CData Software Japan

04/06/2026

【企業で人気のAIツールは？アンケート結果を公開！】

先月のGartner Data & Analytics Summit Japanのブースで、IT責任者・データエンジニア・DX推進担当の方163人にアンケートを実施した結果を公開しました。

Microsoft Copilotが76件でトップ。ChatGPT（68件）、Gemini（58件）、Claude（47件）と続き、いわゆる「Big Four」の定着はほぼ確実な印象です。複数ツールを使い分けている方がほとんど。

一方で、SalesforceのEinstein/Agentforceは7件、Box AIは12件と、業務SaaS内のAI利用は低水準。「AIは入れたが、社内データと繋がっていない」という状況があるのかもしれません。

詳しい結果は記事をご確認ください👇
https://jp.cdata.com/blog/gartnerda-ai-use-survey

18/05/2026

いよいよ明日5/19〜21『ガートナー データ＆アナリティクス サミット 2026』開幕！

CDataはブース番号604に出展します🎉
イエロー＆ブラックのニュールックで、AI活用デモとノベルティ満載でお待ちしております。

AIを活用したデータ連携や業務データの連携にご関心のある方は、ぜひブース604にお立ち寄りください！

12/05/2026

【事例公開🆕✨】ミモナ様が『CData Power BI Connectors』を活用して EC・Amazon FBA・実店舗のデータをPower BIに直接連携。ECと実店舗を融合するOMO戦略の統合的なデータ分析基盤を内製で実現された事例を公開しました！
👇記事はこちらから👇

株式会社ミモナでは、EC・Amazon FBA・実店舗のデータを、CData Power BI Connectors製品を活用しPower BIに直接連携することで、 ECと実店舗を融合するOMO戦略の統合的なデータ分析基盤を内製で実現。部署ごとの集計工数の大幅削減と...

12/05/2026

【プレスリリース】
CDataがDynamics 365のスペシャリスト、テクトラジャパン様とパートナーシップを締結しました！Dynamics 365 Business CentralなどのERP導入後の「データ活用の壁」を、両社で一緒に崩していこうという取り組みです。

5月26日（火）14時からは「AIが『使える会社』と『使えない会社』の決定的な違い」をテーマに共同ウェビナーも開催します。Business Central を活用されている方、ERP導入後のデータ活用・AI推進を検討されている方に参考になる内容かと思います。

詳細はこちら👇

～CData Connect AIを活用した共同ウェビナーを同時開催 ～

15/04/2026

「MCPよりCLIの方がシンプルで良いのでは？」
一部で話題のCLI vs MCP論争。確かに、PoC段階や個人の実験ではCLIは手軽です。
ただ、エンタープライズで本番運用することを考えると、CLIにはいくつか課題が指摘されます。例えば…

・保守性の問題。数百人の開発者がそれぞれCLIをセットアップして管理する負担は、想像以上に大きい。
・セキュリティ。認証情報の管理、OAuthフローの複雑さ、AIエージェント自体のID管理も必要に
・ガバナンスと可観測性。誰がどのデータにアクセスしたかのログや監査証跡を取るのが難しい
・最後に使いやすさ。IT部門以外のユーザーがCLIを使うのは現実的ではないことも

これらを全部解決しようとすると、結局「MCPを自分で再発明する」ことになるかもしれません。

さらに詳しくは👇
https://jp.cdata.com/blog/mcp-vs-cli-enterprise-agent-data-connectivity

03/04/2026

【プレスリリース】
CData Syncに、パイプラインオーケストレーション機能が追加されました。

データ同期の現場でよくある話として、 「Salesforceの同期が終わったらERPの同期を回して、全部終わったらdbtを走らせて...」 という多段階の処理を、結局Airflowや自前スクリプトで管理している、というケースがあると思います。

今回のアップデートでは、こうした多段階ワークフローをCData Sync単体で定義・実行できるようになりました。 外部のオーケストレーションツールを別途立てる必要がなくなるので、運用の構成がシンプルになります。

他にも注目のアップデートとして、 SAP HANA向けのCDC（変更データキャプチャ）でニアリアルタイムのレプリケーションが可能に。 Delta LakeやApache Icebergへのネイティブ書き込みにも対応し、 モダンデータスタックとの親和性もかなり上がっています。

API 2.0によるプログラマブルな制御も追加されているので、 CI/CDパイプラインや既存のモニタリング基盤との統合も視野に入ります。

詳しくは👇
https://jp.cdata.com/company/press/cdata-sync-pipeline-orchestration-real-time-cdc-open-table-formats/

18/03/2026

Salesforceは Salesforce語、kintoneは kintone語、SAPは SAP語......。社内システムがそれぞれ「別々の言葉」を話していて、データを横断的に使えない。そんな経験はありませんか？

