DXを阻むデータのサイロ化・属人化を解決するCDPツールとは？

更新日：2025.08.12　/　データ活用/CDP

営業・マーケ組織が直面する情報継承、分散課題

生産年齢減少による人手不足を背景に企業が避けて通れない課題として、優秀な人材の流出があります。特に営業・マーケティング職においては、専門知識の習得や顧客や媒体との関係構築に時間を要するため、人材育成の学習コストが高く、一度離職されると同等の人材を再確保することは極めて困難です。

実際に、厚生労働省の「令和5年雇用動向調査結果の概況」によると、全職種における平均離職率が15.4%となっており、営業職はこの数値を大きく上回る傾向にあります。

優秀な人材が退職した後に起こる問題

営業やマーケティング担当者が退職した際、最初に確認するのはSFAやCRM、MAに蓄積された顧客情報です。

しかし、多くの企業で以下のような問題が発生しています。

どこに必要な情報があるのかわからない問題

SFA、CRM、MA、メール、個人のExcelやスプレッドシートで作成・管理されたファイルなど、情報が各種ツールや管理されている場所に分散し探せない。

各システムから必要な情報を集約、整理し、経営層にアウトプットする方法が確立されていない問題

複数のシステムに分散する情報を統合して、意思決定に必要な形で報告する仕組み化が図れていない。

分散した情報から読み解いた商談のポイントや顧客の特性が、担当者の頭の中にある問題

各システムの断片的な情報を統合し、顧客の真のニーズや商談成功の要因を理解するノウハウが属人化している。

引き継ぎ資料が不完全（ない）問題

「○○システムの△△画面を見れば分かる」といった情報の在り処すら共有されていないなど。

総じてまとめると顧客に関する様々な情報やデータが社内に分散し集約統合されていない、サイロ化が問題の根本原因となっていることがわかります。

参照元：

厚生労働省「令和5年雇用動向調査結果の概況」https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/doukou/24-2/dl/gaikyou.pdf
GENIEE「SFAを導入したけど失敗してしまったパターンとは？」https://geniee.co.jp/media/sfa/20180315_sfa_failure_cases/

次章では、問題の根本原因である情報・データの「サイロ化」について詳しく解説します。

現代の企業が抱える根本課題：情報の「サイロ化」とは？

情報サイロ化とは：部門・ツール・システム間でデータや情報が分散し孤立化する現象

サイロ化とは、企業内の各部門やシステム、ツールがそれぞれ別々に独立して管理・運用されることで、情報が一元的に管理・共有されずに孤立してしまう現象です。農業で使われる「サイロ（貯蔵庫）」のように、情報が各部門縦割りに分断され各部署に閉じ込められてしまうことから名付けられました。

例えば、営業部門はSFA、マーケティング部門はMAツール、経理部門は会計システムと、同じ顧客情報が別々のシステムで管理されているため、全体像の把握が困難となっています。

サイロ化が生まれる3つの原因

1. 部門別に別々のシステムを導入し運用されている

多くの企業では、各部門が時期や目的を異にしてシステムを導入してきました。営業部門が先にSFAを導入し、その後マーケティング部門がMAツールを、経理部門が会計システムを導入するといった具合です。

その結果、各システムがそれぞれ独立し運用され、後から統合しようとしても技術的制約やコストの問題で実現が困難になっています。

2. 各部門の独自業務要件への対応

各部門には以下のように固有の業務要件があります。

営業部門：商談進捗管理、顧客接触履歴

マーケティング部門：リード獲得、キャンペーン効果測定

経理部門：請求管理、入金確認

これらの要件に最適化されたシステムを選択した結果、部門ごとに異なるシステムが導入され、情報の分断が生まれやすい環境が形成されました。

3. システム間連携の技術的・コスト的障壁

既存システム同士の連携には、API開発やデータ形式の統一など、高度な技術知識と多額のコストが必要となります。中小企業では、IT人材不足やコスト的な制約により、システム間連携の実現が困難な状況にあります。

データのサイロ化による弊害（デメリット）

同じ顧客情報の重複管理・重複入力の手間が発生

新規顧客獲得時、営業担当者はSFA、CRM、MA、会計システムなど複数のシステムに同じ情報を入力する必要があります（一部のツール間で自動連携している場合もありますが全てのシステムが自動連携はしていないのではないでしょうか）。

そうなると現場の社員が工数をかけ名寄せや入力を行う必要があり、本来の営業やマーケティング担当者がやるべきコア業務の活動時間が奪われてしまいます。

部門間での情報共有不足

営業やマーケティング部門が把握する顧客の課題や要望が他部門に共有されないため、一貫性のない顧客対応が発生します。営業が「価格重視」と認識する顧客に、マーケティングが「高付加価値」キャンペーンを展開してしまうなどの齟齬が生まれます。

