このブログ記事では、以下の内容を学びます：
- データ・アズ・ア・サービス（DaaS）とは何か、その仕組み、そして重要性について。
- DaaSソリューションがかつてないほど普及している理由、そして専門プロバイダーに依存することが正しい選択である理由。
- DaaSプロバイダーを評価する際に考慮すべき重要な要素。
- これらの基準に基づくトップ10 Data-as-a-Service企業の詳細比較。
それでは、さっそく見ていきましょう！
TL;DR：主要Data-as-a-Service企業まとめ表
| プロバイダー | インフラストラクチャ | スケーラビリティ | 主なユースケース | 履歴データ | リアルタイムデータ | GDPR準拠 | 無料デモ／トライアル | 価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bright Data | エンタープライズ対応、クラウドベース、1億5000万以上のプロキシネットワークを基盤に | 無制限 | 世界中のほぼすべてのサイトから、ほぼすべての業界をカバーするWebデータパイプライン | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 従量課金制とサブスクリプション制の両方（1,000レコードあたり約1.50ドル～） |
| ダン・アンド・ブラッドストリート（D&B） | エンタープライズグレード、クラウドベース | 高 | マスターデータ管理、リスク管理 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | 階層別（15～50万ドル以上） |
| コアシグナル | クラウドベース | 高 | 人材インテリジェンス、求人データ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 月額49ドルから、データセットは1,000ドルから |
| InfobelPRO | クラウドベース | 高 | 位置情報・地理空間データ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 非公開（見積もりベース） |
| コグニズム | クラウドベース | 高 | GTM & CRM エンリッチメント | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | カスタム |
| ZoomInfo | クラウドベース | ハイ | 営業・マーケティングオペレーション | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | 非公開（リードベース） |
| RocketSource（Incubeta） | クラウドベース | 高 | アトリビューション＆アナリティクス | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | 非公開 |
| Datafiniti | APIファースト、クラウドベース | 無制限 | 不動産・製品データ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | 非開示（数量ベース） |
| ファクトセット | クラウドネイティブ | 高 | 投資・財務データ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 非開示 |
| Data Axle | エンタープライズクラウド | 高 | アイデンティティ＆オーディエンス活性化 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | 非公開 |
データ・アズ・ア・サービス企業入門
最高のデータ・アズ・ア・サービス企業を比較する前に、背景知識が必要です。このデータモデルの仕組み、対象範囲、重要性を理解しましょう！
データ・アズ・ア・サービスとは？
データ・アズ・ア・サービス（DaaS）とは、企業がAPI、クラウド配信、サブスクリプション、またはウェブプラットフォームを通じて、高品質な精選済みデータまたは生データへのオンデマンドアクセスを提供するモデルです。
その背景にある考え方は、複雑な内部インフラを管理することなく、データクリーニング、エンリッチメント、配信を自動化し、情報のアクセス、統合、分析を可能にすることです。データを単一ソースに集中化することで、DaaSはサイロ化を軽減し、単一の信頼できる情報源を確保し、組織のニーズに合わせて拡張します。
代表的なユースケースには、リアルタイム分析、ビジネスインテリジェンス、市場調査、AIモデルトレーニングが含まれ、業界を横断したデータ駆動型の意思決定を支援します。
DaaS提供形態の種類
データ・アズ・ア・サービスは技術的観点、データ観点、業界観点から分類できます。技術的観点では、データサービスは以下の形態があります：
- APIベースのデータサービス：APIを介して構造化データを提供し、外部アプリケーションやパイプラインへのシームレスな統合を促進します。
- クラウドデータプラットフォーム：データ収集、処理、クエリ、分析のための中央集約型クラウド／ウェブベースプラットフォーム。
- データセット販売業者：特定の業界、市場、トピックに特化したキュレーション済みデータセットを提供。直接分析や既存システムへの統合が可能。
