インテリジェンスを活用。小売業者を横断した取り組み。

Pacvue 、小売メディアデータをClaude、ChatGPT、Cursor、VS Code、およびMCP対応のあらゆるAIツールに直接接続する、エージェントネイティブのアクセスレイヤーです。

Pacvue 操作してレポートを取得したりデータにアクセスしたりする代わりに、チームは AI ワークフローを通じて自然言語でリクエストを送信するだけで、フォーマット済みのレポートや分析結果、競合情報を即座に受け取ることができます。

MCPとは、Model Context Protocolの略称です。これは、エンタープライズ向けAIツールが、独自の統合作業を行うことなくデータや機能にアクセスするための、新たな標準規格です。

御社のチームでは、すでに分析や意思決定にClaude、ChatGPT、Cursorを活用しています。もしこれらのツールPacvue アクセスできない場合、システム間の切り替え、手動でのエクスポート、意思決定の遅れといった摩擦が生じてしまいます。

各ブランドがクロスプラットフォームの運用を管理するためのエージェント主導のワークフローを構築するにつれ、エージェントがアクセスできるプラットフォームは不可欠なものとなります。一方、アクセスできないプラットフォームは周辺的な存在となり、最終的には置き換えられることになります。

Pacvue により、リテールメディアインテリジェンスは、独立した UI の背後に閉じ込められることなく、チームの AI ネイティブなワークフローの中心に位置づけられます。

Pacvue なら、コンソールベースのレポート作成に伴う手間がなくなります。レポートの設定やエクスポートの待ち時間、ファイルのダウンロードといった作業を行う代わりに、チームメンバーは必要な情報を平易な英語でリクエストするだけです。

Report MCPは、数秒でフォーマット済みのCSVファイルやExcelファイルを返します。Data Query MCPは、チャット内で分析結果をインラインで返します。SOV Query MCPは、競合情報をインラインの表形式で提供します。これらすべてが、AIツールを離れることなく行われます。

これにより、手動でのレポート作成プロセスが、チームがすでにConsoleで利用しているデータへの即時的かつプログラムによるアクセスに置き換えられます。

Pacvue 競合製品ではなく、補完的な存在です。小売業者のMCPを利用すれば、その小売業者固有のキャンペーンデータや実行機能にアクセスできます。一方、Pacvue 、小売業者のMCPでは根本的に提供できない機能、すなわち小売業者横断的なインサイト、シェア・オブ・ボイス、および統合レポート機能を提供します。

エージェントは、Pacvue からデータを取得し、同じワークフロー内でAmazon Walmart を通じてアクションを実行できます。Pacvue 最上層のインテリジェンス層としてPacvue 、小売業者のMCPは引き続き実行層としての役割を担います。

このアーキテクチャにより、チームは小売業者横断的な知見に基づいてより賢明な意思決定を行い、その後、各小売業者のネイティブツールを用いて実行に移すことができます。

Pacvue Consoleに取って代わるものではありません。Consoleを補完するものです。Consoleは引き続き、ガバナンス、設定、運用の中心的な役割を担います。MCPは、エージェント型ワークフローを構築するチーム向けの追加のアクセスパターンです。

チームでは、引き続きConsoleを使用して設定、管理、監視を行うことができます。同時に、開発者や戦略担当者はMCPを通じて同じデータにアクセスし、より迅速な分析と意思決定を行うことができます。

これは、既存のインフラを置き換えるのではなく、新しいアクセス層を追加するものだと考えてください。

Pacvue 、すでにClaude、ChatGPT、またはCursorでエージェント型ワークフローを構築している組織にとって、最大の価値を提供します。

これは、カスタムエージェントの統合を構築する開発者、分析ワークフローを自動化する戦略担当者、手作業によるレポート作成の負担を軽減する分析チーム、そしてAIネイティブなデータアクセスを標準化する企業を支援します。

Pacvue エージェント固有のワークフローPacvue 組み込むことで、チームはコンテキストの切り替えをなくし、意思決定のスピードを向上させることができます。

DaaSとMCPは、それぞれ異なる課題を解決します。DaaSは、基盤となるデータウェアハウス層を構築するデータアナリスト向けです。スケジュール管理やガバナンスが施されており、SQLファーストのワークフローに合わせて設計されています。

MCPは、エージェント型ワークフローを構築する開発者や戦略担当者を対象としています。オンデマンドかつリアルタイムで動作し、AIネイティブな意思決定のために設計されています。

ほとんどの組織では、この両方を併用しています。基盤となるデータ層にはDaaSを、エージェントによるリアルタイムアクセスにはMCPを活用しています。これらは競合するものではなく、互いに補完し合う関係にあります。

Pacvue 、Slack内で素早くデータを検索したいビジネスユーザー向けに開発されました。設定は一切不要で、LLMのコストはPacvue 。

Pacvue 、Claude、ChatGPT、またはカスタムエージェントでエージェント型ワークフローを構築する開発者やパワーユーザー向けに設計されています。LLMのコストは貴組織が負担しますが、プログラムによる完全なアクセス権とワークフローの制御権を得ることができます。

簡単な質問にはSlack Agentをご利用ください。統合された本番環境向けのエージェントワークフローにはMCPをご利用ください。

はい。Pacvue 、Consoleと同じセキュリティモデルを採用しています。すべてのアクセス権限は、OAuth 2.0またはAPIトークンを介して、お客様のPacvue 権限に基づいて設定されます。

新しいID管理システムや、管理すべき新しいアクセス制御は一切ありません。ITチームやセキュリティチームが新しいインフラを評価する必要もありません。MCPは、お客様がすでに信頼している環境の上に構築されたアクセス層です。

認証、暗号化、およびガバナンスは、エンタープライズレベルの基準に準拠しています。

Pacvue 、スケーラブルで拡張性の高いゲートウェイを基盤としています。Report MCPが最初のサービスとして提供されています。現在、Data Query MCPおよびSOV Query MCPも利用可能となっています。

キャンペーン管理 MCP（Pacvue 人間の確認を経てキャンペーンを実行Pacvue への書き込みアクセス権限）は、同じ基盤上で開発が進められています。

将来的な機能は、コアインフラストラクチャの変更を必要とせずに、同じMCPエンドポイントに追加される予定です。