Kafkai Ver.4を公開しました ―サイトのことは、お使いのAIに聞いてください―

Kafkai Ver.4を公開しました。8月に、大きなアップデートを予定していること、現行のKafkaiがレガシー版になることをお知らせしました。本記事はその続きです。Ver.4とは何か、何が変わるのか、なぜ変えたのか。この３つにお答えします。

まず要点をお伝えします。Kafkaiは、ログインして画面を操作するサービスではなくなります。ChatGPTやClaudeなど、普段お使いのAIに接続し、そのAIがKafkaiにデータを問い合わせる仕組みです。サイトについて、いつもの言葉で質問してください。エージェントがKafkaiを呼び出し、実際の検索データをもとに答えを返します。

Ver.4とは

Kafkai Ver.4は、AIエージェントにデータを提供するサービスです。

中核の機能は変わりません。自社サイトと競合サイトの検索データを集めます。集めたキーワードは、すべて「4Cフレームワーク」で４つ（Compete、Catch-up、Consolidate、Complement）に分類します。この手法はKafkai独自のもので、日本で特許（第7701764号）を取得しています。

変わったのは、データの届け先です。Ver.3では、データはダッシュボードに表示され、お客様がそれを読んでいました。Ver.4では、データはエージェントに届き、エージェントがお客様の代わりに読みます。

接続にはMCP（Model Context Protocol）を使います。初めて聞く方は、AIに機能を追加する「プラグイン」のようなものとお考えください。技術的な説明は、拙稿『MCPとは（Introduction to MCP）』にまとめています。9月にお会いしたお客様には、まずこの点からご説明しました。ここでも少し詳しくお伝えします。

最初に一度だけ、エージェントのコネクタ設定にKafkaiを追加します。その後は、検索データが必要な質問をすると、エージェントがKafkaiを呼び出して数字を取得し、それをもとに答えます。質問を入力する先も、答えが返ってくる先もエージェントです。Kafkaiは裏側で動くため、Kafkaiの画面を開く必要はありません。

データの流れる向きも確認しておきます。逆の向きを想像されたお客様がいたためです。KafkaiがChatGPTに依頼を送るわけではありません。流れは「お客様 → エージェント → Kafkai → データソース」です。この流れの中に、Kafkai独自のAIはありません。考えて文章を書くのは、お客様がすでに契約しているAIモデルです。

この設計をひと言で表してくれたのは、私ではなく、ある見込み客の方でした。その方はデモで、原稿が会話からKafkaiを経由してWordPressサイトに届く様子をご覧になりました。そして「Kafkaiがハブになるのですね」とおっしゃいました。まさにそのとおりの設計です。

どのような質問ができるか

Ver.4では、どのサイトでも調べられます。自社サイト、競合、取引先、気になっているサイトなどです。よくいただく質問は次のとおりです。

• このサイトは、どのようなキーワードで上位に表示されているか。競合が上位にいて、自社がいないキーワードはどれか。
• 競合にリンクしているサイトはどこか。そのうち、自社にはリンクしていないサイトはどこか。
• 検索上の競合はどこか（競合をまだ把握していない場合）。
• 今週、Search Consoleの数字に何か変化はあったか。
• 新しい記事を書く前に、手直しすべき過去記事はどれか。
• 次に何を書くべきか。

答えはすべて会話の中に返ってきます。一覧、表、グラフ、レポートなど、形式はお客様が指定したとおりです。

変わること

Ver.4は、Ver.3の見た目を変えただけの製品ではありません。変更点は６つあります。そのうち２つは、お客様がこれまで頼りにしていた機能をなくすものです。

1. データを読むのはAI

打ち合わせの終わりに、Ver.3のお客様から「それなら一度試してみます」という言葉をいただきました。そのきっかけになったのが、この変更です。

Ver.3はデータを提供し、読み解く作業はお客様にお任せしていました。キーワード表を読む担当者がいる会社なら、それで十分でした。しかし、ほとんどのお客様には、その担当者がいません。今月、ある店舗のオーナーと電話でお話ししました。コンテンツで一番大事なキーワードは、外部のコンサルタントから受け取っていたそうです。購入したKafkaiのデータは、ほとんど使えなかったとのことでした。ご本人は「いいところを使ってあげられなかった」と話していました。

Ver.4では、その役割をエージェントが担います。「この３社の競合に対して、どのキーワードから攻めるべきか」と聞くと、エージェントが4Cのデータを読みます。検索ボリュームと難易度を比べ、理由を添えた短い候補リストを返します。表を見ることもできます。表から読み始める必要がなくなっただけです。

