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。
CData が実施したデータおよび AI リーダーを対象とした最近の調査によると、自社のデータインフラが AI に対応できていると考える AI リーダーはわずか 6% にとどまっています。この結果は、重要な現実を浮き彫りにしています。AI には根本的に異なる要素が必要なのです。具体的には、リアルタイムアクセス、強固なガバナンス、そしてセマンティックコンテキスト（意味的な文脈情報）です。これらの要素がなければ、どれほど高度な AI モデルでも信頼性の高い結果を出すことはできません。だからこそ、AI 対応のデータインフラ構築は、もはや選択肢ではなく、ミッションクリティカルな必須事項なのです。
そしてアナリストや顧客も、このメッセージを裏付けています。業界をリードするアナリストや、B.J.’s Wholesale Club、Credit Agricole、Office Depot などの企業顧客、また Google、Salesforce、Palantir、UIPath などの SaaS アプリケーションプロバイダーとの対話を通じて、3 つのテーマが一貫して浮かび上がってきます。
AI データ統合の新しいスタンダード、MCP。Anthropic の Model Context Protocol （MCP）は、ソフトウェア業界に旋風を巻き起こしています。MCP は、AI モデルとエンタープライズデータの間の新しい標準通信言語を定義し、正確で安全かつスケーラブルなエンタープライズ AI の基盤を築いています。CData は、初のエンタープライズクラスのマネージド MCP サービスである Connect AI でこの分野をリードしてきました。
AI 向けデータパイプライン構築の新しいアプローチ。AI がデータと連携するには、新しいタイプのデータパイプラインが必要です。AI のデータ要件は、もはや BI のデータ要件とは異なります。データパイプラインはより自動化される必要があります。ビジネスアナリストとデータエンジニアの両方が構築できるものでなければなりません。自然言語向けに設計された高度な変換機能とドキュメントワークフローを備えている必要があります。これらの AI ネイティブなデータパイプラインは、ユーザーにより高い可視性と制御、リアルタイム監視、自動データ検証、そしてすべてのワークフローが正確でコンプライアンスに準拠し、透明性を確保するための組み込みガバナンスを提供することで、エンタープライズデータへのアクセスを民主化します。この新しい AI データパイプラインのアプローチは、部門間連携を向上させるための人間が読みやすいドキュメントも自動生成します。AI 対応データパイプラインの構築方法についてはこちらをご覧ください。
新しいソフトウェアスタック。BI の時代、データ統合は人間とのやり取りを促進するために設計されていました。AI の時代では、データ統合は 2 つの対象に対応しなければなりません。人間による消費と AI による消費です。この変化により、AI で「仕事を完遂する」ための新しいツールセットとの統合が必要になります。例えば、モデルが企業システムに安全にアクセスし、必要なコンテキストを得られるようにする MCP サーバーなどです。これらのツールにより、AI エージェントは Agent Bricks や Microsoft Copilot などのプラットフォーム全体でデータに安全かつネイティブにアクセスできるようになります。実際の動作についてご覧ください：CData は Agent Bricks および Microsoft Copilot へのネイティブ接続を提供しています。
戦略から実行への橋渡し
上記の 3 つのテーマは、AI 統合の技術的基盤を再構築する主要な変化を概説していますが、顧客からは別の課題も聞かれます。それは、AI がどこで最も価値を発揮できるかを見極め、素早く始める方法です。適切なスタンダード、パイプライン、スタックがあっても、AI のユースケースの特定と検証でチームが行き詰まることがよくあります。
Vibe Querying により、開発者とビジネスステークホルダーが自然言語でデータを探索・理解できるよう支援し、ユースケースの発見を加速させ、AI アプリケーションのより迅速な反復開発を可能にしています。
これで終わりではありません：2026 年に向けて
次に何が来るのでしょうか？
データと人間の知恵の間の摩擦を取り除く新しい方法が生まれつつあります。開発者が使用するツールは変化しています。ガバナンスへの要求は高まっています。信頼こそが最優先事項です。私たちは、企業が AI を大規模に運用するための基盤となるデータ機能の構築に取り組んでいます。
この取り組みにご参加いただいているお客様とパートナーの皆様に感謝申し上げます。
2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools レポートの全文もぜひご覧ください。
※本記事はCData US ブログ CData's Vision for AI Connectivity: Validated by Analysts, Driven by Customer Needs の翻訳です。
