📑 目次
SAS Customer Intelligence 360（以下CI360）は、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とマーケティングオートメーションを統合したエンタープライズ向けプラットフォームです。近年、「CI360からAWSベースの自社基盤へ移行したい」という声が増えています。
しかし、この移行は単純な「リフト＆シフト」では実現できない複雑なプロジェクトです。本記事では、技術的制約・コスト・工数・リスクを網羅的に分析し、移行の可否判断に必要な情報を提供します。
①CI360の主要機能とアーキテクチャの理解 ②移行パターンごとの技術的制約 ③TCO（総保有コスト）の比較分析 ④フェーズ別の工数見積もり ⑤AWS側での代替アーキテクチャ構成 ⑥移行判断のための実務的チェックリスト
1. SAS CI360とは何か：機能と特徴の整理
📌 CI360の全体像
CI360はSaaSとして提供されるマーケティングプラットフォームです。AWS上に構築されたマルチテナント型サービスであり、以下の3つのコア構成要素で成り立っています。
SAS CI360 の構成要素
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Discover → デジタル行動データのリアルタイム収集
Web/モバイルの行動トラッキング
タグベースのイベント収集
Engage → クロスチャネルのキャンペーン配信
メール/SMS/プッシュ/Web/広告の一元管理
リアルタイムパーソナライゼーション
Plan → マーケティングオートメーション
ジャーニーオーケストレーション
オーディエンスセグメンテーション
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+ SAS独自の高度なAI/ML分析エンジン
+ 予測モデル（離脱予測、アップセル、CLTV等）
+ ハイブリッドデータアーキテクチャ📌 CI360の技術仕様と制約
項目 │ 仕様
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APIレート制限 │ 70万リクエスト / 5分 / IP
リアルタイム処理 │ 最大1,000イベント/秒/テナント
データモデル │ SAS独自スキーマ（プロプライエタリ）
認証方式 │ OAuth 2.0 + SAS独自IAM
デプロイ形態 │ SaaS（マルチテナント/AWS上）
カスタマイズ │ API経由のみ（バックエンド非公開）
ライセンス │ サブスクリプション（ユーザー数+データ量）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━2. 移行パターン：3つのアプローチ
CI360からAWSへの「移行」は、その目的と範囲によって大きく3パターンに分類されます。
📊 パターン比較
パターン │ 概要 │ 難易度 │ コスト │ 期間
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A. ハイブリッド │ CI360を残しつつ │ ★★☆ │ 中 │ 3-6ヶ月
連携強化 │ AWSにデータ基盤を構築 │ │ │
│ S3/Redshiftとの連携を強化 │ │ │
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B. 段階的 │ CI360の機能を段階的に │ ★★★★ │ 高 │ 9-18ヶ月
リプレース │ AWSネイティブサービスで │ │ │
│ 置き換え │ │ │
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C. 完全移行 │ CI360を完全に廃止し │ ★★★★★ │ 最高 │ 12-24ヶ月
(フル構築) │ AWSでCDP+MAを │ │ │
│ ゼロから構築 │ │ │
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━AWSのマルチチャネル配信サービス「Amazon Pinpoint」は2026年10月30日にサポート終了が発表されています。移行先のアーキテクチャ設計において、Pinpointに依存しない構成を設計する必要があります。代替としてAmazon SES + SNS + 独自オーケストレーションの組み合わせ、またはサードパーティ（Braze、Iterable等）の採用を検討してください。
3. 技術的制約：移行を阻む8つの壁
CI360からAWSへの移行で直面する技術的制約を、深刻度順に整理します。
🚧 制約① データモデルの非互換性（深刻度：★★★★★）
CI360はSAS独自のデータスキーマを使用しています。顧客プロファイル、セグメント定義、キャンペーンロジック、ジャーニー定義のすべてがSAS固有のフォーマットで管理されており、AWSサービスへの直接移植は不可能です。
- 顧客IDの解決ロジック：オンライン/オフライン識別子の紐づけルールを再構築する必要がある
- セグメント定義：CI360独自のクエリ文法で定義されたセグメントはSQL等に手動変換が必要
- ジャーニーフロー：GUI上で構築したジャーニーのエクスポート形式が限定的
