Author: 翻訳:古川えりか

Multi-Source Connectivity for AI-Powered Agents
February 2, 2026

AI エージェントのためのマルチソース接続ガイド【2026 年版】

AI エージェントを複数のデータソースに安全かつスケーラブルに接続する方法を解説。エンタープライズAI 統合のためのアーキテクチャ、プロトコル、ベストプラクティスをご紹介します。

No‑Code AI Agents
February 2, 2026

シームレスなデータ接続でノーコード AI エージェントをスケールする【2026 年版】

リアルタイムデータ接続とCData Connect AIを使用して、ノーコードAIエージェントをエンタープライズ全体でスケールし、セキュアでコンプライアンス対応のデプロイメントを実現する方法をご紹介します。

Gemini Connect AI
February 2, 2026

ライブエンタープライズデータでよりスマートな Gemini エージェントを構築

ライブエンタープライズデータでよりスマートなGeminiエージェントを構築。CData Connect AIは、AIをSalesforce、SAP、350以上のソースに接続するマネージドMCPプラットフォームです。

Vibing with the OpenAI SDK
January 30, 2026

Vibe Querying エピソード13:OpenAI SDKでVibing

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 Arc v26
January 23, 2026

CData Arc V26:エンタープライズコントロール、AI駆動ワークフロー、モダナイズされた統合

CData Arc V26では、Gitベース構成管理、AI駆動ワークフロー、強化されたセキュリティコントロール、刷新されたユーザーエクスペリエンスを導入しました。

API 2.0
January 22, 2026

API 2.0:CData Sync によるデータ移動の制御

API 2.0 により、アプリケーション、エージェント、自動化フレームワークが CData Sync をプログラマティックに制御し、AI 駆動のデータワークフローを実現できます。

CData Sync
January 22, 2026

V26 CData Sync リリース:スケーラブルな連携、パフォーマンス、制御を実現

Pipelines、Icebergサポート、API 2.0、並列タスク実行、SAP HANA CDCなど、2026年第 1 四半期のCData Syncリリースの新機能をご紹介します。

Pipelines in CData Sync
January 22, 2026

ジョブからワークフローへ:データチームが CData Sync にパイプラインを必要とした理由

CData Sync のパイプラインが、外部オーケストレーションツールなしでデータチームによるインジェスト、変換、アクティベーションの連携を実現する方法をご紹介します。

Apache Iceberg
January 22, 2026

CData Sync V26 が Apache Iceberg テーブルのネイティブサポートを導入

CData Sync V26は、Apache Icebergテーブルのネイティブサポートを追加し、レイクハウスデータレプリケーションでDeltaと並んで、管理され監査可能なオプションをチームに提供します。

blog MCP Isn't Dead
January 22, 2026

MCPは死んでいない。適切なエンジンが必要なだけだ

MCPのトークン課題には解決策があります。コンテキストを最適化し、セマンティックインテリジェンスを提供し、設計段階からエンタープライズグレードのセキュリティを確保するマネージドプラットフォームです。

Shopify and Power BI
January 16, 2026

【2026年版】ShopifyとPower BIを接続するための完全ガイド

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

CData ロゴ
December 12, 2025

CData の AI コネクティビティに対するビジョン:アナリストによる評価と顧客ニーズに基づく取り組み

IT は今、重要な転換点にあります。そして最大の障壁は、皆さんが思っているものとは違うかもしれません。最大の障壁は最高の AI モデルを構築することや、大規模な GPU ファームを揃えることだと思われるかもしれません。しかし、チームが頭を悩ませているのは、もっとシンプルでありながら、はるかに重大な問題です。それは、AI のために設計された新しいスタイルのデータ統合です。