生成AIとCDPが実現する次世代のハイパーパーソナライゼーション

企業が顧客へ製品やサービスを紹介する手法として、長年にわたりレコメンドが活用されてきました。しかし現在では、その精度や差別化が行き詰まるケースが増えています。特に予測モデルや属性ベースのレコメンド手法では、顧客が求める新鮮な情報や意外性を十分に提供できない場面が多く見受けられます。

こうした状況に変化をもたらしているのが、生成AIを活かした新しいパーソナライズです。生成AIは、学習データをもとに新たな情報やコンテンツを創り出すAI技術であり、従来の識別型AIとは異なり、創造的なアウトプットが可能となりました（参照*1）。

生成AIが変えるパーソナライズの定義

従来のパーソナライズは、顧客が過去に閲覧・購入した商品を提示するだけで役割を終えることが多く、単なるレコメンドの域を出ていませんでした。
一方、生成AIを活用することで、顧客の背景や感情状態、今の文脈に応じた「特別な提案」が可能になりつつあります。たとえばテキスト生成AIは、チャットボットやメール、ランディングページのコンテンツを一挙に作り分け、顧客ごとに最適な情報を提供できます。

従来のレコメンドと生成AIによる「提案」の決定的な違い

従来のAIは、学習済みのデータから最適と思われる項目を選び出し、顧客の趣味嗜好と合致する商品リストやコンテンツをおすすめする仕組みが主流でした。一方、生成AIは、単に既存の選択肢を示すだけでなく、アイデアやコンテンツそのものを新しく生み出す点が大きく異なります。学習データの特徴を推論し、そこから従来にはなかった「パターン」や「切り口」を提起できるため、顧客はより深く自分に合った選択肢を獲得しやすくなります。

生成AIのマーケティング活用において、いま注目されているのが「顧客のコンテキスト（状況）を汲み取る力」です。その好例が、株式会社フェリシモのECサイトにおける「AI検索」の導入事例です。

同社では、検索キーワードが完全一致しないことで発生する「検索結果0件」による離脱や、顧客の潜在ニーズの取りこぼしが課題となっていました。そこで、生成AIを活用した検索エンジンを導入。単なるキーワードマッチングではなく、言葉の背後にある意味を深く理解することで、最適な代替提案を可能にしました。

さらに、この接客の質を一段引き上げたのが、天気や気温といった外部情報の活用です。「今、この場所が雨なら、この商品が求められているはず」という、お客さまの状況を推しはかる提案を実現。多様な切り口でのレコメンドが新たな出会いを生み、顧客体験の劇的な向上とともに、CVRや売上の向上という確かなビジネス成果に繋がっています。

こうした「ユーザーの意図や状況を汲み取る接客」は、これからのECサイトにおいて、キーワードの完全一致に頼らない「AI検索」へのアップデートが不可欠であることを示唆しています。

単なる「検索窓」を、顧客の悩みや期待に寄り添う「コンシェルジュ」へと進化させる。その具体的な仕組みや、フェリシモ様も活用するサイト内検索エンジン「Rtoaster GenAI」の詳細は、以下のページで詳しく紹介されています。

[Rtoaster GenAI｜AI検索で実現する「言葉にできない期待」への提案]

ただし、AI検索がその真価を発揮し、精度の高い「推論」を行うためには、AIが学習・参照するためのデータの質が極めて重要です。

天候などの外部データや、複数のチャネルに散在する顧客行動データを統合・整形した「データ基盤」があってこそ、AIはノイズに惑わされず、ビジネス成果に直結する洞察を導き出せます。単なるツール導入に留まらない、フェリシモ流の「データ×AI」の戦略的活用については、以下のセミナーでその舞台裏を詳しく解説しています。

「ハイパーパーソナライゼーション」がもたらす顧客体験（CX）の革新

ハイパーパーソナライゼーションは、データに裏打ちされた高度な個別対応を指し、従来型の的外れなプッシュ型レコメンドとは一線を画します。
たとえば、顧客が夜間にSNSをよく閲覧する場合は夜間向けの提案を自動生成したり、取得可能な位置情報や端末データをもとにリアルタイムで訴求内容を変化させたりと、きめ細やかな対話が期待できます。

