すべてのエージェントとユーザーに、必要なツールを過不足なく
CData 製、カスタム、サードパーティ製の MCP サーバーをワークスペース単位で運用できます。エージェントやユーザーごとに、チームやユースケースに合ったツールだけを使えるよう絞り込めます。
数百のシステムに、すぐに対応
Salesforce、SAP、Snowflake と連携するエージェントを、今日からリリースできます。CData は、ビジネスを支える数百のシステムに対応した MCP サーバーを自社で開発・保守しています。どのサーバーにも厳選された MCP ツールが用意されており、レプリケーションなしでリアルタイムにデータを読み書きできます。
あらゆる MCP サーバーを、共通のガバナンスのもとに
GitHub や Datadog の MCP サーバーも、個別のセキュリティレビューを経ずに導入できます。MCP に対応した HTTPS エンドポイントであれば、ガバナンスの効いた共通のアドレス配下に登録され、CData 製サーバーと同じアイデンティティモデル、ポリシー、監査がそのまま引き継がれます。
独自の MCP Tool Server を構成
財務チーム専用のサーバーも、半日あれば用意できます。ユニバーサル、ソース、カスタム、サードパーティの各ツールから必要なものを選び、特定のチームやエージェント専用のサーバーにまとめましょう。各ツールを呼び出せるユーザーやエージェントも細かく指定できます。管理者がサーバーの中身を変更しても Agent URL は変わらないため、エージェントを再デプロイしなくても新しいスコープがすぐに反映されます。
自由な探索から精緻な自動化まで、あらゆるユースケースに対応
アナリストは自由にデータを探索でき、自動化は決められたとおりに確実に動作します。すべてのチームが、信頼できる同じ数値を共有することも可能です。こうした幅広いニーズを、1 つのツール体系でまとめてカバーできます。
ユニバーサルツール
どのソースにも、自由な切り口で質問を投げかけられます。エージェントはデータモデル全体を探索し、どのシステムでも同じように使える共通のツールセットで、必要な情報を見つけ出します。
ソースツール
チケットの更新、請求書の作成、レコードの書き込みなど、実際に業務を動かす自動化を構築できます。ソースごとに動作が明確に定まった読み書き処理を標準で備えており、いずれも同じポリシーで統制されます。
カスタムツール
すべてのチームに、信頼できる唯一の数値を。ソースをまたぐ結合や指標を一度定義すれば、どのエージェントからも呼び出せる名前付きツールとして公開できます。重い処理を担うのはプロンプトではなく、データレイヤーです。
トップアナリストにしか聞けなかった質問も、安心して AI に
「前四半期、EMEA の ARR が落ち込んだのはなぜ?」と尋ねれば、自社のチームが出すのと同じ答えが返ってきます。すべてのエージェントは、自社の定義やデータモデル、社内ナレッジを 1 つのグラフに統合したコンテキストをもとに動作します。あらゆるツール呼び出しの根拠となるのが、このグラフです。
システムコンテキスト
各システムのスキーマ、オブジェクト、リレーションは、あらかじめコネクタに組み込まれています。扱いの難しいシステムも、導入初日から把握済みです。
データモデル
ソースをまたいで厳選したリアルタイムのデータセット、結合、集計、リネージを扱えます。一度モデル化すれば、データを複製することなく、リアルタイムデータ上で仮想化して提供します。
セマンティック定義
既存のセマンティックモデルをインポートすることも、AI のガイドに沿って、公式の指標定義やビジネス用語を作成することもできます。
社内ナレッジ
専門家の判断やチームのノウハウを、ドキュメントからのインポートや、エージェントとの日々のやり取りを通じて取り込みます。一度承認すれば、チーム全体で使える共有コンテキストになります。
データチームが 1 週間かけていた問いにも、すぐに答えを
CRM、ERP、データウェアハウスをまたぐ質問も、1 回で完結します。パイプラインもレプリケーションも、待ち時間も必要ありません。バーチャルデータレイヤーが各システムのリアルタイムデータを結合し、スピードが求められる部分はキャッシュしたうえで、AI が信頼できるビジネス向けのデータへと整えます。
エンジンがフィルター、LIMIT、約 150 種類の関数をソースへプッシュダウンするため、条件に合う行だけが転送されます。
ロジックを一度定義すれば、すべての AI ツールが同じ階層型のビューをクエリでき、各ソースまでのリネージもたどれます。
キャッシュ対象はキャッシュから、リアルタイム対象は各ソースから直接取得し、エンジンがその結果をシームレスに結合します。
決め手は MCP レイヤー
CData Labs による 2 つの調査が導いた結論は 1 つ。精度、安全性、コストを左右するのはモデルではなく、AI と自社システムをつなぐ MCP レイヤーです。
98.5%
Connect AI 経由の正答率
同じクエリセットで比較したところ、Connect AI の正答率が 98.5% だったのに対し、他の MCP プロバイダーは 65–75% にとどまりました。この差を生んでいるのは、Connect AI がすべてのリクエストを、モデルに届く前に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点です。 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。
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178×
同じ正答に対するコストの開き
Connect AI 経由では、どのモデルでも同じ正しい回答が得られた一方、コストには最大 178 倍の差がありました。Connect AI が精度と安全性を担保するため、モデルはコストだけを基準に選べるようになります。 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。
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エージェントがリアルタイムにアクセスできる、あらゆるシステム
数百の CData 製コネクタに加え、各チームが追加したサードパーティ製 MCP サーバーも、ガバナンスの効いた共通のアドレスにすべて集約できます。
リアルタイムデータの読み書きに対応した、数百の CData 製コネクタ
MCP に対応した HTTPS サーバーなら、管理者が追加するだけで、自社のサーバーと同様にガバナンスを適用できます。