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答えから組み立てる
AIエージェントによるコンポーザブルCDP

primeNumberの知見とプロダクトを結集した次世代コンポーザブルCDP。クラウドDWHを核に必要な機能だけを「組み立てる」アーキテクチャに、3製品(TROCCO・COMETA・セグメントビルダー)とAIエージェント・IaCテンプレートを組み合わせ、分析から構築までを自動化・高速化。AIが顧客データを先行分析して基本設計書を自動生成し、最短2ヶ月で施策を開始、内製化の自走とAI-Readyなデータ基盤の実現を支援します。

企業が直面する顧客データ活用の4つの課題

「データはある。しかし活用しきれていない」― その根本原因は、データ基盤の技術面と導入の進め方の両方に潜んでいます。
コンポーザブルCDPは、これら4つの課題に同時に応えるアプローチです。
新規獲得だけでなく、既存顧客一人ひとりの行動変化を捉え、パーソナライズした顧客体験でLTV(顧客生涯価値)を高めることが、いま強く求められています。

1. データ統合・主権

データが分散し顧客像が不明瞭

部門ごとにデータが分散され、顧客の全体像を把握できない。EC・実店舗・アプリ・SNSと増え続けるタッチポイント。データが個別管理され、高速に多様化する興味関心を捉えきれない。

2. 施策スピード

施策実行までに時間がかかる

データ抽出・加工・分析に時間がかかり、タイムリーな実行ができない。IT部門依頼がボトルネック。専門人材は慢性的に不足。顧客理解を最も必要とする現場が、自らデータを扱える環境にない。

3. コスト

CDPのコストが重い

パッケージ型CDPのライセンス費・データ転送費が膨らみ、投資対効果が見えにくい。

4. 導入・拡張

最初の一歩が決められない

要件定義が大規模化し、プロジェクトが長期化。導入後の拡張も見通しが立たない。

根本原因は、従来型CDPの4つの限界

4つの課題はいずれも「ベンダー依存」に起因する 構造的な原因です。

1. データ統合・主権

データ主権の曖昧さ

顧客データがベンダー環境に保持され、ガバナンスのコントロールが困難に。

2. 施策スピード

柔軟性の欠如

ベンダー独自のデータモデルへの制約により、新チャネル対応がロードマップ次第に。

3. コスト

コスト負担の増大

パッケージ料金+データ量課金が年々膨張。DWHとの二重保持コストも発生。

4. 導入・拡張

将来の拡張リスク

ベンダーロックインにより乗り換えが高コスト。AI等の技術進化に追従できない。

コンポーザブルCDPで4つすべてを解消する

自社DWHを中心に置き、コスト・柔軟性・データ主権・将来性を自社主導に転換します。

1. データ統合・主権

データ管理を自社主導

ゼロコピー原則で全データを自社DWHに保持。アクセス制御・監査ログを一元管理。

2. 施策スピード

自社に合う組み合わせ

各レイヤーに最適なツールを自由に選択・交換可能。自社要件に完全フィット。

3. コスト

無駄な費用を抑えやすい

自社DWHをSSoTとしデータ複製ゼロに。必要なコンポーネントのみ選択。

4. 導入・拡張

将来の追加・変更に強い

スモールスタート可。コンポーネントは独立交換可能で、生成AIを含む最新技術を常に取り入れられる。

必要な機能を組み合わせて始める
それがコンポーザブルCDP

自社のクラウドDWH(Snowflake、BigQuery、Databricks等)を顧客データの「唯一の正解(Single Source of Truth)」として位置づけ、
その上に最適なツール群を組み合わせて構築するCDPアーキテクチャです。
レゴブロックのように各機能コンポーネントを自由に選択・組み合わせ・交換できます。

ゼロコピー

データはDWHに留まり、外部に複製されない。

DWH中心

既存のクラウドDWH投資を最大限に活用。

モジュラー

各機能は独立したコンポーネントとして交換可能。

ノーコード

ビジネスユーザーも操作可能なUI。

データソース群 業務系システム (購買・契約) MA / CRM (顧客属性・行動) Web / App ログ ローカルファイル ─── コンポーザブルCDP ─── オーケストレーションレイヤー TROCCO ワークフローによる自動化・制御 データ活用レイヤー Reverse ETL / データ分析 / AIエージェント / セグメントビルダー メタデータ管理レイヤー COMETA データカタログ(可視化・ガバナンス・AI-Ready) データ蓄積・処理レイヤー(SSoT) クラウドDWH(Snowflake / BigQuery / Databricks) データ収集レイヤー TROCCO(ETL/ELT) データ活用先 MA / 広告配信 BI ツール CRM / SFA 外部AI 分析環境 データは自社DWHに一元管理(ゼロコピー)。各レイヤーはベストオブブリードで自由に選択・交換可能。

