AEOツール「Answer IO」がAI連携プロトコル「MCP」に国内AEOツール初対応、AIエージェントからブランド可視性の分析・改善を自然言語で実行可能に（ベータ版）
リリース情報提供元：
株式会社フィードフォース
Claude CodeやCursorなどのAIエージェントから直接ブランド可視性データの取得・分析・レポート生成が可能。AI検索最適化（AEO）業務の自動化を加速
株式会社フィードフォース（本社：東京都港区、代表取締役社長：塚田 耕司、以下「フィードフォース」）は、AI検索におけるブランドスコアを見える化する「Answer IO」に、MCP（Model Context Protocol）サーバー機能をベータ版として提供開始しました。国内のAEO（Answer Engine Optimization）ツールとして初めてMCPに対応※1し、Claude Code、Claude Desktop、CursorなどのAIエージェントから自然言語で直接ブランド可視性の分析・改善操作が可能になります。Proプランの機能の一部として提供し、ユーザーからのフィードバックを反映しながら正式版リリースを目指します。
詳細を見る
MCP対応の背景
2025年後半から、AIが外部ツールやデータソースと連携する仕組みとして「MCP（Model Context Protocol）」の普及が急速に進んでいます。MCPはAnthropic社が提唱するオープンプロトコルで、AIアシスタントが外部サービスのデータを取得し、操作を実行するための標準的なインターフェースを提供します。すでにAhrefs、Semrush、DataForSEOなどの主要SEOツールがMCPに対応しており※2、マーケターがAIエージェントを活用して業務を効率化する動きが加速しています。
一方、AI検索最適化（AEO）の分野では、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI OverviewsなどAI検索エンジンの利用者数が急増する中、ブランド可視性の計測・分析ニーズが高まっています。しかし、従来のAEOツールはWebダッシュボード上での手動操作が中心であり、AIエージェントとの連携による業務自動化には対応していませんでした。
今回のMCP対応により、Answer IOはAIエージェント時代のワークフローに対応した国内初※1のAEOツールとなります。まずはベータ版として提供を開始し、実際の利用シーンでのフィードバックを収集しながら機能の改善・拡充を進めます。マーケターは「自社ブランドのAI検索での可視性を分析して」「競合3社と比較して改善点を教えて」といった自然言語の指示だけで、ブランド可視性データの取得から競合分析、レポート生成までを一貫して実行できるようになります。
MCP対応で実現する3つの新しい体験
1. 自然言語によるブランド可視性分析
従来のAnswer IOでは、ダッシュボードにログインし、画面上でブランドの選択やレポートの生成を手動で行う必要がありました。MCP対応後は、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントに「先月のブランド可視性のトレンドを分析して」と指示するだけで、AIがAnswer IOからデータを自動取得し、スコアの推移・モデル別の傾向・競合との差分を包括的に分析して報告します。
専門的なデータ分析スキルがなくても、経営層への報告資料やチームへの共有用レポートを自然言語の指示だけで生成できるため、分析業務にかかる時間を大幅に短縮できます。
2. AIエージェントによる競合ベンチマーク自動化
「競合A社とB社のAI検索での可視性を比較して、自社が改善すべきポイントを教えて」という一つの指示で、AIエージェントがAnswer IOのデータを横断的に取得・分析し、モデル別スコア・引用元サイト・ファネルステージ別の比較結果を自動で生成します。
従来は複数のレポートを手動で見比べる必要があった競合分析を、AIエージェントが一括して実行することで、より頻繁かつ精度の高いベンチマークが可能になります。
3. AIエージェントのスケジュール実行による定期モニタリング
Claude Desktopが提供する「Cowork」のScheduled Tasks機能※3と組み合わせることで、ブランド可視性の定期モニタリングを自動化できます。例えば「毎週月曜日にAnswer IOのブランド可視性レポートを実行して、前週比で変化があったクエリを報告して」というタスクをスケジュール登録しておけば、AIエージェントがMCP経由でAnswer IOからデータを自動取得・分析し、変化の見落としを防ぐことができます。
