AI Driven CDPで
データ活用の
新時代を切り拓く

データの統合から活用までノーコードで一気通貫
バラバラなデータを収益を生む資産へと変え、確かな売上を創出

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累計導入社数
1,300社突破

AI Driven CDPが実現する
AIが正しく判断するためのデータ基盤

AIを真に使いこなせるかどうかは、
モデルの性能ではなくデータの純度で決まります。
データの形式がバラバラなままでは、
どんなに優れたAIも「何が正しい情報か」を判断できず、
誤った回答や的外れな施策を生んでしまいます。

AI Driven CDPは、社内に散らばったデータを
AIが理解できる一貫した形式へと自動で整理します。
人間がデータを都度加工してAIに渡す手間を省き、
AIが自律して最適な判断を下すための
「信頼できるデータ資産」を構築。
これにより、AIを単なるツールから、
ビジネスを動かす強力な知能へと進化させます。

advantage

AI Driven CDP
でできること

01

加工 / 統合をノーコードで
AI活用のための
“高純度”な基盤を構築

バラバラなデータの加工から統合までをノーコードで完結。AIが直接データを参照/操作できる「高度に最適化された連携基盤」を整えることで、導入直後から、AIによる高度なデータ活用を実現します。

02

MCPを標準搭載
b→dashデータをAIが直接理解し
高度なAI活用を加速

MCP機能を搭載。AIがb→dashに蓄積されたデータの意味や構造を自律的に理解するため、ChatGPTなどの最新AIがb→dash内のデータを直接参照し、精度の高い分析や施策実行をシームレスに行うことを可能にします。

03

顧客の潜在ニーズをAIが予測
独自の配信接点で
パーソナライズを加速

統合データに基づき、顧客の「離脱リスク」や「今、求めている商品」をAIが自動で判別。AIが見抜いた「今、最も響くメッセージ」を、メールやLINEなどの配信チャネルを通じて、最も確度の高いターゲットへダイレクトに届けます。

04

運用データを自ら学習
PDCAサイクルを
自律的に最適化

実施した施策の結果をAIが分析し、次回のアプローチへ自動反映。人間による細かなパラメータ調整なしで、AIが成功パターンを学習し、分析モデル自体を自律的に作り変え続けます。使うほどに運用コストを下げながら、成果を自動で最大化します。

高度なAI活用は、
高度なデータ基盤から。

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function

AI Driven CDP
の主な機能

CDPやDWH内のデータを、AIが外部からスムーズに利用できる環境を構築します。MCPを標準搭載することで、AIがb→dash内のデータ構造を正しく把握し、高度な検索・抽出・分析を最短距離で行えるAI Drivenなデータ窓口を実現します。

b→dash上のデータを、AIが最も効率的に学習・判断できるモデルへと自動変換し、
常に最高精度のインサイトを導き出します。

AIが膨大な行動ログを多角的に解析し、従来は分断されていた「匿名ユーザー」と「既知顧客」を高い精度で結びつけます。データ間の親和性や確信度に基づいた柔軟な統合により、点と点を一本の線に繋ぎ、顧客一人ひとりの真のジャーニーを可視化します。

過去の購買行動やサイト閲覧、アプリの挙動からAIが顧客のタイプを深く推論。「プレミアム志向」「ファミリー層」「価格感度が高い」といった独自のインサイトラベルを自動で付与し、顕在化していない顧客のニーズを可視化し、一歩先を行くターゲティングを可能にします。

AIが導き出した最適解を即座に反映。AIのデータをもとにチャネルの壁を越えた一貫性のある高度なパーソナライズを実現します。

AIがデータを直接参照するための「入り口」を提供

  • ●外部AIが直接データを参照・操作できる接続規格（MCP）への準拠
  • ●データの場所や意味をAIへ正しく伝えるインデックス管理
  • ●AIがプログラミングなしでデータを取り出せる専用インターフェース
  • ●API連携によるリアルタイム／準リアルタイムなデータ同期

