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。
業務システムにつながる AI を、すぐに使い始める
オンプレミスシステムやデータベース、SaaS アプリのリアルタイムデータにつながる AI エージェントを、わずか数分で構築できます。組織全体へ展開するためのガバナンスのガードレールも備えているので、安心してスケールできます。
6 件の商談がクローズ予定日を 14 日以上過ぎ、3 週間顧客との通話もありません。影響額は 98 万ドルにのぼります。最大は Datacore の 18.5 万ドルで、最後の通話から 24 日が経過しています。
第 2 四半期の受注済み商談のうち 9 件に、対応する請求書がありません。合計は 41.2 万ドルです。5 件は PO 番号待ちで、残りは直近の請求サイクル中にクローズしたものです。
45 日を超えて募集が続いているポジションは 11 件です。そのうち 6 件は 2 名のエンジニアリングマネージャーが担当しています。いずれも APAC の欠員補充で、オンサイト面接の日程調整に平均 68 日かかっています。
昨日の SQL Server の注文件数は 41,208 件です。Databricks は完全に一致していますが、Snowflake は 41,067 件—141 行少なく、いずれもまだ処理中の最後の時間次ロード分です。
14 日以上顧客との接点がないコミット済み商談が 5 件見つかりました。フォーキャストで 110 万ドル分です。
特に動きのない商談は次のとおりです：
Bracewell Marine 32 万ドル Landon Collins 19 日前
NorthernTrust 更新 27.5 万ドル Jordan Kilpatrick 16 日前
3 つのコストセンターが予算を 10% 以上超過しています。超過額の合計 64 万ドルのうち、人件費が 41 万ドルを占めます。
コストセンター別の差異は次のとおりです：
クラウドインフラ +18% 0 ドル
フィールドエンジニアリング +14% 26 万ドル
2 四半期の間に、サポート EMEA で惜しまれる離職が 7 名発生しています。補充できたのは 3 名だけです。
チーム別の状況は次のとおりです：
サポート EMEA 7 3 4
営業 NA 3 3 0
30 日間の ARR で、Snowflake が MySQL を 1.2 万ドル下回っています—6月26日分のバッチ 1 件の到着が遅れたためです。
比較結果は次のとおりです：
MySQL（ソース） 421.8 万ドル 38,412 —
Snowflake 420.6 万ドル 38,290 −1.2 万ドル
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 1.8×
NA エンタープライズ 2.6×
APAC エンタープライズ 2.9×
PO と一致しない請求書が 14 件あります。合計 31 万ドルで、その半分は 2 社のベンダーによるものです。
PO と一致しない請求書。第 2 四半期
Meridian Cloud 9.6 万ドル
Atlas Staffing 5.8 万ドル
その他 12 社 15.6 万ドル
SLA を超過したキューは 2 つです。どちらも募集中のポジションが埋まっておらず、人員が不足しています。
キュー別の SLA 超過。先週
請求 18% −2 名
エンタープライズ 9% −1 名
セルフサーブ 3% 充足
3 件のロードが遅延しました—2 件には Jira チケットがありますが、orders_cdc にはありません。
夜間ロード。昨夜
orders_cdc 2 時間 10 分 なし
billing_sync 55 分 DATA-812
events_rollup 40 分 DATA-809
SELECT [Territory], [Coverage_X], [Open_AE_Reqs] FROM [CData].[Salesforce].[territory_coverage]
思考プロセスを表示
カバレッジが 3 倍を下回っているテリトリーは 2 つです。最も遅れているのは APAC エンタープライズで 2.1 倍、AE の募集ポジションは 2 件です。
APAC エンタープライズ 2.1× 2
EMEA エンタープライズ 2.8× 1
NA エンタープライズ 3.4× 0
4 つの元帳をまたいで、ゼロに相殺されないグループ会社間の組み合わせが 3 件。合計 1.84 万ドルあります。最大は英国–米国間の 1.12 万ドルで、為替換算のタイミングのずれによるものです。Xero が 5 月のレートで計上した一方、NetSuite は 4 月のレートのままでした。残りの 2 件は、シェアードサービスの配賦で生じた 5,000 ドル未満の端数差です。3 件とも翌月の再評価処理で解消されます。
内定承諾者を含めると、営業は計画を 6 名上回り、サポートは 4 名下回っています—全社では差し引き +2 名です。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、内定を承諾した 2 名がまだ入社していません。構造的に計画から外れている部門はありません。
今月、週間アクティブユーザー数が 20% 以上減少したエンタープライズ顧客は 4 社です。最も落ち込みが大きいのは Meridian Health の −34% で、担当は Landon Collins です。減少が始まったのは SSO 移行を開始した週のため、解約リスクではなく、アクセス面の支障による可能性があります。残りの 3 社はいずれも 10 万ドル未満の更新案件で、APAC チームが担当しています。
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。
