【Geminiを活用した顧客セグメンテーション】購買データをもとに分類・分析を検証

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2026-07-06

【Geminiを活用した顧客セグメンテーション】購買データをもとに分類・分析を検証

Yuzuki Amano

🔍Geminiで行う顧客セグメンテーションとは
🤖Yoomは顧客分析フローを自動化できます
💡Geminiで顧客セグメンテーションを行うメリット
🛠️Geminiで顧客セグメンテーションを行う手順
✅【検証】Geminiで顧客セグメンテーションを実践
📝Geminiで顧客セグメンテーションを行う際の注意点
📋まとめ
💡Yoomでできること

顧客データの分析は、ビジネスの成長に欠かせないプロセスです。
しかし、膨大な情報を手作業で分類するのは時間がかかり、精度を保つのも容易ではありません。
この記事では、AIモデルのGeminiを活用して、顧客セグメンテーションを効率化し、より深い顧客理解を実現する方法を詳しく解説します！

🔍Geminiで行う顧客セグメンテーションとは

顧客セグメンテーションとは、共通の特性を持つ顧客をグループ分けし、それぞれの層に最適なアプローチを行うための戦略的プロセスです。Geminiを活用することで、従来は困難だった複雑なデータの関連性を瞬時に見出し、ビジネスの解像度を高めることが可能になります。

▼顧客セグメンテーションが必要な背景

現代の市場では消費者のニーズが極めて多様化しており、すべての人に同じメッセージを届ける「マスマーケティング」だけでは十分な成果が得られにくくなっています。そのため、特定のニーズを持つ集団を特定し、パーソナライズされた体験を提供することが重要視されています。
顧客を適切に分類することで、広告の費用対効果（ROAS）の向上や、解約率の低下といった具体的な経営指標の改善が期待できます。Geminiは、これまで見落とされていた微細な顧客の変化をキャッチアップし、戦略の精度を底上げする強力な武器となります。

▼属性データと行動データの違い

セグメンテーションを行う上で、まず理解すべきなのが「属性データ」と「行動データ」の性質の違いです。属性データは変化しにくい静的な情報であるのに対し、行動データは顧客の興味関心をリアルタイムに反映する動的な情報と言えます。
主に以下の要素がそれぞれのデータに含まれます。

属性データ：年齢、性別、居住地、職業、年収など、顧客そのものが持つ基本的なプロフィール情報。
行動データ：Webサイトの閲覧履歴、過去の購入金額、商品の購入頻度、メールの開封率など、サービスの利用状況。

属性データだけで判断すると、「30代男性」という大きなくくりになりますが、行動データを加味することで「最近キャンプ用品を頻繁にチェックしている30代男性」という、より具体的なターゲット像を浮き彫りにできます。

▼顧客理解を深めるための4つの変数（地理・人口・心理・行動）

効果的なセグメンテーションを行うためには、多角的な視点から顧客を分析する「4つの変数」を組み合わせることが推奨されます。Geminiは特に心理的変数や行動変数の抽出に強みを発揮します。
【4つの変数】

地理的変数：地域、気候、人口密度など、物理的な場所に基づいた分類。
人口動態変数：年齢、性別、家族構成など、客観的な統計に基づく分類。
心理的変数：ライフスタイル、価値観、性格、悩みなど、内面的な要素に基づく分類。
行動変数：購入履歴、使用頻度、ロイヤリティなど、実際の行動に基づく分類。

これらを組み合わせることで、「都心に住む（地理）、共働きの（人口）、効率を重視する（心理）、リピーター（行動）」といった、施策に直結するセグメントを作成できます。

🤖Yoomは顧客分析フローを自動化できます

生成AIによる顧客セグメンテーションは便利な反面、スプレッドシートへのデータ転記や分析結果の更新といった手作業の手間がかかりますね。そんな問題もYoomなら解決できます！
Yoomを導入することで、各種フォームやデータベースから顧客情報を自動で取得したり、解析した結果をそのまま指定のツールへ記録するといった一連の流れをノーコードで自動化できます。

[Yoomとは]

たとえば、Shopifyで注文が発生したら、AIワーカーで顧客セグメンテーションを行いHubSpotへ自動同期するといったことも可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

