Author: Jerod Johnson

Multi-Tenant Data Integration Playbook for Scalable SaaS
March 11, 2026

スケーラブル SaaS 向け 2026 年マルチテナントデータ統合プレイブック

2026年、AI に対応した SaaS アプリケーションのための安全でスケーラブルなマルチテナントデータ統合プラットフォームの設計方法を学びましょう。

11 Best ETL Tools
February 10, 2026

リアルタイムETLツール比較11選【2026年版】

2026年版リアルタイムETLツール11選を比較。クラウド・オンプレミス同期に最適なツールをレイテンシ・セキュリティ・コストの観点で評価。

blog MCP and Claude Skills Part 3
December 19, 2025

MCPとClaudeスキル パート3:エンタープライズAIデータアクセスにConnect AIの派生ビューを使用する

ClaudeスキルをCData Connect AIの派生ビューに昇格させることで、トークンを約85%削減し、すべてのツールにガバナンスされたポータブルなSQLロジックを提供する方法をご覧ください。

blog MCP & Claude Skills Part 2
December 19, 2025

MCPとClaudeスキル パート2:発見を再利用可能なアクションに変える

MCPで動くクエリをClaudeスキルとしてパッケージ化してClaude Code内で再利用する方法を学びましょう。トークン使用量を削減しながら、一貫した自動データアクセスを実現します。

blog Enterprise AI Needs More than MCP Gateways
December 18, 2025

企業でAIを使うなら、MCPゲートウェイだけでは不十分

MCPゲートウェイとは何か、その限界、そしてCData Connect AIがエージェントベースシステム向けにどのようにセキュアで統制されたエンタープライズデータアクセスを提供するかを学びましょう。

agents-as-apps-identity-model (1)
December 15, 2025

AIエージェントのID管理を簡素化|OAuth活用術

AIエージェントに新しいID基盤は不要。既存のOAuthを活用し「アプリとして扱う」アプローチで、安全かつシンプルなエージェント運用を実現する方法を解説。

enterprise-sap-data-integration-challenges
October 10, 2025

大手企業が複雑な SAP データ統合の課題をどのように解決しているのか

SAP データ統合の課題をスピーディに解決!CData Sync はODP に依存せず、RFC とOData を組み合わせることで、コンプライアンスを維持しながら高性能なデータパイプラインを実現します。

scaling-mcp-architectures-onprem-to-remote-cdata
October 9, 2025

ローカルMCPからリモートMCPへ:スケーリング課題と解決策

MCP Serverをローカルからリモートへ移行する際の課題と解決策。Google DeepMindの知見をもとにCData Connect AIを活用したスケーリング方法を解説。

Querying vs. Vibe Querying:
September 10, 2025

SQLはもう不要?バイブクエリで変わるデータ分析の未来

SQLを書かずに自然言語でデータにアクセスする「バイブクエリ」とは?従来のSQLクエリとの違い、メリット、企業での活用方法を解説。

supercharge-n8n-with-live-data
September 3, 2025

データ複製は不要!n8nワークフローを100以上の外部システムとライブ連携する方法

CData を使用して100を超えるソースからのライブデータをn8n ワークフローとAI エージェントに取り込みます。外部データをリアルタイムで読み取り、書き込み、操作できます。

CData ドライバー・コネクター 2025 をリリース
September 1, 2025

CData ドライバー・コネクター 2025 をリリース!

CData ドライバー・コネクター 2025 をリリースしましたのでその新機能を紹介します。

how-secure-is-mcp
August 15, 2025

エンタープライズ向けMCP を保護する方法:CData の実証済みアプローチ

MCP(Model Context Protocol)は、AI エージェントがエンタープライズシステムと安全に対話するための革新的な可能性をもたらします。しかし、前回の記事で述べたように、今日のMCP 実装の大部分は実験的なものであり、深刻な脆弱性に満ちています。本記事では、MCP Server を本番環境に適したものにする要因、本質的に安全なCData の設計アプローチの概要、そしてAI 機能を安全に活用するための実装のベストプラクティスをご紹介します。