CData が Connect AI プラットフォームを拡張、新たなエージェントツールとエンタープライズグレードのセキュリティで AI の実運用を推進

～ CData Connect AI は 378 件の実環境プロンプトで 98.5% の精度を達成し、競合 MCP プロバイダーを 25 ポイント以上上回る結果に ～データ連携ソリューションのグローバルリーダーであるCData Software, Inc.（本社：アメリカノースカロライナ州、日本オフィス：宮城県仙台市、代表社員 職務執行者：疋田 圭介、以下 CData）は、3月9日、Gartner Data &amp; Analytics Summit（ブース #308）にて、CData Connect AI の大幅な機能強化を発表しました。今回のアップデートでは、CData のマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームに新機能を追加し、AI を実験段階から実運用へと進めるうえで欠かせない「コネクティビティ（接続）」「コンテキスト（文脈や状況の理解）」「コントロール（管理）」の 3 つの柱を強化しました。本プレスリリースは CData 本社のプレスリリース の翻訳です。[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/17545/308/17545-308-887b4863c219cac40444fac6f1c8293f-2559x1440.png?width=536&amp;quality=85%2C75&amp;format=jpeg&amp;auto=webp&amp;fit=bounds&amp;bg-color=fff ]AI が実運用に至らない理由AI への投資は加速しています（”Gartner(R)¹ says worldwide AI spending will total ＄2.5 trillion in 2026”）。しかし、支出が成果に結びついていないのが現状です。ほとんどの生成 AI プロジェクトは、実運用に到達する前に停滞しています。ボトルネックはモデルの性能ではなく、その下にあるデータインフラです。ビジネスシステムへのリアルタイム接続、AI にデータのコンテキストを与えるセマンティックインテリジェンス、そしてスケールに対応したガバナンス管理が必要です。これらがなければ、AI はビジネス価値を生み出せません。CData が独自に実施した「AI データコネクティビティの現状レポート」もこの現実を裏付けています。現在の AI 向けデータインフラに満足している組織はわずか 6% です。半数以上がスケールできないカスタムビルドの統合に頼っており、71% の AI チームが実装時間の 4 分の 1 以上をデータ統合に費やしています。インテリジェンスの構築ではなく、「配管工事」に時間を取られているのです。CData の CEO 兼創業者である Amit Sharma は次のように述べています。「AI エージェントの実力は、アクセスできるツールとその背後にあるデータで決まります。そして安全性は、それらを統制するガバナンスで決まります。今回のリリースにより、ビジネスコンテキストに基づいたユースケース別のエージェントツールを構築し、安全にデプロイできるようになりました。どのデータにアクセスさせるか、どのアクションを許可するか、どの ID で実行するか、きめ細かく制御できます。エンタープライズでの AI 活用に欠けていたのは、より優れたモデルではありません。エージェントを信頼してエンタープライズで運用するためのコネクティビティ、コンテキスト、コントロールです。」Connect AI：コネクティビティ、コンテキスト、コントロールを単一プラットフォームでCData Connect AI は、AI が実運用に到達できない原因となるデータインフラのギャップを解消するために設計されたプラットフォームです。今回の機能強化は、3 つの柱すべてに及びます。コネクティビティ：Connect Gateway と 350 以上のデータソースConnect AI は、レプリケーションやデータ移動なしで、350 以上のビジネスシステムへのリアルタイムな読み書きアクセスを提供します。新たに追加された Connect Gateway により、ファイアウォール内のデータソースにもアクセス範囲が広がりました。SAP、SQL Server、PostgreSQL などをサポートし、データの所在を問わず、AI システムがライブデータに対して処理を実行できます。コンテキスト：拡張されたエージェントツールとツールキットAI エージェントが適切なアクションを選び、不要な MCP ツール呼び出しを避けるには、ビジネスを理解したコンテキストが不可欠です。一方で、コンテキストを過度に与えると、トークン使用量の増大、モデルの混乱、機密データへの意図しないアクセスといった新たなリスクにつながります。Connect AI は、エージェントごとに見える情報と実行できる操作を正確に制御するスコープド MCP アーキテクチャでこの課題に対応しています。今回のリリースでは、3 種類の補完的なツールタイプが加わりました。- Universal Tools（ユニバーサルツール）は、350 以上のすべての接続先システムで一貫して動作する、標準化されたオペレーションセットです。