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

公開日：2025.08.27　/　更新日：2026.01.26　/　データ活用/CDP

CDPとは顧客データ基盤のことで、分散する顧客情報を統合し一元管理するプラットフォームです。CDPを導入すれば、マーケティング効果の向上や部門間の情報共有がスムーズになります。

本記事では、CDPの基本的な仕組みや主要機能、導入メリットを詳しく解説します。AIとの連携事例まで網羅的にまとめているため、ぜひ参考にしてみてください。

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CDP（顧客データ基盤）とは？

CDP（顧客データ基盤）とは、企業内の複数のシステムやチャネルに分散している顧客データを収集し、個人単位で統合・管理するためのプラットフォームです。

Webサイトの閲覧履歴やECサイトでの購買記録、実店舗での購入情報など、あらゆる接点で発生する顧客データを顧客IDをキーとして紐づけるのが特徴です。

従来は部門ごとに管理されていた情報を一元化することで、顧客の全体像を正確に把握できるようになります。

CDPと他のマーケティングツールとの違い

以下では、CDPと他のツールとの違いを詳しく解説します。

CDPとDMPの違い
CDPとMAの違い
CDPとCRMの違い
CDPとDWHの違い

各ツールの目的や扱うデータの種類、主な活用シーンを理解することで、自社に必要なツールを正しく選定できます。

CDPとDMPの違い

CDPは自社で保有する顧客の氏名・メールアドレス・会員番号といった個人を特定できるファーストパーティデータを扱い、既存顧客や見込み顧客と関係構築することが目的です。

一方、DMPは匿名化された行動データや外部データプロバイダーから提供されるサードパーティデータを中心に管理します。ただし、2026年現在はプライバシー規制の強化により、サードパーティCookieの利用が制限されつつあり、ファーストパーティデータ(CDP管理)の重要性が高まっています。主に広告配信の最適化や新規顧客獲得に活用され、ターゲティング精度の向上を目指します。

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CDPとMAの違い

CDPはあらゆる顧客データを集約・統合し、顧客の深い理解を実現することが主な目的です。オフラインの購買履歴やコールセンターの対応記録なども含めて、幅広いデータを収集できます。

一方、MAツールは統合されたデータを活用し、事前に設定したシナリオにもとづいてメール配信やWebサイトでのアクションを自動実行する役割を果たします。両者を組み合わせることで、データドリブンなマーケティング活動を加速させることが可能です。

CDPとCRMの違い

CDPとCRMは顧客情報を扱う点で共通していますが、データの収集方法と活用目的が異なります。CRMは主に営業担当者が手動で入力した顧客情報や商談履歴を管理し、営業活動の効率化と顧客関係を維持することが目的です。

一方、CDPはWebサイト・アプリ・店舗・広告などから自動的にデータを収集し、匿名の訪問者から既存顧客まで幅広く対応します。CRMが営業部門向けのツールであるのに対し、CDPはマーケティング部門を中心に全社で活用するデータ基盤という違いがあります。

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CDPとDWHの違い

DWHは企業全体のデータを長期間保存し、過去データの詳細な分析や経営判断のためのレポート作成を主な目的としています。バッチ処理でデータを更新することが一般的で、リアルタイム性よりも正確性と網羅性を重視します。

一方、CDPは顧客データに特化しており、リアルタイムでのデータ収集と即座のマーケティング施策への活用を前提とした設計です。外部のマーケティングツールとの連携機能も豊富に備えています。

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CDPが必要な理由

市場拡大の背景には、プライバシー規制強化や顧客やユーザーから情報を収集する方法のニーズの高まりが関係しています。株式会社アイ・ティ・アール(ITR)の調査によると、国内CDP市場は2024年度に146億円(前年度比13.4%増)に達し、2025年度は同17.3%増を見込むなど、急速に成長しています。

