Agent A の使い方と活用事例|API との違いやおすすめの裏技をウェビナーから徹底解説

中納 麻緒
Ahrefs|プロダクトマーケター 国外企業での日本市場向けマーケティングに 5 年以上携わり、現在は Ahrefs でプロダクトマーケティングを担当。日本のユーザーコミュニティを盛り上げつつ、Ahrefsと市場をつなぐ役割を担っている。

先日、Ahrefs Japanと 株式会社LANY の共同開催によるウェビナー『Agent Aとは?10時間が10分に。SEO業務を自動化する新時代のAIアシスタント』を開催いたしました。導入を検討されている方からすでにご利用中の方まで、幅広い方に向けた盛りだくさんの内容でお届けしました。

そこで本記事では、ウェビナーでお伝えした内容を改めてテキストで分かりやすく整理しました。 「Agent A」の基礎知識から、ChatGPT や Claude などの対話型 AI との決定的な違い、さらに土台となるプラットフォーム「Letaido」の具体的な活用方法までを網羅してお届けします。弊社 Taka が株式会社LANY代表取締役CEO・竹内氏の具体的な活用実例も交えながら、SEO業務を劇的に効率化するAgent Aの全貌に迫ります。

こちらの記事の前半で紹介する内容はこちらの動画でもご覧いただけます。

AI エージェントは、2026 年現在、マーケティング業界で最も注目されているテクノロジーのひとつです。ChatGPT や Claude、Gemini といった生成 AI の登場により、データ分析やコンテンツ生成が格段に効率化されました。Ahrefs も MCP(Model Con­text Protocol)と API を開放し、外部の AI から直接データを取得できる環境を整えています。しかし、実際に業務で使ってみると、3 つの壁にぶつかることが少なくありません。

1 つ目は、ナレッジ共有ができないこと
個人が Claude で作った分析ダッシュボードやプロンプトは、そのままではチームメンバーと共有できません。結果として、AI 活用のノウハウが個人にサイロ化してしまいます。

2 つ目は、データ精度と取得範囲の限界
外部 API 経由では取得できないデータがあったり、膨大なデータの取得に手間がかかったりします。コンテンツエクスプローラーのような一部機能は、そもそも API 対応していないケースもあります。

3 つ目は、コードの壁
Claude や Chat­G­PT を使いこなすには、ある程度のプログラミング知識が前提になることも多く、マーケターが自分の業務ツールを持つにはまだ遠いのが現実です。

つまり、「データにアクセスできる」ことと「業務を回せる」ことの間には、まだ大きなギャップがあります。

優れたマーケティング施策が、深いデータ分析から生まれることは皆さんもご存知のはずです。しかし、その分析のためにデータを抽出し、整形し、レポートにまとめるという作業に、本来使うべき「考察」の時間まで奪われていませんか?この「データ準備」の時間が、実は私たちの生産性を縛る大きなボトルネックになっているんです。

もし、プログラミングの知識がなくても、自分やチームが必要とする分析ツールを自然言語でサクッと作れたとしたら?毎週行っている定型レポートがボタン一つで完成するとしたら?

このギャップを埋めるために Ahrefs が開発したのが、Letai­do というエージェントプラットフォームと、その上で動く Agent A です。私たちが本当に時間をかけるべき「戦略を考える」という本質的な業務に集中するための、頼もしいパートナーとなってくれるはずです。

AI エージェントとは、特定の目標に向かって自律的にタスクを遂行する AI システムのことです。従来の生成 AI が「ユーザーの質問に答える」受動的な役割だったのに対し、AI エージェントは「ゴールを設定すると、そこに向かって自ら判断しながら行動する」能動的な存在として設計されています。

目標に向かって自律的にタスクを遂行する AI

たとえば Chat­G­PT に「競合サイトの DR を教えて」と聞けば、答えてくれます。でも、「毎週月曜日に競合 3 社の DR とトラフィックを取得して、ダッシュボードを更新して」とお願いしても、ChatGPT 単体ではそこまでは動いてくれません。

AI エージェントは違います。「何をしたいか」を伝えれば、データ取得、整形、可視化、スケジュール実行までを一連のワークフローとして自律的に実行してくれるのです。

観点生成 AI (ChatGPT・Claude など)AI エージェント(Agent A など)
動作モード質問に対して回答(受動的)目標に向かって自走(能動的)
タスクの範囲単発の質問・生成複数ステップのワークフロー
自動化基本的に手動実行スケジュール実行が可能
チーム共有困難(個人のチャット内)ダッシュボード・アプリとして共有可能

