Dageno AIがマルチエージェントタスクボード、MCPアップグレード、よりスマートなプロンプトエージェントを発表

先週、私たちは「GEO（生成エンジン最適化）をどこから始めるべきか？」という核心的な課題を解決するために「Diagnostic Center（診断センター）」をローンチしました。

しかし、ブランドが診断センターを通じて最適化の方向性を特定した直後、私たちは新たな課題に直面しました。それは「実行効率」です。

完全なGEO最適化サイクルには、多くの場合、数十のプロンプトのテスト、複数のトピックのカバー、そして地域市場ごとの戦略調整が必要です。もしすべてのタスクを手動で提出し、待機し、レビューし、その後に次のタスクへと進む必要があるならば、本来1週間で終わるはずの最適化プランに丸々1ヶ月かかってしまうことになります。

さらに重要なのは、GEOがDagenoプラットフォーム内部だけで完結すべきではないという点です。多くのチームがすでにClaude CodeやCursorのようなAIエディタをコンテンツ制作に活用したり、独自の社内AIワークフローを構築したりしています。もしDagenoのGEO機能がそれらのシステムからアクセスできなければ、チームはGEOデータが必要なたびにプラットフォームを切り替えて手動で操作することを強いられ、ワークフロー全体が分断されてしまいます。

そこで、今回のアップデートでは以下の2つの主要な方向に焦点を当てました：

エージェント・マルチタスクボード（Agent Multi-Task Board）： 1週間分、あるいは1ヶ月分ものGEOタスクを一度に提出し、システムが自動的にキューイング（待機列への追加）と実行を行えるようになりました。診断センターが「何をすべきか」を教え、マルチタスクボードが「すべてを大規模に完了」させます。

新規MCP（Model Context Protocol）のローンチ： DagenoのGEO機能を、MCPプロトコルをサポートするあらゆるシステムに開放します。Claude Codeで記事を執筆している場合でも、企業向けAIエージェントシステム内で意思決定を行っている場合でも、現在のワークフローを離れることなく、Dagenoのブランド分析、キーワード調査、コンテンツの機会発見などに直接アクセスできます。

1. Prompt Miner（プロンプトマイナー）のアップグレード

先週ローンチしたPrompt Minerは今週大きなアップグレードを行い、プロンプトの品質とブランド適合性が大幅に向上しました。

診断パネル内の価値の低いプロンプトで「Action（アクション）」ボタンをクリックすると、このエージェントワークフローに入ります。検索ボリュームの低いプロンプトを、実際の需要を反映し、モニタリング価値の高い新しいプロンプトに置き換えることができます。

2. エージェントタスクボード：1週間分のGEOワークを一括実行

以前はGEO記事を一つずつ作成する必要があり、非常に非効率でした。しかしタスクボードを使えば、以下のことが可能になります。

複数のタスクを一度に提出し、システムによる自動キューイングと実行が可能。

• 最大10タスクを同時に実行
• ボード上で各タスクの状態を明確に追跡
• 待機する必要はなく、バックグラウンドでシステムに作業を任せることが可能

進捗管理のための4つのタスク状態

• In Progress（進行中）：タスクを実行中
• Pending Review（レビュー待ち）：タスクが完了し、承認待ちの状態
• Confirmed（確認済み）：レビューを通過し、完全に完了
• Failed（失敗）：エラーが発生。トラブルシューティング用にログが利用可能

定型的なワークフローのシナリオ

月曜日の朝、診断センターからの最適化の推奨事項に基づき、1週間分のGEO実験タスクをボードに提出します。システムは優先順位に従って自動的にそれらを実行します。

あなたは「Pending Review」とマークされたタスクを定期的に確認し、結果を承認するだけで済みます。

これまで丸1週間の手動作業を要していた業務が、今やたった一朝のプランニングで済むようになります。

以下は参考としてのDageno AIブログです。チーム自身も継続的に自社製品を使用して公式サイトの最適化を行っています。

最近では、オーガニック検索トラフィックも着実に増加し続けています（下のスクリーンショットはサードパーティプラットフォーム「Semrush」のデータであり、独自に検証可能です）。

3. 新規MCPのローンチ：Claude CodeとCursor内でDagenoを直接活用

MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが導入したプロトコルで、AIエディタが外部ツールを呼び出すことを可能にします。DagenoがMCPをサポートしたことで、Claude CodeやCursor内部からDagenoのGEO分析、キーワード調査、コンテンツの機会発見などを直接活用できるようになりました。

