AI 活用は探索に始まり、定型化された再現性のあるアクションの定義へと進みます。一方 iPaaS が実行できるのはあらかじめ設計された特定のワークフローだけ。探索のフェーズはカバーできず、新しいワークフローを追加するたびに個別の開発が必要になります。
Connect AI なら、ガバナンスの効いた 1 つのデータレイヤーで探索・推論・アクションの流れ全体を支えられます。数百のデータソース、1 つの MCP エンドポイント、ユーザーごと・接続ごとに制御されたアクセス。IT 部門が承認するのは一度きりで、フローごとに判断を求められることはありません。
iPaaS が実行できるのは、すでに存在するフローだけです。AI が組み立てたフローも、本番環境で動かすには開発・テスト・デプロイの工程が必要です。Connect AI は、稼働中のシステムに標準的なリレーショナルインターフェースを用意します。そのため AI は、リクエストされたデータをその場で読み、アクションを実行できます。新しいユースケースがリリースサイクルを待つことはありません。
iPaaS は、その仕組み上どうしても定型的になります。誰かがフローを作らない限り何も動かないため、自由度の高い会話型 AI とは相性がよくありません。Connect AI は、その両方に対応できます。AI はシステムのデータを自由に探索してクエリを投げられます。管理者は、実績のあるパターンを定型化された再現性の高いツールとして定型化できます。実際あるフェデレーションクエリをこの方法で定型化したところ、トークン使用量は 97.6％ 削減されました。
ベンチマークを見るiPaaS でもユーザーのアイデンティティを引き継げます。ただし、たいていは連携ごとの作り込みが必要か、上位の有料プラン限定です。Connect AI なら管理者が接続単位で設定するだけ。各ユーザーは自分自身の権限で認証し、データソース側がクエリ実行時にその人の権限を評価します。読み取りも書き込みも、扱いは同じです。
iPaaS のログに残るのは、呼び出しが発生したこととワークフローが実行されたことだけです。Connect AI は、すべてのクエリと書き込みをユーザーのアイデンティティ・タイムスタンプ・結果セットとあわせて記録します。この記録は SIEM にエクスポートできます。エージェントが「提案する」段階から「実行する」段階へ進むほど、この記録の有無がガバナンスと事後調査の分かれ目になります。
iPaaS が変換や集計を行えるのは、誰かが作ったフローの中だけです。それ以外の場面ではモデルがコンテキストウィンドウ内で処理することになり、実行するたびに結果が変わります。Connect AI はクエリ処理をデータレイヤー側で引き受けるため、モデルは確定した結果をもとに推論できます。CData のベンチマークでは、iPaaS 型のコネクタの精度は 45％〜75％ にとどまりました。一方 Connect AI は、平均 98.5％ を記録しています。
ベンチマークレポートを読むiPaaS の連携は、それが作られたユースケース専用です。AI のユースケースが増えるたびに、連携が際限なく積み上がっていきます。Connect AI は、あらゆる利用側に対応する 1 つのデータレイヤーです。AI には MCP、BI には ODBC/JDBC、アプリには REST/OData。次に採用する AI プラットフォームも、このレイヤーをそのまま引き継げます。
最初のデータソースは数分で接続できます。ぜひ貴社のユースケースでお試しください。