Agent A が注目される 3 つの理由

マーケティング領域で AI エージェントが注目されているのには、明確な理由があります。

  • 反復タスクの自動化: キーワード調査、競合分析、レポート作成など、毎週・毎月繰り返す作業を自動化できます。
  • ナレッジのチーム横断共有: 作成したダッシュボードやアプリをチーム全員で使えるため、AI 活用のノウハウが組織に蓄積されます。
  • 継続的なデータ更新: 一度設定すれば、最新データを自動取得してダッシュボードを更新し続けてくれます。

「分析して終わり」ではなく、「分析を業務の仕組みに変える」 これが AI エージェントの本質的な価値です。

Agent A は Ahrefs の内部で開発されたエージェントのため、ツールの心臓部である内部エンドポイントに直結しています。これは、私たちが普段 Ahrefs の画面を操作するのと同じように、すべてのデータに制限なく、かつ高速にアクセスできることを意味します。Ahrefs のすべてのデータに内部 API でアクセスし、自然言語での対話を通じてダッシュボード作成、自動化、コンテンツ制作までを実行できます。

Letaido、Ahrefs 独自開発のエージェントプラットフォーム

まず、Letaido と Agent A の関係を整理しておきましょう。

Letaido(レタイドー) は、Ahrefs が独自開発したエージェントプラットフォームです。Ahrefs の CEO が直々に開発を手がけたこのプラットフォームは、さまざまなエージェントが動作する「土台」の役割を担っています。

その土台の上で動く、マーケティングに特化したエージェントが Agent A です。

つまり、Letaido という舞台の上で、Agent A という役者が SEO やマーケティングのタスクを演じてくれる、というイメージですね。

内部 API 直結という最大の強み

Agent A と、ChatGPT や Claude を MCP 経由で使う場合の最大の違いは、アクセスできるデータの範囲と精度にあります。

観点MCPAPI 経由Agent A
アクセス方法公開 MCPAPI内部エンドポイント直結
取得できるデータ公開 API の範囲に限定ツール画面と同じ前データ
API クレジット取得のたびに消費消費しない
新機能対応API 対応を持つ必要あり印時利用可能
コンテンツエクスプローラーAPI 未対応取得可能

Agent A は内部エンドポイントに直結しているため、Ahrefs のツール画面で見られるデータと同じ粒度・精度のデータを取得できます。170 兆ページを超える世界最大級の Web インデックス、14 年分の蓄積データに、ツールを直接操作するのと同じ感覚でアクセスできるのです。

さらに、API クレジットを消費しないため、大量のデータ取得でも追加コストの心配がありません。Ahrefs が新機能をリリースした際も、外部 API の対応を待たずにすぐ使えるという点も大きなメリットです。

Agent A と、ChatGPT・Claude・Copilot といった生成 AI ツールを比較してみましょう。

観点Agent AChatGPT・Claude(MCP 経由)生成 AI
アクセス方式内部エンドポイント直結外部 APIMCP外部 API
Ahrefs データ精度ツール画面と同等公開 API の範囲に限定公開 API の範囲に限定
API クレジット消費なしありあり
コンテンツエクスプローラー××
ダッシュボード作成限定的限定的
自動化×
チーム共有×
AI モデル選択複数モデルを自由に切り替え固定固定

検索マーケティングの分析・自動化なら、Ahrefs のインフラ上で動く Agent A を選ぶメリットが大きいと言えます。とくに、以下のような方におすすめです。

  • Ahrefs のデータを日常的に分析に使っている
  • 定型的な分析作業を自動化したい
  • チームでダッシュボードを共有したい
  • コードを書かずに業務ツールを作りたい

「具体的に何ができるの?」という疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。ここでは、Agent A の 4 つのコア機能をご紹介します。

API の範囲を超える Ahrefs データの取得・分析

Agent A は、サイトエクスプローラー、キーワードエクスプローラー、コンテンツエクスプローラーなど、Ahrefs の主要機能すべてからデータを取得できます。

たとえば、「競合 3 社の DR、推定トラフィック、被リンク数を一覧で見せて」と自然言語で依頼すれば、複数のツールを横断してデータを取得し、整形して表示してくれます。

Claude や Chat­G­PT で MCP 経由でやろうとすると、取得できるデータに制限があったり、膨大なデータの処理に時間がかかったりしますが、Agent A なら内部エンドポイント経由で高速・高精度に取得できます。