- マネージドサービス：プロバイダーがクライアントに代わってデータの抽出、処理、保守、送信を行う完全管理型データソリューション。クライアント固有のニーズやプロジェクト要件に合わせてカスタマイズされる。
データタイプ別に見ると、DaaS企業は以下の提供が可能です：
- 生データフィード：ソースから直接取得した未処理のデータポイント。通常、内部分析エンジン、AIモデル、またはカスタム処理パイプラインへの供給に使用されます。
- 強化/検証済み/集計データ：複数のソースを統合し、文脈を追加。正確性を確保するためクリーニングと検証を実施。
- ライブデータ：生成と同時に情報を提供する。高頻度取引、緊急対応、ソーシャルメディア監視などのアプリケーションに不可欠。
- 履歴データ：過去期間に収集済みのデータ。トレンド分析、予測、ベンチマーク、機械学習モデルのトレーニング、回顧的研究に有用。
- インサイトベースデータ：AI駆動の分析、可視化、実行可能な推奨事項と共に提供される処理済みデータ。
最後に、業界の観点からは以下をカバーします：
- 市場・財務データ：業界動向、競合他社の活動、価格設定、市場力学を含み、戦略的意思決定や調査を支援します。
- B2Bデータ：リード生成、営業活動、ビジネスインテリジェンスのための企業プロファイル、企業属性データ、ビジネス連絡先詳細。
- 従業員・労働市場データ：労働力動向、求人状況、職種、給与、業界横断的な従業員異動に関する情報。
- 小売データ：マーチャンダイジング、在庫計画、マーケティングのための消費者行動、商品在庫状況、価格設定、取引データ。
- 旅行データ：観光、物流、ルート最適化のためのフライト、ホテル、予約、モビリティ情報。
- ソーシャルメディアデータ：ブランド監視、トレンド検出、マーケティングインサイトのための投稿、エンゲージメント指標、感情分析。
- その他業界特化データ…
データ・アズ・ア・サービスが無視できない理由
毎日約4億270万テラバイトのデータが生成されている。さらにStatistaによれば、世界で生成・収集・複製・消費されるデータの総量は既に149ゼタバイトに達している。データ消費量が膨大なことで知られるAIの急速な台頭により、この数値はさらに加速すると予測される。
大規模言語モデルのトレーニングだけでも膨大なデータセットが必要です。例えばOpenAIのChatGPTを駆動するモデルは、実用的な性能を達成するために数百ギガバイト（圧縮後）に相当する数十テラバイトの生のテキストデータ（数百億語）で訓練されました。
これは現代のRAGパイプライン、AI/MLワークフロー、データ駆動型意思決定システムにも同様に当てはまります。これら全ては、信頼性の高い洞察と正確な出力を生成するために、大量の新鮮で構造化され、継続的に更新されるデータに依存しています。データ駆動型の世界では、社内のデータと専門知識のみに依存することはほとんど不十分です。
一部のデータは公開・無料ですが、高価値データの多くは入手困難です。一般的にウェブスクレイピングなどの高度な技術が必要か、複数のソースから購入・クリーニング・エンリッチメント・集約を経て初めて有用となります。
こうした状況が、Data-as-a-Service（DaaS）企業が急速に注目を集め、グローバルデータ経済において最も成長が著しい分野の一つとなっている理由を説明しています。
データ・アズ・ア・サービスプロバイダーが必要な理由
大規模なデータ収集を試みたことがある方なら、その難しさを理解しているでしょう。主な障壁には以下のようなものがあります：
- スクレイピング対策：ウェブサイトはCAPTCHA、IPブロック、レート制限、フィンガープリンティング技術などを導入し、ウェブページからの自動データ収集を積極的に阻止します。
- コンプライアンスと法的制約：データ収集はGDPRやCCPAなどのプライバシー法、およびプラットフォームの利用規約を遵守する必要があります。
- フォーマット、集計、データ品質の問題：生データは不整合なフォーマットで提供されることが多く、重複やエラーを含み、利用可能にするには大規模なクリーニング、正規化、集計が必要です。
- スケーラビリティとインフラストラクチャの問題：大量のデータを確実に収集するには、スケーラブルなインフラストラクチャ、監視、再試行、障害処理が必要であり、構築と維持にはコストがかかります。
- 保守性と信頼性：外部ソースの変更によりデータパイプラインは頻繁に機能停止するため、継続的な監視、更新、技術的専門知識が必要となる。
多くの企業・組織・個人は、単に高品質なデータへのアクセスを求めています。こうした課題を処理する社内スキル・リソース・時間が不足している場合が多く、データ・アズ・ア・サービス（DaaS）プロバイダーへの依存を好む傾向があります。
Data-as-a-Service企業は、すぐに使用可能なデータを提供します。収集、コンプライアンス、インフラストラクチャ、データ品質、その他の運用上の課題を代行します。これにより、データ取得や維持管理の複雑さに対処する代わりに、分析、意思決定、または特定のユースケースにデータを活用することに集中できます。
データ・アズ・ア・サービス（DaaS）ソリューションの比較方法
DaaSソリューションは至る所に存在し、市場は選択肢で溢れています。このような混雑した状況では、適切なプロバイダーを選ぶのは困難です。プロバイダーを評価するための明確な基準セットがあれば、比較ははるかに容易になります。例えば：
