SAP HANAには、リアルタイムのトランザクション記録、財務状況、在庫状況、顧客アカウントなど、企業において業務上最も重要なデータの一部が格納されています。ほとんどのAI導入事例では、これらのデータに直接アクセスすることはできません。AIはコピーや要約、あるいはベクトルストアに読み込まれたデータに基づいて動作するため、生成される回答は、パイプラインが最後に実行された時点での情報しか反映していないことになります。

SAP HANAをClaudeに直接接続することで、この問題をアーキテクチャレベルで解決できます。データをモデルに移動させるのではなく、データが実際に存在する場所へのアクセスをモデルに管理された形で許可するのです。この方法を使えば、リアルタイムのHANAデータに対する対話型クエリ、ETLスケジュールに依存しないAIドリブンなレポート、そしてデータベース内での分析が可能になります。

本ガイドでは、CData Connect AI を使用してこの接続を実現する方法について解説します。セットアップ、デプロイ、統合パターン、そして本番環境の SAP 環境に AI アシスタントを組み込む際に重要なセキュリティ上の考慮事項について説明します。

CData Connect AIとModel Context Protocolを理解する

CData Connect AIは、セキュアなMCPエンドポイントを通じて数百のエンタープライズデータソースを公開するマネージドプラットフォームです。SAP HANAにおいては、HANAインスタンスとClaudeの間のガバナンス管理されたデータレイヤーとして機能し、認証、クエリ変換、アクセス制御を処理するため、これらを一から構築する必要はありません。

Model Context Protocol（MCP）とは？

MCPは、AIアシスタントが外部システムからデータをコピーすることなく、それらとやり取りできるようにする標準化された通信フレームワークです。レコードをベクトルデータベースや中間APIレイヤーにエクスポートする代わりに、MCPを使用することで、Claudeはスキーマを検出し、承認されたクエリを実行し、ライブのコンテキストデータを直接取得できます。そのすべてのステップにおいて、完全な監査可能性が確保されています。

このアーキテクチャ上の違いは重要です。

クエリのプッシュダウン動作は、SAP HANAの処理において特に重要です。負荷の高い結合、集計、フィルタ処理が、中間層ではなくHANA内部で実行されます。これにより、HANAのインメモリ性能特性を維持でき、モデルとデータの間に新たなボトルネックを解消できます。

開始前に必要な準備

設定を行う前に、お使いの環境が以下の要件を満たしていることを確認してください。

SAP HANA CloudおよびオンプレミスのHANA環境の両方がサポートされています。オンプレミスの場合、Connect AIとHANAホスト間のネットワークパスが開通していることを確認する必要があります。HANAサービスのポートをブロックするファイアウォールルールは、設定上の最も一般的な障害であり、開始前に確認しておく方が、後でデバッグするよりも簡単です。

認証情報に関しては、専用のサービスアカウントを使用し、権限の範囲を統合に必要なものに限定してください。ユースケースが読み取り専用の分析である場合、サービスアカウントに書き込みアクセス権を与える必要はありません。CData Connect AIはMCPレイヤーでのきめ細かなガバナンス制御をサポートしていますが、データベースレベルでの最小権限の原則が依然として適切な出発点となります。

CData Connect AIはSOC 2認証およびISO/IEC 27001認証を取得しており、GDPRに準拠した管理体制の下で運用されています。これは、HANA環境に規制対象データが含まれる場合に重要です。

SAP HANA 向け CData Connect AI の設定

セットアップにカスタム統合エンジニアリングは不要です。設定手順は簡単です。HANAに接続し、接続をテストした後、MCPエンドポイントをデプロイします。

ステップ1：CData Connect AIにログインする

ダッシュボードから「Add Connection」に移動し、SAP HANA を選択して、接続パラメータを入力します。

ステップ 2: 接続テスト

MCPエンドポイントをデプロイする前に、接続を確認してください。これにより、認証が成功していること、ファイアウォールルールがトラフィックを許可していること、およびHANAが正しく応答していることが確認されます。ここで設定ミスを発見するには30秒しかかかりませんが、後に、破損したエンドポイントに対してClaudeがすでに登録された後に発見すると、より多くの時間がかかります。

リモート MCP サーバーの設定

HANA 接続の検証が完了したら、MCP エンドポイントへの接続には以下の手順が必要です：

1. Connect AIで設定済みのSAP HANA接続を開きます

2. 生成されたMCPエンドポイントURLをコピーします

3. エンドポイントをClaudeまたは開発ツールに登録する

Connect AIのリモートMCPサーバーは、ClaudeがHANAとやり取りを行う際に呼び出すミドルウェア層です。これがデプロイされると、Claudeは、クラウド間、ハイブリッド、またはオンプレミスを問わず、稼働中のHANA環境に対して、getCatalogs、getSchemas、getTables、queryDataなどの操作を直接呼び出すことができます。

