CDPとDWHの違いとは？それぞれの機能や活用方法まで徹底解説

CDP（カスタマー データ プラットフォーム）とDWH（データウェアハウス）は、いずれも企業のデータ活用を支える重要な仕組みですが、その役割や活用方法は大きく異なります。

本記事では、CDPとDWHの機能や目的の違いを整理したうえで、具体的な導入メリット、活用事例、さらに最新トレンドや関連ツールとの違いまでを網羅的に解説します。導入を検討中の方は、ぜひ参考にしてください。

CDP（カスタマー データ プラットフォーム）とは

CDP（カスタマー データ プラットフォーム）は、企業が保有する顧客に関するあらゆるデータを集約・統合し、主にマーケティング施策に活用するために設計された専用のデータ基盤です。氏名や連絡先といった顧客台帳情報から、購買履歴、Webサイト上の行動ログなど、顧客を軸とした多様なデータがCDPに蓄積されます。

これらの情報を一元管理することで、顧客ごとの属性や関心に基づいたパーソナライズ施策や、ターゲットを絞ったキャンペーンが可能になります。顧客接点が多様化し続ける現在、CDPのようなプラットフォームは、部門を横断して顧客理解を深め、最適なコミュニケーションを実現する鍵となっています。

また、近年はCDPの導入が進み、市場規模も年々拡大しています。2021年度に約110億円だった市場は、2027年度には220億円に達する見込みであり、今後さらに企業の成長を後押しする重要なファクターとして注目が高まっています。

ここでは、CDPの基本機能や導入によって得られる主なメリットについて、以下の項目に分けて詳しく解説していきます。

出典：ITR Market View：メール／Web／SNSマーケティング市場2024

• CDPの機能
• CDPを導入するメリット

CDPの機能

CDPには、顧客データを一元的に活用するためのさまざまな機能が備わっています。まず、オンライン・オフラインを問わず多様なチャネルからデータを収集し、個々の顧客にひもづけて統合します。名寄せ処理によって、断片化された情報を一つの顧客プロファイルとしてまとめることが可能です。

さらに、統合されたデータをもとに顧客の行動傾向や属性を分析し、より深いインサイトを得ることができます。その上で、メール配信やプッシュ通知、Web接客などのマーケティングツールと連携し、パーソナライズされた施策を実行することも可能です。

CDPを導入するメリット

CDPを導入することで、企業は顧客の理解を深め、より的確なマーケティング施策やサービス提供が可能になります。複数の接点から得た情報を統合し、一人ひとりの顧客像を明確にすることで、ニーズに即した商品提案や対応が実現します。

こうした情報に基づき、個々の関心や行動に合わせたパーソナライズ施策を展開できるため、マーケティングの効果が高まり、ROIの向上にもつながります。加えて、的確な対応により顧客体験の質が高まり、満足度やリピート率の向上が期待されます。

統合された顧客データは意思決定の精度を高め、商品開発や戦略立案にも活用可能です。CDPは、顧客との関係強化だけでなく、データを軸にした経営判断を支える基盤としても大きな価値を持っています。

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DWH（データウェアハウス）とは

DWH（データウェアハウス）は、企業活動の中で蓄積された膨大なデータを一元的に収集・保存・管理し、分析や意思決定に活用するための仕組みです。財務、会計、購買、製造、営業、マーケティングなど、社内の各部門に点在するデータを「倉庫」のように統合し、組織全体で活用可能な形に整理します。

特にDWHは、長期的なトレンドや過去データの分析に強みを持ち、時系列での比較やセグメント別の傾向把握など、多角的な分析を支える基盤として機能します。クレンジングや整形を含むETL処理を経て構造化されたデータは、ビジネスインテリジェンスやレポーティングなどの分野で活用され、的確な意思決定を支援します。

実際、日本のデータウェアハウス市場は急速に拡大しています。2024年時点で16億ドル超の市場規模があり、2033年には約38億ドルに達すると予測されており、多くの企業が導入を検討している状況です。ビッグデータ活用への関心の高まりや、クラウド対応による導入障壁の低下などを背景に、今後もさらなる市場拡大が見込まれています。

ここでは以下の観点から、DWHの機能や導入効果について詳しく解説していきます。

出典：imarc 国内データウェアハウジング市場レポート

• DWHの機能
• DWHを導入するメリット

DWHの機能

DWHは、企業が保有する多様なデータを統合・活用するための基盤として、複数の重要な機能を担っています。まず、販売記録や顧客情報、財務・会計データなど、部門ごとに分散している情報を一か所に集約し、組織全体で活用できる形に整理します。

次に、集めたデータを時系列やテーマ別に分類・保存することで、過去の情報も簡単に参照・活用できる環境を構築します。これにより、市場動向や顧客行動の分析、財務状況の把握といった各種レポートや分析が迅速に行えます。

