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顧客データが不足したことは一度もありません。課題は常に、そのデータをどう解釈するかということでした。.
日本のデータテクノロジー企業であるprimeNumberは、AIがこの問題の解決に役立つと見込んでおり、小売業者や流通業者が顧客を理解できるよう支援すると同時に、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）の構築にかかる時間とコストを大幅に削減することを目的とした新ソリューション「prime Insight-First CDP」をリリースしました。.
同社は6月29日にこのソリューションを発表し、顧客分析とCDPの導入を別々のプロジェクトとして扱うのではなく、AIを活用したアプローチとして位置づけました。primeNumberによると、企業はこのプラットフォームを最短2ヶ月で導入することができ、この期間は従来のCDPプロジェクトに比べて大幅に短いとのことです。.
CDPの構築方法の再考
多くの組織にとって、CDPの構築は決して短期間で済むプロセスではありません。マーケティング担当者が顧客インサイトの活用を開始できるようになるまでに、チームは要件の収集、データモデルの設計、システムの統合、データパイプラインの準備などに数か月を費やすことになります。.
primeNumberは、そのシーケンスはもはや実用的ではないと考えています。.
この新しいソリューションでは、プラットフォーム自体の構築に先立ち、AIが企業の顧客データを分析することから始まります。AIエージェントは、顧客分析レポート、オーディエンスセグメント、SQLおよびPythonコード、データパイプライン、設計ドキュメントを生成します。これらの出力結果は、すべてを手作業で一から作成するのではなく、実際のCDP導入の基盤となります。.
同社によると、これにより、通常、企業のデータプロジェクトの進行を遅らせるような反復的な作業の多くが解消されるとのことです。.
ある段階をコンサルタントに、別の段階をエンジニアに任せるのではなく、分析結果は直接実装に活かされます。.
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AIと最新のデータエンジニアリングの融合
このプラットフォーム自体は、多くの企業のデータチームがすでに熟知している技術を用いて構築されています。.
インフラストラクチャはTerraformを通じて管理されており、データ変換にはdbtが活用されています。また、primeNumberは、ETL用の自社製品「TROCCO」やメタデータ管理用の「COMETA」も組み込んでおり、同社が「コンポーザブルCDPアーキテクチャ」と呼ぶものを構築しています。.
その柔軟性は重要です。.
このプラットフォームは、企業に単一のテクノロジースタックを強制するのではなく、Snowflake、Google BigQuery、Databricksなどのクラウドデータウェアハウスと連携します。また、CRMプラットフォーム、マーケティングオートメーションツール、ビジネスインテリジェンスプラットフォーム、広告システム、さらにはAIや機械学習環境とも連携します。.
すでにクラウドインフラストラクチャに投資している組織にとっては、既存の技術投資を置き換える必要がないことを意味します。.
日本の小売業界が直面する課題への取り組み
このサービス開始は、日本全国の小売業者がますます厳しい状況に置かれている時期に実施されるものです。.
デジタルチャネルが日常の買い物においてより大きな割合を占めるようになるにつれ、消費者の購買習慣は変化し続けています。同時に、国内の高齢化、労働力人口の減少、そして続く人手不足により、企業はこれまで以上に効率的な運営を迫られています。.
多くの小売業者はすでに、ポイントプログラムやECプラットフォーム、モバイルアプリ、実店舗を通じて、膨大な量の顧客情報を収集しています。問題はデータの収集そのものではありません。より良い意思決定を行うために、これらすべての情報を十分に迅速に結びつけることにあるのです。.
多くの企業では、データがさまざまなシステムに分散したままであるため、複数のチャネルにわたる顧客の行動を把握することに依然として苦労しています。.
primeNumberは、生データから実用的な知見へと至るプロセスを短縮する手段として、この新しいプラットフォームを位置づけています。.
導入が早まれば、ビジネス上の意思決定も早まる可能性があります
同社によると、この新しいアプローチの最大の利点はスピードだそうです。.
顧客分析とプラットフォームの導入を別々に進めるのではなく、優れた「インサイトファースト型CDP」は、これら2つの段階を1つのワークフローに統合します。これにより、重複作業を削減しつつ、導入後ほぼ即座に顧客インサイトの活用を開始できるようになります。.
primeNumber社の試算によると、組織は従来のCDPプロジェクトと比較して、導入コストを20～40％削減できるほか、導入期間を30～50％短縮できる見込みです。.
もしこれらの数値が実際の導入現場でも当てはまるのであれば、その影響はIT部門の枠をはるかに超えて広がる可能性があります。.
マーケティングチームは、より早くキャンペーンを展開できるようになります。マーチャンダイジングチームは、購買動向により迅速に対応できるようになります。経営陣は、ダッシュボードの表示を待つ時間を減らし、最新の顧客行動に基づいてビジネス上の意思決定を行う時間を増やすことができるようになります。.
これが日本のマーケティングテクノロジー（Martech）業界にとって何を意味するのか
この発表は、日本のエンタープライズ技術市場全体で起きている大きな変化を反映したものです。.
AIは、チャットボットやコンテンツ生成の領域から、徐々に企業のインフラへとその範囲を広げています。企業は現在、AIが単に個々の業務を支援するだけでなく、データエンジニアリング、ソフトウェアの導入、分析、意思決定をどのように自動化できるかについて検討を進めています。.
カスタマー・データ・プラットフォームは、その移行を行うのに最適な場です。.
CDPの構築と運用には、従来、経験豊富なデータエンジニア、アーキテクト、コンサルタントが必要とされてきました。日本では、デジタル人材への需要が依然として供給を上回っているため、こうした専門家の採用は依然として困難な状況です。.
そのプロセスの一部を自動化するソリューションがあれば、企業は専門チームを編成するために数ヶ月も待つことなく、事業を前進させることができるでしょう。.
テクノロジーベンダーにとって、これはAIネイティブなエンタープライズソフトウェアへの需要が高まっていることを示唆しています。企業が顧客データ環境の近代化を進めるにつれ、クラウドプロバイダー、データ統合企業、アナリティクスベンダー、システムインテグレーターのいずれもが恩恵を受ける見込みです。.
したがって、「prime Insight-First CDP」のリリースは、単なる新たな製品発表にとどまりません。これは、AIが日本の企業におけるデータ管理をどのように変革し始めているかを浮き彫りにするものです。企業は、既存のプラットフォームを置き換えるのではなく、AIを活用して、それらのプラットフォームの構築を迅速化し、保守を容易にし、導入初日からより大きな価値を生み出せるようにする動きを強めています。.
競争の激化や顧客の期待の高まりに直面している小売業者にとって、こうした変化は、テクノロジーそのものと同じくらい重要になる可能性があります。.
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