整えたデータを、好きなAIへ。
b→dashはMCP（Model Context Protocol）を搭載しています。
外部のAIツールと接続し、
CDPに統合されたデータをそのまま分析に使うことができ、
AIに渡すためのデータ整備は必要ありません。
つなぐための準備は、
もう済んでいる。
社内のデータが分散していると、
AIツールに渡せる情報も断片的になります。
AI Connectは、
CDPで統合済みのデータをそのまま外部AIへ渡す仕組みです。
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MCP標準搭載
Model Context Protocol（MCP）を標準搭載しており、対応するAIツールとそのまま接続できます。連携のための開発は必要ありません。
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統合済みデータを利用
CDPで統合されたデータをそのまま渡せるため、AIツールに合わせた前処理や個別連携が発生しません。データが分散していることで分析の精度が損なわれることもありません。
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対話で分析を実行
知りたいことを言葉で尋ねるだけで、分析の結果を引き出せます。集計を依頼して待つ時間が発生しません。
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分析結果を施策へ
得られた示唆は、同じデータ基盤の上にある配信施策やサイト上の提案にそのまま反映できます。ツール間でデータを移す作業は不要です。
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MCP標準搭載外部のAIとも、
つながっている。b→dashはMCP（Model Context Protocol）を搭載しています。MCPに対応したAIツールと接続することで、
b→dashに蓄積されたデータをそのまま分析や示唆出しに活用できます。-
MCPを標準搭載
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対応AIツールとそのまま接続
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連携のための開発が不要
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統合済みデータを利用AIに渡すための準備は、
必要ない。社内にデータが分散していると、
AIが参照できる情報も断片的になり、
分析の精度は上がりません。b→dashではCDP上であらゆるデータが統合されているため、
そのままの状態で外部AIに渡せます。-
データの前処理や個別連携が不要
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分散によって精度が損なわれない
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商品/購買/webログ/アプリ/顧客データを統合済み
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対話で分析を実行分析の依頼先が、
AIになる「来月、売上が伸びそうなカテゴリを予測して」
「既存顧客に共通する特徴や購買傾向を教えて」など、
知りたいことを言葉で尋ねるだけで、
分析の結果を引き出せます。集計を依頼して待つ時間が発生しません。-
自然言語での質問に対応
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外部への集計依頼と待ち時間が不要
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分析結果を施策へ分かったことを、
そのまま次の一手に。分析で得た示唆は、
同じデータ基盤の上にある配信施策やサイト上の提案にそのまま反映できます。分析ツールと実行ツールが分かれていないため、
示唆を施策に落とす際にデータを移す作業が発生しません。-
分析と施策が同じ基盤上で実現可能
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示唆の反映にデータ移行が不要
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AIでデータを売上に変える、
その一歩を
で。
分析の起点は、どこにでもある。
外部AIとの連携は、
分析のためだけの機能ではありません。
統合済みのデータがある場所すべてが、
AIに問いかけられる起点になります。
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AI Driven CDP
CDPで整えたデータをそのままAIに渡せます。ツールごとの前処理や個別連携が発生しないため、
データが分散していることで分析の精度が損なわれません。 -
Customer Insight
統合済みのデータを外部AIツールに渡し、
分析の示唆を対話で引き出せます。売上予測や顧客の特徴分析まで、
集計を依頼して待つことなく確かめられます。
導入事例
膨大な決済データから
最適な「寄り添い」を導き出す
究極のパーソナライズ戦略
導入の背景
膨大な会員データを活用した細かなセグメント配信を実現する一方で、データ抽出や施策設定に多くの工数が発生していた。より迅速かつ継続的なパーソナライズ施策を推進するため、b→dash を導入。
購買/サイト訪問データを
ノーコードで統合し、
CV数/送客率の増加を実現
導入の背景
店舗 / ECサイト6カテゴリの顧客 / 売上 / 訪問データを統合して分析 / 施策に活用したかったが、データ統合にSQLが必須で外注が必要となり、手間とコストが課題となっていたところに、b→dashを導入。
東武グループ共通ポイント
「TOBU POINT」のデータ統合で
精緻なCRM強化を実現
導入の背景
複数事業の顧客/購買/PASMOデータを統合した分析を実施したかったが、CDPツールの活用にSQL知識が必須で、社内エンジニアや外部SIerへの依頼コスト・工数が課題となっていたため、b→dashを導入。
全社でデータドリブンな
PDCAサイクルを構築し
1クリックでデータ抽出を実現
導入の背景
オムニチャネル推進に向けOne to Oneアプローチを実現したかったが、データ可視化の基盤がなく、顧客属性別の分析に数日を要するなど工数が膨大で、少人数の販売部では対応しきれない状況が続いていたため、b→dashを導入。
ノーコードで
データ収集/統合/加工を実現し
メルマガ開封率10%改善
導入の背景
約70万人の会員データを活用したきめ細かいアプローチでLTV向上を目指す中、データの収集 / 統合 / 加工にSQL知識が必要で、施策実行までに工数がかかり、データドリブンなマーケティングを実現するため、b→dashを導入。
よくある質問
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MCP は、AI ツールに対して外部のデータや機能を安全に渡すための共通プロトコルです。b→dash は MCP を標準搭載しているため、MCP 対応の AI ツールと接続するだけで、CDP に統合済みのデータをそのまま分析・示唆出しに活用いただけます。連携のための個別開発は不要です。
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MCP に対応した AI ツールと接続できます。対応ツールは順次拡大していますので、ご利用予定のツールがある場合は個別にご確認いただけます。基本的には「MCP 対応」と明示された AI ツールであれば連携可能です。
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b→dash では商品・購買・Web ログ・アプリ・顧客データなどが CDP 上で統合済みのため、渡すためのデータ整備や前処理は必要ありません。分散したデータを AI に渡すことで分析精度が下がる、という問題も発生しません。
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はい。得た示唆は同じ b→dash 上の配信施策（AI Engagement）やサイト提案（AI Personalization）にそのまま反映できます。分析ツールと実行ツールが分かれていないため、示唆を施策に落とす際にデータを移す作業も必要ありません。
お気軽にお問い合わせください
b→dashの検討状況に応じて、個別相談/デモもお選びいただけます。
