営業・マーケティングツールの集約に悩む企業の救世主【CDPツール】導入ガイド

更新日：2025.08.12　/　データ活用/CDP

営業・マーケティング現場の課題とCDP導入の必要性

属人化が招く営業・マーケティング現場の課題

営業・マーケティング組織が抱える課題の根本には、「属人化」があります。

特に深刻なのは、長年にわたって各部署独自にシステム導入してきた結果生まれる

「システムの分断・分散化」

です。

営業部、マーケティング部、カスタマーサポート部がそれぞれ異なるベンダーのツールを使用することで部署別にシステムの乱立が発生。また、取引先別のシステムの使い分けも一部企業で見られる事象です。取引先に合わせ大手顧客向けにはその企業毎に専用のシステムを。中小顧客向けにはまた別のツールを併用するなどが良い例です。

結果、会議用の資料作成においては、各ツールが連携していないことで、各ツールの管理画面に各部署担当者がログインし、それぞれの情報をExcelに転記して経営企画部が突合作業をするなどして資料化を行うといった俯瞰してみると非効率な作業も散見されます。

データの重複と欠損

複数ツールを併用することで同じ顧客の情報が複数システムに散在し、更新タイミングのズレで情報の整合性が図れなくなるといった状況に陥ります。

これらデータの集約、突合に際して情報システム部の専門的な知識を有した社員がSQLを駆使し対応している例が現在も大手企業を中心に見られます

内閣府の調査によると、中小企業の43％が「ITを導入できる人材がいない」、多くの企業が「導入効果がわからない」という理由でIT投資を躊躇している実態があります（出典：内閣府「ICT投資の動向」）。

営業・マーケ現場が直面する深刻な現実

こうした属人化・システム分散化の結果として、現場では以下のような声が聞かれます。

「SFAやMAを導入したのに、結局Excelやスプシで会議資料や顧客情報を管理している」「営業活動や顧客対応に忙しく、CRMに情報を入力する時間がない」「ベテラン営業マンが退職したら、重要な顧客情報も顧客カルテも名刺と一緒に会社から消失してしまった」

「CRMとMAで同じ会社、同じ名前で何人も情報が点在している」「同じ人に何回も同じメールを送付してしまっている」。。。

これらは企業規模や業界を問わず、多くの企業から聞かれる共通の悩みです。

その背景には、現場の切実な事情があります。

使っているツールが多すぎて管理画面ログイン情報を記録するだけで手一杯。入力項目が複雑で、、忙しい営業現場では「とりあえずExcelに記録」が習慣化システム操作の煩雑さ複数画面を行き来する操作が面倒で、結果的にシンプルなExcelやスプレッドシートへの入力や編集の方が迅速に対応できるためにスプシ運用に戻ってしまう。

リアルタイム性の欠如外出先でのスマホ入力が困難で、帰社後にまとめて入力しようとして忘れてしまう上司への報告形式結局、上司が求める報告書はExcel形式で、二重入力の手間が発生などなど。

これらの課題は、経営陣にとって「ツール投資の効果が見えない」という深刻なジレンマを生み出しています。

CDP導入が切り開くDXの新たなステージ

こうした現状を打破するソリューション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）のツール活用です。

CDPツールは単なる顧客管理ツールではありません。分散した顧客情報を集約、統合管理し、セグメンテーションとアクティベーションを一箇所で行うことによりリアルタイムでのデータ分析を可能にする。まさに組織の生産性を飛躍的に向上させるDXの核となるプラットフォームです。

本ガイドでは、CDP導入による営業・マーケティング現場の課題解決から具体的な導入手順、さらには業界別の活用シーンや導入事例までを実践的に解説します。DXの次のステージへ進むために必須のアイテムとなるCDPの概要を知ることでDX推進の具体的なヒントを、ぜひ掴んでください。

CDP（ツール）とは？現場視点での基礎知識

CDP（ツール）とは、各ツールやデバイス、顧客接点で収集され、分散した顧客データを集約、統合管理し、営業・マーケティング活動に活用できるデータとしてセグメンテーション、アクティベーションが行える分析プラットフォームです。オンライン、オフラインのチャネルを横断し、Webサイト、展示会、商談、メール配信など、様々な接点から得られる顧客情報をリアルタイムで一元管理し、一人ひとりの行動パターンや関心度を可視化します。

経済産業省の「DXレポート2.1」では、企業のデジタル変革において「データ活用基盤の整備」が重要要素として位置づけられており、顧客データの統合管理はDX推進の基盤となっています（出典：経済産業省「DXレポート2.1」）。

