あらゆる統合を、
AIデータレイヤーの動力源に

インテリジェントな顧客体験の未来は、ここから始まる

AIの真価は、その土台となるデータ基盤の品質によって決まります。

今日の顧客体験の状況において、AIはもはや、単に過去に何が起きたかを分析するだけでなく、今何が起きているかに、即座に反応する存在に進化しています。これがAIデータレイヤーがもたらす未来です。顧客体験のリアルタイムな最適化、AIによる瞬時の分析、そしてインテリジェントなシステムのオーケストレーションが融合し、顧客との関わり方を一変させる、顧客データ管理の新たな段階です。

ベンダー中立なTealium社のCDPは、これを実現するための重要な基盤として機能します。1,300以上のデータソースを連携させ、以下の3つの異なるAIエンゲージメントモデルを支えています。
会話型AI（同期型、分散型、ターゲット指向）- ウェブサイト、モバイルアプリ、POS、コールセンター、AIエージェント
エンゲージメント型AI（非同期型、集中型、大規模展開）- ディスプレイ広告、SNS、SMS、Eメール、CRM
AIデータレイヤー（リアルタイムオーケストレーション）- 上記の双方をつなぎ、機能させる共通基盤

構築を始める準備はできていますか？

AI is only as powerful as the data foundation it stands on.

In today's customer experience landscape, AI isn't just analyzing what happened—it's reacting to what's happening in real-time. This is the promise of the AI Data Layer: a new phase in customer data management where real-time adjustments, in-the-moment AI analysis, and intelligent system orchestration converge to transform how you engage customers.
Tealium's vendor-neutral CDP serves as the critical infrastructure that makes this possible, connecting 1,300+ data sources to power three distinct AI engagement models:

AI for Customer Conversation (synchronous, distributed, targeted) - Website, mobile app, point-of-sale, call center, AI agents

AI for Customer Engagement (asynchronous, centralized, large-scale) - Display, social, SMS, email, CRM
AI Data Layer (real-time orchestration) - The connective tissue that enables both

エンタープライズデータ統合を支える5つの柱

社内データソース：AIの知性を育むトレーニンググラウンド

データ利用方法のカスタマイズ

CRM：リアルタイムのリレーションシップエンジン

クラウドアプリ：オムニチャネルを統合するインテリジェンスネットワーク

行動・コンテキストデータ：AIシグナルの価値を最大化する増幅器

統合対象：データウェアハウス（DWH）、データレイク、過去の購買履歴、顧客分析、アイデンティティグラフ（IDグラフ）

重要性：機械学習アルゴリズムは、過去のコンテキストを活用することでその真価を発揮します。Tealiumと、SnowflakeやDatabricksなどのプラットフォームとのネイティブな連携により、双方向のデータフローが構築され、常に最新の顧客データを用いてAIモデルを継続的にトレーニングできます。例えば、リアルタイムの行動シグナルをSnowflakeにストリーミングしてデータサイエンスモデルを強化し、そこで生成されたインサイトをCDP経由であらゆる顧客接点へ瞬時にアクティベートします。このクローズドループの統合により、AIは単に過去のパターンを分析するだけでなく、あらゆるインタラクションからリアルタイムに学習を行います。その学習内容を即座に活用して、顧客離脱予測や次善のアクションの提案、そしてかつてない精度で体験の最適化を実現します。

統合対象：ChatGPTアプリケーション、AIエージェント、会話型インターフェース、AI搭載のカスタマーサービスプラットフォーム

重要性：顧客がAIエージェントや会話型インターフェースを通して企業と交流する機会が増えるにつれ、従来の分析手法では捉えきれないリッチな非構造化データが生成されるようになっています。TealiumはAIとのインタラクションデータとの統合により、自然言語の中に隠された顧客の意図、感情、好みといったあらゆるコンテキストを捉えることができます。例えば、顧客がチャットボットに不満を漏らしたり、購入意向を示したりした瞬間、その情報がすぐにプロファイルへ反映され、あらゆるチャネルでその瞬間のAI分析と即時対応が可能になります。

