現在、SaaS ベンダーの間では、AI 活用をできるだけ自社プラットフォームのインターフェースに集約させようとする動きが広がっています。ベンダーにとっては理にかなった戦略ですが、お客様のビジネスにとっては事情が異なります。AI 市場の変化がこれほど速い状況では、AI 活用を単一障害点に縛り付けることは得策ではありません。そのため Connect AI の最新リリースは、お客様がすでに利用している技術スタックや AI ツール全体で活かせるよう設計されています。

Connect AI の8月リリースでは、こうした既存の環境を通じて Connect AI のメリットをさらに引き出せる新機能を追加しました。新しい Management API により、ユーザーライフサイクル、ロール、ワークスペース、コネクション、パーソナルアクセストークン（PAT）を、プラットフォームの外からプログラムで管理できるようになりました。SIEM との連携により、Connect AI の監査イベントは、チームがすでに監視しているセキュリティツールへストリーミングされます。さらに、ファイル転送機能とカスタム指示機能により、Claude、ChatGPT、またはその他の AI ツールを通じてエージェントに任せられるタスクの範囲が広がります。しかもこれらはすべて Connect AI のガバナンスの効いた MCP レイヤー内で行われるため、統制が緩むことはありません。

8月リリース：Connect AI を AI インフラとして運用

Connect AI 内の制御範囲を広げるため、Management API では、管理者がユーザーのライフサイクルを管理し、SCIM 同期されたグループや個々のユーザーにロールを割り当て、ワークスペースやコネクションを統制し、組織全体で PAT を管理できます。しかも、そのすべてが現在お使いのシステムの中で完結します。さらに SIEM との連携では、Connect AI がすでに備えている改ざん不可能で検索可能な監査ログを土台に、そのイベントを Datadog や Splunk HEC へ直接送信します。

接続性を強化するため、ファイル転送機能が MCP プロトコル層のギャップを埋めます。エージェントは、有効期間の短い事前署名済みの Blob ストレージ URL を介して、Jira、Salesforce、SharePoint、Box をはじめとする接続済みのシステムとの間でファイルをやり取りできるようになりました。バイナリコンテンツは MCP チャネルやモデルのコンテキストを経由せず、クライアントとストレージの間で直接転送されます。

エージェントへより具体的なコンテキストを渡すため、カスタム指示では、Connect AI の get_instructions MCP ツールが返す指示の上に、ユーザーが独自の指示を書き足せるレイヤーが追加されます。管理者がコネクションやワークスペース単位で自由形式の AI 指示を設定しておくと、その指示がクエリ実行時に CData の基本ソース指示と自動的に統合されます。その結果、エージェントや AI ツールは、コネクタごとに追加のエンジニアリング作業をしなくても、組織独自の規約に従うようになります。

各新機能の詳細

Management API を使用して Connect AI をプログラムで管理

ID プロバイダーは、セキュリティチームや IT チームがすでに構築したプロセスを通じて、アクセスイベントを自動的にトリガーしています。しかし、Connect AI に Management API が登場するまで、ユーザーの追加から権限の付与まで、すべての管理タスクは UI から手作業で行われていました。

Management API により、新たな選択肢が加わりました。企業の IT チームは、タスクごとにコンソールを手作業で操作する代わりに、スクリプト化と自動化を進め、Connect AI の管理を自社のツールや CI/CD パイプラインに組み込めるようになります。今回のリリースが対象とするのは、ユーザーのライフサイクル管理、PAT 管理、SCIM 同期グループの検出、グループおよび個々のユーザーへのロール割り当て、アクセス権付与の可視化、そしてワークスペースやコネクションのプログラムによるガバナンスです。

12の社内チームで Connect AI を運用している金融サービス企業を例に考えてみましょう。現在、新しいアナリストをオンボーディングするには、IT 担当者が手作業でログインし、ユーザーを追加し、ロールを割り当て、PAT を発行する必要があります。Management API を使用すれば、IT 部門は代わりに軽量なプロビジョニングスクリプトを用意するだけで済みます。ID プロバイダーに新しい従業員が登録されると、スクリプトが Connect AI 内にユーザーを作成し、適切な SCIM 同期グループとロールを割り当て、有効期限90日の PAT を発行します。UI 操作も、IT チケットも、遅延も一切ありません。

[Management API の活用例]

セキュリティチームがすでに監視している SIEM に監査イベントをストリーミング

Connect AI は、すべてのユーザーログイン、権限の変更、その他すべての監査イベントについて、改ざん不可能で検索可能な記録を保持しています。この記録自体は重要ですが、これらのイベントは、企業がセキュリティスタックのほかの領域で運用している相関ルールでは検知されません。

現在では、これらのイベントを Connect AI の中だけに留めておく必要はありません。SIEM エンドポイントを設定するだけで、監査イベントは Datadog や Splunk HEC へストリーミングされ、セキュリティチームがすでに監視・保護している他のデータと同じ場所に届きます。その他のプロバイダーの対応もロードマップに組み込まれています。