[参照: ITR「CDP市場規模推移および予測」 https://www.itr.co.jp/topics/pr-20260115-1

日本企業は外部環境の変化や顧客接点のデジタル化でデータ量が増え、情報管理への対応が迫られているのが現状です。CDPはデータのサイロを効率的に解消し、顧客一人ひとりの行動を可視化できるため導入が加速しています。

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他にも、参入ベンダーの増加や各社の積極的な認知活動も、市場拡大の影響を与えています。今後もCDPはデータ活用基盤として、高い成長率で普及が進む見込みです。

出典：ITRがCDP市場規模推移および予測を発表

CDPが顧客データを統合する仕組み

CDPはWebサイトや店舗、カスタマーサポートなど多様なチャネルで収集した顧客情報を一元的に集約しています。各システム間で分散した情報をIDベースで名寄せし、個人単位で正確な顧客像を構築します。

既存のCRMやMAのデータとも連携し、顧客属性や購買履歴、行動ログまで幅広く管理することが可能です。たとえば、顧客が複数チャネルで異なる行動をしていても、全履歴を統合して分析できます。

統合したデータは最新状態で管理でき、マーケティングや営業施策の精度向上につながります。

CDPの主な機能

CDPは顧客理解の深化とデータ活用の幅拡大を支える基盤です。属性データや行動履歴などを多チャネルで収集し、一元管理が可能になります。

CDPの主な機能は以下の通りです。

データ収集(インジェスト)機能
データ一元管理機能
データ解析機能

詳しく解説します。

データインテーク機能

データインテーク機能ではWebサイトや店舗、アプリなど各種チャネルの顧客情報を収集します。顧客属性だけでなく、購買履歴や閲覧ログも漏れなく情報を集められる点が特徴のひとつです。

従来別管理だったオフラインとオンラインの情報を一括で獲得でき、個人単位での精緻なデータが蓄積されます。分析の前段階として、多様な形式に対応したデータ取得が可能です。

顧客の行動変化や接点を早期に把握し、マーケティング施策へ柔軟につなげられるようになります。

データ一元管理機能

データ一元管理機能では顧客IDで情報を統合し、各部門・ツール間でばらつくデータをまとめます。同一利用者でもアプリや店舗など複数のサービスで分散する情報を名寄せします。

プロフィールごとのグループ化やセグメント作成ができ、個々の嗜好や行動パターンの把握が可能です。顧客体験を最適化し、マーケティングアプローチの正確性が高まります。

一元化された情報は各種分析ツールや業務システムと連携できるため、データ活用の幅が広がります。データ管理の負担を軽減し、施策の精度を高められる点が特長です。

データ解析機能

データ解析機能では収集・統合した情報を活用し、多角的な分析を実現します。行動履歴や嗜好をもとに、顧客単位でレポートやダッシュボードを作成することが可能です。

他サービスとの連携でメール配信やWeb施策の自動化に活用でき、より個人に最適化したアプローチができるようになります。そのため、購買分析や顧客別の行動モデルの設計に役立ちます。

機能が拡張されれば、施策の効果測定やリアルタイム改善ができる点も強みです。データ分析により、顧客体験が迅速に向上します。

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CDPとAIを連携しデータの活用を最大化させるGENIEE

GENIEEにてCDPとAIを連携しデータ活用の幅を大きく広げることが可能です。連携することでAIが蓄積データから最適な提案やアクションを自動で判別し個々の顧客アプローチ精度が高まります。

営業やマーケティング分野ではAIが効果の高い施策を自動生成するため、業務全体のスピードとクオリティを向上させることも可能です。自動化された提案や分析結果は、即座に現場へ反映されます。

主要な外部媒体にも直接アクションが連携できるため、効果測定や改善サイクルが高速化します。CDPとAIを連携し組織全体の生産性を高めたい企業様はぜひ導入をご検討ください。

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CDPを導入するメリット

CDP導入は顧客データの一元管理により、企業の運営効率と成果向上に大きく貢献します。分散したデータを統合することで施策精度が高まり、マーケティングや営業の成果を最大化できます。