② アプリ生成:自然言語で依頼すると数分で可視化画面が立ち上がる

Agent A の魅力的な点のひとつが、自然言語でアプリを作れることです。

「ドメインレーティングをチェックするアプリを作って」と伝えると、Agent A が質問を投げかけながら要件を確認し、15 分程度で完成します。コードを書く必要は一切ありません。

Ahrefs Japan チームでは、ブランドレーダーのデータを可視化するダッシュボードを Agent A で作成し、日々の業務に活用しています。たとえば、どのプロンプトに対して自社コンテンツが AI 検索で引用されているかをトラッキングしたり、ウェブアナリティクスのデータを地図上にマッピングして地域別のアクセス傾向を可視化したりしています。

③ 自動化:毎日・毎週のデータ更新をスケジュール実行

一度ダッシュボードを作ったら、そのデータ更新も自動化できます。

Agent A の 自動化機能を使えば、「毎週月曜日の朝 8 時に競合の DR を取得してダッシュボードを更新」「毎日ブランドレーダーのデータを取得してレポートを更新」といったスケジュール実行が可能です。

これまで毎週手作業で行っていた定型作業が、一度設定するだけで自動的に回り続けるようになります。

④ コンテンツ制作支援:分析結果を起点に企画・ドラフトまで一気通貫

Agent A は分析だけでなく、コンテンツ制作にも活用できます。

キーワード調査からトピック整理、記事構成の作成、本文のドラフトまで、すべてを 1 つのチャット内で完結させることが可能です。Agent A は Ahrefs のデータにアクセスできるため、「このキーワードは競合が取っているから一緒に狙うべき」「DR を考えると勝てる可能性が高い」といった判断を加味した記事企画ができます。

後ほどご紹介する LANY 竹内氏の事例では、1 時間で 13 記事のドラフトを作成したという驚きの実績もあります。

ここからは、Letaido の具体的な始め方をステップバイステップでご紹介します。

ステップ 1:アカウント作成と Ahrefs 連携

まずは letaido.com/JA にアクセスして、「今すぐ始める」ボタンをクリックします。

名前とメールアドレスを入力する画面に遷移しますので、必要事項を入力してください。ここで入力するメールアドレスは、Ahrefs アカウントと同じである必要はありません。

「Start Free Trial」ボタンをクリックすると、カード情報の入力画面に進みます。情報を入力すれば登録完了です。
※本記事の作成時点では、Agent Aの無料トライアルを実施中です。最新の提供状況は公式サイトをご確認ください。

ステップ 2:Skills / Apps テンプレートを取り込む

ログインすると、左側のメニューに「Skills」と「Apps」があります。

Skills には、Ahrefs の SEO エキスパートが実際の業務で使っているスキル(プロンプトやワークフロー)がテンプレートとして用意されています。使いたいスキルを選んで「Launch」を押せば、Agent A に組み込まれます。

Apps には、分析ダッシュボードやレポートツールのテンプレートが並んでいます。こちらもワンクリックで自分の環境に取り込めます。

「何から始めていいかわからない」という方は、まずこれらのテンプレートを活用するのがおすすめです。SEO のプロが実務で使っているノウハウがそのまま手に入ります。

ステップ 3:自然言語でダッシュボードを作成する

テンプレートに慣れてきた時点で、次には自社専用のものを構築するステップです。

今回のウェビナー用に準備したドメインレーティングチェックアプリを視聴者に体験いただく場面もありました。対話を重ねながら要件を固めていくと、約15分でダッシュボードが完成しました。

ステップ 4:Sites でチーム共有・外部公開

作成したダッシュボードやアプリは、Sites 機能を使ってチームやクライアントと共有できます。

また、オープンリンクを発行すれば、Letaido のアカウントを持っていない外部のクライアントにも共有できます。

Rec­om­men­da­tion
White­board 機能を使えば、複数のアプリを 1 つの画面にまとめて、視覚的に整理されたダッシュボードとして公開することも可能です。Ahrefs Japan チームでは、ブランドレーダーダッシュボード、Web アナリティクス可視化、PR 記事ジェネレーターなどを 1 つの White­board にまとめて、チーム全員がアクセスできる状態にしています。

Ahrefs アンバサダーであり、いち早く Agent A を使い倒している株式会社LANY の代表取締役CEO・竹内氏は、「リアルに 10 時間以上かかっていた定型分析が 10 分に短縮され、人件費のコスト圧縮だけでなく、依頼のリードタイムがゼロになった」とその感動を語ります。

