2026年エンタープライズMCP実装ガイド。CData Connect AIを使用したアーキテクチャ、セキュリティ、ガバナンス、スケーラブルなAI統合を網羅。
2026年を形成するエージェント接続トレンド、マルチエージェントオーケストレーション、MCPとA2Aプロトコル、エッジインフラ、ガバナンス、そして今すぐ行動する方法。
CData DriversとCData Code Assist MCPアドオンによるAI駆動のスキーマ探索で組み込み統合を強化します。
OpenAIのモデルとCData Connect AIを組み合わせ、自然な会話でエンタープライズデータにクエリできるチャットボットを構築する方法を解説します。
CData Connect AIを使用してShopifyをPower BIに接続し、安全でライブなノーコード分析を実現する方法をご紹介します。リアルタイムデータアクセスのステップバイステップガイド
この記事では、Adobe Target ユーザーにとってこの接続性が何を意味するかを説明し、データモデルの主要機能と側面をハイライトし、Power BI Desktop で Adobe Target データに接続する例を提供します。
この記事では、Llama のようなローカルで実行可能なLLM が人気を集めている理由と、MCP がどのようにエンタープライズデータソースへの安全でリアルタイムなアクセスを実現するかについて説明します。
この記事では、Snowflake が新しくリリースしたSnowflake Openflow と、CData が提供するデータ統合プラットフォームCData Sync の特徴および使い分けについて解説します。Snowflake Openflow とCData Sync の違いを理解し、自社のデータ統合ニーズに最適なツールを選択する際の参考資料としてご活用ください。