- データの広さ：DaaSプロバイダーが提供するデータの種類と範囲。
- データ収集方法：プロバイダーがデータを収集する場所と方法（公開されている場合）。
- インフラストラクチャ：プロバイダーの拡張性、稼働時間の維持、大量のデータリクエスト処理能力。
- データの鮮度： 過去データ、準リアルタイムデータ、継続的に更新されるデータ、リアルタイムデータの提供可否。
- データ配信方法：クライアントがデータにアクセスする方法（API、クラウド連携、その他）とフォーマット（JSON、CSV、Excelなど）。
- 技術要件：データへのアクセス、処理、統合に必要なスキル、ツール、インフラストラクチャ。
- コンプライアンス：GDPRやCCPAなどのプライバシーおよびセキュリティフレームワークへの準拠状況。
- 価格設定：サブスクリプションプラン、カスタムパッケージ、評価用の無料トライアル／サンプルデータセットの提供状況。
データ・アズ・ア・サービス（DaaS）トップ10企業
前述の基準に基づき厳選・評価された、最高のData-as-a-Serviceプロバイダーをご紹介します。
1. Bright Data
プロキシプロバイダーとしてスタートしたBright Dataは、フルスケールのWebデータプラットフォームへと進化しました。その特徴は、シンプルなデータ抽出から複雑なデータパイプラインまでを包括的にサポートする、エンタープライズグレードで高拡張性、AI対応のインフラストラクチャにあります。
Bright Dataは、データパイプライン・ワークフロー・システムへの直接的なデータ取り込みを可能にする複数のData-as-a-Serviceツールを提供します。主なものは以下の通りです：
- スクレイパーAPI：120以上のウェブサイトから新鮮で構造化されたウェブデータを抽出。コンプライアンス対応、自動スケーリング、成果課金制を標準装備。サイト固有のAPIはプログラム操作またはノーコードインターフェースで利用可能。
- Web Unlocker API：ブロック、CAPTCHA、高度なボット対策の自動バイパスにより、大規模な一貫したデータ収集を保証します。プロキシ管理、ボット対策チャレンジ、JavaScript多用ページの処理を行い、生のHTML、LLM対応のMarkdown出力、さらにはAI構造化JSONを出力します。
- SERP API: Google、Bing、Yandexなど主要検索エンジンから地域ターゲティングされた検索結果を提供。AIデータパイプラインが情報を検証し、信頼できるソースから最新データを取得するのに最適です。
すぐに使えるデータへの直接アクセスをご希望の場合、Bright Dataでは以下も提供しています：
- データセットマーケットプレイス：120以上の人気ドメインから事前収集・検証済みで継続更新されるデータセット。JSON、CSVなど多様な形式で提供され、AI、機械学習、RAGシステム、ビジネスインテリジェンスワークフローに最適です。
- 完全管理型データ取得サービス：ビジネス目標を定義いただければ、Bright Dataがデータライフサイクル全体を管理します。収集戦略の設計から、収集・検証・強化を経て、ダッシュボード、レポート、または直接統合による構造化データの提供までを包括的に行います。
これらは、DaaSシナリオ向けのBright Dataの幅広い製品スイートの一部に過ぎません。すべてのサービスは1億5000万以上のIPアドレスからなるグローバルプロキシネットワークによって支えられ、99.99%の稼働率と成功率で無制限のスケーラビリティを提供します。このインフラは、スタートアップからフォーチュン500企業まで、あらゆる規模の組織をサポートします。
これらの機能を総合すると、Bright Dataはあらゆる規模の企業にとって、現在利用可能な最も魅力的なData-as-a-Serviceプラットフォームの一つとなっています。
👑最適な対象：大規模企業を含むあらゆる規模のビジネス。多様なシナリオをカバーするスケーラブルで柔軟性の高いDaaS体験を求める企業。
データの広範性:
- 数百の人気ドメインおよびほぼ全ての公開ウェブサイトからのデータ。
- 対応ユースケース：Eコマース、競合情報、ソーシャルメディア・コンテンツプラットフォーム、求人情報・採用、AI・機械学習、市場調査、小売分析、不動産、クロス小売業者インサイト、その他多数の業界特化シナリオ。
- ソースにはLinkedIn、Amazon、Instagram、Crunchbase、Zillow、X（Twitter）、TikTok、Facebook、YouTube、Indeed、Walmart、Yahoo Finance、Booking.com、Glassdoor、Shein、Airbnb、Yelp、ChatGPT、Google、Perplexity、Grok、Bingなどが含まれます。
データ収集方法：
- 大規模なウェブスクレイピングによる、公開されているウェブデータの倫理的かつコンプライアンスに準拠した収集。
インフラストラクチャ：
- プラットフォーム稼働率99.99%。
- APIスクレイピング成功率99.99%。
- 195カ国にまたがる1億5000万以上の住宅用、モバイルプロキシ、ISPプロキシ、データセンター・プロキシIP。
- 数百のドメインにわたるCAPTCHAの解決、ボット回避、構造化データ抽出のための独自技術。
- 無制限の同時接続数と一括抽出（1リクエストあたり最大5,000URL）をサポート。
