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オーケストラの上にバトンを振って指揮

MCP × マルチエージェントで実現する次世代マーケティングオーケストレーション構想

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MCPがもたらす変化

従来はLLMと外部システムをつなぐ標準的な方法がなく、認証やデータ形式の違いが大きな壁となっていました。しかし、MCPにより、LLMと外部システム間のやり取りを標準化することが可能になり、この課題を解決することが可能になりました。

標準化されたAPIスキーマ：各システムを同じ形式で扱える

安全な実行環境：危険操作はポップアップ承認で制御

共通コンテキスト：エージェント同士が成果物を直接受け渡し可能

→ これにより、SNS運用、広告管理、営業支援など複数エージェントを統合したオーケストレーションが現実的になりました。
 

MCPを活用する便益

  • 異なるチャネル・ツールを跨いだシームレスなオーケストレーション
    → 今まで分断されていたSNS・広告・CRM・BIツールの統合、担当者の調整工数を大幅削減
     

  • データ取得から分析・施策実行・レポーティングまでの一貫自動化
    → キャンペーン立ち上げ時間を数日→数時間に短縮、リアルタイムな市場変化に素早く対応可能。
     

  • セキュリティを担保しつつ人間は意思決定に集中できる環境
    → 危険操作はポップアップ承認で制御されることにより、役割分担が実現し、担当者はより戦略的な業務にリソースを割くことが可能。
     

  • 知見の継続的蓄積と再利用
    → MCP経由で生成されたデータやレポートは構造化、次回以降のキャンペーンでナレッジをそのまま活用、施策の精度が回を追うごとに高まる。

マルチエージェント構想

MCPによるマルチエージェント実現

マルチエージェントとは
特定の役割を持った複数のAIエージェント（例：分析、SNS運用、広告管理、営業支援）が、互いに連携して1つの目標を達成する仕組み。


人間のチームの役割分担に近く、それぞれが専門領域を担いながら情報を受け渡し合うことで、大規模かつ複雑な業務を効率的に進められる。
これまではエージェント同士が別々のシステムやAPIに依存しており、連携が難しくサイロ化していました。
 

MCP登場以後：

  • 共通プロトコルとして機能し、異なるデータソースやツールを標準化された形式で扱うことが可能。

  • APIスキーマ定義＋ポップアップ承認により、安全にエージェント同士でデータの受け渡しが可能。

  • ＞分析エージェント → SNS運用エージェント → 広告運用エージェント といった複数のエージェントを一貫してオーケストレーションが可能。

ーマルチエージェント構成イメージー

エージェント
主なタスク
入出力例
関連MCP接続例
分析エージェント

市場分析、顧客セグメンテーション

CRMデータ → 顧客クラスタ
SQLite MCPサーバー、BI API
SNS運用エージェント

投稿作成・予約・エンゲージ分析

投稿文・画像 → SNS API
Twitter/Facebook MCPサーバー
広告運用エージェント

広告入札・予算配分・KPI監視

広告費用 → ROI改善指標
Google Ads MCPサーバー
営業支援エージェント

見込み客スコアリング・営業資料生成

リード情報 → 提案資料
HubSpot MCP
レポートエージェント

各KPIダッシュボード生成

分析結果 → PDF/CSV
File IO MCP

実際の流れ​

  1. 分析エージェントがCRMを解析 → audience.json を生成

  2. SNSエージェントがそのセグメント向けに投稿を作成

  3. 広告エージェントが同じセグメントにターゲティング広告を配信

  4. レポートエージェントが全チャネルの結果をまとめて出力→ 「分析 → SNS投稿 → 広告配信 → レポート」 が自動で循環

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実現方式（MCPの活用フロー)

そもそもMCPとは何か

MCP（Model Context Protocol）は、LLMと外部ツールやデータソースを安全に接続するためのオープンプロトコルです。各サーバーはAPIスキーマ定義を持ち、許可された操作だけを実行できる仕組みになっており、LLMが「外部データを読み込む・加工する・書き込む」といった処理を安全に行えるようになります。

 

