CDP導入のRFP作成方法とは？必須項目とベンダー評価のポイントを解説

CDP（Customer Data Platform）の導入プロジェクトが本格始動すると、最初の難関となるのがベンダー選定のためのRFP（提案依頼書）作成です。CDPは既存のMAやCRM、データウェアハウスとの連携が前提となるため、要件定義が曖昧だと提案内容がバラつき、比較評価が困難になります。

本記事では、CDP導入を成功に導くRFPの標準構成と、データ統合・分析・外部連携といったCDP特有の機能要件を具体的な設問例とともに解説します。さらに、改正個人情報保護法への対応やセキュリティ要件の記述方法、ベンダー評価のスコアリング設計、陥りやすい失敗パターンと回避策まで、実務で即座に活用できる情報を網羅しています。

RFP作成は目的ではなく、自社に最適なデータ活用基盤を実現するための重要な手段です。この記事を通じて、ベンダーの実力を正確に見極め、導入後の運用リスクを最小化するための実践的な知識を習得してください。

CDP導入に際するRFPに必須の記載項目と構成

CDP導入を成功させるためには、ベンダーが正確な提案を作成できるよう、RFPの構成を体系的に整理することが不可欠です。

この章では、プロジェクトの背景から評価基準、契約条件まで網羅する5つの主要セクションと、各セクションで記載すべき具体的な項目を解説します。また、RFP作成前に必要な社内調整のプロセスや、実務で即座に活用できるチェックリストも提示します。

CDP導入におけるRFPの標準構成

RFPの骨子となる5つの構成要素は、プロジェクト概要、システム要件、提案依頼、評価基準、契約条件です。これらを明確に定義することで、ベンダー間の提案内容の網羅性と比較可能性を担保できます。

1. プロジェクト概要セクション

プロジェクトの背景、目的、期待効果、現状の課題を記載します。自社のビジネスモデルや顧客接点の特性、現在のデータ管理体制の課題を具体的に示すことで、ベンダーは提案の方向性を正確に理解できます。

たとえば、複数のECサイトやアプリで顧客データが分散している現状や、マーケティング施策のROI可視化が困難といった具体的な課題を明記します。

2. システム要件セクション

機能要件と非機能要件を明確に分けて記述します。機能要件には、データ収集・統合・分析・連携・リアルタイム処理といったCDP特有の能力を具体的に定義します。

非機能要件では、処理すべきデータ量（レコード数、トランザクション数）、処理頻度（リアルタイム、バッチ）、応答速度、可用性などの技術的な制約を数値で示します。既存のMAやSFAとの親和性を要件に含めることで、導入工数とデータ連携コストを大幅に抑制できます。

特に、GENIEE CDPのように自社で広告配信やマーケティングオートメーション（MA）、サイト内検索などのツール群を保有しているベンダーであれば、標準連携の範囲が広く、個別のコネクタ開発費用を抑えられる可能性があります。

3. 提案依頼セクション

ベンダーに求める提案内容の構成を指定します。システムアーキテクチャ、導入スケジュール、体制図、トレーニング計画、保守サポート内容、見積もり内訳などを明記し、提案書のフォーマットを統一することで、後の比較評価を効率化します。

4. 評価基準セクション

機能適合度、技術力、価格、サポート体制、企業信頼性といった評価軸と、それぞれの配点を事前に明示します。評価基準を公開することで、ベンダーは自社の強みを効果的にアピールでき、提案の質が向上します。

5. 契約条件セクション

契約形態（ライセンス、サブスクリプション）、支払条件、納期、知的財産権の帰属、機密保持、損害賠償の範囲など、契約締結に必要な条件を明記します。特にデータの所有権や、サービス終了時のデータ移行方法については、後のトラブルを避けるために詳細に定義します。

RFP作成前に準備すべきこと

RFP作成に着手する前に、社内の関係部署（マーケティング、IT、法務、経営企画）から要件を収集し、プロジェクトの優先順位と制約を明確にする必要があります。また、RFI（情報提供依頼）を活用して市場の最新技術動向を把握してからRFPを作成することで、要件の精度が向上します。

1. 社内ステークホルダーの特定と要件収集

CDP導入の影響を受ける部門を洗い出し、各部門が抱える課題と期待する効果をヒアリングします。マーケティング部門はセグメント精度の向上、IT部門はシステム統合の容易性、法務部門は個人情報保護法への適合性といった、それぞれ異なる視点での要件を集約します。