具体的なメリットをまとめると、以下の通りです。

顧客情報を一元化できる
ターゲットごとの施策をすぐに設計・実施できる
分析結果を社内でスムーズに共有できる

詳しく解説します。

顧客情報を一元化できる

顧客情報が複数のシステムに分散している状況では、同一顧客でも別々のデータとして管理される問題があります。CDPは各チャネルで収集したデータを顧客IDで統合し、統一された顧客像を作成することが可能です。

Webサイトや店舗、アプリなど多様な接点データを一箇所で管理でき、重複排除や関連付けが自動化されます。統合されたデータベースにより、部署間で一貫した顧客情報を参照できるようになります。

情報の整理により必要なデータをすぐに把握できるため、施策設計や顧客対応のスピードが向上する点が強みです。正確性の高いデータ分析が可能となり、意思決定の質が大幅に改善されます。

ターゲットごとの施策をすぐに設計・実施できる

従来の年齢や性別による一律な施策とは異なり、行動データと属性を組み合わせた詳細な分析が可能です。顧客一人ひとりのニーズを正確に把握し、興味関心に合わせたパーソナライズされた施策をスピーディーに展開できます。

購買履歴や閲覧行動から顧客の嗜好を分析し、最適なタイミングで最適な商品やサービスを提案できる点もメリットです。セグメント別の自動化された施策実行により、マーケティング効果を最大化します。

分析結果を社内でスムーズに共有できる

CDPの分析結果は営業やマーケティング、カスタマーサポートなど多部門で活用できる形で共有されます。統一されたダッシュボードにより、各部門が同じデータを参照し一貫性のある対応を実現します。

データ活用はマーケティング施策だけでなく、商品開発や生産量調整にも応用可能です。CDPで分析した顧客ニーズをもとに商品企画や在庫管理を最適化することで、売上向上と効率化を同時に達成できる点もメリットです。

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CDPを導入するデメリット

CDPは顧客データ活用において多くのメリットをもたらしますが、導入にあたって注意すべき点も存在します。

初期費用や月額費用がかかる
費用対効果が見えるまでに時間がかかる
セキュリティ体制の強化が必要になる

以下では、主な3つのデメリットについて詳しく解説します。

初期費用や月額費用がかかる

CDPの導入には、初期費用として製品のセットアップ費用やデータ移行費用、カスタマイズ費用が必要です。加えて、月額または年額のライセンス費用が継続的に発生し、データ量や利用ユーザー数に応じて変動します。

大規模なデータを扱う企業では、ストレージ容量の追加費用も考慮が必要です。外部コンサルタントのサポートを受ける場合は、さらに費用が加算されます。そのため、投資対効果を慎重に見極め、段階的な導入計画を立てましょう。

費用対効果が見えるまでに時間がかかる

CDPの導入から実際の成果が現れるまでには、一定の期間を要します。まずデータの収集や統合に数ヶ月を要し、データ品質の確保やクレンジング作業にも時間がかかります。統合されたデータを分析し、効果的な施策を設計・実行するまでにもさらに時間が必要です。

施策の効果を測定し、改善を重ねながらPDCAサイクルを回すことで、ようやく明確な成果が見えてきます。短期的な成果を求めすぎると、導入効果を正しく評価できません。そのため、長期的な視点が必要であることを理解しておきましょう。

セキュリティ体制の強化が必要になる

CDPでは大量の個人情報を一元管理するため、セキュリティ対策の徹底が重要です。個人情報保護法やGDPRといった法規制への準拠体制を整え、データへのアクセス権限を厳格に管理する必要があります。

万が一顧客情報が外部に流出すれば、企業イメージの低下はもちろん、法的責任を問われる事態にもなりかねません。安全性の高いツールを選ぶだけでなく、社内のルール整備や従業員教育にも力を入れ、組織全体で情報保護に取り組みましょう。