CDPツール導入により営業・マーケティング担当者が実感できる3つのメリット

1. 情報確認の効率化

複数システムを行き来する作業が、CDPツール上で一元管理・把握可能に。過去の商談履歴、メール開封状況、Webサイト閲覧履歴を一画面で把握可能。

2. データに基づく営業戦略

成約率の高い顧客の行動パターン特定、失注要因の分析、商談プロセスのボトルネック把握により、「勘と経験」から「データ戦略」への転換が実現します。3. 個別最適化された顧客対応統合データにより、顧客の業界動向や課題に合わせたタイムリーな情報提供、継続的なフォロー、カスタマイズ提案が可能になります。

従来ツール（SFA/CRM/MA）との違いと連携効果

「え？ちょっと待って。それって今のSFAやCRMやMAでもできているはず」と感じられた方も多いと思います。確かに個別機能では重複する部分もありますが、従来ツールとCDPの違いや連携効果はこちらです。

従来ツールの限界：部署間連携の課題

SFA、CRM、MAは各チームのニーズには対応していますが、他部署が保有するデータとの突合時に以下の課題があります

SFA営業プロセス管理に特化

マーケティング部門のMA結果との突合に手作業が必要、連携用APIツールの初期費用・月額費用が別途発生

CRM顧客情報管理中心

営業部門のSFA商談データとの連携に人的リソースを消費、データ統合ツールの設定に専門知識と追加コストが必要

MAマーケティング施策の自動化。営業部門への引き継ぎ時にデータ変換作業が発生、連携用ミドルウェアの月額ライセンス費用が上乗せ

最大の問題は、システム間連携のために人的リソース・連携ツール・設定費用が継続的に必要になる点です。

CDPによる解決：既存投資を活かした統合

CDPは既存のシステムをリプレースやデータ移行する必要なく、使い続けたまま、以下を実現します。

普段通りの業務継続

各部署の既存フローを維持しながら、CDPが自動的に最適情報をリアルタイム統合

分散システムのデータを即座に突合し、顧客の全体像を把握システム変更なしの集約

異なるSFA・CRM・MAのデータを、リプレースなしに比較検討可能

属人化からの解放

情報連携・突合が自動化されており、ノーコードで分析できることからSQLがかけるなど特殊スキルを保有した専任者が不要。デジタル人材の離職リスクやヒューマンエラーなどの属人化課題から解放される。

生成AI連携による営業支援の進化

ChatGPTやClaudeなどの生成AIとCDPを連携させることで、自社の過去の商談データに基づいた具体的な営業支援が可能になります。

例えば「この業界の顧客に効果的な提案書の構成は？」「類似企業での成功事例や失敗事例を教えて」といった質問に対し、AIが自社の実績データを参照して回答。一般的なテンプレートではなく、自社の成功や失敗パターンに基づいた実践的なアドバイスを瞬時に得られます。

これにより、ベテラン営業担当者のノウハウを組織全体で共有し、新人でも経験豊富な営業担当者と同等の提案品質を実現できるようになります。

CDP導入の実践的手順（4ステップ）

これまで解説してきた「システム分散化」「属人化」の課題を解決するCDP導入には、従来のSFA/CRM導入とは異なるアプローチが必要です。既存システムを活かしながら統合効果を最大化する手順を解説します。

Step1：分散システムの現状把握と統合目標の設定

システム分散状況の可視化CDPでは「既に動いているシステム群をどう統合するか」が焦点になります：

部署別ツールの洗い出し（例：営業部のSalesforce、マーケティング部のHubSpot、カスタマーサポート部のZendeskなど）
顧客規模別システムの整理（例：大手顧客向け専用システム、中小顧客向け汎用ツールなど）
技術基盤別の分類（例：オンプレミス基幹システム、クラウドツール、Excel管理など）

データサイロ化の影響度測定

顧客情報確認時間：「A社の全体像把握に何分かかるか」の実測
情報の不整合頻度：「同一顧客で異なる情報が何件あるか」の定量化
機会損失の算出：「情報不足による商談遅延がどの程度発生しているか」の把握

CDP導入の統合目標設定単なる効率化ではなく、「分散システムの統合による新たな価値創出」を目標にします：横断的顧客理解マーケティング施策の反応から営業アプローチまでの一気通貫把握リアルタイム連携Webサイト閲覧中の見込み客に即座に営業フォロー予測精度向上複数チャネルのデータ統合による成約確度の高精度予測

Step1のポイント： 現状の「見える化」が成功の第一歩です。感覚的な課題認識ではなく、具体的な数値で現状を把握することで、CDP導入後の効果測定基準も明確になります。

Step2：既存システム資産の棚卸しと連携設計

既存システムの連携可能性調査API提供状況各システムのデータ出力機能、リアルタイム連携の可否データ形式の確認顧客ID体系、日付形式、項目名の統一可能性更新頻度の整理リアルタイム更新が必要な項目、日次バッチで十分な項目の分類データ統合の優先順位設定全データを一度に統合せず、効果の高い順に段階的に進めます：Phase1顧客基本情報（会社名、業界、規模）の名寄せ、担当者情報の統合Phase2Webサイト閲覧履歴とメール開封履歴の連携、商談履歴と提案資料の関連付けPhase3成約パターンの分析用データ整備、AI活用のための学習データ準備