統合対象：Salesforce、Microsoft Dynamics、HubSpot、その他の顧客関係管理プラットフォーム

重要性：CRMデータがリアルタイムでCDPに流れ込むことで、AIは最適なタイミングで適切なアクションを起こせるようになります。例えば、感情分析で顧客の不満を検知した際、即座にパーソナライズされたリカバリーオファーを送ったり、傾向モデルがアップセルの絶好の機会を捉えた際に、リアルタイムに担当営業へアラートを通知したりできます。TealiumのBehavior Insights Agentを活用すれば、リアルタイムに感情分析を行い、顧客データに関するインサイトを即座に得ることができるため、システム、AIロジック、そして人によるタッチポイントをシームレスに連携できます。

統合対象：マーケティングオートメーションプラットフォーム、Eメール配信サービス、カスタマーエンゲージメントツール、アナリティクスプロバイダー、POS、コールセンタープラットフォーム

重要性：現代のカスタマージャーニーは、数十ものタッチポイントにまたがっています。APIハブを介したサーバーサイドの統合により、AIはテクノロジースタック全体からのシグナルをリアルタイムで処理できるようになります。機械学習モデルは、顧客のマイクロモーメントを特定し、個々のエンゲージメントパターンに基づいて配信タイミングを最適化し、大規模なコンテンツのパーソナライゼーションを実現します。さらに、コンテンツの好みを把握するAffinity Inspector、購入タイプを分析するBasketAnalyzer、プロモーションの機会を特定するCampaign Categorizerなどの高度な機能から得られるリアルタイムのインサイトは、即座にアクティベーションレイヤーへフィードバックされます。

統合対象：製品カタログ、ロイヤルティプログラム、位置情報、デバイス情報、サードパーティのコンテキストデータ（気象情報、スポーツのスコア、市場同行など）、モバイルデバイスのAI機能

重要性：コンテキストは、断片的な生データを実用的なインテリジェンスに変換します。ルックアップテーブルやリアルタイムのエンリッチメントを通してコンテキストデータを統合することで、AIは事後対応型から予測型、さらには予見型へと進化を遂げます。TealiumのMobile AIDKを活用すれば、Apple iPhoneのNPUや、Google PixelのTPUを活用して、モバイルデバイス上でAI / MLをローカルに実行でき、プライバシーを最優先としたエッジ環境での瞬時のAI処理が可能になります。例えば、旅行のタイプ + 支出パターン + 特別な要望の情報などを組み合わせて高価値セグメントを瞬時に特定するような、高度なマルチエージェントオーケストレーションが可能になります。

貴社のデータはAIに対応できていますか？収集から分析までの6段階のフレームワーク

あらゆる場所でインテリジェントなデータ収集

ウェブ、モバイル、IoT、AIエージェント、会話型インターフェースなどのあらゆるタッチポイントから、リアルタイムにデータを収集し、AIによるデータ品質チェックを行います。

瞬時の分析

AIエージェントは、Tealium Behavior Insights Agentを活用して顧客の行動を瞬時に分析し、リアルタイムに感情分析、親和性チェック、およびバスケット分析を行います。

リアルタイムの変換とエンリッチメント

AIを活用したデータ変換により、データは最適なフォーマットで送信され、アクティベーションレイヤーに到達する前に予測属性を用いて自動的にエンリッチされます。

分散型インテリジェンスオーケストレーション

AIデータレイヤーは、あらゆるチャネルにおいて、システム、AIロジック、および人とのタッチポイントをリアルタイムでオーケストレーションします。

エッジからクラウドまでのAI実行

AI / MLをデバイス上でローカルに実行し、プライバシーを最優先とした即時処理を実現すると同時に、得られたインサイトはクラウドデータウェアハウスに同期されます。

プライバシーを遵守したインテリジェンス

AIを活用した同意管理により、あらゆる連携において顧客の意向を尊重したデータフローが保証されます。

データをリアルタイムのAIパワーに変える

AIデータレイヤーが、あらゆる瞬間のより洗練されたエンゲージメントを促進する仕組みをご紹介いたします。

お気軽にお問い合わせください

ビジネスを革新するユースケース

オムニチャネルのアクション実行を促進する会話型インテリジェンス

例えば、顧客がChatGPTのインターフェースで不満を示したとします。その感情は即座に捕捉・分析され、事前対応のEメール送信、CRMレコードの更新、ウェブサイト体験の最適化がすべてリアルタイムで行われます。

