つながるデータ、最適なモデル、正確なコンテキスト コストは想定内に
エンタープライズ AI を支えるすべてを、プロンプトからレコードまで一気通貫でガバナンス。
人、エージェント、システム、モデルをつなぐ AI Gateway
エージェントも人も、接続した SaaS アプリ、データベース、オンプレミスシステムの上ですぐに業務を進められます。ポリシーはレコード単位で適用され、すべてのリクエストは最適なモデルへルーティングされます。
8 件の商談がクローズ予定日を 14 日以上過ぎており、影響額は 120 万ドルにのぼります。最大は Datacore の 18.5 万ドルで、当初のクローズ予定日から 31 日が経過しています。
第 1 四半期の収益は、両システム間の差額 340 ドル以内で一致しています。例外は 3 件で、いずれも 2026-03-31 に計上されたグループ会社間取引の為替端数処理によるものです。
60 日以上募集が続いているポジションは 12 件です。そのうち 7 件はエンジニアリング部門で、ボトルネックは APAC の欠員補充です。オンサイト面接の日程調整に平均 74 日かかっています。
prod.orders に 5 件の差分が見つかりました。カラム 4 件が追加、1 件が名称変更されています（payment_token → token、v32）。
Salesforce で本日（2026年6月18日）作成された商談が 46 件見つかりました。
直近の数件は次のとおりです：
Bracewell Marine Bracewell Marine Group Landon Collins 見込みあり NorthernTrust NorthernTrust Jordan Kilpatrick 初期検討
エンタープライズ顧客の契約更新 2 件が6月にずれ込み、計画比で差し引き -21 万ドルとなりました。
取引先別の差異は次のとおりです：
Aldermore SaaS 64 万ドル 52 万ドル -12 万ドル
Brightwell Group 31 万ドル 22 万ドル -9 万ドル
サポート EMEA が 14% まで上昇しており、全社平均の 3 倍です。
上昇傾向にあるチームは次のとおりです：
サポート EMEA 7 50 14%
営業 NA 3 82 3.6%
火曜日の v32 デプロイ以降、p95 = 184 ms と 12% 上昇しています。
エンドポイント別の内訳は次のとおりです：
/orders/read 184 ms v32 +12%
/orders/list 142 ms v32 +4%
11 名中 4 名の AE が 3 倍を下回っています。最も差が大きいのは EMEA エンタープライズです。
エンタープライズ案件のカバレッジ（第 2 四半期・セグメント別）
EMEA エンタープライズ 1.8x
NA エンタープライズ 2.6x
計画を 240 万ドル上回っており、その超過分の 60% をクラウドインフラが占めています。
計画を上回った発注明細（第 2 四半期）
クラウドインフラ 144 万ドル
プロフェッショナルサービス 62 万ドル
ネットワーク運用チームでは P2 案件の 18% が SLA を超過しています。3月以降、エンジニアが 2 名減っています。
キュー別の SLA 超過
ネットワーク運用 18%
エンドポイントサポート 7%
2 件のジョブがスキーマドリフトにより失敗し、1 件はベースラインの 3 倍の時間がかかりました。
ETL ジョブ（直近 24 時間）
orders_cdc スキーマドリフト
billing_sync 失敗
SELECT [Territory], [Coverage_X], [Quota_Target] FROM [CData].[Salesforce].[territory_coverage]
思考プロセスを表示
目標を下回っているのは APAC エンタープライズだけで、3 倍のノルマに対しカバレッジは 2.1 倍にとどまっています。
APAC エンタープライズ 2.1x 3.0x
EMEA エンタープライズ 2.8x 3.0x
6 件のエントリで £1,240 が不一致となっていますが、いずれも計上ミスではなく、期間の境界をまたぐ VAT の計上タイミングによるものです。Xero は請求日に VAT を認識し、NetSuite は決済時に計上しているため、3月分が決済されればこの差は解消します。手動での仕訳は不要です。
営業は承認済み計画を 6 名上回り、サポートは 4 名下回っているため、全社では計画比で差し引き +2 名にとどまっています。営業の超過分はすべて NA エンタープライズで、第 1 四半期の欠員補充 3 件が予測より早く決まったことによるものです。サポートの不足は APAC で、募集中のポジション 2 件がまだ埋まっていません。構造的に計画から外れている部門はありません。
Enterprise プランの日次アクティブ組織数は前月比 9% 増となった一方、セルフサーブは 3 か月連続で横ばいです。Enterprise の伸びは、6月初旬にオンボーディングを完了した 2 件の大規模導入によるもので、全体的な拡大ではありません。第 3 四半期に向けて注視すべきなのは、セルフサーブのアクティベーションです。
どのモデルでも正確な回答を、より低コストで
パイプライン、バーンレート、手元在庫、募集中のポジション。こうした言葉が自社で何を指すのかを、ゲートウェイは理解しています。そのコンテキストがすべてのリクエストとともにあらゆるモデルへ届くため、トークンコストを最小限に抑えつつ、レコード単位でガバナンスを効かせられます。
すべての AI 接続を、ひとつのゲートウェイで
ゲートウェイの詳細を見るAI ワークフローのすべてのステップを統制
ガバナンス機能を見るリクエストのたびに蓄積されていくコンテキスト
コンテキストエンジンの詳細を見るCData が自社開発した数百のコネクタ
コネクタ一覧を見るわずかなコストで、より良い回答を
CData Labs の検証では、実際のプロンプト 378 件に対して Connect AI が 98.5% の正解率を記録しました。他の MCP アプローチは 65–75% にとどまります。テストした 22 モデルはすべて正解できたため、低価格帯のモデルでも 178 分の 1 のコストで同じ結果を得られます。