こうしたデータの整備と活用を通じて、経営戦略や業務改善などの意思決定を、より正確かつ客観的な情報に基づいて進めることが可能になります。DWHは、企業の判断力を支える重要な土台として機能しています。

DWHを導入するメリット

DWH導入の最大のメリットは、企業内に散在する多様なデータを一元的に集約し、統一された形で活用できる点にあります。これにより、データの整合性や信頼性が向上し、部門を横断した情報活用がスムーズになります。

また、時系列で蓄積された過去データを活用することで、長期的なトレンドの把握や市場動向の変化を分析しやすくなり、戦略的な意思決定を支援します。特に、マーケティングや経営企画などの分野で、分析精度を高める基盤として有効です。

DWHはレポート作成やビジネスインテリジェンスの基礎としても機能し、現場の迅速な判断や経営層の高度な意思決定に役立ちます。加えて、データのセキュリティや品質管理にも優れており、信頼できる情報に基づいた業務運営が可能になります。

CDPとDWHの違い

顧客データの利活用が進む現在、CDPとDWHはいずれも企業のデータ基盤として欠かせない存在です。ただし、両者は目的や構造、運用方法において性質が異なり、使い分けが重要になります。ここでは、それぞれの特徴を理解するために、以下の観点から違いを整理してご紹介します。

• 取り扱う目的
• 活用するデータ
• データの更新頻度
• 利用者
• システム連携先

取り扱う目的

CDPは、顧客一人ひとりの行動や属性をもとに、最適なタイミングで適切なメッセージを届けるためのマーケティング施策の実行に特化したツールです。顧客理解を深め、パーソナライズされたコミュニケーションを実現することが主な目的です。

一方、DWHは、企業内のあらゆるデータを統合・整理し、事業全体のパフォーマンスを可視化することを目的としています。経営判断や戦略立案といった上流の意思決定を支える役割を担います。

活用するデータ

CDPで重視されるのは、顧客一人ひとりの行動に基づく情報です。たとえばWebの閲覧履歴や購入履歴、問い合わせの記録など、個人単位で収集されるデータが中心となります。

これに対してDWHでは、販売や会計、在庫管理といった業務システム由来の構造化データが主な対象です。顧客情報も扱われますが、全体を俯瞰する分析材料の一部として利用されます。

データの更新頻度

CDPは、顧客の行動をリアルタイムで捉えることに長けており、即時性の高いマーケティング施策に対応するため、常に最新のデータを取り込みながら更新されます。たとえば、サイト離脱直後にパーソナライズ広告を配信するような対応が可能です。

一方のDWHでは、大量データを効率的に処理・分析することが重視されるため、日次や週次など一定のタイミングでデータをまとめて取り込むバッチ処理が一般的です。リアルタイム性よりも、整理されたデータの蓄積が優先されます。

利用者

CDPは、専門的な技術がなくても扱えるよう設計されており、マーケティング担当者が自ら操作して顧客リストの抽出や施策の実行が行えます。直感的なUIを備えている点も特徴です。

対照的にDWHは、データ分析の基盤として使われるため、SQLなどの知識を持つアナリストやエンジニアが主な利用者です。BIツールと組み合わせて、複雑な分析や集計を行うことが一般的です。

システム連携先

CDPは、蓄積した顧客データを実際の施策に活かすことを前提としており、MAやCRM、広告配信ツールなどの外部アクション系システムとの連携が重視されます。最近では、AIツールと組み合わせて施策の自動化や効率化を図るケースも増えています。

それに対してDWHは、集めたデータを深く分析する役割を担っており、BIツールやレポーティングツール、統計解析ツールなど、主に可視化や分析を目的としたシステムとの連携が中心です。

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CDPとAIの連携で業務効率を大幅に向上させるなら「GENIEE」

CDPに蓄積された顧客データを、GENIEEのAIエージェントが即時に活用することで、レポート作成から改善提案、クリエイティブの自動生成、各媒体への入稿までを一貫して自動化できます。これにより、業務全体の工数を削減しながら、CPAの改善やROASの向上といった成果も見込めます。

CDPとAIを連携させ、効率的かつ効果的な運用を目指したい方は、以下よりお問い合わせ下さい。

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。

CDPとDWHを上手く使い分ける方法

企業がデータ利活用を最大化するには、CDPとDWHの役割を正しく把握し、目的に応じて適切に活用することが重要です。双方の特徴を踏まえて運用を工夫すれば、業務効率や成果に直結する効果が期待できます。ここでは、それぞれの用途に応じた使い分けの考え方について解説します。

