2026年 Q1 プロダクト発表　5つの新機能で、消費者を最も深く理解する「AIデータハブ」へ

2026年 Q1 プロダクト発表

AI時代の競争優位は「活きた資産」にあり

5つの新機能で、消費者を最も深く理解する「AIデータハブ」へ

はじめに：AIを導入しても成果が出ない、本当の理由

現在、市場にはさまざまなAIツールがあふれています。消費者として、すでに日常生活の中でAIを活用している人も増えているのではないでしょうか。

ビジネスシーンでも、業務効率化の観点からAIの導入が大幅に進んでいます。たとえば、AIによる議事録作成から提案書の自動生成、オンライン会議での自動翻訳など、多くのツールが実際の業務に取り入れられています。

しかし、「売上の向上」という観点ではどうでしょうか。さまざまなツールが開発されているにもかかわらず、AIを導入してもROI（投資対効果）が見えない、思うような成果が出ないという企業も少なくありません。

その理由は、すでに企業の中に存在している「活きた資産（Living Asset）」を十分に活用できていないことにあります。

売上向上のためのAI活用において本当に不足しているのは、AIを動かす基盤となる“燃料”である「ライブデータ（Live Data）」です。AIを導入しても成果が出ない最大の原因は、データが断片的であったり偏っていたりすることです。その結果、顧客の最新の状態や購買意図といった重要な情報が、商品やマーケティング戦略に十分に反映されていないケースが多く見られます。

クレッシェンドラボは、中小企業からグローバル企業まで800社以上の導入実績をもとに、高精度なAIツールを開発してきました。私たちのAIは、ブランドと顧客の高頻度なインタラクションから生まれる「ライブデータ」を直接活用することで、顧客理解を深め、マーケティングの精度を高めます。

ただし、ライブデータが存在するだけでは十分ではありません。そのデータが、AIが理解し活用できる状態、すなわち「AI-Ready（AIが力を発揮できる状態）」で整備されていなければ、AIエージェントが実際に活用し、収益化につながる「商業資産」にはなりません。

AI 時代の新たな「資産」：会話・音声などの非構造化データ

2026年、AIを顧客対応に活用することは企業にとって一般的になりつつあります。企業のウェブサイトでは、AIによる一次対応チャットや旅行の提案、事前ヒアリングなどを目にする機会が増えています。

しかし、多くのブランドがAIシステムに多額の投資をしているにもかかわらず、顧客のコンバージョン（購買転換率）は依然として低く、AIが提案する商品が思うように売れないという課題に直面しています。

誰もがAIを使える時代になった今、質の高いデータとコンテキスト（文脈）がなければ、AIは本来の効果を発揮できません。よく見られるのは、AIが自社のカスタマーサービス担当者と顧客の実際のやり取りを十分に反映しないまま、次の営業・マーケティング施策を提案してしまうケースです。このようなAIエージェントは人間の担当者との連携がないまま判断を行うため、誤った前提に基づいた提案、いわゆるハルシネーションを引き起こす可能性があります。

従来のCRMデータから「ライブデータ」へ

従来は、CRMやオムニチャネルによるデータ統合（OMO）が重視されてきました。これらのデータは通常、CRMシステム内の項目として記録されています。たとえば「性別：女性」「最終購入日：6ヶ月前」「購入商品：グレーのトートバッグ」といった情報です。

現在のAI時代においては、顧客との会話の中に含まれる細かな情報こそが、新たな競争優位の源泉になりつつあります。これがライブデータ（Live Data）に含まれる要素です。

これまで、1対1の担当者による音声通話や、LINE公式アカウント上でのテキストのやり取りは、貴重な顧客データとして十分に活用されてきませんでした。会話内容をデータとして整理するための構造設計が難しく、人手で処理するには手間がかかりすぎたためです。こうした会話は簡単なメモとして残る程度にとどまるか、担当者個人に依存する形で属人化してしまい、記録されないまま消えてしまうことも少なくありませんでした。