クイックインストール

Claude Code

claude mcp add --transport http dageno https://api.dageno.ai/mcp \
  --header "x-api-key: your-token"

Cursor

Cursorの設定ファイルに以下を追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "dageno": {

"type": "sse",
      "url": "https://api.dageno.ai/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "your-token"
      }
    }
  }
}

コアツール概要

MCPは、GEO（Generative Engine Optimization）ワークフローの主要段階を網羅する20以上のツールを提供しています。

ブランドおよび基盤分析

• get_brand_info: ブランドの核心情報（ポジショニング、キーワード、競合他社など）を取得
• get_seo_traffic: ドメインのSEOトラフィックデータをクエリ（リクエストごとに1クレジット消費）

GEOコア機能

• get_geo_analysis: GEO DSL分析の実行（可視性ランキング、マトリックス分析、トレンド分析）
• get_keyword_volume: キーワードの検索ボリュームを一括照会（キーワードごとに1クレジット消費）

コンテンツおよびプロンプト管理

• get_topics: トピックリストとパフォーマンスデータを取得
• get_prompts: ページネーション、並べ替え、フィルタリングに対応したプロンプトリストを取得
• batch_create_prompts: プロンプトを一括作成
• batch_update_prompts: プロンプトを一括更新（ステータス、テキスト、トピック、リージョンなど）
• batch_delete_prompts: プロンプトを一括削除
• batch_get_prompt_by_ids: プロンプトの詳細を一括取得
• get_prompt_citation_domains: 特定プロンプトの引用ドメイン分布を表示
• get_prompt_citation_urls: 特定プロンプトの引用ページリストを表示
• get_prompt_query_fanout: プロンプトのクエリ拡張パターンを分析

引用分析

• get_citation_domains: 自社プロジェクトが頻繁に引用されているドメインを確認
• get_citation_urls: 具体的な引用ページのURLを取得

機会発見

• get_content_opportunities: 作成または改善すべきコンテンツを特定
• get_backlink_opportunities: 優先度の高いバックリンク獲得の機会を特定
• get_community_opportunities: コミュニティにおける拡散ポテンシャルの高いトピックを特定

実際の使用例

Claude CodeやCursor内で、自然言語を使用してAIにこれらのツールを呼び出すよう直接指示できます。

ブランドポジショニングの分析

現在のプロジェクトのブランド基盤を分析し、ポジショニング、コアキーワード、および主要な競合他社を要約してください。

可視性パフォーマンスの評価

過去1ヶ月間の可視性パフォーマンスを評価し、主要なインサイトとトレンド分析を提供してください。

コンテンツ機会の発見

現在、どのようなコンテンツ機会があるかを確認してください。優先度上位3つを挙げ、その理由を説明してください。

単一プロンプトの詳細分析

このプロンプトの引用分布および価値の高い引用元を分析してください。

SEOトラフィックの照会

www.example.com のSEOトラフィックデータを取得し、トラフィック量、ランキング、前月比トレンド、およびパフォーマンスの高いキーワードを要約してください。

結論

Dageno AIは、完全なGEO機能スタックを構築しています。

「診断センター（Diagnostic Center）」は、「どこから始めるべきか」という問題を解決します。現在のGEOパフォーマンスを正確に把握し、最適化の方向性を明確にし、具体的な改善機会を特定するのに役立ちます。

「マルチタスクボード（Multi-Task Board）」は、「どのように効率的に実行するか」という問題を解決します。診断センターで50件のプロンプト、10件のトピック、5つのターゲットチャネルが特定された場合、手動でタスクを処理する必要はありません。すべてを一括で送信し、システムが自動的にキューイングして実行します。

MCPは、「既存のワークフローにどう統合するか」という問題を解決します。コンテンツチームはClaude Codeで執筆中にGEOデータへ直接アクセスでき、グロースチームは内部システム内でリアルタイムのブランド可視性分析を取得し、開発チームはDagenoのGEO機能を自身の自動化ツールへ組み込むことが可能です。

これら3つのステップを貫く核心的なロジックは以下の通りです。

診断 → 一括実行 → シームレスな統合

GEOデータがあらゆるシステムからアクセス可能になり、最適化タスクが大規模に自動化され、各チームが使い慣れたワークフロー内でGEOに関する意思決定を行えるようになることで、GEOは単なる「実験的な試み」から、真に拡張可能なグロースエンジンへと進化します。

私たちのビジョンは明確です。GEOを、世界中のあらゆるブランドのグロースシステムにおいて、不可欠なインフラストラクチャー層とすることです。