- コスト削減と関連性向上のための高度なデータセットフィルタリングおよびセグメンテーション。
- Web Archive API経由でペタバイト規模のキャッシュデータにアクセス可能。
- データ専門家による24時間365日の専任サポート。
データの鮮度：
- 事前構築済みデータセットによる履歴データとトレンドデータを提供（更新頻度は日次・週次・月次で柔軟に設定可能）。
- APIベースおよびノーコードツールによるリアルタイムデータ収集。
- 継続的な鮮度と新規レコードを確保するための定期的なデータセット更新。
データ配信方法：
- JSON、HTML、Markdown などの形式でデータを返す API。
- Amazon S3、Google Cloud、Snowflake、Azure、SFTP、Pub/Sub、Webhooksなどを経由したデータセット配信。
- 柔軟なデータセット形式（JSON、NDJSON、CSV、Parquetなど）。
技術要件：
- API経由でのデータ収集開始には基本的な技術知識で十分です。
- ノーコードスクレイパーにより、迅速かつ簡素化されたデータ抽出が可能。
- 高度な自動化、カスタムワークフロー、BI統合にはAPIの理解が推奨されます。
コンプライアンス:
- GDPRおよびCCPAに準拠しています。
- データは公開情報からのみ取得。
- ISO 27001、SOC 2 Type II、CSA STAR Level 1 認証を取得。
価格:
- 無料トライアルあり。
- 製品ごとに料金が異なり、従量課金とサブスクリプションの両方のオプションがあります：
- Unlocker API：1K件あたり1.50ドルから。
- Browser API：8ドル/GBから。
- SERP API: 1,000件あたり1.50ドルから。
- スクレイパーAPI：1,000レコードあたり1.50ドルから。
- 完全管理型データサービス：月額2,500ドルから。
- データセット：10万レコードあたり250ドルから。
2. ダン・アンド・ブラッドストリート（D&B）
ダン・アンド・ブラッドストリート（D&B）は、6億以上のエンティティを収録する大規模なデータクラウドを基盤とする、商業データおよび分析のリーダー企業です。そのサービスには、マスターデータ・アズ・ア・サービス（MDaaS）製品が含まれます。これは、高品質で事前マスター化された商業データを、企業のワークフロー、CRM、またはERPシステムに直接提供する、設定可能なAPI駆動型ソリューションです。
👑最適な用途：エンタープライズ向けマスターデータ管理。
データ範囲：
- 組織や意思決定者に関する基礎的なビジネスデータを含む、商業エンティティのマスターデータ。
- ビジネスリスク、サプライヤーリスク、財務リスク、コンプライアンスリスク、その他企業関連指標に関するインサイト。
- 複数の業界・セクターにまたがる、世界6億以上の組織をカバー。
- 集計データから導出された分析結果、スコア、評価を含む。
データ収集方法:
- データはグローバルな登録機関、検証済みパートナー、実世界のビジネス活動から収集されます。
- 意思決定に即対応可能な品質を確保するため、月次チェックを多数実施して精緻化。
インフラストラクチャ：
- APIおよび統合によるスケーラブルな配信を実現するクラウドベースのソリューション。
- MDMおよびCRMプラットフォームパートナーとの連携により、シームレスなワークフロー接続を実現。
データの鮮度:
- 一元管理され継続的に更新されるマスターデータ。
- 15年以上の履歴データ。
データ配信方法：
- 直接API接続によるアクセス。
- MDM/CRMプラットフォームとの統合。
- 必要な形式のデータストリームで、いつでも簡単にアクセス可能。
技術要件：
- API統合に必要な基本的な技術スキル。
- ワークフローへの統合には、MDMまたはCRMシステム内での設定が必要となる場合があります。
コンプライアンス：
- GDPRおよびCCPAに準拠。
- ISO 27701、ISO 27001、およびプライバシー情報管理システム（PIMS）認証を取得。
- EU-米国およびスイス-米国プライバシーシールド／データプライバシーフレームワーク、英国拡張、APEC CBPR、TRUSTe責任あるAI認証をサポート。
価格設定:
- 一部サービスで無料トライアルを提供。
- 製品レベルとパックサイズにより、約15ドルから50,000ドルまで。
3. Coresignal
Coresignalは大規模なB2Bデータ、従業員データ、求人情報に特化したソリューションを提供する著名なウェブデータプロバイダーです。データ・アズ・ア・サービス（DaaS）ソリューションとして機能し、REST API経由で数十億件のレコードへのアクセスを提供します。同社は、非構造化ウェブデータを標準化されたAI対応データセットに変換し、人材インテリジェンス、投資調査、リードエンリッチメント、関連ユースケースに活用することに注力しています。
👑最適用途：人材インテリジェンスと労働力分析。
データ規模：
- 7,500万以上の企業レコード、500以上のデータポイント、2016年以降のデータ。
- 8億3900万件以上の従業員記録、250以上のデータポイント、2016年以降のデータ。
- 重複排除済みアクティブ/過去の求人投稿4億2500万件以上、85以上のデータポイント、2020年以降のデータ。
データ収集方法：
