--- title: "Claude、ChatGPT、Cursorから顧客Studyを実行する方法（Minds MCPガイド）" description: "AIエージェントから合成顧客Studyを実行するためのステップバイステップガイド。Claude、Claude Code、ChatGPT、Cursor、VS CodeでMinds MCPサーバーを使う方法をカバーします。" canonical_url: "https://getminds.ai/blog/ja/run-customer-panels-from-claude-chatgpt-cursor-mcp-guide" last_updated: "2026-10-06T08:57:27.978Z" --- # AIエージェントから顧客Studyを実行する このガイドでは、Claude、ChatGPT、Cursorのエージェント画面を離れることなく、合成顧客Studyを直接実行する方法を説明します。設定はエージェントごとに数分で完了します。接続が完了すると、エージェントはあらゆるワークフローの一部として、Audienceの構築、Studyの作成、質問、調査結果の返却を行えるようになります。 [Minds MCPサーバー](/mcp/overview)は、根拠に基づくAudienceの構築から、複数の質問からなるStudyの計画、結果のエクスポートまで、ループ全体をカバーする厳選されたツール群を提供しています。以下の内容は、Mindsアカウントをお持ちであることを前提としています。お持ちでない場合は、getminds.aiでサインアップしてください。 ## 接続後にできること エージェントは以下の機能を利用できるようになります。 - 平易な言葉のブリーフから、根拠に基づくMindsのAudienceを構築する - 1つのAudienceに単独の質問をする - 複数のAudienceを比較するStudyを作成する - 複数の質問からなるStudyを計画し、レビューし、明示的な確認後に実行する - 完了した質問全体にわたる調査結果のサマリーを読む - 結果をPDF、DOCX、PPTX、Markdownのレポート、またはCSV、XLS、SPSSの生データとしてエクスポートする エージェントはこれらのツールを順番に呼び出します。典型的な流れは、エージェントがブリーフを受け取り、Audienceを構築し、質問をするか短い質問票を計画し、統合されたサマリーを返す、というものです。シンプルな質問であれば、通常は数分以内に結果が返ってきます。 ## Claude Desktopの設定 公式の製品ドキュメントとして、このウォークスルーと並行して[Minds MCP設定ガイド](/mcp/setup)を開いておいてください。 Claude Desktopとclaude.aiは同じカスタムコネクタを共有しており、MindsアカウントでOAuthを使ってサインインします。 *ステップ1.* Customize → Connectorsを開き、+をクリックしてAdd custom connectorを選択します。 *ステップ2.* URL `https://getminds.ai/mcp` を入力し、Addをクリックします。 *ステップ3.* Connectをクリックし、Mindsにサインインして、Allowを選択します。 *ステップ4.* 会話の中で + → Connectors からMindsを有効にし、Claudeに「list my Minds Studies」と尋ねてテストします。`list_studies`が呼び出され、既存のStudyが返されるはずです。 お使いの環境でOAuthを完了できない場合、Claude Desktopは代わりに`mcp-remote`ブリッジを介してAPIキーでMindsに接続できます。アカウント設定の「API Keys」でキーを生成し（キーは`minds_`で始まります）、次のエントリを`claude_desktop_config.json`に追加します。 ```json { "mcpServers": { "minds": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://getminds.ai/mcp", "--header", "Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY" ] } } } ``` ## Claude Codeの設定 Claude Codeは、HTTP経由でリモートサーバーに直接接続します。 *ステップ1.* ターミナルで`claude mcp add --transport http minds https://getminds.ai/mcp`を実行します。 *ステップ2.* Claude Codeを起動し、`/mcp`を実行して`minds`を選択し、Authenticateを選びます。 *ステップ3.* 開いたブラウザウィンドウでMindsにサインインし、Allowを選択します。APIキーは任意です。