コンサルタント自身の手元でガチャガチャと対話しながら分析できるため、レポートの精度も劇的に向上したという竹内氏の実例を 3 つご紹介します。

パターン A:鉄板の「キーワードギャップ分析」をアプリケーション化

SEO 戦略の立案において、競合との差分を炙り出す「キーワードギャップ分析」は外せない鉄板のプロセスです。しかし同時に、最も泥臭く時間がかかる作業でもありました。

  • 導入前: コンサルが分析要件を設計 ➔ スタッフに依頼 ➔ スタッフが Excel 等で整形( 2〜3 時間、人件費が発生)
  • 導入後: Agent A で作った自作アプリにドメインと条件を入れるだけ ➔ わずか 20 秒で分析完了

「キーワードギャップ分析」アプリ内容

条件に合致するキーワードの瞬時洗い出し:「検索ボリューム 10 以上」「競合 2 社以上が共通して 20 位以内にランクインしている」といった、自社が今まさに狙うべきキーワードをピンポイントで抽出。

順位レンジ別の可視化: 自社・競合のドメイン別に、現在の順位を「1位」「2〜3位」「4〜5位」などのレンジへ自動でマッピング。

この分析によって、「競合は軒並み上位を獲得しているのに、自社だけが取りこぼしているキーワード」が順位レンジの勢力図とともに一目で判明します。どこを攻めれば最短で成果が出るのか、次の打ち手をその場で視覚的に把握できるのが最大の特徴です。

Rec­om­men­da­tion
レポートや分析結果をダウンロードしたい場合は、チャットに「PDF と Excel 形式でダウンロードできるボタンを付けて」と直接伝えるだけです。

これまで専門スキルのあるスタッフが数時間かけてマニュアル作業が、今やボタン一つで瞬時に終わる作業になっています。竹内氏はこの仕組みを自社チーム全員に展開し、組織全体の生産性を大幅に向上させています。

パターン B:1 時間で 13 記事を AI ドラフト(自社思想 × SEO データの融合)

竹内氏が海外カンファレンスから帰国後、採用領域における LLMO(生成 AI 検索最適化)対策の記事制作を急遽手元で実践した事例です。

  1. LANY の「記事制作マニュアル(レギュレーション)」を Agent A に読み込ませる。
  2. 竹内氏自身が執筆した「採用 LLMO ガイドブック(ホワイトペーパー)」を学習させ、ウェブ上の一般的な情報ではなく、自社の思想をインプット。
  3. Agent A に適切なキーワードを選定させ、フィードバックを繰り返しながら記事原稿を出力。

結果、わずか 1 時間で 13 記事の記事原稿(ドラフト)が完成しました。

Ahrefs のデータにアクセスできるため、「競合が一緒に対策しているから、このキーワードも 1 つの記事内で狙うべき」といった SEO 観点の判断も自動で加味されます。最高峰モデル(Claude Opus 4.8)をフル活用したにもかかわらず、かかった AI トークン費用はわずか 31 ドル(約5,000円)。圧倒的なコストパフォーマンスを叩き出しました。

パターン C:GA4 × Google 広告データを組み合わせたアドホック分析

Agent A の真骨頂は、Ahrefs が持つ膨大な SEO データに留まりません。外部の CSV データなどを柔軟に読み込ませることで、マーケターの「右腕」として極めて高度なデータサイエンス(アドホック分析)を実行できる点にあります。

例えば、「突然CVが落ちたが、原因が特定できない」というクライアントからの相談は、現場では珍しくありません。

通常であれば、マーケターが GA4 や Google 広告などの複数ツールを行き来し、何時間もかけてデータをこねくり回しながら因果関係を探る必要があります。しかし竹内氏は、ここでAgent Aを活用しました。

各ツールのデータを Agent A にインポートし、「この仮説を検証するには、どのツールのどの切り口を抽出して分析すべきか」という “分析設計” そのものを AI に委ねることで、複雑なツールの管理画面を一切操作せずに分析を進めることができます。

実際のチャット相談プロンプトが以下になります。

その結果、「指名検索の減少 ➔ リスティング広告のインプレッション減少 ➔ 原因は P‑MAX 広告の出稿量を減らし、完全一致に絞りすぎたことによる潜在層へのアプローチ不足」という因果関係を特定されました。SEO コンサルティングの枠を超え、広告施策への具体的な示唆までを、ツールを一切触らず「自然言語の対話だけ」で導き出しました。

Rec­om­men­da­tion
Agent A のコネクター機能を使えば、他のアプリとの連携も可能です。今回の事例では CSV でデータを共有していますが、Google 広告のコネクターを利用することで、データを直接連携させて分析を実行することもできます。すでに他のツールを活用している場合は、既存のデータをそのまま活用できるため、コネクターの利用をおすすめします。

最後にはQ&Aセッションも設けました。参加者からいただいた質問をいくつかご紹介します。

Q: Letaido を使うには Ahrefs の契約が必要ですか?

