CData Blog

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March 10, 2026

AI 時代に向けたブランドの進化

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March 5, 2026

【2026年版】MCP実装ガイド:エンタープライズ環境での導入手順

A New Day for CData
March 10, 2026

CData の新たな幕開け

Drivers 2026.1 リリース
October 26, 2026

CData Drivers 2026.1 リリースの新機能のご紹介

CData Drivers 2026.1 では、Talkdesk、Linear、JD Edwards、Sage X3、Claude Compliance のドライバー 5 製品を新たに追加しました。また、4 つのドライバーを再構築したほか、25 種類の API プロファイルに新たに対応しました。

CData Arc 2026.Q3(26.3)アップデート - 主な新機能
October 21, 2026

CData Arc 2026.Q3(26.3)アップデート - 主な新機能

この記事では、2026/07 にリリースされたCData Arc 2026.Q3(26.3)アップデートの主な新機能について、あらためて詳しくご紹介します。

LiteLLM vs CData Connect AI
October 20, 2026

【徹底比較】LiteLLM vs CData Connect AI:どちらを選ぶ?AI Gatewayの選び方

LiteLLMとCData Connect AIをAI Gatewayの観点で比較。モデル経路とデータ経路の違い、MCPの個人権限・監査・オンプレ接続まで、情シス・DX担当者向けに選び方を整理します。

ClaudeとExcelを連携する手順のタイトルカード。ExcelとClaudeをCData Connect AIがつなぐ構成をアイコンで表現
October 20, 2026

ClaudeとExcelを連携する方法|SharePoint上のExcelファイルに直接接続

ClaudeとExcelを連携し、SharePoint・OneDrive上のExcelファイルを直接分析する手順を5ステップで解説。アップロード不要で、常に最新のデータをユーザー本人の権限のまま扱えます。

CData Arc のファイル連携 - AI に「届ける」「読ませる」シナリオのまとめ
October 20, 2026

CData Arc のファイル連携 - AI に「届ける」「読ませる」シナリオのまとめ

この記事では、AI の活用にも広がってきた CData Arc のファイル連携(MFT)のシナリオを、データ連携フローの「入口」「途中」「出口」の3 つに分けて、参考記事とあわせてご紹介します。

Connect AIでShopifyとClaudeを接続
October 19, 2026

ShopifyとClaudeをMCPで接続する方法|ストアのデータをAIが作業

ShopifyをClaudeにつなぎたい開発者・IT担当者向けに、MCPとShopify AI Toolkitで実ストアを直接扱う6ステップを解説。バックアップから本番反映、Connect AIによる統制まで。

企業の連携ボトルネックをMCPプラットフォームで解消する
October 19, 2026

MCPサーバーはどう選ぶ?企業導入で見るべき5つの評価軸【2026年版】

企業でMCPサーバーを導入する情シス・データエンジニア向けに、連携のボトルネックを4パターンで診断し、MCPプラットフォームを5つの評価軸で選ぶ手順を解説。パイロットの進め方とセキュリティ審査の観点も整理します。

CData Arc の Box 連携
October 19, 2026

CData Arc の Box 連携 - Box コネクタ(MFT)の特徴と CData Box コネクタ(Driver)の使いどころ

この記事では、Box エコシステムソリューション集に掲載されている CData Arc の「Box コネクタ(MFT)」の特徴と、メタデータも一緒に扱いたい場面での「CData Box コネクタ(Driver)」の使いどころについてご紹介します。

CData Arc × Azure AI Search で社内ナレッジ RAG を構築する
October 15, 2026

CData Arc × Azure AI Search で社内ナレッジ RAG を構築する

この記事では、CData Arc を使って複数のデータソースから自動でデータを収集・変換し、Azure Blob Storage へ集約したうえで、Azure AI Search を使った RAG として構築する手順を紹介します。

生成AI×自社データ活用「5つの壁」と乗り越え方|MCPからAI Gatewayまで総まとめ
October 13, 2026

生成AI×自社データ活用「5つの壁」と乗り越え方|MCPからAI Gatewayまで総まとめ

生成AIに自社データを活用しようとすると、多くの企業が「導入判断」「データ連携」「回答精度」「セキュリティ」「AIの乱立」という5つの壁にぶつかります。MCPやAI Gatewayなど、次々と登場するキーワードの解説も交えながら、それぞれの壁の乗り越え方を紹介します。

Amazon Quick のAI アシスタントで kintone のデータを分析する方法:CData Connect AI × MCP 連携
October 9, 2026

Amazon Quick のAI アシスタントで kintone のデータを分析する方法:CData Connect AI × MCP 連携

今回は「Amazon Quick だとAWS 内のデータには繋がっても、kintone には届かないので、CData でなんとかできないか?」という相談を受けたので、詳しく解説してみました!

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October 7, 2026

CData Arc × Agent Searchで、散在するファイルを自社のナレッジへ

社内に散在するPDF、Word、Excel、PowerPointは、AIや分析の対象から外れがちです。本記事では、CData ArcでこれらのファイルをGoogle Cloud Storageに集約し、Agent Searchに取り込んで、自然言語で問い合わせできる環境を構築する手順を紹介します。