自社のAIエージェント運用実績｜dreami mcpで記事生成・SNS投稿・SEO分析を自動化した事例

「AIエージェントを作ってほしい」という相談を、まず自社で検証してから受けたい

AIエージェント開発の相談を受けるにあたって、私たちが大事にしているのは「自分たちがまだ使ったことのない仕組みを、他社に売らない」という姿勢です。dreamiでは、ブログ運用・SEO分析・開発フローといった自社の実務そのものを、AIエージェント基盤「dreami mcp」とClaude Codeを使って自動化しています。

この記事では、実際にどこまで自動化していて、どこは人が判断しているのか、構成と運用ルールをそのまま公開します。AIエージェント開発を検討している企業様が、自社のどの業務なら任せられそうか判断する材料になれば幸いです。

dreami mcpとは何か

dreami mcpは、dreami.jpのブログ運用・SEO分析・記事管理を目的に自社開発した、AIエージェント向けのツール群(MCPサーバー)です。Claude(AIエージェント)から直接呼び出せる形で、記事の下書き作成・タグ付け・公開、Google Search Console(GSC)やGA4のデータ集計、検索キーワードの分析といった機能を提供しています。

もともとはGeminiをcronで定期実行してブログ記事を自動生成する仕組みを運用していましたが、AIエージェント経由での記事生成の方が精度が高いと判断し、dreami mcp経由の運用に切り替えた経緯があります。

3つの「Ops」で自社の自動化を整理する

DevOps・MarketingOps・ContentOpsという3つの概念は、もともと別々の文脈で生まれたものですが、AIエージェントとMCPのようなツール連携の仕組みによって、実務上はどんどん地続きになっています。この整理の仕方については、DevOps・MarketingOps・ContentOpsの自動化最前線 ― 今できることと、これからの課題でも詳しくまとめています。

dreamiでの実際の状況を、この3つのOpsに当てはめると次のようになります。

Ops	対象領域	dreamiでの状況
ContentOps	記事執筆・品質チェック・公開管理	稼働中(平日トリガーで自動実行)
MarketingOps	SEO実績分析・SNS投稿・企画立案支援	稼働中(GSC/GA4集計、Facebook投稿など)
DevOps	issueラベル起点のコード変更・PR作成	稼働中(サイト登録作業の自動化は検討中)

ContentOps: 記事の下書き生成〜公開

平日の決まった時間にトリガーを実行し、AIエージェントが以下の流れで記事を作成します。

品質チェックを挟んでいる理由は明確で、AIに生成から公開までを完全に無人で任せると、事実確認が不十分な記事や誇張表現を含む記事がそのまま世に出てしまうリスクがあるためです。スコアが基準未満の記事は下書きのまま止まり、人が内容を確認してから公開するかどうかを判断します。

MarketingOps: SEO分析・SNS投稿・キーワードクラスタリング

公開できた記事のうち話題性の高い1本を選び、SNS投稿とSEOデータの集計を行っています。

SNS投稿は「タイムアウト時にリトライして重複投稿する」といった不具合が実際に発生したため、リトライ条件を絞り込むなど、運用しながら細かく調整してきました。SEO分析は、以前契約していた外部SEOツールの月額費用が高くなりがちだったため、GSC・GA4のデータをdreami mcp経由で直接集計する自社基盤に置き換えたものです。キーワードクラスタリングは人によるレビューを挟まない自動実行のため、判断に迷うキーワードは無理に統合せず単独クラスターのまま残す、という保守的なルールを設けています。

DevOps: issueラベルを起点にしたClaude Codeの自動実行

DevOps領域では、GitHub issueのラベルをトリガーにClaude Codeを自動実行し、PRまで作成する仕組みがすでに稼働しています。

Claudeとの会話の中で「これはコード変更が必要」と判断した作業をissue化し、決められたラベルを付けるだけで、Claude Codeが自動的に着手してPRを作成するところまでを一気通貫で回せています。コード変更というやり直しの効く領域だからこそ、着手から実装までは自動化し、最終的なマージ判断だけは人に残す設計にしています。

一方で、DevOps領域の中でも「初めて見る外部サイトのフォームに入力して送信する」ようなブラウザ操作の自動化は、まだ検討段階です。ポータルサイトへの掲載申請などが対象で、コード変更と違ってフォーム送信は一度行うと取り消せないため、慎重に設計を進めています。

• 登録先のサイトは毎回異なるため、事前にスクリプトを組むのではなく、AIがその場でフォーム構造を解釈しながら操作する構成にする
• 実行の様子をステップごとに目視で確認できるツールを使う
• フォームの自由記述欄(会社説明文など)は、AIに創作させず、実行前に人が用意した文章のみを使う
• 想定していない入力項目が出てきた場合は、AIが送信せずに停止し、人の確認を待つ

「AIに文章を考えさせない」「判断に迷ったら止まる」という2点は、稼働前の設計段階からすでに譲れないルールとして決めています。実際に運用を始めたら、この記事も更新して結果を追記する予定です。

運用してみて分かった、AIエージェント活用の注意点

自社で運用する中で、実際に起きた失敗もあります。トリガー作成の直後に初回実行が意図せずスキップされたり、記事が下書きのはずが誤って公開されてしまったりしたことがありました。

こうした経験から、AIエージェントを業務に組み込む際は次の視点が重要だと考えています。

• ミスが起きても後から修正できる業務(下書き作成、コード変更とPR作成など)と、取り返しがつかない業務(公開、フォーム送信、外部への投稿、マージなど)を分けて設計する
• 取り返しがつかない業務には、必ず人の確認ポイントか、明確な停止条件を用意する
• 失敗した時に「誰が」「どう」気づくか(通知の仕組み)をセットで設計する
• 最初から全業務を自動化せず、影響範囲の小さい業務から広げていく

これらは、AI業務自動化全般に共通する考え方でもあります。詳しくはAI業務自動化で見落としがちな落とし穴、経営者が導入前に知っておくべきことでも解説しています。

この事例が参考になる企業様

• 定型的な情報収集・コンテンツ作成業務(ContentOps)があり、自動化の勘所を知りたい企業様
• SEOツールの月額費用を見直し、自社データに基づく分析基盤(MarketingOps)に切り替えたい企業様
• issue管理と開発フロー(DevOps)にAIエージェントを組み込み、着手からPR作成までを自動化したい企業様
• 「AIに何を任せて、何を人が確認すべきか」の線引きを具体的に知りたい企業様

まとめ

dreamiでは、ContentOps(記事生成・公開)、MarketingOps(SEO分析・SNS投稿)、そしてDevOps(issueラベル起点のPR作成)を、dreami mcpとClaude Codeを使ってすでに自動化しています。すべてを無人化するのではなく、「取り返しがつく業務は任せる」「取り返しがつかない業務は人の確認を残す」という線引きを徹底しているのが特徴です。ブラウザ操作を伴う一部の作業はまだ検討段階ですが、そこでも同じ考え方を軸に設計を進めています。

貴社の業務のどこにAIエージェントを組み込めそうか、自社での実運用を踏まえた視点でご相談に乗ることができます。まずは現状の業務でどこに自動化の余地がありそうか、お気軽にお問い合わせください。