2025.07.29
【2025年最新】CDPツール比較11選｜生成AIで進化！失敗しない選び方とBtoB/BtoC別おすすめツール
【2025年最新版】乱立するCDPツールを機能、価格、AI対応、連携性で徹底比較。生成AIで進化するツールの違いとは？情シス・マーケター必見の、失敗しない選び方とデータ活用を成功させるポイントをユースケース別に解説します。
目次
- 1. 2025年、CDPへの投資が「待ったなし」である3つの理由 >>
- ・理由1. 生成AIの台頭：AIは良質な「データ」があってこそ。CDPは生成AI活用の成否を分ける。 >>
- ・理由2. Cookieレス時代の本格化：1st Party Data活用は「当たり前」の時代へ。 >>
- ・理由3. 「コンポーザブル」という新潮流：データウェアハウスとの連携で、より柔軟なデータ基盤構築が可能に。 >>
- 2. CDPツールの比較で失敗しないための5つの選定ポイント >>
- ・ポイント1. 導入目的の再確認：「何のため」のデータ統合か？ >>
- ・ポイント2. データ連携のアーキテクチャ：自社の既存システムとどう連携するか >>
- ・ポイント3. AI機能の比較：「どんなAI機能」が自社の目的に合致するか？ >>
- ・ポイント4. 運用体制と操作性：情シス主導か、マーケター主導か >>
- ・ポイント5. 費用対効果と拡張性：スモールスタートは可能か >>
- 3. 【比較表】主要CDPツール11選 機能・AI対応・特徴を徹底比較 >>
- 4. 【タイプ別】おすすめCDPツールの紹介 >>
- 5. BtoB/BtoC別・生成AIを活用したCDPユースケース >>
- 6. まとめ：自社に最適なCDPを選び、データとAI活用の第一歩を >>
2025年、企業のデータ活用は新たなステージに突入しました。情報システム部門が苦心して管理する基幹データと、マーケティング部門が日々蓄積するWeb行動履歴。これらのサイロ化したデータをいかに統合し、ビジネス価値に転換するかは、企業のDXにおける中心的な課題です。
そして今、その解決策であるCDP（Customer Data Platform）が、生成AIとの融合により、かつてない進化を遂げています。
本記事では、会社に散在するデータを統合したい情シス部門の方、AIを活用してマーケティングを革新したいマーケターの方へ向けて、2025年最新のCDPツールの動向、自社に最適なツールを失敗なく選ぶための比較ポイント、そして具体的なおすすめツールを専門家の視点で徹底解説します。
なぜ今、これほどまでにCDPが重要視されているのでしょうか。その背景には、企業を取り巻く3つの大きな変化があります。
理由1. 生成AIの台頭：AIは良質な「データ」があってこそ。CDPは生成AI活用の成否を分ける。
2025年のビジネス界を席巻する生成AI。しかし、AIが真価を発揮するには、学習元となる正確で整理されたデータが不可欠です。「ゴミを入れれば、ゴミが出てくる（Garbage In, Garbage Out）」の原則はAIも同じ。CDPによって統合・整備された高品質な顧客データは、AIが的確な分析や予測、コンテンツ生成を行うための「燃料」となり、その活用レベルを飛躍的に向上させます。
理由2. Cookieレス時代の本格化：1st Party Data活用は「当たり前」の時代へ。
3rd Party Cookieのサポートが主要ブラウザで段階的に終了し、従来のリターゲティング広告などは効果を出しにくくなっています。これからのデジタルマーケティングは、自社で収集した1st Party Data（ファーストパーティデータ）の活用が生命線です。CDPは、Webサイト、アプリ、店舗、広告など、あらゆる顧客接点から得られる1st Party Dataを統合管理するための、まさに中核的なプラットフォームです。
理由3. 「コンポーザブル」という新潮流：データウェアハウスとの連携で、より柔軟なデータ基盤構築が可能に。
近年、SnowflakeやGoogle BigQueryといったクラウドデータウェアハウス（DWH）にデータを集約する企業が増えています。これを受け、CDPも一枚岩の巨大なシステムではなく、DWHと連携し、必要な機能（データ連携、セグメント作成、施策連携など）だけを「部品（コンポーネント）」のように組み合わせて利用する「コンポーザブルCDP」という考え方が主流になりつつあります。これにより、より柔軟で無駄のないデータ基盤構築が可能になります。
多種多様なCDPの中から自社に最適なツールを選ぶには、どこに注目すべきでしょうか。失敗しないための5つの選定ポイントを解説します。
ポイント1. 導入目的の再確認：「何のため」のデータ統合か？
まず、「CDPを導入して何を達成したいのか」を明確にすることが最も重要です。「顧客理解を深めたい」「LTV（顧客生涯価値）を向上させたい」「広告費用対効果を最適化したい」「部門間のデータ連携をスムーズにし、業務効率化を図りたい」など、目的によって必要な機能やデータの種類は大きく異なります。
ポイント2. データ連携のアーキテクチャ：自社の既存システムとどう連携するか
CDPの価値は、既存システムとの連携で最大化されます。自社が利用しているCRM/SFA、MA、基幹システム、POSデータ、データウェアハウスなどとスムーズに連携できるかを確認しましょう。標準コネクタが豊富か、API連携は柔軟か、独自システムとの連携には追加開発が必要かなど、情報システム部門を交えて確認することが不可欠です。
ポイント3. AI機能の比較：「どんなAI機能」が自社の目的に合致するか？
