DX根本課題を解決するCDPとは？DMPとの違いや使い分け~AIエージェント連携によるデータ統合戦略~

更新日：2025.08.12　/　データ活用/CDP

企業におけるDX推進の核となる営業・マーケティング組織の課題

国内の多岐にわたる業種において急速なDX化が進む中、事業の核となる営業、マーケティング組織においてはまだ以下のような課題が見られています。

業務の属人化

営業もマーケティングも専門的なスキルやノウハウが決め手になる職種となり、優秀な社員に依存しがち。そんな中、各部署において核となるコア社員が退職すると業績の低下だけでなく、顧客情報や営業ノウハウまでもが一緒に他社に移ってしまう。

顧客情報の分散

各部単位で様々なマーケティングツールや営業支援システム、顧客管理ツールを導入するほか、担当者個人がExcelやスプレッドシートで情報を管理し、組織全体での情報共有や活用ができていない。

データ活用の遅れ

総務省「令和7年版情報通信白書」によると、業界によってデジタル化の進展にばらつきがあり、情報通信業では93.4%がクラウドサービスを活用する一方、全体平均は80.6%にとどまる。

参考URL：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/datashu.html

既存システムでは解決できない領域

特に営業組織の課題解決策の１つとしてSFA（営業支援システム）やCRM（顧客管理システム）、マーケティング組織の課題解決としてMAといった専門ツールを導入し対策する企業も見られますが、その解決策は部分最適にしかなっておらず、同じ顧客のデータが部署やチームごとに複数のシステムに分散することで、必要な情報に瞬時にたどり着けなかったり、名寄せや情報の集約に人的工数と時間がかかりすぎる事が原因で、データの統合的な分析や活用ができないといった根本課題があります。

これらデータに関わる根本課題を解決する仕組みの１つとしていま注目されているのが、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）です。

次章では、これらのツールについて、分かりやすく解説していきます。

DX推進の切り札「CDP」とは？

前述した事業課題を解決するツールとして、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）やに注目があ集まっている理由や機能が類似するDMP（データマネジメントプラットフォーム）との違いについても簡単に説明ていきたいと思います。

CDPを一言で表すと「顧客データ統合の新基盤」といえるでしょう。

CDP（Customer Data Platform）は、自社で取得したあらゆる顧客データを収集・統合するシステムです。主に顧客理解やパーソナライズされたマーケティング施策に活用されます。取り扱うデータの例としては年齢、性別などの属性データや企業規模などの基本情報、Webサイトの訪問履歴や資料ダウンロード履歴などの行動データ、購入履歴など購買データ、契約内容、取引金額や商談記録、問い合わせ履歴など多岐にわたります。

CDPの特徴は、組織内の複数システムと連携し、顧客データを個人単位で一元管理できることです。

CDP（Customer Data Platform）は主に自社のファーストパーティデータを統合・管理することを目的としていますが、近年のCDPは以下のように拡張されています。

CDPのサードパーティデータや非構造化データの取り扱い（直近のCDP進化傾向）

サードパーティデータの取り込み
- 一部のCDPは外部のサードパーティデータを取り込み、ファーストパーティデータと組み合わせて活用可能。
- ただし、DMPほど大量かつ広範なサードパーティデータの取り扱いには特化していない場合が多い。
非構造化データの統合
- テキスト、画像、ログデータなどの非構造化データを取り込めるCDPも増えている。
- ただし、非構造化データの活用には別途分析ツールやAI技術が必要になることが多い。
つまり、CDPは基本的には自社が保有するファーストパーティデータの統合が主目的ですが、製品によってはサードパーティデータや非構造化データも取り込み、より豊富な顧客理解を支援する機能を持つものも出てきているというのが実態としてあります。

次にDMP：Data Management Platform（データマネジメントプラットフォーム）を見ていきましょう。

DMP（Data Management Platform）は、広告配信やマーケティングにおけるターゲティングに活用するなど広告の改善や最適化を主な目的としたプラットフォームです。

Cookie情報やIPアドレス、デバイスIDなどの匿名データを中心に収集・管理し、取り扱うデータの範囲によって「パブリックDMP」と「プライベートDMP」に分類されることがあります。