ここで重要なのは、LLMが直接データベースやAPIを叩くわけではなく、必ずMCPサーバーを経由するという点です。これにより「安全性」と「統一的な扱いやすさ」が両立されます。

MCPの特徴

MCPがどのように動くのかをもう少し分解してみましょう。ツール定義の公開各サーバーは自分が提供できる機能をJSON Schema形式で公開します。例えばSQLiteサーバーなら、sqlite.query というツールを持ち、

Screenshot 2025-09-24 at 14.48.16.png

といった形で呼び出せます。

 

Hostによる統合

Claude Desktopのような「MCP Host」は、複数サーバーのツール一覧を収集し、エージェントに提示します。ユーザーが自然言語で「ユーザー一覧を出して」と指示すると、Hostがそのリクエストをスキーマに沿って変換し、対応するサーバーに投げる仕組みです。

 

レスポンスの標準化

サーバーから返ってくるレスポンスは定義済みのJSON形式。エージェントはそれを受け取り、そのまま別のエージェントに渡せます。このように、「出力が次のエージェントの入力になる」流れを自然につくれるのです。

 

危険操作の制御

もちろん、すべてを自動で任せてしまうのはリスクがあります。ファイル削除やDB更新といった操作は、必ずユーザー承認のポップアップが挟まれます。これにより、「人間が意思決定をするべき箇所」だけを残しつつ、自動化を進めることが可能なのです。

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MCPサーバーの配置イメージ

MCPを実際に活用する際には、用途ごとにサーバーを分けて配置します。

  • 社内DB用（例：Postgres / SQLite サーバー）

  • 広告プラットフォーム用（例：Google Ads APIサーバー）

  • SNS API用（例：Twitter / Facebook APIサーバー）

  • ファイル操作用（例：CSV / Excel入出力サーバー）

すべてのサーバーは中央の MCP Host を通じてつながり、LLMは自然言語で指示するだけで必要なサーバーを呼び出せるようになります。

Screenshot 2025-09-24 at 14.51.32.png

構築プロトコルの考え方

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  • MCPサーバーは Hostに対してJSON形式の設定で登録される。

  • 設定ファイル（例：Claude Desktopの claude_desktop_config.json）に、どのサーバーを呼び出すか（command）,どんな引数で起動するか（args）を書くことで、LLMが「外部のツールやデータ」にアクセスできるようになります。

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設定ファイルによる接続

実際の接続はJSONファイルで行います。Claude Desktopの claude_desktop_config.json に以下のような記述を加えるだけで、SQLiteサーバーが使えるようになります。

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  • 構築プロトコルイメージ（例：SQLiteサーバー）

Screenshot 2025-09-24 at 14.55.43.png

これを読み込ませると、自然言語で「このDBから最新の顧客リストを取ってきて」と頼むだけで、

→ Hostが sqlite.query を呼び出し、

→ DBサーバーがSQLを実行し、

→ 結果がJSON形式で返ってくる、という流れが実現します。

エージェント間のコンテキスト共有

MCPの大きな価値は、複数のエージェントを「一つの文脈」で結びつけられることにあります。Claude DesktopのようなMCP Hostは、各エージェントが生成した出力を「共通コンテキスト」として管理し、必要に応じて別のエージェントに受け渡していきます。たとえばこんな流れが考えられます。

​

  1. 分析エージェントがCRMデータをセグメント化し、audience.json を生成。

  2. Hostはこの成果物を mcp://file/audience.json というURIで保存します。

  3. SNS運用エージェントはそのURIを参照し、対象セグメント向けの投稿内容を自動生成。

  4. 広告エージェントも同じURIを利用し、広告キャンペーンのターゲティングに反映。

  5. レポートエージェントが広告結果とSNSデータを集約し、report.csv として出力。

 

最後に、HostがURIを更新し、他のエージェントや人間ユーザーがすぐに参照できるようにします。このように URIを介した共通コンテキストがあることで、「分析 → 投稿 → 広告配信 → レポート」という一連の流れがシームレスに自動化されます。

オーケストレーションロジック

MCPを活用する上で重要なのが、タスクをどう制御するか、つまり「オーケストレーション」の仕組みです。

 

