AIエージェントは今や、従業員データの取得や給与計算のクエリ、組織図の表示、休暇残高の確認まで行えます。しかも、これらをWorkdayから直接リアルタイムに実行できます。これを可能にするのがModel Context Protocol(MCP)です。MCPは、データを複製したり専用のAPIを構築したりせずに、AIクライアントに企業システムへのガバナンスの効いた、スキーマベースのアクセスを提供します。

とはいえ、MCPサーバーをゼロから構築するのは、多くのIT部門にとって手に余る作業です。MCPサーバーの仕組みや構築・運用の全体像を先に押さえておきたい方は、MCPサーバーとは？AIと業務データをセキュアに接続する構築・運用ガイドもあわせてご覧ください。具体的には、次のような対応が必要になります。

• MCP SDKの選定と設定

• Workdayの各オブジェクトに対応するツールスキーマの作成

• OAuth 2.0の実装

• 本番環境向けのエンドポイントの堅牢化

• Workday APIの変化に合わせた継続的なメンテナンス

CData Connect AIは、こうした負担を取り除きます。構築済みのWorkdayコネクタと、本番環境で使えるMCPエンドポイントを提供し、数分でどんなAIクライアントにも接続できるようにします。

なぜマネージドMCPプラットフォームが企業に最適なのか？

マネージドMCPプラットフォームは、認証やスキーマ管理、コンプライアンス対応をベンダー側で担います。そのため、自前でMCPサーバーを構築するよりも短期間で安全に導入できます。

Workday-AI連携を自前で構築する方法も機能はしますが、その先には長期にわたる保守の負担が待っています。CData Connect AIのようなマネージドMCPプラットフォームは、サーバー層をまるごと抽象化します。認証、スキーマ管理、コンプライアンス対応、バージョン管理まで、すべて代わりに担ってくれます。こうした周辺システムへの接続を組み込む場面でも、AIを使って統合を加速する方法はAIを活用してBI、ETL、EAI、ノーコードプラットフォームへのCData Driver統合を加速する方法で解説しています。

選択肢は「自前で構築するか、つなぐだけにするか」に尽きます。では、それぞれの道で何が必要になるのか。次の表に整理しました。

多くの企業にとって、マネージド型のほうが導入が速く、ガバナンスもかけやすく、維持コストも抑えられます。

CData Connect AIでWorkdayを設定する

以下の手順では、Connect AIでのWorkday接続の作成から、AIクライアントを接続する前にリアルタイムデータを確認するところまで、設定の全体像を解説します。

ステップ1: Workday接続を作成する

1. CData Connect AIにログインし、Sourcesに移動します。

2. Add Connectionをクリックし、データソースの一覧からWorkdayを選択します。

3. WorkdayのTenantとBaseURLを入力します。これらの値はWorkdayにログインし、「View API Clients」を検索すると確認できます。Workday REST APIのエンドポイントはhttps://domain.com/subdirectories/mycompanyという形式で表示されます。サブディレクトリの部分がBaseURL、最後のパス部分がTenantになります。

4. ConnectionTypeを選択して、使用するWorkday APIを設定します。WQL、REST、SOAP、Reports-as-a-Service(RaaS)から選べます。読み取り中心の人事・レポート用途は、WQLとRaaSでほぼカバーできます。より細かくアクセスしたい場合は、SOAPを使うとベースデータオブジェクトまで届きます。

5. 接続を保存し、テストします。

ステップ2: 公開するWorkdayモジュールを選択する

AIクライアントがアクセスできるWorkdayオブジェクトを選びます。Workers、Payroll、Reports、Absence、Time Trackingなど、利用可能なオブジェクトから選択できます。書き込み操作を有効にする前に、まずは読み取り専用のモジュールから始めましょう。

モジュールごとの具体的な問い合わせ例は次のとおりです。

• Workers: 特定部門の在籍者一覧や、入社日・雇用形態でフィルタした従業員リストの取得

• Payroll: 部門別の給与総額集計や、期間を指定した給与データの抽出

• Absence: 従業員ごとの休暇残高照会や、チーム単位の休暇取得傾向の集計

• Time Tracking: 打刻データをもとにした勤怠レコードの参照や、残業時間の集計

ステップ3: AIクライアントを接続する前にテストする

外部のAIクライアントを接続する前に、Connect AI組み込みのData Copilotで簡単なクエリを実行してみましょう。正しくWorkdayのデータが返ってくるか確認します。

