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クレッシェンドラボのAIデータ分析ツール「DAAC」、多慶屋など国内3社が導入を決定

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TL;DR · 這代表什麼

世界800社に導入される「AIコミュニケーション クラウド」を提供するクレッシェンドラボ(本社:台北、代表取締役:薛 覲(シュエ・ジン)| 日本支社:東京都港区虎ノ門、代表:猪股 唯耶)は、提供するAIデータ分析アクショナブルツール「DAAC(ダーク)」について、初期トライアルを実施した3社が導入を決定したことを発表し…

(摘自原文導言,非改寫)

新聞正文

完整中文翻譯製作中,以下為原文。

世界800社に導入される「AIコミュニケーション クラウド」を提供するクレッシェンドラボ(本社:台北、代表取締役:薛 覲(シュエ・ジン)| 日本支社:東京都港区虎ノ門、代表:猪股 唯耶)は、提供するAIデータ分析アクショナブルツール「DAAC(ダーク)」について、初期トライアルを実施した3社が導入を決定したことを発表します。

DAACは、LINE、Web、CRM、広告、POSなど、企業内に分散する顧客接点データを統合・分析し、顧客理解やマーケティング施策の改善、意思決定を支援するAIデータ分析ツールです。DAAC AIエージェントは、Google Cloudの「Google Cloud Ready – Gemini Enterprise」認定を取得し、Gemini EnterpriseのAgent Galleryにも掲載されています。

約1ヵ月間の実証で、企業ごとに異なるデータ活用を検証

今回の初期実証では、3社それぞれの事業・顧客接点に応じてDAACを活用し、マーケティング施策の分析、顧客とのコミュニケーションデータの分析、店舗における顧客行動の分析など、異なるユースケースでの活用を検証しました。

上野御徒町の総合ディスカウントストアの多慶屋様では、LINEの配信パフォーマンスや利用率の分析と共に、ビーコンなどを通じて取得した店舗内の顧客行動データをDAACで分析。オンライン上のデータだけでは捉えにくい店舗での行動を可視化し、顧客理解や店舗施策への活用を進めています。

また別の導入企業様では、CAACに蓄積される顧客とのコミュニケーションデータをDAACで分析。顧客との対話から得られる定性的な情報を分析し、顧客理解やコミュニケーションの改善に活用。さらには、運用する各SNSチャネルからの問い合わせやイベント集客におけるパフォーマンス分析にまで活用を広げています。

実証を通じて見えたDAACの価値

今回の実証を通じ、DAACが特定のチャネルや用途に限定されることなく、企業ごとに異なる顧客データ活用の課題に対応できることを確認しました。

企業には、LINE、Web、CRM、広告、POS、顧客との会話など、さまざまな場所に顧客データが蓄積されています。しかし、それらのデータが個別に管理されていることで、「顧客が何をしているのか」「どの施策が有効だったのか」「次に何をすべきなのか」を一貫して捉えることは容易ではありません。

DAACは、こうした顧客接点データを横断して分析し、顧客理解や施策改善につながるインサイトを導き出すことで、「データを見る」だけで終わらず、「次のアクションを決める」ためのデータ活用を支援します。

DAACの実際の画面での利用イメージ(今回のお客様の使用例ではありません)

日本法人代表 猪股 唯耶コメント

私たちの新しい挑戦に賛同し、DAACの可能性を信じて導入を決断いただいた各社の皆様に、心より感謝と敬意を申し上げます。

今、AIによって企業がデータから示唆を得ること自体は、急速に身近なものになりつつあります。これは非常に前向きな変化です。一方で、示唆が得られても、それが実際の施策や顧客コミュニケーションに反映されなければ、事業成果にはつながりません。

私たちがDAACで重視しているのは、まさに「Actionable」であることです。LINE、Web、CRM、店舗、顧客との会話といったデータを横断的に理解し、次に何をすべきかを導くだけでなく、その示唆をMAACによるマーケティング施策や、CAACによる顧客対応・対話へとつなげていく。

分析と実行を分断しないこと。それこそが、これからのAI・データ活用において最も重要な価値の一つだと考えています。DAACを通じて、企業のデータが実際のアクションへ変わり続ける仕組みを作ってまいります。

DAAC(ダーク)- AI データアナリティクス & エージェント型インサイトクラウドについて

「DAAC」は、従来のBI(ビジネスインテリジェンス)やレポート作成ツールとは異なります。DAACは、データを能動的に統合・解釈し、アクションへとつなげる「AIエージェント」です。エージェント型AI(Agentic AI)を搭載し、静的な情報を「先回りしたインサイト」や「自律的な意思決定サポート」へと変革。企業が分析から実行へとわずか数秒で移行できるよう支援します。

