JSONのデータをChatGPTで活用する方法｜MCP接続3ステップ

加藤龍彦
加藤龍彦
デジタルマーケティング
JSONのデータにChatGPTからMCPサーバーでセキュアアクセス。3ステップ・5分設定、プログラミング不要。無料トライアルで試せます。

CData Connect AIのMCPサーバーを使うと、JSONのデータにChatGPTから自然言語で直接アクセスできます。ローカルインストール不要で、3ステップ・約5分でJSONとChatGPTの連携が完了します。

「JSONのデータをもっとすばやく活用したい」「レポート作成や商談準備に時間をかけたくない」とお考えの営業・データ担当者の方は多いのではないでしょうか。ChatGPTはModel Context Protocol (MCP) に対応しており、外部データソースと接続することで、業務データを自然言語のまま操作・分析できます。本記事では、CData Connect AI を使ってJSONのデータをChatGPTから直接活用する手順を解説します。ChatGPTではなくClaudeをお使いの方は、非エンジニアでも3ステップで設定できるJSON × Claude連携も合わせてご参照ください。

CData Connect AI は、ChatGPTとJSONをクラウド上で直接つなぐインターフェースです。CData Connect AI Remote MCP Server を経由することで、ChatGPTとJSONの間でセキュアな通信が確立されます。データベースへのレプリケーションは不要で、ChatGPTからJSONのデータを読み取り・操作できます。フィルタやJOINを含むSQL操作をJSONへ直接送信する最適化処理も備えており、必要なデータをサーバーサイドで効率よく取得できます。同じMCPサーバーを使ってDifyからJSONに接続する方法は、DifyからCData Connect AIを経由して最新のJSONデータにアクセスする方法で解説しています。

JSONとChatGPTを連携するとどんなことができますか？

JSONとChatGPTをMCP経由で接続すると、自然言語のプロンプトだけでJSONの業務データを検索・分析・操作できるようになります。以下に代表的な活用シナリオを3つ紹介します。

データの自然言語検索・絞り込み

「条件に合うJSONのデータを一覧にまとめて」と入力するだけで、ChatGPTがリアルタイムでデータを取得し、指定した軸で整理した結果を返してくれます。画面を開いて手動で絞り込む手間がなくなり、確認作業がチャット1行で完結します。

データの概要・サマリー生成

「指定したJSONのレコードについて、関連情報も含めてまとめて」と指示すると、ChatGPTが必要なデータを取得し、ポイントを整理して提示します。情報収集にかかる時間を、チームとして大幅に圧縮できます。

集計・レポートの自動作成

「JSONのデータを期間別に集計してCSV形式でまとめて」のように指示すると、ChatGPTがデータを集計し、フォーマット済みの出力を生成します。定期的な集計レポートの作成工数を、部門横断的に削減できます。同じ仕組みをkintoneに適用したい場合は、ChatGPTからkintoneを操作する手順も参考になります。

JSONとChatGPTを連携する手順は？

以下の3ステップで設定します。所要時間は約5分です。

ステップ1: ChatGPT 用のJSON への接続を設定

ChatGPTからCData Connect AIのリモートMCPを介してJSONに接続します。まずはConnect AIでJSONへの接続を設定します。

  1. Connect AIアカウントにログインし、「Sources」をクリック、続いて「 Add Connection」をクリックします。
    2. 接続の追加
  2. Add Connectionパネルから「JSON」を選択します。
    3. データソースの選択
  3. JSON に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

    URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

    DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

    • Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
    • FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
    • Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

    リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

    Amazon S3 内のJSON への接続

    URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

    • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
    • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

    Box 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

    Dropbox 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

    SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

    SharePoint Online REST 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

    FTP 内のJSON への接続

    URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

    Google Drive 内のJSON への接続

    デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

    接続の構成 (Salesforce の例)
  4. 「Save & Test」をクリックします。

JSON接続プロパティの設定方法について説明します。

データソースへの認証については、ヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。CData 製品は、JSON API を双方向データベーステーブルとして、JSON ファイルを読み取り専用ビュー（ローカル ファイル、一般的なクラウドサービスに保存されているファイル、FTP サーバー）としてモデル化します。HTTP Basic、Digest、NTLM、OAuth、FTP などの主要な認証スキームがサポートされています。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。

URI を設定して認証値を入力したら、DataModel を設定してデータ表現とデータ構造をより厳密に一致させます。

DataModel プロパティは、データをどのようにテーブルに表現するかを制御するプロパティで、次の基本設定を切り替えます。

  • Document（デフォルト）：JSON データのトップレベルのドキュメントビューをモデル化します。CData 製品 は、ネストされたオブジェクト配列を集約されたJSON オブジェクトとして返します。
  • FlattenedDocuments：ネストされた配列オブジェクトと親オブジェクトを、単一テーブルに暗黙的に結合します。
  • Relational：階層データから個々の関連テーブルを返します。テーブルには、親ドキュメントにリンクする主キーと外部キーが含まれています。

リレーショナル表現の設定についての詳細は、ヘルプドキュメントの「JSON データのモデリング」を参照してください。また、以下の例で使用されているサンプルデータも確認できます。データには人や所有する車、それらの車に行われたさまざまなメンテナンスサービスのエントリが含まれています。

Amazon S3 内のJSON への接続

URI をバケット内のJSON ドキュメントに設定します。さらに、次のプロパティを設定して認証します。

  • AWSAccessKey：AWS アクセスキー（username）に設定。
  • AWSSecretKey：AWS シークレットキーに設定。

Box 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Box へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Box への接続 を参照してください。

