データ分析におけるAI活用の課題を解決
これまで、生成AIにデータの集計や比較を依頼する場合でも、分析元の数字をAIに届けるためには、GA4や広告、ECの管理画面を個別に開き、期間や指標を揃えてCSVを書き出すといった手作業が発生していました。このデータ準備にかかる手間が、データ分析のハードルを上げていたと考えられます。
ClaudeやChatGPTには外部データやツールを利用する機能(MCP)がありますが、GA4、広告、ECといった各媒体ごとに認証やAPI接続が必要であり、その設定には専門的な知識と作業が求められます。Synapse MCPは、この接続部分を画面上で簡単に設定できるようにすることで、データ準備の往復作業を減らし、初動分析にかかる時間を短縮します。

MCPで媒体とAIを直接接続
MCP(Model Context Protocol)は、AIと外部のデータや機能を接続するための共通規格です。Synapse MCPは、接続した媒体を、利用者のClaudeやChatGPTなどから呼び出せるMCPツールとして機能します。利用者がAIに質問すると、その都度、各媒体のAPIから必要なデータを取得し、AIへ返します。これにより、DWH(データウェアハウス)の構築やSQLの記述をすることなく、普段利用しているAIをデータ確認の入り口として活用できます。
利用開始までの流れは以下の通りです。
- Synapse MCPへログインし、案件やクライアントごとにプロジェクトを作成します。
- OAuth認証またはAPIキーで、利用したい媒体を接続します。
- 発行されたMCPリンクまたはキーを、ClaudeやChatGPTなどへ設定します。
- AIとの会話から、期間や指標を指定して質問を行います。

多様な質問に対応し、複数媒体の比較分析も可能に
Synapse MCPを利用することで、GA4単体のデータから、広告・ECとの比較まで、幅広い質問に対応できます。例えば、以下のような質問を通じてデータの取得と比較を始められます。
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「昨日のセッション数とキーイベント数は?」
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「直近28日と、その前の28日の売上を比較して」
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「キャンペーン別に広告費・CV・CPA・ROASを比較して」
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「販売可能在庫が5個以下のSKUを教えて」
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「先月と前月の売上・広告費・CPA・ROASを表にして」
質問を追加することで、期間や切り口を変えながら会話を続けられます。AIが複数媒体のツールを個別に呼び出し、取得した結果を会話の中で比較・計算します。取得できる指標、期間、粒度は、各媒体APIの仕様と利用者の権限によって異なります。

読み取り専用で安心、広告代理店での利用も考慮
Synapse MCP経由でAIから利用できる機能は、データの参照用途に限定されています。AIから広告配信の開始・停止、商品や注文の作成・編集・削除といった操作は行えません。また、媒体から取得した計測・レポートデータは、分析用のデータベースとして蓄積せず、質問の都度APIから取得されます。媒体の認証情報は暗号化され、MCPキーはハッシュ化して管理されます。
接続情報とMCPキーはプロジェクト単位で分離できるため、広告代理店や支援会社が複数のクライアントを扱う場合でも、案件ごとに接続先を管理できます。
提供中の接続先と料金プラン
2026年8月28日時点で、GA4、Search Console、Microsoft Clarity、Google広告、LINEヤフー広告、Microsoft広告、Adjust、AppsFlyer、Rakuten RMS、Shopifyなどに対応しています。一部の接続先(Meta広告、フューチャーショップなど)は準備中です。

料金プランは、フリープランが1プロジェクト・3媒体・3媒体アカウントまで無料で提供されます。有料のライトプランは月額5,000円(税抜)から利用可能です。なお、Claude、ChatGPTなど外部AIサービスの利用料は別途必要となります。

詳細はサービスサイトにて確認できます。
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サービスサイト: https://synapse-mcp.jp/
テルツ株式会社 代表取締役の中都 智仁氏は、「私自身、広告運用の現場で、分析の前に管理画面から数字を集め、期間や指標をそろえる作業を繰り返してきました。AIを導入しても、データをCSVで渡すなら、この作業は残ります。Synapse MCPは、この受け渡しを減らすために、媒体APIとClaude・ChatGPTをつなぐ機能に絞りました。複数のクライアントデータを扱う代理店での利用を考え、読み取り専用と案件単位の分離は、最初から外せない要件にしました」と述べています。
AI Workstyle Lab編集部コメント
テルツ株式会社が発表した「Synapse MCP」は、データ分析の現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。これまで手作業で行っていたGA4やWeb広告、ECデータの集計・整理作業が大幅に削減されることで、マーケターや広告運用担当者は、より戦略的な分析や施策立案に集中できるようになります。特に、複数のクライアントを扱う広告代理店にとっては、案件ごとのデータ管理が容易になり、業務効率と顧客への提供価値の向上が期待されます。AIによるデータ「対話」は、ビジネスの意思決定を加速させる新たな標準となるでしょう。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