🚧 制約② SAS AI/MLエンジンの代替困難（深刻度：★★★★★）
CI360の最大の価値提案の一つである予測分析エンジンは、SASの長年にわたる統計分析のノウハウが凝縮されています。
CI360の予測モデル │ AWS代替候補 │ 移行難易度
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顧客離脱予測 │ Amazon SageMaker │ 高（再学習必要）
LTV予測 │ SageMaker + カスタム │ 高
NBA（次善策推奨） │ Amazon Personalize │ 中-高
セグメント自動生成 │ SageMaker + Redshift │ 高
リアルタイムスコア │ SageMaker Endpoint │ 中
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━🚧 制約③ リアルタイム処理の再構築（深刻度：★★★★☆）
CI360のリアルタイムインタラクション機能（Webパーソナライゼーション等）をAWSで再現するには、Kinesis Data Streams + Lambda + DynamoDBによる低レイテンシアーキテクチャの構築が必要です。CI360の「1,000イベント/秒」の処理能力は、AWS側では容易にスケール可能ですが、ロジックの移植が最大のボトルネックです。
🚧 制約④ バックエンドログへのアクセス不可（深刻度：★★★★☆）
CI360はSaaSのため、内部のバックエンドログに直接アクセスできません。移行前の現行動作の詳細分析や、移行後の動作検証における比較テストが困難になります。
🚧 制約⑤ キャンペーン履歴データの移行（深刻度：★★★☆☆）
過去のキャンペーン実行履歴、A/Bテスト結果、コンタクト履歴などの歴史的データの完全移行は、CI360のエクスポートAPI制限とデータフォーマットの違いにより、完全性の保証が難しくなります。
🚧 制約⑥ コンプライアンス・データ主権（深刻度：★★★☆☆）
- PII（個人情報）のリージョン間移動に関する法的制約
- CI360のハイブリッドモデルで保護されていたデータがAWS上でフル公開されるリスク
- GDPR/個人情報保護法に準拠したデータ削除フローの再設計
🚧 制約⑦ IAM/認証の再設計（深刻度：★★★☆☆）
CI360の認証・認可の仕組みと、AWS IAM + Cognitoとの統合設計。既存のSSOやActive Directory連携の再構成が必要です。
🚧 制約⑧ チャネルコネクタの再構築（深刻度：★★☆☆☆）
CI360が提供するメール、SMS、プッシュ通知、広告連携などの各チャネルコネクタを、AWS側で個別に構築・維持する必要があります。
4. コスト分析：TCOの全体像
📊 CI360 vs AWS自社構築のコスト構造比較
コスト項目 │ CI360 (現行) │ AWS自社構築
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初期導入費 │ ライセンス契約のみ │ 設計・開発費が大
ライセンス/利用料 │ 年額 高額（数千万～） │ 従量課金（月額変動）
インフラ費 │ SaaS（含まれる） │ AWS利用料（別途発生）
運用保守人件費 │ SAS側で対応（一部） │ 自社運用チーム必須
AI/MLモデル開発 │ 含まれる │ SageMaker + 開発工数
アップデート費 │ SAS側で自動適用 │ 自社で維持・更新
チャネル連携維持 │ 含まれる │ 個別に開発・保守
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━💰 移行プロジェクトのコスト試算（概算）
フェーズ │ 工数（人月） │ 概算コスト（万円）
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1. 現状分析・設計 │ 3 - 6 │ 900 - 1,800
2. データ基盤構築 │ 4 - 8 │ 1,200 - 2,400
3. ML/AIモデル移行 │ 6 - 12 │ 1,800 - 3,600
4. チャネル連携構築 │ 3 - 6 │ 900 - 1,800
5. テスト・検証 │ 3 - 6 │ 900 - 1,800
6. 並行運用・切替 │ 2 - 4 │ 600 - 1,200
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合計 │ 21 - 42 │ 6,300 - 12,600
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※ 1人月 = 約300万円（SIer単価）で概算
※ 規模・複雑度により大幅に変動①AWSの無料利用枠を検証フェーズで最大活用 ②AWS料金計算ツールで事前に精密試算 ③段階的移行（パターンA→B）でリスクとコストを分散 ④Composable CDP（Segment、Tealium等）の併用で開発工数を削減
5. 工数見積もり：フェーズ別の実態
フェーズ別タイムライン（段階的リプレース想定：12-18ヶ月）
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月 1-3 │ ● 現状棚卸し・アセスメント
