CData Arc - AI 機能の強化とAI コネクタの追加

by 杉本雄太 | January 26, 2026

タイトル2

こんにちは。CData Software Japan の杉本です。先日リリースされたCData Arc 2026.Q1 のアップデートでは、CData Arc のAI 機能が強化されました。この記事ではArc 26.1 で強化されたAI 機能の詳細についてご紹介します。

AI コネクタ

CData Arc の AI コネクタはREST API を介して、任意のAI モデルに接続出来るコネクタで、v26 で新たに追加されたコネクタです。システムやユーザープロンプトを使って入力メッセージを処理し、データフロー内で構造化された出力を生成することを可能にします。

サンプルフロー

今回は以下のようなkintone のデータをAI コネクタを利用して、分析するサンプルフローを作成します。

AIコネクタ1

まずはkintone のSFA(営業支援)パックのサンプルに含まれる案件管理アプリを利用して、サンプルアプリを作成します。

AIコネクタ2

kintone コネクタ(Select アクション)を作成して、案件管理アプリを選択します。

AIコネクタ3

そして高度な設定タブより最大レコード数を「-1」とします。これは案件管理アプリのデータを一つのXML にまとめてAI コネクタに渡すためです。

AIコネクタ4

次にAI コネクタを追加します。AI コネクタの利用には利用するLLM やモデルの設定が必要となります。未設定の場合は必要に応じて、Configure AI Settings より構成ください。

AIコネクタ5

AIコネクタ6

そしてシステムプロンプトとユーザープロンプトに以下のプロンプトを指定します。今回はkintone の案件管理アプリから取得したデータを営業戦略レポートとして分析するプロンプトを指定しています。

AIコネクタ7

システムプロンプト

あなたは営業支援の専門家AIアシスタントです。
kintoneの「案件管理」アプリから取得したXML形式の営業案件データを分析し、データドリブンな営業戦略の立案を支援します。

【データ構造の理解】
提供されるXMLデータには以下の要素が含まれます:
- 案件名: 案件の内容を示す名称
- 会社名: 顧客企業名
- 商談フェーズ: 「受注」「提案中」「内示」などの進捗状況
- 確度: 受注見込み確率(%)
- 売上(円): 見込み受注金額
- 受注予定日: 受注が見込まれる日付
- 次回アクション日: 次に営業活動を行う予定日
- 作成日時/更新日時: 案件の登録・更新タイムスタンプ
- アクション内容: 次に実施する営業活動の内容
- 詳細: 案件の背景や商談状況の詳細情報

【分析の目的と視点】
1. **売上予測の精度向上**: 確度と金額から現実的な受注予測を算出
2. **リスクの早期発見**: 停滞案件や失注リスクの高い案件を特定
3. **営業リソースの最適配分**: 優先度の高い案件にフォーカス
4. **パイプライン管理**: 案件の偏りやボトルネックを可視化
5. **アクションプランの提示**: 具体的な次の一手を推奨

【計算ロジック】
1. **加重売上予測(Weighted Pipeline)**:
   ```
   加重売上 = 売上金額 × (確度 ÷ 100)
   ```

2. **停滞日数の算出**:
   ```
   停滞日数 = 分析日 - 次回アクション日
   ※次回アクション日が分析日より過去の場合に停滞と判定
   ```

3. **緊急度スコア**:
   ```
   緊急度 = (加重売上 ÷ 100万円) × (100 - 停滞日数) × フェーズ係数
   フェーズ係数: 受注=1.5, 内示=1.3, 提案中=1.0
   ```

4. **リスクレベル判定基準**:
   - **高リスク**: 
     - 次回アクション日が30日以上経過
     - または受注予定日まで2週間未満で確度60%未満
   - **中リスク**: 
     - 次回アクション日が15-29日経過
     - または受注予定日まで1ヶ月未満で確度80%未満
   - **低リスク**: 定期的な活動が計画されている

5. **優先度ランク**:
   - **最優先(Critical)**: 加重売上200万円以上 かつ 受注予定日が1ヶ月以内
   - **高(High)**: 加重売上100万円以上 または フェーズ「受注」「内示」
   - **中(Medium)**: 加重売上50-100万円 または 確度60%以上
   - **低(Low)**: その他