2. RFIによる市場調査

RFPの前段階として、主要ベンダーにRFIを送付し、製品の概要、主要機能、導入実績、価格帯などの情報を収集します。これにより、市場で提供されている技術の水準を把握し、自社の要件が実現可能かを事前に確認できます。

3. プロジェクト体制とスケジュールの策定

RFP発行から提案受領、評価、デモ、契約締結までのタイムラインを設定します。選定プロセスには最低でも数ヶ月を確保し、各ステークホルダーが評価に専念できる期間を設けることが重要です。

【機能要件】CDP特有の機能要件の定義方法と具体的設問例

CDP選定の鍵となるのは、データ収集・統合・分析・連携・リアルタイム処理の5つの機能領域です。この章では、各領域でベンダーの実力を見極めるための具体的な設問例と判断基準を解説します。

ID解決（名寄せ）ロジックの柔軟性と精度は、顧客理解の深さに直結するため最優先の評価項目となります。また、AIによる自然言語分析など、専門知識不要でデータ活用を促進する機能の有無が将来の運用性を左右します。

データ収集・統合要件の定義と設問例

多種多様なデータソースからの収集方式と、ID統合の技術的要件を定義します。標準連携可能なデータソースの数や、カスタム連携の開発工数を精査することで、導入後の拡張性を評価できます。

1. データソース連携の設問例

「貴社CDPは、どのようなデータソースと標準連携が可能ですか？具体的なコネクタ数と、主要なデータソース（Web、モバイルアプリ、CRM、MA、広告プラットフォーム、オフラインPOS等）の対応状況を示してください。」

「標準連携に対応していないデータソースとの接続が必要な場合、カスタム開発の工数と費用の目安を教えてください。」

2. ID統合（名寄せ）の設問例

「複数のデータソースから収集した顧客情報を統合する際、どのようなID解決ロジックを採用していますか？メールアドレス、電話番号、Cookie、デバイスIDなど、複数の識別子を用いた統合精度を具体的に説明してください。」

「匿名ユーザー（Anonymous）と既知ユーザー（Known）の紐付け、すなわちアノニマスからノウンへの遷移は、どのタイミングでどのように実行されますか？」

3. データ品質管理の設問例

「データの重複排除、欠損値の補完、異常値の検出など、データ品質を維持するための機能を提供していますか？具体的な仕組みを説明してください。」

セグメンテーション・分析要件の定義と設問例

マーケターが自らセグメントを作成できる操作性と、高度な予測分析機能の要件を定義します。AI活用事例を踏まえ、分析の自動化レベルを確認します。

1. セグメント作成の操作性に関する設問例

「マーケティング担当者が、SQLやプログラミングの知識なしにセグメントを作成できますか？ノーコード／ローコードでのセグメント作成のデモを実施してください。」

「作成可能なセグメントの条件数や、複雑な論理演算（AND、OR、NOT）の組み合わせに制限はありますか？」

2. 予測分析・AI機能に関する設問例

「AIを活用した予測セグメント（購買予測、解約予測、LTV予測など）の作成は可能ですか？予測モデルの精度や、学習に必要なデータ量の目安を教えてください。」

「自然言語で質問を入力するだけでデータ分析ができる機能はありますか？具体的な利用例を示してください。」

この点は、将来的な運用の自走化に大きく影響します。GENIEE CDPのように、自然言語で誰でも簡単にデータを分析できるAIサポート機能があれば、データサイエンティストが不在の組織でも高度なインサイト抽出が可能になります。

参照：AI搭載カスタマーデータプラットフォーム「GENIEE CDP」が自然言語ダッシュボード生成機能を提供開始

3. 分析結果の可視化に関する設問例

「セグメントの特性や行動パターンを可視化するダッシュボード機能はありますか？カスタムレポートの作成は可能ですか？」

外部ツール連携・リアルタイム処理要件の定義と設問例

MAや広告プラットフォームへのデータ連携速度と、リアルタイムパーソナライゼーションの対応可否を定義します。既存のCRM/MAとシームレスに同期し、リアルタイムで施策に反映できるかを確認することが重要です。

1. 外部ツール連携の設問例

「貴社CDPは、どのMAツール、CRM、広告プラットフォームと標準連携していますか？連携方法（API、ファイル転送等）と、データ同期の頻度を教えてください。」

「既存のSalesforce、Marketo、Google Ads、Facebook Adsとの連携実績を示してください。」

2. リアルタイム処理の設問例

「リアルタイムでのデータ取り込みと処理は可能ですか？データ発生からCDP内での利用可能状態になるまでの時間（レイテンシ）を教えてください。」

「Webサイトやアプリ上で、リアルタイムにパーソナライズされたコンテンツやレコメンドを表示できますか？具体的な実装方法を説明してください。」

3. API連携の柔軟性に関する設問例

「CDP内のデータを外部システムから参照・更新するためのAPIは提供されていますか？APIの仕様書とサンプルコードを提示してください。」

【機能要件】セキュリティ・法令対応の記述方法

導入後の運用リスクを最小化するための非機能要件を解説します。この章では、改正個人情報保護法やCookie規制への対応、SLAの定義など、法務・IT部門が重視するポイントを網羅します。