│ - CI360の全機能・ワークフローの洗い出し
│ - データフロー・依存関係のマッピング
│ - AWS側の要件定義・アーキテクチャ設計
│ ⚠️ ここを省略すると後半で手戻りが膨大に発生
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月 4-6 │ ● データ基盤構築
│ - S3データレイク設計・構築
│ - Redshift/Athena の分析環境構築
│ - Identity Resolution ロジックの実装
│ - ETL/ELTパイプライン開発（Glue/Step Functions）
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月 6-10 │ ● コア機能開発
│ - リアルタイムイベント処理（Kinesis + Lambda）
│ - ML/AIモデル再構築（SageMaker）
│ - セグメンテーション・ジャーニーエンジン開発
│ ⚠️ 最も工数がかかるフェーズ
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月 10-14 │ ● テスト・検証・チャネル連携
│ - 機能テスト・負荷テスト・回帰テスト
│ - CI360との結果比較検証
│ - 各配信チャネルのコネクタ開発・テスト
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月 14-18 │ ● 並行運用・段階的切替
│ - CI360と新基盤の並行運用
│ - ビジネスユニット単位の段階的切替
│ - CI360契約の終了調整
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━👥 必要な体制
役割 │ 必要人数 │ スキル要件
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プロジェクトマネージャ │ 1名 │ クラウド移行PMの経験
AWSアーキテクト │ 1-2名 │ SA Pro認定推奨
データエンジニア │ 2-3名 │ Glue/Redshift/Kinesis
ML/AIエンジニア │ 1-2名 │ SageMaker / SAS知見
フロントエンド開発者 │ 1-2名 │ パーソナライズUI
マーケティングOps │ 1-2名 │ CI360の業務知識
QAエンジニア │ 1-2名 │ 自動テスト・負荷テスト
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合計 │ 8-14名 │6. AWS側の構成：CI360機能の代替マッピング
📊 CI360機能 → AWSサービスのマッピング
CI360の機能 │ AWS代替構成 │ 成熟度
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CDP（顧客統合DB） │ S3 + Glue + Redshift + DynamoDB │ ★★★★☆
リアルタイム行動収集 │ Kinesis Data Streams + Lambda │ ★★★★★
Identity Resolution │ DynamoDB + カスタムロジック │ ★★★☆☆
セグメンテーション │ Redshift + Athena + Step Functions │ ★★★★☆
ジャーニーオーケスト │ Step Functions + EventBridge │ ★★★☆☆
レコメンデーション │ Amazon Personalize │ ★★★★☆
予測分析（離脱/LTV） │ Amazon SageMaker │ ★★★★☆
メール配信 │ Amazon SES │ ★★★★★
プッシュ通知 │ Amazon SNS │ ★★★★★
Webパーソナライズ │ CloudFront + Lambda@Edge │ ★★★☆☆
ダッシュボード │ Amazon QuickSight │ ★★★★☆
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━🏗️ AWS CDPリファレンスアーキテクチャ
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ データ収集レイヤー │
│ Web/App → API Gateway → Kinesis Data Streams │
│ CRM/ERP → AppFlow → S3 (Raw Data Lake) │
│ IoT → IoT Core → Kinesis │
└────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ データ処理レイヤー │
│ Kinesis → Lambda (リアルタイム変換) │
│ S3 → Glue ETL → Redshift (バッチ処理) │
│ Identity Resolution (DynamoDB + Lambda) │
└────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 分析・ML レイヤー │
