3つの企業がClaudeを使ってAmazonアナリティクスを高速化した方法

マイケル・ウォーターズ

2026 年 9 月 8 日

ある金曜日の夜、Tiide Commerceの創業者であるマーク・ラスラムが夕食をとっていたところ、主要顧客から衝撃的なメッセージが届いた。ある人気商品の売上が、原因不明のまま急落しているというのだ。

通常であれば月間1万ドルの売上を上げていたこの商品（SKU）の売上が、突然30～40％減少した。

ラスラムは夕食中だったが、これは解決を先延ばしにできる問題ではないと分かっていた。彼は携帯電話を取り出し、クロードにそのSKUの売上が急激に落ち込んだ理由を突き止めるよう依頼した。

ラスラムはその後、問題の原因を突き止めた。SKUがFBAからFBMに切り替わっていたのだ。

彼は10分か15分以内に顧客に返信し、夕食に戻ることができた。1年前なら、報告書を何時間も必死に調べなければ解決できなかったであろう問題を解決できたという確信があったからだ。

高度なMCP（マルチチャネル・コンピューティング・プラットフォーム）を使ってコマースデータをClaudeやCopilotに接続すると、仕事はこのような形になります。パフォーマンスの変動や買い物客の傾向に関する深い質問への回答を数分以内に得ることができます。

本日は、弊社のサービスをご利用いただいているお客様の事例をいくつかご紹介します。 AIゲートウェイ MCPを例に挙げると、データ断片化の問題を解決することで得られる計り知れない価値がよくわかります。

自社の商取引データに最適なMCP（マスターコンテンツプロバイダー）はどのように選べばよいのでしょうか？

まずは問題点を明確にしておきましょう。

現在、多くの企業がAIエージェントへのMCP接続について議論しています。データをClaude、Copilot、あるいはその他の作業環境に安全に送り込むことは魅力的ですが、どんなMCP接続でも安易に頼るべきではありません。

Intentwiseの優れた点は、断片化されたデータギャップを解消するように設計されたデータインフラストラクチャにある。

当社独自のデータモデルは、お客様のすべてのデータセットと、すべてのチャネル間の関連性を見つけ出します。

一方、当社のクエリエンジンは、自己改善ループの中で、お客様の質問をより的確にし、より迅速に回答を返します。

また、業界特有の知識やブランド特有の知識も組み込んでいるため、担当者はお客様のお問い合わせ内容に的確に対応できます。

その基礎知識のおかげで、クロードはあなたの質問に、より迅速かつ正確に答えることができるのです。

こうした組み込みの監査機能と自己改善機能のおかげで、当社のMCPは問い合わせから回答までの時間を短縮し、より少ないトークン消費で、クロードがお客様の質問に対する回答に迅速にたどり着けるようにします。

現在、ブランドや代理店は、コマース分析のためにClaudeをどのように活用しているのでしょうか？

MCP（マスター・コントロール・プロバイダー）で今日何が可能になるのかを実感していただくために、お客様からお伺いした実際の事例をいくつかご紹介します。

Tiide Commerce: 冒頭で述べたように、Tiide Commerceは顧客の問題を一夜にして解決することに加えて、 AIゲートウェイ MCPは、ワークフローの設定、プレゼンテーション資料の自動作成、パフォーマンスアラートの作成、詳細な診断の実行などを可能にします。

Tiideチームは、当社のMCPを活用することで、プレゼンテーション資料作成プロセスを自動化できます。

Tiideは、各クライアントのニーズと最も重要なデータポイントに合わせてカスタマイズされた、長文のクライアント向け資料を作成することができ、Claudeはクライアントとの電話会議に先立ち、新しいデータを用いてこれらの資料を自動的に作成します。

(ケーススタディの全文はこちらからお読みください Tiide CommerceがAI Gatewayをどのように活用したかについて詳しくはこちらをご覧ください。）

フランクリンスポーツ： このスポーツブランドにとって、クロードの魅力は、下位レベルの従業員のスキルアップを促進できる点にあった。

Intentwiseの知識層（データモデル、セマンティック層、クエリエンジンなど）の支援により、Franklin SportsはClaudeが専門家レベルの高度な知識、正確性、スピードで質問に答えてくれると確信しています。

つまり、この機関は、新入社員に対して的確な対応ができると信頼できるということだ。

今では、新入社員が顧客アカウントのパフォーマンスに変動が見られた場合、何が問題だったのかについてクロードに詳細な質問をすることができるようになった。

彼らはクロードと、問題の原因はどこにあるのか、そして何らかの対策を講じる必要があるのかどうかについて、意見交換をすることができる。

そうすれば、従業員はチームの他のメンバーに対して、何が変わったのか、そしてなぜ変わったのかについて、より洗練された説明をすることができる。

新しい施策はより迅速に実行できるようになり、新入社員は以前よりもはるかに速く変更を実施できるようになる。

(ケーススタディの全文はこちらからお読みください.)

eAccountable: このデジタルマーケティング代理店は、一般的なクエリライブラリよりも高度なAmazon Marketing Cloudソリューションを求めていたため、当社のデータ基盤の利用を開始しました。

特に、同社は複数のクエリ出力を組み合わせて、顧客のパフォーマンスをより詳細に把握したいと考えていた。

ここで言うのは、LTV対CAC比率や、特定のASINに対する顧客の月ごとの行動を測定する12ヶ月間のコホートマトリックスのことです。

Intentwiseの強力な基盤は、これらすべての出力をシームレスに接続し、クエリを1つの出力に簡単にまとめ、その上にカスタムビューを構築することを可能にします。

eAccountableがIntentwiseのMCPを利用して、Amazon Marketing Cloudのデータを含むすべてのAmazonデータをClaudeに接続したところ、顧客パフォーマンスに関する相互接続された視点がさらに深まった。

クロードはクエリデータの傾向分析を行うことができるようになり、例えば、特定の製品についてLTV（顧客生涯価値）やCAC（顧客獲得コスト）が時間の経過とともにどのように変化したかを示すことができるようになった。

あるいは、検索語句、シェア・オブ・ボイス、AMCから得られたインサイトなど、多岐にわたる分野にわたる綿密な質問に答えることもできます。

当社のMCP（マネージド・コンシューマー・プラットフォーム）のおかげで、eAccountableは業務時間を50%削減することができ、その分を他の顧客との差別化につながる、きめ細やかな戦略的思考に再配分することができました。

(ケーススタディの全文はこちらからお読みください.)

Amazonビジネス全体でClaudeを他にどのように活用できますか？

上記では、Intentwiseの実際のクライアントの事例をいくつかご紹介しましたが、ブランドや代理店向けのAI活用事例に関する資料も豊富に取り揃えています。

例えば、Claude を使って以下のことを行う方法を確認するには、無料のホワイトペーパーガイドをダウンロードしてください。

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