Shopifyで注文が発生したら、AIワーカーで顧客セグメンテーションを行いHubSpotへ自動同期する

試してみる

■概要
Shopifyで得られる豊富な注文データを活用した、より深い顧客理解に関心はあるものの、手作業での分析やCRMへの入力に手間を感じることはないでしょうか。このワークフローは、Shopifyの注文情報をトリガーに、AIが自動で顧客セグメンテーションを行い、その結果をHubSpotへ連携するため、こうした分析からデータ入力までの一連のプロセスを効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
ShopifyとHubSpotを利用し、顧客データの管理や分析を手作業で行っているEC担当者の方
AIを活用した自動での顧客セグメンテーションを導入し、マーケティング施策を高度化したい方
CRMへのデータ入力を自動化して、より戦略的な業務に時間を割きたいと考えているマーケターの方
■このテンプレートを使うメリット
Shopifyの注文情報からHubSpotへのデータ連携が自動化されるため、手作業での分析や入力に費やしていた時間を短縮できます。
AIによる顧客セグメンテーションの結果が自動でHubSpotに同期され、データが一元管理されることで、作業効率が向上します。
■フローボットの流れ
はじめに、ShopifyとHubSpotをYoomと連携します。
次に、トリガーでShopifyを選択し、「注文情報が作成されたら（Webhook）」というアクションを設定します。
最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Shopifyの注文情報を基に顧客分析を行い、分析結果をHubSpotへ連携するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AIワーカーに対して、どのような基準で顧客セグメンテーションを行うかといった指示内容は任意で設定可能です。また、連携するShopifyやHubSpotのアカウントも変更できます。
HubSpotで更新するコンタクト情報の項目は、任意のプロパティやメモ欄などに設定可能です。例えば、特定のカスタムプロパティにセグメント情報を格納することもできます。
■注意事項
Shopify、HubSpotのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

フォーム回答をもとにAIワーカーが顧客属性を分類してMixpanelにProfileを作成する

試してみる

■概要
フォームから得られた顧客情報を手作業で分類し、Mixpanelに登録する業務に手間を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、フォームの回答をトリガーとして、AIエージェントが顧客属性を自動で分類し、Mixpanelにプロフィールを自動作成します。これまで手作業で行っていたデータ投入と分類作業を効率化し、より迅速な顧客分析の基盤構築を実現できます。
■このテンプレートをおすすめする方
フォーム回答からMixpanelへの顧客情報登録を手作業で行っているマーケティング担当者の方
Mixpanel AIエージェントのように、AIを活用して顧客データの分類を自動化したい方
プロダクト分析の基盤となるMixpanelへのデータ投入を効率化したいプロダクトマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
フォーム回答後、AIエージェントが自動で顧客を分類しMixpanelへ登録するため、データ入力や分類作業にかかる時間を短縮することができます。
手作業による転記ミスや分類間違いといったヒューマンエラーを防ぎ、Mixpanelに登録されるデータの正確性を維持することに繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、MixpanelをYoomと連携します。
次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定します。
最後に、オペレーションでAIワーカーに、フォームの回答内容をもとに顧客属性を分類し、Mixpanelにプロフィールを作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
トリガーとなるフォームでは、顧客属性の分類に必要となる情報を取得できるよう、質問項目を任意で設定してください。
AIワーカーへの指示内容や、連携するMixpanelのアカウントは、ご利用の環境に合わせて任意で設定することが可能です。
■注意事項
MixpanelとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

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💡Geminiで顧客セグメンテーションを行うメリット

Geminiをセグメンテーションに導入する最大のメリットは、圧倒的な処理能力と柔軟な思考プロセスにあります。詳しくご紹介します。

①膨大な定性データの高速な要約と分類

アンケートの自由記述欄やコールセンターの対応履歴といった定性データは、貴重な情報の宝庫でありながら、その量の多さから分析が後回しになりがちです。
Geminiはこの膨大なテキストデータを瞬時に要約し、共通のトピックごとに自動でカテゴリ分けを行います。数千件の「顧客の声」を一つずつ読み込む必要がなくなり、主要な不満点や要望を即座に可視化できるため、迅速なサービス改善につながります。また、文章に含まれる微妙なニュアンスも汲み取るため、定型的なツールよりも精度の高い分析が期待できます。

②専門知識不要で実行できる高度なクラスタリング

従来、統計学的な手法を用いたクラスタリングを行うには、専用の分析ソフトやプログラミングの知識が必要でした。しかしGeminiを使えば、自然言語（日本語）での指示だけで、複雑なデータのグループ分けを依頼できます。

この購入履歴から顧客を3つのタイプに分けて、それぞれの特徴を教えて

といった指示を送るだけで、AIが背後にあるデータパターンを読み解き、論理的な分類を提示してくれます。これにより、専門部署に依頼することなく、現場の担当者が自らデータに基づいた意思決定を行えるようになります。

③Google Workspaceと連携しやすい

GeminiはGoogleのサービス群と深く統合されており、業務フローを分断することなく活用できる点が大きな強みです。特に対象プラン（Business Standard以上など）では、Google スプレッドシート内でAIを直接呼び出し、日々のデータ管理業務を効率化できます。
分析結果をそのままシートに反映させたり、スライドの下書きを自動生成したりと、分析からアウトプットまでのスピードが飛躍的に向上します。使い慣れたツール上で全ての作業が完結するため、新しいシステムの導入に伴う学習コストや心理的ハードルも低く抑えられます。ただし、利用できる機能はプランによって異なるため、導入前に対象プランの機能範囲を確認しておくと安心です。
【参考：Google Workspaceの料金プラン】 ※料金は変更される場合があります。

