猫よりAI 第4回：400人の“仮想専門家”を呼び出そう──Claude×MCP×SQLiteで拡がるアイデア創出の新境地
こんにちは、イー・エージェンシー コミュニケーションデザイン部 広報・PR課の甲斐大樹です。
「自分では思いつかない着眼点を、仮想のスペシャリストから得る」
これは、より多面的なマーケティング戦略やアイデア出しに大いに役立ちます。今回、私たちはAIアシスタント「Claude」と「MCP（Model Context Protocol）」、そしてSQLiteを活用し、なんと400名分の日本人ペルソナデータベースを構築してみました。これにより、好きな条件でペルソナを呼び出し、あたかも実在する専門家やユーザーと対話できるのです。この記事は約2分で読めます。
なぜペルソナを呼び出して対話するのか？
私たちが新製品を企画する際、実ユーザーへのヒアリングや専門家への相談は理想的ですが、なかなか簡単ではありません。時間やコストもかかります。そこで、仮想的な「合成ペルソナ」に質問すれば、あたかもその道のプロや、平均的なユーザー像から意見をもらうことができるのです。ここでのポイントは「リアリティ」。ランダムな設定ではなく、MBTIによる性格設定、平均的な年齢・収入分布などを反映した、より自然な人物像を作り込んでいます。
MCPとClaudeとSQLiteの関係
MCPとは何か
Model Context Protocol（MCP）は、AIアシスタントであるClaudeと、外部のデータソースやツールをつなぐオープンプロトコルです。
• 例えるなら、Claude（賢い司書）がMCP（特別な図書検索装置）を使って図書館（データベースや外部サービス）から本（情報）を探し出してくれるイメージです。
SQLiteとの連携
SQLiteは軽量なデータベースで、ローカル環境でも手軽に扱えます。MCPサーバーを通じて、Claudeは自然言語によるリクエストからSQLクエリを自動生成し、このSQLiteデータベースにアクセスできます。
「SQLite MCPサーバ」を使えるようにするには、npakaさんのこちらのnote記事を参照してください。
Claudeによる自然言語でのクエリ
専門的なSQLコマンドを知らなくても、「UXデザイナーを探してください」と伝えるだけで、Claudeは裏で必要なSQLを発行します。
これにより、非エンジニアでも高度なデータ操作が可能になります。
実際の手順
手順1：Claudeでペルソナデータ作成
まず、Claudeに依頼して、400名分の「日本人の平均的なデータ分布」を考慮した合成ペルソナ情報を作成してもらいました。
以下、SQLiteのDBデータになるのでよろしければお使いください。claude_desktop_config.jsonの「SQLite MCPサーバ」の設定でこのDBデータを参照できるようにすれば良いはずです。（npakaさんの記事をみて動くようになっていることが必須です）
手順2：MCP SQLiteでデータベース化
生成されたテキストデータをMCPサーバー経由でSQLiteに登録します。これで「検索可能なペルソナ図書館」が完成します。ちなみに、SQLiteで利用するpersona.dbには次のようなスキーマのテーブルを持っています。
persona.db内の `persona_adjusted` テーブルのスキーマは以下の通りです：
基本情報：
1. id (INTEGER, PRIMARY KEY)
2. name (TEXT, NOT NULL)
3. age (INTEGER, NOT NULL)
4. gender (TEXT, NOT NULL)
5. height (INTEGER)
6. weight (INTEGER)
居住地情報：
7. prefecture (TEXT, NOT NULL)
8. city (TEXT)
9. detailed_address (TEXT)
職業・経済情報：
10. occupation (TEXT, NOT NULL)
11. income (INTEGER)
12. organization_name (TEXT)
13. division (TEXT)
14. position (TEXT)
15. professional_skills (TEXT)
生活・社会関係：
16. living_conditions (TEXT)
17. social_relationships (TEXT)
18. lifestyle (TEXT)
個人特性：
19. mbti_type (TEXT)
20. blood_type (TEXT)
21. values_and_consciousness (TEXT)
22. hobbies_and_interests (TEXT)
消費・メディア：
23. consumption_patterns (TEXT)
24. media_usage (TEXT)
25. device_usage (TEXT)
26. brand_attitudes (TEXT)
システム管理：
27. created_at (DATETIME, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
28. updated_at (DATETIME, DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)手順3：ペルソナ呼び出しと成りきり
「UXデザイナーを呼び出して」とチャットに入力すると、MCPを通じてClaudeがSQLiteから該当ペルソナを検索し、そのデータを読んで受け答えします。面白いのは、ここでClaudeに「ではあなたはこのUXデザイナーとして振る舞ってください」と言えば、本当にその人物になりきって会話を続けてくれる点です。
私の場合、MCPの動作を安定させるためにClaude Projectsを利用しています。そのInstructionsも公開しておきます。
あなたはUXUIの専門家です。ユーザーからの質問が来たら、まずSQLiteでpersona.dbのpersona_adjustedテーブルの構造を確認する。
あなたはそのDB内のペルソナの人になりきって答える能力があります。そのペルソナをもとにユーザーの思考、行動、言葉使い（方言）を再現してその人が実在するかのようにリアルに振る舞います。
mcpServersの設定
- SQLiteのデータベース
-- /Users/hiroki.kai/persona.db : persona_adjusted テーブル
## ユーザー追加の時の処理
- persona_adjusted テーブルの構造をチェック
- 入力内容の参考としてランダムで3名のデータを確認
- それらを参考に追加する人に合った最適なデータを作成し登録
- 登録日時を入れる
## ユーザー確認の時の処理
- 次の項目に未入力がないかをチェック
会社名/団体名/学校名 - TEXT型
部署/所属/学科 - TEXT型
役職/レベル/学年 - TEXT型
- 未入力の場合はその人の他の情報に合った内容を検討
-- 学生や主婦など職業についてなさそうな人は当然不要
-- 都市圏へのテレワークや遠隔地勤務の場合も時々ある
- 検討した内容をユーザーに提案する
- ユーザーがOKを出せば更新する
- 更新日時を入れる
試してみた結果
佐藤さん（UXデザイナー型ペルソナ）にサービスのUI改善点を尋ねると、論理的な指摘と改善案を提案してくれました。また、白石さん（エンジニア風ペルソナ）
に技術選定の質問をしてみると、特定のフレームワークの利点・欠点などを専門用語も混ぜながら回答。まるで実在するエキスパートが隣にいるような感覚です。
この手法の活用シーン
• マーケティングリサーチ：想定ユーザー像からフィードバック
• デザインレビュー：UXデザイナー風ペルソナから改善アイデア
• 技術相談：エンジニア風ペルソナから開発ヒント
もちろん、あくまでも「仮想」に過ぎませんが、思考の幅を広げる上で非常に有効です。
まとめ
MCPとClaude、そしてSQLiteを組み合わせることで、簡単な自然言語指示から「あなた専用の仮想専門家」を呼び出し、対話が可能になります。非エンジニアでも、複雑な検索や分析を手軽に行えるこの手法は、アイデア創出や初期的な検証作業を格段に楽しく、豊かなものにしてくれます。
もし興味がわいたら、あなたも一度「仮想のUXデザイナー」に声をかけてみてください。もしかすると、そこから思いがけないインスピレーションが生まれるかもしれません。
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