プライベートDMPが自社保有のデータを中心に取り扱うのに対し、パブリックDMPは外部のデータプロバイダー、つまり第三者（サードパーティ）データが取得する広範なユーザー属性データや行動データ（例：年齢層、性別、興味関心、購買傾向、デモグラフィック情報等）や、匿名データ（例：Cookie情報、デバイスID、IPアドレスなど、個人を特定しない匿名の行動データの他、ウェブ閲覧履歴や広告のクリック履歴など複数の広告主や媒体から集められたデータ等）を集約し、広範なユーザーセグメントを作成することで、広告配信時のターゲティング精度を向上させる効果があります。

パブリックDMPの特徴としては、広範なユーザーデータを第三者から集めているため、ターゲティングの幅が広く、広告配信やマーケティング施策で、多様なユーザー層にリーチすることが可能となります。

また、取り扱うデータは個人を特定しない匿名データが中心となっていることから、プライバシー保護にも配慮されています。

一方でプライベートDMPは自社で収集した（アクセスログやクッキー情報などの）匿名データに限定し広告配信やマーケティングターゲティングに活用します。パブリックDMPに比べるとデータの幅は狭くはなりますが、他者と連携しない分、スピード感のある施策展開や自由度の高いデータ活用、活用方針や運用ルールを自社でコントロール可能な点が主なメリットであり特徴と言えます。

CDPとDMPの基本的な違い（一覧表）

比較項目	CDP（カスタマーデータプラットフォーム）	DMP（データマネジメントプラットフォーム）
主な目的	既存顧客の深耕・関係構築	新規顧客獲得・広告最適化
扱うデータ	ファーストパーティデータ（自社データ）	サードパーティデータ（外部データ）
データの識別方法	実名ベース（メール、企業名、電話番号等の個人情報等）	匿名ベース（Cookie、IPアドレス、デバイスID等）
データ保存期間	長期保存（制限なし）	短期保存（目安：3～6ヶ月程度）
個人情報の取り扱い	個人特定可能な詳細データ	匿名化された統計データ
主な活用部署	営業・マーケティング・CS部門	デジタルマーケティング部門
連携システム一例	CRM・SFA・MA等の営業・マーケティング関連システム	広告配信・DSP等の広告系システム
投資対効果測定	長期ROI（LTV・継続率等）	短期ROI（獲得コスト・CV率等）
コンプライアンス	厳格な個人情報の管理が必要	比較的柔軟（匿名データ中心）

※上記のDMPは主に『パブリックDMP』について記載しています。

CDPとDMPツール使い分けのポイント

結論として、CDPとDMPのどちらか一方を選択し置き換えられるというよりは、その企業が抱える課題や目指す目的によって使い分けられたり併用することも多いようです。

例えば以下の観点などが挙げられます。

営業アプローチの違いによる使い分け

CDPを活用することで、顧客ID、メールアドレス、氏名などの実名ベースで、特定の個人の行動・購買履歴を分析し、一人ひとりの顧客に合わせた営業が可能となります。

DMPを活用することで興味関心といった匿名データから、ユーザーグループの嗜好や傾向を分析し、ターゲティングによる営業展開が可能となります。

データ活用期間の違い

CDPは長期的な顧客関係構築に向いています。データ保存期間に制限がなく、顧客との関係性を基盤とした営業戦略を展開することが可能であり、顧客生涯価値（LTV）の最大化を目指します。

DMPは3～6か月程度の短期保存で常に最新データを活用します。市場トレンドの変化に対応した営業活動を実現します。

データ管理レベルの違い

CDPは個人情報を取り扱いことが多いことから、厳格なデータ管理システムが求められます。

コンプライアンス重視の企業や金融・保険業界での活用に適しています。

DMPは匿名データを取り扱うことが多いことから比較的柔軟な運用が可能です。ただし、クッキー規制強化への対応は必要となります。

CDP・DMP活用メリット

営業組織が従来のSFA/CRM/MAでは解決できなかった課題を、CDP・DMPがどう解決するかを営業パターン別に解説します。

パターン1：反響営業型企業

問い合わせ前の行動履歴と問い合わせ後の営業データが分離しており、顧客の検討プロセス全体が見えずらいという課題に対しては、

CDPツールを導入することで、オンライン・オフライン行動の統合し、Webサイト閲覧、資料ダウンロード、展示会参加、店舗来訪、営業商談など、あらゆるタッチポイントのデータを個人単位で統合・管理することが可能となります。

