サイボウズとCDataが語るMCPフル活用までの道【前編】
kintoneデータを最強のAIコンテキストに MCP活用で変わるAIエージェント開発とデータアクセスレイヤーの重要性
提供: CData Software Japan
社内の業務改善でkintoneのMCPサーバーを活用するサイボウズの佐藤太嗣氏と、データ連携のスペシャリストであるCData Softwareの杉本和也氏がMCP活用のリアルな最前線を語りあう対談。前半の本稿ではAIエージェント時代のkintoneの価値とMCPサーバーの役割、そしてサイボウズでのMCP活用事例について聞いた。（インタビュアー TECH.ASCII.jp編集長 大谷イビサ 以下、敬称略）。
「kintone不要論」は本当か？AI時代だからこそ際立つ独自価値
大谷：今日の対談は、今エンジニアからビジネスパーソンまで急速に関心が高まっている「MCP（Model Context Protocol）」と「AIエージェントのガバナンス」をテーマにお届けします。お二人から順に、自己紹介と、普段どのようなお仕事をされているかをお願いできますでしょうか。では佐藤さんから。
佐藤：サイボウズの佐藤太嗣です。現在は営業本部で、他社製品とのアライアンスや、生成AIを活用した新たなビジネス開発などを担当しています。今日は自社でのMCP活用の実践を通じて見えてきた、現場の生々しいリアルな話をお伝えできればと思っています。よろしくお願いします。
大谷：続いて杉本さん、お願いします。
杉本：CData Software Japanの杉本和也です。リードエンジニア兼エバンジェリストとして、データ連携やデータ仮想化プラットフォームの技術情報の発信・訴求を職務としています。最近は、AIエージェントに社内のあらゆるデータをいかに安全に、かつ効率的につなげるかという「リモートMCP」や、それを具現化した「CData Connect AI」の展開に力を入れています。本日はよろしくお願いします。
大谷：さっそく、最初のテーマに入りましょう。最近、生成AIの進化によって「AIがノーコードで勝手に業務アプリを組み立ててくれるなら、kintoneのようなノーコード・ローコードのデータベースプラットフォームはもう不要になるんじゃないか？」という『kintone不要論』を耳にすることがあります。まず、このAI時代において、kintoneが提供する独自の存在意義や価値はどこにあるとお考えですか？
佐藤：その指摘、実は社内でも非常に深く議論しているテーマです。結論から言うと、むしろAI時代だからこそ、kintoneの真価がこれまで以上に際立つと確信しています。
サイボウズ 営業本部 佐藤太嗣氏
確かに、個人ユーザーが一時的に使う簡単なツールであれば、AIが適当なコードやデータベースを即席で生成して解決するかもしれません。しかし、それは組織で使う業務システムとは呼べません。私たちが一貫してお伝えしているのは、kintoneの価値はデータベース、ワークフロー、コミュニケーションの3本柱が一体化していること。そして何より、組織での利用を大前提とした厳密なアクセス権限、いわゆるガバナンスが最初から組み込まれている点です。
AIが勝手に作っただけの「野良アプリ」をそのまま組織で展開しようとすると、誰がどのデータを編集・閲覧していいのかという制御が効かず、ガバナンスが即座に崩壊してしまいます。
大谷：なるほど。組織で動かすためには、単にアプリが動くだけでなく、アクセス権限やプロセスの管理といったガバナンス機能が最初から備わっているプラットフォームが必要ということですね。杉本さんはデータモデリングの専門家として、この点をどう見ますか？
杉本：佐藤さんの指摘は、データモデリングの観点からもきわめて本質的です。今、多くの企業がRAG（検索拡張生成）などでPDFなどのドキュメントをAIに読み込ませていますが、それだけだとAIは業務プロセスの背景、いわゆるドメイン知識を理解できません。結果として、文脈のつながらない回答やハルシネーション（もっともらしい嘘）を多発してしまいます。
CData Software Japanリードエンジニア兼エバンジェリスト 杉本和也氏
kintoneに蓄積されているデータは、ただの箱に入ったデータではなく、企業の業務プロセスが美しくモデリングされた構造化データです。そこに、日々の活動に伴うやり取りというコミュニケーション、つまり非構造化データが紐づいている。これこそが、AIにとってもっとも重要な「コンテキスト（背景・文脈）」になります。
佐藤：まさにそこが、私たちがkintoneだけでなく、グループウェアであるGaroonも含めて提供している最大の強みです。たとえばGaroonのスケジュールデータ。今日以降の予定はタスクを消化するためのものですが、今日より前の過去の予定ログは、「誰と、いつ、どんな文脈で会い、何が決まったのか」という、企業にとってきわめて重要な活動の軌跡であり、資産です。
もちろん、これらはAIに学習させるために作られたデータではありません。従業員が日々普通に、当たり前のように業務活動を行なっているプロセスです。しかし、そこから自動的にコンテキストが生まれて蓄積されている。この状態がkintoneやGaroonが社内システムにあることのすごみなのです。
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