また、ハイパーパーソナライゼーションによりブランド体験が変わることは、最新のマーケティング調査でも示唆されています。たとえば、メールの開封率が平均28％、コンバージョン率が34％向上した事例が報告されており、一人ひとりに適した情報提供の効果が裏付けられています（参照*2）。

このように、従来よりもはるかに深い次元で顧客を理解し、そのニーズや行動様式を予測する技術が「顧客体験の革新」に直結しています。実行段階では、企業内に蓄積されたデータのクレンジングやプライバシー対策が重要ですが、同時にデータの活用範囲が広がるほど、独自のアイデア創出が進む可能性も高まります。

CX (カスタマーエクスペリエンス)とは何か？成功事例や向上のポイントも解説

成功の鍵は「CDP × 生成AI」精度の高い提案を生む技術的仕組み

生成AIによるパーソナライズの真価を発揮するためには、さまざまなデータソースを統合して管理するCDP（顧客データ基盤）が欠かせません。CDPは、顧客の行動履歴や属性情報、過去の購買記録だけでなく、リアルタイムのアクセス状況などを一元的に蓄積し、分析可能な形で提供するシステムです。
この基盤と生成AIを掛け合わせることで、より高い精度の提案や予測が可能になります。企業がプロモーションを行う際に、統合されたデータを利用してそれぞれの顧客に合わせた発信を行えるメリットは大きく、時間帯や場所、デバイスなど場面に応じて柔軟に内容を変化させられます。

なぜCDP（顧客データ基盤）が不可欠なのか？

従来のCRM（顧客関係管理）は、営業・サポートなどの部門が、顧客とのやり取りや顧客情報を一元管理し、関係性を維持・強化するための仕組みとして位置づけられてきました。
一方で近年は、Webサイト、モバイル、広告、SNS、店舗などの接点が分散し、顧客は購買や問い合わせの過程で複数チャネルを行き来します。米McKinseyは、購買や課題解決の1つのジャーニーの中で、3〜5チャネルに接触する顧客が過半という調査結果を示しています（参照*3）。

こうした環境で求められるのが、オンライン・オフライン双方から発生するデータを集約し、同一人物（同一顧客）として扱える形に整える「統合基盤」です。CDP（Customer Data Platform）は、CDP Instituteにより「他システムから利用可能な、永続的で統合された顧客データベースを作るパッケージソフトウェア」と定義されています（参照*4）。また、CDPは複数のツール／タッチポイントのデータをまとめ、単一の顧客データベースとして活用する、と説明されています（参照*5）。
つまりCDPは、「どの顧客が、どのチャネルで、どんな行動をしたか」を断片ではなく1つのプロファイルとして捉えるための土台になります。

たとえばCDPが扱うデータは、Web上の行動（クリック等）、購買などのトランザクション、属性情報、顧客が自ら提供する嗜好情報など、いわゆるファーストパーティデータを幅広く含み得ます（参照*6）。これらを統合してはじめて、「この人に何を勧めるか」だけでなく、「いまどの接点にいて、何をしようとしているか」という文脈に沿ったコミュニケーション設計（セグメント作成、チャネル横断の出し分け）が現実的になります（参照*7）。

さらに生成AIをマーケティングに使う場合も、入力データ（文脈・根拠・履歴）が整理されているほど、回答や提案の「関連性」や「正確さ」を高めやすい、という整理ができます。Microsoftは、生成AIの応答の正確性・関連性を高めるために、業務データ等の「grounding data（根拠データ）」を設計して文脈を与える重要性を述べています（参照*8）。
またAWSも、生成AIの成否はデータ品質・ガバナンス・パイプラインに大きく左右される、という趣旨を示しています（参照*9）。

ただし、多岐にわたるデータ統合には、情報の正確さの担保と、プライバシー保護（同意・目的・保管・利用制限等）を制度として実装する必要があります。
規制・執行体制が強化される中で、企業がCDPを含むデータ基盤を整える際には、「集められるから集める」ではなく、何をどの目的で扱うのか／どう保護するのかまでを測定・運用ルールとして揃えることが、生成AI活用の前提になります（参照*10）（参照*11）

