デジタル広告の進化を牽引するSSP・DSPとは？CDPとの違いを解説

デジタル広告の進化：リアルタイム取引が変えるビジネス

現代のデジタル広告市場は、かつてない速度で進化を続けています。総務省の令和5年版情報通信白書では、インターネット広告媒体費の増進を背景にデジタル広告市場の急速な成長が確認されています。

出典元： 総務省「令和5年版 情報通信白書」

かつての広告配信では、広告枠の売買に数日から数週間の時間を要し、ターゲティング精度にも限界がありました。しかし、リアルタイム取引の登場により、これらの課題は劇的に改善され、企業は効率的なマーケティング投資を実現できるようになりました。

RTB（リアルタイムビディング）とSSP・DSP

RTBとは、ウェブページが読み込まれる瞬間に、その広告枠に対してリアルタイムで入札が行われる仕組みです。わずか100ミリ秒という短時間で以下のプロセスが完了します。

RTBの処理フローとプラットフォーム連携

1. ユーザーアクセス: ユーザーがウェブサイトにアクセス
2. SSPからの送信: 広告枠情報（サイト情報、ユーザー属性、広告サイズなど）をDSPへ送信
3. DSPでの入札: 複数のDSPが自動で入札価格を決定
4. SSPでの選定: 最高額入札者を決定
5. 広告配信: 勝者の広告クリエイティブが表示

この技術革新により、広告主は無駄な広告費を削減し、より効果的なターゲティングが可能になります。

SSP・DSPの役割と特徴

SSP（Supply-Side Platform）の特徴 広告枠を提供する側のためのプラットフォームです。主な機能は以下の通りです：

• 広告枠の収益最大化
• 複数のアドネットワークとの同時連携
• 広告品質の自動管理
• フロアプライス（最低入札価格）設定

DSP（Demand-Side Platform）の特徴 広告を出稿する側のためのプラットフォームです。主な機能は以下の通りです：

• 高精度ターゲティング機能
• 入札戦略の自動最適化
• 広告効果の詳細測定・分析
• フリークエンシーキャップ（同一ユーザーへの配信回数制限）

プラットフォーム比較表

項目	SSP	DSP
利用者	メディア・パブリッシャー	広告主・代理店
目的	広告収益の最大化	広告効果の最大化
重視指標	eCPM、フィルレート	CPA、ROAS、CTR
技術特徴	在庫管理、価格最適化	ターゲティング、入札最適化

この2つのプラットフォームは、RTBという仕組みを通じて相互に連携し、デジタル広告市場の効率化を実現しています。

CDP活用による広告効果向上戦略

CDPとは？

CDP（Customer Data Platform）とは、顧客データを統合・管理し、マーケティング活動に活用するためのプラットフォームです。企業が持つ様々な顧客接点からのデータを一元化し、360度の顧客視点を構築します。

CDP→DSP→RTB連携の効果

CDPで構築したデータをDSPに連携し、RTBで活用することで、以下の効果が期待できます：

効果的な連携フロー：

1. CDP段階: 顧客データの統合・分析・セグメント作成
2. DSP連携: 事前に構築したセグメントデータをDSPに送信
3. RTB活用: DSPがリアルタイム入札でセグメントを活用した広告配信

実現される価値：

• 事前に分析された顧客セグメントに基づく精密な広告配信
• パーソナライズ（顧客一人一人の属性や行動履歴に基づいて最適な情報を提供する手法）された広告体験
• 無駄な広告配信の削減と投資効率の向上
• LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）の向上

具体的な活用シーン

ECサイトでの活用 CDPで顧客の購買履歴やカート放棄パターンを分析し、セグメントを作成。このデータをDSPに連携し、RTBを通じて関連商品やクーポン付き広告を配信。カート放棄率の削減が期待できます。

BtoBサービスでの活用 CDPで資料ダウンロードや行動履歴を分析し、見込み度の高い顧客セグメントを構築。DSP経由でRTBによる追客広告を配信し、商談化率の向上が見込まれます。

店舗ビジネスでの活用 CDPでオンライン行動とオフライン購買データを統合分析し、来店意欲の高い顧客セグメントを特定。RTBを活用した地域限定広告により、実店舗への送客効果が期待できます。

成功する導入・運用のポイント

システム選定の要点

技術的要件：

• 既存システムとのAPI連携可能性
• データ処理能力とスケーラビリティ
• セキュリティ対策の充実度（個人情報保護法対応）

運用面の考慮事項：

• 操作性と学習コストのバランス
• サポート体制の充実度
• 導入後の機能拡張性

効果的な運用方法

段階的導入アプローチ

小規模なテスト配信から開始し、効果を検証しながら徐々に規模を拡大することが重要です。

継続的な最適化サイクル：

• 週次でのデータ分析と改善
• 月次でのA/Bテストによる効果検証
• 四半期ごとの戦略見直し

よくある失敗パターンと対策

• 失敗例: 技術導入のみに注力し、運用体制が不十分 対策: 導入前の運用体制設計と人材育成
• 失敗例: データ品質の管理が不適切 対策: データガバナンス体制の確立

CDPツール×AI活用事例

CDPツールは企業内活動における様々な分野、業界で活用シーンが拡大しています。

これからは各企業が収集蓄積したデータをどう活かしていくかが重要な時代に突入しています。CDPツールの価値は、各業界が抱える特有の課題に対してどれだけ具体的な解決策を提供できるかが重要です。