マルチエージェントによるコホート発見

AIデータレイヤーは、旅行タイプの分析、支出パターンの認識、特別リクエストの分類を組み合わせることで、価値の高い旅行者セグメントを特定します。その後、ディスプレイ広告、Eメール、パーソナライズされたウェブ体験を通して、即座にそれらのオーディエンスへのアプローチを開始します。

瞬時のバスケットインテリジェンス

Basket Analyzerは、カート内の商品に基づいて購入タイプの特徴づけをリアルタイムに行い、CampaignCategorizerが関連するプロモーションを特定します。そしてシステムは、顧客が購入手続きに進む前に、オファーや推奨事項を即座に調整します。

エッジコンピューティングを活用したモバイルパーソナライゼーション

Mobile AIDKを活用し、iPhoneのNPUやPixelのTPUを連携することで、AIは顧客のデバイス上でローカルに実行され、遅延ゼロかつ完全にプライバシーを保護しつつ、即座にアプリ体験を最適化します。

感情に基づくカスタマージャーニーのオーケストレーション

すべてのタッチポイントにわたるリアルタイムの感情分析により、顧客の感情の変化を瞬間に捉え、あらゆるチャネルで適切な対応を即座にオーケストレーションできます。

未来を創り出すのは今この瞬間の行動から

今問うべきは、AIを導入すべきかどうかではありません。現代の顧客体験を形作る、以下の3つの異なる、しかし相互に連携したAIモードを、自社のデータ基盤がサポートできるかどうかです。
次のジャーニーを見出すバッチ処理ベースの大規模な分析
ジャーニーを通して顧客を誘導リアルタイムのエンゲージメント最適化
その瞬間への反応瞬時でのAIエージェントのオーケストレーション
統合の遅れは、AI機能の進化を遅らせる要因となり、データのサイロ化は、AIの精度を制限する要因となります。特定のベンダーに縛られれば、AIの可能性が制限されます。AIを効果的に活用している企業は、最も洗練されたアルゴリズムを持つ企業ではなく、最も包括的で、リアルタイムかつ統合されたデータ基盤を持つ企業です。彼らは、AI主導の世界において、統合戦略こそが、AI戦略そのものであることを理解しているのです。

AI対応のデータ基盤を構築する

まずは、現在の統合状況を検証してみましょう。
AIエージェントや会話型インターフェースからデータを取得できていますか？
AIはリアルタイムで感情分析を行い、体験を最適化できていますか？
データウェアハウスとアクティベーションシステムの間で、双方向のデータフローが確立されていますか？
統合された顧客の360度ビューを維持しながら、AIをエッジ環境で実行できますか？
当社の担当者までお気軽にお問い合わせください。

AIパワーグリッド：あらゆるシステムをつなぎ、あらゆるシグナルを価値に変える

Tealiumは即座にご利用いただける1,300以上の統合機能を備えており、お客様の技術スタックをAIによるパワーグリッドへと進化させます。全てのシステムとシグナルをつなぐことで、インテリジェンスを縦横無尽に循環させ、リアルタイムな対応を瞬時に実行できる環境を実現できます。

統合可能なツールはこちら

ベンダー中立性がAIの可能性を最大限に引き出す理由

ベンダー中立なCDPが、AIの圧倒的な優位性を実現する
1,300以上の事前構築済みの統合機能と、制限のないカスタム統合機能を標準で備えたTealiumなら、AIが重要なあらゆるシグナル、インタラクション、データポイントに確実にアクセスできる環境を整えます。バッチ処理ベースの分析から、リアルタイムのエンゲージメント、会話型AI、そしてエッジコンピューティングまで、あらゆる領域を網羅することで、完全な顧客像の構築を可能にします。

マーケティングクラウドのCDPは、AIの機能を制限する
CDPが特定のベンダーのエコシステムに縛られている場合、AIモデルはその閉ざされた環境内のデータからしか学習できません。その結果、顧客像は不完全なままとなり、予測精度は低下し、AIは常に死角に悩まされることになります。

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