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加藤龍彦

加藤龍彦

デジタルマーケティング

CData Software Japan のデジタルマーケティング担当。大学院で自然言語処理に関する研究に従事した後、2020年CDataにジョイン。PardotやCMSとの連携をはじめとするウェブ開発からSEO/AEO・広告運用などBigQueryを活用したデータ基盤の整備まで一貫して担当。マーケティングとエンジニアリングの両軸でデータドリブンな施策を推進している。最近はひたすらClaude Codeと向き合い、業務効率化とAIの知見を吸収している。

掲載記事：ODBCドライバーとは？ ODBCの仕組みからドライバーの使い方まで解説！

資格：ウェブ解析士協会会員、TOEIC 970点

加藤龍彦 のブログ

LiteLLM vs CData Connect AI
October 20, 2026

【徹底比較】LiteLLM vs CData Connect AI：どちらを選ぶ？AI Gatewayの選び方

by Joe Karlsson, 加藤龍彦

LiteLLMとCData Connect AIをAI Gatewayの観点で比較。モデル経路とデータ経路の違い、MCPの個人権限・監査・オンプレ接続まで、情シス・DX担当者向けに選び方を整理します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AILiteLLMAI GatewayMCPMCP Gatewayガバナンス
ClaudeとExcelを連携する手順のタイトルカード。ExcelとClaudeをCData Connect AIがつなぐ構成をアイコンで表現
October 20, 2026

ClaudeとExcelを連携する方法｜SharePoint上のExcelファイルに直接接続

by Mohammed Mohsin Turki, 加藤龍彦

ClaudeとExcelを連携し、SharePoint・OneDrive上のExcelファイルを直接分析する手順を5ステップで解説。アップロード不要で、常に最新のデータをユーザー本人の権限のまま扱えます。

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ソリューションとユースケースCData Connect AIClaudeExcelExcel 365SharePointMCP
Connect AIでShopifyとClaudeを接続
October 19, 2026

ShopifyとClaudeをMCPで接続する方法｜ストアのデータをAIが作業

by Dibyendu Datta, 加藤龍彦

ShopifyをClaudeにつなぎたい開発者・IT担当者向けに、MCPとShopify AI Toolkitで実ストアを直接扱う6ステップを解説。バックアップから本番反映、Connect AIによる統制まで。

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ソリューションとユースケースCData Connect AICData Connect AIShopifyClaude Code
企業の連携ボトルネックをMCPプラットフォームで解消する
October 19, 2026

MCPサーバーはどう選ぶ？企業導入で見るべき5つの評価軸【2026年版】

by Mohammed Mohsin Turki, 加藤龍彦

企業でMCPサーバーを導入する情シス・データエンジニア向けに、連携のボトルネックを4パターンで診断し、MCPプラットフォームを5つの評価軸で選ぶ手順を解説。パイロットの進め方とセキュリティ審査の観点も整理します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AIMCPAIエージェントデータ連携セキュリティガバナンス
AI Gatewayをデータレイヤーから作る理由を、精度と統制の両面から解説するCData Blogの記事タイトルカード
October 4, 2026

AI Gatewayをデータレイヤーから作る理由 コスト・精度・ガバナンスを1つの基盤で

by Raviv Levi, 加藤龍彦

AI Gatewayをデータレイヤーから作る理由を、IT・AI推進の責任者向けに解説。正答率98.5%の検証結果、ユーザー単位の権限と監査証跡、モデルに縛られないコンテキスト設計を紹介します。早期アクセス受付中。

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コラムCData Connect AIAI GatewayMCPAIエージェントガバナンスコンテキストエンジン
The 178x Token Cost Spread
October 1, 2026

AIコストを1/178に！？回答精度は下げずにコストを下げるには | AIモデル22種の比較結果

by Mohammed Mohsin Turki, 加藤龍彦

AIエージェントに業務データを扱わせたいIT部門向けに、22モデル・1,034回のAIモデル比較ベンチマークを解説。正解率は横並びでも正解1件あたりのコストは178倍の差。書き込みを安全に保つ設計もわかります。

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ソリューションとユースケースCData Connect AIAIエージェントLLMベンチマークAIガバナンスMCP
AIエージェントに必要な7つのデータ要件
September 29, 2026

AIエージェント導入に必須な7つのデータ要件｜連携から監査まで【2026年版】

by Anusha MB, 加藤龍彦

AIエージェントの本番運用を検討する情シス・データ基盤担当者向けに、7つのデータ要件を解説。データ連携・鮮度・意味の統一・ガバナンス・監査追跡まで、つまずきの原因と対策を整理し、CData Connect AIでの満たし方も示します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AIAIエージェントAgentic AICData Connect AIデータ連携データガバナンスセマンティックレイヤーkintone
SAPの業務データにAIエージェントが安全にアクセスするイメージ
September 25, 2026

SAPのAI連携をMCPサーバーで実現 検討ポイント・実装ステップ【2026年版】

by Yazhini Gopalakrishnan, 加藤龍彦

SAPのデータをAIエージェントに使わせたい情シス・SE向けに、SAP MCPサーバー導入時の検討ポイント・実装ステップを解説。BTPでの構築と認証設計、オンプレSAPの接続、自前構築とマネージド型の選び方まで整理します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AISAPMCPSAP BTPAIエージェントOData
AI Agent Data Governance
September 15, 2026

AI時代のデータガバナンス 4つの柱でAI活用をセキュアに実現

by Jerod Johnson, 加藤龍彦

情シス・データ部門向けに、AIエージェントのデータガバナンスを4本柱（ID・RBAC・分離・監査ログ）で解説。kintoneやSalesforceを扱う企業の実装手順も紹介します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AIAIエージェントデータガバナンスRBACMCPゼロトラストコンプライアンス
AI Agents
September 14, 2026

リアルタイム vs バッチ連携 AI活用に求められるのはどっち？

by Rebecca Blouin, 加藤龍彦

MCP AIエージェントの設計担当者向けに、レプリケーション型では正しさが保てない理由とリアルタイムデータアクセスが必須要件になる背景を解説。5つの設計要件も紹介します。

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ソリューションとユースケースCData Connect AICData EmbedAIエージェントMCPデータアクセスレプリケーションリアルタイムデータ
分析用データベースの選び方を示すブログ用ヒーロー画像
September 11, 2026

分析用データベースの選び方｜自社に最適なデータベースを見極めるには？

by Shawn Lindsey, 加藤龍彦

データエンジニア・情シス向けに分析データベースの選び方を解説。BigQuery・Snowflakeなど7製品を比較し、kintoneやExcelとの連携も紹介します。

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ソリューションとユースケースCData SyncデータベースGoogle BigQuerySnowflakeデータ分析DWHデータ連携
Salesforce MCPサーバーを徹底比較 公式・OSS・マネージドサービスのどれがベスト？
September 11, 2026

Salesforce MCPサーバーを徹底比較 公式・OSS・マネージドサービスでどれがベスト？

by 加藤龍彦

SalesforceのデータをAIから扱うMCPサーバーには公式のHosted MCP Servers、コミュニティ製OSS、CData Connect AIの3択があり、対応エディションと他システム横断の要否、ガバナンスの所在から選び分けます。

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コラムCData Connect AISalesforceMCPAIガバナンス