Claude Desktop、Claude Code、および Claude Agent SDK の接続

CData Connect AIは、それぞれ異なるワークフローに適した3つの統合パターンをサポートしています。

Claude DesktopまたはClaude.aiの接続

Claude.aiをConnect AIに接続するには、サインインして左下のメニューから[設定]を開きます。[コネクタ]に移動し、[コネクタを参照]をクリックして、CData Connect AIを検索します。該当するコネクタをクリックし、[接続]をクリックしてアクセス権を付与します。

接続が完了すると、ツールの権限を設定できます。ガバナンス要件に応じて、個々のMCPツールを「常に許可」、「承認が必要」、または「ブロック」に設定します。本番環境のSAP HANA接続については、すべてを「常に許可」にデフォルト設定するのではなく、エンドユーザーにアクセスを開放する前にこれらの設定を確認することをお勧めします。

新しいチャットを開けば、クエリの実行準備は完了です。ClaudeはConnect AIのツールを通じてデータを取得するための手順を説明し、権限設定によっては実行前に承認を求める場合があります。

Claude CodeとVS Codeの連携

Claude Codeを使用する開発者は、VS Code内でMCPエンドポイントを直接読み込みます。設定が完了すると、読み込まれたMCPサーバーがインターフェースに表示され、スキーマの確認、テーブル構造の検査、SQLの生成、およびライブHANAデータに対する分析ワークフローのプロトタイプ作成が可能になります。実用的なメリットは反復速度の向上です。ライブスキーマを直接操作する開発者は、3日前のデータウェアハウススナップショットに対してクエリが失敗した際に構造上の問題を発見するのではなく、即座に問題を特定できます。

Claude Agent SDKの接続

Claude Agent SDKは、本番環境の自動化に適したソリューションです。定期的なレポート、KPIモニタリング、異常検知、およびオペレーショナル・アナリティクスなど、人が手動でクエリを送信することなく実行されます。ワークフローは以下の通りです：ユーザーまたはスケジューラがリクエストを送信 → Agent SDKがMCPエンドポイントを呼び出す → HANAに対してSQLが実行される → エージェントが結果を分析・要約する → 出力がビジネスユーザーに配信される。データはHANAから外部に流出することはなく、すべてのステップは監査可能です。

MCPツールを使用したSAP HANAメタデータの調査

クエリを実行する前に、Claudeはお客様のHANA環境に何が存在しているかを把握する必要があります。Connect AIによるMCPメタデータのイントロスペクションがこの処理を担当します。これにより、Claudeはスキーマ、テーブル、カラム、およびリレーションシップを直接 getCatalogs, getSchemas, getTablesおよびカラムメタデータ操作を通じて、スキーマ、テーブル、カラム、およびリレーションシップを直接検査できます。

これは一見した以上に重要です。「地域別の四半期売上高を要約してください」といったプロンプトの場合、Claudeはどのスキーマに売上データが格納されているか、どのテーブルが適切な粒度を持っているか、そして日付や地域のフィールドがどのように構成されているかを把握する必要があります。ライブメタデータへのアクセスにより、Claudeはありそうなスキーマを想像するのではなく、実際のスキーマに基づいてこれらの疑問を解決します。クエリ生成の精度の差は顕著であり、特に多くのスキーマや一目で分かりにくいテーブルの関係性を持つ複雑なHANA環境では顕著です。

ライブクエリと自然言語リクエストの実行

接続が確立されると、Claudeは自然言語のプロンプトをSQLに変換し、それをSAP HANA上で直接実行します：

• 「直近5件の注文を表示してください。」

• 「地域別の四半期売上高を要約してください。」

• 「支払期限を過ぎた顧客アカウントを一覧表示してください。」

SQLはサーバー側で実行されます。データはHANA内に留まります。クエリのプッシュダウンにより、フィルタリングや集計は接続レイヤーではなくデータベース内で実行されるため、結果にはHANAのパフォーマンス特性が反映されます。Connect AIで設定されたガバナンスポリシー（どのスキーマにアクセス可能か、どの操作が許可されているか）は、ユーザーの要求内容にかかわらず適用されます。

書き込み操作には、分析クエリとは異なるアプローチが必要です。「地域別の延滞請求書を要約する」といったクエリの場合、Claudeが不完全なSQLを生成してもリスクは低いです。最悪の場合でも、数値が間違っているだけだからです。しかし、プロンプトの意図を誤解してHANAレコードを挿入、更新、または削除する書き込み操作は、全く別の次元の問題です。そのようなワークフローでは、実行前に明確な承認ステップを組み込み、すべての書き込みがログに記録されるようにしてください。