1. Connect AIの左メニューからData Copilotに移動します。

2. 「Workdayの稼働中の従業員を全部見せて」のように自然言語で質問を入力し、Submitをクリックします。

3. ツールの実行結果(getCatalogs、getSchemas、getTables)を展開し、期待どおりにデータが返っているか確認します。

AIクライアントをWorkdayに接続するには？

MCPエンドポイントが立ち上がったら、AIプラットフォームへの接続は数ステップで完了します。以下の4つのクライアントはいずれも、Connect AIが生成する同じエンドポイントURLを使用します。認証はWorkdayの認証情報がそのまま引き渡されるため、別途権限マッピングを行う必要はありません。

Claude

1. Claude.aiにサインインするか、新規アカウントを作成します。

2. 左のナビゲーションメニューを開きます。

3. 左下のユーザー名をクリックし、Settingsを選択します。

4. SettingsでConnectorsをクリックし、続けてBrowse Connectorsをクリックします。

5. CData Connect AIを検索し、該当のリストをクリックします。

6. Connectをクリックし、Connect AIアカウントにサインインします。

7. 接続が完了すると、Claudeが新しいチャットを開きます。これでWorkdayのデータへ問い合わせできるようになります。

Claude CodeとMCPを組み合わせて、Salesforceのカスタムアプリケーションを開発するパターンについては、Claude CodeとMCPでSalesforceアプリケーションを構築する方法でも取り上げています。

注: Claudeの設定手順は変更される場合があります。最新の設定方法はClaudeの公式ドキュメントを参照してください。

詳しい手順はこちら: ClaudeとWorkdayを接続する

ChatGPT

注: ChatGPTでMCPを利用するには、PlusまたはProプランへの登録が必要です。

1. PlusまたはProアカウントでChatGPTにサインインします。

2. 左パネルからAppsに移動します。

3. アプリ一覧からCData Connect AIを検索して選択します。

4. Connectをクリックし、Connect AIアカウントを認証します。

5. Sign in with CData Connect AIをクリックして認可します。

6. 認可が完了したら、Start Chatをクリックします。バックグラウンドでConnect AIが動作するセッションが始まります。

詳しい手順はこちら: ChatGPTとWorkdayを接続する

Microsoft Copilot Studio

1. Copilot Studioのエージェントで、Tools → Add tool → New Toolに移動します。

2. CData Connect AIを検索して選択します。

3. Createをクリックし、OAuthで認証します。

4. Add and configureをクリックし、ツールをエージェントに追加します。

詳しい手順はこちら: Copilot StudioとWorkdayを接続する

Google Gemini

注: Gemini連携にはGemini CLIを使用します。事前にインストールしておいてください(npm install -g @google-gemini/cli)。

Gemini CLIを設定する

1. Gemini CLIの設定ファイルを探すか新規作成します(Mac/Linuxは~/.gemini/settings.json、Windowsは%USERPROFILE%\.gemini\settings.json)。

2. YOUR_EMAILとYOUR_PATを置き換えて、Connect AIのMCPサーバーの設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "cdata-connect-ai": {
      "httpUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Basic YOUR_EMAIL:YOUR_PAT"
      }
    }
  }
}

3. ファイルを保存します。これでGemini CLIはデータクエリをConnect AI経由でルーティングするようになります。

詳しい手順はこちら: GeminiとWorkdayを接続する

Workday MCPサーバーの活用シーン

実際の現場では、Connect AI経由のWorkday MCPサーバーは次のような場面で使われています。

• Claudeで人員状況を自然言語照会: 人事担当者が「営業部で来月休暇を取る人は？」のように尋ねるだけで、欠員リスクや休暇残高をその場で確認できます。

• ChatGPTでオンボーディング進捗をレポート化: 新入社員ごとの手続き状況をChatGPTに要約させ、滞留しているタスクを人事チームに共有します。

• Copilot Studioで給与・組織図レポートに自動応答: マネージャーからの「このチームの人件費は？」といった問い合わせに、Copilot Studio上のエージェントがWorkdayデータを参照して即答します。

