エンタープライズ AI を駆動する 実行エンジン
CData プラットフォームは、統合データレイヤーを提供します。これにより、エンタープライズ AI は既存のデータソースやアプリケーションに対して、制御されたアクセスを行えます。
統合プラットフォーム
すべての AI ツールのための単一のデータレイヤー
チームがすでに利用しているオペレーション、AI フレームワーク、データソースのシステム全体にわたって、ガバナンスの効いた読み取り・書き込みを実行します。
読み取り • 書き込み • 更新 • 削除 • 集計 • 横断結合
MCP • LangChain • LlamaIndex • LangGraph • crewAI • n8n • Cursor • Windsurf
数百もの SaaS、データベース、クラウドプラットフォーム、API、社内システム
クラウド • オンプレミス • ハイブリッド
課題
多くの AI システムはデータを取得できます。 しかし、業務として正しく実行できるものはわずかです。
多くの MCP サーバーやゲートウェイは、一度に一つのデータソースにしか対応できず、複数システムをまたいだフェデレーションには対応していません。
レート制限、ページネーション、バルク API はエンタープライズシステムでは当たり前ですが、基本的な MCP のアプローチはこれらをうまく扱えず、結果が遅くなったり、失敗したり、不完全になったりします。
レコードの更新、チケットのクローズ、ワークフローの起動には、依然としてカスタム API の開発が必要です。しかもそれは、データソース、API、モデルが変更されるたびに個別に保守しなければなりません。
仕組み
業務上の指示（プロンプト）から、ガバナンスの効いた実行へ。
コンテキストの解決と実行は、モデルのメモリ内ではなくデータレイヤーで行われます。モデルのメモリ内では、フィルタリング、ソート、集計が一貫性を欠き、コストが高くつき、信頼しにくくなります。
AI エージェントまたは人間のユーザーが、自然言語でリクエストを送信します。
CData は、用語や日付の定義、システム間の関連性を踏まえてリクエストの業務的な意図を読み取り、実行プランを構築します。
クエリは、各データソースの特性に応じた最適化を経て、データレイヤーで実行されます。プッシュダウン操作、バルクエンドポイント、レート制限の処理、必要に応じたフェデレーション結合が、これに含まれます。
結果や書き込みアクションは、パススルーアイデンティティと監査ログを全工程で適用したうえで、ガバナンスに準拠した形で返されます。
ビジネスプロンプトを入力すれば、ガバナンスの効いた回答とアクションが返ってきます。