- 15以上の公開ウェブソースから収集したデータ。
インフラストラクチャ：
- API経由でのカスタムデータセット構築と接続をサポートするクラウドベースのセルフサービスプラットフォーム。
データの鮮度：
- データは定期的に更新されます。
- 履歴データ利用可能（企業/従業員データは2016年以降、求人データは2020年以降）。
- API経由でのリアルタイムアクセスをサポート。
データ配信方法：
- 企業、従業員、求人データ向けのREST API。
- JSONL形式でダウンロード可能なフラットファイル。
- セルフサービスプラットフォームによるデータセットのカスタマイズと一括ダウンロードが可能。
技術要件：
- APIへのアクセスには、統合のための基本的な技術スキルが必要です。
- JSONLフラットファイルの操作にはデータ分析スキルが必要となる場合があります。
- プラットフォームは日常言語での検索をサポートし、使いやすさを実現。
コンプライアンス:
- GDPRおよびCCPAに準拠しています。
- 倫理的ウェブデータ収集イニシアチブによる認証を取得。
価格:
- データセット: 1,000ドルから
- サブスクリプションプラン：
- 無料プラン：200 Collectクレジットと400 Searchクレジットが0ドルで利用可能。
- スターター: 月額49ドルから（最低250収集クレジットと500検索クレジット）
- プロ: 月額800ドルから（最低10,000収集クレジットと20,000検索クレジット）
- プレミアム：月額1,500ドルから、最低50,000収集クレジットと150,000検索クレジット。
4. InfobelPRO
InfobelPROは、大容量B2Bインテリジェンスと位置情報分析を提供する老舗グローバルデータプロバイダーです。3億7500万社の企業、1億7200万のPOI（ポイント・オブ・インタレスト）、10億件の連絡先からなる大規模データベースへのオンデマンドアクセスを通じて、DaaS企業としても運営されています。その構造化データは、CRMエンリッチメント、リアルタイムリード検証、精密な地理空間マッピングをサポートします。
👑最適用途：ロケーションインテリジェンスと地理空間分析。
データ規模：
- 1億7200万以上のPOI（場所、建物輪郭、ポリゴン、位置情報インテリジェンス属性を含む）
- 3億7500万社以上の企業を網羅するB2Bデータ（企業属性データ、技術情報、連絡先データ、企業間関連性を含む）。
- 2億900万件以上のB2C消費者データ（オプトイン氏名、携帯電話番号、メールアドレス、住所、所得範囲を含む）。
データ収集方法：
- 1,100以上の非公開データソースを活用したAI処理。
インフラストラクチャ：
- 国際的なデータ統合向けに構築されたクラウドベースのデータプラットフォーム。
- API、フラットファイル、DIYアプリケーションによる大容量アクセスをサポート。
データの鮮度:
- API経由でのライブデータストリームをサポート。
- 最大8年分のB2B履歴データを含む。
- データは継続的に処理・更新されます。
データ配信方法：
- REST API（企業データ、位置情報データ、POI、エンリッチメント、VAT、発信者IDAPIを含む）。
- プラグアンドプレイ統合向けに設計されたフラットファイル。
- 専用検索エンジンによる基盤データベースへの直接アクセス。
技術要件：
- API統合には基本的なWeb統合スキルが必要です。
- フラットファイルは、大規模運用化のためのデータ分析能力が必要です。
- 技術文書と実践的なカスタマーサポートを提供。
コンプライアンス:
- GDPR準拠とプライバシー基準を重視。
価格設定:
- データAPIの無料テストが可能です。
- 価格は見積もりベースで、ユースケースによって異なります。
- データ専門家との相談を経て、カスタムデータセットと柔軟な配信方法を提供。
5. Cognism
Cognismは、高品質なB2B営業データを提供するセールスインテリジェンスプラットフォームです。そのDaaS（データ・アズ・ア・サービス）体験は、APIやSnowflakeなどのクラウド連携を通じて、GTM（Go-to-Market）スタック内で直接、検証済みでコンプライアンス対応のコンタクトデータおよび企業属性データにアクセスできるように設計されています。このプロバイダーの最終目標は、営業およびマーケティングチームが見込み客開拓を加速し、データ駆動型のアプローチを改善することを支援することです。
👑最適な用途：CRMおよびGTMスタックの強化。
データ範囲：
- B2Bデータ（連絡先、企業属性、技術属性、購買意向、採用動向、職務関連属性など）
- 欧州市場を強力にカバー。
データ収集方法：
- AIを活用したフレームワークにより、人間のウェブ調査をシミュレートし、公開ウェブデータを抽出、複数の検証・妥当性確認層を適用して収集。
- 主なソースには、ニュース記事やプレスリリース、企業ウェブサイト、年次報告書、決算発表、公的登録簿などが含まれます。
インフラストラクチャ：
- 高い拡張性を実現するクラウドベースのインフラストラクチャ。
データの鮮度:
- 最新データと過去データを統合した集中型B2B営業インテリジェンスデータベース。定期的に更新されます。
データ配信方法：
- REST API。
- フラットファイル（Snowflake、AWS S3、Google Cloud、Databricks、SFTP対応）。
