Claude MCPとは？仕組み・使い方から広告データ分析の活用法まで

Claude MCPとは、AIアシスタント「Claude」に外部のツールやデータを接続するための標準規格「MCP（Model Context Protocol）」を使い、自社のデータをClaudeから直接扱えるようにする仕組みです。

「ChatGPTやClaudeは触っているけれど、自社の広告データや業務データの分析にはまだ使えていない」。そんな段階の方が次に知るべきなのが、このClaude MCPです。MCPを使えば、SQLや開発の専門知識がなくても、自社のデータを「日本語で聞くだけ」で分析・レポート化できるようになります。たとえば「先月のCPAは？」「悪化しているキャンペーンと改善案を教えて」といった依頼に、Claudeがデータをもとに答えてくれる世界です。

この記事では、Claude MCPの仕組みから、できること、始め方、そして広告データ分析での具体的な活用法までを一気通貫で解説します。読み終えるころには、Claude MCPが自社の業務のどこに効くのかが具体的にイメージできるはずです。

この記事でわかること

• Claude MCPとは何か（仕組みとできること）
• Claude MCPの始め方・使い方の全体像
• Claude × BigQueryでSQLなしに広告データを分析する具体的な方法
• ビジネスで使うための料金・対象プランと始め方

Claude MCPとは？できることを一言で

【結論】 Claude MCPとは、標準規格「MCP（Model Context Protocol）」を介してClaudeに外部のデータやツールを接続し、自社のデータを自然言語で操作・分析できるようにする仕組みです。チャットだけで完結していたClaudeが、自社の広告データやファイルと“つながって”動くようになります。

「MCP」はAnthropic社が提唱する、AIと外部のデータ・ツールをつなぐための共通規格です。USBの差込口のように「つなぎ方」が統一されているため、Claudeは対応するデータソースへ安全にアクセスできます。難しい仕組みを意識しなくても、「Claudeにデータをつなぐための共通ルール」と捉えれば十分です（くわしい仕組みは「MCP（Model Context Protocol）の仕組み」で解説します）。

Claude MCPで「できること」3つ

Claude MCPでできることは、大きく次の3つに整理できます。

• 外部データへの接続：BigQueryなどのデータベースやファイル、社内ツールにClaudeを接続する
• 自然言語での操作：「先月のCPAを出して」のように、日本語の依頼でデータを集計・分析する
• 分析結果のアウトプット：分析結果をレポート・グラフ・資料などの形に変換する

とくにマーケティングや広告運用の現場では、「自社の広告データをClaudeにつないで、日本語で分析する」という使い方が大きな価値を持ちます。本記事では、この広告データ分析の活用法を、記事後半の「Claude MCP × BigQueryで広告データを“日本語で”分析する」で具体例とともに掘り下げます。

従来のClaude（チャット単体）との違い

これまでのClaudeは、対話の中で与えた情報をもとに回答する「チャット」が中心でした。MCPを使うと、Claude自身が必要なデータを取りに行けるようになります。

この「データとつながる」という一点が、Claude MCPを単なるチャットツールから“データ分析の実務ツール”へと引き上げています。

MCP（Model Context Protocol）の仕組み

【結論】 MCPは「AIと外部データ・ツールをつなぐ共通コネクタ」です。MCPサーバーがデータ側との橋渡しを担い、Claude（MCPクライアント）が標準化されたインターフェース経由でツールやデータを呼び出すことで、SQLやAPIを直接書かずにデータへアクセスできます。

MCPの構成要素は、大きく「MCPクライアント」「MCPサーバー」「データソース」の3つに分かれます。それぞれの役割を理解すると、Claude MCPで何が起きているのかが明確になります。

MCPサーバー／クライアントの役割

MCPは、機能を提供する「サーバー」と、機能を利用する「クライアント」に分かれるクライアント・サーバー型のアーキテクチャです。

たとえば「広告データを分析したい」場合は、BigQueryに接続するMCPサーバーを用意します。ユーザーが日本語で依頼すると、Claudeが「どのツールを使えばよいか」を判断し、MCPサーバー経由でBigQueryにクエリを実行し、結果を受け取って回答します。SQLの記述はClaudeとMCPサーバーが裏側で処理するため、利用者はSQLを書く必要がありません。

対応するClaude製品（Chat／Cowork／Code）と使い分け

MCPクライアントとして振る舞えるClaude製品は複数あり、用途によって使い分けられます。

広告データ分析を「まず試したい」段階ではClaude（Chat）での対話型分析から入り、定例レポートの自動化など踏み込んだ運用ではCoworkやCodeへ広げていく進め方が現実的です。MCPサーバーの種類や選び方は、後述の「目的別おすすめMCPサーバー」で詳しく扱います。

