データとAIを企業の成長エンジンへと進化させるデータテクノロジーカンパニーの株式会社primeNumber（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：田邊 雄樹、以下primeNumber）は、企業のクラウドデータウェアハウス（DWH）を最大活用する、コンポーザブルCDP（カスタマーデータプラットフォーム：顧客データ基盤）ソリューション「prime Insight-First CDP」を2026年6月29日より提供開始します。 背景：変化する消費社会と、データ活用の分断 少子高齢化による国内市場の縮小、労働力不足による店舗・物流オペレーションの逼迫、そしてSNSや生成AIの浸透による消費者行動の多様化。流通・小売業界をとりまく社会環境は、かつてない速度で変化しています。 この環境下において、企業が持続的成長を実現するためには、新規顧客の獲得だけでなく、既存顧客一人ひとりの行動変化を深く理解し、パーソナライズされた顧客体験によってLTV（顧客生涯価値）を最大化することが急務となっています。しかし現実には、次の3つの壁が企業の「最初の一歩」を阻んできました。 消費者ニーズの高速な多様化：EC・実店舗・アプリ・SNSと増え続けるタッチポイントから生まれる膨大なデータを統合・活用する仕組みの構築が急務である一方、顧客の興味関心は日々変化し、その顧客の興味関心をどう理解するかが、施策の鮮度と共に問われ続けています。 IT・マーケティング人材の採用難：データを扱える専門人材は慢性的に不足しており、顧客理解を最も必要とする現場のマーケティング担当が自らデータを分析・活用できる環境が整っていません。 CDPの高コスト・長期導入：パッケージ型CDPのライセンス費、要件定義の長期化が重なり、導入から施策効果が出るまでに半年〜1年を要するケースも多く、投資対効果が見えにくい構造が続いています。 primeNumberは、こうした社会課題を構造的に解消すべく、コンポーザブルCDPの考え方に基づいた本ソリューションの開発に至りました。 ソリューション概要：「prime Insight-First CDP」 「prime Insight-First CDP」は、primeNumberのデータ基盤構築における豊富な知見・プロダクトを元に開発した次世代のCDPソリューションです。企業がすでに保有するデータ基盤を最大限に活かしながら、「不十分な顧客理解」、「IT・マーケティング人材の不足」という課題を早期に解消し、マーケティングデータ活用の高度化と内製化に向けた自走をシームレスに支援します。主な特長は以下の通りです。 AIエージェントが顧客データを先行分析し、CDP設計書を自動生成：AIエージェントが保有データを分析し、最適なCDP基本設計書を自動生成する「インサイト・ファースト」のアプローチを採用しています。 （メリット）従来比で構築コストを2〜4割削減、導入期間を3〜5割短縮し、最短2ヶ月でマーケティング施策開始を実現します。 ノーコードUIでビジネスユーザーが自走：専門的なITスキルがなくても、マーケティング担当者がデータを扱い施策を実行できる環境を提供します。 （メリット）IT人材への依存を解消し、組織全体のデータ活用を内製化します。 モジュラー構造で柔軟に組み合わせ：データの収集・変換・活用に最適なツールを自由に選択・交換できるアーキテクチャを採用しています。 （メリット）ベンダーロックインを防ぎ、事業成長に合わせて段階的なシステム拡張が可能です。 既存DWHをそのまま活用：Snowflake、BigQuery、Databricksなどの既存クラウドDWHを「唯一の正解（Single Source of Truth）」として位置づけます。 （メリット）データの複製を排除（ゼロコピー）し、追加のインフラ投資が不要です。 2フェーズ・アプローチ：AIが「その企業独自のCDP」を設計し、最短2ヶ月で成果へ結びつける 従来のCDP導入において最大のボトルネックは、「要件定義」の長期化です。顧客セグメントの設計、施策仮説の優先度を人手で整理しようとすると、数ヶ月単位の議論が発生し、その間にも市場環境や消費者行動はさらに変化し続けます。 国内外の主要CDPベンダーがAIを活用するのは、主にCDP導入後の「運用フェーズ」です。すなわち、すでに稼働しているCDPの上でリアルタイム分析や予測スコアリングを行う領域です。一方、「prime Insight-First CDP」が取り組むのは、それ以前の「導入フェーズ」におけるAI活用です。CDP構築の前にAIエージェントが顧客データを先行分析し、その結果から施策仮説とCDP設計書を自動生成します。このアプローチは、CDP業界