実店舗とECの購買行動を統合することで同一顧客が実店舗で商品を確認してからECで購入する、またはその逆のパターンなど、オムニチャネルでの行動を一元的に把握し、検討プロセスの可視化を図ることができます。初回接触から成約まで、オンライン・オフライン問わず、顧客がどのような情報に関心を示し、どのタイミングで購買意欲が高まったかカスタマージャーニーを詳細に分析することが可能となるのです。

DMPの導入価値としては、広告ターゲティングの精度向上と成約率の向上があります。顧客の属性・行動パターンを分析し、類似する見込み客層への広告配信を最適化します。問い合わせ品質の向上や広告経由の問い合わせ者の成約率を分析し、より成約可能性の高い層にリーチするといったことが可能となります。

パターン2：リピート営業型企業

既存ツールだけでは、日々移り変わる市場環境の変化や顧客の他社検討状況が察知できません。

CDPを導入することでオムニチャネルでの購買行動の統合や分析、実店舗でのPOSデータ、ECサイトでの購買履歴、コールセンターでの注文履歴を統合し、顧客の真の購買パターンを把握することが可能となります。

店舗とオンラインの相互送客効果を測定し、実店舗で商品を確認した後にECで購入する行動や、ECで情報収集した後に店舗で購入する行動を定量的に分析することで購買前後の行動を統合・可視化することができます。購買前のWebでの閲覧行動や購買時の店舗内での行動履歴、購買後のカスタマーサポートへの問い合わせ内容などを統合すれば、顧客に寄り添った満足度向上対策や次回のニーズを予測し品揃えやクーポンによる訴求などピンポイントでのマーケティング活動を行うことが可能となるのです。

DMPを導入することで市場トレンドとの照合が可能に。業界全体の購買トレンドと自社顧客の行動を比較し、市場変化に先行した商品提案新規顧客獲得の効率化既存顧客と類似する属性を持つ新規層を特定し、効果的な広告配信でリピート顧客の拡大を図ることが可能となります。

パターン3：提案営業型企業

既存ツールでは、営業担当者が把握した情報のみで提案するため、顧客の潜在的な課題や業界動向への対応が属人的になります。

CDPを導入することで複数チャネルでの関与者分析が可能に。顧客企業内の複数部署からのWebアクセス、展示会参加、セミナー参加、店舗訪問などを統合し、真の意思決定プロセスと影響者を特定することができます。オフライン接触の重要性把握展示会やセミナーでの対面接触が、その後のオンライン行動や最終的な成約にどう影響するかを定量的に分析することができます。

提案タイミングの最適化を図ることが可能に。過去の類似案件でのオンライン・オフライン行動パターンを分析し、最も効果的な提案タイミングを予測することができます。

DMPを導入することで、同業界・同規模企業の一般的な課題や導入パターンを把握し、説得力のある提案資料を作成することなども可能となります。

業界特有のキーワード検索トレンドから潜在ニーズの発掘や、まだ顕在化していない市場ニーズを発見するヒントを得ることなどもできるでしょう。

パターン4：長期検討型企業

既存システムだけでは長期間にわたる検討プロセスで、顧客の関心度の変化や組織内での検討状況把握が困難です。

CDPを導入することで顧客における長期間に渡る検討期間中のオンラインでの行動履歴、展示会の参加実績、営業担当者との商談履歴、店舗への来店行動などを継続的に追跡し、関心度の推移を可視化することが可能となります。

Web閲覧での情報収集、展示会参加、店舗来店などを統合し、検討度合いや熱量を定量的に測定（BtoBにおいては組織内検討状況の立体的把握なども）することが可能となります。

展示会での商談や店舗での実機（デモンストレーション）確認が、その後の導入検討進捗にどの程度影響を与えたかなども定量的に分析（オフライン接触の影響度測定）しその後の展示会での見せ方や展示訴求内容の材料に活かすことなども可能となります。

