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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。
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
問い合わせは多くないのに、評価や売れ行きが伸びないCS・EC担当向け。Zendeskに届いた問い合わせ（窓口に来た声）と、TrendViewer MCPの観点別レビュー（買った人の声）を同じ観点でそろえ、窓口には来ないまま不満がたまっている点を洗い出して、FAQと商品ページの追記案まで作ります。
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. Zendesk MCPで、直近90日のチケットのうち〔商品名・カテゴリ〕に関するものを話題ごと（サイズ・届き方・手入れ・不具合など）に分けて件数を出してください。氏名や注文番号は出さないでください。
2. TrendViewer MCPで、〔商品カテゴリ〕の分析の観点別の肯定・否定の割合と、サブ観点ごとの不満の割合を出してください。
3. 1と2を同じ観点名にそろえて並べ、レビューでは不満が多いのに問い合わせが少ない観点を、不満の割合が高い順に表にしてください。
4. その観点について、過去の返答で説明している文があるかをZendeskで確かめ、説明が無いものだけFAQの質問と答え、商品ページに足す一文の案を作ってください。どこにも書き込みはしないでください。
冬用スリッパの例では、レビューで不満が目立つのは「小さめでサイズ選び」（不満57.2%）と「圧縮梱包とシワ」（不満22.8%）。問い合わせの件数がこれより少なければ「窓口に来ていない不満」として上がり、『やや小さめなので、足の実寸と表記サイズの対応表で選ぶ』『届いたときのシワと、ふくらみが戻るまでの目安』のFAQ案と商品ページの追記案が返ります。
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
商品ページのカート投入率、同じ話題の問い合わせ件数、翌月以降のレビューの不満の割合
手順5ステップ
- Zendesk 直近90日のチケットから〔商品名・カテゴリ〕に関するものを集め、話題ごと（サイズ・届き方・手入れ・不具合など）に件数を出してもらう 返ってくるもの：問い合わせの話題別の件数
- TrendViewer 同じ商品カテゴリの分析で、観点別の肯定・否定の割合と、観点の内訳（サブ観点）ごとの不満の割合を出してもらう 返ってくるもの：観点・サブ観点ごとの不満の割合と件数
- TrendViewer 1の話題と2の観点を同じ名前にそろえて並べ、「レビューでは不満が多いのに、問い合わせはほとんど来ていない観点」を抜き出してもらう 返ってくるもの：窓口に来ていない不満の一覧（レビューの不満の割合と問い合わせ件数の対照表）
- Zendesk 抜き出した観点について、過去の返答や定型文に説明している文があるかをチケットから探してもらう 返ってくるもの：すでに説明できている点と、まだ説明が無い点の区分け
- TrendViewer 説明が無い点ごとに、FAQの質問と答え、商品ページに足す一文の案を作ってもらう（公開は人が確認してから） 返ってくるもの：FAQ案と商品ページの追記案
そのまま使えるプロンプトChatGPT／Claude に貼る
Zendesk MCPとTrendViewer MCPを使って、問い合わせには来ていない不満を見つけたいです。 1. Zendesk MCPで、直近90日のチケットのうち〔商品名・カテゴリ〕に関するものを話題ごと（サイズ・届き方・手入れ・不具合など）に分けて件数を出してください。氏名や注文番号は出さないでください。 2. TrendViewer MCPで、〔商品カテゴリ〕の分析の観点別の肯定・否定の割合と、サブ観点ごとの不満の割合を出してください。 3. 1と2を同じ観点名にそろえて並べ、レビューでは不満が多いのに問い合わせが少ない観点を、不満の割合が高い順に表にしてください。 4. その観点について、過去の返答で説明している文があるかをZendeskで確かめ、説明が無いものだけFAQの質問と答え、商品ページに足す一文の案を作ってください。どこにも書き込みはしないでください。
注意点
- 問い合わせ本文の氏名・住所・注文番号は、AIに渡す前に伏せるか、件数の集計だけを頼む
- Zendeskの公式MCPは無く、有志版を使う。APIトークンは読み取りに必要な範囲に絞る
- レビューの原文をFAQや商品ページに転載しない（不満の傾向をつかむために使う）
- FAQと商品ページの公開は、人が内容を確認してから行う
「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10日。
使うMCP
- MCPZendesk
有志・第三者（公式ではない）・ふつう：PCへの導入や設定が要る - 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）
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
- 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）
- 競合の不満と自社の強みを並べ、商品ページの説明を書き直す ▸TrendViewer → Keepa → Amazon（セラー） → 楽天RMS