2. Ver.3になかったデータ

Ver.4では、Ver.3になかったデータも提供します。

• 被リンク　自社サイトと各競合にリンクしているサイト、そのサイトの強さ、新たに増えたリンクと失われたリンクです。AIに詳しい見込み客の方が納得された質問があります。「競合の被リンクのうち、質の低いドメインからのものはどれか」です。無料のAIでは、このデータはまったく見えません。
• リンクギャップ　競合の２サイト以上にリンクしていて、自社にはリンクしていないサイトの一覧です。この一覧が、リンク獲得に取り組む際の出発点になります。
• 競合の発見　自社のドメインを伝えると、同じキーワードで上位にいるサイトを、関連の強い順に挙げます。事前に競合を把握しておく必要はありません。
• Google Search Console（GSC）　一度接続すれば、「今週何が変わったか」にエージェントが答えます。Search Consoleのどこを見ればよいかを覚える必要はありません。
• Google Analytics 4（GA4）、またはKafkai独自のアナリティクス（オプション）　アクセス状況をその場で読み取れます。公開した記事と、その後の反応を結びつけて確認できます。
• 履歴　データを更新するたびに、それまでのスナップショットを保存します。３〜４か月後には、何が変わったかを質問できます。どのキーワードの順位が上がったか。各サイトのリンクがいくつ増減したか。どの競合が最も速くリンクを増やしているか。

以前のKafkaiにも履歴の機能はありましたが、表示の形式が決まっていました。Ver.4では、お使いのAIエージェントが作れるグラフやデータ形式であれば、どのような形でも出力できます。

Search Consoleとアナリティクスのデータは、所有権を確認できたドメインに限って提供します。確認の方法は、DNSのTXTレコードかメタタグを１つ設定するだけです。ドメイン名だけでは、所有していることの証明になりません。あるお客様のSearch Consoleのデータを、別のお客様にお見せするわけにはいかないためです。

これまで欠けていたのは、GSCとGA4による自社のアクセスデータとの連携でした。Ver.4で、競合戦略のデータと現在のアクセスデータがそろいました。追跡・分析・改善は、AIエージェントが一緒に進めます。

3. 記事作成画面の廃止

Kafkai Ver.4は、記事を書きません。今回なくした機能の中で最も大きいため、はっきりお伝えします。

Ver.3では、ボタンを押すとKafkaiが記事を書いていました。Ver.4では、お客様のエージェントが、お客様の契約しているAIモデルで記事を書きます。Kafkaiが提供するのは、記事の狙いを定めるためのデータです。対象のキーワード、競合が書いていて自社がまだ書いていないテーマ、すでに上位にあるページなどです。記事はエージェントとお客様のサイトに残ります。Kafkaiは公開した記録を保存しますが、記事そのものを保管する機能はありません。

この方式のほうがよい理由を、２人のお客様の声が示しています。あるVer.3のお客様の一番の不満は、文章の言い回しでした。ご本人いわく「ちょっと学術的」です。コラムは毎回書き直すしかないと、あきらめていたそうです。Ver.3では文章のトーンがKafkai側で固定されており、お客様の文体を学べませんでした。エージェントなら学べます。過去記事を３本と書式のルールを渡し、１〜２回修正したうえで、覚えておくように指示してください。

実は、Kafkaiのニュースレターも同じ方法で作っています。書いているのはAIです。それでも私たちらしい文章になるのは、AIを使う前に書いた自分たちの文章を見本として読ませているからです。求人サイトを運営するあるオーナーは、月30本の記事すべてで、FAQ部分の修正に15〜30分かけていました。この方は、説明を聞いてすぐに納得されました。

4. 会話から、そのまま公開

公開先を一度だけKafkaiに登録します。WordPressサイトか、webhookを受け付けるシステムが対象です。あとはエージェントに「書いて、サイトに公開して」と伝えるだけです。特に指定しない限り下書きとして登録されるため、公開前にお客様がすべての記事を確認できます。CMSへのコピー＆ペーストは不要になります。内容のチェックは、これまでどおり必要です。

あるお客様は、自動化したい一方で、歯止めも必要だとお考えでした。勝手に投稿されると、意図しない内容が公開されてしまうからです。下書きでの登録を標準にしたのは、この両方のご要望に応えるためです。

公開先のプラットフォームとの連携でお困りのことがあれば、ご連絡ください。できる限りサポートします。

5. 月額制から従量課金へ

Ver.3は月額制でした。Ver.4はクレジットを前払いで購入する方式で、基本料金はありません。１クレジットは１円です。クレジットのパックを購入すると、エージェントがKafkaiにデータを求めるたびにクレジットを消費します。使わない月の費用はかかりません。クレジットの有効期限は90日です。