Claude MCPでできること【活用カテゴリ別】

【結論】 Claude MCPの用途は大きく「①データ分析 ②レポート・資料作成 ③業務自動化・開発支援」の3つに整理できます。本記事ではビジネス活用、とくに広告データ分析にフォーカスして解説します。

開発者向けの記事ではGitHubやファイル操作などの例が中心になりがちですが、マーケティング・広告運用の現場で価値が高いのは、自社データの「分析」と「アウトプット化」です。ここでは連携基盤の上で実現できることを、カテゴリ別に紹介します。

データ分析（KPI・異常検知・ドリルダウン）

もっとも代表的な用途が、蓄積したデータの分析です。広告データを例にすると、次のような分析を日本語の依頼で実行できます。

• KPI分析：「先月のCPAを出して」「前年同月比のCV推移を見せて」
• 異常検知・示唆：「悪化しているキャンペーンTop3と改善案を教えて」
• ドリルダウン：「キーワード別のCV」「年代×性別のCPA」「時間帯×曜日のヒートマップ」

「集計して終わり」ではなく、原因の深掘りや改善示唆まで対話で進められる点が、従来のレポートツールとの大きな違いです。

レポート・資料作成（Markdown／PPTX／Slack）

分析結果は、そのまま実務で使えるアウトプットに変換できます。連携基盤の上では、次のようなフォーマットへの出力が可能です。

「分析→考察→資料化」までを一連の流れで進められるため、レポート作成にかけていた時間を大きく圧縮できます。

業務自動化・開発支援

定型的な分析やレポート作成は、繰り返し実行できる形に組み立てることで自動化できます。たとえば「毎週月曜に前週の広告実績をまとめてSlackに投稿する」といった運用も、Claude Cowork/Codeを使えばお客様側で構築可能です。より高度なエージェント構築や業務フロー全体への組み込みは、開発寄りのClaude Codeが得意とする領域です。

Claude MCPの始め方・使い方

【結論】 Claude MCPの始め方は「①MCPサーバーを用意する ②Claudeに接続設定をする ③日本語で依頼する」の3ステップです。用途ごとの詳しい設定手順は、それぞれの個別ガイドで解説します。

ここでは全体像をつかむことを目的に、3ステップの流れを整理します。各ステップの具体的な操作は、リンク先の詳細記事で手順を追って解説します。

使い方の3ステップ

1. MCPサーバーを用意する：接続したいデータソース（例：BigQuery）に対応するMCPサーバーを準備します。
2. Claudeに接続設定をする：Claude Desktopなどの設定ファイルにMCPサーバーを登録します（claude mcp add のようなコマンドで追加する方法もあります）。
3. 日本語で依頼する：接続が完了したら、あとは「先月のCPAは？」のように日本語で依頼するだけです。

最初のハードルになりやすいのが、①と②の「サーバーの用意と接続設定」です。とくに広告データのようにBigQueryへ蓄積したデータを扱う場合は、データ基盤の構築・接続の保守も含めて準備が必要になります。

用途別の詳しい手順

設定の詳細は、目的に合わせて次の個別ガイドで解説しています（順次公開）。

• 基本の使い方：Claude MCPの使い方をはじめから（「Claude MCPの使い方」）
• 初期設定：接続設定の手順（「Claude MCP 設定」）
• デスクトップアプリ：Claude DesktopでのMCP活用（「Claude Desktop MCP」）

なお、「自分でサーバーを用意・運用するのは難しそう」という場合は、データ基盤との連携をまるごと用意してくれるサービスを使う方法もあります。詳しくは後述の「Claude MCPをビジネスで使うには」で解説します。

Claude MCP × BigQueryで広告データを“日本語で”分析する【実例】

【結論】 Claude MCPとBigQueryを連携すれば、「先月のCPAは？」「悪化キャンペーンTop3と改善案は？」といった日本語の依頼だけで、SQLを書かずに広告データを分析し、レポートまで作成できます。検索上位の解説が開発用途に偏るなか、本記事ではこの広告データ分析の活用法を具体的に紹介します。

広告データは、Google広告・Meta広告・Yahoo!広告など複数の媒体に分散し、量も多く、分析には本来SQLやBIツールの知識が必要です。ここをClaude MCP × BigQueryで橋渡しすると、データの置き場所（BigQuery）に対して、日本語の依頼から自動でクエリが組み立てられ、集計・分析・考察までを対話で進められます。

