今四半期、PendoはMCPハッカソンを初めて開催しました。MCPハッカソン：ユーザーがクリエイティブで革新的、かつ斬新なものを作るチャレンジです。私たちが投げかけた問いはシンプルでした：AIが実際に人々があなたのプロダクトをどのように使っているかを理解できたら、あなたは何を作りますか？
ハッカソンコミュニティは100名以上に成長し、イベントではライブワークショップも開催されました。
コミュニティ全体の中から、Pendoのチームが手作業で3つのプロジェクトを選出しました。これらはPendoデータで実現できる最高の可能性を示しています。
受賞者の皆さんにご挨拶し、おめでとうの言葉を贈りましょう。
🏆 第1位：Michelle Green @ Cohley | Finn、プロダクト利用エージェント
金賞を獲得したのは、CohleyのプロダクトディレクターであるMichelle Greenさんです。プロダクト責任者として、彼女は自社プロダクトで何が起きているかを正確に把握する必要がありますが、行動データを細かく調べる時間が常にあるわけではありません。
この課題を解決するために、Michelleはプロダクト利用エージェント「Finn」を構築し、前日にプロダクト内で起きたことを正確に伝えるモーニングレポートを生成できるようにしました。
このエージェントは、PendoのMCPサーバー、Snowflake、Guru、Google Drive、Planhat、ビジネスロジック、およびデータテーブル内のさまざまな値を理解するためのSQLクエリを活用してトレーニングされました。
Finnを使うことで、Michelleはカスタマーサポートマネージャーごとにグループ化されたアクティビティの明確で簡潔な概要を得られ、次のような質問に答えるのに役立てています：
- 何を称えるべきか？昨日のトップアクティビティは何か？
- 何を懸念すべきか？
- どのセッションリプレイが見る価値があるか？
これらのビジネスシステムをすべて統合することで、エージェントはすぐに行動に移せるインサイトを提供します。朝にデータのトリアージに時間を費やす代わりに、Michelleは今やどこに集中すべきかを正確に把握した状態で一日を始められます。おめでとうございます、Michelle！
🏅 第2位：Lindsay Frank @ Clinical Ink | Persona Pulse、デザインクリティークエージェント
第2位はClinical InkのUXデザイナー、Lindsay Frankさんです。デザインフィードバックの収集は通常、時間がかかり、主観的で、行動データとの連携が取れていません。この課題を解決するために、LindsayはPendo MCPとFigma MCPを連携させ、Persona Pulseを作成しました：実際の行動インサイトに基づいたデザインクリティークワークフローです。
Persona Pulseを使用するにあたり、Lindsayはデザインファイルをアップロードし、ClaudeがPendoの使用データ（機能の採用状況、行動パターン、セグメントインサイト）とチームの既存ユーザーペルソナを統合して、リアルなフィードバックをシミュレートします。
これは、Claudeが通常提供する一般的なフィードバックよりもはるかに有用です。Lindsayは現在、以下にアクセスできます：
- 高レベルのユーザーフィードバック、ユーザーワークフローへの影響、および各ペルソナに関する具体的な懸念事項
- 「なぜ」という理由をデータで裏付けた、デザイン改善の提案
- 機能のクリック率やページの平均滞在時間など、新しいデザインを展開する際に追跡すべき重要な指標
🏅 第3位：Stephanie Tanzar @ Auto Titling Company | カスタマーヘルスダッシュボード
ATCのプロダクト担当VPであるStephanie Tanzerは、アカウントチームが「顧客の健全性はどうか？リスクはあるか？期待される行動を取っているか？」という重要な問いに答えられるカスタマーヘルスダッシュボードを構築しました。
そのために、StephanieはClaudeにすべての顧客の行動データをレビューさせ、健全な顧客がどのような行動をとるか、また企業規模が行動にどう影響するかを把握しました。ログイン頻度、過去90日間のイベント総数、主要イベントの使用状況などです。
カスタマーヘルスダッシュボードは、Pendoのデータ（ログイン頻度、機能の使用状況、イベントエンゲージメント、週次アクティビティトレンド）を取得し、0〜100のヘルススコアを算出します。アカウントは「健全」「リスクあり」「重大」に分類されます。アカウントマネージャーはステータスでフィルタリングし、主要機能を採用していない新規顧客を確認し、詳細なエンゲージメント指標を掘り下げることができます。
Pendo MCPを使用することで、Stephanieは「顧客の健全性を改善するためにどのようなアクションを取れるか？この顧客が時間をかけてより良く、より健全になるにはどうすればよいか？」という問いに簡単に答えることができます。ATCのアカウントマネージャーも、このツールを使って「誰がリスクにさらされているか？」を把握できます。これは非常に素晴らしいユースケースであり、お客様がPendoのデータを日常業務に取り入れているのを見るのは嬉しいことです。
💫 最もクリエイティブ: Masahiko Kashiwazaki @ Tokyo Community | Yuki's Magic Lamp
Tokyo CommunityのPrincipal Infrastructure EngineerであるMasahiko Kashiwazakiの、非常にクリエイティブなMCP提出作品についても触れないわけにはいきません。
8,000人の従業員がコンテンツプラットフォームとしてBoxを利用している中、Masahikoはツールを効果的に使っている人と苦労している人を把握する手段がありませんでした。標準的なデータレポートは味気なく管理的に感じられ、ユーザーの抵抗や非効率な「やみくもな」トレーニングにつながっていました。
この問題を解決するために、MasahikoはYuki's Magic Lampを構築しました。これはBoxの使用データを、ユーザーが改善したいと思えるよう促す、パーソナライズされた占星術テーマのレポートに変換するシステムです。Pendo MCPを使用して、Masahikoは3つのコンテキストにわたって各ユーザーの「トップ10機能」を特定するために機能使用データを集約しました：
- 過去30日間
- 前年比較
- 全社ベンチマーク
レポートはユーザーの習熟度を評価しながら、即時学習のためのPendo GuideのURLを直接埋め込んでおり、すべてが楽しくパーソナライズされた占星術レポートの形式で提供されます！
これをセグメンテーション（ユーザーをスキルベースの4グループに分類）および埋め込みガイドと組み合わせることで、Masahikoはガイド使用率24%、採用率24.5%、そして複数の機能にわたる行動変容の測定を達成しました。カスタムコレクションの使用量は1.2倍に増加し、サイドバートグル機能は散発的な使用から定期的な習慣へと変わり、使用量は3倍に跳ね上がりました。
最も重要なのは、このアプローチがすべてのビジネスプロセスにわたってデータドリブンな戦略へとITカルチャーを転換させたことです。クリエイティブな発想とハードな指標の融合—まさに 私たちが見たいものです。おめでとうございます、Masahiko！
Pendo MCPで何ができるか見せてください
このハッカソンは、コミュニティが何を作るかを確認するための最初の実験でした。これらの提出作品を見ると、まだ表面をなぞっているに過ぎません。
ハッカソンを見逃したけれどPendo MCPで何が可能かを知りたい方は、 Pendomonium 2026にご参加ください。3月24日には専用のハッカソンセッションがあり、コミュニティが構築したものから学び、自分自身で何かを作り始めることができます。
改めて、Michelle、Lindsay、Stephanieにおめでとうございます。そして、参加し、提出し、PendoとAIで可能なことの限界を押し広げてくれたすべての方々に感謝します。
次に皆さんが何を作るか、楽しみにしています！ MCPの詳細はこちら、 そして PendoとClaudeの連携方法はこちら。
