データインフラがAIに対応できている企業はわずか6％ 新しいCDataが挑む課題
本記事はCDataが提供する「CData Software Blog」に掲載された「CData の新たな幕開け 」を再編集したものです。
CData を立ち上げたとき、私たちにはシンプルな信念がありました。エンタープライズデータは、何か月もかけてカスタム統合を組まなくても、安全かつ確実にアクセスできるべきだ、と。複雑なミドルウェアの迷路も、壊れやすいポイントツーポイント構成もいらない。ビジネスを支えるシステムと意思決定を後押しするツールを、クリーンでガバナンスの効いた形でつなぐ。私たちが目指してきたのは、ただそれだけです。
その信念は今も変わりません。しかし、私たちを取り巻く世界は大きく変わりました。
AI はかつてないスピードでエンタープライズソフトウェアを変革しています。Gartner の予測では、今年だけで世界の AI 関連支出は 2 兆 5,000 億ドルに達するとされています。しかし、投資がそのまま成果につながるわけではありません。生成 AI の取り組みの大多数は、実運用に届く前に行き詰まっています。モデルの能力が足りないからではなく、その土台となるデータインフラの準備が追いついていないのです。
CData 独自の「AI データコネクティビティの現状レポート」が、この現実を数字で裏付けています。データインフラが AI に「完全に対応できている」と答えた組織は、わずか 6%でした。一方、AI チームの 71% が、実装時間の 4 分の 1 以上をデータパイプラインの接続作業に費やしています。
このギャップを埋めることこそ、私たちの使命です。そして今日、CData は新たな一歩を踏み出します。新しいブランド、大規模なプラットフォームリリース、そして私たちが向かう先についての明確な宣言です。
新時代にふさわしい新ブランド
CData の創業当初、私たちはデータをつなぐコネクティビティの会社でした。それは今も変わりません。しかし AI の台頭とともに、コネクティビティの意味そのものが広がり、その重要性もかつてないほど高まっています。私たちは AI モデルとAI がもたらす現実とのギャップに踏み込み、AI が届けるべき成果とデータをつなぐ、これまでにないデータレイヤーへと進化しました。実運用レベルの AI に必要なコネクティビティ、コンテキスト、コントロールを提供する存在です。
新しいブランドは、この進化を体現しています。CData は AI 時代に追随するのではなく、その基盤を築いています。
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Connect AI：デモではなく、実運用のために
AI エージェントの実力は、アクセスできるツール、その背後にあるデータ、正確なビジネスコンテキスト、そしてその両方を統制するコントロールによって決まります。本日、こうした課題に正面から応える CData Connect AI の重要なアップデートを発表します。
あらゆる場所への接続。 350 以上のビジネスシステムへのリアルタイムな読み書きアクセスを実現。新しい Connect Gateway により、ファイアウォール内のオンプレミスデータにも対応します。ガバナンスの効いたアクセスときめ細かなコントロールのもとで、AI がエンタープライズシステムを操作できます。
本当に役立つコンテキスト。 コンテキスト過多の問題には、段階的なツールアプローチで対応しました。まず Universal Tools（すべてのデータソースを一貫した方法で読み取り専用で探索）、次に Source Specific Tools（各ソースでよく使われる操作に特化）、そして Custom Tools（IT チームが特定のオペレーション向けに簡単にツールを設計可能）。この 3 層を組み合わせることで、ユースケースに応じて最適なツールを割り当てられます。
安心して任せられるコントロール。 ユーザー単位の認証、ソースシステムのネイティブ権限、完全な監査証跡に加え、エンタープライズレベルの ID ガバナンスを実現する SCIM 2.0 サポートとカスタム OAuth アプリケーションを新たに搭載。すべてのクエリが認証・認可・監査の対象となります。
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25% の精度ギャップ
企業が MCP プロバイダーを比較検討するなかで、はっきりしたことがあります。アーキテクチャの違いが、精度に目に見える差を生むということです。
私たちは CRM、プロジェクト管理、ERP、データウェアハウスなどにわたる 378 件の実際のエンタープライズクエリを、5 つの MCP プロバイダーでテストし、すべてのレスポンスを正解データと照合しました。
CData Connect AI の精度は 98.5%。他のプロバイダーは、特にマルチステップのロジック、相対日付、書き込み操作で苦戦しました。いずれも、実際のエンタープライズワークフローで日常的に発生するシナリオです。
なぜそこまで重要なのか。不正確さは複利のように積み重なるからです。エンタープライズワークフローでは、わずかな誤差もプロセスを経るごとに膨らんでいきます。その差が最終的に、自動化の成功とオペレーショナルリスクの分かれ目になります。
Connect AI は、他とは異なるアプローチで構築しています。自然言語を直接 API コールに変換するのではなく、エンティティ間の関係やビジネスルール、ワークフローの慣習を理解する、ソースレベルのセマンティックインテリジェンスを備えたリレーショナル抽象化レイヤーを採用しました。アーキテクチャが違えば、結果も変わります。
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Gartner Data & Analytics Summit でお会いしましょう
今週開催の Gartner Data & Analytics Summit にBooth #308 で出展します。新ブランド、新プラットフォーム、そして精度ベンチマークの詳細を、ぜひ会場で直接ご覧ください。
講演セッション「AI Agents and the Future of Digital Work with Microsoft」にも、ぜひご注目ください。CData のChief Product Officer であるKen Yagen と Microsoft のPartner Director of Product Management であるJames Oleinik が、3 月 11 日（水）東部時間 午前 11:15 に登壇します。AI パイロットから実運用可能なエージェンティック AI への移行ロードマップをお伝えします。
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これからの展望
私はキャリアを通じて、データインフラの構築に取り組んできました。課題の形は変わりましたが、本質は変わっていません。適切なデータを、適切な場所に、適切なタイミングで、安全かつ確実に届けるということです。
変わったのは、その重みです。AI エージェントはもはやダッシュボードを眺めるだけの存在ではありません。意思決定を行い、アクションを起こし、ビジネスの中で自律的に動いています。それを支えるデータレイヤーには、高い精度、確かなガバナンス、そして実運用に耐える品質が欠かせません。
これはお客様にとっての転換点であり、CData にとってまさに最適なタイミングです。エンタープライズが AI で最も解決したい課題は、私たちが創業以来ずっと取り組んできたテーマそのものです。エンタープライズデータをアクセスしやすく、コンテキストに即し、信頼できるものにしていくことです。
今日から新たな幕が開きます。シンプルなコネクティビティのビジョンから始まった CData は、エージェンティック AI のインフラへと進化しました。一緒に未来を築いていきましょう。
— Amit
※本記事はCData US ブログNew Day for CDataの翻訳です。