システムごとに数百のツールを公開する代わりに、スキーマ対応のコンパクトなインターフェースを提供します。データ探索、アドホック分析、複数ソースにまたがる推論に最適で、ツールの肥大化も防ぎます。- Source Tools（ソースツール）は、各システムに固有の厳密に定義されたオペレーションを公開します。承認済みのシステムアクションに直接マッピングされるため、IT チームは実運用ワークフローにおいて予測可能な実行、トランザクションの安全性、監査可能性を確保できます。- Custom Tools（カスタムツール）では、特定のワークフローに合わせた目的特化型のオペレーションを定義できます。データアクセス範囲を明示的に制限した最適化済みクエリを実行し、トークン使用量の削減、パフォーマンスの向上、意図しないデータ露出の排除を実現します。Workspace は、各エージェントがアクセスできるデータセット、スキーマ、ビューを指定し、データ境界を定義します。新たに導入された Toolkit は、利用可能な Universal、Source、Custom Tools を決定し、アクション境界を定義します。Workspace と Toolkit の組み合わせは専用の MCP サーバーとしてデプロイでき、エージェントが意図されたスコープ内でのみ動作することを確実にします。コンテキストのノイズを削減し、ガバナンスを強化し、エージェントの動作をエンタープライズグレードで制御できます。コントロール：SCIM とカスタム OAuth アプリケーションConnect AI は、ユーザーごとの認証を適用し、ソースシステム固有の権限を実行時に動的に反映します。すべての操作は完全な監査証跡でバックアップされます。新たなガバナンス強化機能として、ID ライフサイクル管理を自動化する SCIM 2.0 と、ファーストパーティの資格情報で内部のセキュリティ・コンプライアンス要件に対応するカスタム OAuth アプリケーションを追加しました。すべてのクエリは認証・認可され、監査可能です。25% の精度ギャップ：アーキテクチャが重要な理由MCP は、AI エージェントとビジネスソフトウェアをつなぐ標準インターフェースになりつつあります。では、MCP プロバイダーは実際どの程度正確にデータを返せているのでしょうか。CData はこれを検証するため、市場の主要なアーキテクチャアプローチを代表する 5 つの MCP プロバイダーを対象に、CRM、プロジェクト管理、データウェアハウス、ERP の 4 ソースにわたる 378 件の実環境プロンプトでテストしました。すべてのレスポンスは事前に確立した正解データに対してスコアリングし、部分点は一切設けていません。結果、大きな精度差が明らかになりました。CData Connect AI は 98.5% の精度（68 件中 67 件正解）を達成しました。一方、他のプロバイダーは 65～75% にとどまり、3～4 件に 1 件はクエリに失敗しています。失敗の傾向にも偏りがあり、相対日付ロジック、複合フィルタークエリ、ビジネス用語のセマンティック解釈、書き込み操作に集中していました。いずれも AI エージェントが毎日こなさなければならないタスクです。コパイロットの先へ進み、ライブのビジネスデータに対して読み取り・書き込み・アクションを行う自律型エージェントを構築しようとする組織にとって、この精度差は見過ごせません。精度 75% では、AI エージェントは 4 回に 1 回失敗します。しかもこの不正確さは蓄積します。5 ステップのワークフローなら、すべて正常に完了する確率は 24% 未満まで下がります。精度 75% は、事実上の失敗率 75% なのです。多くの MCP プロバイダーは、自然言語を直接 API コールに変換するアプローチを取っています。単純な検索には有効ですが、日付計算や複合条件のフィルタリング、プラットフォーム固有のビジネスロジックが絡むクエリには対応しきれません。Connect AI はこれとは異なり、エンティティ間の関係やビジネス慣行、ワークフロールールを理解するセマンティックインテリジェンスを組み込んだリレーショナル抽象化レイヤーを採用しています。この設計により、ベンダー独自のネイティブ MCP サーバーでは対応できなかった ERP を含め、テストしたすべてのプラットフォームでほぼ完璧な精度を維持できました。ベンチマークの詳細な手法と結果はこちらをご覧ください：https://jp.cdata.com/lp/ai-accuracy-whitepaper/AnySoft CEO の Alex Noe 氏は次のように語ります。「AnySoft は、お客様のビジネスにフィットするソフトウェアを AI で構築するエージェント型コーディングツールです。組織のライブビジネスデータを取り込み、エンリッチし、統合することで、CRM からマーケティングオートメーションまであらゆる領域で AI が必要とするコンテキストを提供します。そのためには、お客様が利用するあらゆるシステムへの接続が欠かせません。あれば便利というレベルではなく、基盤そのものです。CData Connect AI Embed は、管理とコンプライアンスをデータレイヤーに組み込んだうえで、350 以上のデータソースへの実運用グレードのアクセスを提供してくれます。」Foodtastic Manager of FP&amp;A and AI Strategyの Paul Kantorovich 氏は次のように語ります。