項目別でCDPについて解説します。

• CDPの目的
• CDPの仕組み

CDPの目的

CDPの目的は、1人ひとりの顧客体験を最適化し、企業活動全体のパフォーマンスを高める点にあります。顧客の属性情報や行動履歴を分析し、個人単位でターゲットを絞り込んだマーケティング施策を実現できます。

また、営業やカスタマーサービスを含めた幅広い場面で、最適なタイミングや内容のアプローチが可能です。顧客目線のサービス向上やエンゲージメント強化に直結します。

CDPの仕組み

CDPは顧客データの収集から活用まで、一連の流れを自動化する仕組みで構成されています。各種システムやチャネルから取得したデータを統合し、分析可能な形に整理することで、マーケティング施策に直結する情報を生成します。

CDPの基本的な仕組みは以下の通りです。

段階	処理内容	具体例
データ収集	複数チャネルからの顧客データ取得	Web行動履歴、購買記録、問い合わせ履歴
データ統合	同一顧客の情報を紐付けて統合	複数IDの統一、重複データの排除
データ加工	分析しやすい形式への変換・整理	セグメント分類、属性付与、匿名化処理
分析・洞察	顧客行動パターンや傾向の分析	購買予測、離脱リスク分析、嗜好分析
施策実行	分析結果に基づく個別対応の実施	パーソナライズメール、レコメンド表示

上記の一連の仕組みにより、企業は顧客一人ひとりに最適化されたアプローチを自動的に実行できます。

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CDPが注目されるようになった背景

CDPが注目されるようになったのは、以下の背景があります。

• 顧客情報の統合による迅速な対応力の強化  
• AI活用とパーソナライズの進展
• マーケティングとITの連携による業務効率と成果の向上

詳しく解説します。

顧客情報の統合による迅速な対応力の強化

CDPは各種の販売経路や管理システムに散在している顧客関連の情報を集約し、包括的な管理基盤を構築します。ウェブサイトでの閲覧履歴や購入記録、スマートフォンアプリでの利用状況など、多様な情報源からのデータを統合管理することが可能です。

CDPによる統合基盤により、企業は顧客の包括的な状況を正確に把握し、適切なタイミングでの個別対応ができます。たとえば、通販サイトでの商品閲覧直後に即座に最適な販促を表示するなど、迅速で個別最適化された対応が可能です。

世界の大手企業G2000の約半数が、即時での顧客対話強化を目的としてCDP導入を進めると予測されています。

出典：5 benefits of a Customer Data Platform (CDP) that all marketers should know about｜CDP Institute

AI活用とパーソナライズの進展

CDPに蓄積された豊富な顧客情報は、AI技術との組み合わせによってその価値が飛躍的に向上します。顧客の購買パターンや関心事を予測し、最適なタイミングで個人に合わせたメッセージや商品提案を行う取り組みが実現されています。

AI駆動型のCDPは、各顧客に対する最適なコンテンツやオファーを提供する能力を持っており、顧客の反応率を上げることが可能です。個別ごとの最適化により顧客の関与度が高まり、結果として成約率や顧客生涯価値の向上につながっています。

AIを活用したパーソナライズ施策は、マーケティングROI（投資収益率）を最大化し、競合優位性の獲得に直結しています。

出典：Customer Data Platform Market Predictions for 2025｜CDP Institute

マーケティングとITの連携による業務効率と成果の向上

従来はマーケティング部門とIT部門で業務領域が分離されており、効果的な連携が困難な状況が多く見られました。CDPの導入により両部門間の協力体制が促進され、データ活用における役割分担が明確化されています。

CDPはIT部門がデータの統合・管理を担当し、マーケティング部門がデータを活用し、キャンペーン設計や顧客分析を実施できる環境を構築します。とくに中堅企業やB2B企業において、互いの連携強化がマーケティング施策の精度向上に関連しているのです。