ワークフローエンジンの役割

AirflowやDagsterといった既存のワークフローエンジンは、「依存関係の管理」や「スケジューリング」に優れています。これらをMCPと組み合わせると、例えば以下のような定型処理が可能になります。

​

  • SQLデータ抽出（MCPサーバー経由でDB接続）

  • SNS投稿の予約（MCPサーバー経由でスケジュール実行）

  • 広告入札の更新（Google Ads MCPサーバー経由で実行）

 

つまり、繰り返し実行される定常タスクやバッチ処理は、ワークフローエンジンに任せるのが最適です。

​

生成AIとのインタラクティブ性

 

一方で、生成AI（Claudeなど）は強みが異なります。レポートを仕上げる際に「表現を調整する」「誤差を補正する」といった人間的な判断や修正が求められる場合、完全自動のワークフロー制御だけでは不十分です。Claudeのようなエージェントは、逐次対話を通じてタスクを修正・判断できるため、より柔軟なオーケストレーションを実現できます。

ハイブリッド制御という現実解

実際には、「ワークフローエンジン」と「生成AI」を組み合わせたハイブリッド型が現実的です。

​

  • Airflow / Dagster → MCPバッチ処理や定型タスクの自動実行を担当。

  • Claude Host → MCPインタラクティブな分析・資料作成・意思決定支援を担当。

 

両者をうまく組み合わせることで、「定常処理はワークフロー、知的作業はClaude」というハイブリッドなオーケストレーションが実現します。

技術課題

もちろん、MCPによるマーケティング・オーケストレーションには課題も残されています。

 

  • セキュリティ：外部APIに接続する際には認証・認可の仕組みが欠かせません。トークン管理やアクセス権限の設計は今後も大きなテーマになります。

  • データ品質：Webスクレイピングや外部データの誤りが結果に直結するリスクがあります。信頼性を担保する仕組みが必要です。

  • リアルタイム性：SNSや広告配信はタイムラグの影響が大きいため、レイテンシを考慮した設計が求められます。

  • 標準化の不足：MCP自体がまだ新しい枠組みであるため、実装事例が少なく、ベストプラクティスが蓄積されていません。

 

こうした課題はありますが、逆に言えば 「解決すべき次のテーマ」 でもあります。MCPが広がるほど、各社の実践知がフィードバックされ、標準化や運用の知見が整っていくでしょう。

近未来像

[参考]掛谷知秀「MCPマーケティング活用法：AIで顧客獲得戦略を最適化」(2025)

ルールと権限制御

一方で、すべてを自動化するのはリスクを伴います。そこで重要になるのが Model Specification です。これはOpenAIなどが策定している標準仕様で、「どのような入力・出力を許可するか」「危険操作をどう扱うか」といったルールを事前に定義します。例えば「DBの削除」「個人情報の送信」といった操作は危険なので、必ずユーザー承認のポップアップを要求する。認可されていない操作は、スキーマ定義上そもそも実行できない。こうした制約により、モデルが勝手に逸脱した行動を取らないよう保証できる。MCPサーバーはこの仕様に従ってAPIスキーマを公開し、Hostは実行時にModel Specificationを照合して正当性を検証します。つまり、「自由度の高い生成AI」と「安全性を担保する制御ルール」を両立する仕組みがMCPの基盤に組み込まれているのです。

では、この仕組みが数年後にどう進化していくのかを想像してみましょう。マーケティング責任者は、戦略目標だけを入力するだけでよくなるかもしれません。あとはAIエージェント群が自律的にオーケストレーションを回し、人間は最終的な意思決定や戦略調整に専念できます。例えば、責任者が「来月1,000人の新規顧客を獲得したい」と入力したとします。するとAIは、

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  • 市場調査を実施し、最適なセグメントを選定

  • SNSや広告に配信

  • 営業支援AIがフォローアップ

  • 最後にレポートを自動生成

 

といった一連の流れをシームレスに実行するのです。そのときMCPは、人間とAIが同じ「共通言語」で会話できるための基盤になります。戦略の「目的」を人間が示し、「手段と実行」はAIに委ねる未来がもう視野に入ってきています。

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