CDPの導入手順

CDPを効果的に導入するには、計画的なアプローチが必要です。

目的と要件を明確化する
ツールを比較検討する
システム設計と環境構築を実施する
既存データを移行しシステム連携を確立する
運用を開始し効果測定とPDCAを回す

以下では、導入プロセスを5つのステップに分けて詳しく解説します。

1.目的と要件を明確化する

CDP導入の最初のステップは、解決したい課題と達成したい目標を明確にすることです。顧客理解の深化やマーケティング施策の精度向上、部門間のデータ共有など、具体的な目的を定義しましょう。

合わせて、統合対象となるデータソースをリストアップし、どのシステムのどのデータを収集するか優先順位をつけます。KPIとして測定する指標も事前に設定し、導入効果を定量的に評価できる体制を整えることも大切です。

2.ツールを比較検討する

要件が固まったら、複数のCDPツールを比較検討します。機能面では、必要なデータ収集機能、統合・分析機能、外部連携機能が備わっているかを確認しましょう。既存システムとの連携可能性や、将来的な拡張性も重要な判断基準です。

また、ベンダーの導入実績やサポート体制、セキュリティ対策の充実度もチェックポイントです。導入前にはトライアルを実施し、実際の使用感や自社データでの動作を確認することをおすすめします。

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3.システム設計と環境構築を実施する

ツール選定後は、具体的なシステム設計と環境構築に入ります。データモデルを設計し、顧客IDの統合ルールや名寄せロジックを定義しましょう。各データソースからのデータ収集方法を決定し、API連携やタグ実装の仕様を固めます。

また、セキュリティ設計として、アクセス権限の設定方針やデータの暗号化方式を決定します。テスト環境を構築し、少量のデータで動作確認を行いながら、設定の調整と最適化を進めましょう。

4.運用を開始し効果測定とPDCAを回す

システム環境が整ったら、既存の顧客データをCDPへ移行しましょう。各システムから情報を抽出し、形式を変換しながら取り込んでいきます。移行後は、重複や欠損がないか整合性の確認が必要です。

また、MAツールやCRM、広告配信プラットフォームなど、外部システムとの接続も確立します。全体のデータフローが期待通りに動作するか、最終確認を忘れずに行いましょう。

5.運用を開始し効果測定とPDCAを回す

すべての準備が整ったら、本番運用を開始します。まずは、小規模なセグメントや特定の施策から活用をはじめ、段階的に対象を拡大していきましょう。設定したKPIにもとづいて効果を測定し、CDP導入による成果を定量的に評価します。

データの収集状況やデータ品質を定期的にモニタリングし、問題があれば速やかに対処しましょう。PDCAサイクルを継続的に回すことで、CDPの活用度を高め、投資対効果を最大化していくことが重要です。

CDPツールの選び方

数多くのCDPツールの中から自社に最適な製品を選ぶには、複数の観点から評価する必要があります。

操作性が高く現場の担当者が使いこなせるか
既存システムとの連携に柔軟に対応できるか
セキュリティ対策は十分か
サポート体制は充実しているか

以下では、とくに重要な4つの選定ポイントについて解説します。

操作性が高く現場の担当者が使いこなせるか

CDPツールは日常的に使用するため、直感的な操作性が重要です。複雑なSQLやプログラミングの知識がなくても、マーケティング担当者がセグメント作成やデータ分析を行える設計になっているか確認しましょう。

また、ダッシュボードの見やすさや、必要な情報に素早くアクセスできるナビゲーション設計も評価ポイントです。実際のデモ画面を確認したり、トライアル期間で操作感を試したりすることで、自社の担当者が無理なく活用できるか判断できます。使いにくいツールは定着せず、投資がムダになるリスクがあるため注意が必要です。