技術要件:
- API統合には実装と保守のための基本的な技術スキルが必要です。
- フラットファイルは、データセットから最大限の価値を引き出すためにデータ分析またはデータサイエンスのスキルが必要です。
- DaaSオプション向けの統合、スキーマ設計、カスタム集計に関するプロフェッショナルサポート。
コンプライアンス:
- GDPRおよびCCPA準拠のデータ取得。
- ISO 27001 および SOC 2 に準拠したセキュリティ基準。
価格設定：
- 無料データセットのオプション。
- DaaS体験については、データタイプ、ボリューム、配信方法に基づき、ユースケースに応じた個別見積もりとなります。
6. ZoomInfo
ZoomInfoは、営業、マーケティング、採用活動向けの高品質なB2Bデータを提供する市場参入インテリジェンスプラットフォームです。Data-as-a-Service企業として、APIやSnowflake、AWSなどのクラウド共有を通じて、AI対応インサイト（企業属性データ、購買意向シグナル、プロフェッショナルプロフィールなど）をワークフローに直接提供します。この統合により、CRMデータの自動強化、手動入力の代替、データ駆動型成長戦略の推進を実現します。
👑最適な用途：自動化された意図駆動型ターゲティングを必要とする営業・マーケティング業務。
データ範囲：
- B2Bデータ（プロフェッショナルプロフィール、企業プロフィール、企業属性データ、技術属性データ、連絡先情報、役職、職歴、購買意向シグナルを含む）。
- 北米および拡大した国際データを含むグローバルカバレッジ（3400万以上の企業プロファイル、2億以上のプロフェッショナルプロファイル、北米外4500万以上の携帯電話番号）。
- 高度なインサイト：マーケティング成熟度、オンライン行動、エンゲージメントシグナルなど。
データ収集方法：
- AI、機械学習、自然言語処理（NLP）、人間調査員、アンケート、サードパーティプロバイダー、コミュニティ貢献者を組み合わせたFuZionシステムを通じて収集。
- 情報源には企業ウェブサイト、公開ビジネス情報、調査、専門的なサードパーティプロバイダー、社内調査チームが含まれます。
- 自動システムと手動チェックの両方を用いた多層的な検証により正確性を確保。
インフラストラクチャ：
- API、Webhook、フラットファイルオプションを備えたクラウドベースのDaaSプラットフォーム。
- CRM、マーケティングオートメーション、営業支援ツール、主要クラウドプラットフォーム（Snowflake、AWS、Google BigQuery）との連携が可能。
データの鮮度:
- 継続的に更新されるデータ。
- 予測分析用に、履歴データ、ほぼリアルタイムデータ、AI対応データを利用可能。
データ配信方法：
- 迅速な統合のためのREST APIとWebhook。
- フラットファイル（Snowflake、AWS、Google BigQuery、CSV/Excel形式をサポート）。
技術要件：
- API統合とワークフロー自動化に必要な基本的な技術スキル。
- フラットファイルデータセットを活用するには、データ分析またはデータサイエンススキルが必要です。
- 簡易統合、スキーマ設計、カスタムエンリッチメント、予測モデリングのサポートを提供。
コンプライアンス:
- GDPRおよびCCPA準拠のデータ収集・処理。
- ISO 27001およびISO 27701に準拠したセキュリティおよびプライバシー基準。
- SOC 2監査およびTRUSTe認証により、継続的な規制順守を確保。
価格:
- 無料トライアルを提供。
- 情報は提供後に表示されます。
7. インキュベータのロケットソース
RocketSource（現Incubeta傘下）は、データを「人間中心の」インサイトに変換する行動科学・データコンサルティング企業です。これにより、独自の立場にあるData-as-a-Service企業となっています。分散したデータソースをクラウドベースのエコシステムに統合し、予測分析とフルファネルアトリビューションを実現します。
👑最適な用途: 複雑な顧客ジャーニー全体にわたるフルファネルマーケティング分析とアトリビューションモデリング。
データの広さ:
- 主にマーケティングデータ、顧客データ、行動データ。
- フルファネルマーケティングデータ、カスタマージャーニーデータ、定性・定量的インサイト、運用データ。
データ収集方法：
- 既存のエンタープライズシステム（例：ERP、業務アプリケーション）、マーケティングプラットフォーム、分析ツール、サードパーティデータソースから取得。
インフラストラクチャ:
- 複雑なマルチソースデータセットを統合・処理するために構築されたクラウドベースのデータインフラストラクチャ。
- データパイプライン、ワークフロー自動化、AI駆動型分析をサポート。
データの鮮度:
- 継続的に更新されるデータの可用性を確保し、継続的な分析、アトリビューションモデリング、予測的インサイトを実現します。
- ニアリアルタイムのデータパイプラインをサポート。
- 記述的分析のための履歴データ。
データ配信方法：
- スタンドアロンのデータセットダウンロードではなく、統合されたデータパイプラインと分析環境を通じてデータが配信される。
技術要件：
- システム統合、パイプライン設計、インサイト抽出にはデータおよびソフトウェアエンジニアリングの専門知識が必要です。
