会員「1.3億人」の購買データを武器に Vポイントが「AIペルソナ」「グループ横断のアドネットワーク」で挑む戦略

[大村果歩，ITmedia]

　Vポイントマーケティングが、データの利活用に本腰を入れている。1.3億人を超える会員のデータをどのように守り、そして来るべきAI時代に向けてどのように活用していくのか。

　9月10日にSnowflakeが開催したカンファレンス「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026」内で、Vポイントが取得する顧客データの活用について、今後の展望とそれを支えるデータ基盤構築の取り組みについて語った。

本記事は9月10日にSnowflakeが開催したカンファレンス「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO 2026」でVポイントマーケティングが登壇したセッションの内容を一部抜粋して紹介する。

会員数「1.3億人超」　データの安全性を守る3つの取り組みは？

　現在のVポイントの会員数は1.3億人を超える。2003年に「Tポイント」の名称で共通ポイントを開始して以降、2024年に「Vポイント」へのリブランディング実施。2026年には資本変更があり、三井住友カードが親会社になるなど、さまざまな変化がありながらも着実に会員数を伸ばしてきた。

　Vポイントには、会員の属性データに加え、Vポイント連携企業での購買データなどを蓄積。また、親会社の三井住友カードが持つカード会員の属性データに加え、モバイル総合金融サービス「Olive」の加盟店購買データや決済データを取得している。

　Vポイントマーケティングは、ユーザーにVポイントのサービスを提供することに加え、加盟店の商品開発やCRM構築の支援などを手掛けている。

Vポイントのデータ、全体概要（Snowflake提供）

　「2020年ごろからデータのモダン化に取り組んできた」──こう話すのは、Vポイントマーケティングテクノロジー戦略本部 本部長の松井太郎氏だ。セミナーでは、同社のビジネスを支えるデータ基盤を安全に運用するためのセキュリティの取り組みを3つ紹介した。

1．顧客同意に基づくデータ活用の指針

　プライバシーポリシーを通じて、データをどのように活用するのかを明文化。規約の範囲内で、適切に取り扱うことを明記している。

2．Vポイント基幹のセキュリティ強化

　従来のデータウェアハウス（DWH）の分析に必要なPII（個人識別用情報：Personally Identifiable Information）を、よりセキュリティ強化するような形で実装してきた。

3．AI向けポリシー制御

　AIによるデータ利用を想定したポリシー制御を実施してきた。

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　社外を含む組織間のデータ連携では、データクリーンルームを積極的に活用している。データクリーンルームとは、個人情報を保護したうえで、複数の組織をまたいだデータの計測や分析ができる仕組みだ。

　DWHからユーザーの属性データや、データから導き出されたライフスタイル推計値などの各種データと、突合用のPIIをデータクリーンルーム内に保存している。

　「データクリーンルームの中では、クライアント企業ごとに区画を分けて動かしているため『A社がB社のデータをのぞける』ようなことは、構成上発生しない。お客さまのデータを厳格に保護しながら、自由に分析できるシステムを提供している」（テクノロジー戦略本部 エンジニアリング部ポイント&データ基盤チーム 武田昂大氏）

　また、Snowflakeのデータシェアリング機能を用いることで、ファイルを複製・作成せずに、ファイルレス・コピーレスでデータの連携を実現できているという。

データクリーンルームのイメージ（Snowflake提供）

「AIペルソナ」「グループ横断のアドネットワーク」　今後の戦略の柱

　安全なデータ連携を実現する環境整備に加えて、同社は「顧客理解を深める」取り組みも強化している。

　同社が松尾研究所、カルチュア・コンビニエンス・クラブと共同で進めているのが「AIペルソナ」の開発だ。AIエージェントが人の代わりに買い物をする「エージェンティックコマース」の時代を見据え、AIが解釈しやすいテキスト形式（文章）で顧客の特徴を抽出することを目指している。

　ペルソナ生成の手順について、AI戦略本部 AI開発部チーフ AIエンジニア 三浦諒一氏は次のように説明する。

　「Vポイントマーケティングでは一人一人のユーザーが『いつどこで何を買ったのか』のデータを取得できるため、まずは商品ごとにデータを集約する。次に、似たような商品をクラスタリングして抽出し、クラスターごとに『こういった商品を買っている人たちのペルソナ情報として、どのような傾向が考えられるか』などとプロンプトベースでペルソナの特徴を導き出していく」

　本研究について、プレスリリースでは以下のように説明している。

　これまで、大規模言語モデル（LLM）を用いた行動分析は、主に単一ドメイン（特定の業態やサービス）内での履歴活用を前提としてきました。しかし、多くの生活者は複数の業態やサービスを横断しており、断片的なデータだけではその全体像を捉えきれないという課題がありました。本研究では、LLMを活用してマルチドメイン（複数業態）の行動履歴から、一貫性のある文章化されたペルソナ情報を抽出・統合する手法を研究し、その有効性を実証しました。

　AIペルソナの活用で、より多角的に顧客理解を深められると説明。「正確性や公平性の確立」などの課題を解消しながら、実証できる状態を作り上げていきたいと話した。

　さらに同社は、データ分析によって顧客理解を深めた先で、ユーザー一人一人に最適な広告を配信する「アドネットワーク基盤」の構築も計画している。Vポイントアプリ、三井住友銀行アプリ、V-PASSなど、各グループのサービスを横断し、アプリ上で広告展開を強化する方針だ。

　グループ横断で配信先を提供できる点と、Vポイントを軸としたデータ活用が強みになり、ターゲティングの精度を高め、効率的な広告配信の支援ができるのではないかと、同社は説明する。

グループ横断の広告配信サービス（Snowflake提供）

　AIが人間の代わりに買い物をする――エージェンティックコマースの実現に向けては、AIが消費者の嗜好（しこう）を理解して、消費者に近い判断ができるようになる必要がある。同社の顧客理解の強化や1to1マーケティングの実践は、今後のデータドリブンマーケティングにおける指標となるかもしれない。

（公式Webサイトより）