AIが最も学習しやすい「データモデル」を自動構築

  • ●AIの学習・推論効率を最大化するための、テーブル整理と正規化
  • ●データの「意味」をAIに正しく伝えるためのクレンジング処理
  • ●データ間の矛盾を排除し、AIの誤学習を防止する整合性管理
  • ●顧客IDを軸とした、行動履歴が繋がるデータ構造

AIの精緻な推論で、分断された顧客体験を一本の線に

  • ●AIによる高度な行動連結技術を用いた、匿名・既知データのシームレスな統合
  • ●データの親和性に基づいた、最適かつ柔軟なデータ紐付けコントロール
  • ●多角的かつ断片的な行動ログを材料とした、AIによる同一人物性の特定

AIによる顧客の属性推論

  • ●AIによる顧客タイプ（例：ハイエンド層、世帯構成、購買傾向）の自動ラベリング
  • ●「感度が高い」「新商品好き」などの感性・志向ラベルの付与
  • ●ラベル条件に基づくセグメントリストの完全自動生成
  • ●行動の変化に応じたラベルのリアルタイムアップデート

多様なチャネルと直結。最適な打ち手を自在に展開

  • ●各種他社ツール／CRMへのデータ供給
  • ●全チャネルの施策結果をリアルタイムに集計し、AIによる改善分析と成果の可視化
  • ●主要配信チャネル（メール／LINE／SNS等）とのダイレクトな連携
  • ●チャネルを跨いだ横断型ステップシナリオ（MAシナリオ）の自動実行
solutions

活用方法

AI Driven CDPが、
膨大なデータから顧客の「今」を判別
全顧客へのアプローチを、一人ひとりに合わせた
「最適解」に導きます

  • AIシナリオ配信最適化

    01

    AIが、最適なタイミング/チャネル/
    コンテンツを自動判別

    顧客が最も反応する「瞬間」をAIが特定。配信チャネルからコンテンツまでをリアルタイムに最適化し、成果の最大化を実現。

  • 店舗型AI接客

    02

    AI顧客カルテによる
    高度な対面接客の実現

    b→dash上のデータをもとにAIが接客情報を生成し、店舗スタッフの端末に連携することで、顧客に合わせた適切な接客を実現。

  • AIチャットコマース

    03

    過去の購買履歴やWeb行動から
    ニーズを解析し、提案を自動化

    過去の購買履歴やWeb上の行動ログと対話内容をAIが統合解析。顧客の曖昧な要望を具体的な商品提案へ変換し、スムーズな購買体験を創出。

  • AIレコメンド

    04

    画像/テキスト解析/リアルタイム予測
    による一歩先を行く商品訴求

    潜在的な「今、欲しい」をAIがリアルタイム予測。単なる閲覧履歴を超えた、一歩先を行く高精度なレコメンドを提供。

  • AIデータ分析

    05

    データの中に潜む
    成功の勝ちパターンを可視化

    膨大なデータから、成功の予兆や離脱要因を迅速に分析。集計工数を大幅に削減し、データに基づいた次の一手の策定に集中できる環境を提供。

case

具体的な
活用イメージ

  • 数千万件のデータを接客の武器に変える
    AI接客アシスタント

    • 解決できる課題

      • ・膨大な顧客データが蓄積されているが、現場で活用できていない。
      • ・スタッフの経験に頼り切りで、提案の質にバラつきがある。

    • 実現方法

      • ・蓄積データから顧客別の「特徴」や「推奨品」をAIが自動生成。
      • ・生成された情報を店舗タブレットへリアルタイムに配信。

    • 期待される効果

      • ・誰でもデータに基づいたパーソナライズ接客が可能に。
      • ・潜在ニーズを突いた的確な提案により、顧客満足度を最大化。

  • CVRを劇的に改善させる
    AIレコメンドソリューション

    • 解決できる課題

      • ・PDCAやアルゴリズム調整に割くリソースがない。
      • ・膨大な商品から最適な提案ができているか不透明。

    • 実現方法

      • ・TOPからカートまで主要導線に一括導入。
      • ・独自のロジックが顧客動向を学習し、
        チューニング不要の自動最適化を実現。

    • 期待される効果

      • ・AIによる高精度なマッチングで、売上3倍を実現。
      • ・人的工数を一切かけず、サイトの販売力を極限まで向上。
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