2026年9月時点の料金表をもとに、何に費用がかかるのかをご説明します。最新の料金は、必ず料金ページでご確認ください。

今月のデモでの実例を２つご紹介します。プロジェクトを作成し、競合を調べて最初のキーワードデータを取得したときは、1,983クレジット（1,983円）でした。これは記事１本分の費用ではありません。その後に書くすべての記事の土台となる調査の費用です。既存のプロジェクトで、Search Consoleの分析結果を読み取っただけのときは、62クレジット（62円）でした。

この表からわかることが２つあります。

１つ目は、Kafkaiは記事の執筆に課金しないことです。新たな調査が要らない記事なら、かかるのはデータの読み取り分だけで、50〜100クレジットほどです。執筆にかかる費用は、お客様が契約しているAIのプランに含まれます。そのため、一度の調査をもとに書く記事が多いほど、１本あたりの費用は下がります。

２つ目は、データが自動では更新されないことです。Ver.3では、お客様が読むかどうかにかかわらず、すべてのプロジェクトを毎週更新していました。Ver.4では、エージェントに指示したときだけ更新します。細かな変化を見るなら週に１回、傾向を見るなら月に１回で十分です。

新規アカウントには、1,000クレジットを無料で差し上げます。プロジェクトを作成し、競合を１サイト追加できる量です。クレジットを購入する前に、ご自身のサイトのデータをご覧いただけます。

6. 有料のAIエージェントが必要

Ver.3にはなかった条件の２つ目です。KafkaiはMCPでエージェントと接続しますが、無料のAIプランの多くはMCPサーバーに接続できません。ChatGPTかClaudeの有料プランが必要です。または、Claude CodeやHermesなどのターミナル型エージェントを、ご自身のAPIキーで動かす方法もあります。あるお客様からは、社内に有料のAIがほとんどないので、まずそこから確認するというお話を率直にいただきました。まずは社内の状況をご確認ください。有料のアカウントが１つあれば始められます。

MCPに対応したエージェントであれば、どれでも使えます。言語も、エージェントが書ける言語ならどれでも構いません。AIモデルはお客様が選べるため、日本語の文章が得意なモデルを選ぶこともできます。日本のお客様にとって、これは大きな利点です。

作り直した理由

Ver.3には、画面の改良では解決できない問題が５つありました。今月お客様にお見せしているスライドでも、同じ５つを挙げています。

出力の形式が画面で決まっていた　Webの画面では、取り出せる情報があらかじめ決まっています。お客様が欲しいレポートは少しずつ異なり、そのたびに機能追加のご要望をいただきました。開発が追いつきませんでした。データの手前にエージェントがいれば、お客様が求めるとおりのレポートを作れます。

AIの費用を二重にお支払いいただいていた　2026年には、ほとんどのお客様がすでにChatGPTかClaudeを契約されていました。一方、Ver.3はすべての記事をKafkai側のAIで書き、長文のチェックと書き直しもしていました。これが最大のコストであり、お客様がすでに別の契約で払っているコストでもあったのです。この部分を外したことが、Ver.4の料金がずっと安い理由です。62円の読み取りの例をご覧になったお客様から、「その価格で事業として成り立つのですか」と聞かれました。成り立ちます。高かったのはデータではなく、執筆だったからです。執筆は、お客様がすでにお持ちのAIでできます。

データを読む人がいなかった　Ver.3は、キーワード表をじっくり読む担当者がいることを前提にしていました。小さな会社には、その担当者がいません。読まれないデータには価値がありません。それにもかかわらず、毎月料金をいただいていました。Ver.4では、お客様がこれまで置けなかったアナリストの役割を、エージェントが担います。

プロジェクトの変更が難しかった　競合の追加や削除には時間がかかりました。気になるサイトのプロジェクトを作ることも、簡単ではありませんでした。Ver.4では、どれもエージェントにひと言伝えるだけです。料金は操作ごとにかかります。

自動化できなかった　人がクリックして操作する画面は、自動化できません。エージェントが呼び出すツールなら、自動化できます。調査、執筆、公開、確認までを、１つの指示で実行できます。9月にお会いしたお客様の何人かは、どの機能よりもこのデモに強い関心を示されました。

この５つの根本には、もっと単純な理由があります。Kafkaiの強みはデータです。AI業界の強みはモデルで、モデルは毎月よくなっています。Ver.3はこの２つを一体にしていたため、モデルが改良されるたびに、Kafkai側で対応する必要がありました。Ver.4では２つを分けます。データ、計算、履歴はKafkaiが持ちます。考えることと書くことは、エージェントの役割です。エージェントのモデルが進化すれば、Kafkaiが何もしなくても、答えの質は上がっていきます。