DMPを導入することで、業界内での情報収集トレンドから競合比較状況の推測なども可能となります。顧客が比較検討している可能性の高い競合他社を推測し、決裁時期を予測したり、類似企業の導入パターンから、予算確定時期や導入決定時期の傾向分析を行うことで広告の配信頻度や配信ボリューム、配信時間や曜日などのコントロールで成約率を高めることも可能となるのです。

オフライン統合による営業力革新

特に重要なのは、実店舗での購買情報、展示会での接触履歴、セミナー参加記録などのオフラインデータをシステムで突合・統合を実現できることです。

これにより真の顧客行動（カスタマージャーニー）の把握「オンラインで情報収集→店舗で実物確認→ECで購入」といった複雑な購買プロセスを完全に可視化することができ、オムニチャネル戦略の最適化を図ることができます。

各チャネルの役割と相互作用を定量的に分析し、最適な顧客体験を設計営業効率の劇的向上オフライン接触の効果を定量化し、最も効果的な営業活動に集中しましょう。

これらの機能やメリットを活かし、「GENIEE SFA/CRM」のような営業支援システムと連携させることで、従来の「勘と経験」に依存した営業から、「オンライン・オフライン統合データに基づく戦略的営業」への転換が可能になります。

AX時代の最新データ活用戦略「CDP×AIエージェント」連携モデル

昨今、CDPツールは高精度なRAGを搭載した「AIエージェント」と連携し、企業内外から収集蓄積した情報を整理・統合することで、より精度の高い情報を効率的に利活用することができます。

その仕組を実現するにあたり、いま国内外各業界から高い注目を集めているサービスがあります。

それが株式会社JAPAN AIが提供を開始したJAPAN AI CONSULTINGです。

JAPAN AIコンサルティング　AX（AIトランスフォーメーション）概要

※公式HPより抜粋

業界最高水準のAI開発技術と、AI AGENTプラットフォームを起点に御社の課題発掘から、AI利活用の起案、実用化・社内浸透まで一気通貫で支援するサービスです。

生成AIの活用が盛り上がる中、実際の導入段階において「なにからはじめたらいいかわからない」「現在のAI活用環境ではやりたいことが実現できない」と悩んでいるDX推進担当者は多いのが実情ではないでしょうか。

そんな企業様に、AI活用の好循環をインストールし、AIトランスフォーメーション（AX）の実現に伴走いたします。その仕組のパーツとしてCDPが介在するというビジネスモデルとなります。

これから企業は営業やマーケティングで収集蓄積した顧客情報だけでなく企業活動で得られる膨大なデータ資産をCDPを介在させることで収集整理統合し、精度の高いRAGを搭載したAIエージェントが自律的に考えデータを分析、活用し業務を高いレベルで実行する。このAI活用×データ利活用が企業の進化と生き残りを決めると言っても過言ではないのです。

しかし、いざ生成AIやAIエージェントを社内に導入するとなった際に、すぐに導入するにはいくつか超えるべき障壁や課題があります。

AI活用においてよくある課題感とその解決策

実はAIエージェントを導入する際に最も重要な点は正確な情報をアプトプットさせるためのデータの集約・整理・統合といった下処理の実施如何にあるのです。その元データの下処理過程がRAGの精度、を決定付けるといっても過言ではありません。

そういった課題に対してアプローチ可能なサービスが

AI搭載次世代型データプラットフォーム GENIEE CDP（DB）の基盤構築となります。

※以下概念図イメージとなり実際には顧客課題・ニーズに応じカスタマイズした要件定義を行います

・CDPを活用し社内で保有している各種データを統合。施策やRAGに活用できる形への加工を自動化

・生成AI活用によるアウトプットの精度を高め、さらなる生産性の向上を実現

CDP×AIエージェント業界活用事例

では実際に業界毎のAIエージェント×CDPの活用シーンを見ていきましょう。ここでは3つの業界における活用例を紹介します。

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

次章では、更に分かりやすく業界を特定した具体的な導入事例を紹介できればと思います。

昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須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。

【発展型】CDP×AIエージェント連携モデル（広告代理店特化型）

事例１：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。