2025年のCDPはAI機能搭載が標準となりつつあります。しかし、その内容は様々です。「自然言語でセグメントを自動生成してくれる」「解約確率の高い顧客を予測してくれる」「顧客に最適なシナリオを提案してくれる」など、自社のマーケティング課題を解決してくれるAI機能は何か、という視点で比較検討しましょう。
ポイント4. 運用体制と操作性：情シス主導か、マーケター主導か
CDPを主に利用するのは誰でしょうか。情報システム部門がデータ基盤として管理するのか、マーケティング担当者が日々セグメント作成や施策連携に使うのかで、求められるUI（ユーザーインターフェース）は異なります。ノーコードで直感的に操作できるツールもあれば、SQLなどの専門知識が必要な高機能ツールもあります。デモなどを通じて、実際の利用者が無理なく使えるかを確認することが重要です。
ポイント5. 費用対効果と拡張性：スモールスタートは可能か
CDPの料金体系は、データ量やプロファイル数、利用機能に応じた従量課金制が主流です。初期費用を抑えてスモールスタートし、効果を見ながら拡張できるプランがあるかを確認しましょう。また、将来的な事業拡大に伴うデータ量の増加や、機能追加に柔軟に対応できるかという拡張性も長期的な視点では欠かせません。
ホワイトペーパー：顧客データを売上に変える！失敗しないためのCDP選定 完全ガイド
2025年現在、市場で注目されている主要なCDPツールを比較しました。
| ツール名 | 特徴 | 2025年注目のAI機能 | コンポーザブル対応 | 主なターゲット |
|---|---|---|---|---|
| Treasure Data CDP | AIによる高度な分析・予測。 顧客データクラウドとしてDWHとの連携も強化。 |
自然言語でのセグメント作成、 顧客生涯価値（LTV）予測、解約予測など |
〇 | 大企業・グローバル企業 |
| Tealium UDH | リアルタイム性と1,300以上の豊富な連携先。 信頼性とデータガバナンスに定評。 |
リアルタイムな行動トリガーに基づく AIモデルの実行連携 |
〇 | 大企業・金融・小売 |
| CONNECTY CDP | 国産。BtoB向け機能やSEO連携に強み。 | AIサイト診断、 マーケティングシナリオ自動提案 （ゴールデンフロー） |
〇 | BtoB企業、BtoC企業 |
| Salesforce Data Cloud | Salesforce製品群とのシームレスな連携。 CRMデータ活用に強み。 |
Einstein AIによる予測分析、セグメント提案 | 〇 | Salesforce利用企業 |
| Adobe Real-Time CDP | Adobe Experience Cloud製品との強力な連携。 | Adobe Senseiによる顧客インサイトの自動発見、 ジャーニー最適化 |
〇 | Adobe利用企業、大企業 |
| Segment | 開発者フレンドリー。 データ収集とAPI連携の柔軟性が非常に高い。 |
予測オーディエンス機能 （退会予測、購入予測など） |
◎ | テック企業、スタートアップ |
| Rtoaster insight+ | 国産。GUIの使いやすさと手厚いサポート。 | 生成AIによるSQLクエリ自動生成、 分析意図の解説 |
△ | 国内企業（業界問わず） |
| b→dash | ノーコードで扱える国産オールインワン。 | AIによる配信チャネル/コンテンツの最適化、 ABテスト自動化 |
× | 中小〜大企業 |
| KARTE Datahub | Web接客のKARTEと一体。 リアルタイムな顧客体験向上に特化。 |
KARTE内のAIによる 顧客の感情・行動解析との連携 |
△ | ECサイト、Webサービス運営企業 |
| Braze | モバイルファースト。 プッシュ通知やアプリ内メッセージなど、 顧客エンゲージメントに特化。 |
AIによる最適な配信タイミング予測、 エンゲージメント予測 |
× | モバイルアプリ提供企業 |
| mParticle | モバイルアプリデータの収集と連携に強み。 データ品質管理機能が充実。 |
AIによるデータ品質の異常検知、ID解決の提案 | ◎ | モバイル中心のBtoC企業 |
（注） コンポーザブル対応（◎:思想の中核 ○:積極推進 △:一部対応/連携可 ×:非推奨）は編集部評価。価格は各社への問い合わせが必要です。
タイプ1. グローバル・エンタープライズ向け
タイプ2. 国産・国内サポート重視向け
タイプ3. コンポーザブル/開発者向け
タイプ4. 特定領域・機能特化型
CDPと生成AIを組み合わせることで、どのようなことが可能になるのでしょうか。
BtoB企業の例
過去の失注顧客データと類似する行動パターンを持つ見込み客をAIが検知し、営業担当に再アプローチのアラートを出す。
ターゲット企業の業種や規模に合わせて、最適な導入事例やメール文面をAIが提案し、マーケティング活動を効率化する。
BtoC企業の例
顧客一人ひとりの行動を予測し、最適なタイミングでクーポンをプッシュ通知したり、カゴ落ち商品をリマインドしたりするシナリオをAIが自動で実行する。
LTV（顧客生涯価値）が高くなる傾向の顧客行動をAIが分析し、アップセル・クロスセルに繋がるレコメンドをパーソナライズ表示する。
本記事では、2025年の最新トレンドを踏まえ、CDPの選び方から具体的なツール比較、AIを活用した未来のマーケティング像までを解説しました。
CDPはもはや、単なるデータ統合ツールではありません。生成AIの能力を最大限に引き出し、企業の競争力を根幹から支える戦略的なデータ基盤へと進化しています。
今回ご紹介した5つの選定ポイントを参考に、自社の課題と目的を改めて見つめ直し、最適なCDPパートナーを見つけることが、これからのデータドリブン経営、そしてAI活用時代を勝ち抜くための重要な第一歩となるでしょう。