Claude Code による開発者ワークフローの構築

HANA 向けに分析機能を構築する開発者は、通常、データアクセス層に不釣り合いなほど多くの時間を費やしています。具体的には、認証情報の調整、DBA がスキーマを公開するのを待つこと、あるいは本番環境とは大まかにしか似ていない開発用データセットに対してクエリを書くことなどです。MCP エンドポイントに接続した Claude Code を使用すれば、こうした摩擦の大部分を取り除くことができます。ライブスキーマを直接探索し、実際のテーブル構造に対して SQL を生成・検証し、実行されるデータに対してすでにテスト済みのロジックを本番環境に展開できます。

その価値は、開発サイクルからETLによる遅延を排除することにあります。ライブスキーマに対して誤った結合を行うSQLは即座に失敗しますが、古いETLスナップショットに対して誤った結合を行うSQLは、機能の完成から6週間後、本番環境で顧客の目の前で失敗することになります。

本番環境の自動化におけるClaude Agent SDKの活用

本番環境の規模において、Claude Agent SDKは、本来なら手動でのレポート作成が必要だった自動化ワークフローを処理します。これには、KPIの監視、定期的な財務および在庫レポート、HANAデータセット全体の異常検知、ダッシュボードのレビューで問題が顕在化する前に課題を浮き彫りにする運用分析などが含まれます。

クエリはHANA内部で実行され、結果が他の場所に一時保存されることがないため、実際に何が起きたかを正確に反映した監査可能性が得られます。Connect AIは、何が、何を対象に、いつ実行されたかをログに記録します。照合が必要なレプリケーション層も、別途管理が必要なセカンダリストアも存在しません。

SAP HANAとClaudeの統合におけるセキュリティのベストプラクティス

導入規模に関わらず遵守すべきいくつかのベストプラクティス：

• 統合に実際に必要な範囲に限定された最小権限を持つ専用サービスアカウントを使用する

• データベースレベルで書き込み操作を制限する。ユースケースが分析である場合は、MCP層だけでなくデータベース側でも読み取り専用を強制する

• Connect AIで監査ログを有効化し、すべてのクエリを追跡可能にする

• 本番環境とステージング環境を分離し、まずステージング環境で統合を検証する

• 統合がチーム間で拡大するにつれ、MCPの使用パターンを定期的に見直す

Connect AI のガバナンス制御により、各 MCP エンドポイントを通じて公開するスキーマや操作を定義できるため、Claude のアクセス範囲は、明示的に承認された範囲内に限定されます。

パフォーマンスの最適化とガバナンスに関する推奨事項

SAP HANAは、高性能な分析ワークロード向けに構築されたインメモリの列指向データベースであり、本アーキテクチャはその特性を最大限に活用するように設計されています。クエリはHANAにプッシュダウンされるため、複雑な結合や集計は中間層ではなくデータベース内部で実行されます。MCP層は、HANAのパフォーマンス特性に悪影響を与えるような処理ステップを追加することなく、ガバナンスを処理します。

人間のアナリストは、暗黙のフィルターを適用してSQLを記述します。つまり、クエリの範囲を特定の日付範囲や地域に限定することを理解しています。「すべての顧客アクティビティを要約する」という要求に応答するモデルには、そのような直感はありません。人間のクエリに対しては良好に動作するスキーマでも、AIが生成したクエリが大規模に流入し始めると、その挙動が全く異なってくる可能性があります。そのため、新しいチームやワークフローへのアクセス権を拡大する前に、クエリのパターンを確認しておく価値があります。

SAP HANAとClaudeの一般的な統合ユースケース

ライブBIおよび分析。ビジネスユーザーは、BIツールを経由することなく、Claude Desktopから会話形式でHANAにクエリを実行できます。運用データに対するアドホック分析において、フィードバックループが高速化され、開発者が新しいレポートを作成する必要がなくなります。

自動化された運用レポート。Claudeエージェントは、データエンジニアリングのパイプラインを介さずにHANAのリアルタイムデータを取得し、財務、販売、在庫に関する定期レポートをスケジュール通りに生成します。

データ品質の監視。AIエージェントがHANAデータセット全体で異常を検出し、レコードの妥当性を検証し、不整合にフラグを立てます。これは、下流でのデータ品質の問題を後になって発見するとコストがかかる環境において有用です。

自然言語による運用分析。「地域別の未払い請求書を表示」や「どの製品ラインが予測を下回っているか？」といったクエリに対し、HANAからリアルタイムの結果が返され、SQLを書けないビジネスユーザーでも利用可能です。

一般的な問題のトラブルシューティング

よくある質問

ClaudeとCDataでSAP HANAのリアルタイム分析を実現

データレイヤーこそが、エンタープライズAIが本番環境で機能するか否かを左右する場所です。CData Connect AIを通じてSAP HANAをClaudeに接続することで、クエリはライブのHANAデータに対して実行され、ガバナンスはすべての段階で確実に適用され、AIワークフローはレプリケーションパイプラインの最新状態への依存から解放されます。

CData Connect AI を詳しく見るか、トライアルを開始して、ご自身の HANA 環境で Claude を活用してください。