AI Connect

いつものAIに、
自社の顧客データを
聞ける。

「先月いちばん伸びたカテゴリは？」「離脱が増えているのはどのセグメント？」など、普段使っているAIツールに気になることをそのまま聞けます。b→dashに統合済みの各種データをAIに渡すので、CSVを書き出したり名寄せしたりする準備は要りません。

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ASK YOUR AI

b→dashのデータを、
使い慣れたAIから分析できる。

ChatGPT・Claude・Geminiなど、いつも使っているAIツールに質問するだけで、
b→dashに統合済みのデータをもとに答えが返ってきます。

  • ChatGPT

    先月いちばん伸びたカテゴリは？

    アウターが前月比 +32% でした。

    • トップス
    • ボトムス
    • アウター
    • 雑貨

    b→dash のデータを参照

    b→dashのデータについて質問…

  • Claude

    離脱が増えているのはどのセグメント？

    初回購入から90日以上の層です。

    • 初回購入から90日以上 32%
    • アプリ未インストール 24%
    • クーポン利用のみ 18%

    b→dash のデータを参照

    b→dashのデータについて質問…

  • Gemini

    来月の売上はどのくらい見込める？

    前年同月比 +12% の見込みです。

    +12%

    b→dash のデータを参照

    b→dashのデータについて質問…

FEATURE

AIに渡すためのデータ整備は、
もう発生しない。

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。

  • 01 MCP標準搭載 対応するAIツールと、
    開発なしでそのまま接続
  • 02 統合済みデータを利用 前処理や個別連携をせずに、
    AIへデータを渡せる
  • 03 対話で分析を実行 話しかけるだけで、
    その場で答えが返ってくる
  • 04 分析結果を施策へ 示唆を同じ基盤上の配信施策や
    サイト表示に反映
  1. b→dash と外部の AI ツールが MCP でつながっていることを示す図
    外部のAIツールと、そのままつながる。

    MCP標準搭載

    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。

  2. 分散したデータが CDP 上で統合され、そのまま AI に渡される様子を示す図
    前処理なしで、AIにデータを渡せる。

    統合済みデータを利用

    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。

  3. 自然言語で質問すると AI が集計結果を返す画面のイメージ
    話しかけるだけで、AIが集計して答える。

    対話で分析を実行

    「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
    自然言語で尋ねるだけで、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。

  4. 分析で得た示唆が同じ基盤上の配信施策やサイト表示に反映される様子を示す図
    分析結果を、同じ基盤で施策に反映する。

    分析結果を施策へ

    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。

AIでデータを売上に変える。

その一歩をで。

case study

導入事例

一人ひとりに最適なコミュニケーションを

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。

導入企業のロゴ
膨大な決済データから最適な「寄り添い」を導き出すパーソナライズ戦略の導入事例
データ統合から施策まで一気通貫で実現

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。

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購買・サイト訪問データをノーコードで統合しCV数を増加させた導入事例
社内で事業ごとに管理されていたデータをノーコードで統合/分析

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。

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東武グループ共通ポイント「TOBU POINT」のデータ統合によるCRM強化の導入事例
全社員がデータを可視化し、高速PDCAを実現

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。

導入企業のロゴ
全社でデータドリブンなPDCAサイクルを構築した導入事例
約70万人の会員へのきめ細かいアプローチを実現

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。

導入企業のロゴ
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を改善した導入事例
その他の事例はこちら
FAQ

よくある質問

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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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。

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