依頼例とアウトプット（KPI分析・悪化要因の特定・改善案）

実際の依頼は、専門用語を使わない自然な日本語で構いません。代表的な依頼例とアウトプットのイメージは次のとおりです。

ポイントは、集計だけでなく「なぜ悪化したのか」「次に何をすべきか」という考察・示唆まで対話で深掘りできることです。「使ったSQLを見せて」と頼めば、裏側で実行されたクエリを確認することもできます。

分析できるデータの幅（分析軸 × 指標）

Claude MCP × BigQueryでは、広告データを多様な切り口で深掘りできます。データはキャンペーン→広告グループ→広告→キーワードのように粒度別に分かれており、以下の軸と指標を自由に組み合わせられます。

• 時間軸：日／週／月／曜日／時間帯（時間帯×曜日のヒートマップ など）
• 媒体・チャネル軸：媒体別、さらに検索／ディスプレイ／P-MAX／動画／ショッピング などのチャネル内訳
• 構造軸：アカウント／キャンペーン／広告グループの階層
• 検索軸：キーワード（マッチタイプ・品質スコア）／実検索クエリ（除外候補の抽出）
• クリエイティブ軸：広告見出し／説明文／ランディングページ／アセット
• ユーザー属性軸：性別／年代／地域／デバイス

指標も、インプレッション・クリック・広告費用・コンバージョンといった基本指標から、CPA・ROAS・CPC・CTR・CVRなどの算出指標、さらに前期比・前年同月比・目標比までを扱えます。「媒体・クリエイティブ・キーワード・ユーザー属性・時間帯まで、あらゆる切り口で広告データを深掘りできる」のが強みです。

分析からレポート化まで（週次/月次・経営会議PPTX・Slack）

分析結果は、そのまま実務で使うレポートへ変換できます。たとえば次のような流れです。

1. 全体KPIを確認する
2. 媒体別・キャンペーン別に内訳を見る
3. 悪化Top3・改善Top3を特定する
4. 来月の打ち手を整理する
5. Markdownレポート → 経営会議向けPPTXへ変換する

このように「分析→考察→資料化」を一気通貫で進められるため、これまで集計や資料づくりに費やしていた時間を、施策の検討に振り向けられます。

目的別おすすめMCPサーバー

【結論】 MCPサーバーは「何をしたいか」で選ぶのが基本です。広告・マーケティングのデータ分析が目的なら、BigQueryに接続するMCPサーバーが中心になります。代表的なサーバーの種類と選び方は、別記事で詳しく整理しています。

MCPサーバーには、ファイル操作・開発支援・SaaS連携など、さまざまな種類があります。やみくもに導入するのではなく、目的に合ったものを選ぶことが大切です。

用途別の選び方

代表的な目的と、対応するMCPサーバーの方向性は次のとおりです。

広告・マーケ分析ならBigQuery MCP

広告データを分析したい場合は、広告データを蓄積したBigQueryに接続するMCPサーバーが要になります。媒体をまたいだ横断分析や、キャンペーン単位の深掘りまで、SQLを書かずに進められるためです。

主要なMCPサーバーの一覧や、目的別の選び方は次の記事で詳しく解説しています（順次公開）。

• MCPの基礎：「MCPサーバーとは」
• 主要MCPサーバーの一覧：「MCPサーバー 一覧」
• 目的別おすすめ：「MCPサーバー おすすめ」

Claude MCPをビジネスで使うには（料金・対象プラン）

【結論】 Claude MCPをビジネスで使うには「自社で連携基盤を構築・運用する」か「連携基盤を用意してくれるサービスを使う」かの2つの道があります。広告データ分析を手軽に始めるなら、Claude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までを任せられるサービスを使う方法が現実的です。

ここまで見てきたとおり、Claude MCPの活用でつまずきやすいのは「データ基盤の用意と接続の保守」です。とくに広告データのように複数媒体のデータをBigQueryへ集約して扱う場合、その構築・運用には一定の専門知識が必要になります。

自分で構築する場合 vs 連携基盤を任せる場合

インハウスプラスのClaude MCP連携サービス

インハウスプラスでは、Claude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までを提供しています。提供範囲を正確に整理すると次のとおりです。

• インハウスプラスが提供：Claude × BigQueryの接続設定、MCPサーバーの構築、データ連携の保守・運用
• お客様が実施：連携後の分析・資料作成・クリエイティブ制作などを、Claude（Chat/Cowork/Code）を使い分けて自由に構築

