MCPコネクタの使用 | tl;dvヘルプセンター

概要

tl;dv MCP を使用すると、AIアシスタントがtl;dvワークスペース内の会議録画と文字起こしに安全にアクセスし、分析を行えるようになります。

これにより、会議から蓄積したすべての情報やデータを、別々のツールで個別に扱うのではなく、お使いのLLMが直接活用できるようになります。

会話を構造化されたインサイトに変換し、自然言語で検索・分析。セールス、カスタマーサクセス、社内コラボレーションにわたって、業務をより速く進めることができます。

セットアップ手順

必要条件

Claude — 有料プラン（Pro、Max、Team、Enterprise）＋ Claude コネクターへのアクセス
ChatGPT — Plus、Team、Enterprise アカウント＋ ChatGPT コネクターへのアクセス
tl;dv — Pro プラン以上（料金プランを確認する）

手順

tl;dv ワークスペースで 統合 → マーケットプレイス に移動します。ここから連携の管理およびコネクターの設定が行えます。

ご利用のAIクライアント（Claude または ChatGPT）でコネクターマーケットプレイスを開く
tl;dv（またはセミコロンなしの tldv）を検索する
インストール をクリックし、接続を選択する
tl;dv アカウントで認証を行う
アクセス権限を付与する

接続が完了すると、すぐにミーティングの検索・分析を開始できます。他のツールを追加で接続すると、さらに多くの情報と連携したアクションが可能になります。

⚠️ ChatGPTをご利用の場合、この手順を実行する前に、ワークスペース管理者によるコネクター機能の有効化が必要な場合があります。

できること

1. 会議の検索・要約

録画を見返すことなく、過去の会議からインサイトを瞬時に抽出し、実際の業務ツールへ活用できます。

プロンプト例：

「過去7日間のアクションアイテムをすべて要約し、Notionにデータベースを作成して」
「今週のプロダクトミーティングで下された意思決定は何か？エンジニアリングのスタンドアップと比較して、リリース予定のタイムラインをまとめて」
「ACME社とのすべてのミーティングを要約し、HubSpotのコンタクトノートと照合して」
「前回の会議でクライアントに何を約束したか？クライアントが示した課題をリストアップし、Jiraのロードマップと比較表を作成して」

出力：

整理されたアクションアイテム
意思決定と重要なポイント（コンテキスト付き）
期間・チームをまたいだミーティング要約
他ツールのデータと組み合わせた会議分析

2. セールスコールの自動採点

構造化されたセールスフレームワークに基づいて、チームのパフォーマンスを評価します。

プロンプト例：

「今月の商談録画をすべてMEDDICCで採点して」
「意思決定者が明確に特定されているコールはどれか？」
「課題が特定されていない商談を表示して」
「商談品質に基づいて、ハイパフォーマーと低パフォーマーの担当者を比較して」

出力：

フレームワーク別のコールスコア（例：MEDDICC）
担当者ごとの強みと課題
コーチングインサイトと改善点

3. 高品質なフォローアップメールの作成

どんな会議も、洗練されたフォローアップメールに即座に変換できます。

プロンプト例：

「ACME社との直近のミーティングを要約し、フォローアップメールを送信して」
「次のステップと期限を記載したまとめメールを作成し、チームリーダーに送って」
「未解決の質問を整理して、見込み客への丁寧なフォローアップメールを作成して」

出力：

構造化されたミーティングまとめメール
コンテキストに沿ったプロフェッショナルなトーン
会議後の事務作業の自動化

4. カスタマーボイス（VoC）インサイト

すべての顧客との会話を分析し、パターン・リスク・機会を発見します。

プロンプト例：

「CSメンバーが行った顧客会議をすべて分析し、過去30日間のVoC（カスタマーボイス）レポートを作成してConfluenceに新しいページとして公開して」
「顧客から多く寄せられている不満をまとめ、Jiraボードで類似の既知の問題や対応中の問題と照合して」
「最近のコールに基づいて解約リスクのあるアカウントを特定し、RevOpsのファイルからそのMRRを確認して」
「顧客との会話全体からアップセルの機会を特定し、CSメンバーにSlackメッセージでハイライトを送って」
「顧客が最もよくリクエストしている機能は何か？公開中の機能リクエストボードと照合して、重複している項目の比較表を作成して」

出力：

集計された顧客インサイト
解約シグナルとプロアクティブなリテンション施策
アップセル機会の早期検知
複数プラットフォームをまたいだ機能リクエストのトレンド

5. 自由に試す ✨

tl;dv MCPの真価は、プロンプトとツールを創造的に組み合わせることで発揮されます。

ぜひ自由に試してみてください。最も価値ある使い方は、意外な問いかけから生まれることがあります。

使用例：

「VP Salesとして、最近のコールに基づいてパイプラインの健全性を分析して」
「失注した商談に共通するパターンは何か？」
「過去3ヶ月間でメッセージングがどのように変化したかまとめて」
「私たちが約束していることと、顧客が話していることの間に矛盾はあるか？」
「競合他社の視点から、私たちのコールの弱点を分析して」
「顧客からの反論をすべてまとめて、セールスチーム向けのバトルカードを作成して」

ぜひ限界を試して、MCPの可能性を探ってみてください。

仕組み

Anthropic または OpenAI のコネクターマーケットプレイス経由で tl;dv アカウントを接続する
AIアシスタントが会議の文字起こしとノートに安全にアクセスする
自然言語で質問や指示を入力する
会話から即座にインサイトが生成される
接続済みのツールをまたいで指示が実行される

手動でのタグ付け、絞り込み、ノート作成は不要です。

活用のヒント

より精度の高い結果を得るために：

期間を指定する（「先週」「過去30日間」など）。なお、返されるミーティング件数は最大50件です。
目的を明確に指定する（「要約して」「分析して」「採点して」「作成して」など）
会議タイトル、参加者のメールアドレス、チーム名を可能な限り明記する
tl;dv との接続は、デフォルトで自分が参加した会議を対象とします。アクセス可能なすべての会議に範囲を広げるには、プロンプトで明示してください（例：「自分が参加していない会議も含めて」）