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NexusAi サマリー： CData Connect AI Gatewayは、モデルとエージェントを管理されたライブデータに接続する企業向けコントロールプレーンです。MCPツール、モデルルーティング、アイデンティティとポリシーの適用、数百のコネクターを統合し、正確で監査可能な回答を大幅に低いトークンコストで提供します。
NexusAi 概要
プロンプトはゲートウェイに届き、意図を解析してツールとモデルを選択します。呼び出し元のアイデンティティはすべてのソースで適用され、フェデレーテッドクエリがライブで実行され、データはソースでフィルタリングされます。ゲートウェイは結果を結合し、ビジネスコンテキストを適用して、モデルに正確で最小限の結果を返します。
重要な理由
プラットフォームおよびデータエンジニアリングチームにとって、Connect AIは接続性、ガバナンス、パフォーマンスチューニングを一つのコントロールプレーンに集約します。セキュリティ、リスク、コンプライアンスチームはアイデンティティマッピング、ABAC/RBACの適用、完全な監査トレイルを得られます。AIプロダクトチームはClaude、ChatGPT、Copilot、Geminiをライブの企業コンテキストに基づかせることができます。営業、財務、人事、サポートの運用リーダーは、パイプラインリスク、請求書照合、スタッフカバレッジ、負荷状況など具体的な質問に対して、元データセットをエージェントに晒すことなく信頼できる回答を得られます。
- 検出された意図に基づき、各プロンプトを最適なモデルにルーティングします。
- SSOに基づくアイデンティティとABACまたはRBACポリシーをすべてのソースで適用します。
- モデル内ではなくサーバー側でフェデレーテッドかつスキーマ対応のクエリと結合を実行します。
- 推論前に結果を凝縮し、トークン使用量とレイテンシーコストを大幅に削減します。
- プロンプト、コンテキスト、ツール、モデル、ポリシー決定を連携させてすべてのやり取りを監査します。
できること
対象ユーザー
マネージドゲートウェイまたはセルフホストで展開可能。CDataのドライバーとコネクターでソースを接続し、SSOとSCIMを設定、各システムにアイデンティティをマッピングし、ABAC/RBACポリシーを定義します。管理されたツールカタログを公開し、MCP統合を有効化し、Anthropic Claude、OpenAI、Microsoft Copilot、Google Geminiなどのモデルを登録します。開発者センター、CLI、Python SDKを使って接続やテストをスクリプト化。パイロットチームで開始し、プロンプトとガードレールを検証、監査ログをレビューし、管理とパフォーマンスが企業要件を満たしたら追加システムやユースケースに拡大します。
NexusAi: 管理されたAIゲートウェイにより、モデルが適切なデータに基づいて正確かつ経済的に、プロンプトからレコード単位まで監査可能な制御のもとで動作します。
導入方法
単にサードパーティのMCPサーバーへルーティングするだけのゲートウェイと比べ、CDataは数百の自社製コネクターとスキーマ対応ツールキットを提供します。この深さにより、ゲートウェイはソースでのフィルタリング、レコード単位のポリシー保持、トークン最小化、モデル間でのコンテキスト一貫性を実現し、本番AIに適したアーキテクチャを構築しています。
ツールを開き、基本的な製品体験を確認します。
アカウントを作成するか、既存のワークスペースにアクセスします。
自分のタスクで速度、品質、適合性を判断します。
最終判断の前に類似AIツールを確認します。
CData
CData Softwareは、数千の企業や主要プラットフォームで使われる接続性とデータ移動レイヤーを構築しています。同社はドライバー、コネクター、CDCによるレプリケーション、異種システム間で管理されたスキーマ対応アクセスをエージェントとモデルに提供する企業向けAIゲートウェイを提供しています。
CData Connect AI Gatewayは、AIエージェントと運用データ間のすべてのリクエストを仲介する企業向けコントロールプレーンです。モデルゲートウェイ、MCPゲートウェイ、コンテキストエンジン、そして数百の本番対応CDataコネクターを備えた仮想データレイヤーを組み合わせています。ゲートウェイは意図を解釈し、適切なモデルへルーティングし、Salesforce、NetSuite、SQL Server、Snowflake、Databricksなどの管理されたソースに対してスキーマ対応のフェデレーテッドクエリを実行します。アイデンティティはSSOとABAC/RBACポリシーを通じてマッピングされ、許可された行のみがアクセスされます。結果はサーバー側で結合・集約され、凝縮された回答だけがモデルに送られるため、トークン使用量を削減しつつ回答の信頼性を向上させます。CData Labsの内部ベンチマークでは高い精度と大幅なトークン節約が示されており、チームはコスト効率の良いモデルを自信を持って選択できます。すべてのやり取りはエンドツーエンドでログに記録されます。
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