- 高度なユースケースでは、データモデリング、分析、AI/MLワークフローが関与します。
コンプライアンス:
- 「個人情報の販売・共有禁止」を含むプライバシー制御の明示的なサポート。
価格設定:
- 価格の詳細は公開されていません。
8. Datainfiniti
DatafinitiはData-as-a-Serviceプロバイダーとして運営するデータ企業です。具体的には、不動産、製品、ビジネス、人材の各分野にわたる大規模な事前構造化データセットへのアクセスを提供します。これらのデータセットはRESTful APIインターフェースを通じて公開されています。バックエンドでは、ウェブスクレイピング、公開情報源、サードパーティデータプロバイダーを通じてデータが収集されます。
👑最適用途：評価、引受審査、リスク分析のための不動産インテリジェンス。
データ範囲：
- 小売・EC商品データ（属性、説明、画像、レビューを含む）
- 不動産分析、評価、引受審査、住所検証、不正検知のための物件データ。
- 連絡先・本人確認、エンリッチメント、リスク関連ワークフロー向けの人物データ。
- 市場調査、CRMエンリッチメント、地理空間分析向けのビジネスおよび場所情報（POI）データ。
データ収集方法:
- データは公開ウェブ、公開データ、およびサードパーティソースから収集されます。
- ウェブクローリングと信頼できる外部ソースを組み合わせて使用。
- データは内部パイプラインを通じて標準化、重複排除、正規化されます。
インフラストラクチャ：
- プランで定義されたレコード上限を超える人為的なスループット制限のない高性能API。
データの鮮度:
- データは継続的に収集、クリーニング、更新されます。
- 過去の不動産取引データをサポートします。
データ配信方法:
- アプリケーションやワークフローへの統合用REST API。
- 探索的検索、検証、評価のためのWebポータル。
- オフライン分析およびデータサイエンス用途向けの一括ダウンロード。
技術要件：
- APIアクセスには初級から中級のエンジニアリングスキルが必要です。
- 大規模データセットの処理やモデリングには、データ分析またはデータサイエンスのスキルが必要です。
- 明確なドキュメントと安定したスキーマにより、実装と導入時間を短縮。
コンプライアンス：非公開。
価格設定:
- 無料トライアルあり、詳細なデモのオプションあり。
- 柔軟なプラン体系（月額サブスクリプション、レコード量に基づくカスタム階層を含む）。
9. FactSet
FactSetは、投資コミュニティ向けに統合データと分析を提供する金融デジタルプラットフォームです。具体的には、Data-as-a-Service企業としても機能し、APIやクラウド連携を通じて金融データセットの強化と配信を自動化する複雑なデータパイプラインをサポートします。注：主要な代替データプロバイダーのリストに掲載されています。
👑最適な対象：定量的・データ駆動型投資チーム
データ幅:
- 幅広い金融・投資特化データ。
- 対象範囲には、企業・証券データ、市場データ、オルタナティブデータ、イベント駆動型データ、ニュース、調査、予測、債務、サステナブル投資データが含まれます。
データ収集方法：
- 独自手法とサードパーティデータソースの両方。
- データは取引所、市場参加者、非伝統的（代替）ソースから取得。
インフラストラクチャ：
- クラウドネイティブインフラストラクチャにより、マネージドサービスとAPIを通じてバッチ処理と継続的配信の両方をサポート。
- 独自データセットとサードパーティデータセットを横断した高度なデータ接続性と統合を実現。
- 大規模なデータ連携とガバナンスを支える統一セキュリティモデルおよびエンティティデータモデルを基盤として構築。
データの鮮度：
- リアルタイムストリーミング、遅延、および過去の市場データをサポートし、40年以上にわたるデータ収集実績に基づくカバレッジを提供。
- 市場、企業、イベント、ニュースに関するデータセットを継続的に更新。
データ配信方法：
- APIインターフェース。
- 専用マーケットプレイス経由でアクセス可能なデータフィード。
- Amazon Redshift、Snowflake Data Marketplace、Databricks経由のクラウドベースデータ配信
- FactSetがホストする環境およびマネージドデータサービス。
- 内部システム、分析プラットフォーム、データベース、統計ツールとの統合をサポート。
技術要件：
- API利用には接続のための開発者レベルのスキルが必要。
- クラウドデータ共有およびマーケットプレイス統合には、Snowflake、Redshift、Databricksなどのプラットフォームに関する知識が必要です。
- データ管理機能によりカスタムコードの必要性は低減されますが、データエンジニアリングおよび分析の専門知識が依然として前提となります。
コンプライアンス:
- GDPR準拠。
価格設定:
- 無料トライアルの申し込みが可能です。
- 価格は非公開。
10. Data Axle
Data Axleは、ビジネスおよび消費者インテリジェンスを専門とする老舗のデータプロバイダーです。Data-as-a-Serviceプロバイダーとして、数十億のデータポイントをクラウドベースの配信レイヤーに集約します。堅牢なAPIインターフェースを通じて、マーケティング、営業、分析、アクティベーションにおけるB2B、B2C、B2B2Cのユースケースをサポートします。これにより、企業はリードエンリッチメントの自動化とAI駆動型オーディエンスターゲティングの実現が可能になります。