顧客対応の一貫性欠如

顧客情報の分散により、問い合わせに対して部門ごとに異なる回答をしてしまうリスクがあります。これは顧客満足度低下や信頼関係悪化につながり、売上機会の損失を招きます。

同じ内容や類似した内容のメール二重送付や購入直後の顧客に対して同じ商材に対しての新規顧客向けクーポン情報を送付するなどの例も該当します。顧客情報が統合されていないことで起こり得る事象です。

次章では、このサイロ化問題を解決する「CDP（カスタマーデータプラットフォーム）」について詳しく解説します。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは？

顧客データ統合の基本概念と仕組み

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは、企業が持つ顧客の属性データや行動データをリアルタイムに収集・統合・管理・分析可能なプラットフォームです。

従来、企業の顧客情報は営業部門のSFA、マーケティング部門のMAツール、経理部門の会計システムなど、各部門のシステムに分散していました。

CDPは、これらの各ツールに散在する顧客データを自動連携することで一箇所に集約し、統合管理することで顧客一人ひとりの動きや全体像を把握できるようにします。

具体的には、以下のようなデータを統合します。

営業活動データ（SFA/CRMと連携）

見込み顧客や商談実施済顧客の実名データ、商談履歴、提案内容、成約状況

Webサイト・アプリデータ、マーケティングデータ（MAや広告媒体などと連携）

閲覧履歴、購入履歴、滞在時間、キャンペーンの反応、メール開封率

経理・会計データ

請求情報、入金状況、取引実績

サイロ化解消の切り札：部門横断データ統合の実現

CDPツールの最大の特徴は、部門やツールの壁を越えてデータを統合できることです。これまで営業部門とマーケティング部門が別々に管理していた同一顧客の情報を、一つのプラットフォーム上で統合管理できます。

例えば、営業担当者が顧客訪問前に、その顧客のWebサイト閲覧履歴やメールキャンペーンへの反応を確認し、より効果的な提案を準備できるようになります。また、マーケティング担当者も営業の商談状況を把握して、適切なタイミングでフォローアップキャンペーンを実施できます。

また、CDPの特徴として、企業が既に導入している様々なシステムと連携できる柔軟性を兼ね備えています。

CRM・SFAシステムからは顧客情報、商談履歴、営業活動データ、MAツールからはリード情報、キャンペーン実績、メール配信データ、その他ERP・基幹業務システム、在庫管理システム、経理・会計システムなどから製品情報や請求データ、入金情報、売上実績などなど。

各システムからデータを自動収集し、リアルタイムで統合・更新することで、常に最新の顧客情報を全部門で共有することなども可能になります。

従来ツールとの決定的な違い

従来のCRMやSFAが「部門特化型」のツールであったのに対し、CDPは「全社横断型」のプラットフォームです。

従来ツールの限界

各部門が独自にシステムを運用
同じ顧客情報を複数回入力
部門間での情報共有が困難
データのサイロ化を誘発

CDPツールの汎用性と優位性

全部門の顧客データを一元管理
一度の入力で全システムに反映
リアルタイムでの情報共有が可能

CDPは単なるデータ管理ツールではなく、DX推進の基盤として、企業全体の顧客対応力や分析力の向上を実現します。

次章では、CDPツールを導入することで生まれる変化や具体的な導入活用シーンについて触れていきたいと思います。

営業・マーケの現場が変わる：サイロ化・属人化解消のメリット

データのサイロ化解消：部門間情報連携・共有自動化

CDPツールの導入により、これまで部門ごとに分散していた顧客情報が自動的に統合管理できるようになります。

そうすることで一顧客に対して一貫性のある対応が実現し、顧客満足度の向上につながります。

属人化解消：標準化されたデータ活用プロセス

従来の営業やマーケティング現場では、担当者の「勘と経験」に依存した属人的な営業活動が行われる場合が多くありました。CDPを導入することで、暗黙知がデータとして可視化・標準化されます。

投資対効果（人件費削減・売上向上によるROI改善）

人的リソースコストと機会損失の比較

従来手動で行っていたデータクレンジングや名寄せ、統合作業には、各部門に専任担当者を配置する必要がありました。SQLを書いてデータを処理する場合も同様に営業部やマーケティング部門から情報システム部門に対して、必要なデータ抽出条件を提示することで数日がかりでデータの抽出や統合を依頼する必要がありました。