現在では、AIの処理能力が大きく向上し、こうした会話データを要約・整理するコストは大幅に下がりました。より高頻度でリアルな顧客インタラクションを通じて顧客を深く理解することが、AIの効果を最大化するうえで重要になっています。

顧客との会話やチャットの一つひとつは、顧客データの蓄積につながります。こうしたデータは「非構造化データ」と呼ばれ、量が膨大である一方、個人の状態や意図をより細かく、忠実に反映するという特徴があります。クレッシェンドラボのAI機能を活用すれば、こうした会話や音声などの非構造化データを自動的に分析し、高い精度で構造化データとして抽出・蓄積することが可能です。

「溜めた情報」から「活きた資産」へ — 顧客データを活用できていますか？

これまで多くの企業は、従来型のCRMに依存して顧客データを管理してきました。顧客対応のメモを残したり、担当者が個別に情報を入力したりと、主に低頻度で更新される取引情報を記録するためのツールとして使われてきました。たとえば、半年前に顧客が購入した商品や顧客の属性情報などがその代表例です。

しかし、現在の購買意図を十分に反映していない静的なデータは、AI時代においては断片的で管理が難しく、十分に活用することができません。

クレッシェンドラボでは、今後の企業にとって重要になるのは、リアルタイムで更新される新鮮なデータ資産だと考えています。こうしたデータがなければ、AIやAIエージェントは本来の能力を十分に発揮することができません。将来的にAIエージェントが人間と同じように受注処理やクレーム対応を担うようになるためには、顧客の行動や動向にリアルタイムでアクセスし、分析し、活用できる能力が不可欠になります。

AIデータハブ（AI Data Hub）の構築

クレッシェンドラボは、マルチチャネルのインターフェースを通じて、LINE・Instagram・Facebookなどの行動履歴や、カスタマーサービスの音声通話といった顧客とのインタラクションデータを取り込みます。こうしたデータは日常的に高い頻度で発生しているものです。

営業、カスタマーサービス、マーケティングといった各部門に分散している断片的なデータを一元管理することで、顧客を360度の視点で理解できるプラットフォームへと統合します。クレッシェンドラボは、この仕組みを「AIデータハブ（AI Data Hub）」として提供しています。

このインフラにより、企業専用の「プライベートナレッジベース」を構築することができます。ブランドが保有する顧客データや過去の対応履歴を一箇所に集約し、AIは実際に蓄積されたデータ、つまり「実際に企業で発生している事実」に基づいて判断と回答を行います。これにより、AI特有の課題とされてきた「ハルシネーション（もっともらしい誤回答）」を顧客対応の場面から根本的に排除することが可能になります。

クレッシェンドラボ 2026年 Q1 新機能発表

「データを活かし、すべての顧客接点を収益へとつなげる。」これが、クレッシェンドラボが2026年にお客様とともに実現していきたいビジョンです。

クレッシェンドラボのAIがブランドのビジネス価値創出に貢献できる理由は、「データ収集 → データ整備 → データ活用」という一連のプロセスを、完全なクローズドループとして構築している点にあります。

この専用のAIデータ基盤の構築を支援するため、クレッシェンドラボは2026年 Q1に、MAAC・CAAC・DAACの3つの主要プラットフォームをアップグレードしました。「活きた資産」の収集・整備・活用というクローズドループを実現するため、以下の5つのコア機能を提供します。

フェーズ1：データ収集 — クロスプラットフォーム・クロスチャネルで豊富なデータ接点を確保

AIに十分なデータを供給するための第一歩は、顧客のリアルタイムな声や行動を漏れなくデータ基盤に取り込むことです。これにより、AIは「必要なデータが不足している状態」から「データが十分にそろった（Data Rich）状態」へと進化します。

