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2026年10月2日

CDPの次なる時代は「エージェント型」へ

太田 一樹 太田 一樹
  • CDP
treasure-ai-strong-performer-2026-b2c-cdp-wave-social

要約

「The Forrester Wave™: Customer Data Platforms For B2C, Q3 2026」において、Treasure AIは「ビジョン(Vision)」と「データガバナンスとストレージ(Data Governance and Storage)」の両項目で、最高評価である5.00を獲得しました。この結果は、Treasure AIのエンタープライズ向けCDP(カスタマーデータプラットフォーム)の基盤の強さを示しています。また、顧客データの統合、顧客の識別情報と同意の管理、リアルタイムの意思決定に必要な信頼できる文脈情報の提供を通じて、企業を支援する取り組みを裏づけるものです。

AIエージェントがマーケティングを変革するなか、Treasure AIは、適切なガバナンスの下で管理された顧客インテリジェンスを、カスタマージャーニーのオーケストレーション、パーソナライゼーション、チャネルを横断した施策の実行と組み合わせています。このプラットフォームは、マーケターが分断されたデータや手作業中心の業務から脱却できるよう支援します。AIエージェントが顧客から得られるシグナルを分析し、適切なタイミングで、一人ひとりに合った体験を大規模に提供できるようにする一方で、戦略、クリエイティブ、ガバナンスの主導権は、人間のチームが維持します。

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)が登場した当初、批判的な人々は、CDPを「CRM(顧客関係管理システム)を大げさに言い換えたもの」や「既存のデータウェアハウスと機能が重複するもの」と見なしていました。しかし、そこには重要な視点が欠けていました。静的な顧客情報だけでは、リアルタイムにパーソナライズされた顧客体験を実現できないという点です。その後、私たちの考えが正しかったことが明らかになり、ファーストパーティデータの統合は、現代の顧客エンゲージメントを支える基盤となりました。

今、同じことが再び起きています。企業がAIの導入やAIエージェントの展開を急ぐなか、「CDPはどのような役割を担うのか」という問いが、改めて浮上しています。その答えは、これまで以上に明確です。CDPは、エージェンティックマーケティングに不可欠なコンテキストレイヤー(文脈情報を提供する基盤)です。

私たちは、エージェンティックマーケティング(AIエージェントを活用したマーケティング)を、大規模なデータ分析やチャネルを横断した施策の実行をAIエージェントが担い、人間のマーケターが戦略、クリエイティブの方向性、ガードレール(AIの行動範囲や安全性を管理するルール)を定める取り組みと定義しています。

Treasure AIは、人間が主導し、顧客を第一に考える「エージェンティック・エクスペリエンス・プラットフォーム」を構築しています。私たちのCDPの価値は、顧客情報の収集や保存にとどまりません。人間とAIエージェントがリアルタイムに意思決定できるよう、適切なガバナンスの下で管理された、信頼性の高い文脈情報を提供します。

CDPの強固な基盤を守り、エージェンティックマーケティングの未来を築く

「The Forrester Wave™: Customer Data Platforms For B2C, Q3 2026」において、Treasure AIは「ビジョン(Vision)」と「データガバナンスとストレージ(Data Governance and Storage)」の両項目で、最高評価である5.00を獲得しました。私たちは、この評価が、CDPの基盤の強さと、エージェンティックマーケティングに向けた戦略・ビジョンを裏づけるものだと捉えています。

同レポートは、次のように述べています(日本語訳)。

「Treasure AIは、データ処理、分析、ターゲティング、オーケストレーションの各領域で一貫して優れたCDP機能を必要とし、エージェンティックマーケティングの機能を導入する準備が整っている組織に適しています。」

この評価は、重要な転換期に寄せられたものです。Treasure AIは、エンタープライズCDPの信頼できる基盤と、エージェンティック・エクスペリエンス・プラットフォームの実行モデルを組み合わせています。これにより、企業のチームは、顧客との関連性が高く、適切なタイミングで、チャネル間のつながりを保った顧客体験を提供できます。

顧客の期待は高まり、ロイヤルティを獲得するためのハードルもかつてないほど上がっています。画一的なクーポンや、自分に関係のないオファーでは、もはや十分ではありません。顧客は、ブランドが自分のニーズを理解し、適切なタイミングで関わってくれることを期待しています。ロイヤルティを獲得するには、データ、AI、マーケティング施策のオーケストレーションの活用方法を進化させる必要があります。

つまり、私たちのCDPは、単なるマーケティング用のデータレイヤーでは不十分です。カスタマージャーニー全体のあらゆる意思決定の場面で、信頼できる顧客の識別情報、同意情報、行動、意図、ビジネスロジックを利用できるようにする必要があります。