データの暗号化、アクセス制御、監査ログの保持といった安全管理措置を技術的要件として明記し、日本国内の法規制対応に迅速な国産ベンダーの優位性も考慮します。

セキュリティ要件の具体的記述方法

CDPで扱う顧客データは機密性が高いため、データの暗号化、アクセス制御、監査ログの保持など、具体的なセキュリティ要求仕様を提示する必要があります。

1. データ暗号化の要件

「保存データ（Data at Rest）および通信データ（Data in Transit）の暗号化方式を具体的に示してください。暗号化アルゴリズムと鍵管理の方法を説明してください。」

2. アクセス制御の要件

「ユーザーごとに異なるアクセス権限を設定できますか？役割ベースのアクセス制御（RBAC）や、データの列レベル・行レベルでの権限設定は可能ですか？」

「多要素認証（MFA）やシングルサインオン（SSO）に対応していますか？」

3. 監査ログの要件

「すべてのデータアクセスや変更履歴を記録する監査ログ機能はありますか？ログの保存期間と、検索・出力機能について説明してください。」

法令対応要件の具体的記述方法

Cookie規制や個人情報保護法への適合性を確認する項目を整理します。1st Partyデータの活用や同意管理（CMP）連携の必要性を解説します。

1. 個人情報保護法への対応

「改正個人情報保護法に基づく安全管理措置（組織的、人的、物理的、技術的）をどのように実装していますか？具体的な対策を示してください。」

「個人情報の利用目的の通知・公表、開示請求、訂正・削除請求への対応機能はありますか？」

2. Cookie規制への対応

「ブラウザによるトラッキング規制（SafariのITP完全ブロック、Chromeのユーザー選択式制限等）が強化される中、1st Partyデータを主軸とした高精度なID解決は可能ですか？具体的な技術的手法を説明してください。」

「同意管理プラットフォーム（CMP）との連携は可能ですか？ユーザーの同意状況に応じたデータ収集・利用の制御機能はありますか？」

可用性・パフォーマンス・運用保守要件の記述方法

稼働率やレスポンスタイムの保証、障害時のサポート体制を定義します。日本語によるサポートの提供範囲やレスポンス速度を具体的に問い、運用リスクを排除します。

1. 可用性の要件

「システムの稼働率（SLA）を具体的に示してください。計画停止（メンテナンス）の頻度と時間帯を教えてください。」

「障害発生時のシステム復旧時間目標（RTO：Recovery Time Objective）と、データ復旧ポイント目標（RPO：Recovery Point Objective）を具体的な数値で示してください。」」

2. パフォーマンスの要件

「セグメント作成やレポート生成の応答時間はどの程度ですか？データ量が増加した場合のパフォーマンス劣化への対策を説明してください。」

「同時接続ユーザー数の上限はありますか？ピーク時のアクセス集中への対応策を示してください。」

3. 運用保守の要件

「日本語での24時間365日サポートは提供されていますか？サポート窓口（電話、メール、チャット）と、問い合わせへの初回応答時間を教えてください。」

「定期的なシステムアップデートやセキュリティパッチの適用は、どのように実施されますか？ユーザー側での作業は必要ですか？」

ベンダー評価基準とスコアリングシートの設計方法

受領した提案を公平かつ客観的に比較するための評価軸と配点方法を解説します。この章では、機能、技術力、価格、サポート、企業信頼性の5軸を用いたスコアリング方法を提示し、評価項目ごとに重み付けを行い、自社の導入目的に最も合致したベンダーが上位に来るよう設計する方法を説明します。

初期費用だけでなく、データ量増加に伴う従量課金を含めた5年間のTCO（総保有コスト）で比較することも重要です。

評価軸の設定と重み付けの方法

ビジネスインパクトが大きい機能適合度や、導入の確実性を左右する技術力の配点比率を解説します。自社の優先順位に応じたカスタマイズ例を示します。

1. 評価軸の設定

一般的な評価軸として、以下の5つが挙げられます。

• 機能適合度：RFPで定義した要件をどの程度満たしているか
• 技術力：システムの拡張性、パフォーマンス、セキュリティの水準
• 価格：初期費用、月額費用、従量課金を含めた総保有コスト
• サポート体制：導入支援、トレーニング、保守サポートの充実度
• 企業信頼性：ベンダーの事業継続性、導入実績、財務健全性