そこでクレッシェンドラボは2026年 Q1に、必要なデータを取得できるチャネルを大幅に拡充しました。

新機能 1：カスタム項目（Custom Field）

システム標準のフレームワークを刷新し、独自のカスタム項目を柔軟に作成できるようになりました。自社システムに保存されている顧客の趣味・嗜好、来店予約データなどをクレッシェンドラボのシステムへ取り込み、顧客プロファイルの解像度をさらに高めることが可能になります。これにより、顧客情報の断片化を防ぎます。

新機能 2：CAAC音声通話（CAAC Voice Call）

営業やカスタマーサービスの顧客接点を音声チャネルへと拡張しました。これにより、リアルタイムかつ高頻度に発生する顧客ニーズや行動シグナルを捉えることができます。フロントラインで行われる1対1の通話データを失うことなく保存できるため、アフターフォローの分析や顧客提案にも活用できます。

新機能 2-1：音声自動サマリー（CAAC Voice Summary）

収集した通話音声に高精度なAI要約機能を組み合わせ、音声通話の内容を自動で構造化されたサマリーとして整理します。これにより、これまで活用が難しかった非構造化の音声データを、ビジネスがすぐに分析・活用できるデータ資産へと変換します。

主な活用シーン

• 営業チーム：自動車ディーラー、ラグジュアリーブランド、教育機関など高単価の業種で、1対1の専任担当者による音声相談や商談のすべての音声接客・フォローアップが自動で記録・保存されます。
• カスタマーサポート担当者：通話中に手動でメモを取る必要がなくなり、管理業務の工数を大幅に削減。対応時間の短縮や業務効率の向上につながります。
• 管理職・本部担当者：現場担当者と顧客の具体的なインタラクション状況を音声サマリーを通じて一元的に把握・分析。日報などの従来レポートに加え、よりデータに基づいた組織改善や意思決定が可能になります。

フェーズ2：データ整備 — 非構造化データから構造化データへ

十分なデータを集めても、そのままでは「未活用データ」にすぎません。データが豊富（Data Rich）であるだけでは不十分で、AIがすぐに活用できる状態、すなわち「AI-Ready」な状態に整える必要があります。

このフェーズでは、テキスト・音声・画像・動画など、さまざまな形式のマルチモーダルデータをまとめて処理します。こうしたデータを組み合わせて扱うことで、AIは単一のデータだけでは把握できない顧客の状況や意図を正確に理解できます。

新機能 3：DAAC顧客属性分析（Crescendo Audience Graph）

収集・整備したデータを最大限に活用するための仕組みとして、今年日本でもローンチ予定のDAACプラットフォームをアップグレードし、「DAAC顧客属性分析（Crescendo Audience Graph）」を正式にリリースします。

DAACは、AIに最適化された顧客データプラットフォームです。AIの力を最大限活かして、テキスト・音声・画像・動画などの非構造化データや、取引履歴・属性情報などの構造化データを整理・整備します。

具体的には、散在する会話内容やコミュニケーションのトーン、行動履歴を、標準化された「興味タグ」や「購買意図シグナル」に変換します。さらに、複数のチャネルに分かれている顧客IDを統合し、完全な「顧客プロファイル」としてまとめ上げます。

DAAC顧客属性分析では、LINEでの会話、ウェブサイト上の行動履歴、SMSなど、各チャネルに散らばる断片的なインタラクションデータを能動的に収集。サードパーティおよびファーストパーティデータ（カスタム項目を含む）と組み合わせることで、これまで未活用だったユーザーデータを、マーケティング・営業部門で横断的に活用できる形に変換します。

フェーズ3：データ活用 — マルチチャネルで自動リーチし、収益へつなげる

会話内容や対応履歴などの非構造化データが、AIが活用できる形に整備されて初めて、AIはそれらを柔軟に組み合わせて活用できるようになります。文脈に沿った形で顧客のニーズを理解し、データを「活きた資産」として活用することで、さまざまなビジネスシーンでの収益創出につなげることが可能になります。

新機能 4：MAACオムニチャネルシナリオ配信

MAACのシナリオ配信は、このたび大幅にアップグレードされました。従来の単一チャネル中心の運用から進化し、LINE公式アカウントを起点に、SMS（テキスト）、MMS（画像・動画などのマルチメディア）、Email、WhatsAppまでリーチ範囲を拡張。複数チャネルを横断したコミュニケーションが可能になります。