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クレッシェンドラボについて

クレッシェンドラボは、台湾発のAIコミュニケーションクラウド企業として、AIコミュニケーション技術を基盤に、企業の業務効率向上と顧客体験向上を支援しています。アジア市場で蓄積してきた膨大なインタラクションデータを“行動可能なインサイト”に変換し、マーケティング、セールス、カスタマーサービスの価値最大化を実現しています。MAAC(AIマーケティング自動化)、CAAC(AI対話エージェント)、DAAC(AIデータ洞察)を通じ、企業の自動化、データ統合、オムニチャネル施策を後押ししています。

台湾、日本、タイ、シンガポールを中心に 800以上のブランドを支援し、国際投資機関および多くの業界パートナーから高い評価を得ています。また、長年の技術力とローカライズ対応が評価され、台湾では5年連続でLINE Technology Partner – Gold、タイではLINE Developer Partner Expert(最上位)認定、そして2025年に日本でLINE Technology Partner認定を取得し、アジアで唯一、3市場すべてのLINEの技術認定を保有する企業となりました。

【日本法人】

会社名 株式会社クレッシェンド・ラボ

代表者 猪股 唯耶(いのまた・ゆいま)

所在地 〒105-0001 東京都港区虎ノ門 1-10-5 KDX 虎ノ門一丁目ビル 11F

設立 2022年1月

ウェブサイト https://www.cresclab.com/jp

プレスリリース一覧 https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/106190

【台湾本社】

会社名 漸強実験室 (Crescendo Lab)

代表者 CEO 薛覲 (シュエ・ジン | Jin Hsueh)

所在地 台湾 / 台北市松山區健康路156號5樓

設立 2017年6月

ウェブサイト https://www.cresclab.com/

引用級事實單元(F-Units)

世界800社に導入される「AIコミュニケーション クラウド」を提供するクレッシェンドラボ(本社:台北、代表取締役:薛 覲(シュエ・ジン)| 日本支社:東京都港区虎ノ門、代表:猪股 唯耶)は、提供するAIデータ分析アクショナブルツール「DAAC(ダーク)」について、初期トライアルを実施した3社が導入を決定したことを発表します。

F1 本站收錄原文的原句(僅去排版記號與多餘空白)· 第 1 段 · PR TIMES 來源類別:未分類(尚未核實)

約1ヵ月間の実証で、企業ごとに異なるデータ活用を検証

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今回の初期実証では、3社それぞれの事業・顧客接点に応じてDAACを活用し、マーケティング施策の分析、顧客とのコミュニケーションデータの分析、店舗における顧客行動の分析など、異なるユースケースでの活用を検証しました。

F3 本站收錄原文的原句(僅去排版記號與多餘空白)· 第 4 段 · PR TIMES 來源類別:未分類(尚未核實)

台湾、日本、タイ、シンガポールを中心に 800以上のブランドを支援し、国際投資機関および多くの業界パートナーから高い評価を得ています。

F4 本站收錄原文的原句(僅去排版記號與多餘空白)· 第 22 段 · PR TIMES 來源類別:未分類(尚未核實)

また、長年の技術力とローカライズ対応が評価され、台湾では5年連続でLINE Technology Partner – Gold、タイではLINE Developer Partner Expert(最上位)認定、そして2025年に日本でLINE Technology Partner認定を取得し、アジアで唯一、3市場すべてのLINEの技術認定を保有する企業となりました。

F5 本站收錄原文的原句(僅去排版記號與多餘空白)· 第 22 段 · PR TIMES 來源類別:未分類(尚未核實)

常見問題(FAQ)

このニュースの要点は?

世界800社に導入される「AIコミュニケーション クラウド」を提供するクレッシェンドラボ(本社:台北、代表取締役:薛 覲(シュエ・ジン)| 日本支社:東京都港区虎ノ門、代表:猪股 唯耶)は、提供するAIデータ分析アクショナブルツール「DAAC(ダーク)」について、初期トライアルを実施した3社が導入を決定したことを発表します。

原文に出てくる主な数字は?

約1ヵ月間の実証で、企業ごとに異なるデータ活用を検証 今回の初期実証では、3社それぞれの事業・顧客接点に応じてDAACを活用し、マーケティング施策の分析、顧客とのコミュニケーションデータの分析、店舗における顧客行動の分析など、異なるユースケースでの活用を検証しました。

このニュースの出典と公開日時は?

出典:PR TIMES(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000106190.html)。原文の公開日時:2026-10-13。