• 顧客理解を深め分析結果から施策を展開するなら「CDP」
• 分析のためのデータの蓄積が目的なら「DWH」

顧客理解を深め分析結果から施策を展開するなら「CDP」

CDPは、顧客の行動や属性を多角的に捉え、施策の実行に直結する仕組みを備えたマーケティングシステムです。オンライン・オフラインを問わず複数のチャネルからデータを収集し、パーソナライズされたアプローチに活用できる点が特徴です。

また、分析結果をもとにMAや広告配信ツールなどと連携して即座に施策へと反映できるため、DWHでは難しい「アクションまでの一気通貫」が実現可能です。加えて、マーケティング部門に限らず、他部門とも連携しながら組織全体での活用が進められる点も、CDPの強みといえます。

LTVの最大化を重視する現代のマーケティングにおいて、顧客理解から施策立案・改善までを一貫して支える基盤として、CDPは重要な役割を果たします。

分析のためのデータの蓄積が目的なら「DWH」

DWHは、大量のデータを長期的かつ構造的に蓄積・整理することに適しており、主に分析を目的とした運用に向いています。時系列やテーマごとに記録された情報は、必要なときにすぐ検索・抽出でき、業務全体の傾向把握や意思決定の裏付けとして活用されます。

さらに、BIツールや分析系システムと連携することで、精度の高いレポーティングや可視化が可能となり、データドリブンな戦略立案を支えます。ただし、施策の実行には別途ツール連携や開発が必要になるため、実行支援まで含める場合はCDPの導入も検討するとよいでしょう。

CDPとDWHの活用事例

CDPやDWHは、その機能や目的に応じてさまざまな業界・企業で導入されており、実際の活用によって得られる成果も多岐にわたります。特に、マーケティング施策の効率化や経営判断の高度化といった場面で、それぞれの強みが明確に現れています。ここでは、CDPとDWHそれぞれの特性を活かした活用事例についてお伝えします。

• CDPを活用して広告効果を劇的に改善させた事例
• DWHを用いてデータ活用の質と速度を向上させた事例

CDPを活用して広告効果を劇的に改善させた事例

あるECサイトでは、顧客データが分断されていたため顧客の全体像を捉えきれず、画一的な広告配信による獲得単価の高騰や、既存顧客への効果的なアプローチができないという課題を抱えていました。

そこでCDPを導入し、Webサイトの行動履歴や購買データなどを統合・分析。顧客の興味関心や購買状況に応じて詳細なセグメントを作成し、一人ひとりに最適化された広告配信を行いました。

その結果、顧客のニーズに響く的確なアプローチが可能となり、広告費用対効果（ROAS）は2倍以上に向上。無駄な広告費を削減しながらコンバージョン率も大幅に改善し、事業全体の成長に大きく貢献しました。

DWHを用いてデータ活用の質と速度を向上させた事例

多店舗展開するある小売企業では、店舗ごと、部署ごとに売上や在庫データが個別のファイルで管理され、データのサイロ化が深刻でした。本部での集計作業は手作業に依存し、レポート作成に数日を要するため、経営判断の遅れや機会損失が大きな課題となっていました。

この状況を打開するため、DWHを導入し、全店舗のPOSデータや在庫情報、ECサイトの売上データなどを一元的に集約。

これまで数日かかっていたレポート作成がほぼリアルタイムで可能になり、意思決定のスピードが飛躍的に向上しました。また、全社で統一された信頼性の高いデータを基に議論できるようになったことでデータ活用の質も高まり、精度の高い需要予測や在庫の最適化を実現しました。

CDPツール×AI（次世代型CDP）活用事例

CDPツールには様々な活用方法があります。

更に昨今、AI技術の進化により企業内活動における様々な分野、業界でAi×CDPモデルの活用シーンが拡大しているのです。

これからは各企業が常時事業活動で収集蓄積するデータをどう活かし収益に繋げていくかが重要な局面となっており、それだけにデータ活用に価値を発揮するCDPの活用がポイントとなってくるのです。

ここでは主にAIエージェントとCDPツールを連携させた最新の次世代型CDPの活用事例をご紹介します。

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

その他の業界では

不動産業界

反響営業において、サイトからの問い合わせ（MA）から初回面談までの期間短縮（SFA）、CRMのデータを一元管理することで顧客のライフスタイルに合わせた追客体制を自動化し、属人化解消と成約率向上を実現

広告・マーケティング業界

クライアント企業ごとに使用システムが異なる過去キャンペーン効果と担当者の嗜好を統合分析し、提案精度向上と案件管理の効率化を達成

小売・EC業界

店舗とオンラインの購買データを統合し、リピーター獲得戦略の立案と売上予測の精度向上を支援金融・保険業界コンプライアンス要件を満たしながら顧客のライフステージ変化を把握し、最適なタイミングでの商品提案を可能にする