つまり、面倒な連携基盤の部分はインハウスプラスが用意し、その上での分析や自動化はお客様が日本語で自由に行える形です。料金・条件は次のとおりです。

• 対象プラン：Claude MCP連携サービスはサブスク型 Standardプラン以上（月額14,800円・税込）が対象です（1アカウント消費）。Lightプラン（月額4,980円〜）では利用できません。
• コスト：Standardプラン以上の月額のみで、追加費用はなし（BigQueryの費用もインハウスプラスが負担）
• 導入：閲覧権限の付与だけで最短1営業日で導入。無料のテクニカルサポート付き
• 実績：3,000社以上の導入実績、33種類以上の広告媒体に対応

なお、連携後の分析エージェントやレポート自動化の構築まで含めてまとめて依頼したい場合は、個別開発に対応する「AIエージェント開発代行」という選択肢もあります（レポーティング自動化案件を多数対応・個別見積もり）。

Claude MCP利用時の注意点・よくあるつまずき

【結論】 Claude MCPを使ううえでは、データの更新タイミングや権限の前提を押さえておくと失敗を防げます。たとえば広告データは標準で1日1回・前日分までの反映となり、当日の数値は未確定である点に注意が必要です。

便利なClaude MCPですが、前提を理解せずに使うと「数字が合わない」といった戸惑いにつながります。代表的な注意点を整理します。

データ更新・鮮度の前提

• 更新頻度：標準で1日1回、前日分のデータが朝までに反映されます（媒体側の設定による）。当日の値は未確定のため、リアルタイムの数値確認には向きません。
• 過去データの扱い：「2025年4月のレポートを再生成して」のように期間を指定すれば、当時のデータから再生成できます。
• 複数アカウント：BigQueryデータセット内の複数アカウントを、IDでフィルタ・比較できます。

セキュリティ・権限まわりの考え方

データ接続を伴うため、「誰が・どのデータにアクセスできるか」を整理しておくことが重要です。インハウスプラスのClaude MCP連携サービスを利用する場合は、連携基盤の構築・運用をインハウスプラスが担うため、接続まわりの保守を自社で抱え込まずに済みます。BigQueryデータセットへは、Looker StudioやPower BIなど通常のBigQuery接続からの連携も可能です。

Claude MCPに関するよくある質問

Q1. Claude MCPとは何ですか？

標準規格MCP（Model Context Protocol）を介してClaudeに外部のデータやツールを接続し、自社のデータを自然言語で操作・分析できるようにする仕組みです。

Q2. Claude MCPは無料で使えますか？

Claude自体のプランに加えて、接続するMCPサーバーやデータ基盤の用意が必要です。広告データ分析を手軽に始めるなら、連携基盤の構築・運用まで提供するサービス（インハウスプラスのサブスク型Standardプラン以上）を使う方法があります。

Q3. SQLが書けなくても使えますか？

はい。Claude MCP連携サービスでは、日本語の依頼からSQLを自動で生成・実行するため、SQLを書かずに広告データを分析できます。「使ったSQLを見せて」と頼めば、実行されたクエリを確認することも可能です。

Q4. ClaudeでBigQueryのデータを分析できますか？

できます。BigQueryに接続するMCPサーバーを介して、「先月のCPAは？」のような日本語の依頼から、集計・分析・レポート化まで進められます。

Q5. Claude MCPで広告レポートは作れますか？

連携基盤の上で、Markdownの週次／月次レポート、経営会議向けのPowerPoint、Slack投稿用テキストなどを作成できます（お客様側でClaude Chat/Cowork/Codeを使い分け）。

まとめ：Claude MCPで広告データ分析を始めよう

Claude MCPは、標準規格MCPを使ってClaudeに自社のデータをつなぐ仕組みです。仕組み・できること・始め方を押さえれば、SQLや開発スキルがなくても、自社の広告データを日本語で分析し、レポート作成まで進められます。

とくに広告・マーケティングの現場では、Claude × BigQueryの連携によって「集計→考察→資料化」を一気通貫で進められる点が大きな価値になります。まずは小さく試し、定例業務へ広げていくのが現実的な進め方です。

各テーマの詳細は、以下の記事で深掘りしています（順次公開）。

• MCPの基礎：「MCPサーバーとは」
• 使い方・設定：「Claude MCPの使い方」「Claude MCP 設定」
• 広告分析の実践：「MCP×BigQueryで広告データを分析する方法」「Claudeでデータ分析する方法」

小林 浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。