2. 重み付けの考え方

自社の導入目的に応じて、各評価軸の配点比率を調整します。たとえば、機能の充実度を最重視する場合は機能適合度を40%、技術力を30%、価格を20%、サポート体制を5%、企業信頼性を5%といった配分にします。

一方、コスト削減を優先する場合は価格の配点を高めに設定します。

3. 評価基準の事前公開

RFPに評価軸と配点を明記することで、ベンダーは自社の強みを効果的にアピールでき、提案の質が向上します。また、評価プロセスの透明性が高まり、社内での合意形成もスムーズになります。

機能適合度・技術力の評価方法

必須要件の充足率だけでなく、デモを通じたUIの使いやすさや、同業種での導入実績に基づく技術力を評価する方法を解説します。

1. 必須要件と推奨要件の区別

RFPで定義した要件を、「必須要件」と「推奨要件」に分類します。必須要件を満たさない提案は選考対象外とし、推奨要件の充足度で加点します。これにより、最低限のラインを明確にしつつ、付加価値の高い提案を評価できます。

2. デモンストレーションの実施

提案書の内容だけでなく、実際のシステムを操作するデモを実施し、UIの直感性や操作性を確認します。デモでは、自社の具体的なユースケースを再現してもらい、実務での使い勝手を評価します。

3. 導入実績の確認

同業種や類似規模の企業での導入実績を確認し、技術的な実現可能性を評価します。可能であれば、既存顧客へのリファレンスチェック（参照確認）を実施し、導入後の満足度や課題を直接ヒアリングします。

価格・サポート体制の評価とスコアリングシート例

見積もりの内訳の妥当性や、担当者の専門性、トレーニング計画の充実度を評価します。そのまま使えるExcel形式のスコアリングシート項目を提示します。

1. 価格評価のポイント

初期費用だけでなく、月額費用、データ量やユーザー数に応じた従量課金、保守費用を含めた5年間の総保有コスト（TCO）で比較します。また、見積もりの内訳が明確で、追加費用の発生条件が明示されているかを確認します。

2. サポート体制の評価ポイント

導入時のコンサルティングやトレーニングの充実度、導入後のサポート窓口（日本語対応、対応時間）、定期的なアップデート情報の提供など、継続的な支援体制を評価します。海外製品と国産製品のサポート範囲の違いを明確にし、導入後の自走を支援する体制があるか評価することが重要です。

特にGENIEE CDPのような国産ベンダーは、日本の商習慣に合わせたきめ細やかなサポートや、改正個人情報保護法などの法規制への迅速な対応が期待できるため、企業信頼性やサポート体制の評価ウェイトを高く設定する企業が増えています。

3. スコアリングシート例

評価項目	配点	ベンダーA	ベンダーB	ベンダーC
機能適合度	40点	36点	32点	38点
技術力	30点	27点	24点	28点
価格	20点	15点	18点	16点
サポート体制	5点	4点	3点	5点
企業信頼性	5点	5点	4点	5点
合計	100点	87点	81点	92点

このようなスコアリングシートを用いることで、評価者間での認識のズレを防ぎ、客観的な比較が可能になります。

RFPの作成方法とベンダー選定のポイントまとめ

CDP特有の機能要件としては、データ収集・統合、セグメンテーション・分析、外部ツール連携、リアルタイム処理の各領域で、ベンダーの実力を見極めるための具体的な設問を用意します。非機能要件では、セキュリティ、法令対応、可用性、パフォーマンス、運用保守の各要件を明確に定義し、導入後の運用リスクを最小化します。

ベンダー評価では、機能適合度、技術力、価格、サポート体制、企業信頼性の5軸を用いたスコアリングシートを作成し、評価項目ごとに重み付けを行います。初期費用だけでなく、5年間の総保有コスト（TCO）で比較することで、長期的な視点での最適なベンダーを選定できます。

RFPは作成が目的ではなく、自社に最適なデータ活用基盤を実現するための手段であることを忘れず、将来のAI活用も見据えた拡張性の高いCDPを選定していきましょう。特にGENIEE CDPのようなAX（AIトランスフォーメーション）と国産ツール連携に強みを持つプラットフォームは、運用の自走化と成果創出を強力に支援可能です。ぜひこの機会にご検討ください。