イントロダクション
ロランド（司会）：皆さん、ようこそ。本日のセッションは、従来のスライド中心のウェビナーとは少し異なる、ライブウォークスルー形式です。Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダーが、Claude Live Artifactsを使用してカスタムAmazonダッシュボードを構築する方法をご紹介します。ワークフローの概要、現在可能な機能、そしてチームがバックエンドで適切なデータレイヤーを必要とする可能性のある箇所について解説します。
ケントン・スナイダー：ありがとう、ロランド。Claudeのサブスクリプションをお持ちでしたら、Claudeデスクトップ版を開いてみてください。今日はClaude Coworkで作業します。たとえ別のAIツールをお使いでも、きっと役立つ情報がたくさん見つかるはずです。また、AmazonのデータをClaudeなどのツールに取り込むためのMCPソリューションであるIntentwise AI Gatewayを通してデータも接続します。
クロード・アーティファクトとライブ・アーティファクトとは何ですか？
ケントン：アーティファクトはClaudeの初期から存在しており、Claude Coworkを通じてClaudeが生成するHTMLファイルです。Claude CoworkはClaude Codeの上に構築されたラッパーで、技術的な知識がなくても簡単にコードファイルを作成できます。特にHTMLの記述に優れており、ほとんどのアーティファクトの基盤となっています。
新しい機能 — 生きた遺物 ― がここで真に価値を引き出すものです。Live Artifacts は、同じ HTML ファイルを受け取り、 自動更新ダッシュボードIntentwise AI GatewayのようなMCPサーバーに接続することで、このアーティファクトは開くたびに最新のデータを取得します。更新にかかる時間は、データの複雑さにもよりますが、通常15秒から30秒です。手動でのエクスポートや再構築は不要で、常に利用可能なダッシュボードが提供されます。
何を構築できますか?
ケントン：ここ数日間で私が作成した例をいくつかご紹介します。
日常業務拠点 — Amazonのパフォーマンスを俯瞰的に把握できるビュー。広告費、ROAS（広告費用対効果）、総注文数、比較期間付きの日次トレンドライン、パフォーマンス上位・下位のキャンペーン、異常フラグなどを表示します。日付範囲と広告タイプで完全にフィルタリング可能です。
仕入先損益計算書 出荷売上、広告費、広告費控除後の売上、注文売上など、すべてを1つの画面で確認できます。FBA手数料やクーポンデータも重ねて表示できます。
インベントリの概要 販売可能なユニット数、未処理の注文書、ASINレベルの内訳が一目でわかります。
これらはすべて、平易な言葉によるプロンプトを使用して構築されています。コードは一切不要です。
生きたアーティファクトの構築：ステップバイステップ
ケントン：Claude Coworkで新しいライブアーティファクトを作成するための正確なワークフローは次のとおりです。
ステップ1 ― 自分のスタイルを定義する。 ガイドラインの記述方法は、緩やかなものから詳細なものまで、ご希望に応じて自由に設定できます。例えば、お好みのダッシュボードのスクリーンショットをアップロードしたり、デザインシステム名を指定したり（例：「Interフォントと赤のアクセントカラーを使用したモダンなSaaSスタイル」）、正確な16進数コードとフォント名を指定したりできます。クライアントとダッシュボードを共有する代理店の場合は、より厳格なガイドラインを設定することで、ブランドの一貫性を確保できます。
ステップ2 — データと指標について説明します。 「在庫概要を作成する」のように大まかな表現にとどめることも、より具体的に記述することもできます。このデモでは、プロンプトは次のとおりでした。
「主要ベンダーのパフォーマンスをリアルタイムで把握できるツールを作成しましょう。直近30日間のデータと、その前の30日間のデータを比較して使用します。まず、ベンダーの総売上、広告費、広告売上、ROAS、ベンダーの総注文数について、現在の値と過去の値を比較したKPIスコアカードを作成します。次に、ベンダーの総売上と広告費の日次トレンドラインを追加します。最後に、ASINごとの総売上、総注文数、閲覧数、コンバージョン率を示す表形式の内訳を含めます。」
ステップ3 — ClaudeにMCPに接続させて構築させます。 Claudeは、接続されているMCPサーバーからツールを呼び出す許可を求めます。その後、アカウントを特定し、適切なデータフィールドを識別し、データを取得して、HTML成果物を作成します。初回ビルドの場合、通常は数分かかります。
ステップ4 — 必要に応じてトラブルシューティングを行う（通常は一度だけの手順）。 最初のレンダリングでデータ接続が完全に確立されない場合は、クロードに次のように伝えてください。 「データが完全に接続されていません。データと視覚化の間の接続を確認してください。」 一度修正すれば、同じコードがページ更新のたびに実行されるため、再度トラブルシューティングを行う必要はありません。
出力： KPIスコアカード、日次トレンドチャート、ASINレベルのパフォーマンス表など、すべてがリアルタイムで、すべて正確で、コードを一行も書かずに生成されます。
ライブアーティファクトの管理と共有
ケントン：成果物が公開されたら、それを使って以下のことができます。
リフレッシュ： アーティファクトを開くたびに、最新のデータで自動的に更新されます。右上にある「再読み込み」ボタンを使用して、強制的に更新することもできます。
バージョン履歴: 成果物の過去のバージョンは自動的に保存されます。2、3日前のデータの状態をさかのぼって比較することができます。