「使いこなせるか」という不安について

この変更によって、お客様側に新たな手間が生じることは隠しません。今月お会いしたお客様は、皆さん同じ不安を口にされました。価格ではなく、「使いこなせるだろうか」という不安です。Ver.3にはボタンがありました。Ver.4では、欲しいものを言葉で伝えていただく必要があります。

この不安には、３つの点でお答えします。

１つ目は、セットアップの手軽さです。必要な接続は３つで、10分ほどで終わります。エージェントとKafkaiの接続、公開先の登録、ドメインの所有権確認です。後の２つは必須ではなく、後回しにしても構いません。ご希望があれば、私たちが一緒にセットアップします。

２つ目は、決まった書き方を覚える必要がないことです。ドメイン名と競合の名前を挙げて、欲しいものをそのまま聞いてください。Kafkaiのどのツールを使うかは、エージェントが判断します。よくある作業向けには、そのまま使えるプロンプトをプロンプト例のページに用意しています。次に書く記事を決める、競合を分析する、公開後の反応を確認する、といった作業です。コピーしてドメイン名だけ変えれば、すぐに使えます。

３つ目は、今のチェック体制をそのまま使えることです。ある見込み客の方は、１つのAIで下書きを作り、別のAIに数字を確認させています。その流れは何も変わりません。Kafkaiは、その最初の段階に実際のデータを加えるだけです。数字の出どころを区別したい場合もあるでしょう。その場合は、すべての数字に出典を付けるようエージェントに指示してください。Kafkai由来の数字か、エージェントがWebで見つけた数字かがわかる形で出力されます。

データの出どころ

２人のお客様から、KafkaiのデータはAIが作ったものなのかと聞かれました。そうではありません。Kafkaiは複数のソースから実際の検索データを集めています。接続していただいた場合は、お客様のSearch Consoleのデータも読み取ります。AIが検索データを作り出すことはできません。Kafkaiを使わずにChatGPTに自社サイトのことを聞くと、ChatGPTは公開されているWeb上の情報から推測して答えます。その推測は、ほとんどの場合、外れています。被リンクのデータに至っては、まったく見えていません。

一方で、Kafkaiがすべてのデータを持っているわけではありません。Kafkaiにあるのは、キーワード、検索順位、被リンク、競合、そしてお客様自身のアクセスデータです。公的な統計、ニュース、業界の一般的な情報はありません。こうした情報は、エージェントにWebを検索させ、出典を示すよう指示してください。よい記事は、この両方を使います。何を書くべきか、自社がどの位置にいるのかはKafkaiのデータから。記事に書く事実はWebから。そしてもちろん、お客様ご自身の経験・知識・洞察に勝るものはありません。

Ver.3をご利用のお客様へ

Ver.3のサブスクリプションは、2026年9月30日に終了します。それ以降、月額料金は請求されません。Ver.4はサブスクリプションではないため、更新の手続きも不要です。サイトでアカウントを作成し、必要なときにクレジットをご購入ください。

Ver.3のプロジェクトと記事は、Ver.4に引き継がれません。残したいVer.3の記事は、9月30日までに保存してください。

Ver.3を主に記事作成のボタンとして使っていた方には、正直にお伝えします。Ver.4は、Ver.3と同じ製品ではありません。ただ、Ver.3のキーワード表を見て、どうすればよいかわからなかった経験がある方もいらっしゃるはずです。Ver.4は、まさにそのような場面のために作りました。

始め方

1. kafkai.comでアカウントを登録し、メールアドレスを認証してください。新規アカウントには、1,000クレジットを無料で差し上げます。

2. Claude、ChatGPT、またはMCPに対応したクライアントに、次の一文を貼り付けてください。

   https://kafkai.com/ja/docs/onboarding.md を読んで、Kafkaiのセットアップをしてください。

   エージェントがオンボーディングのページを読み、お使いのクライアントに合わせた接続手順を案内します。最初のプロジェクトも一緒に作成します。クレジットを消費する操作の前には、必ず費用が表示されます。

3. ご自身のサイトについて、質問してみてください。

ドキュメントには、Claude、ChatGPT、Hermes向けの手順ガイドがあります。すべてのツールのリファレンスと、クレジットの説明ページもご覧いただけます。

Kafkaiのミッションは、最初のバージョンから変わっていません。データと行動の間にある隔たりをなくし、皆さんの仕事をよりよくすることです。Ver.4は、これまでで最もその目標に近づきました。データと行動が、初めて同じ会話の中にそろいました。

この記事についてご質問があれば、[email protected] までご連絡ください。

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