ここでは主にトレンドとなるAIエージェントとCDPを連携させた最新の活用シーンをご紹介します。

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

その他の業界では

不動産業界

反響営業において、サイトからの問い合わせ（MA）から初回面談までの期間短縮（SFA）、CRMのデータを一元管理することで顧客のライフスタイルに合わせた追客体制を自動化し、属人化解消と成約率向上を実現

広告・マーケティング業界

クライアント企業ごとに使用システムが異なる過去キャンペーン効果と担当者の嗜好を統合分析し、提案精度向上と案件管理の効率化を達成

小売・EC業界

店舗とオンラインの購買データを統合し、リピーター獲得戦略の立案と売上予測の精度向上を支援金融・保険業界コンプライアンス要件を満たしながら顧客のライフステージ変化を把握し、最適なタイミングでの商品提案を可能にする

メーカー（消費財）

販売店経由の売上データとエンドユーザーの反応を統合し、効果的な販促施策の立案と市場動向の先読みを実現

など最近ではAIとの連携により各業界の課題に合わせた柔軟なソリューションを提供することが可能となっています。

これらの機能により各部署各組織のデータ活用における各種作業、分析の時間が短縮されます。

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CDP×AIエージェント連携具体例

昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須課題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。

事例１：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るのです。

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る事例となります。

　今後は更にCDP×AIエージェントの連携を深化させることより、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。

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CDP×AIエージェント導入後効果検証

※同社公開済決算資料より抜粋

CDP×AIエージェントモデル導入開始は2024年12月。開発期間も考慮した導入後約半年となる2025年2025年5月15日に開示された第1四半期決算（2025年1月~3月）資料内でその効果を確認することができてます。

まず売上高は四半期ベースで過去最高額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上が可視化されました。

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ます。

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ます。

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ました。その背景には昨年末導入を開始したCDPとAI連携によるデータ活用が業務効率化と同時に成果物アウトプットの質向上が寄与している点は言うまでもありません。

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

事例２：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。

まとめ

デジタル広告市場の進化において、RTB技術は中核的な役割を担っています。SSPとDSPの特性を理解し、RTBを通じて適切に連携させることで、広告効果の最大化が実現できます。

さらに、CDPで構築したデータをDSPに連携し、RTBで活用することにより、精密なマーケティングが可能になり、投資効率の大幅な改善が期待できます。

成功の鍵は、技術導入と並行した組織体制の整備です。段階的なアプローチを取りながら、データに基づいた意思決定文化を組織に根付かせることが重要です。

現代は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となっています。

各ツールに分散していた顧客データを一元化し、部門横断でのデータ活用により競争力強化を実現することが可能です。

AIとの連携により高度な予測分析と自動化が実現し、マーケティングや営業の効率化だけでなく売上向上も期待できます。

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。

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

ITやシステムに詳しくない方でも本記事をご理解いただけるように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。ぜひご確認ください。

RTB・広告配信技術用語

RTB（リアルタイムビディング）
ウェブページが読み込まれる瞬間に、その広告枠に対してリアルタイムで入札が行われる仕組み。わずか100ミリ秒で広告の売買が完了する

SSP（Supply-Side Platform）
広告枠を提供する側（メディア・パブリッシャー）のためのプラットフォーム。広告収益の最大化を目的とする

DSP（Demand-Side Platform）
広告を出稿する側（広告主・代理店）のためのプラットフォーム。広告効果の最大化を目的とする

CDP（Customer Data Platform）
顧客データを統合・管理し、マーケティング活動に活用するためのプラットフォーム。様々な顧客接点からのデータを一元化する

プログラマティック広告
人工知能やアルゴリズムを活用して、広告の配信を自動化する手法。RTBもこの一種

マーケティング指標・手法

パーソナライズ
顧客一人一人の属性や行動履歴に基づいて最適な情報を提供する手法。個別最適化とも呼ばれる

フリークエンシーキャップ
同一ユーザーに対する広告配信回数を制限する機能。過度な広告表示を防ぐ

フロアプライス
広告枠の最低入札価格。この価格以下では広告枠を販売しない設定

eCPM
1,000回表示あたりの収益を示す指標。メディア側の収益性を測る重要な数値

CPA（Cost Per Acquisition）
顧客獲得単価。1件の成約を獲得するのにかかった広告費用

ROAS（Return On Advertising Spend）
広告費用対効果。広告費1円に対してどれだけの売上が得られたかを示す

CTR（Click Through Rate）
クリック率。広告が表示された回数に対してクリックされた割合

LTV（Life Time Value）
顧客生涯価値。一人の顧客が企業にもたらす総収益

システム・技術用語

API連携
異なるシステム同士がデータをやり取りするための仕組み。システム間の橋渡し役

スケーラビリティ
システムの拡張性。利用者や処理量が増加しても対応できる能力

データガバナンス
企業内のデータを適切に管理・活用するための体制や仕組み

A/Bテスト
2つの異なるパターンを同時に試して、どちらがより効果的かを検証する手法

O2O（Online to Offline）
オンラインでの活動をオフライン（実店舗）での行動につなげるマーケティング手法

注：この用語集は、記事内で実際に使用されている用語を中心に構成しており、どなたでも理解できるよう平易な言葉で説明しています。記載されている情報は執筆時点のものであり、最新情報はインターネットや各ツールの公式サイトでご確認ください。