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title: MCPで自動化するiOSアプリの開発・検証・分析
tags:  #生成ai #google analytics #mobile-mcp #codex #claude code #marp  
author: [Takahiro Suzuki](https://convert.docswell.com/user/sussan0416)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/D7Y428YMEM.jpg?width=480
description: Google Analytics MCPとmobile-mcpを使って、アプリの利用状況の分析や、動作確認作業を、自動化してみました。 セットアップについて詳細に述べる予定でしたが、発表前日の夜に資料を消してしまう事件があったため、デモンストレーション中心の発表になりました。 発表資料の中では、これらMCPの動作についての画像がありませんが、発表中は実際の動きを見ていただきました。
published: April 05, 26
canonical: https://convert.docswell.com/s/sussan0416/57NREV-mcp-ios
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で自動化する
アプリの開発・検証・分析
MCP
iOS
鈴木孝宏（sussan0416）
2026-04-05 iPhone Dev Sapporo
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# Page. 2

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近況報告
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PKD3PE3.jpg)

落選
WWDC
周年も、オンラインで参加します！
50
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昨晩、発表資料を消しちゃいました
割り切って、AI生成のスライドです。
Codexに概要を渡し、Markdownを出力。Marp でスライド化しました。
話者注釈: 次のスライドから、Codex生成 + 手直しによるものです。
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今日話すこと
を使って、iOSアプリの開発・検証・分析を自動化してみた
実例は2つ
MCP
で、ログ分析にAIを活用
mobile-mcp で、シミュレータ操作を自動化
Google Analytics MCP
後半はデモ中心
の
セットアップを少し
実際の動作をしっかり
サーバーについては、取り上げません🙇
Xcode MCP
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きっかけ
と mobile-mcp を組み合わせた開発フローが便利そうだった
自分の環境でも試してみることにした
Google Analytics MCP
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# Page. 7

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Google Analytics MCP
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Google Analytics MCP
手作業が必要な部分
Python
を入れてみた
を用意して pipx を入れる
で Google Analytics Admin API と Data API を有効化
OAuth クライアントを作り、クライアントJSONをダウンロード
あとはAIに頼む。
GCP
「claude "Google Analytics MCPのGitHubをよく調べて理解して、analytics-mcpをセッ
トアップして"」と依頼する
は asdf で事前に用意してあったので、そこは楽だった
ハマりどころは、OAuth クライアント作成 と テストユーザー追加
Python
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は何が良かったか
Google Analytics MCP
手元のAIがアプリコンサルになる
数字確認だけでなく、ログ設計の不足を指摘
トレンドを見て、アプリの改善案を提案
提案された改善案をそのままAIで実装、開発者は即申請
例:
- 高頻度で利用しているユーザーの傾向を教えて
- 直近4週間で変化したイベントは何か
- 追加したいイベントログを提案して
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このあとデモで見てもらいたいこと
どんな質問をすると、どこまで答えられるか
分析結果だけでなく、次に計測すべきこと まで提案してくれるか
分析を読む作業が、だいぶ対話型になる
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系
は他にもある
Analytics MCP
Google Analytics MCP
Firebase / GA4
を使っていると入り
やすい
既存イベントをそのまま活用しやす
い
数字の整理と傾向分析に向く
Clarity
Microsoft Clarity MCP
も MCP を提供している
Session recordings や heatmaps が
使える
無料で使えるので、今後試してみる
つもり
Clarity
は操作記録を見ながら定性分析しやすいのではないだろうか
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も で使いたい
App Store Connect API AI
自体は Apple が公式提供している
ただし、公式の MCP サーバーは見当たらない
App Store Connect API
個人が開発したMCPは存在する
なので最近は…
ドキュメントをAIに詳しく読ませる
CLI で使えるツールを作らせる
API
MCP
がなくても、API + CLIツール化 でアクセスしやすくなるはず
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mobile-mcp
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mobile-mcp
も入れてみた
これも GitHub の手順どおりで導入できた
基本は claude mcp add mobile-mcp -- npx -y @mobilenext/mobile-mcp@latest だけ
自動でシミュレータを起動してくれるのがかなり便利
「とりあえず画面を触って確認したい」が会話でできる
話者注釈: 自動起動はできないはず
iOS
シミュレータ対応に加えて、実機や Android にも対応している
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はどう動くか
mobile-mcp
画面を スクリーンショット
UI要素や見た目を 解析
次に押す場所を 決定
タップ / スワイプ / 入力
これを繰り返す
スクショの解析が入るので、トークン消費がそれなりにある（感覚値）
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4WVKNYJ1.jpg)

の考え方
mobile-mcp
アクセシビリティ情報を使えるときは、そ
れを優先
足りないときはスクリーンショット解析に
寄せる
つまり
構造化データがあれば堅く動く
なければ画像理解で補う
でも、a11y ツリー優先 + 必要時に screenshot fallback という
思想が説明されている
README
話者注釈: mobile-next/mobile-mcp の README.md より引用
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このあとデモで見てもらいたいこと
アプリ起動から、どこまで自然に操作できるか
画面の理解が怪しくなる瞬間はどこか
開発中の動作確認で、手動操作をどこまで減らせるか
E2E
テストの代替ではなく、探索的テストの自動化 としてかなり便利
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各MCPのセットアップを通した学び
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セットアップは、ほぼAIに任せた
Claude Code
に
「GitHub にある X のドキュメントを読んで、MCP をセットアップして」
「この MCP の使い方を網羅的に調べて、スキルとして身につけて」と依頼しただけ
短時間でセットアップできて、すぐ効果を感じられる
細かい手作業は残る
設定
テストユーザー追加
OAuth
を使うスキルも作っておくと、AIが自律的にMCPを使いに行くようになる。
MCP
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が自律調査するならブラウザ操作も欲しい
AI
URL
を fetch するだけでは、情報が足りないページがある
特に Apple Developer Documentation
レンダリング後でないと詳細を取りにくい
Chrome DevTools MCP
AI
経由だと、描画後の情報を読める
に、人間の目と同じ情報を見せることができる
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まとめ
を使うと、iOSアプリの開発〜運用を、だいぶ自動化できる
Google Analytics MCP は、手元のAIをコンサル化できる
mobile-mcp は、動作確認の手間を減らしてくれる
導入時の調査や手順整理も、かなり AI に任せられる
次に試したいのは Clarity MCP
MCP
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参考リンク
Google Analytics MCP: https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp
mobile-mcp: https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Microsoft Clarity MCP: https://github.com/microsoft/clarity-mcp-server
Chrome DevTools MCP: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
App Store Connect: https://developer.apple.com/app-store-connect/
App Store Connect API:
https://developer.apple.com/documentation/appstoreconnectapi
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