│ SageMaker (予測モデル / セグメント) │
│ Personalize (リアルタイムレコメンド) │
│ QuickSight (BI ダッシュボード) │
└────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ アクティベーションレイヤー │
│ SES (メール) / SNS (プッシュ) / SMS │
│ Step Functions (ジャーニーオーケストレーション) │
│ Lambda@Edge (Webパーソナライゼーション) │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘💡 代替アプローチ：Composable CDP
全てをゼロから構築するのではなく、Composable CDPの併用で開発工数を大幅に削減できます。
- Twilio Segment：データ収集・統合に特化。S3/Kinesis連携が容易
- Tealium：Amazon Personalizeとの深い統合
- Hightouch / Census：Reverse ETLでデータウェアハウスから直接配信ツールへ
7. リスクと懸念点：移行判断のチェックリスト
🔴 高リスク項目
リスク項目 │ 影響度 │ 発生確率 │ 対策
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SASのAI/ML精度を再現できない│ ★★★★★ │ 高 │ SageMaker + 専門家
移行中のマーケ施策停止 │ ★★★★★ │ 中 │ 並行運用期間の確保
コストが想定を大幅超過 │ ★★★★☆ │ 高 │ PoC → 段階移行
スキル不足でプロジェクト停滞│ ★★★★☆ │ 高 │ AWSパートナー活用
データ移行時の欠損・不整合 │ ★★★★☆ │ 中 │ 検証テストの徹底
チーム変革への抵抗 │ ★★★☆☆ │ 高 │ 早期のステークホルダー巻込み
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━📋 移行判断チェックリスト
✅ CI360のライセンスコストが事業規模に対して過大
✅ CI360で実現できないカスタマイズ要求が多い
✅ AWSに精通したエンジニアチームが社内に存在する
✅ 12ヶ月以上の移行プロジェクト期間を確保できる
✅ データとMLモデルの自社管理・競争優位性が経営戦略上重要
⚠️ CI360の予測分析機能が事業のコアバリューになっている
⚠️ AWS/クラウドアーキテクチャの社内知見が不足している
⚠️ マーケティングチームがCI360のUIに強く依存している
⚠️ 移行予算が6,000万円未満
⚠️ 並行運用期間を確保する余裕がない
8. 総合評価：移行すべきか、しないべきか
📊 総合スコアカード
評価軸 │ 評価 │ コメント
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技術的な移行可否 │ ○ 可能 │ ただし「リプレース」であり
│ │ 「移行」ではない
コスト合理性 │ △ 条件付き│ 長期的にはメリットあり
│ │ 短期のROIは出にくい
工数の妥当性 │ △ 注意 │ 21-42人月は最低ライン
│ │ 複雑度により2-3倍の可能性
リスクの許容度 │ △ 注意 │ AI/ML精度の再現が最大リスク
│ │ 並行運用期間の確保が必須
スキル調達の実現性 │ △ 課題 │ SAS + AWS双方の知見を持つ
│ │ 人材は市場に少ない
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━🔑 結論
CI360からAWSへの移行は技術的に「可能」ですが、単純な移行ではなく「プラットフォームの再構築」です。
最も現実的なアプローチは以下の段階的戦略です：
推奨アプローチ：3段階の段階的移行
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Step 1（0-6ヶ月）
CI360を維持しつつ、AWSにデータレイクを構築
→ S3 + Glue + Redshift でデータ基盤を先行整備
→ CI360からのデータ連携を確立
Step 2（6-12ヶ月）
分析・ML機能をAWSに段階的に移管
→ SageMaker で予測モデルを再構築
→ Personalize でレコメンド機能を構築
→ 両環境の精度を比較検証
Step 3（12-18ヶ月）
マーケティング実行機能のAWS化
→ ジャーニーオーケストレーションを Step Functions で構築
→ チャネル配信を SES/SNS に切替
→ CI360 の段階的廃止
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━①現状の棚卸し：CI360で利用中の全機能・ワークフロー・データフローを文書化する
②AWS試算：AWS料金計算ツールで代替構成のコストを試算する
③PoC計画：最もリスクの高い「AI/ML精度の再現性」を検証するPoCを設計する
④パートナー選定：SASとAWSの双方に実績のあるSIerを早期に巻き込む
⑤経営合意：12-18ヶ月の移行期間と、初年度は並行コストが発生する事実を経営層と共有する