「Connect AI は、AI によるエンタープライズシステムからの情報取得を根本から変えてくれました。これほどうまく機能する理由は、コンテキストの扱い方にあります。他のソリューションではテーブル全体を読み込んでコンテキストウィンドウを圧迫してしまいますが、Connect AI はデータを取得する前にリクエストのスコープを絞る中間ステップを Claude に提供してくれます。」AI を実運用で展開する組織は、自律型エージェントが節約する以上のクリーンアップ作業を生み出さない水準の精度を求めています。Connect AI がその基準をクリアできるのは、コネクティビティ・コンテキスト・コントロールが単なるプラットフォーム機能ではなく、スケールで精度を実現するための要だからです。Gartner Data &amp; Analytics Summit への出展についてCData は Gartner Data &amp; Analytics Summit のブース #308 に出展しています。会場では CData チームとの交流や、ユニバーサルデータ接続の最新情報をご覧いただけます。講演セッション：AI エージェントとデジタルワークの未来（Microsoft との共同セッション）- CData Chief Product Officerの Ken Yagen が、Microsoft Partner Director of Product Management の James Oleinik 氏と共に 3 月 11 日（水）11:15～11:45（EST）に登壇します。AI パイロットから実運用対応のエージェント型 AI への移行について共同ブループリントを提示し、Copilot Studio とユニバーサルデータ接続がエンタープライズに必要なガバナンス付きインフラをどう実現するかを探ります。Gartner は、適切なアーキテクチャがなければ 2027 年までにエージェント型 AI プロジェクトの 40% 以上がキャンセルされると予測しています。関連資料- 25% の精度ギャップ：エンタープライズワークロードにおける MCP プロバイダーのパフォーマンス- CData が 5 つの MCP プロバイダーを 378 件のエンタープライズクエリでベンチマークした結果、25 ポイント以上の精度差が判明。CData Connect AI は 98.5% の精度を達成し、他プロバイダーの 65～75% を大きく上回りました。ホワイトペーパーのダウンロード：https://jp.cdata.com/lp/ai-accuracy-whitepaper/- AI データコネクティビティの現状レポート：2026 年の展望 - 200 名以上のデータ・AI リーダーへの調査と、Microsoft、AWS、Google の AI パイオニアからの知見をもとにした CData のレポート。データインフラが AI に完全対応していると考える企業はわずか 6% で、データインフラの成熟度と AI の成功に直接的な関連性があることが明らかになりました。レポートのダウンロード：https://jp.cdata.com/lp/ai-data-connectivity-report-2026/¹ Gartner, Inc., “Gartner Says Worldwide AI Spending Will Total ＄2.5 Trillion in 2026,”Gartner.com(Jan. 15, 2026), accessed Feb. 20, 2026, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-1-15-gartner-says-worldwide-ai-spending-will-total-2-point-5-trillion-dollars-in-2026GARTNER is a trademark of Gartner, Inc. and/or its affiliates.CData Software について：https://jp.cdata.com/CData Software, Inc. は、クラウドデータのコネクティビティソリューションおよびデータ連携ツールのリーディングベンダーです。300以上の SaaS、NoSQL やアプリケーションデータに標準接続するドライバーとデータ接続テクノロジーの開発に特化し、各種ツール、クラウドサービス、カスタムアプリケーションからのリアルタイム接続を実現します。CData 製品は、世界中の企業のデータ統合ソリューションにて利用されているほか、Salesforce、TIBCO、アステリアなど200以上のデータ製品ベンダーに OEM されています。※本リリースに掲載する社名または製品名は、各社の商標または登録商標です。本件に関するお問い合わせ先CData Software Japan 合同会社 マーケティングデスクお問い合わせフォーム : https://jp.cdata.com/contact/E-mail : marketing@cdata.co.jp企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000308.000017545.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp