CDPとiPaaSの違いとは？役割・データの扱い方・選び方を解説

社内の様々なシステムに顧客データが散らばっていて、どこに最新の情報があるのか分からない。マーケティング施策を展開したくても、データの二重入力や手作業での統合に時間がかかってしまう。そんな課題を解決するために「データ統合ツール」の導入を検討すると、必ず浮かび上がるのがCDPとiPaaSという2つの選択肢です。

どちらも「データを繋ぐ」という役割を担いますが、その目的と得意領域は大きく異なります。CDPは顧客一人ひとりのプロファイルを作り上げ、マーケティング施策の精度を高めるための基盤です。一方、iPaaSは複数のSaaSやシステムをAPI経由で接続し、業務フローを自動化するための連携基盤として機能します。

本記事では、CDPとiPaaSの根本的な役割の違いから、データの扱い方、ID統合機能の有無、具体的なユースケースまでを解説します。さらに、両者を組み合わせて使うことで生まれるシナジーや、主要なツールの比較情報も紹介します。自社の課題が「顧客理解」にあるのか「業務効率化」にあるのかを見極め、適切なツール選定を行うための判断材料としてください。

CDPとiPaaSとは

データ活用の重要性が高まる中、企業が直面するのは「散在するデータをどう統合するか」という課題です。この課題に対する解決策として、CDPとiPaaSという2つのツールが注目されています。

どちらも「データ統合」という共通項を持ちますが、その目的と役割は明確に異なります。CDPは顧客理解を深めるための蓄積・分析基盤であり、iPaaSはシステム間を繋ぐ連携基盤です。まずは、それぞれの定義と背景を整理しましょう。

CDPとは

CDPは「Customer Data Platform」の略で、日本語では「顧客データ基盤」と呼ばれます。複数のチャネルから収集した顧客データを統合し、一人ひとりの顧客体験を最適化するためのプラットフォームです。

例えば、ECサイトでの購買履歴、実店舗での来店記録、Webサイトでの閲覧行動、メールの開封履歴など、顧客との接点で生まれるあらゆるデータを一箇所に集約します。そして、メールアドレスや電話番号、Cookie IDといった識別子を用いて「同一人物」を特定し、バラバラだった情報を一つのプロファイルとして統合します。

この統合されたデータをもとに、顧客の嗜好や行動パターンを分析し、パーソナライズされたマーケティング施策を展開することが可能になります。

iPaaSとは

iPaaSは「Integration Platform as a Service」の略で、複数のSaaSやシステムをAPI経由で接続し、自動的なデータフローを構築するツールです。クラウドサービスの利用が拡大する中、企業が抱える「ツール間の連携」という課題を解決するために生まれました。

総務省の調査によると、2023年時点でクラウドサービスを利用している企業の割合は77.5%に達しており、多くの企業が複数のクラウドツールを併用しています。しかし、それぞれのツールが独立して動作するため、データの同期や業務フローの自動化が課題となっています。

iPaaSは、この課題に対して「ハブ」として機能します。例えば、営業管理システム（SFA）で成約情報が入力されたら、自動的に会計ソフトへ反映し、同時にSlackで関係者に通知を送る、といったワークフローを構築できます。手作業での二重入力や、情報伝達の遅れを解消し、業務効率化の要となっているのです。

CDPとiPaaSの根本的な役割の違い

CDPとiPaaSは、どちらも「データを扱う」という点では共通していますが、その目的は全く異なります。CDPは「顧客を知る」ためのツールであり、iPaaSは「業務を動かす」ためのツールです。

どちらが優れているかではなく、解決したいビジネス課題によって選択すべきツールが変わります。ここでは、それぞれの役割を対比させながら、その違いを明確にしていきます。

CDPの主な役割

CDPの主な役割は、顧客一人ひとりの360度ビューを構築し、マーケティング施策の精度を高めることです。データを単に保存するだけでなく、セグメンテーションや分析を通じて「次の一手」を導き出すことが主眼となります。

例えば、ECサイトでの購買履歴、実店舗での来店記録、Webサイトでの閲覧行動など、複数のチャネルで得られた情報を統合します。これにより、ある顧客が「オンラインでは頻繁に閲覧するが購入に至らず、実店舗では高額商品を購入する傾向がある」といった行動パターンを可視化できます。こうした洞察をもとに、顧客のLTV向上やパーソナライズ施策に寄与することができるのです。

CDPはマーケティング部門が「この顧客には何を提案すべきか」を判断するための、戦略的な基盤となります。

iPaaSの主な役割

iPaaSの主な役割は、システム間のリアルタイムなデータ同期と、イベントをトリガーとしたワークフローの自動化です。手作業の削減や、複数ツールにまたがる定型業務のミス防止が主な目的となります。

具体的には、SFAで成約情報が登録されたら、自動的に会計ソフトに請求データを作成し、同時にSlackで営業チームに通知を送る、といったフローを構築できます。また、フォームから問い合わせがあった際に、CRMへ自動登録し、担当者にメールで通知する、といった処理も可能です。

iPaaSはパイプラインのように情報を即座に流通させ、部門を跨ぐオペレーションを自動化します。システム間の「橋渡し」とリアルタイムなアクション実行に特化しているのが特徴です。情報システム部門が「ツール間の連携を効率化したい」と考えたときに、その役割を担います。

データの扱い方の違い（蓄積型 vs 通過型）

CDPとiPaaSの技術的な差異を理解する上で重要なのが、「データの保持期間」と「処理タイミング」です。CDPは大量のデータを長期間保存し、過去を振り返って分析する「蓄積型」のアプローチを取ります。

一方、iPaaSはデータを受け渡す際の「ハブ」として機能し、情報を通過させて現在を動かす「通過型」のアプローチを取ります。この違いが、ツール選定における重要な判断基準となります。

CDPの蓄積型アプローチ

CDPは、データを長期的に保持するため、顧客のライフサイクルを通じた長期的な行動変容を可視化できます。過去数年分の購買データから優良顧客の予兆を掴むような、重厚なデータ活用に向いています。

例えば、ある顧客が3年前に初めて購入し、その後どのような頻度で購入を繰り返し、どのタイミングで離脱しかけたのか、といった履歴を全て保持します。この履歴をもとに、SQLや機械学習を用いてトレンドや傾向を分析することが可能です。「春先に購入頻度が上がる顧客層」や「初回購入から3ヶ月以内にリピートしない顧客は離脱しやすい」といった洞察を導き出し、施策に反映できます。

CDPは、データを「資産」として蓄積し、時間をかけて深く分析することで価値を生み出します。即座にアクションを起こすというよりも、戦略的な意思決定を支えるための土台となるのです。

iPaaSの通過型アプローチ

iPaaSは、データの永続保存は行わず、システム間の「橋渡し」とリアルタイムなアクション実行に特化します。イベント発生と同時に処理が走り、次のシステムへと情報を送り出す特性を持ちます。

例えば、フォームから問い合わせがあった瞬間に、その情報をCRMへ登録し、担当者にメール通知を送る、といった処理を即座に実行します。iPaaS自体にデータは蓄積されず、あくまで「AからBへ正確に運ぶ」ことが役割です。過去のデータを振り返って分析するのではなく、今起きている出来事に対して素早く反応することを目的としています。

この通過型アプローチは、即時性が求められる通知や同期に適しています。在庫が一定数を下回ったら自動発注する、異常なアクセスを検知したら即座に管理者に通知する、といったリアルタイムな業務フローを実現します。

ID統合・名寄せ機能の有無による違い

CDPとiPaaSを比較する上で、最も重要な違いの一つが「ID統合（名寄せ）」機能の有無です。CDPは名寄せ機能を標準搭載するのに対し、iPaaSはデータをそのまま受け渡すのが基本です。

同一人物を特定し、データの断絶を解消することが顧客体験にどう影響するかを理解することで、ツール選定の判断がより明確になります。

CDPのID統合機能

CDPの核心的機能の一つが、複数のシステムでバラバラに管理されている顧客IDを統合し、一人ひとりの正確な行動像を復元することです。メールアドレスや電話番号、Cookie IDなどを紐付け、オンラインとオフラインの行動を統合する仕組みを持ちます。