この設定により、権限の変更や機密性の高いコネクションにおける異常な更新が、スタック内の他のシステムと同様にアラートや相関ルールをトリガーします。異常なアクセスイベントの平均検出時間（MTTD）を測定しているセキュリティチームにとっては、不審なパターンに反応する既存の相関ルールを、そのまま自動的に適用できるということです。カスタムエクスポートジョブや個別の監視プロセスを新たに立ち上げる必要はありません。

[SIEM エンドポイントの設定]

エージェントセッションを離れることなく、接続されたシステム間でファイルを移動

今日の AI エージェントの多くは、データのクエリ実行、要約の生成、出力の草案作成までは可能ですが、それ以降は処理が止まり、人間がレコードにドキュメントを添付したり、特定のチームに転送したりして、プロセスを完了させる必要があります。エージェント型ワークフローの自律性は、最も弱い引き継ぎ部分に制約されます。エージェントがファイル中心のタスクをエンドツーエンドで完了できなければ、自動化の ROI を示さなければならないワークフローすべてで、そこがボトルネックになります。

Connect AI の MCP サーバーによるファイル転送機能では、プロンプトで指示するだけで、業務システムと AI ツールの間で双方向にファイルを移動できるようになりました。エージェントは、同じセッション内でレコードにドキュメントを添付したり、既存の添付ファイルを取得したり、その両方を行ったりできます。対象は Jira、Salesforce、SharePoint、Box をはじめ、コネクタカタログ全体に及びます。MCP サーバーは、有効期間の短い1回限りの事前署名済み URL（デフォルトで15分間）を発行します。クライアントが HTTP で直接転送するため、コンテンツは MCP チャネルやモデルのコンテキストを経由せず、そのまま Blob ストレージへ渡ります。

例えば、サポート業務を担うエージェントが、顧客から営業チームの受信トレイにメールで送られてきた署名済みの契約書を処理する場合を考えてみましょう。エージェントは、そのメールを CRM の対応するアカウントレコードに添付し、すでに登録されている既存の添付ファイルと併せて要約するよう促されます。ファイル転送機能の登場前は、どちらのステップも MCP を介して自然に実行することはできませんでした。そのため、ソースシステムの UI で誰かが手作業を行う必要がありました。この機能により、エージェントが事前署名済みの GET URL を通じて既存の添付ファイルをダウンロードし、要約を作成した上で、事前署名済みの PUT URL を通じて新しい契約書をアップロードします。この間、ファイルのバイトデータは最初から最後まで Blob ストレージと直接やり取りされます。

[MCP を介した AI によるファイルの添付/取得]

Connect AI の基本指示の上に独自のルールを重ねる

Connect AI は、get_instructions ツールを通じて、接続済みの各データソースとの連携方法を AI クライアントにすでに指示しています。これらの指示には、標準的なスキーマ規約、クエリパターン、既知のオブジェクトが含まれていますが、組織が採用しているカスタムオブジェクト、外部リレーションシップ、チーム固有のクエリルールは含まれていません。

カスタム指示により、チームはあらかじめ用意されたこれらの指示の上に、独自のガイダンスを追加できるようになりました。管理者は、コネクション単位またはワークスペース全体に、命名規則やビジネスルール、カスタムオブジェクト、推奨されるクエリパターンといった内容を、自由形式で記述できます。Connect AI は、エージェントがリクエストを行うたびに、これらの指示をソースの基本指示と統合します。これにより、エージェントの処理精度が向上し、長期的にはトークンの節約にもつながります。

例えば、管理者が、自社固有のカスタムオブジェクトやフィールド名を使用する Salesforce 組織を接続したとします。デフォルトでは、エージェントは Salesforce の基本指示に従うため、社内独自の規約までは把握していません。管理者はそのコネクションの AI Instructions タブを開き、命名規則やアナリストが最も重視するフィールドについて数行記述します。それ以降、get_instructions は、そのカスタムガイダンスを統合した Salesforce の基本指示を返すようになります。これにより、そのコネクションに対してクエリを実行するエージェントは、コネクタの設定変更やプラットフォームの基本指示の編集を行うことなく、自動的に企業の規約に従うようになります。

[AI Instructions エディタータブ]

8月リリースを詳しく見る

8月リリースは、すでに提供を開始しています。新機能をご覧になりたい方も、Connect AI のガバナンスと接続基盤がお客様の AI 導入にどう組み込めるかをご検討中の方も、Connect AI の無料トライアルをご利用いただくか、弊社までお気軽にお問い合わせください。

関連資料

• 6月リリースのハイライトを再確認：Connect AI 6月リリース：PII検出・マスキング、エージェント向けサービスアカウント、RBACサポート

• 制御について：エンタープライズセキュリティベストプラクティスガイド

• コンテキストについて：AI の回答精度に関するホワイトペーパー

• 接続性について：Data Connectivity: IT システムのミッシングリンク

※本記事は CData US ブログ Connect AI August Release: Management API & SIEM | CData の翻訳です。