システム部門の平均年収は国内平均で約558万円、データ統合に特化したITエンジニアであれば年収600万円以上が相場となります。

仮に各チーム（営業・マーケティング・経理）にデータ集約担当者を配置した場合では、年間人件費558万円 × 3名 = 約1,674万円ものコストがデータ統合・分析の下処理だけのために必要となります。

希少なデジタル人材を単純なデータ統合業務に配置することで、本来であれば新規事業開発やシステムの改修、AI活用などの付加価値の高い業務に活用できないリスクも発生します。

経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、2030年には最大79万人のIT人材が不足すると予測されており、貴重なデジタル人材を定型的なデータ統合作業に割り当てることは、企業の競争力向上の観点から大きな損失となります。

これらのリスクをCDPツール導入により解消できる可能性があります。一定の初期導入コストは必要となりますが、中長期的には大幅なコスト削減と、デジタル人材の戦略的活用が実現できます。

営業生産性向上による売上効果

データ統合により、営業・マーケティング・カスタマーサポート担当者は顧客の全体像を把握した上で、より効果的な分析や顧客対応、提案が可能になります。

顧客のWebサイト閲覧履歴、過去の購買パターン、マーケティングキャンペーンへの反応などを総合的に分析し、最適なタイミングで最適な提案を行えるようになるのです。

参照元：

経済産業省「IT人材需給に関する調査」

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

CDPツールは高精度なRAGを搭載した「AIエージェント」と連携することで、企業内外から収集蓄積した情報を整理・統合し、より精度の高い情報を効率的に利活用するといった新しいビジネスモデルを構築することが可能となっています。

その画期的な仕組み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。

CDP×AIエージェント導入後決算開示資料から見る導入効果

CDP×AIエージェント導入開始は2024年12月。開発期間も加味し導入約半年後となる2025年2025年５月15日に開示された決算資料内でその効果を確認することができる。

売上高は四半期ベースで過去成功額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上も可視化

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る。

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る。

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た事例となる。

参照元：https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation

事例２：CDP×AIエージェント導入活用事例：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。

AI×CDPの活用で持続可能な組織への転換を

以上のように現代の企業が抱える課題は、もう小手先の改善では乗り切れません。経営層やDX推進者の皆様が本当に目指すべきは、データを武器にした持続可能な強い組織づくりです。

まずは小さく始めてみませんか

今のデータ状況を整理する：どこにどんなデータがあるのか、まずは現状把握から
CDP導入の青写真を描く：理想の姿に向け、段階的な計画を立てる（伴走支援を受けながらで可）
成果を数字で追いかける：データ統合の効果を、可視化できる仕組みの構築（ダッシュボード等）
成功体験を全社に広げる：成功事例（部署）を他部署にも横展開

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。

まずはAIの専門家集団が多数在籍する企業へお気軽にご相談ください。

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。

本記事で使用した専門用語集

本記事で使用している主な専門用語を、どなたにも分かりやすく整理しました。ITやシステムに詳しくない方でも理解できるよう説明しています。

営業・ビジネス専門用語

営業DX: デジタル技術を活用して営業プロセスを変革し、効率化・高度化を図る取り組み
属人化: 特定の営業担当者だけが顧客情報や営業手法を持っている状態。担当者が退職すると、貴重な顧客情報や営業ノウハウが失われてしまうリスク
営業管理ツール決済者: 営業システムの導入・変更を決定する権限を持つ管理者
営業DX推進者: 企業内でデジタル技術を活用した営業プロセス改革を主導する責任者
データドリブン: データに基づいて意思決定や行動を行うアプローチ。「勘と経験」に頼らない営業手法
離職率: 一定期間内に退職した従業員の割合。厚生労働省調査では全職種平均15.4%

システム・IT専門用語

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）: 企業内に散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するためのプラットフォーム
SFA（営業支援システム）: Sales Force Automationの略。営業プロセスの管理・分析により営業効率を向上させるシステム
CRM（顧客関係管理システム）: Customer Relationship Managementの略。顧客情報を一元管理し、長期的な関係構築を支援するシステム
MAツール: マーケティングオートメーションツール。顧客の行動を自動追跡し、最適なタイミングでアプローチするシステム
オンプレミス型システム: 企業が自社内に設置・運用する基幹業務システム。クラウド型と対比される自社運用型
API連携: 異なるシステム間でデータを自動的に連携・共有する仕組み
サイロ化: 企業内の各部門やシステムが独立して運用され、情報が共有されずに孤立してしまう現象。農業の「サイロ（貯蔵庫）」が語源
リアルタイム性: データの更新や処理が即座に反映される特性

データ・分析専門用語