例えば、ある顧客がECサイトでは「user123」というIDで登録し、実店舗では電話番号で会員登録しているとします。CDPは、この2つの情報を「同一人物」として紐付けることで、「オンラインでは閲覧だけして購入せず、実店舗で高額商品を購入する傾向がある」といった行動パターンを可視化できます。

高度な名寄せ機能やAIサポートを持つツールでは、曖昧な情報からも同一人物を推定する機能を備えています。例えばGENIEE CDPは、オンライン・オフラインを問わずデータを統合できるだけでなく、AIによる分析サポート機能も備えています。

これにより、データ分析の専門家が社内にいなくても、統合されたデータから「次の一手」となる洞察を容易に引き出すことが可能になります。

iPaaSのデータ連携の特性

iPaaSは、データの「形式変換」は得意とするものの、複雑な「名寄せロジック」は持ちません。AからBへ正確にデータを運ぶことが役割であり、重複データのクリーニングや統合は専門外です（iPaaSの中には簡易的な重複排除機能を持つものもありますが、CDPレベルの高度な名寄せとは異なります）。

例えば、SFAからCRMへ顧客情報を連携する際、iPaaSは「SFAのフィールドAをCRMのフィールドXにマッピングする」といった形式変換は行いますが、「この顧客情報は既にCRMに存在する同一人物かどうか」を判定する機能は基本的に持ちません。IDの不一致解消は、連携先のシステムやマスターデータ管理（MDM）に依存することになります。

iPaaSを使ってデータを連携する場合、事前に各システム側でIDを統一しておくか、連携先のシステムが名寄せ機能を持っている必要があります。iPaaSはあくまで「正確な運び屋」であり、データの意味を解釈して統合する役割は担わないのです。

具体的なユースケースによる使い分け基準

ツール選定の鍵は、「データの活用目的」が顧客へのアプローチにあるのか、それとも社内のオペレーション改善にあるのかを見極めることにあります。

顧客一人ひとりの解像度を高め、最適なコミュニケーションを図るならCDP、点在するシステムを繋ぎ、情報の受け渡しを自動化するならiPaaSがその役割を担います。自社が解決すべき課題の所在に応じて、以下の基準で判断しましょう。

CDPが適しているケース

CDPは、オムニチャネル戦略やパーソナライズ広告、LTV分析など、顧客を中心に据えた施策に適しています。店舗とECのデータを統合し、一人ひとりの好みに合わせた販促メッセージを配信したい場合に有効です。

具体的には、以下のようなシナリオでCDPが力を発揮します。まず、実店舗での購買履歴とECサイトでの閲覧履歴を統合し、「店舗では頻繁に購入するが、オンラインでは閲覧のみ」という顧客を特定します。この顧客に対して、オンライン限定のクーポンを配信することで、EC利用を促進できます。

また、過去の購買データから「春先にスポーツ用品を購入する傾向がある」顧客層を抽出し、シーズン前に新商品のレコメンドメールを送る、といった施策も可能です。購買履歴に基づいたレコメンド精度の向上は、売上に直結します。

小売・EC業界におけるCDPの活用方針については、こちらの資料も参考になります。ぜひご確認ください。

【e-book】”EC・店舗・倉庫のデータ分断”と “属人化”を解消する AI時代のデータ基盤

iPaaSが適しているケース

iPaaSは、SFA、CRM、Slack、会計ソフトなど、複数のツール間で情報をリアルタイムに同期させたいケースに適しています。データ入力の二度手間解消や、異常検知時の即時通知など、オペレーション改善のシナリオで力を発揮します。

具体的には、フォーム入力をトリガーにCRM登録とSlack通知を自動化するといった定型業務の高速化が可能です。例えば、Webサイトの問い合わせフォームから顧客情報が送信されたら、自動的にCRMへ登録し、営業担当者にSlackで通知を送ります。これにより、手作業での転記ミスや対応遅れを防ぐことができます。