Dropbox 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスに設定します。Dropbox へ認証するには、OAuth 認証標準を使います。 認証方法については、Dropbox への接続 を参照してください。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントで認証できます。ユーザーアカウントフローでは、以下の接続文字列で示すように、ユーザー資格情報の接続プロパティを設定する必要はありません。 URI=dropbox://folder1/file.json; InitiateOAuth=GETANDREFRESH; OAuthClientId=oauthclientid1; OAuthClientSecret=oauthcliensecret1; CallbackUrl=http://localhost:12345;

SharePoint Online SOAP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。認証するには、User、Password、およびStorageBaseURL を設定します。

SharePoint Online REST 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルを含むドキュメントライブラリに設定します。StorageBaseURL は任意です。指定しない場合、ドライバーはルートドライブで動作します。 認証するには、OAuth 認証標準を使用します。

FTP 内のJSON への接続

URI をJSON ファイルへのパスが付いたサーバーのアドレスに設定します。認証するには、User およびPassword を設定します。

Google Drive 内のJSON への接続

デスクトップアプリケーションからのGoogle への認証には、InitiateOAuth をGETANDREFRESH に設定して、接続してください。詳細はドキュメントの「Google Drive への接続」を参照してください。

接続の構成 (Salesforce の例)
  1. 「Save & Test」をクリックします。

これで、ChatGPTからJSONに接続する準備が整いました！

ステップ2: ChatGPTをCData Connect AIに接続

ChatGPTにCData Connect AIコネクタを追加するには、以下の手順に従います。

  1. ChatGPTにPlus またはProサブスクリプションでサインインします。
  2. 左側のパネルから「アプリ」に移動します。
  3. 一覧から「CData Connect AI」アプリを選択します。
    4. CData Connect AI を検索
  4. 「Connect」をクリックしてConnect AIアカウントで認証します。
    5. Connect をクリックして認証
  5. 「CData Connect AIでサインイン」をクリックして、ChatGPTアカウントにConnect AIを追加します。
    6. CData Connect AI でサインイン
  6. 認証が成功すると、ChatGPTにリダイレクトされます。
  7. 「チャットを開始」をクリックして、Connect AIがバックグラウンドで接続された状態でChatGPTとの新しい会話を開始します。
    8. チャットを開始

ステップ3: ChatGPTでJSONのデータをリアルタイムで探索

設定はこれで完了です。さっそくJSONのデータを自然言語で問い合わせてみましょう。

  1. ChatGPTで新しい会話を開始します。
  2. Connect AIは通常、チャット内で自動的に有効になります。有効になっていない場合は、チャットボックス下の「」→「More」→「CData Connect AI」と進み、ドロップダウンからコネクタを有効化します。
    3. チャット内でCData Connect AI を有効化
  3. 自然言語のプロンプトでデータの探索を開始できます（下記のサンプルプロンプトをご参照ください）。
    4. 自然言語でJSON のデータを探索 (Salesforce の例)
  4. ChatGPTによるJSONへのアクセスを許可します。続行する場合は「Query Data」、拒否する場合は「Deny」をクリックします。
    5. ChatGPT にアクセスを許可
  5. ChatGPTは自然言語のクエリをSQLに変換し、Connect AI MCP Serverを介してJSONのデータに対して実行します。
    6. プロンプトに基づきJSON から取得した結果をChatGPT が表示

こんなプロンプトが使えます

接続設定後、以下のようなプロンプトをそのままChatGPTに入力してJSONデータを操作できます。HubSpotの顧客データをChatGPTで分析する場合の設定方法と活用例は、HubSpot × ChatGPT連携の設定方法と顧客データのAI分析をご覧ください。

  • 「JSONで利用できるテーブルの一覧を教えて」
  • 「JSONから直近30日以内に更新されたデータを上位10件表示して」
  • 「指定したJSONのレコードについて詳細情報を整理してまとめて」
  • 「JSONのデータを期間別に集計してCSV形式で出力して」
  • 「特定の条件に合うJSONのデータを全件取得して一覧にして」
よくある質問
JSONのデータをChatGPTで操作するにはどうすればよいですか？
CData Connect AIのMCPサーバーを使います。Connect AIにJSON接続を設定し、ChatGPT（Plus/Pro/Team/Enterprise）のコネクタにMCPエンドポイントを登録するだけです。3ステップ・5分で完了します。
ChatGPT無料プランでもJSONに接続できますか？
いいえ。ChatGPTのカスタムConnectors機能はPlus、Pro、Team、Enterpriseプランが必要です。無料プランはカスタムMCPコネクタをサポートしません。
JSONとChatGPTを連携するとどんな操作ができますか？
自然言語でのデータ検索・更新・集計・レポート作成が可能です。「条件に合うデータを一覧にして」「指定したレコードの概要をまとめて」と入力するだけで、JSONのリアルタイムデータをChatGPTが取得・回答します。
JSON以外のデータソースにも同様に接続できますか？
はい。CData Connect AIはJSONのほか、BigQuery、HubSpot、kintone、Dynamicsなど270以上のデータソースに対応しています。同様の手順で他のサービスにも接続できます。

CData Connect AIの無料トライアルをご利用いただくと、JSONをはじめとする270以上のデータソースにChatGPTから自然言語でアクセスできます。データ活用の幅をチーム全体で広げたい方は、ぜひお試しください。JSONとSnowflakeなど複数のデータソースをひとつのAIアシスタントに統合したいケースには、複数データソース対応のAIアシスタントを7ステップで作る方法もご参照ください。

最終更新: 2026年6月

はじめる準備はできましたか？

CData Connect AI の詳細、または無料トライアルにお申し込みください：

無料トライアル

この記事の内容

関連記事