Octo Knot(オクトノット)｜DToC（顧客のデジタルツイン）の可能性

DToC（Digital Twin of Customer）とは

デジタルツインとは、現実世界のモノやシステムをデジタル空間に再現し、状態や動きをリアルタイムで把握する仕組みです。DToC（Digital Twin of Customer）はデジタルツイン技術を用いて、顧客を再現する技術です。顧客の購買履歴、行動データ、SNS発言、ライフステージ情報などを統合し、デジタル空間上にその人の仮想モデルを構築します。DToCを利用することで、顧客の反応や嗜好を学習しながらDToCは成長し、企業は顧客に提供する施策の効果や反応を仮想上でシミュレーションすることが可能になります。

DToCの活用パターン

DToCの活用には、主に以下の3つのパターンがあると考えられます。

1. 顧客行動の予測・シミュレーション

DToCを使えば、仮想モデル上で「この顧客が次に何を買うか／どういう反応をするか」を試すことができます。新商品や新しいキャンペーンの効果を事前に検証することで施策の失敗のリスクを低減し、マーケティング／サービス企画の精度を上げられます。
たとえば、小売業では新商品の価格設定やプロモーション効果をDToCでシミュレーションし、どの層に響くかを事前に検証できます。こうした活用により、マーケティングやサービス企画の精度が上がり、チャネル設計やコンテンツ配信の効率化にもつながります。

2. パーソナライズ・顧客体験（CX）向上

顧客一人ひとりに応じた最適な提案や接客を仮想上で作り込めるため、よりパーソナライズされたサービス提供が可能となります。
たとえば、ECサイトではDToCが顧客の過去の閲覧・購入履歴から好みを学習し、「次に購入しそうな商品」をリアルタイムで提案します。また、金融や保険分野では、顧客のライフステージや資産状況に合わせたプランをDToCでシミュレーションし、個別最適化された商品を提示できます。
これにより、顧客満足度・ロイヤルティが高まり、LTV（Life Time Value／顧客生涯価値）※の強化にもつながります。
※LTV（Life Time Value／顧客生涯価値）…顧客が取引を始めてから離脱するまでの期間に企業にもたらす総利益のこと。

3. リスク管理・未然対応

顧客の退会傾向や離反予兆をDToCで検知し、早期に手を打つ活用も考えられます。DToCは「利用頻度の低下」、「購入サイクルの変化」などをリアルタイムで追跡することができます。
たとえば、サブスクリプション型サービスでは、DToCが利用頻度の低下やアクセスパターンの変化を検知し、離反予兆が高い顧客に対して自動で特別オファーを提示します。過去の離反顧客と同様のパターンが検出された際に、適切な予防策を実行することで、離反率を低下させます。

金融機関におけるDToC活用

金融機関が保有している顧客情報に加え、外部のデータを取り込みながらリアルタイムで顧客を理解する技術であるDToCと、顧客を時間軸やライフステージ軸でとらえる金融サービスは相性がいいと言われています。
たとえば、顧客の取引履歴（預金・投資・保険契約などの金融取引の履歴、日用品購入や公共料金支払いといった日常的支出データ）やライフイベント、SNS発言を分析して、次の人生段階に応じた商品を提案することができます。また、住宅購入・子育て・老後資産形成などのシミュレーションをDToCで検証することでよりその人に適したプランを提案するサービスなども考えられるでしょう。

また、DToCの仕組みは不正検知にも応用が可能です。個人単位で取引パターンや支払い履歴を学習したDToCを作成することで、クレジットカード利用時などの「異常な時間帯での決済」、「通常と異なるデバイスの使用」、「突発的高額購入」などのいつもと違う行動をより正確に検知できます。一歩踏み込んで、位置情報や購買嗜好のデータを用いることもできるでしょう。

シミュレーションとDToCの違い

DToCが従来と異なるのは、実際に存在する一人ひとりの顧客の行動や反応をリアルタイムで予測できる点にあります。たとえば、従来のシミュレーションでは「30代女性全体にはAパターンの広告が効果的」と判断していましたが、DToCでは「Aさんは動画広告、Bさんはメール、Cさんは店舗案内」と個人ごとに最適なアプローチを即座に導き出せます。