👑最適な用途：B2BとB2Cを横断した大規模なアイデンティティ解決とオーディエンス活性化。
データ範囲：
- 9000万以上の企業をカバーするビジネスデータ（400以上の属性を含む）。属性には企業属性データ、技術属性データ、購買意図データ、専門分野データ、位置情報データなど。
- 消費者データ：2億5000万以上の消費者プロファイルをカバーし、300以上の属性（属性データ、技術データ、購買意図、専門分野、位置情報など）を保有。
データ収集方法：
- 100以上の公開情報源および非公開の独自情報源からデータを収集。
- 独自のデータ統合プロセスと機械学習を活用し、複数のデータセットにまたがるIDを連携・統合します。
インフラストラクチャ：
- 年間2兆件以上の顧客レコードを処理するエンタープライズ規模のデータプラットフォーム。
- 大規模なデータ取り込み、身元確認、および活性化をサポートするよう設計されています。
- 内部システム、クラウドプラットフォーム、外部パートナー間でデータを安全に分散させるために構築されています。
データの鮮度:
- ビジネスデータセットと消費者データセットを定期的に更新し、常に最新の状態を維持。
- 活性化、ターゲティング、分析ユースケース向けの継続的なデータ更新。
- 過去のビジネス記録も利用可能。
データ配信方法：
- API（開発者向けハブとドキュメント付き）
- 直接連携、クラウドプラットフォーム、デジタルマーケットプレイス（例：DMP、DSP、データエクスチェンジ）経由のデータ配信、および顧客環境内でのフルデータセット導入のためのデータライセンス。
- CRMおよびマーケティングプラットフォームとの事前構築済み統合。
技術要件：
- APIアクセスには、統合および継続的な使用のための開発者スキルが必要です。
- 事前構築済み統合により、一般的なCRMおよびマーケティングテクノロジーツール向けの技術的負担を軽減。
コンプライアンス：非公開。
価格:
- 無料トライアル、デモ、データプラットフォームへの限定アクセスを提供。
- 価格は非公開であり、営業チームへのお問い合わせが必要です。
まとめ
本記事では、Data-as-a-Service（DaaS）の定義、仕組み、そしてデータとAI主導の現代社会において不可欠な存在となった理由について解説しました。
数あるDaaSプロバイダーの中でも、Bright Dataはトップクラスの選択肢として際立っています。そのエンタープライズグレードのデータ収集サービスは、API経由で信頼性の高いウェブデータフィードを提供し、高度なフィルタリングオプションを備えた複数フォーマットの即利用可能なデータセットを提供します。
Bright Dataは1億5000万IPのプロキシネットワークを基盤とし、99.99%の稼働率と99.99%の成功率を実現。24時間365日の優先サポート、柔軟なデータ配信、カスタムJSON出力と組み合わせることで、大規模なウェブデータへのアクセスがかつてないほど容易になりました。
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よくある質問
DaaS（Data-as-a-Service）とは何ですか？
Data-as-a-Service（DaaS）とは、プロバイダーがAPI、クラウドプラットフォーム、マネージドサービスなどのチャネルを通じて、すぐに使用可能なデータを提供するデータ流通モデルです。データをユーティリティとして扱うことで、DaaSは組織が複雑なデータ収集、保存、処理インフラを構築・維持する必要性を排除します。
Data-as-a-Service企業を評価する際に尋ねるべき適切な質問は何ですか？
ソリューション導入前にDaaSプロバイダーに確認すべき主な質問は以下の通りです：
- データの正確性をどのように測定し保証していますか？
- データの更新頻度はどの程度ですか？
- データの出所（プロバンス）は？
- データは規制に準拠していますか？
- データの保持および削除ポリシーは？
- データの提供方法は？
- 統合と使用の容易さはどの程度ですか？
- どのようなセキュリティ対策が講じられていますか？
- どのようなSLAを保証していますか？
- 価格設定とスケーラビリティはどのように機能しますか？
AI対応性とRAG統合において、現在市場をリードしているDaaSプロバイダーはどれですか？
Bright Dataは、LLM向けに特別に設計されたソリューションにより、AI対応およびRAG最適化データサービスのリーダーとして広く認知されています。同社のAI提供サービスには以下が含まれます：
- Webアクセス：AI推論システムが、アンチボット対策に阻まれることなく、ライブウェブをシームレスに検索、クロール、操作することを可能にします。
- トレーニングデータ：モデルトレーニングと微調整向けに、クリーニング・キュレーション・カスタマイズされた高品質なカスタムデータセット（テキスト、画像、動画、音声を含む）を提供します。
特にBright Data製品には、70以上のAIフレームワークとの簡易統合、LLM取り込みに最適なMarkdown出力、データの検証可能性、RAGパイプラインをエンドツーエンドで支援するツール群など、AI特化機能が搭載されています。