🛠️Geminiで顧客セグメンテーションを行う手順

Geminiを実際に活用する際は、データの整合性を整え、適切な指示を与えることが成功の鍵となります。正しいプロセスを踏むことで、ハルシネーションを抑え、信頼性の高い分析結果を得ることができます。

ステップ1：分析データを準備・匿名化する

AIにデータを読み込ませる前に、まず情報の整理とプライバシーへの配慮が必要です。
特にセキュリティの観点から、個人を特定できる情報（PII）の扱いには厳格なルールを設けることが不可欠です。

具体的には以下の手順で準備を進めます。

不要な列の削除：分析に直接関係のない氏名、住所、電話番号などの個人情報は、あらかじめ削除するか「顧客ID」に置き換えます。
フォーマットの統一：日付の形式や金額の単位、表記ゆれ（例：株式会社の有無）を整えておくことで、AIの誤認を防ぎます。
データの抽出：過去1年間や直近3ヶ月など、分析の目的に合わせた適切な期間のデータを抽出します。

これらにより、プライバシーを保護しながら、AIが純粋に顧客の傾向だけを捉えられる環境を整えます。

ステップ2：「心理・行動特性」を抽出するプロンプト

顧客の内面を探る「心理的変数」の分析と、購買傾向や利用頻度などの「行動特性」の分析は、Geminiが得意とする領域の一つです。顧客の行動やアンケート回答、問い合わせメールなどの文章から、顧客が抱いているニーズを言語化させましょう。
その際に使用するプロンプトの構成要素は以下の通りです。

役割の指定：「あなたは熟練のマーケターです」などAIに役割を与える
推論の指示：「データから、各顧客が何を重視して購買を決定しているか、心理的特性を推測してください」のように分析内容を具体的に指示する
出力形式の指定：「3項目で表形式にまとめる」など、整理しやすい形を指定する

【プロンプト例】

あなたは熟練のマーケターです。
以下の顧客リストを分析し、各顧客が何を重視して購買を決定しているかを推測した上で、「行動特性」と「潜在的なニーズ」を整理してください。
# 出力形式
顧客、行動特性、潜在的なニーズの3項目で表形式にまとめる
# 顧客リスト
[実際のデータを貼り付ける]

ステップ3：特性に基づいたセグメント分類と施策提案

最後に、抽出した特性をもとに、顧客を意味のあるグループにまとめ、それぞれに対するアクションプランを策定します。この段階では、主に次の3つの観点で整理を進めます。

セグメントの定義：類似した特性を持つ顧客をグルーピングし、それぞれに名前を付けます。
特徴の言語化：そのグループに共通する購買動機や課題をまとめます。
アプローチ案の作成：セグメントごとの心に刺さるメッセージや、提供すべき特典を考案します。

Geminiにこれらを一括で依頼することで、分析から施策のアイディア出しまでを一気通貫で行い、マーケティング活動のスピードを飛躍的に向上させることができます。

✅【検証】Geminiで顧客セグメンテーションを実践

ここでは、先ほど紹介した手順が実際にどのように機能するか、実際にGeminiを使って検証した結果を紹介します。実体験を通じて、分析の精度やプロンプトの工夫点を確認していきましょう。

検証1：顧客データをクラスタリングできるか

顧客データ（匿名化済）から、Geminiがどの程度正確に行動変数を読み取り、特性を抽出できるか検証します。具体的には、以下の3名のダミーデータを使用しました。

顧客A：購入回数15回、総額12万円、直近購入10日前。主な購入商品：新製品、限定品。
顧客B：購入回数2回、総額8万円、直近購入180日前。主な購入商品：高単価な定番品。
顧客C：購入回数25回、総額3万円、直近購入3日前。主な購入商品：セール品、消耗品。

【検証プロンプト】

あなたは高度なデータ分析を得意とするマーケティングエージェントです。
以下の顧客リストを読み取り、各顧客の「購買心理」と「行動特性」を詳しく分析してください。
その上で、特徴の似た顧客をグルーピングし、ビジネスで使いやすいセグメント名を付けてください。
# 出力形式
1. 各顧客の詳細なプロファイリング
2. 分類されたセグメント一覧（セグメント名、その特徴、該当顧客）
# 顧客リスト

