社内に散在するデータを数時間でAI活用基盤に接続

2026年01月22日 09時00分更新

小島一剛

　本記事はCDataが提供する「CData Software Blog」に掲載された「CData Connect AI で社内データを生成AIに統合 - ノーコードで実現する迅速なAI基盤構築」を再編集したものです。

こんにちは。CData Software Japanの小島です。

生成AIの急速な普及により、多くの企業が「社内データをAIに活用したい」というニーズを持つようになりました。しかし、実際にAI活用プロジェクトを始めようとすると、「データが散在している」「システム間の連携が複雑」「セキュリティが心配」といった課題に直面します。

本記事では、CDataの製品群を活用して、社内に散在するデータを数時間でAI活用基盤に接続する方法をご紹介します。

AI活用における「見えない壁」

企業が生成AIを活用しようとする際、多くの場合、以下のような課題に直面します。

データアクセスとサイロ化の課題

現代の企業では、各部門が独自のシステムを使用しており、データが物理的・論理的に分断されています。

・散在するデータソース: Salesforce、SAP、kintone、独自開発システムなど、様々なシステムにデータが保管されている
・技術的な障壁: 各システムで異なるAPI仕様や認証方式に対応する必要があり、専門的な開発スキルが必要
・リアルタイム連携の困難さ: システム間でのデータ取得に時間とコストがかかる

セキュリティとコンプライアンスの課題

AIサービスにデータを接続する際、セキュリティとコンプライアンスの懸念も重要です。

・アクセス権限の管理: 誰がどのデータにアクセスできるかの制御が複雑
・データ流出リスク: AIサービスへのデータ提供における安全性の確保
・コンプライアンス対応: 個人情報保護法、GDPR等への対応が必要

これらの課題により、AI活用プロジェクトは「企画から実装まで数ヶ月かかる」ことが一般的でした。

CDataが実現する「即座の接続」

CData Softwareは、データ接続のスペシャリストとして、これらの課題を解決するソリューションを提供しています。

専門知識不要の統一アクセス

CDataの最大の強みは、標準SQLで全データソースにアクセス可能という点です。

通常、Salesforceやkintoneなど、異なるシステムと連携しようとすれば、それぞれのAPI仕様、プロトコルの違いや認証方式を個別に学習し、プログラムを書く必要があります。CDataは、この複雑なAPIの差異をすべて製品内部で吸収します。

開発者は、使い慣れた「標準SQL」のクエリを投げるだけで、「普通のデータベース」と同じような感覚でデータを扱うことができます。

300+のデータソースに対応

CDataは現在、300種類以上のデータソースに対応しています。

・CRM & ERP: Salesforce、SAP、Dynamics、NetSuite
・コラボレーション: Microsoft 365、Google Workspace、kintone、Slack
・マーケティング: HubSpot、Marketo、Mailchimp
・データ分析: Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks
・ファイル & API: REST API、CSV、Excel、SharePoint

グローバルで10,000社以上、大手ISV企業140社以上が自社製品への組み込み統合として採用しています。

エンタープライズグレードのセキュリティ

データ接続の利便性と同時に、セキュリティも最優先事項として設計されています。

・国際認証: SOC 2 Type IIおよびISO/IEC 27001:2022の認証取得済み
・アクセス制御: RBAC(ロールベースアクセスコントロール)、SSO(シングルサインオン)対応
・監査機能: 一元的な監視と監査により、透明性と説明責任を確保
・コンプライアンス: GDPR、CCPAなどの国際的なデータプライバシー規制に準拠

MCP(Model Context Protocol)による新しいAI接続アプローチ

生成AIとの連携において、CDataはMCP(Model Context Protocol)という新しいアプローチをサポートしています。

MCPとは

MCPは、AIプラットフォーム「Claude」を提供するAnthropic が開発した、アプリケーションがLLM(大規模言語モデル)にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。

「MCPとはLLM・AIアプリケーションにとってのUSB Type-Cのようなもの」と表現されており、様々なAIツールから統一的な方法でデータソースにアクセスできるようになります。

MCPを使った活用シナリオ

MCPを使うことで、以下のような流れでAI活用が可能になります。

1. ユーザが生成AIアプリケーションに問い合わせ
　例:「社内データからXXの条件に該当する契約を取得して」

2. 生成AIアプリケーションがMCP Server経由で社内データにアクセス
　 CData MCP Serverが社内の各種システムに接続し、必要なデータを取得

3. LLMがデータをもとに回答を生成
　取得したデータを基に、LLMが分析・集計を実行

4. ユーザに結果を返信
　例:「XXの条件に該当する契約は3件あります。AAAとBBB、CCCです。」

　このアプローチにより、コードを書くことなく、自然言語での問い合わせだけで社内データにアクセスできるようになります。

CData Connect AI - フルマネージドデータ接続プラットフォーム

CDataが提供するCData Connect AIは、マネージドデータ接続プラットフォームとして、様々なAIツールやアプリケーションから社内データに接続するための中核となる製品です。

幅広い接続先をサポート

CData Connect AIは、以下のような幅広いツールやプラットフォームに対応しています。

AIユーザ向け
・AIアシスタント: Claude Desktop、ChatGPT、Microsoft Copilot Studio、Claude Code、Github Copilot
・AIワークフロー: n8n、Dify、ChatGPT Agent Builder、Gumloop
・AIエージェントフレームワーク: CrewAI、LangChain、LangGraph、AutogenAI

データ分析者向け
・BI/Analytics: Power BI Service、Tableau Cloud、Looker Studio、Amazon QuickSight
・スプレッドシート: Excel、Google Sheets

市民開発者向け
・ノーコード/ローコード: Microsoft Power Apps、Salesforce Connect、AppSheet、Bubble

組織がデータガバナンスを合理化できる設計

CData Connect AIは、セキュリティとガバナンスも重視した設計となっています。

・堅牢で柔軟なアクセス制御: RBAC、SSOによる認証・認可
・説明責任のためのアクセス監査: クエリログ、監査ログによる透明性の確保
・業務効率の向上: パススルー・ユーザー認証により、運用システムからガバナンスを複製する必要を削減

実際の導入事例

広瀬化学薬品株式会社様

分析が困難だった5,100万件超の商品マスタデータの売上傾向分析を、CData MCP Serverと生成AI・Claudeを活用することにより、ノーコードかつ自然言語での問い合わせで実現されました。

従来は専門のデータサイエンティストが複雑なクエリを作成する必要があった分析が、営業担当者でも自然言語で「XX商品カテゴリの売上トレンドを教えて」と質問するだけで実行できるようになりました。

まとめ - 数ヶ月かかっていた作業を数時間に

生成AIの活用において、データ接続の課題は避けて通れません。CDataのソリューションを活用することで:

・専門知識不要: 標準SQLで300+のデータソースに統一的にアクセス
・即座の接続: 既存のツールをそのまま活用し、数時間でAI基盤を構築
・エンタープライズグレードのセキュリティ: 国際認証取得済み、ガバナンス機能も充実
・主要AIプラットフォーム対応: Microsoft Copilot、ChatGPT、Claude、Databricksなど

AI利用プロジェクトに数ヶ月かかっていた作業を数時間に短縮することが可能になります。

社内に散在するデータを、MCPやCData Connect AIを通じて生成AIに接続し、データ資産を最大限に活用してみませんか？