Dreamdata

概要

Dreamdata は、広告費、Web セッション、マーケティングオートメーション、CRM レコード、営業活動をアカウント単位の 1 本のカスタマージャーニーに統合し、そのジャーニー全体にパイプラインと受注売上を配分する B2B レベニューアトリビューション基盤です。本社はコペンハーゲン、創業は 2018 年で、自社を「エージェンティックな B2B アトリビューション基盤」と位置づけています。AI が独自のルールを作り出すのではなく、あなたが定義したアトリビューションルールの内側で動く、という設計です。

ooligo のカタログでは 2 番目のアトリビューションベンダーであり、このカテゴリのデータウェアハウス寄りの極を占めます。HockeyStack がアトリビューショングラフの上に GTM エージェント群を載せるのに対し、Dreamdata の賭けはグラフそのものがプロダクトである、という点にあります。統制されたアカウントベースのモデルを、エクスポートし、自社のエージェントで問い合わせ、CFO に 1 行ずつ説明できる形で持つということです。

Dreamdata は 2025 年 10 月 14 日、PeakSpan Capital がリードする 5,500 万ドルのシリーズ B を実施しました。InReach Ventures、Angel Invest、Curiosity Venture Capital、Crowberry Capital が参加し、2018 年以降の調達総額は約 6,700 万ドルです。従業員数は約 50 名で横ばいのまま、ARR は前年比で 2 倍以上になりました。公表顧客には Finastra、Clio、Cognism、Oyster、Turing、Sendoso、Gorgias、ElevenLabs、BlackLine が並びます。

RevOps スタックに入る理由

• アトリビューションモデルを検証できることが、この製品の主張のすべてです。 ルールベースのモデルは標準搭載で、ファーストタッチ、ラストタッチ、線形、U 字型、W 字型に加えて、固定ルールではなく自社のジャーニーからクレジットを導くデータドリブンモデルが用意されています。レポーティング用の推奨デフォルトは W 字型です。クレジットを均等に配分するのではなく、最初のタッチ、リードが生成されたタッチ、商談が生成されたタッチを重み付けするためです。カスタムモデルでは、特定のセッション種別をクレジット対象から除外したり、線形フォールバック付きのアトリビューショングループの階層を組んだりできます。財務部門から「なぜこのチャネルにクレジットが付いたのか」と問われたとき、答えはブラックボックスではなく、あなたが書いたルールになります。
• ファネルの定義は自社のものです。 Dreamdata はファネルのゴールを Stage Model と呼び、自社の CRM オブジェクトの状態に対してステージを定義します。ベンダー側の「商談」の定義と自社の定義が 1 ステージずれていて、すべての数字が静かに間違っている、というアトリビューションの典型的な失敗を防ぐのがこの仕組みです。
• Dreamdata AI は 2026 年 9 月にリリースされた、分離可能な 3 つの部品として提供されます。 Analytics Agent はアプリ内で自然言語の質問に答え、そのレポートを組み立てた際のフィルタ、モデル、日付範囲を提示します。監査可能であること自体が機能です。MCP Server は同じデータを Claude などの LLM クライアントの中に持ち込みます。Data Warehouse アドオンは、アカウントベースのモデルを構造化されたスキーマとして BigQuery、Amazon S3、Snowflake、Azure Storage に書き出し、自社のエージェントが生のイベントレイクではなくモデル化済みスキーマを読めるようにします。1 つでも 2 つでも 3 つでも購入できます。
• 無料プランは体験版ではなく実用に足ります。 0 ドルで、B2B Web アナリティクス、Cookie ありと Cookie レスの両方のトラッキング、企業識別、エンゲージメントスコアリング、オーディエンスビルダー、広告費レポート、Slack/Teams 通知が使えます。上限は 5 シート、ユーザー履歴 2 か月、Stage Model 3 件、通知 2 件、同期 1 件です。この上限は、本番規模ではアップグレードを迫るには十分に厳しく、購買部門との会話を始める前に自社トラフィックで企業識別とジャーニーモデルを検証するには十分に緩い設定です。
• アトリビューションに効くデータソースの網羅性が高い点。 CRM は Salesforce、HubSpot、Microsoft Dynamics、Pipedrive。オートメーションは Marketo、Pardot、Eloqua、Salesforce Marketing Cloud。有料広告は LinkedIn、Google、Meta、Microsoft、Reddit に加え、レビュー流入として G2、Capterra、TrustRadius。インテントは 6sense、Demandbase、RollWorks、ZoomInfo、Clearbit、Dealfront。営業側は Outreach、Salesloft、Apollo、Chili Piper です。

価格

プランは 3 つで、Free が月額 0 ドル、そして Starter と Advanced です。価格が公開されているのは無料プランだけで、2026 年 9 月 4 日時点の価格ページでは Starter と Advanced はいずれも見積もり対応です。第三者の価格まとめ記事で流通している「Activation Starter 月額 750 ドル」という数字は、現在のベンダー公式ページには存在しません。見積もりで確認が取れるまでは古い情報として扱ってください。Data Warehouse はプランの機能ではなく、プランに上乗せする有料アドオンです。

2026 年 2 月最終更新の Vendr のマーケットプレイスデータでは、Dreamdata の購入者の中央値は年間 35,440 ドル、レンジは27,000 ドルから 96,000 ドルです。金額を動かすのはシート数よりも導入規模で、追跡アカウント 5,000 未満なら年間 15,000〜28,000 ドル前後、5,000〜20,000 アカウントなら 25,000〜50,000 ドル前後、20,000 アカウント以上では 50,000〜75,000 ドル以上に着地します。契約は年間契約で、新規顧客への月額課金は提供されていません。

代替候補との比較では、HockeyStack の報告ベースの年間契約中央値は 28,000 ドル前後、エントリー価格は月額 1,399 ドル前後で、無料プランは一切ありません。中央値では Dreamdata と同水準ですが、入口が見積もりではなく 0 ドルである点が違います。Factors.ai は無料プランを持ち月額 399 ドルから始まり、両者より下に位置しますが、マルチタッチアトリビューションは Growth プラン以上に限定されています。

向いているチーム

ARR 2,000 万〜2 億ドル規模の B2B 企業で、有料広告、イベント、アウトバウンドを複数意思決定者の購買グループに向けて回している RevOps とデマンドジェネレーションの責任者。決め手になる要件が「財務部門が受け入れるアトリビューション数値」であり、モデルを着地させたいデータウェアハウスをすでに運用している場合です。予算を投じる前に、実トラフィックでアカウント単位のアトリビューションを検証したいチームにとっても、最初に選ぶべき製品です。このカテゴリで無料でそれができるベンダーは他にありません。

形が合わないなら別の製品を選んでください。購入理由が、モデルの上で実際に動く既製エージェント層 — フォーキャストへの反証、Win/Loss 分析、失注案件の掘り起こし — であって、自分で問い合わせるアトリビューションモデルではないなら、HockeyStack を選んでください。このカテゴリのもう 1 つの必須エントリであり、構造的に最も近い代替です。Adobe と Marketo に標準化済みで、アトリビューションを新規ベンダーではなく既存のエンタープライズ契約に載せられるなら、Adobe Marketo Measure（旧 Bizible）を選んでください。ARR 1,000 万ドル未満で、LinkedIn 主導の ABM モーションを回していて、27,000 ドルの下限を吸収できない予算なら、Factors.ai を選んでください。問いが過去のクレジット配分ではなく「今四半期のパイプラインは転換するのか」という前向きの予測なら、RevSure を選んでください。

注意点

• 3 プランのうち 2 つは見積もり対応で、アドオンは別建ての価格です。 無料プランと価格ブログに残る 750 ドルという数字から予算を組み、その後にアカウント数に紐づいた見積もりを受け取る、という流れになりがちです。ガード: 最初の価格交渉の時点で、Starter、Advanced、Data Warehouse アドオンを 3 本の別明細として見積もらせ、追跡アカウント数のティア境界を書面で確認し、逆提案の前に Vendr の 27,000〜96,000 ドルのレンジと突き合わせてください。
• MCP サーバーは BigQuery 上の text-to-SQL であり、統制されたセマンティックレイヤーではありません。 Data Warehouse アドオンが前提で、認証は自社の Google Cloud プロジェクトに作成した OAuth アプリ経由、必要なロールは MCP Tool User、BigQuery Job User、BigQuery Data Viewer です。エージェントはスキーマから意味を推測します。結果が非決定的で検証が必要であることは、ベンダー自身のドキュメントが明記しています。ガード: 取締役会や財務に出す数字は、フィルタとモデルを表示するアプリ内の Analytics Agent に寄せ、MCP 経路は探索用途に限定してください。答えが分かっている参照クエリを 10〜15 本の固定セットとして用意し、スキーマ変更のたびに再実行します。
• アトリビューションの精度は CRM の衛生状態が上限になり、そこはどのベンダーも直してくれません。 商談ステージの不統一、受注日の欠落、規律のない UTM は、間違ったファネルについての自信満々なモデルを生みます。ガード: トライアル開始前に、監査済みの CRM ステージ定義に対して Stage Model を定義し、既存のレポーティングと 30 日間の並行運用を行ってください。両者が食い違うなら、どちらの数字も財務に渡す前に元データを解決します。
• 無料プランの履歴は 2 か月で、多くの B2B 商談サイクルより短いです。 6 か月のエンタープライズサイクルを 2 か月のウィンドウで評価することはできません。つまり無料プランで証明できるのはトラッキングと識別であって、アトリビューションの正確さではありません。ガード: Free では、すでに受注済みのアカウントリストに対して企業識別率とジャーニーの連結を検証する用途に使い、アトリビューションモデル自体を評価する前に、有料プランへの移行とバックフィルの交渉を前提に計画してください。

この下流にある商談インスペクションとフォーキャストの層は Gong と Clari を、上流のインテントソースは 6sense、Demandbase、Common Room を参照してください。