検証結果

Geminiは、RFM分析や平均客単価を用いて顧客特性を整理し、それぞれの購買心理や行動特性まで一貫して推論しました。数値データだけでは見えにくい顧客の特徴を把握しやすくなっており、「高アクティブ・ロイヤル顧客」「休眠リスクの高い慎重型・高単価顧客」など、実務でイメージしやすい形にまとめられている点は評価できます。

一方で、「承認欲求が強い」「実用性を重視する」といった心理面は、実データから直接確認できる事実ではなく、あくまでAIによる推論です。そのため、実務で活用する際は、アンケートやインタビューなどの定性情報も組み合わせながら、人が妥当性を確認したうえで判断することが重要だと感じました。

指示に沿って顧客Aを「インフルエンサー・ロイヤル」、顧客Bを「慎重派プレミアム」顧客Cを「コスパ優先エブリデイ・ユーザー」とセグメント分類しました。分類結果も各顧客の傾向と大きな矛盾はありません。

特筆すべきは顧客Bの分析で、「1回あたりの購買力は非常に高いが、購入頻度が低く離脱のリスクがある層」という、数値の背後にあるビジネスリスクを的確に指摘できました。

検証2：セグメントごとの属性分類と具体的施策の提案

次に、検証1で「離脱懸念」が指摘された顧客Bのような層に対し、どのような再活性化施策が有効かをGeminiに提案させました。AIがセグメント固有の課題を理解し、人間では思いつかないような多角的な施策案を提示できるかを検証します。

【検証用プロンプト】

「【単発購入型】慎重派プレミアム（顧客B）」に対し、再びブランドとの接点を持ち、アクティブになってもらうための施策を考えてください。
以下の3つの視点で、具体的かつ実行可能な施策を提案してください。
1. 心理的充足感を高めるアプローチ
2. 特別感を演出するオファー
3. 自然な再想起を促すメッセージ案
各提案には「具体的なアクション内容」を必ず記述してください。

検証結果

セグメントの特性を踏まえ、「心理的充足感」「特別感」「再想起」の3つの視点から施策が整理されており、実務でも活用しやすい内容でした。各施策には「アフターケア特化型メール（またはDM）」や「完全予約制・プライベート先行案内」など、具体的なアクションまで示されているため、企画へ展開しやすい提案になっています。

一方で、提案内容は一般的なCRM施策が中心であり、そのまま実施するのではなく、自社の商品特性やブランド方針に合わせて調整・具体化することが重要です。
とはいえ、セグメントごとの課題を踏まえた多角的な施策を短時間で整理できており、施策立案のたたき台として十分活用できると感じます。

📝Geminiで顧客セグメンテーションを行う際の注意点

Geminiは非常に強力なツールですが、ビジネスで利用する際には特有の注意点があります。これらを理解してリスクを管理することが、安全かつ持続的な活用の前提となります。

1.個人情報（PII）の取り扱いを事前に整理する

生成AIを業務で利用する際は、個人情報や機密情報の扱いを事前に整理しておくことが重要です。
主に以下のルールを守ることが推奨されます。

入力の最小化：氏名、住所、メールアドレスなどの個人情報は、目的上必要な場合を除き、匿名化や顧客ID化を優先します。
利用環境の確認：個人向けGeminiアプリとGoogle Workspace向けGeminiではデータ保護の扱いが異なり、Google Workspace向けでも契約ライセンスによって扱いが変わるため、どの環境・どの契約で使うのかを明確にします。
社内規定の策定：どの情報をAIに入力してよいかをガイドライン化し、社内で統一します。

「万が一」を防ぐための事前の備えが、企業の信頼を守ることにつながります。

2.ハルシネーション対策と人による最終確認

AIは時として、存在しないデータをさも事実であるかのように出力する「ハルシネーション（幻覚）」を起こすことがあります。分析結果が明らかに不自然でないか、人間が最終的なチェックを行う工程を必ず設けてください。
特に数値データに関しては、AIが計算ミスをしたり、サンプリングを誤ったりする可能性があります。AIの回答を鵜呑みにせず、「なぜこの分類になったのか？」を裏付ける根拠を同時に出力させるようにプロンプトを設計すると、検証が容易になります。

【プロンプト例】

結果について、各顧客がそのセグメントに分類された理由を説明してください。
また、判断に使用したデータ項目と、その項目が分類にどのような影響を与えたのかもあわせて示してください。

📋まとめ

Geminiを活用した顧客セグメンテーションは、従来の分析にかかっていた時間とコストを劇的に削減し、より精緻なマーケティング施策を可能にします。
専門知識がなくても自然言語で分析を依頼できるため、現場のデータ活用が一段と進むでしょう。一方で、セキュリティへの配慮やAIの特性を理解した運用も欠かせません。
Geminiを正しく使いこなし、顧客一人ひとりに寄り添ったビジネス展開を目指しましょう！

💡Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。