プレイドが開発したAI「Context Lake」で顧客文脈を可視化

顧客を「文脈」で読み解く──Context Lake開発の狙いと発表情報

株式会社プレイドは2025年11月10日08時00分、顧客が持つ文脈や背景を自動で理解・構造化するAI「Context Lake（コンテクスト レイク）」を開発し、新たなサービス提供を開始したと発表しました。Context Lakeは、企業が保有する構造化データ・非構造化データを横断的に処理し、顧客コンテクストを戦略的に活用可能な統一フォーマット（コンテクストデータ）として蓄積することを目的としています。

プレイドは「データによって人の価値を最大化する」をミッションとしており、2015年にCXプラットフォーム「KARTE」を提供開始して以来、1st Party Customer Dataのリアルタイム解析を強みとしてきました。今回の発表は、同社が2024年11月に発足させたデータAI専任チーム「Data Mind」の取り組みの延長線上にあります。発足以降、同社は大手旅行代理店や大手小売流通など10数社と共同で実証実験を実施しており、Context Lakeの検証を進めてきました。

Context Lakeが解く課題：なぜ“コンテクスト”が競争力になるのか

AIの普及により、基本的なAI出力は一般化しつつあります。そのため、企業成長の鍵は「一定の水準を超えた先に見出される独自性」にあります。プレイドは、顧客を画一的なグルーピングで扱うのではなく、ひとりの人としての固有の文脈を把握することが企業の競争力に直結すると位置づけています。

Context Lakeは顧客の「意図」「背景」「行動の前後関係」といった情報を抽出し、従来活用されずに放置されがちだった非構造データを含めたあらゆるデータを、生成AI技術を用いて解釈可能な形に変換します。これにより、企業は顧客一人ひとりの高解像度な理解を得て、最適な体験提供や差別化につなげることが可能になります。

技術と仕組み：Context Lakeの主な機能と運用イメージ

Context Lakeは、KARTEで蓄積・解析してきた1st Partyデータに加え、企業内の各種構造化／非構造化データを一括処理します。生成AIを活用し、これまでブラックボックス化していた抽出パターンを人が解釈しやすい形に変換する点が大きな特徴です。抽出した顧客コンテクストは自動で統一データ形式に構造化・蓄積され、「AI-Ready」な環境として提供されます。

本技術により、企業は単なるデータ蓄積から一歩踏み込み、顧客コンテクストを事業戦略に直接結びつけることができます。コンテクストデータは、顧客理解を高めるだけでなく、事業成果や市場での自社ポジションの評価、差別化ポイントの抽出までを支援します。

主な機能の整理

• 非構造データの活用：テキスト、ログ、行動履歴など未活用データをコンテクスト抽出に利用。
• 解釈可能な出力：生成AIにより抽出根拠を人が理解できる形で提示。
• 統一フォーマットでの自動蓄積：戦略利用に適したコンテクストデータとして整備。
• AI-Ready環境：コンテクストデータを即座にAIやBIツールで利用可能に。

Context CubeとContext Agent：データから戦略・実装へ接続する実務設計

Context Lakeで抽出・蓄積されたコンテクストデータは、さらに二つの主要な活用コンポーネントと組み合わせることが想定されています。ひとつは事業環境を可視化し戦略策定につなげる「Context Cube」。もうひとつは、顧客コンテクストを理解したAIエージェントを実務へ実装する「Context Agent」です。

Context Cubeは、コンテクストデータを用いてLTV（顧客生涯価値）などの経営指標を顧客の背景や購買文脈と紐づけて可視化します。具体例として、「高LTVの顧客がどのような背景・動機で、どの商品をいつどれくらい購入しているか」や、「特定商品の購入者における高LTV層の割合と購買意図」などを明示化し、トップラインおよび収益性向上に向けた戦略指針を提示します。

Context Agentの役割と導入効果

Context Agentは、AIエージェントに供給する入力コンテクストを最適化する「コンテクストエンジニアリング」の考えを具現化します。適切に調整されたコンテクストデータにより、AIの出力精度や期待どおりの挙動が向上します。

これにより企業は、一般的なAIモデルが提供する「一定の水準」からさらに踏み込んだ、独自の体験価値や意思決定支援が可能な専用AIエージェントを自社のサービスや業務に実装できます。

導入支援体制と事例、企業にもたらす効果の整理

プレイドはContext Lakeなど独自のデータAI技術を、専門人材によるプロフェッショナルサービスとともに提供します。これには、AI-Readyなデータ環境の構築、顧客理解に基づく戦略策定、顧客体験の実行支援までを含むフルサポートが含まれます。企業支援の対象は現場の施策実行から経営レイヤーの課題解決にまで及びます。

発足したData Mindは2024年11月から活動を開始し、発表時点で大手旅行代理店や大手小売流通など10数社と実証実験を行ってきました。こうした検証を通じて得られた知見を基に、導入企業の顧客中心経営の実現に寄与することが目指されています。

提供開始日

2025年11月10日 08:00 発表

開発主体

株式会社プレイド（東京都中央区、代表取締役CEO 倉橋健太）

関連チーム

Data Mind（2024年11月発足）

関連サービス

Context Lake／Context Cube／Context Agent

導入時の期待効果

1. 非構造データも含めた顧客理解の解像度向上
2. コンテクストデータを基にした事業戦略の明確化
3. AIエージェントによる顧客体験の差別化と意思決定支援
4. データの分断解消による企業内横断的な活用促進

要点の整理（本記事で触れた内容の一覧）

以下の表は、本記事で扱ったContext Lakeの主要ポイントと関連事項を整理したものです。企業が検討を進める際に、概要を俯瞰するための参照としてまとめています。

この記事では、プレイドが開発したContext Lakeの目的、技術的特徴、Context Cube／Context Agentとの連携、導入支援体制および期待される効果を整理して伝えました。企業が自社の1st Partyデータを活用し、顧客コンテクストを事業戦略へと直結させるための要点を明確にしています。