ソニーネットワークコミュニケーションズ、データ収集から分析、施策実行まで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」を提供開始

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
～クッキーレス時代にデータ・AI活用で「顧客を理解する力」を高め、顧客体験を設計～

　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3月30日より開始します。
　本ソリューションは、企業のマーケティング活動において、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するものです。
　これにより、企業がデータを単なる数字としてではなく、顧客一人ひとりの志向や感情を汲み取るために用い、チャネルを横断して一貫した顧客体験を設計できる環境を構築します。



【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なか、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。

【サービス詳細】

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
・ 集めたデータを活用可能な状態に整理・再定義
・ 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）を構築

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ダッシュボードを構築
・ AI予測分析ツール「Prediction One」を用いたデータ分析や、感性AI「SENZAI」 (*1)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
・ 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

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
・ 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
・ XR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

　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。

（*1）「SENZAI」は、グループ会社であるSMN株式会社が提供するAI消費者感性分析サービスです。ブランドや商品の利用者価値観や嗜好性などの感性を分析し、SNS・動画・広告等のコミュニケーション戦略の策定に活用できます。




　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。

　多くの企業がデータ活用の壁に直面し、顧客に寄り添った価値あるアクションに繋げられずにいる課題があります。顧客側も、自分のニーズに沿わない一方的な情報提供がノイズになっており、企業と顧客双方にミスマッチが生じています。
　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。

想定ユースケース


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



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
サービスページ：https://ict.sonynetwork.co.jp/service/dims.html


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