AIを使ってライティングを楽に！MCP Serverの活用

2025年12月11日（木）Technical Writing Meetup vol.47 の発表資料です。
イベントページ：https://tw-meetup.connpass.com/event/377390/

Transcript

1. © SmartHR, Inc. AIを使ってライティングを楽に！ MCP Serverの活⽤ MCP Serverを使ったヘルプページ爆速作成 ⽶⼭ 柚⾹⼦ SmartHR UXライター 2025/12/11
2. ⽶⼭ 柚⾹⼦（SmartHR UXライター） ⾃⼰紹介 • 2024年10⽉に⼊社 • SmartHRでは主に情シス領域と従業員 ポータル領域を担当 • ⼊社してからどんな仕事をしていたか はふりかえりnoteにて🙌 ◦ SmartHRに⼊社して1年のふりかえり
3. お話しする前に SmartHR Tech Blogで書いた記事がベースです • MCP Serverのツールを使って、AIにヘルプページを書いても らう取り組みのお話です • MCP Serverに関して説明を補⾜しながらお話しますが、わか りにくい点‧より聞きたい点があったらslidoやコメントでの 質問をお願いします🙏 3 【SmartHR Tech Blog】MCP Serverで⼤量のヘルプページを爆速で作る
4. 本⽇お話すること 1. SmartHRのUXライターの仕事 2. 「MCP Server」を使おうと思ったきっかけ 3. MCP Server 基礎編 4. MCP Server 実践編 4.1. 作ったツールの紹介 4.2. 作り⽅の紹介 5. 得られた結果と学び
5. SmartHRのUXライターの仕事
8. 8 「⼈事が」使うサービスから、「HRのデータを」使うサービスへ。情シス領 域進出の背景と、⽬指す未来
9. SmartHRにおける「UXライター」 プロダクトのUIテキストだけでなく、サポートコンテ ンツも含めた広義の情報設計を担う。 • UIテキストの作成‧レビュー‧改善 • サポートコンテンツの作成‧レビュー‧改善 • ライティングガイドラインの作成‧管理 • ユビキタス⾔語の定義‧管理 • 開発チームへのスキル移譲 9
10. 今回取り組んだこと • 「開発チームへのスキル移譲」に取り組んでいる ◦ UXライターは、開発チームがUI⽂⾔やコンテンツを作成できるよう⽀援 （スキルを移譲）する ◦ 開発チームの⼈数を絞り、コミュニケーションコストを抑えることで、 開発チームが最速でユーザーに価値を届けられるようにすることが狙い • 開発チームがスムーズにライティングに取り組める⼿段の⼀ つとして、AIの活⽤にも積極的に取り組んでいる ◦ 今回はこのAIの活⽤事例を共有します！ 10
11. MCP Serverを使おうと思った きっかけ
12. 短期間で ⼤量のヘルプページを 作成する必要が あったから 12
13. SmartHRの「ID管理機能」 SaaSアカウントの管理をかんたんにする機能 • SmartHRにある最新の従業員情報に基づい て、SaaSアカウントの作成‧削除ができる • ⾃動で情報が連携されるため、伝達‧⼊⼒ミ スを防げる • アカウントの保有状況を⼀元管理できるた め、コストとセキュリティリスクを低減でき る 13
14. ID管理機能が連携しているSaaSが多いほど、 ユーザーの価値に繋がる 14
15. リリース時（2025年8⽉）の連携数 15 4件
16. ⽬標（2025年11⽉）の連携数 16 50件
17. ID管理の連携先追加に必要なこと • 連携先の仕様の調査 • 連携先のSaaSアカウントの取得（検証⽤） • 開発 • ヘルプページの作成 ◦ 連携先ごとに必要な設定情報や⼿順が異なるた め、連携先ごとにヘルプページを作成している 17
18. 18 当時の悩み • 4か⽉で50件のヘルプページを作成する必要が ある • UXライターがボトルネックにならないよう に、開発チームができるだけ楽にライティング できるように仕組みも整えたい • どうしよう…
19. 19 MCP Serverを使おう！
20. MCP Server 基礎編
21. MCP Serverとは • AIと情報をつなぐ仕組み • 共通規格のため、さまざまなAI開発⽀援ツール で使える ◦ GitHub Copilot、Cline、Cursor、Claude Codeなど • ユーザーが使い慣れてるAI開発⽀援ツールから 呼び出せる 21
22. 例：CursorでMCP Serverを使う場合の流れ 1. Cursorに「このMCP Serverの このツールを使ってね」と指 ⽰（プロンプト）を渡す 2. CursorがMCP Serverにツール の中⾝を問い合わせる 3. Cursorがいろいろやって結果 が出⼒される 22 このMCP Serverの このツールを使って ヘルプページを書いて UX Writing MCP Server GitHub MCP Server GitHub GitHubのPRの 情報をリクエス ト GitHubのPRの 情報を返す Cursor GitHubのPRの 情報をください GitHubのPRの 情報を返す ヘルプページの 書き⽅を教えて ヘルプページの 書き⽅を返す ユーザー アウトプット