既存システムとの連携に柔軟に対応できるか

自社ですでに利用しているMAツール、CRM、広告配信プラットフォーム、BIツールなどとスムーズに連携できるか確認しましょう。将来的に新しいツールを導入する可能性も考慮し、拡張性の高いCDPを選ぶことが大切です。

カスタム連携が必要な場合は、開発の難易度やサポート体制も確認します。データの双方向連携に対応しているかも重要なポイントで、CDPから外部システムへデータを出力するだけでなく、外部システムの情報をCDPに取り込める仕様が理想的です。連携できるシステムの数と種類が多いほど、データ活用の幅が広がります。

セキュリティ対策は十分か

大量の個人情報を扱うCDPでは、セキュリティ対策の充実度がツール選定の判断材料となります。まず基本機能として、データ暗号化やアクセス権限管理、操作ログの記録が備わっているか確認しましょう。個人情報保護法やGDPRへの対応状況、ISO27001などのセキュリティ認証の取得状況も評価ポイントになります。

万が一情報漏洩が起きた際の責任範囲や補償内容については、契約前に明確にしておく必要があります。セキュリティは導入後の安心感に直結するため、慎重に見極めましょう。

サポート体制は充実しているか

CDPツールを選定する際は、導入時のオンボーディング支援やトレーニングプログラムの有無を確認しましょう。日本語対応の可否や問い合わせへの対応時間、専任担当者の有無も評価ポイントになります。

ユーザーコミュニティやナレッジベースが充実していれば、自己解決もしやすくなります。導入実績が豊富なベンダーほど業界特有の課題への知見が蓄積されており、的確なアドバイスが期待できるでしょう。

CDPとAIを連携した活用事例

AIとCDPの連携により、従来では困難だった高精度な予測分析と自動化が実現しています。ここでは、以下の項目別でAIとCDPを連携した活用事例について紹介します。

分散した顧客データを統合し、AIが成約確度を予測
CDP×AIで求人レコメンドを最適化

分散した顧客データを統合し、AIが成約確度を予測

あるBtoB企業ではWebアクセス履歴や資料ダウンロード記録、商談履歴などが各部門で分散管理されていました。CDPによる統合でこれらの情報を一元化し、顧客の全体像を可視化できるようになりました。

統合されたデータをAIの機械学習モデルで解析し、見込み客の成約確度を数値化するスコアリングシステムを構築しました。過去の成約パターンを学習したAIが、リアルタイムで各顧客の成約可能性を予測します。

成約確度の高い顧客を自動で営業担当者に通知する仕組みにより、優先順位付けが明確化されました。効率的な営業活動により成約率が向上し、同時に業務負担の軽減も実現した事例です。

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CDP×AIで求人レコメンドを最適化

求人サービス企業では求職者のWebサイト閲覧履歴や応募記録、職歴データをCDPに集約し一元管理を実現しました。行動データと属性情報を組み合わせることで、個々の求職者の詳細なプロファイルを構築しています。

蓄積されたデータをもとにAIが機械学習モデルを活用し、各求職者が興味を持つ可能性の高い求人を予測します。過去の応募傾向や閲覧パターンから、個人の嗜好に最適化された求人情報を自動でレコメンドする仕組みです。

個々に最適化されたメール配信とアプリのプッシュ通知により、クリック率が大幅に向上しました。面談参加率は1.3倍に上昇し、求職者と企業双方の満足度向上を実現した事例です。

CDP×LINE連携による顧客データ統合・効率化事例

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CDP×AI業界別活用シーン

CDPツールの価値は、各業界が抱える特有の課題に対してどれだけ具体的な解決策を提供できるかが重要です。

主にAIと連携した最新の業界活用シーンをご紹介します。

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

昨今とくに競争が激しく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、それにもと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、これらの大量か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もっと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もとづき、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。

今後はさらに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の導入は2024年12月に開始されました。導入後約5ヶ月となる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)資料で、その効果が確認されています。[参照: 株式会社ピアラ「2025年12月期第1四半期決算補足資料」https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation]