CDP構築の要件定義や設計書作成にAIエージェントを使うサービス、primeNumberが開始

　primeNumberの「prime Insight-First CDP」は、流通・小売業向けのCDP（Customer Data Platform：顧客データ基盤）構築にAI（人工知能）エージェントが生成する基本設計書を利用するサービス。設計や要件定義の段階で顧客データを分析しながらシステム設計を同時に進めることで、CDP構築に要する期間とコストを圧縮できるとする。従来手法と比べて構築コストを2～4割削減するとともに、導入期間を3～5割短縮して最短2カ月で稼働するという。

図1：「prime Insight-First CDP」のCDP（Customer Data Platform）構築から施策実行までの流れ

　prime Insight-First CDPでは、まずAIエージェントが顧客企業の保有データを分析する。データのプロファイリングに加え、RFM（Recency：最終購入日、Frequency：購入頻度、Monetary：購入金額）分析やクラスタリングを実施し、購買傾向や顧客セグメントを可視化する。この分析結果を基に販促やマーケティング施策の仮説を立案し、CDPの基本設計書を1〜2カ月で生成する。

　CDP構築では、生成した基本設計書とSQLやPythonコードを再利用する。primeNumberのETL（Extract：抽出、Transform：変換、Load：格納）ツール「TROCCO」とデータカタログサービス「COMETA」を組み合わせ、本番環境を1〜2カ月で構築する。

　構築したCDPは、ノーコードのUI（User Interface）を備える。専門的なITスキルがない担当者でも顧客データを扱い、セグメントごとの施策配信や、効果測定などを実行できるという。

　システム構成には、モジュラー構造を採用する。データの収集・変換・活用の各機能を個別のモジュールとして構成し、用途に応じてツールを選択・交換できるようにした。ベンダーロックインを防ぎ、事業成長に合わせて段階的にシステムを拡張しやすくしている。

　データ基盤については、クラウドのデータウェアハウス（DWH）をSingle Source of Truth（信頼できる唯一のデータベース）として位置付ける。データを複製せずに参照するゼロコピー方式を採用しており、追加でデータストアに投資する必要がない。対応するDWHは、「Snowflake」（米Snowflake製）、「BigQuery」（米Google製）、「Databricks」（米Databricks製）などである。

　primeNumberはprime Insight-First CDPを、データとAI技術を活用した経営手法「Generative Data Management（GDM）」を実践するための第1弾のサービスと位置付ける。

　primeNumberによると、CDP導入では要件定義の長期化が課題となっている。顧客セグメントの設計や施策の優先順位付けを担当者が手作業で進めるケースが多く、議論で数カ月単位を要することも少なくない。その結果、導入から施策の効果が出るまでに半年～1年を要するケースがある。その間に、市場環境や消費者行動が変化することもある。