AI の精度を高め、コストを抑えるゲートウェイ
すべてのリクエストに自社のビジネスやシステムのコンテキストを付与。アクセス権限の範囲内で、タスクに見合った低コストなモデルからでも正確な回答を引き出せます。
自社のシステムとコンテキストに根ざした、ビジネスを理解する AI を
Connect AI は、CData のエンタープライズ向け MCP プラットフォームを基盤に、エージェント、モデル、コンテキストを 1 つにまとめ、自社システムへの直接アクセスを実現します。
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回答はより正確に、コストはより低く、管理は万全に
ゲートウェイが制御できるのは、アクセスできる範囲のコンテキストとガバナンスだけです。CData はデータソースとの接続を起点にしているため、すべてのリクエストに完全なビジネスコンテキストが付与され、エンドツーエンドで統制されます。
使うトークンを減らし、トークンあたりのコストも抑える。
ゲートウェイは各リクエストに必要なコンテキストだけを渡し、データ処理はプラットフォーム内で行うため、モデルが消費するトークンを抑えられます。さらに、同等の品質で回答できる低コストなモデルへルーティングします。
- 自社やシステムのコンテキストを活かして、リトライや余分なやり取りを削減
- 結合・フィルタ・計算は、データがモデルに届く前に CData 側で実行
- タスクに必要な結果だけをモデルに渡し、読み込むトークンを削減
- ツールセットを必要最小限に絞り、エージェントが適切なツールを選べるように
モデル、ツール、レコードのすべてにポリシーを。
モデルの呼び出しからレコードの取得まで、AI とのやり取りのあらゆるステップを 1 つのコントロールプレーンで統制します。
- ランタイム制御でエージェントのガードレールを設定
- 自然言語またはコードでポリシーを作成・管理
- 実行時に、データソースに至るまですべてのアイデンティティを認証
- エージェントが使えるツールやツールキットを厳密に絞り込み、アクセスを制御
すべてのエージェントに、自社のビジネスコンテキストを。
エージェントの精度は、ビジネスをどれだけ理解しているかで決まります。ゲートウェイがすべてのリクエストに自社のコンテキストを適用するため、推測ではなく根拠に基づいた回答が得られます。
- 自社やシステムのコンテキストを一元管理し、すべてのモデルとエージェントで共有
- セマンティック定義をインポート、または新たに作成
- スキーマには表れない現場のナレッジも取り込み
- データモデルや仮想化で、接続したデータを使いやすい形に整形
- すべてのデータソースを AI が深く理解できるように
今使っているツールも、これから使うツールも
チームが使う AI ツール、承認済みのモデル、業務を支えるシステム — そのすべてに、1 つのゲートウェイを通じて自社のコンテキストを適用できます。
+ 独自に構築したあらゆるエージェント
+ CData 提供、カスタム、サードパーティ製の MCP サーバーを数百種類以上
MCP カタログを見る本番環境で実証済み
CData は、社内チームの重要なデータワークフローを支えるだけでなく、顧客向け製品に組み込まれたコネクティビティとしても活用されています。
Anaqua CIO
コントロールプレーンを一元化
あらゆるAIモデル・システムをまたぐ接続・ガバナンス・コンテキストを1つに集約
6–8週間
評価開始から全社展開までの期間
Google Cloud プロダクトマネジメント担当ディレクター
数百種類
Google Cloud 内からアクセスできるデータソース—SaaS、NoSQL、レガシーシステムなど
ゼロ
Google Cloud とエンタープライズデータソースの接続に必要なカスタム連携コード
エンジニアリング部門長, Palantir Technologies
単一
Foundry 内のすべてのソースシステムにわたるデータアクセスを統合するメタデータレイヤー
高速化
CData がコネクティビティの複雑さをすべて担うことで Foundry ユーザーの AI 対応データ活用を加速
Salesforce Data Cloud プロダクト担当バイスプレジデント
決め手はコンテキストレイヤー
CData Labs による 2 つの調査が導いた結論は 1 つ。精度、安全性、コストを左右するのはモデルではなく、AI と自社システムをつなぐレイヤーです。
98.5%
Connect AI 経由の正答率
Connect AI の正答率は 98.5%。同じクエリセットで、他の MCP プロバイダーは 65–75% にとどまりました。この差を生むのは、Connect AI がすべてのリクエストを、モデルに届く前に自社のスキーマとビジネスコンテキストでグラウンディングしている点です。 CData Software による社内テストに基づく結果です(2025年第4四半期)。第三者機関による独立した検証は行われていません。実際の精度差はプラットフォームおよび MCP アプローチによって異なり、テストは本番環境のアカウント構成を模した、既知のデータセットを含むサンドボックスアカウントを使用して実施されました。結果は実運用環境でのパフォーマンスを代表するものではなく、結果は変動する可能性があります。各組織は、購入または導入の意思決定を行う前に、独自に検証を実施する必要があります。プラットフォーム間の平均精度は 75% 前後の幅があり、結果は MCP アプローチによって異なります。
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178×
同じ正答に対するコストの開き
Connect AI では、モデル間で最大 178 倍のコスト差がありながら、どのモデルも同じ正答を返しました。Connect AI が精度と安全性を担保するため、モデルはコストだけを基準に選べるようになります。 CData Software による社内テストに基づく結果です(2026年第3四半期)。第三者機関による独立した検証は行われていません。実際のコスト差はモデルによって異なり、テストは本番環境のアカウント構成を模した、既知のデータセットを含むサンドボックスアカウントを使用して実施されました。結果は実運用環境でのパフォーマンスを代表するものではなく、結果は変動する可能性があります。各組織は、購入または導入の意思決定を行う前に、独自に検証を実施する必要があります。
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ゲートウェイを業務に活かす
1 つのプラットフォームで、2 つのチームを支援。IT 部門は AI を安全に運用でき、ビジネス部門は AI で生産性を高められます。
AI をビジネスにつなぎ、あらゆるやり取りを統制する。
早期アクセスの受付を開始しました。自社のシステム、モデル、ポリシーをそのままお持ちください。