また、SFAで成約情報が登録されたら、自動的に会計ソフトへ請求データを作成し、経理部門にメールで通知する、といったフローも構築できます。部門を跨ぐ情報伝達がリアルタイムで行われるため、業務のスピードが大幅に向上します。

さらに、在庫管理システムと連携し、在庫が一定数を下回ったら自動的に発注処理を実行する、といった仕組みも実現可能です。iPaaSは、業務の自動化を進め、人的リソースをより付加価値の高い業務に振り向けたい場合に最適な選択肢となります。

CDPとiPaaSの併用パターン

CDPとiPaaSは、二者択一ではありません。両者を組み合わせることで生じるシナジーを活用すれば、データ収集から分析、そしてアクションの自動実行までを一貫したフローとして構築する「モダンなデータアーキテクチャ」を実現できます。

iPaaSでデータを収集し、CDPで統合・分析、その結果を再びiPaaSで各ツールへ配信する、という流れを作ることで、データ活用の効果を最大化できます。

iPaaSをCDPへのデータ収集手段として活用

APIが公開されている多様なSaaSから、効率的にCDPへデータを流し込むための「蛇口」としてiPaaSを利用するメリットがあります。個別のAPI開発を行わずに、iPaaSの標準コネクタを活用してCDPへのデータ連携を迅速化できます。

例えば、SFA、MA、カスタマーサポートツール、広告管理ツールなど、複数のツールに散在する顧客データをCDPに集約したいとします。それぞれのツールに対して個別にAPI連携を開発するのは、時間もコストもかかります。しかし、iPaaSを使えば、各ツールの標準コネクタを利用して、設定画面上で連携フローを構築できます。

この方法により、開発コストを抑えつつ、柔軟なデータパイプラインを構築できます。新しいツールを追加する際も、iPaaS上で新たなコネクタを追加するだけで対応できるため、拡張性も高まります。iPaaSは、CDPへのデータ収集を効率化するための強力な手段となります。

リバースETLとしてのiPaaSの役割

CDPで生成された「優良顧客リスト」などの洞察を、現場が使うツール（CRMや広告管理画面）に自動で書き戻す仕組みを、リバースETLと呼びます。iPaaSは、この役割を担うことができます。分析結果が死蔵されず、即座に現場の武器に変わる流れを作ります。

例えば、CDPで「過去3ヶ月間購入がなく、離脱予兆がある顧客」を特定したとします。この情報をiPaaS経由でCRMに飛ばし、即座に営業担当者の架電リストへ追加することができます。また、広告管理ツールに連携して、離脱予兆顧客に対してリターゲティング広告を配信する、といった施策も自動化できます。

この仕組みにより、CDPでの分析結果が「レポートを見て終わり」ではなく、実際のアクションに繋がります。マーケティング部門が分析した洞察を、営業部門や広告運用チームがリアルタイムで活用できるようになり、組織全体のデータ活用レベルが向上します。

CDPとiPaaSの違いまとめ

CDPとiPaaSは、どちらも「データ統合」という共通項を持ちながらも、その目的と役割は明確に異なります。CDPは顧客一人ひとりのプロファイルを構築し、マーケティング施策の精度を高めるための蓄積・分析基盤です。一方、iPaaSは複数のシステムをAPI経由で接続し、業務フローを自動化するための連携基盤です。

どちらが優れているかではなく、自社の課題が「顧客理解」にあるのか「業務効率化」にあるのかによって、選択すべきツールが変わります。顧客体験を向上させ、売上拡大を目指すならCDP、業務の自動化を進め、オペレーションを効率化するならiPaaSが適しています。

さらに、両者を組み合わせることで、データ収集から分析、アクションの自動実行までを一貫したフローとして構築できます。iPaaSでデータを収集し、CDPで統合・分析、その結果を再びiPaaSで各ツールへ配信する、というモダンなデータアーキテクチャを実現することで、データ活用の効果を最大化できます。

もし、顧客データの統合や高度な分析に課題を感じているなら、GENIEE CDPの活用を検討してみてはいかがでしょうか。AIによる分析サポートと強力な名寄せ機能により、データ活用の第一歩を強力に支援します。