CDPとは？デジタルマーケティングにおけるCDPの意味・役割など基礎知識をわかりやすく解説

BtoCサイトにおける生成AIパーソナライズ活用事例

生成AIを活用したパーソナライズの取り組みは、さまざまな業種で進んでいます。特にECや小売、金融・サービスといった幅広い領域で、顧客ごとに異なるコンテンツや提案をダイナミックに生成し、実際の業務効率化や売上向上につなげている事例が増えています。ここでは各業界の具体的な活用方法を紹介します。

【EC・小売】動的な商品提案とパーソナライズされたコピー生成

ECサイトやオンラインマーケットプレイスでは、多数の商品を扱うため、個別に魅力を伝えることが大きな課題となります。

商品説明やキャッチコピーに顧客の属性や閲覧履歴を反映したパーソナライズ表現を盛り込むことで、より高い訴求力を狙う動きも広がっています。たとえばEC上で同じ商品を閲覧しても、スポーツ好きの人には運動面でのメリットを前面に押し出したコピーを、健康志向の人には安全性や栄養面を訴求した説明を提示するなど、生成AIならではのパーソナライズが行われています。これにより、購買意欲が高まり、結果としてCVR（コンバージョン率）の向上につながることが確認されています。

ここで実際のBtoCサイトにおける生成AIパーソナライズ活用事例を詳しく見ていきましょう。独自の「感性」と「AI」を融合させ、成果を出しているのがフェリシモです。

同社のサイトでは、たとえば『旅行好きのママにプレゼントしたい』といった曖昧なワードを入力すると、従来はその文章に合致する商品名が存在しないため、『条件に合うアイテムが見つかりません（0件）』と表示されるだけでした。この課題を解決するために導入されたのが、ブレインパッドの生成AIレコメンドツール『Rtoaster GenAI』です。

先ほどと同じ「旅行好きのママにプレゼントをしたい」で検索すると、AIがその意図を汲み取り、次のような提案を表示するようになりました。

AIからの提案見出し:

「旅行の相棒に、こんなアイテムはどうでしょう?」
「出張の整理整頓に役立つグッズ」
「移動中の快適さにつながるネックピロー」

商品レコメンド:

関連性の高いトラベルグッズ
軽量で持ち運びやすい小物類

「0件で終わらせるのではなく、『それなら、こういう切り口はどうですか?』と提案する。これは実店舗の店員なら当たり前にやっていることです。AIを使うことで、ECサイトでも人間味のあるおもてなしが可能になるのです。

おわりに

ここまで見てきたように、生成AIを使ったパーソナライズの領域は広がっています。しかし、革新的な技術があっても、顧客の考えや価値観をどれだけ理解できているかが成果を左右します。単に演算能力を高めるだけではなく、顧客一人ひとりの背景や文脈へ目を向ける姿勢が欠かせません。

技術はあくまで目的ではなく、顧客を深く理解するための手段です。顧客接点の多様化とデータ活用が進むほど、企業にとって真の顧客満足を実現するための戦略立案がますます重要となります。

生成AI時代の購買体験を、あなたのサイトで実現するために

この「提案」への進化を具体化し、ビジネス成果へと繋げるプラットフォームが「Rtoaster」です。
CDPで統合された精緻な顧客データと生成AIを掛け合わせることで、単なるおすすめを超え、顧客の文脈を汲み取った最適なアクションをリアルタイムに創出します。データの断片を「深い顧客理解」に変え、次世代のパーソナライズ体験を今すぐ始めましょう。

参照

(*1) https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/about_generative_ai/
(*2) https://gsconlinepress.com/journals/gscarr/sites/default/files/GSCARR-2025-0145.pdf
(*3) https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/redefine-the-omnichannel-approach-focus-on-what-truly-matters
(*4) https://www.cdpinstitute.org/learning-center/what-is-a-cdp/
(*5) https://segment.com/resources/cdp/
(*6) https://www.salesforce.com/marketing/data/what-is-a-customer-data-platform/how-it-works/
(*7) https://www.salesforce.com/marketing/data/what-is-a-customer-data-platform/
(*8) https://learn.microsoft.com/en-us/azure/well-architected/ai/grounding-data-design
(*9) https://aws.amazon.com/jp/blogs/enterprise-strategy/your-ai-is-only-as-good-as-your-data/
(*10) https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/eng
(*11) https://cppa.ca.gov/about_us

パーソナライズの改善や、顧客一人ひとりに寄り添い、最適な体験を提供するための施策などやRtoaster導入事例についても、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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