もっとも、すべてのDToCを人間が一つずつ確認するのは非現実的です。そのため実際の運用では、AIが全顧客のDToCを自動で解析し、共通する行動傾向や反応パターンをグルーピングします。つまり、DToCは「個々のデータから共通傾向を抽出して新しいセグメントを発見する」仕組みなのです。

この点で、従来のシミュレーションが「ターゲットとするセグメントを先に設定し、その中で代表的な行動を仮定する」トップダウン型の分析だったのに対し、DToCは「個々の顧客の行動をもとに自然にパターンを形成する」ボトムアップ型の分析と言えます。

また、個人ごとのDToCモデルがあることで、施策の最適化を、DToCをもとに自動的かつ継続的に行うこともできます。AIがDToCに現れる顧客の反応を学習し続けることで、広告や提案の内容が時間の経過とともに精緻化されていきます。自動化とリアルタイムでの最適化は、DToCを実用化するうえで欠かせない要素といえるでしょう。AIの発展に伴い、こうした個別最適と集団理解を両立する仕組みとして、DToCはさらに進化していくと考えられます。

導入の壁：データ・倫理・運用の3つの課題

DToCの導入は、技術的には現実味を帯びてきているものの、実際の運用にはいくつかの壁が存在します。ここでは主に、データ統合・倫理・運用体制の3つの観点から課題を整理します。

1. データ統合と品質の確保

DToCを成立させるためには、購買履歴やWebログ、アプリ利用データ、コールセンター記録といった自社が保有するデータに加えて、SNS上の反応や位置情報、気象・経済などのオープンデータ、他社から得られるマーケットデータや広告データのような外部環境から得られる多様なデータをリアルタイムに統合する必要があります。しかし現状、ひとつの企業や一つの部署が管理し統合可能なデータを集めることは困難です。また、企業内のデータであっても、多くの企業ではデータが部門やシステムごとに分断されており、更新頻度や粒度もまちまちです。
データの欠損や不整合が多い状態では、DToCの精度が担保できません。そのため、共通データ基盤（CDP：Customer Data Platform）※やメタデータ管理の仕組みを整えることが第一歩となります。データの鮮度や正確性を保つためのガバナンス体制づくりも欠かせません。
※共通データ基盤（CDP：Customer Data Platform）…企業内の顧客データを一元的に収集・統合・管理する仕組みのこと。

2. プライバシー・倫理・法令対応

顧客一人ひとりをデジタル空間で再現するDToCは、極めてパーソナルな情報を扱う技術です。そのため、個人情報保護、利用同意、AIの倫理性に関する課題が常に伴います。
顧客のデータをどの範囲まで使うのか、どのような目的でDToCを生成するのかを明確にし、「Privacy by Design（設計段階からのプライバシー配慮）」の考え方を導入することが求められます。また、AIによるバイアスや過剰なスコアリングが差別的結果を生まないよう、説明可能性（Explainability）と透明性の確保が重要です。

3. 運用・組織の壁

DToCを導入しても、データサイエンティストだけが扱う閉じた仕組みでは十分な価値を発揮できません。マーケティング、営業、カスタマーサービスなど、顧客接点に関わる部門がデータを共有し、DToCから得られる知見を業務に反映できる運用体制が必要です。
特に、「DToCが示す洞察を現場がどう解釈し、どう行動に移すか」という意思決定プロセスの標準化が重要です。
小さなユースケース（特定チャネルや顧客層）からスモールスタートし、効果を確認しながら社内に浸透させるステップ型の導入が現実的でしょう。

おわりに

DToCは、企業が顧客を単なるデータ集合ではなく、「時間とともに変化する一人の生活者」として捉えるための新しいアプローチです。DToCを使うことで、時々刻々と変化する顧客の状況をリアルタイムに作り出し、AIを掛け合わせることで、顧客の現在地を理解し、未来の行動を予測することが可能になります。
特に日本では、人口減少と高齢化が進むなか、既存顧客の維持とLTV（顧客生涯価値）の最大化が企業成長の鍵となっています。DToCはその課題に対する有効な解決策の一つであり、より一人ひとりの顧客に寄り添ったサービスを実現するでしょう。

※本記事の内容は、執筆者および協力いただいた方が所属する会社・団体の意見を代表するものではありません。