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このレシピで使う TrendViewer MCP は、mcp-dir の運営会社（HALDATA）の製品です。ほかのMCPはディレクトリの掲載基準どおり中立に紹介しています。
レビューから買う場面と顧客像を出し、広告の画像・動画を作る
広告の画像・動画を「誰に・どんな場面で」見せるかが担当者の想像で決まり、作っても反応が読めない広告・販促担当向け。TrendViewer MCPでカテゴリのレビューから「買う場面（CEP）」と「その場面で強い観点」を組にし、組ごとに実際のレビューから1人の顧客像（N1）を描きます。Omneky MCPでその顧客像に向けた広告の画像・動画を自社ブランドの色・フォントで作り、条件をそろえて反応を比べます。
流れを図で見るあなたは一言頼むだけ。AIが順にMCPを呼ぶ
AIとのやり取り会話のイメージ
1. TrendViewer MCPで〔商品カテゴリ〕の分析を読み、誰が・どこで・いつ使うか、購買動機、観点別の好評・不満を出してください。そこから「このカテゴリが必要になった場面・きっかけ」を買う場面（CEP）の候補として並べてください。
2. 買う場面ごとに、その場面を書いたレビューで好評が強い観点を重ね、場面と強みが一致する組だけを3〜5組残してください。一致しない組は外し、外した理由も書いてください。
3. 各組についてレビュー文を取り出し、1人の顧客像（N1）を描いてください。使う人・場面・それまでの困りごと・選んだ決め手・使った後の言葉を、原文の要約と根拠の数字つきで。推測した部分は推測と書いてください。
4. Omneky MCPで自社のブランド情報を読み、顧客像ごとに広告画像（主要サイズ）と6〜15秒の動画の案を作ってください。レビューの文をそのまま使ったり、お客様の声として見せたりはしないでください。
5. 案を「買う場面・強い観点・顧客像・根拠」と対応させた表にし、対象者・予算・期間・配信面・遷移先をそろえた配信案を出して、私の承認を待ってください。
6. 承認後に配信し、組ごとの表示回数・クリック数・クリック率を比べてください。データが少ない間は優劣を決めないでください。
冬用スリッパの例では、使う場所に「職場用」（5.6%）「実家」（4.5%）が出て、観点では保温性の好評が87.1%です。そこで「職場の足元が冷える × 保温性」が一致する組として残り、「デスクの下で足が冷えて買った人」の顧客像と、その場面の広告画像・動画の案が返ります。同じ分析で「小さめ」の話題は不満57.2%なので、広告に足の実寸の目安を添える案も並びます。
会話はイメージです。実際の答えは、つないだデータとAIによって変わります。答えの中の数値は 冬用スリッパのレビュー分析レポート（見本）（TrendViewer で分析した公開レポート）から引用しています。
このレシピで動かすもの
買う場面 × 顧客像ごとの広告のクリック率と表示回数。購入や売上は別に確かめます。
手順6ステップ
- TrendViewer カテゴリ全体の分析で、誰が・どこで・いつ使うか、購買動機、観点別の好評・不満を出し、「そのカテゴリが必要になった場面・きっかけ」を買う場面（CEP）の候補として並べてもらう 返ってくるもの：買う場面の候補と、それぞれのレビュー件数・割合
- TrendViewer 買う場面ごとに、その場面を書いたレビューで好評が強い観点を重ね、「場面と強みが一致する組」だけを残してもらう（一致しない組は広告にしない） 返ってくるもの：「買う場面 × 強い観点」の組と、根拠の数字
- TrendViewer 各組についてレビュー文を取り出し、1人の顧客像（N1）を描いてもらう。使う人・場面・それまでの困りごと・選んだ決め手・使った後の言葉を、原文の要約つきで 返ってくるもの：組ごとの顧客像（N1）と、その裏付けのレビュー
- Omneky 自社のブランド情報（ロゴ・色・フォント・商品）を読み、顧客像ごとに広告画像（主要サイズ）と6〜15秒の動画の案を作ってもらう。見出しは顧客像の場面と言葉から 返ってくるもの：顧客像ごとの広告画像・動画の案と文案
- Omneky 案を「買う場面・強い観点・顧客像・根拠」と対応させた表にし、対象者・予算・期間・配信面・遷移先をそろえた配信案を出してもらう（出稿と予算は人が承認してから） 返ってくるもの：比べる条件をそろえた配信計画
- Omneky 承認後に配信し、組ごとの表示回数・クリック数・クリック率を比べてもらう 返ってくるもの：買う場面 × 顧客像ごとの広告の反応
注意点
- 分析が終わり、実際のレビューを読んでから画像・動画を作る。レビューを読む前に場面や顧客像を決めない
- 買う場面と強い観点が一致しない組は広告にしない。強みの無い場面で見せても、商品と結びつかない
- 顧客像（N1）は広告の場面を決めるための像で、配信の対象者を個人の情報で絞るものではない。レビューを書いた人を特定できる書き方や、原文の転載・「お客様の声」としての表示はしない
- Omneky MCP は出稿・予算の変更までできてしまう。最初は作る・分析するだけに使い、配信は条件を決めてから人が承認して行う。場面・顧客像・映像を同時に変えた比較は「企画全体の比較」として読む
「当社で実行済み」「当社で接続確認済み」は当社が実際にMCPを呼び出して手順が通ることを確かめたもの、「当社の想定手順」は公式資料をもとに組んだ手順です。書き込みをするMCPは、AI側で都度承認する設定にしてください（安全に使うには）。業務上の効果は保証しません。掲載 2026年10月30日。
使うMCP
- レビュー分析TrendViewer MCP
主要ECモールのレビューを観点別に集計（運営会社の製品） - MCPOmneky
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ほかのレシピ
- サイト内検索の言葉とレビューから、絞り込み項目を決める ▸GA4 → TrendViewer
- レビューの購買動機から、検索広告の見出しを作り直す ▸Google広告 → TrendViewer
- 商談前に、取引先の売場に合う提案の根拠をレビューで用意する ▸Salesforce → TrendViewer
- 自社の売れ行きと買った人の評価を並べて、棚割を決める ▸BigQuery → TrendViewer
- 問い合わせに来ない不満をレビューで見つけ、FAQと商品ページに書く ▸Zendesk → TrendViewer
- 検索需要とレビューの観点から、記事の構成を作って下書きする ▸Ahrefs → TrendViewer → WordPress MCP Adapter（自己ホスト）