サービス概要
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、企業のデータマーケティングを一気通貫で支援する「データインサイトマーケティングソリューション」の提供を2026年3月30日より開始しました。本ソリューションは、データ収集・基盤構築から、ソニーグループのAIを活用した分析、データに裏付けられた施策のコンサルティング・実行までを垂直統合で伴走支援します。
Ms.ガジェット提供背景
プライバシー保護の機運の高まりを受け、サードパーティクッキーの利用規制が進む中、企業は外部データに頼らず、自社の接点を通じて“顧客を直接理解する力”が問われています。質の高い自社データを基盤に、個々のニーズに応えるパーソナライズされた体験を提供することが、次世代のマーケティングにおいて必要不可欠です。
一方で、企業では部署やチャネルごとにデータが分断されていること、データが蓄積されるのみで有益な分析がされていないこと、マーケティング施策が一貫した体験設計になっておらず、短期的な成果に留まっていることなど、データ活用に関する課題は多く存在しています。本ソリューションはこうした課題にアプローチし、あらゆる企業が「個」に向き合い、中長期的な信頼関係を構築できる環境を作ることを目指します。データ環境の整備にとどまらず、その先の「驚き」や「感動」を伴う顧客体験を共に創り上げるパートナーとして、日本国内のマーケティングDXの実現に尽力してまいります。
Ms.ガジェットサービス詳細
本サービスでは、自社に散らばったデータを統合し、ソニーグループのAI技術でデータの裏にある顧客のインサイトを読み解き、顧客の心に寄り添った施策の実行を支援します。具体的には、以下の3つのステップで構成されています。
1. データ：データ基盤の整備・構築
- データの評価基準を明確にし、有効性を確認するデータアセスメントを実施します。
- 集めたデータを活用可能な状態に整理・再定義します。
- 分散したデータを収集・集約し、一元管理できるデータ基盤（CDP：Customer Data Platform）を構築します。
2. インサイト：AIを用いた多角的な分析
- データを可視化し、直感的に把握できるBI（Business Intelligence）ダッシュボードを構築します。
- AI予測分析ツール「Prediction One」を用いたデータ分析や、感性AI「SENZAI」を用いた消費者の感性や価値観を中心とした多角的なデータ分析など、ソニーグループ独自のデータ分析ロジックを用い、顧客のインサイトを抽出・判定します。
- AI/データリテラシー強化のための人材育成ソリューションを提供します。
3. アクション：データに基づく施策のコンサルティング・実行支援
- 抽出した顧客の志向や感情等のデータ分析結果に基づき、チャネルを横断した顧客体験を設計します。
- 顧客の志向や状態に合わせた最適なタイミングでの広告計画・配信を実施します。
- XR（Extended Reality、拡張現実）などの先端技術を活用したコンテンツやプロモーションの企画提案を行います。
本サービスは、企業の課題やフェーズに合わせて必要な機能に絞り、少額から導入できます。大規模なシステム投資を前提とせず、実効性の高い施策から着手できるほか、ツールベンダーに依存しない中立的なコンサルティングを行うことが特長です。今後はソニーグループの強みを活かし、データ分析において継続的にグループの先端技術を取り入れ、サービスの高度化を図ります。また、データ活用のアクションの選択肢として、エンタメコンテンツの提供範囲を広げていく予定です。
Ms.ガジェット想定ユースケース
本ソリューションの想定ユースケースとして、以下の3つの例が紹介されています。
1. AIを活用した解約抑止施策費用の最適化
課題：解約リスクの高い顧客を事前に特定できず、全顧客に一律の解約抑止施策を実施することでコストが増加。顧客データが分散し、分析の基盤が整っていないためPDCAが回らず、高い解約率が継続。
支援例：顧客属性データを収集・整備し、「Prediction One」を用いて解約予測モデルを短期間で構築。リスクスコア上位層に絞った集中施策へ切り替え、限られたリソースで最大限の効果を狙う。
期待できる効果：解約率の継続的な改善と施策コストの削減。データに基づいて現場が自走できる分析・施策体制の確立。
2. 分断された顧客データの統合による、属性別ターゲティング広告の実現
課題：顧客データが部署や商品ごとに分断されており、ターゲット精度の頭打ちが発生。CVR（顧客転換率）・ROAS（広告費用対効果）が悪化しても原因を特定できないまま広告費が膨らみ続けている。
支援例：会員・購買・行動データを統合するデータ基盤を構築し、顧客情報を日次でアップデート。統合した顧客データを基にセグメント分類し、複数メディアを横断した精度の高い広告を配信。
期待できる効果：顧客データを基にした高精度の広告配信で、ターゲティング精度が向上しCVR・ROASが改善。組織横断でのデータドリブンな広告配信検討の文化を醸成。
3. ファーストパーティデータとAIエージェント活用による広告制作の効率化
課題：バナー広告のCVR・ROASが悪く、ターゲットの細分化による改善が必要。細分化はしたいが、比例して制作費・外注費の増加や品質のバラつきなどの懸念がある。
支援例：ターゲットを細分化するため、社内のファーストパーティデータを統合するデータ基盤を構築。細分化されたセグメント毎の情報を基に、バナー広告案を、AIエージェントが自律生成出来る運用体制を構築。
期待できる効果：制作工数・外注費の削減と施策のPDCAスピードの向上。広告の品質が担保されたまま、広告パターンの増加に対応。
Ms.ガジェットサービス情報
- 提供開始日：2026年3月30日
- 提供価格：都度見積
- 提供形態（受付窓口）：問い合わせ
Ms.ガジェット
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