23. MCP Serverの「ツール」とは • MCP Serverでは、AI開発⽀援ツールが使える「ツール」単位で機能 を実装する ◦ たとえばGitHubのMCP Serverでは「ブランチを作成するtool」「issueを取得す るtool」といった機能単位のtoolが集合している • 「ツール」とは、特定のワークフローをAIに実⾏させる仕組み ◦ AIが踏むべきステップや参照する情報、アウトプット形式などをあらかじめ指⽰ として組み込める ◦ AIはワークフローに沿ってステップを踏むため、安定した成果物が得られやすい 23
24. SmartHRの「UX Writing MCP Server」 • すでにUXライターの桑野さんが作成済 ◦ 詳しくはLINE Technical Writing Meetup vol.44の桑野さん のパートをご覧ください • 下記ツールを持っていた ◦ リリースノートを書く ◦ リリースノートを検索する ◦ SmartHR Design System内のドキュメントを検索する ◦ ヘルプページを検索する 24
25. リリースノートを書くツール • リリースノートを書くための調査‧リリースノートの 作成‧セルフレビューをMCP Serverのツールで実現し ている • 開発チームからの評判もとてもよい • SmartHRのヘルプページはリリースノートと同様、 GitHub上にあるmdファイルで管理しているため、AIと の相性もよい 25
26. 26 ID管理⽤のMCP Serverのツールを作ったら、 安定したアウトプットが出るのでは？
27. MCP Server 実践編： 作ったツールの紹介
28. 1. GeminiやChatGPTを使って調査する • 連携先SaaSの管理画⾯でAPIトークンなどを取得する⽅法 を、ChatGPTやGeminiに調査してもらい、mdファイルとし て保存しておく • 連携先SaaSごとにAPIトークン等を取得する⽅法は異なる が、⼀から調査して⼿順に起こすのは⼤変なため、AIに調査 してもらうことで、書き⼿が調べる⼿間を減らす 28
29. 2. AIに渡す情報を収集する AIに渡す下記情報を揃える • 連携の実装をしたGitHubのPull Request • 連携先SaaSのAPIの仕様書 • Design Doc（設計ドキュメント） • ⼿順1で調査した結果 29
30. 3. ヘルプページを作成する AI開発⽀援ツール（Cursorなど）に下記プロンプトを⼊⼒する 30
31. 4. 出⼒結果を確認し、修正する • AIのアウトプットが正しいとは限らない • 必ず⼈間が中⾝を確認し、必要に応じて修正する • 最後にUXライターがレビューをする 31
32. MCP Server 実践編： 作り⽅の紹介
33. MCP Serverのツールを作ったプロセス 1. ツールの設計を考える 2. ツールを作ってみる 3. ツールを⾃分で使って改善する 4. ツールを開発チームに使ってもらう 33
34. ツールの設計を考える
35. ツールの設計を考える 1. AIにどのような情報を渡すか 2. AIに何を調査させるのか 3. AIにどのようなステップを踏ませるか 35
36. 1. AIにどのような情報を渡すか • 「ライティングを楽にする」がコンセプト なので、できるだけツールを使う⼈の⼿間 は増やしたくない • AIに⼗分な情報は渡したい 36
37. 1. 実際にAIに渡すことにした情報 • 開発中に出るアウトプット ◦ 連携の実装をしたGitHubのPull Request ◦ 連携先SaaSのAPIの仕様書 ◦ Design Doc（設計ドキュメント） • 別途AIに調査させた情報 ◦ 連携先SaaSの管理画⾯でAPIトークンなどを取得する ⽅法を、ChatGPTやGeminiに調査してもらった結果 37
38. 2. AIに何を調査させるか • AIは実例を読むほど精度が上がる • すでに存在するID管理のヘルプページや、 Design Systemのライティングガイドライ ンなどをステップの中で調査させることに した 38
39. 3. AIにどのようなステップを踏ませるか • MCP Serverのツールのよいところは、ス テップに分割したワークフローを実⾏でき ること • どのようなステップを踏むとよさそうか考 えた 39
40. 3. 考えたステップ 1. SmartHRとID管理に関する基本情報を把握す る 2. 連携先の情報を把握する 3. 現在あるヘルプページの実例を調査する 4. ヘルプページを作成する 5. AIによるセルフレビューを実施する 40
41. ツールを作ってみる
42. ツール定義をAIに作ってもらう • AI開発⽀援ツール（今回利⽤したのは Cursor）にツールの元を作ってもらう • ツール名は「create_idapp_help」 42