最新のシナリオ配信では、整備された「活きた資産」とカスタムタグを活用し、顧客の行動や状況に応じてコミュニケーションを自動でトリガーします。カスタム項目のデータも含めて活用できるため、最適なタイミングで複数チャネルを組み合わせた精度の高いコミュニケーションを実行できます。

たとえば、LINE公式アカウントのメッセージを開封していない友だちに対して、EmailやSMSでLINEへ誘導し、クーポン取得を促すといった施策が実行できます。実際に、クレッシェンドラボのクライアント企業でのテストでは、複数チャネルを活用した積極的な顧客アプローチにより、既存コンバージョン率が最大200%向上したことが確認されています。

新機能 5：CAAC商品レコメンデーション（Product Recommendation）

CAACの商品レコメンデーション機能により、カスタマーサービスやチャット対応の場面を、そのまま購買促進のチャネルへと進化させることができます。

顧客からの問い合わせに対応する際、AIが蓄積された顧客プロファイルをもとに意思決定をサポートし、顧客の状況や関心に合わせた商品を的確に提案します。担当者は会話の流れの中で、対象商品のカードやトラッキング可能なリンクをそのまま共有することが可能です。顧客はそのリンクからスムーズに購入ページへ進むことができ、購買完了までの導線を自然に作ることができます。

この仕組みにより、顧客対応の場面がそのまま販売機会へとつながり、「サービスがそのまま販売・受注につながる」新しい購買体験を実現します。

導入事例：有名飲食チェーンが「プライベートナレッジベース」でAI活用を実証

「AIをデータ基盤の上で活用する」という考え方は、すでに実際のビジネス現場で成果が生まれています。

クレッシェンドラボは2024年 Q3のプロダクト発表で、CAACのAIエージェントをリリースしました。その後すぐに台湾の飲食チェーン「點點心（DimDimSum）」が導入し、短期間で成果を上げました。

點點心（DimDimSum）の取り組み

點點心では、クレッシェンドラボのCAACのAI機能とチャットベース（Chatbase）を連携し、独自のプライベートナレッジベースを構築。膨大なFAQや店舗運用に関する情報を一箇所に集約し、実用的なデータ統合基盤を整備しました。

主な成果

• 顧客からの問い合わせのうち約70%を自動対応することに成功
• カスタマーサービスの応答スピードが大幅に向上
• 顧客対応の効率化を短期間で実現

この事例からわかるのは、企業専用の整理されたデータベースをAIの「知識源（コンテキスト）」として整備するだけで、AIは大きなコスト削減と業務効率化をもたらすということです。

簡単な会話型ナレッジベースだけでこれほどの成果が得られるのであれば、DAAC・MAAC・CAACの各プラットフォームを連携させてウェブサイトの行動履歴、LINEでの会話、音声通話など複数チャネルに分散したデータを構造化することで、より大きなビジネス価値を生み出すことができます。

まとめ：AI時代の「活きたデータ資産」を先取りし、データハブを構築する

AIツールの企業活用が当たり前になった今、競争力を左右するのはどれだけ質の高い顧客インタラクションデータを蓄積できるかです。顧客との会話や行動データを継続的に集め、活用できる企業こそが、AI時代において大きな競争優位を築くことができます。

クレッシェンドラボのミッションは、企業がビジネスにおける顧客対応において継続的に成果を出せるよう支援することです。単にデータを蓄積するだけでなく、最新のAI技術を活用して顧客データをAIが理解し活用できる「活きたデータ資産」へと変換し、次の顧客とのコミュニケーションを確実な収益機会につなげます。

ぜひ、一度私たちクレッシェンドラボにお気軽にご相談ください。企業のデータ資産の現状を診断し、AIを活用したビジネス基盤の構築から収益化まで、最適なソリューションをご提案いたします。

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