メーカー（消費財）

販売店経由の売上データとエンドユーザーの反応を統合し、効果的な販促施策の立案と市場動向の先読みを実現

など最近ではAIとの連携により各業界の課題に合わせた柔軟なソリューションを提供することが可能となっています。

これらの機能により各部署各組織のデータ活用における各種作業、分析の時間が短縮されます。

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CDP×AIエージェント連携具体例

昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須課題となっている広告代理店業界におけるAIエージェント×CDPの活用事例を紹介します。

事例１：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るのです。

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る事例となります。

　今後は更にCDP×AIエージェントの連携を深化させることより、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。

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CDP×AIエージェント導入後効果検証

※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

事例２：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株式会社は、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広告代理店として長年事業展開をしてきました。同社の特徴は広告枠を売って終わりではなく、顧客に寄り添い伴走支援を行うことで長年信頼と実績を積み上げてきました。

しかし、同社の事業モデルは伴走型と言われるように大量のデータを収集分析し成果を産み出す労働集約型且つ工数の伴う一方で成果を出し続けるには社員が多くの時間を投下するビジネスモデルでありました。

近年、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だけでなく成果向上を持続的に図る事業モデルへの転換を図る意思決定を行いました。初期段階において以下の取り組みを開始しています。

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。

事例３：某国内大手レジャー系グループ企業

その他にもtoB、toC向けに幅広い業界特化型導入事例があります。

CDPとDWHについてよくある質問

CDPとDWHは似た機能を持ちながらも役割や目的が異なるため、導入を検討する段階でさまざまな疑問が生じやすい領域です。これまでの内容をふまえ、実際の運用やツール選定に役立つよう、最新トレンドや他ツールとの違い、導入時の注意点など、よくある質問への回答を通じて理解をさらに深めていきます。

• CDPとDWHの最新トレンドは？
• DMPとの違いはなに？
• デメリットはある？

CDPとDWHの最新トレンドは？

近年のデータ活用においては、CDPとDWHを連携させた柔軟な構成が注目を集めています。特に、リバースETLの登場により、DWHに蓄積された顧客データをCRMや広告ツールへ直接送信し、マーケティング施策に活用できるようになりました。

これにより、DWHが従来の分析用途だけでなく、CDPのようにターゲティングやパーソナライゼーションにも対応可能となり、「コンポーザブルCDP」という構成がトレンドとして台頭しています。Googleもこのアプローチを推奨しており、BigQueryとHightouchなどを組み合わせた運用が注目を集めています。データ基盤の選定において、より自由度の高い構成が求められる時代になってきているといえるでしょう。

DMPとの違いはなに？

DMPは、主に広告配信やターゲティング精度の向上を目的としたツールで、Web上に蓄積された外部データを中心に収集・管理します。一方、CDPは自社で取得したファーストパーティーデータをもとに、顧客ごとのプロファイルを構築し、マーケティング施策全体を最適化する役割を担います。

また、DMPは匿名データを扱うことが多く、広告施策に特化しているのに対し、CDPは実名・匿名を問わずデータを統合し、CRMやメール施策など幅広いチャネルと連携が可能です。目的や活用範囲の違いを理解し、それぞれを適切な場面で使い分けることが重要です。

デメリットはある？

CDPとDWHはどちらもデータ活用を支える有用な基盤ですが、導入や運用にあたっては留意すべきデメリットも存在します。

DWHは、大量データの統合や分析に優れていますが、初期構築に高いコストと専門知識が必要であり、スケーラビリティやデータ管理の負担が大きくなることがあります。また、システム更新やセキュリティ対応も継続的に求められます。

一方、CDPはリアルタイムな顧客理解やマーケティング施策の最適化に強みを持つ反面、プライバシー保護への配慮やデータ品質の維持、AI活用に伴うリテラシー不足などが課題となるケースがあります。

CDPと基幹システムの違いを理解して自社への導入を検討しよう

CDPとDWH・基幹システムは、それぞれ異なる目的と機能を持つデータ活用基盤です。CDPは主に顧客データをリアルタイムで収集・統合し、マーケティング施策の実行に直結させる役割を担います。一方、DWHは中長期的な経営判断のためのデータ蓄積・分析に強みがあります。これらの特性を理解し、目的に応じて最適な仕組みを選定することが、自社の成長を支える基盤構築につながります。

なお、CDPの導入を検討する場合は、AIとの連携によって業務効率と費用対効果の最大化を実現する「GENIEE」の活用が有効です。生成AIによるレポート作成や広告改善提案により、Web広告の運用を最適化し、新規顧客の獲得を促進できます。詳細は下記のリンクよりご確認ください。

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。