Claude（AI）MCPサーバー連携
Excelデータを経営に生かすには、AIが読み取って分析出来る構造化データに変換することが必要です。
dbSheet（シートン）とAIが手を組むことで、現場データをリアルタイムに経営に活かせます。
Claude Coworkを使うことで、更にデータ連携の自由度が上がります。
【得られる効果】
dbSheet × M365 Excel × Claude Coworkは、AI時代のデータHub
Claudeから各種データの集計や未来を予測する
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、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot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た結果です。
上記を実現するための環境について
以下の製品構成が必要です。（製品価格 | CData Connect AI | CData Software Japan）
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、Claude Coworkによって定期的に実行することが出来たり、Teamsへの通知などシステム連携を自動化することも可能になります。