Workday連携のセキュリティ対応とは？

Connect AIは、Workdayが持つアクセス制御をそのままAIレイヤーに引き渡します。AIエージェントは、認証済みのWorkdayユーザーとして動作します。そのため、そのユーザーのロールで許可された範囲しかアクセスできません。

認証はOAuth 2.0とSSOパススルーで行われ、別途認証情報を管理するストアは不要です。Workdayが標準で備えるロールベースアクセス制御(RBAC)がすべてのクエリに適用され、Connect AIが権限を迂回したり再マッピングしたりすることはありません。AIによるクエリはすべて、ユーザーID、タイムスタンプ、アクセスしたWorkdayオブジェクト、適用されたフィルタとともにログに記録されます。CData Connect AIはSOC 2 Type IIおよびISO 27001の認証取得済み。企業の人事データに求められる要件を満たしています。

本番運用に入る前に、次の点を確認しておきましょう。監査ログを有効にし、AIユーザーをオンボーディングする前に内容を確認します。APIの呼び出しが暴走しないよう、ユーザーごとにクエリのレート制限を設定します。まずは読み取り専用のWorkdayモジュールから始め、書き込み操作は制御されたパイロット運用を経てから有効にしましょう。そしてConnect AIのアクティビティログを毎月レビューします。

Workday-AI連携を安全に運用するには？

設定の選び方次第で、Workday-AI連携が安定して使えるものになるか、リスクを抱えたものになるかが分かれます。

• 書き込み操作(Timesheets、Payroll)を有効にする前に、読み取り専用のモジュール(Workers、Reports)から始めます。導入初期の被害範囲を小さく抑えられます。

• クエリの範囲を関連するチームやコストセンターに絞ります。すべてのAIユーザーにWorkdayの全データを公開せず、Connect AIのワークスペースとツールのスコープ機能でアクセス範囲を制御しましょう。

• 書き込み操作を実行する前には、必ず明示的な確認を求めるようにします。削除や更新は、人が承認するステップを経ずに実行されないようにしましょう。AIエージェントにどこまでの判断を任せるかという自律性の設計は、自律性のスペクトラムのどこにいても、AIエージェントに必要な条件で整理されているので、権限設計の参考にしてください。

• 1つのAIセッションの中で、Workdayを他の企業システムと組み合わせて接続することもできます。よくある組み合わせは、人事とITのワークフローをまたぐWorkday×ServiceNow、あるいは人事と財務のデータを扱うWorkday×NetSuiteです。同様にSalesforceとMySQLのようなデータベースを組み合わせる例は、Claude CodeとMCPを使ったSalesforceからMySQLへの統合で詳しく解説しています。

• 機密性の高い人事データに対するAIの動きを把握するため、Connect AIの監査ログを定期的にレビューしましょう。

よくある質問

Workdayのデータを今すぐAIに接続しよう

Workdayには、企業の中でもとりわけ機密性が高く、業務上重要なデータが集まっています。CData Connect AIを使えば、AIエージェントはそのデータにリアルタイムでアクセスできます。しかも、ガバナンスが効き、監査可能で、各ユーザーが見ることを許された範囲に厳密にスコープされた状態です。独自のサーバーコードを一行も書く必要はありません。

同じMCPベースの仕組みを使った他社の例として、TheNoah.aiの導入事例ではデータインテグレーションのタイムラインを80%以上短縮しています。

無料トライアルを始めて、今すぐWorkdayのデータをAIに接続しましょう。

WorkdayのMCPサーバーを数分で構築する

自前でMCPサーバーを構築すると、SDKの選定やOAuth 2.0の実装、スキーマの継続的な保守まで、IT部門がすべてを抱え込むことになります。CData Connect AIなら、構築済みのWorkdayコネクタとマネージドMCPエンドポイントがすでに用意されています。そのため、こうした作業がほとんど発生せず、数分で本番運用まで進められます。認証やコンプライアンス対応は前述のとおりWorkday側の設定をそのまま引き継ぐため、追加の対応は必要ありません。

無料トライアルから始めれば、この構成を数分で体験できます。