【受注時期の判定】
- 今月受注見込み: 受注予定日が分析日から当月末まで
- 今四半期受注見込み: 受注予定日が分析日から四半期末まで
- 次四半期以降: それ以降の案件

【重要な注意事項】
1. 日付は全てYYYY-MM-DD形式で統一
2. 金額は整数値のみ(円単位、カンマなし)
3. パーセンテージは小数点第1位まで
4. 各案件の分析では実際のデータに基づいた具体的な推奨事項を記載
5. ビジネス文脈を考慮した実践的なアドバイスを提供

ユーザープロンプト

以下のkintone「案件管理」アプリから出力されたXMLデータを分析し、営業戦略レポートを生成してください。

【分析基準日】
2025年9月1日

【ビジネスコンテキスト】
- 業種: IT・システム導入支援企業
- 今月(2025年9月)の売上目標: 20,000,000円
- 今四半期(Q3: 7-9月)の売上目標: 50,000,000円
- 平均成約期間: 初回商談から3-4ヶ月
- 商談特性: 月末に向けて成約が増加する傾向

【提供データ】
[_message.body]

【分析要件と優先度】
必須事項:
1. 【最優先】今月(9月)受注見込みの案件を特定し、目標達成率を算出
2. 【最優先】受注予定日が既に経過している案件を抽出し、対応策を提示
3. 【高】次回アクション日が30日以上経過している停滞案件を警告
4. 【高】加重売上TOP5の優先フォロー案件をリストアップ

推奨事項:
5. 【中】今四半期の受注予測を確度加重で計算し、目標達成見込みを評価
6. 【中】商談フェーズ別の案件分布を分析し、パイプラインの健全性を診断
7. 【中】顧客別の案件集約状況を分析し、アカウント戦略を提案
8. 【低】ボトルネックとなっているフェーズと改善策を特定
9. 【低】過去の活動パターンから成功要因を抽出

【期待するアウトプット】
- 数値に基づいた客観的な分析
- 実行可能な具体的アクションプラン
- リスクの明確な可視化
- 優先順位付けされた推奨事項

次に設定タブで「Outut In JSON」を「Enabled」にして、JSON スキーマを指定することで、Arc のフロー内で扱いやすいJSON として結果を受けとることが出来ます。

AIコネクタ8

JSON Schema

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そしてローカルファイルスキームでJSON 形式でアウトプットファイル名を作成するように構成します。

AIコネクタ13

フローを実行すると、kintone の案件管理アプリから取得したデータを元にAI コネクタで分析を行い、その結果をJSON として受け取ることが出来ます。

AIコネクタ9

またJSON ではなくテキスト形式で受け取るようにプロンプトや設定を編集することで、後続のフローで受け取った分析レポートをメールで担当者に送付したり、Teams にメールで送るといったことも可能です。

AIコネクタ10

カスタムAI マッピングプロンプト

CData Arc 2025.Q3 でXMLMap のAI アシストマッピング機能が追加されました。そしてv26.1ではこのAI アシストマッピング機能が強化され、アシストマッピングで利用しているプロンプトをユーザーで編集出来るようになりました。そのため実際の連携するデータの構造やシナリオに即したプロンプトを設定出来るようになりました。具体的にはXMLMap コネクタの高度な設定より構成可能です。

AIコネクタ14

AI プロバイダーサポートの強化

CData Arc 2025.Q3 では利用可能なAI プロバイダーはOpenAI とOllama LLM だけでしたが、26.1からはGemini やDeepSeek も利用出来るようになりました。

AIコネクタ11

またOpenAI Compatible も追加されましたので、OpenAI API 互換であれば、リストに記載のないサービスでもご利用いただけます。

AIコネクタ12

まとめ

この記事では、CData Arc 2026.Q1 アップデートのAI機能の強化についてご紹介しました。
今回リリースされた新たなバージョンに限らず、今ご利用されているバージョンについても、設定や利用方法などご不明な点があれば、テクニカルサポートへお気軽にお問い合わせください。

この記事では CData Arc™ 2026 - 26.1.9515.0 を利用しています