98.5%
正解率
同じクエリで比較すると、他の MCP プロバイダーの正解率が 65–75% にとどまるのに対し、Connect AI は 98.5% に達します。すべてのリクエストを、まず自社のスキーマとビジネスコンテキストでグラウンディングしているためです。 CData Software による社内テストに基づく結果です(2025年第4四半期)。第三者機関による独立した検証は行われていません。実際の精度差はプラットフォームおよび MCP アプローチによって異なり、テストは本番環境のアカウント構成を模した、既知のデータセットを含むサンドボックスアカウントを使用して実施されました。結果は実運用環境でのパフォーマンスを代表するものではなく、結果は変動する可能性があります。各組織は、購入または導入の意思決定を行う前に、独自に検証を実施する必要があります。プラットフォーム間の平均精度は 75% 前後の幅があり、結果は MCP アプローチによって異なります。
97.6%
トークン使用量を削減
クエリはサーバー側で処理され、エージェントに返されるのは必要な回答だけです。生データをそのままエージェントに渡す方法と比べて、消費されるトークン量を 97.6% まで削減できます。 CData Software による社内テストに基づく結果です(2026年第2四半期)。第三者機関による独立した検証は行われていません。実際のトークン差は構成によって異なり、テストは本番環境のアカウント構成を模した、既知のデータセットを含むサンドボックスアカウントを使用して実施されました。結果は実運用環境でのパフォーマンスを代表するものではなく、結果は変動する可能性があります。各組織は、購入または導入の意思決定を行う前に、独自に検証を実施する必要があります。
178×
モデルコストの差
同じ正しい回答でも、モデルによってコストは最大 178 倍も違います。精度と安全性は Connect AI が担保するため、トレードオフを気にせず、コストだけを基準にモデルを選べます。 CData Software による社内テストに基づく結果です(2026年第3四半期)。第三者機関による独立した検証は行われていません。実際のコスト差はモデルによって異なり、テストは本番環境のアカウント構成を模した、既知のデータセットを含むサンドボックスアカウントを使用して実施されました。結果は実運用環境でのパフォーマンスを代表するものではなく、結果は変動する可能性があります。各組織は、購入または導入の意思決定を行う前に、独自に検証を実施する必要があります。
エンタープライズ MCP 接続で、リクエストの処理が根本から変わる
多くの AI Gateway は、他社が構築した MCP サーバーの前段に置かれているにすぎません。リクエストのルーティングや結果のログ記録はできても、動作はそのサーバーが公開する範囲に限られます。Connect AI には CData が開発した数百の MCP サーバーが標準で備わっているため、あらゆる接続の背後にあるフィールド、リレーション、ルールまで把握しています。だからこそ、ポリシーはレコード単位で適用され、データはモデルに渡る前に処理されます。ゲートウェイが学習した内容も、すべて自社の資産として残ります。
この CData のコネクティビティは Google、Palantir、Salesforce、Microsoft、SAP、ServiceNow にも採用されており、現在、数千社の企業がこの基盤の上でビジネスを動かしています。
すでに稼働中の AI にもガバナンスを
チームが使っているエージェントやツールを、ゲートウェイ経由にするだけ。すべてのリクエストにアイデンティティがひも付き、許可された範囲内で実行され、ログにも記録されます。
スモールスタートから、数千ユーザー規模まで
まずは 1 つのチームから始めて、そのまま全社へ展開できます。ユーザープロビジョニング、マネージド認証、SSO も標準で備えています。
数百のデータソースに、すぐ接続
データベースや SaaS アプリ、ファイルを、チームが普段使っている AI ツールにそのままつなげられます。
+ ほか数百のデータソースに対応
本番環境で実証済み
CData は、社内チームの重要なデータワークフローを支えるだけでなく、顧客向け製品に組み込まれたコネクティビティとしても活用されています。
GSK メディカルエンゲージメントシステムアーキテクト
自動
スキーマ適応—コード変更なしで新しいカラムを自動検出・同期
90 days
メディカルアフェアーズチームが削減した IT パイプラインの待ち時間
400+
Veeva Vault CRM オブジェクトのカラム数—手動メンテナンスなしで全件対応
Anaqua CIO
2 つの AI ツール
Anthropic Claude と Microsoft Copilot を導入
5 つのシステム
5 つの中核業務システムへ AI 経由でのアクセスを実現
6 週間
評価開始から全社展開までの期間
Google Cloud プロダクトマネジメント担当ディレクター
数百種類
Google Cloud 内からアクセスできるデータソース—SaaS、NoSQL、レガシーシステムなど
ゼロ
Google Cloud とエンタープライズデータソースの接続に必要なカスタム連携コード
エンジニアリング部門長, Palantir Technologies
単一
Foundry 内のすべてのソースシステムにわたるデータアクセスを統合するメタデータレイヤー
高速化
CData がコネクティビティの複雑さをすべて担うことで Foundry ユーザーの AI 対応データ活用を加速
Salesforce Data Cloud プロダクト担当バイスプレジデント
データ活用を支える、CData のその他の製品
Connect AI Gateway
エンタープライズ向けマネージド AI Gateway。ユーザー、エージェント、モデルを数百のデータソースに接続します。すべてのリクエストにコンテキストを付与することで、精度を高め、トークンコストを抑えながら、レコード単位でガバナンスを効かせます。