Claude CodeやCursorなどのAIエージェントから直接ブランド可視性データの取得・分析・レポート生成が可能。AI検索最適化（AEO）業務の自動化を加速
株式会社フィードフォース（本社：東京都港区、代表取締役社長：塚田 耕司、以下「フィードフォース」）は、AI検索におけるブランドスコアを見える化する「Answer IO」に、MCP（Model Context Protocol）サーバー機能をベータ版として提供開始しました。国内のAEO（Answer Engine Optimization）ツールとして初めてMCPに対応※1し、Claude Code、Claude Desktop、CursorなどのAIエージェントから自然言語で直接ブランド可視性の分析・改善操作が可能になります。Proプランの機能の一部として提供し、ユーザーからのフィードバックを反映しながら正式版リリースを目指します。
詳細を見る
MCP対応の背景
2025年後半から、AIが外部ツールやデータソースと連携する仕組みとして「MCP（Model Context Protocol）」の普及が急速に進んでいます。MCPはAnthropic社が提唱するオープンプロトコルで、AIアシスタントが外部サービスのデータを取得し、操作を実行するための標準的なインターフェースを提供します。すでにAhrefs、Semrush、DataForSEOなどの主要SEOツールがMCPに対応しており※2、マーケターがAIエージェントを活用して業務を効率化する動きが加速しています。
一方、AI検索最適化（AEO）の分野では、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI OverviewsなどAI検索エンジンの利用者数が急増する中、ブランド可視性の計測・分析ニーズが高まっています。しかし、従来のAEOツールはWebダッシュボード上での手動操作が中心であり、AIエージェントとの連携による業務自動化には対応していませんでした。
今回のMCP対応により、Answer IOはAIエージェント時代のワークフローに対応した国内初※1のAEOツールとなります。まずはベータ版として提供を開始し、実際の利用シーンでのフィードバックを収集しながら機能の改善・拡充を進めます。マーケターは「自社ブランドのAI検索での可視性を分析して」「競合3社と比較して改善点を教えて」といった自然言語の指示だけで、ブランド可視性データの取得から競合分析、レポート生成までを一貫して実行できるようになります。
MCP対応で実現する3つの新しい体験
1. 自然言語によるブランド可視性分析
従来のAnswer IOでは、ダッシュボードにログインし、画面上でブランドの選択やレポートの生成を手動で行う必要がありました。MCP対応後は、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントに「先月のブランド可視性のトレンドを分析して」と指示するだけで、AIがAnswer IOからデータを自動取得し、スコアの推移・モデル別の傾向・競合との差分を包括的に分析して報告します。
専門的なデータ分析スキルがなくても、経営層への報告資料やチームへの共有用レポートを自然言語の指示だけで生成できるため、分析業務にかかる時間を大幅に短縮できます。
2. AIエージェントによる競合ベンチマーク自動化
「競合A社とB社のAI検索での可視性を比較して、自社が改善すべきポイントを教えて」という一つの指示で、AIエージェントがAnswer IOのデータを横断的に取得・分析し、モデル別スコア・引用元サイト・ファネルステージ別の比較結果を自動で生成します。
従来は複数のレポートを手動で見比べる必要があった競合分析を、AIエージェントが一括して実行することで、より頻繁かつ精度の高いベンチマークが可能になります。
3. AIエージェントのスケジュール実行による定期モニタリング
Claude Desktopが提供する「Cowork」のScheduled Tasks機能※3と組み合わせることで、ブランド可視性の定期モニタリングを自動化できます。例えば「毎週月曜日にAnswer IOのブランド可視性レポートを実行して、前週比で変化があったクエリを報告して」というタスクをスケジュール登録しておけば、AIエージェントがMCP経由でAnswer IOからデータを自動取得・分析し、変化の見落としを防ぐことができます。
このページでは、PR TIMESから提供されたニュースリリース情報を表示しています。