CData Connect AI（マネージドMCPプラットフォーム）に重要な機能強化を実施しました。MCP接続のイノベーションをリードし続ける中で、350以上のエンタープライズシステム全体にわたる強化されたMCPインストラクションをリリースしました。Connect AIを通じてエンタープライズソースに統合されたAIアプリは、CDataが持つ各エンタープライズソースシステムへの深い知識を反映したインストラクションにより、より高い精度で動作します。

ソース固有のMCPインストラクション：AIのためのデータガイド

今回の機能強化により、ポートフォリオ全体の多くのコネクタに強化されたMCPインストラクションが追加されました。これは主要なシステムへの事前設定ガイドであり、AIがデータソースのスキーマ・メタデータ・エンティティ間の関係を即座に理解し、より効率的なデータクエリとトークン消費を実現するのに役立ちます。

エンタープライズデータでのLLMの根本的な課題を解決

AIがエンタープライズデータソースと直接対話する場合、固有の制限があります。大規模言語モデルは、明確な階層なしに50以上のオブジェクトが提示されると処理に苦慮し、選択肢を無視して関連データを見逃し始めます。AIはエンティティ間の複雑な関係を自然に発見することが得意ではなく、静的スキーマと動的スキーマの両方を持つソースを扱う場合、実際に利用可能なものを発見するよりも事前に学習した静的オブジェクトを優先する傾向があります。

自由に動作させると、AIは完全性よりも速い応答を優先します。スキーマを十分に理解せずにクエリを実行しようとし、存在しないテーブルやカラムを照会しようとすることがよくあります。フィルタリングにはAIが知らない可能性のある完全一致の値が必要です。書き込み操作になると、エラーの余地はさらに小さくなり、スキーマの正確さが重要になります。

これらの制限は「そのようなオブジェクトは存在しない」「その操作はサポートされていない」とAIが自信を持って宣言するという不満な結果につながります。一方で実際には存在するのです。AIはデータセット全体をスキャンするコストのかかるクエリを構築し、タイムアウトを引き起こすことがあります。適切なガイダンスがなければ、AIはスキーマを理解していなかったためだけに失敗するクエリを実行してAPIコールとトークンを無駄にします。

強化されたMCPインストラクションがAIの理解と効率を高める方法

CDataのソース固有のMCPインストラクションは、AIがデータを探索し始める前に必要なガイダンスを提供することでこれらの課題に対処します。

未知のオブジェクトが多すぎてAIを圧倒するのではなく、MCPインストラクションはコアエンティティを表面化してマッピングし、膨大なカタログの代わりに戦略的な出発点をAIに提供します。動的スキーマ発見のためのステップバイステップのガイダンスを提供し、オブジェクトが存在しないと思い込むのではなく、必要なときに追加のオブジェクトを見つける方法をAIが理解するのを助けます。

インストラクションには段階的なクエリガイダンスが含まれており、シンプルなルックアップから関連エンティティをまたいだ複雑な結合まで、アプローチをAIに示します。サンプルのストアドプロシージャは一般的な操作を実演し、データモデルと関係ガイドはエンティティの繋がりをAIが理解するのを助けます。初回のインタラクションからデータの初心者を知識豊富なアナリストに変えることができます。

10年以上のコネクタ専門知識で構築

CDataのMCPインストラクションは、エンタープライズコネクタを10年以上構築してきた深いソース固有の知識を反映しています。例えば、AIがConnect AIを通じてSalesforceに接続すると、お客様の環境のカスタムフィールドと同様に、Account-to-Opportunityの関係を理解します。NetSuiteについては、マルチ子会社の構造を把握しています。ServiceNowについては、インシデントと変更リクエストの関係を認識しています。

AIはこれらのソース固有のインストラクションを活用して、ビジネスユーザー向けの会話型分析を構築する場合でも、エンタープライズデータに接続したワークフローで自律的なエージェントをデプロイする場合でも、初回のインタラクションからドメインエキスパートのようにクエリを実行できます。

スケールするAI向けデータコンテキスト

この機能強化により、CDataのMCPに対するコンテキスト認識アプローチがさらに強化され、専門家の人間アナリストのように推論するために必要なビジネスコンテキストをAIに提供します。

• ソースレベルのセマンティックインテリジェンス：AIはメタデータコンテキストを通じてデータの背後にあるビジネスの意味を理解し、人間のような理解でより正確な推論を実現します。

• トークンフットプリントの削減：クエリのプッシュダウンと派生ビューにより、AIはデータ探索ではなく推論に集中でき、より予測可能なコストと高速な応答を実現します。

• 厳選されたデータコレクションとツール：財務分析から顧客サービスまで、特定のユースケースに向けてエージェントを誘導するカスタムツールで、ターゲットを絞ったマルチソースデータセットを作成します。

• データとしてのドキュメント：複雑なRAGパイプラインなしに、AIワークフローを通じてファイルを直接取得・編集します。

AIとのリアルタイムビジネスコンテキストの活用を始める

Connect AIのマネージドMCPプラットフォームの新しいソース固有のMCPインストラクションにより、AIはビジネスコンテキストをより深く理解して対話できます。試行錯誤でデータ構造を学習し、コストのかかるトークンと消費量を消耗するのではなく、AIアシスタントとエージェントは最初のクエリから接続されたシステムに関する組み込みのインテリジェンスを持って開始し、より正確なインサイト・全体的に低いトークンコスト・より速い価値実現につながります。CDataはPalantir・Salesforce・Googleなどの主要エンタープライズが使用する、過去10年以上にわたって培われたこのコネクタ固有の専門知識をAI向けにMCPインストラクションとして反映しています。

会話型AIによる自然言語分析の構築でも、自律型AIエージェントのデプロイでも、CData Connect AIはAIが初日からよりスマートに動作するために必要なコンテキストを提供します。

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※本記事はCData US ブログNew in Connect AI: Enhanced MCP Instructions Improves AI Understanding Across 350+ Connectorsの翻訳です。