CDataは、この「データの方言問題」をSQLという共通言語に翻訳する会社です。米国ノースカロライナに本社を構え、日本法人は2016年に仙台で設立。グローバルで10,000社以上にご利用いただいています。

今回、改めて「CDataとはどんな会社なのか」をまとめた記事を公開しました。350以上のデータソースへの対応、CData Drivers / Sync / Arc / Connect AI といった製品ラインナップ、そして「生成AIでコードを書けばいいのでは？」という疑問への回答まで。データ連携に課題を感じている方に、ぜひ読んでいただきたい内容です。

データ連携のスペシャリスト・CData Software Japan の会社紹介です。私たちが何者で、何を解決できる会社なのかをご紹介します。

11/03/2026

AIエージェントを業務に導入しようとして、精度やオンプレデータへの接続、ガバナンスの壁で実運用に至れていない。そんな声をよくいただきます。Gartnerも「2027年までにエージェント型AIプロジェクトの40%以上が適切なアーキテクチャの欠如でキャンセルされる」と予測しており、AI支出が2.5兆ドルに達する一方で成果につながっていないケースが多いのが実情です。

こうした背景の中、CData Connect AI の大幅な機能強化が Gartner Data & Analytics Summit にて発表されました。

今回特に注目いただきたいのが精度のベンチマークです。378件の実環境プロンプトでテストした結果、98.5%の精度を達成。競合MCPプロバイダーの65〜75%を25ポイント以上上回りました。「75%なら十分では？」と思われるかもしれませんが、5ステップのワークフローでは成功率が24%未満まで落ちます。エージェントが複数のステップを連鎖させる実運用では、この差が決定的です。

新たにConnect Gatewayによるファイアウォール内のデータソースへのアクセス、エージェントの動作範囲を正確に制御できる3種類のツール構成、SCIM 2.0によるIDライフサイクル管理の自動化も追加されています。

Foodtastic社のAI戦略担当者は「Connect AIはデータ取得前にリクエストのスコープを絞る中間ステップをClaudeに提供してくれる。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う」と評価しています。

AIを実運用に進めるには、モデルの性能だけでなくデータ側の基盤が不可欠です。その全体像がまとまったプレスリリースですので、参考にしていただければ嬉しいです。

～ 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 ～

10/03/2026

Difyを使ったAIチャットフロー構築が広がる中、「業務データへのアクセス」がボトルネックになるケースは少なくありません。特にkintoneのように多くの企業で使われているサービスのデータを、AIアプリケーションからシームレスに参照できる仕組みがあれば、活用の幅は大きく広がります。

本日公開した動画では、CData Connect AIとDifyをMCP（Model Context Protocol）で接続し、自然言語でkintoneのデータを取得するチャットフローを構築する手順を約6分で解説しています。

具体的には、Connect AIでのkintone接続作成、Personal Access Tokenの生成とBase64認証の設定、DifyでのMCPサーバー登録、そしてチャットフロー（LLM → queryData → 回答）の組み立てまでをカバーしています。デモでは「kintoneの顧客情報を取得して」と入力するだけで、SQLが自動生成されデータが返ってくる様子を確認できます。

Connect AIは400以上のデータソースに対応しているため、kintone以外のSalesforceやSAPなども同じ仕組みで接続可能です。DifyでAIアプリケーションを開発されている方は、ぜひご参考ください。

Dify にCData Connect AI を接続し、自然言語で kintone のデータを取得するデモです。Connect AI でデータソースへの接続を作成 → MCP エンドポイントを Dify に登録 → チャットフローを構築 → 「kintoneの顧客情報を取得して」と入力....

06/02/2026

AIエージェントのPoCはうまくいったのに、本番環境に展開しようとすると途端に壁にぶつかる。そんな経験はありませんか。

ボトルネックになっているのは、多くの場合AIモデルの性能ではなく、その下のデータレイヤーです。CRM、ERP、基幹業務システムへのリアルタイムアクセスがなければ、AIエージェントは一般的な回答しか返せません。

この記事では、ノーコードAIエージェントをPoCから本番環境へスケールするための実践的な6ステップを解説しています。ユースケースの定義から、ビルド vs. バイの判断基準、n8nやLangFlowなどのツール選定、そしてデータ接続の設計まで。

業界別の具体的な成果（金融でのローン処理40%高速化、ヘルスケアでの応答時間60%短縮など）も紹介していますので、AIエージェントの全社展開を検討されている方の参考になれば幸いです。

リアルタイムデータ接続とCData Connect AIを使用して、ノーコードAIエージェントをエンタープライズ全体でスケールし、セキュアでコンプライアンス対応のデプロイメントを実現する方法をご紹介します。