AIが顧客を読み解き、最適なCDPを設計する
prime Insight-First CDP

「複数ツールの運用・管理が煩雑になりがち」——コンポーザブルCDPの一般的な課題をprime Insight-First CDPが解消します。

TROCCO・COMETA・セグメントビルダーを統合管理レイヤーとして提供し、さらにAIエージェントが顧客データを先行分析。

設計から構築・運用・自走までを分断なくつなぎ、自社主導のデータ活用をシームレスに支援します。

Cloud ETL

データ収集/加工/配信/ワークフローの統合基盤


2,500以上の企業・団体に導入されているクラウドETL「TROCCO」が、データの収集・加工・配信・ワークフロー管理をワンストップで提供し、コンポーザブルCDP全体のオーケストレーション基盤として機能します。

AI Data Platform

メタデータ管理とAIによるデータ探索基盤


AIデータプラットフォーム「COMETA」が、データの意味(メタデータ)を管理・可視化し、AIによる自然言語でのデータ探索を実現。全社のデータガバナンスを支える基盤を提供します。

Front UI for Marketers

セグメントビルダー

マーケターが直接操作できるフロントUI


AIによる初期分析から得られたインサイトをもとに、マーケターが自らGUIでセグメント作成・MA配信設定が可能。エンジニアに依存しないフロントUIを提供します。

「顧客理解から始める」2フェーズ・アプローチ

「何から始めるか」に対し、弊社は「顧客理解から始める2フェーズ・アプローチ」を提案します。
まずPhase 1で顧客分析により顧客理解と基本要件を固め、Phase 2でその環境をそのまま本格的CDPへ拡張する進め方です。
国内外の主要CDPベンダーがAIを活用するのは、多くがCDP稼働後の「運用フェーズ」。
一方prime Insight-First CDPは、構築前の「導入フェーズ」からAIを活用します。
AIエージェントが顧客データを先行分析して基本設計書を自動生成するため、人手に頼った長期の要件定義は不要。
従来「要件定義・構築 → 分析 → 施策実行」と順に進めて半年〜1年を要したプロセスを並行化し、
導入期間を3〜5割短縮、最短2ヶ月で施策を開始できます。


AIエージェントが今あるデータを読み解き、最適なCDPの設計図を描き出す。

  • AIエージェントがデータのプロファイリング〜セグメント分析を自動実行
  • DWHを初期分析環境で利用、初期データ取込み・加工パイプラインを構築
  • CRMセグメント開発のための顧客分析(RFM、デシル、クラスタリング等)を1〜2ヶ月で完了
  • 顧客分析レポートから初期セグメント+施策仮説を導出し、CDP基本設計書を自動生成

顧客分析自動化AI
属人的になりがちな顧客分析を、AIエージェントが自動化。顧客棚卸しと施策仮説の策定を加速。


分析で得た成果をそのままCDP基盤に直結し、手戻りゼロで立ち上げる。

  • Phase 1の分析パイプライン(SQL/Pythonコード)と設計書をそのまま活用し、DWHの基本構成として本番化
  • TROCCOでデータソースへの接続とデータ連携を自動化
  • COMETAでメタデータ管理・データガバナンスを整備
  • AIエージェント+IaCテンプレートでCDP環境を高速構築
  • セグメント定義・施策配信・効果測定を運用化し、施策実行を自動化

CDP構築支援ソリューション
AIエージェント×IaCテンプレートでデータ基盤を高速構築。構築コスト2〜4割減。

「まず理解し、そのまま拡張する」 ― 迷い・手戻り・二重投資をゼロにする進め方

primeNumberの強み ― 3つの差別化要素

「必要な機能を一気通貫で提供できる」「顧客理解からCDP構築まで分断なく支援できる」「AIで迅速に立ち上げられる」
この3つの強みで、コンポーザブルCDPの導入から運用定着までをトータルに支援します。

01. プロダクトラインナップの統合力

3製品連携「ユーザーが自分でつなぐ」を不要に


TROCCO、COMETA、セグメントビルダーの3製品が連携し、クラウドインフラやDWHの差異を吸収。他社が「ユーザーが自分でつなぐ」のに対し、pNは統合管理レイヤーを提供します。Snowflake・BigQuery・DatabricksいずれのDWHにも対応可能。

02. ビジネス×システムの一気通貫支援

顧客理解からCDP構築・運用定着


顧客基礎分析・施策仮説策定などのビジネス要件と、基盤設計・構築のシステム要件をワンストップで提供。Phase 1(顧客理解)からPhase 2(CDP構築)・運用定着まで一貫した伴走支援。データエンジニアリングとマーケティングの両面で実践的なノウハウを提供します。

03. AI活用による移行効率化

「設計する」から「組み上がる」への変革


生成AIを活用した既存パイプラインの自動移行を実現。AIエージェントによるCDP環境のゼロベース構築も推進中で、「設計する」から「組み上がる」への変革を実現します。

まずは「顧客理解」から、第一歩を。

コンポーザブルCDPの全体像、貴社の状況に合わせた導入ステップ、
Phase 1の進め方など、専門コンサルタントが個別にご相談を承ります。
ホワイトペーパーのDLも無料でご利用いただけます。

導入に関するご相談も承ります。お気軽にお問い合わせください。