AI×dbSheet×SaaS連携で迅速な意思決定！
営業、マーケティング、財務など、各部門が専門知識なしでデータの活用が可能に！
BIを作る前に、AIと会話しながら
"本当に欲しいもの"を発見する
dbSheetでExcelデータを構造化し、Connect AIで要件を対話的に整理。
使われるBI・レポートづくりへつなげます。
散在するExcelやSaaSデータを整理し、AIが正しく理解できる状態にします。
現場担当者が自然言語で質問し、必要な指標・粒度・切り口を見つけます。
固まった要件だけをBI化・レポート化し、現場アクションにつなげます。
課題
BIツール導入企業の多くが「定着しない」問題を抱えている。典型的な失敗パターンは5つ。共通原因は「構築前の要件定義不足」。その要件定義不足をAIを活用することで解決することが出来ます。
- ①目的が曖昧なまま導入
- ②ツールの機能に頼りすぎた
- ③最初のダッシュボードが役立たない
- ④現場の巻き込み不足
- ⑤運用体制の不備
提案：3ステップの前段プロセス
| STEP | 内容 |
|---|---|
| 1 | dbSheetでExcelデータを構造化（テーブル化・命名規則統一） |
| 2 | CData Connect AIで自然言語AIと対話し、本当に欲しい指標を試行錯誤で発見 |
| 3 | 固まった要件で本番ダッシュボードを構築 |
STEP1〜2が、失敗パターン①③④に直接効く（目的の言語化／検証してから本構築／現場主導での要件発見）。
dbSheetが必要な理由
対象顧客
- BI定着に失敗した企業
- 導入を迷っている企業
- Excelデータが散在する企業
- IT・現場間の要件すれ違いがある企業
- 内製化志向の企業
支援内容（価格は別見積り）
現場は、定量的なBI分析の上に、定性的な情報やAIによる統合的な分析を行い現場で主導的かつ迅速に対応できるようにすることが重要です。また、現場が主導的にデータ分析が出来るようになれば、BIへの変更要求を出すことが出来るようになります。
SaaS間データを統合し、AI活用を最大化！
dbSheetはデータ連携Hubに！
AIエージェントから各種データを集計し、未来を予測する
デモ概要
Claudeからデータの集計依頼をかけると、クラウド環境のSalesforceの見込データやdbSheetの予算データ（サンプル）、社内の基幹システム１の実績データ（サンプル）から必要なデータを抽出して集計マトリックス表を自動作成してくれます。
接続されている複数のサーバーのデータベースから複雑なクエリーを自動生成して結果をClaude上に表示してくれるのがCData Connect AIです。集計の手作業が無くなります。また、BIツールを超えた分析業務がClaude＋CData Connect AIで実現出来ることを体験することが出来ました。
dbSheetは、その中でも現場のデータの予定（予算金額、見込金額、予定数等）をClaudeに提供することが出来るためより未来に向けたシミュレーションが出来ると考えています。
CData Connect AIについて
CData Connect AIのMCPサーバーは、AIエージェントと外部データソースを接続するためのセマンティックインテリジェンスを使用したマネージドプラットフォームです。このサーバーは、Salesforce、Snowflake、NetSuiteなどの350以上のエンタープライズデータソースをリアルタイムで読み取り、書き込み、操作するための完全にホストされたリモートMCPサーバーを提供します。利用できる主なAIエージェントは、、Copilot、Claude、Gemini、ChatGPTです。
シナリオ作成
既に坂口太郎氏の2026年4月〜9月までの売上予算を決めているが、昨年の実績に30%ダウンした予算を組んだ場合、既に立てた売上予算とどれくらいの差があるかを見て見たい。（相当な景気の影響を受けることを想定してシミュレーションすることにした）
Claudeの分析コメント
実績ベースのマイナス30%シミュレーション（19,304千円）は、現行予算（16,600千円）を約16%（+2,704千円）上回ります。
Q1は現行予算とほぼ同水準（▲54千円）ですが、Q2は現行予算が低すぎるため、保守的な▲30%でも現行比+43.8%となります。特に9月は現行予算1,500千円に対しシミュ3,177千円と2倍超。現行予算はQ2が過小評価されており、今回のシミュレーションでも現行を上回る結果となりました。
シナリオ作成
クラウド上のSalesforceの見込データと社内のDBサーバー（SQLServer）の予算データを比較して集計表を作成してみました。
営業担当は、坂口太郎（テストユーザー）を利用して検証して見ます。
最近のデモ結果をサンプルで掲載します。
現時点の在庫に対する将来の見込を照らし合わせて、不足する商品をClaudeで予測（シミュレーション）した結果をダッシュボード形式で出力して見ました。
上記を実現するための当社の営業デモ環境について
感じたメリット
・Claudeのコンテキストトークンの消費量が少ないことが分かりました。
（データ処理をCdata Connect AIが代替してくれるのでClaude側の負荷が抑えられる）
Connect AI MCP Platformが、一度に複数システムのDBからデータを一括して高速に抽出する作業を行っています。
・接続するコネクターを管理者側で設定することで一元管理できるメリットがあります。
CData Connect AIコネクター側で各データベースを一括して設定しておけば、利用者はClaudeからCData Connect AIコネクターに接続するだけなので利用者側での設定の手間や属人化、セキュリティ面でも安心です。
他のAIやコネクターと比較したメリット
向いている利用用途は、分析・集計・比較には、CData Connect AIが優れています。
（複数のデータリソースにアクセスして複雑なデータ処理を自動作成しつつレポートを出してくれる点は、DX推進する起爆剤となります）
更に、AIが需要予測や売上予測を行った場合、その結果をチャット画面に表示するだけでは、生産計画や購買計画、営業計画などの実際の業務には反映されません。