エクスポート/共有: 現時点ではライブホストリンク機能はありませんが、現在の状態をPDFとしてダウンロードし、メール、Slack、またはその他のチャネルで共有できます。
編集： 編集ボタンをクリックすると、チャットが再度開き、フィルターの追加、メトリクスの変更、レイアウトの調整、数式の修正など、アーティファクトを変更できます。
MCPサーバーをClaude Coworkに接続する
ケントン：新しい MCP サーバーを接続するには、プロフィールアイコン → 設定 → コネクタ に移動します。現在接続されているすべての統合が表示されます。「コネクタを追加」をクリックすると、組み込みのオプション (BigQuery、Slack、Figma など) を参照するか、カスタムコネクタを設定できます。また、チャットインターフェースの「+」ボタンを使用して、個々のチャットセッションごとにコネクタのオン/オフを切り替えることもできます。
Intentwise MCPを通じて利用できるデータは何ですか？
ケントン：Intentwise AI Gateway MCPは、以下を含む幅広いAmazonデータをカバーしています。
- 広告データ（スポンサープロダクト、スポンサーブランド、スポンサーディスプレイ）
- Seller CentralとVendor Centralを合わせた総売上高
- 在庫およびFBAレポート
- 財務報告
- クーポンデータ
- 検索クエリパフォーマンス（SQP）
WalmartとMetaのデータソースはロードマップに含まれています。AMCデータは現在MCPを通じて利用できませんが、開発中です。
MCPサーバーを評価する際に考慮すべき4つのポイント
ケントン：ライブアーティファクトのMCPオプションを検討する際には、次の4つの基準を念頭に置いてください。
1. データの完全性。 MCPが分析に必要なすべてのデータセット（広告、財務、在庫など）を網羅していることを確認してください。そうすれば、クロードは全体像を把握できます。
2. データ精度。 AIは誤作動を起こしやすい。高性能なMCPサーバーは、呼び出されるたびに一貫した結果を返す。プロバイダーに精度指標を問い合わせ、更新ごとに一貫性を確認することで、ダッシュボードのエラーを最小限に抑えることができる。
3. コスト最適化。 すべての MCP 呼び出しはトークンを使用します。優れた MCP サーバーは、リクエストごとに返される行数を制限することで、Claude のコンテキスト ウィンドウに過負荷をかけ、不必要にコストを増加させないようにしています。
4. データのセキュリティ。 隔離された環境で構築されたMCPサーバーを探しましょう。AWS BedrockやMicrosoft Azureのようなプラットフォームでは、データを外部サーバーに送信したり、再学習を許可したりすることなく、ローカルでLLMを実行できます。データ分離がどのように処理されるかは、必ずMCPプロバイダーに確認してください。
Q&Aハイライト
Q: 成果物を毎日更新するためのスケジュールされたタスクを設定する必要がありますか？A: いいえ。ライブアーティファクトは開くたびに自動的に更新されます。スケジュール設定は不要です。
Q: 特定のASINでフィルタリングできますか？A: はい。プロンプトにフィルターの内容を説明するだけで大丈夫です。例えば、「ASINでデータを表示するフィルターを追加してください」などと入力すれば、Claudeが自動的にフィルターを作成します。
Q: 間違った指標を修正するにはどうすればよいですか？A: メトリックに異常が見られる場合は、まずMCPのデータ品質の問題かどうかを確認してください（どのフィールドを使用しているかClaudeに確認してください）。成果物自体の計算エラーの場合は、チャットを開いて正しい計算式をClaudeに伝えてください。Claudeがデバッグして修正します。
Q: 既存のアーティファクトをライブアーティファクトに変えることはできますか？A: はい。Claude CoworkでClaudeとファイルを共有し、「これをライブアーティファクトに変換できますか？」と尋ねてください。あとはClaudeが自動的に処理します。
Q: このユースケースにおいて、Sonnetの通常モードと適応モードに違いはありますか？A: ほとんどの成果物構築においては、大きな違いはありません。適応思考は、自由度の高い研究や複雑な設計上の意思決定においてより有効です。このような明確な指標に基づいた構築においては、標準モードで十分です。
Q: ライブアーティファクトは Intentwise プラットフォームのダッシュボードに取って代わるのでしょうか？A: すぐに実現するわけではありませんが、カスタムダッシュボードの可能性はまさに無限であり、チームがClaude Coworkに慣れていくにつれて進化し続けるでしょう。
閉鎖
ケントン：本日ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。今回の目的は、カスタムのライブAmazonダッシュボードの構築が、コードも複雑な設定も不要で、明確なプロンプトと安定したMCP接続だけで、いかに簡単に実現できるかをお見せすることでした。チームがこのワークフローに慣れてくれば、カスタマイズの可能性は、表示したい内容によってのみ制限されるでしょう。
Intentwise AI Gateway を試してみたい方は、2週間の無料トライアルをご利用いただけます。お問い合わせは下記まで。 [メール保護] または、セッション内のリンクにあるフォームにご記入ください。そして、来週のウェビナーにもぜひご参加ください。 「あなたのAmazonデータはAI対応です ― さあ、次はどうしますか？」