43. server.registerTool("create_idapp_help", { description: `SmartHR のIDaaS連携ヘルプページを作成するための toolです。 実行すると指示が与えられるので、指示に従いなさい。 複数のstepから成るため、 step.1からスタートし、それぞれの stepが完了したら、次の stepに移行せよ。 以下のstep実行のルールを厳守せよ。 * かならずstep.1からスタートし、 step.5まで実行すること * step の終了条件を満たしたら、次の stepに進めよ。 * step の終了条件を満たさない場合は、ユーザーの指示を待つこと * step が終了したら、次の stepに移る前に、 **かならず**実行結果をアウトプットすること。 `, inputSchema: createIdappHelpSchema.shape, outputSchema: createIdappHelpOutput.schema, }, async ({ step }) => { try { const result = await createIdappHelp({ step }); return createIdappHelpOutput.success(result); } catch (error) { return createIdappHelpOutput.error(error instanceof Error ? error.message : 'Unknown error occurred'); } }); 43
44. ステップの中⾝を整える • 各ステップはmdファイル構成されている • この中⾝を整える 44
45. ステップ1：基本情報の理解 • ユーザーから渡されている情報 に過不⾜がないかを確認する • SmartHRとID管理に関する基 本情報を把握する 45
46. ステップ2：連携先の情報の理解 • 連携先の情報を理解する • ここまででわかった情報をアウ トプットさせることで、AIが情 報を正しく理解しているかを判 断できるようにしている 46
47. ステップ3：ヘルプページの実例の調査 • ID管理の過去のヘルプページの 実例を取得して、実際の内容を 把握する • ヘルプページの検索ツール 「search_help_page」を使⽤ して検索 47
48. ステップ4：ヘルプページの作成 • ここまでの情報をもとに、ヘル プページを作成する • ヘルプページの 基 本 のフォー マットや、コンテンツのルール を記載している 48
49. ステップ5：セルフレビュー • 作成したヘルプをAIがセルフレ ビューする • ガイドラインを取得するツール 「search_writing_guideline」 を使⽤し、ガイドラインをベー スにレビュー 49
50. ツールを⾃分で使って改善する
51. まずは⾃分⾃⾝で使う 最初の10件の連携先は、UXライターがMCP Serverを使ってヘルプページを作成し、精度 を上げていくことにした 51
52. 改善サイクルを回す 1. MCP Serverのツールを実⾏し、AIにヘルプページの初 稿を書かせる 2. 初稿をUXライターが修正する 3. 修正前‧修正後のヘルプページをAIに読み込ませ、「修 正後のアウトプットに近付けるにはMCP Serverのどの 指⽰を修正すべきか？」をAIに提案させる 4. 提案を反映し、ツールを更新する 52
53. AIに提案させることで精度が上がる • AI⾃⾝にどういう指⽰が不⾜し ているかを考えさせることで、 精度が向上していった • ヘルプページの作成ステップ や、セルフレビューステップ に、ルールや観点が追加されて いった • 追加された指⽰に問題がないか は⼈間が念のため⽬を通す 53
54. ツールを開発チームに使っても らう
55. 開発チームに使ってもらう • 使い⽅のドキュメントを作 成し、開発チームに使って もらう • AIによる開発を積極的に取 り⼊れているチームだった ため、スムーズに導⼊され た💪 55
56. 得られた効果と学び
57. 開発チームの⼯数削減に貢献できた • これまでヘルプページの作成にかかっていた作業時間は 1件あたり1〜2時間 • MCP Serverの導⼊により、作業時間が30分程度に削減 🙌 • 「AIがヘルプページを作成するのに必要な情報」を洗い 出したことで、⼈間が調査すべきことを明確にしたこと が効いた 57
58. UXライターのレビューコストが下がった • ID管理のヘルプページはある程度「書くべきこ と」が決まっている • AIは決められたフォーマットの⽂書を⽣成するの が得意 ◦ 指⽰が整っていれば抜け漏れなく書いてくれる • 「この項⽬の記載が抜けている」といったことが なくなり、レビューコストが下がった 58
59. 結果、⽬標の連携数を無事達成🙌 • 10⽉までに連携先数50件を達成できた🙌 ◦ 当初⽬標は11⽉までだったので、前倒して達成🎉 • 開発チームの努⼒はぜひ下記記事を是⾮ご 覧ください ◦ AIとプロセス改善で実現した⾼速開発の裏側 ⸺ 3 か⽉で50件のSaaSと連携 59
60. UXライターとしての学び • 構成がある程度決まっている、型のあるヘルプページと AIの相性はバッチリ • AIを効果的に使うためにも、ライターの知⾒はまだ必要 ◦ MCP Serverのツール⾃体へのフィードバックには、ライターの⼒ が不可⽋ • AIのアウトプットをそのまま利⽤することはできない ◦ 現時点では必ず⼈間の⽬を通す必要がある👀 60
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