いいえ、Agent A で Ahrefs のデータを取得するのであれば、Ahrefs アカウントのデータになります。Ahrefs のライトプラン以上をご契約いただいている方が対象です。

Q: API クレジットは消費されますか?

いいえ、Agent A は内部エンドポイントに直結しているため、Ahrefs の API クレジットは消費しません。大量のデータ取得でも追加コストの心配はありません。

Q: 日本語でチャットしても正しく動きますか?

はい、日本語での対話に対応しています。現在 UI のローカライズを進めており、今後さらに使いやすくなる予定です。

Q: 作成したダッシュボードをクライアントに共有できますか?

はい、Sites 機能でオープンリンクを発行すれば、Letaido のアカウントを持っていない方にも共有できます。

Q: Google アナリティクスとサーチコンソール(GSCにも連携できますか?

結論からお伝えすると、サーチコンソール(GSC)は連携可能ですが、Google アナリティクス(GA4)は現時点では対応していません。それぞれの状況を詳しく見ていきましょう。

Google アナリティクス(GA4)のコネクターは現在用意されていません。ただし、代わりとなる分析手段はいくつかあります。

  • Ahrefs ウェブアナリティクス:Ahrefs 独自のアクセス解析機能。流入や訪問者の動きを把握できます。
  • Fath­om:プライバシー重視のアクセス解析ツール(別途キーの設定が必要)。
おすすめの使い方
多くの場合、GSC + Ahrefs Web Ana­lyt­ics の組み合わせで、検索流入やトラフィックの分析は十分にカバーできます。GA4 が必須でない限り、まずはこの 2 つを軸に分析を進めるのが効率的です。

Q: 連携できるコネクター(外部ツール)にはどんなものがありますか?

現在ご利用いただける主なコネクターは以下の通りです。SEO 分析から CRM、メール配信、CMS まで幅広く対応しています。

SEO・検索分析(Ahrefs 連携・設定不要ですぐ利用可能)

  • サイトエクスプローラー
  • キーワードエクスプローラー
  • サイト監査
  • ランクトラッカー
  • コンテンツエクスプローラー
  • ブランドレーダー
  • ウェブアナリティクス
  • 競合分析
  • バッチアナリシス
  • ダッシュボード/レポートビルダー/アラート
  • サーチコンソール(GSC)連携
  • AI コンテンツヘルパー/ローカル SEOSNS 管理

■ その他の SEO ツール

  • Sem­rush

CRM・営業

  • Hub­Spot / Stripe / Charge­bee / Gong

■ メール・マーケティング

  • Mailchimp / Resend / Send­Grid / Luma(イベント管理)

■ コンテンツ・CMS

  • Word­Press / Webflow / Notion / Airtable

■ 広告

  • Google 広告(Google Ads)

■ 開発・プロジェクト管理

  • GitHub / Linear

■ チャット・通知

  • Slack

■ インフラ・データ連携

  • Cloud­flare / DNSim­ple / Api­fy / Fath­om / Firehose

このうち Ahrefs 関連のコネクターは設定不要ですぐにご利用いただけます。それ以外のツールは、初回利用時に API キーなどの接続設定が必要です。

ここまで、AI エージェントの Agent A とは何か、どのような価値を提供するのか、そして Letai­do の具体的な使い方をご紹介してきました。

改めて整理すると、Agent A の価値は以下の 3 点に集約されます。

  • 内部 API 直結で、ツール画面と同等のデータに高速・高精度でアクセスできる
  • 自然言語でダッシュボードを作成し、自動化・チーム共有まで実現できる
  • 分析で終わらせず、業務の仕組みとして定着させられる

ウェビナーで竹内氏が語っていたように、AI を使う際のスタンスとして大切なのは、「効率化」だけでなく「有効性」を高めること。時間を削減するだけでなく、これまでできなかった分析に挑戦したり、品質を上げるために使ったり、スキルの幅を広げたる使い方が、これからの AI 活用では求められます。

最初から 100 点を目指さなくても大丈夫です。まずは Skills や Apps のテンプレートから始めて、少しずつ自分だけのワークフローを育てていきましょう。

皆さんの SEO・マーケティング業務が、Agent A によってより楽しく、より成果につながるものになることを心から応援しています!

https://ahrefs.canny.io/

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