AIエージェントの有用性と安全性は、それを支える文脈情報と管理の仕組みに左右されます。顧客の同意を確認したり、最新のプロファイル情報にアクセスしたりできなければ、AIは価値ではなくリスクを生み出しかねません。

戦略を実践へ:顧客エンゲージメントに高品質なデータが必要な理由

自分に関係のないメールや画一的なクーポン、あるいは内容が矛盾する3件の販促メッセージが同じ日に届いたとき、顧客がその背後にあるシステム基盤について考えることは、ほとんどありません。単に「迷惑なメッセージ」と受け止めるだけです。

顧客が「質の低いマーケティング」と感じる体験の背後には、多くの場合、データ統合の問題があります。

私たちが先日発表したRAJ Sportsとのパートナーシップは、この課題に取り組むものです。RAJ Sportsは、Portland Thorns/NWSLとPortland Fire/WNBAを保有しています。統合された顧客プロファイルとリアルタイムのオーケストレーションを活用することで、RAJ Sportsは分断されたデータサイロを解消し、ファンの同意を尊重しながら、一人ひとりに合わせた、その瞬間にふさわしいファン体験を提供できます。この基盤の上にエージェンティックな機能を構築することで、AIエージェントに、ガバナンスの下で管理されたリアルタイムの文脈情報を提供できます。

  • ブランドにとっての価値:マーケターは、手作業によるデータの整理・加工に費やす時間を減らし、人間が主導する戦略の策定や、クリエイティブの方向性の検討に、より多くの時間を使えます。
  • 顧客にとっての価値:不要なデジタルメッセージが減り、自分に合ったオファー、スムーズなチケット購入・利用、実際の関わり方に沿ったストーリーを受け取れます。

真のパーソナライゼーションとは、すべての人に、より多くのメッセージを届けることではありません。適切な相手に、適切なストーリーを、まさに適切な瞬間に届けることです。その実現には、高品質なデータ、信頼できるガバナンス、そして迅速な実行を可能にするエージェンティックな仕組みが必要です。

エージェント型の時代へ:メッセージの量より質を重視する

AIは、顧客が想像していないかもしれない形で、マーケティングを変えつつあります。目指すべきは、自動生成したコンテンツを大量に送りつけることではありません。高品質で信頼できるデータを活用し、メッセージの数を抑えながら、その質を高めることです。

この基盤を、データウェアハウス中心のアーキテクチャや自社開発システムで再現しようとすると、成熟したCDPに組み込まれた、顧客データ領域の深い専門性や厳格な運用の仕組みを見落とすことがあります。その機能は、1秒未満での顧客IDの名寄せから、ガバナンスに基づくリアルタイムの同意管理まで、多岐にわたります。この中核となる運用基盤がなければ、AIは、低品質なデータに起因する問題を拡大するだけです。

一方、顧客データ領域で実証された強固なコンテキストレイヤーの上にエージェンティックな機能を構築すれば、パーソナライゼーションは自然でスムーズなものとなり、顧客は自分が尊重されていると感じられます。

顧客に関係のないメッセージを大量に送り続けるブランドは、いずれ競争力を失うでしょう。高品質なデータとCDP領域の深い専門性を活かし、適切なタイミングで顧客に合った体験を届けるブランドこそが、エージェンティックマーケティングの未来をリードする有力な立場に立てます。

エージェンティックマーケティングは、マーケターを置き換えるものではありません。信頼できる文脈情報、インテリジェントなシステム、ガバナンスの下で管理されたAIを提供することで、マーケターが戦略と創造性に集中できるようにします。その間、AIエージェントは、大規模かつ迅速な施策の実行を担います。

Forresterは、同社の調査出版物に掲載されているいかなる企業、製品、ブランド、サービスも推奨するものではありません。また、これらの出版物に含まれる評価に基づき、特定の企業やブランドの製品・サービスを選択するよう助言するものでもありません。情報は、入手可能な最良の資料に基づいています。見解は評価時点の判断を反映したものであり、変更される場合があります。本レポートは、インタラクティブモデル、フレームワーク、ツール、データ、アナリストによる助言へのアクセスなどを含む、Forresterの幅広いリソースの一部です。Forresterの客観性に関する詳細は、こちらをご覧ください。

カテゴリ

  • CDP
  • AI & 機械学習
太田 一樹
太田 一樹

Treasure Data, Inc.
米国本社CEO&共同創業者 学部課程在学中の2006年、人工知能(AI)開発大手のプリファード・ネットワークス(東京・千代田)の前身であるプリファード・インフラストラクチャーの最高技術責任者(CTO)に就任。 2011年に米シリコンバレーにて芳川裕誠(現取締役会⻑)、古橋貞之(現チーフアーキテクト)とともにトレジャーデータを創業。同社最高技術責任者(CTO)を経て、21年6月より現職。

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