代わりにAPIキーを使う場合は、最初のコマンドに`--header "Authorization: Bearer minds_YOUR_API_KEY"`を追加してください。 *ステップ4.* Claude CodeにAudienceの一覧表示を依頼してテストします。 ## ChatGPTの設定 ChatGPTは、OAuthサインインを備えたMCPアプリとしてMindsを追加します。 *ステップ1.* Web版ChatGPTでPluginsを開き、Add → Create MCP Appを選択します。このオプションが見つからない場合は、開発者モードを有効にするか、ワークスペース管理者にカスタムMCPアプリの許可を依頼してください。 *ステップ2.* 名前をMindsとし、サーバーURLを`https://getminds.ai/mcp`、認証をOAuthに設定して、Createをクリックします。 *ステップ3.* Continue to Mindsをクリックし、Mindsアカウントでサインインして、Allowを選択します。 *ステップ4.* 新しい会話で@Mindsと入力し、質問します。[ChatGPTガイド](/guide/integration-chatgpt)では、プラグインディレクトリとデスクトップアプリについても説明しています。デスクトップアプリでは、Plugins → Add → Add MCP serverからMindsを追加します。 ## CursorとVS Codeの設定 CursorとGitHub Copilotを使うVS Codeは、どちらもリモートサーバーに直接接続し、OAuthでサインインするため、ブリッジやAPIキーは不要です。 *ステップ1.* Cursorで、Mindsを`~/.cursor/mcp.json`に追加します。 ```json { "mcpServers": { "minds": { "url": "https://getminds.ai/mcp" } } } ``` *ステップ2.* Cursorに認証を求められたら、Mindsにサインインし、Allowを選択します。 *ステップ3.* エージェントのツールピッカーにMindsのツールが表示されます。 VS Codeでは、コマンドパレットからMCP: Add Serverを実行し、HTTPを選んで`https://getminds.ai/mcp`を入力します。求められたらサインインし、エージェントモードのCopilot Chatからツールを使用します。 ## 最初のStudyを実行する 接続が完了したら、最もシンプルなワークフローは次のとおりです。 *ステップ1.* エージェントに「ドイツの中堅B2B SaaSマーケティングマネージャーのAudienceを構築して」と依頼します。 エージェントは`create_audience_from_brief`を呼び出します。Mindsが母集団を調査してAudienceを構築し、エージェントは`get_audience_creation_progress`で進捗を追跡できます。 *ステップ2.* 「このAudienceに、顧客インタビューを自動化するツールに月額200ユーロを支払うかどうか尋ねて」と依頼します。 エージェントは`ask_audience`を呼び出し、そのAudience用の非公開Studyを作成して、`get_study_status`で回答を読み取ります。エージェントが回答を要約します。 *ステップ3.* 「このStudyをMarkdownレポートとしてエクスポートして」と依頼します。 エージェントは`export_study`を呼び出し、`get_study_status`でエクスポートを確認します。Study全体を含むクリーンなMarkdownファイルが手に入ります。 質問票の場合、エージェントはすべての質問を含めて`plan_study_questions`を一度呼び出し、計画を提示し、あなたがその正確なリビジョンを確認した後でのみ`run_study_questions`で実行します。これらのステップを1つのプロンプトにまとめることもできます。「米国のフィンテックのアーリーアダプターのAudienceを構築し、オンボーディングの摩擦について質問し、結果をエクスポートして」。エージェントはツールを順番に実行します。 ## 利用可能なツール Minds MCPサーバーは、提供するツールを製品領域ごとにグループ化しています。 *Audienceツール。* 既存のAudienceを閲覧する`list_audiences`、根拠に基づくAudienceを構築する`create_audience_from_brief`、作成の進捗を追跡する`get_audience_creation_progress`、1つのAudienceに質問する`ask_audience`、共有と再利用のための`export_audience`と`duplicate_audience`。 *Studyツール。* 過去のStudyを閲覧する`list_studies`、複数のAudienceにまたがるStudyを設定する`create_study`、単独の質問をする`ask_study`、結果を取得する`get_study_status`、調査結果をまとめる`get_study_summary`、PDF、DOCX、PPTX、Markdown、CSV、XLS、SPSSで出力する`export_study`。 *計画ツール。* レビュー済みの複数質問Studyのための`plan_study_questions`と`run_study_questions`、MaxDiffなどの手法を扱う`list_research_methods`、そして再利用のためのStudyの下書きとテンプレート。 エージェントはこれらの名前を知る必要はありません。MCPハンドシェイクからツールの説明を読み取り、タスクに基づいて選択します。リクエストを自然な言葉で表現すれば、エージェントが適切なツールを選んでくれます。 ## うまく機能するパターン チームをまたいで成功しているいくつかのパターンを紹介します。 *1つのプロンプトでブリーフからサマリーまで。* リサーチのブリーフ、質問、希望する出力形式をすべて1つのプロンプトにまとめます。エージェントが全シーケンスを実行します。 *反復的なメッセージングテスト。* まずベースラインのメッセージでStudyを一度実行し、次にエージェントにバリエーションのテストを依頼します。エージェントはStudyを再利用し、新しい文言で`ask_study`を呼び出すだけです。 *比較Study。* 2つのAudience（例：アーリーアダプターとレイトマジョリティ）を含む1つのStudyを作成し、両方に同じ質問をします。MindsはAudienceごとの回答を並べてレポートします。 *日次チェック。* 特定のトピックについて、毎日簡単なStudyの質問を実行するようにエージェントをスケジュールします。エージェントは接続されたSlack MCPを介して結果をSlackに投稿します。 ## 認証とコスト APIキーはBearer認証を使用します。キーは単一のMindsアカウントにスコープされます。アカウントのダッシュボードから失効およびローテーションが可能です。 ChatGPT、Claude、Claude Code、Cursor、VS CodeのOAuthフローは同じバックエンドを使用します。トークンは自動的に期限切れとなり、更新されます。 価格は公開されているMindsのプランに従います。Free、月額79ユーロのStarter、1シートあたり月額199ユーロ（最低1シート）のPro、そしてカスタム価格のEnterpriseがあります。各ツール呼び出しは、Webアプリでの手動のStudy実行と同じクオータに対してカウントされます。詳細は[価格](/?register=true)をご覧ください。 ## トラブルシューティング ツールは一覧に表示されるが実行されない場合、最も一般的な原因はサーバーの問題ではなくクライアントのバグです。特にOpen WebUIの統合には一部のバージョンで既知のリグレッションがあり、ネイティブの関数呼び出しパスではBearer認証が必要です（上流のモデルプロバイダーがMindsに代わってOAuthハンドシェイクを完了できないため）。コネクタをAPIキー認証に切り替えるか、モデルのストリーミングを無効にしてください。 最初の接続でOAuthが失敗する場合、最も一般的な原因は古いコネクタエントリです。削除して再追加してください。MindsのOAuthハンドラは、登録ごとに新しいトークンを発行します。 エージェントがツールを呼び出しても結果が空に見える場合は、Mindsアカウントに少なくとも1つのAudienceまたはStudyがすでに作成されていることを確認してください。`list_studies`のような一部のツールは、何もない場合に空のリストを返します。 ## 次のステップ エージェントが接続されたら、次のステップは他のMCPサーバーと組み合わせることです。最も一般的な組み合わせは、Mindsに加えて分析MCP（PostHogまたはGA4）と通知MCP（Slack）です。これにより、エージェントはStudyを実行し、実際の製品データと照らし合わせて調査結果を検証し、その結果をチームチャネルに自動的に報告できます。2026年に接続する価値のあるMCPサーバーの完全なリストは、関連投稿[マーケティングおよびリサーチエージェント向けの最高のMCPサーバー](/blog/best-mcp-servers-marketing-research-agents-2026)にあります。参考までに、ライブの[Minds MCPツールリスト](/mcp/tools)には、接続されたエージェントに公開されているすべてのツールが表示されます。 このカテゴリに不慣れな方は、[エージェント型市場調査の定義](/blog/agentic-market-research-definition)で、なぜエージェントがワークフローを根本から変えるのか、1ページで概要を把握できます。 これがエージェント型リサーチの完全なループです。人間が介在することなく実行され、数週間ではなく数分で完了し、従来の調査の数分の一のコストで済みます。上記のセットアップは、ほとんどのマーケティングチームや製品チームがそのワークフローを実現するために乗り越えるべき唯一の障壁です。