結果として、マーケティング成果に対する満足度が向上し、組織全体でデータに基づく意思決定が促進される効果が確認されています。

出典：Customer Data Platform Growth Shifts to New Markets: CDP Institute Report｜CDP Institute

CDPのメリット

CDPを導入すれば、以下のメリットがあります。

• 顧客データの一元管理が可能
• 顧客の行動パターンを詳細に把握ができる
• 分析した結果をすぐに施策に反映できる
• 部門間の情報連携が円滑になる

詳しく解説します。

顧客データの一元管理が可能

CDPは企業内に散在する顧客情報を統合し、全社で共有できる一元管理を実現します。企業内に点在していた顧客情報を、1つの基盤でまとめて管理できる仕組みです。

属性情報や購買履歴、各種チャネルのデータを統合し、全社で同じ情報を参照できる状態を生み出します。データの重複や不一致を排除し、どの部門でも正確かつタイムリーに情報活用が可能です。

顧客の行動パターンを詳細に把握ができる

CDPは顧客ごとの興味・関心や購買傾向を可視化するため、顧客情報を深く理解できます。ウェブ閲覧やアプリ操作、店舗利用などあらゆる接点から得られる行動データを網羅的に収集します。

複数チャネルの行動データを統合すれば、顧客の全体像を詳細に描くことが可能です。従来では把握しきれなかった、顧客の真のニーズや行動パターンが明確になります。

分析した結果をすぐに施策に反映できる

CDPは分析結果の即座な施策反映を可能にし、マーケティング活動の効率を大幅に向上させます。統合されたデータから得た分析結果を、すぐにマーケティング活動やサービス改善に活かせます。

さらに、従来のような情報収集や集計に費やす時間が大幅に削減される点もメリットです。リアルタイムでのデータ処理と分析により、タイムラグなく施策展開が可能となります。

部門間の情報連携が円滑になる

CDPは組織内でのスムーズな情報共有を実現し、一貫性のあるアプローチを可能にします。営業やマーケティング、カスタマーサポートなど複数の部門で同じ顧客情報を活用できる環境が整います。

社内のデータ共有の障壁を取り除けば、顧客理解を深めることが可能です。部門ごとに異なる情報を持つことによって、齟齬や非効率が解消されます。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは？意味・メリット・選び方

更にCDP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より精度の高い情報を利活用することができるとしてその仕組に対し業界内外から高い注目を集めています。

JAPAN AIコンサルティング　AX（AIトランスフォーメーション）サービスの概要

各業界へのGENIEE CDP×AIエージェント連携サービス提供事例

広告代理店モデル

製造業提供モデル

バックオフィス・ヘルプデスク活用モデル

CDPツールのデメリット

CDPの導入に際して最も懸念されるのが、顧客データの漏洩リスクです。膨大な個人情報を一元管理するため、もしセキュリティ対策が不十分であれば、多数の顧客情報が漏れる危険性があります。

高度な管理体制や運用ルールの整備が必要で、担当者がデータの重要性を深く理解し、責任を持って取り扱うことが大切です。適切なセキュリティ対策や段階的な導入計画を実施すれば、リスクを抑えながら効果的に活用可能です。

漏洩リスクを管理しながら、顧客データを安全に活用するための体制を整備することが重要です。

CDPツールの導入事例

以下にCDPの導入事例を紹介します。

• リピート率向上の実現を成功
• 行動データを統合しキャンペーン強化に成功

詳しく解説します。

リピート率向上の実現を成功

某大手コーヒーチェーンでは、アプリ注文・店舗レジ・顧客管理システムのデータがバラバラに管理されていました。そのため、お客様に統一されたメッセージを送ることが難しい状況でした。

課題を解決するため、顧客データ管理システムを導入し、すべてのデータを1つにまとめました。アプリでの注文履歴や店舗での購入記録、ポイントカードの利用状況を統合して、お客様一人ひとりの全体像を把握できるようにしました。

