F13

テクノロジーランドスケープ

事業: Analytics Consulting

Summary
AI/MLがパフォーマンスマーケティングの中核技術に位置づけられ、日本AI市場CAGR 23.3%(2024-2030年)で急拡大中。マーケターの69.1%がAI導入済み、MarTechスタックの89%がAIエージェント採用予測。LTV予測技術はテンソル時系列解析でMAE 8%改善が学術的に実証されており、1stパーティデータ戦略との組み合わせがcookie規制後のパフォーマンスマーケティングの新標準になりつつある。
Analytical Narrative
Evidence
テクノロジーランドスケープをAC事業の視点で統合すると、「AI/MLの民主化」と「データ規制のパラダイムシフト」が同時進行する転換期にあることが明確になる。日本AI市場はUSD 7.56B(dp-001)→USD 26.80B(dp-002)とCAGR 23.3%で拡大し、MLハードウェア性能が年43%向上、コストが年30%低減(dp-010)している。これは中堅企業にも高度なAIマーケティングツールが普及する環境を意味し、マクビープラネットのLTV予測のような技術が「差別化要因」から「参入テーブルステークス」に変わるリスクを孕む。一方、CDP採用率78%(dp-008)にもかかわらずcookieレス対応準備が十分な企業はわずか34%(dp-008 notes)であり、1stパーティデータ戦略でメディア費60%をリテンションに配分するBCG事例(dp-009)は先進的だが一般化には至っていない。学術面ではテンソル時系列解析によるLTV予測がRFMモデルに対しMAE 8%改善(dp-007)しており、マクビープラネットのHoneycombと同様のアプローチが有効性を実証されている。
Key Insights
AI民主化(性能+43%/年、コスト-30%/年)がLTV予測技術の差別化期限を設定
MLハードウェアの性能が年43%向上しコストが年30%低減(dp-010)する環境は、現在のマクビープラネットの技術優位が3-5年で薄まるリスクを示唆。89%のMarTechスタックがAIエージェント採用予測(dp-011)であることと合わせ、「技術優位→データ優位」への競争軸シフトが不可避 dp-010 dp-011
CDP採用率78%×cookieレス準備34%の「ギャップ」がAC事業の戦略的ウィンドウ
CDP導入は進む(78%、dp-008)がcookieレス対応は遅れている(34%)。マクビープラネットの「サードパーティCookie非依存技術」と1stパーティデータ戦略は、この78% vs 34%のギャップ期間に最大の差別化効果を発揮する dp-008 dp-009
テンソル時系列解析によるLTV予測のMAE 8%改善が学術的に裏付け
査読論文でBTYD+テンソル分解アプローチが従来RFMモデルに対しMAE 8%改善(dp-007)。マクビープラネットのHoneycombが同様のアプローチを商用実装していることは、技術的差別化が学術的にも裏付けられた競争優位であることを意味する dp-007 dp-010
Visualization
Collection Quality
12
Data Points
100%
Source URL Coverage
T1.9
Average Tier
92%
2yr Freshness
T1 学術論文・政府統計
T2 業界レポート・大手メディア
T3 企業発表・業界団体
T4 ブログ・SNS・未検証情報
Data Points
IDLabelValueSourceTierYearFlags
dp-001 日本AI市場規模(2024年) USD 7.56B 🔗TechSci Research - Japan Artificial Intelligence Market Size & Forecast 2030F T2 2024
dp-002 日本AI市場規模予測(2030年)CAGR 23.3% USD 26.80B(CAGR 23.3%) 🔗TechSci Research - Japan Artificial Intelligence Market Size & Forecast 2030F T2 2030 予測前提: 現行の政府DX推進施策・労働力不足トレンドが継続する前提
dp-003 日本機械学習市場規模(2025年) USD 4.40B 🔗Statista - Machine Learning - Japan Market Forecast T2 2025 推定前提: Statistaの市場予測モデルに基づく推計
dp-004 日本MarTech市場 2025-2030年の拡大見込み USD 21.06B増(2025-2030年) 🔗Actual Market Research - Japan Martech Market Research Report, 2030 T2 2025 推定前提: DXトレンド、EC成長、デジタル広告市場拡大を前提とした予測
dp-005 マーケター全体のAI導入率(グローバル、2024年) 69.1% 🔗Media Culture - Leveraging AI and Machine Learning in Performance Marketing T3 2024
dp-007 テンソル時系列解析によるLTV予測: 従来RFMモデルに対しMAE 8%改善 MAE 8%改善 🔗J-STAGE JSAI2020 - 大規模購買ログの時系列分析に基づくLTV予測 T1 2020 古いデータこのデータは2020年時点のものです。現在の状況と異なる可能性があります。
dp-008 CDP(顧客データプラットフォーム)採用率 78%(グローバル、ブランド企業) 78% 🔗Adobe - Brands Make Progress Weaning Off Third-Party Cookies T2 2024
dp-009 1stパーティデータ戦略導入による効果: リピート購入率向上(日本小売事例、メディア費の60%をリテンションにシフト) メディア費60%をリテンション配分 🔗BCG - Creating a Data Advantage in Marketing—With or Without Cookies T1 2024
dp-010 機械学習ハードウェア性能向上率 年43%、コスト低減率 年30%、エネルギー効率改善率 年40% 性能+43%/年、コスト-30%/年、効率+40%/年 🔗Stanford HAI - The AI Index 2025 Annual Report T1 2025
dp-011 2025年 MarTechスタックにおけるAIエージェント採用率(Gartner予測) 89% 🔗Intent Amplify - 2026 Martech Stack Predictions T3 2025 推定前提: Gartner 2025予測に基づく。B2Bデマンドジェネレーションでパイプライン18-22%向上
dp-012 日本 透明性・公正性評価(2025年12月METI公表): デジタルプラットフォーム事業者のオンライン広告・データ取扱透明性義務化 規制強化(透明性義務) 🔗経済産業省 - デジタルプラットフォーム透明性及び公正性 T1 2025