Step2のポイント： 既存投資を無駄にしない設計が重要です。「今あるものを活かす」視点で連携設計を行うことで、導入コストを抑えながら最大の効果を得られます。

Step3：CDP選定基準と既存システム共存の確認

統合力重視の選定基準CDPは単体機能より「既存システムとの統合力」が重要な選定ポイントになります：統合実績と対応力

自社で使用中のSFA/CRM/MAとの連携実績
カスタム開発なしでの連携可能範囲
段階的統合への対応力

運用継続性の保証

既存システムの操作方法変更が最小限
現場の学習コストが低く抑えられる
既存の報告書フォーマットが維持できる

CDP特有の評価ポイント

異なるデータ形式の自動変換機能
既存システムの設定変更不要
統合システム数の制限なし、新しいデータソース追加の容易さ

Step3のポイント： 機能の豊富さより「既存環境との親和性」を重視しましょう。現場の混乱を最小限に抑えながら統合効果を得られるCDPが、真に価値のあるツールです。

Step4：段階的統合と効果測定による継続改善

段階的統合アプローチ一度に全システムを統合せず、効果を確認しながら段階的に拡張します

Phase1（目安：1-2ヶ月）最も利用頻度の高いSFA/CRMとの連携開始、基本的な顧客情報の統合表示Phase2（目安：3-4ヶ月）MA、Webサイト、メール配信システムとの連携、顧客行動の可視化開始Phase3（目安：5-6ヶ月）全システムデータの統合完了、AI活用による成約予測、生成AI連携による営業支援開始

統合効果の継続測定

効率化効果顧客情報確認時間の短縮率、システム間移動回数の削減

営業成果への影響

商談準備時間の短縮による訪問件数増加、成約率向上

組織全体への波及効果

部署間の情報共有頻度向上、属人化解消による業務標準化進展成功のための重要ポイント

既存システムの尊重現場で定着している操作方法の維持、急激な変化を避けた段階的な統合統合効果の可視化

統合前後の業務効率比較、具体的な時間短縮効果の数値化継続的な最適化統合ルールの定期的な見直し、AI活用範囲の段階的拡張

Step4のポイント： 「小さく始めて大きく育てる」アプローチが成功の鍵です。段階的な統合により現場の負担を軽減しながら、継続的な効果測定で改善を重ねることで、CDP の真価を発揮できます。

まとめ：DX成功への行動指針

CDP導入で実現する営業・マーケティング組織の変革

本ガイドでお伝えしてきたように、CDPは単なるツール導入ではなく、営業・マーケティング組織の根本的な変革を実現するプラットフォームです。

従来の課題から解放される営業現場

システム分散化による情報確認の非効率性から、一元化された顧客情報への即座なアクセスへ
属人化された営業ノウハウから、データに基づく組織的な営業戦略へ
部署間の情報断絶から、リアルタイムでの連携による顧客対応へ

既存投資を活かした段階的な成長

CDPの真価は「今あるシステムを無駄にしない」点にあります。既存のSFA、CRM、MAへの投資を活かしながら、統合効果により営業組織全体の生産性を向上させることができます。

次のアクションステップ

現状把握から始める

まずは自社のシステム分散状況とデータサイロ化の影響度を具体的な数値で把握しましょう。

「顧客情報確認に何分かかるか」「情報の不整合がどの程度あるか」を実測することで、CDP導入の効果測定基準が明確になります。

小さく始めて大きく育てる

一度に全システムを統合しようとせず、最も効果の高い部分から段階的に開始することが成功の鍵です。

現場の負担を最小限に抑えながら、継続的な改善を重ねることでCDPの真価を発揮できます。

既存環境との親和性を重視した選定機能の豊富さより「既存システムとの統合力」を重視してCDPを選定しましょう。現場の混乱を避け、学習コストを抑えながら統合効果を得られるツールが、真に価値のある投資となります。

営業DXの次のステージへ

CDP導入により、営業・マーケティング組織は「勘と経験」から「データ戦略」への転換を実現できます。さらに生成AI連携により、ベテラン営業担当者のノウハウを組織全体で共有し、新人でも高品質な提案を行える環境を構築できます。

継続的な価値創出のために

CDP導入は「ゴール」ではなく「スタート」です。統合効果の継続測定、運用ルールの定期的な見直し、AI活用範囲の段階的拡張により、組織の競争力を持続的に向上させることができます。

DXの次のステージへ進むための第一歩として、まずは現状の「見える化」から始めてみてください。データに基づく営業戦略により、あなたの営業組織が新たな成長を実現することを願っています。

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

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。