結果として、お客様の満足度向上とリピート率の大幅な改善を達成し、売上向上にも貢献した事例です。

出典：Blog｜CDP Institute

行動データを統合しキャンペーン強化に成功

某スポーツアパレル企業では、お客様の運動記録や商品閲覧履歴に基づくキャンペーンを実施していました。しかし、データが複数のシステムに分かれていたため、キャンペーンの効果が思うように上がらない課題がありました。

顧客データ管理システムを導入し、購入履歴やサイト閲覧データ、アプリ利用情報を1つにまとめました。お客様の行動に基づいて細かくグループ分けし、一人ひとりの運動習慣や商品の好みに合わせた最適なメッセージ配信を行っています。

結果として、お客様の反応が400%向上し、キャンペーンの投資効果が大幅にアップしました。統合されたデータ活用により、より効果的な販促活動の展開が可能となった事例です。

出典：Blog｜CDP Institute

【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。

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。

【関連情報】JAPAN AIの技術力と伴走支援が融合した生産性向上を実現する「AXコンサルティングサービス

CDPを導入する際の注意点

CDPを導入する際には、以下の点に注意しましょう。

• 自社ニーズに合ったCDPを選び出す  
• セキュリティリスクを把握しておく 
• 相乗効果が期待できるツールと統合する

詳しく解説します。

自社ニーズに合ったCDPを選び出す

自社の業種やビジネス規模、運用体制に合わせて必要機能と拡張性をもつCDPを選定することが重要です。それぞれの業務フローや現場の利便性を確認し、過不足のない機能が備わっているかを比較検討しましょう。

ベンダーのサポート体制や将来のシステム連携性についても確認し、導入後の運用イメージを具体化しておく必要があります。初期導入コストと継続運用コストのバランスも、慎重に検討すべき要素です。

セキュリティリスクを把握しておく

CDPは膨大な顧客データを扱うため、情報漏洩や不正アクセスへの対策が不可欠です。システムに暗号化や多層的なアクセス管理が備わっているか、データ保護のガイドラインが明確に定められているかを事前に確認しましょう。

運用者によるアクセス権限管理や、定期的な監査体制の構築も重要なポイントとなります。外部委託先との連携時は、委託先にも同等レベルのセキュリティ対策が講じられているかのチェックが必要です。

相乗効果が期待できるツールと統合する

CDPは単独で利用するよりも、CRMやMA、BIツールなど他の業務システムと連携するとデータ活用の幅が広がります。一元化された顧客情報をマーケティングや営業、分析に活かせば、各部署の業務効率向上が期待できます。

各ツールごとの強みを活かしていけば、部門横断的な施策や効果検証もスムーズに進めることが可能です。最終的に、組織全体の意思決定基盤としてCDPの価値が高まります。

営業部門（営業管理・営業支援ツール）との連携パターン

カスタマイズ制バツグンで貴社のニーズに応えられるGENIEE SFA/CRM

CDPツールを活用した営業情報の統合活用にはGENIEE SFA/CRM（ちきゅう）との連携がおすすめです。複雑なシステム設定や高額な導入費用に悩むことなく、顧客情報の効果的な管理と分析が実現できる設計となっています。

顧客管理機能では、シンプルな入力画面を採用しており、システムに不慣れな担当者でも直感的に操作できます。すべての顧客履歴を会社と紐付けて管理できるため、営業担当者以外の部門でもリアルタイムで顧客状況を把握できる点が大きな特徴です。

月額3,480円からの低価格プランを用意しており、大手SFAツールのおよそ3分の1のコストで多機能なシステムを導入できます。

本記事では、CDPの基本的な説明から導入メリット、具体的な機能や導入事例、活用シーンまで幅広く解説しました。CDPは自社の顧客情報を一元管理し、個別最適化された施策展開を可能にする重要なツールです。

今後AIの活用が企業で浸透していくことが予測される中、AIが参照する情報ソースの整理統合といった下処理過程がある企業とない企業とではアウトプットされる情報精度に大きな違いが産み出されます。CDPの活用でよりAIの効果を引き出す仕組みを構築してみてはいかがでしょうか。