近年、生成AI を業務システムと連携させるニーズが急速に高まっています。
国産ローコードツール「TALON」で開発した業務システムを生成AIと連携する仕組みとして、CData 社が提供する MCP（Model Context Protocol）サーバーと連携することで、TALONで開発した業務システムのデータを Claude から直接取得し、分析できる仕組みをご紹介します。
※当件へのお問合せは通常のTALONサポート宛ではなく、AI用のサポートメール（ai-rd「アット」talon.jp ※アットは@に変換下さい）までお送りください。
本記事では、TALON × CData MCP × Claude の全体像をわかりやすく紹介します。
■仕組みの全体像
今回の仕組みは次の3ステップで構成されます：
- TALON の業務システムデータを用意
- CData MCP に TALON を「コネクタ」として登録
- Claude が MCP を通じて TALONデータを取得・分析
Claude は MCP 標準プロトコルを利用してデータソースにアクセスできるため、TALON の REST API を介して取得したデータを、自然言語で分析・可視化・レポート生成することが可能となります。
当記事はこれらを実現する事でどのような事が出来るようになるのか、MCPとは何かといった仕組み全体について解説します。
■なぜ CData MCP を利用するのか？
CData MCP は「AI とデータソースをつなぐ標準化されたデータハブ」です。
REST / DB / SaaS など多様なデータを MCP 経由で扱える
データ取得やスキーマ情報が標準化されている
Claude がそのままデータ操作用ツールとして利用できる
TALONがCData社ドライバを利用して様々なデータソースと接続する仕組みを有している為、親和性が高い
TALON を CData MCP の“コネクタ”として実装することで、TALON が保有する業務データを、Claude が “ひとつのデータソース” として扱えるようになるというメリットがあります。
■全体概念図
以下は連携構成の全体像を示した概念図です。
この構成により、Claude は TALON データをまるで自分の内部データのように扱うことができます。
■Claude で何ができるのか？
この連携により、Claude は以下のようなことが可能になります。
● 例1：受注データのトレンド分析
「過去3ヶ月の受注数の推移を出して、増減の理由を考察して」
● 例2：顧客別売上ランキング
「顧客別に売上を集計し、売上上位10社を表示して」
● 例3：異常値検出
「通常より注文額が大きい案件を教えて」
● 例4：他システムのデータと統合分析
（例：Salesforceデータ + TALON データ）
●分析例：TALONで開発した生産予定情報を元に分析をし、負荷状況や気づきを教えてくれます。開発した機能で扱う情報を使った分析が可能になるので、データベーステーブル情報を元に分析するよりも1段深い分析が可能になります。さらに、TALON上で複数のデータソース（例えばSQLServer + Salesforce + AWSサービスデータなど）を扱えますので、それらを一気に情報源として分析させることも可能です。
CData MCP は複数データソースを同時利用できるため、
TALON上の業務システム × Salesforce × Claude のような高度な分析も簡単に実現できます。
※TALON自身にもSalesforceやAWSサービスなど様々なクラウドサービスを扱えるため、TALON単体との接続でも様々なデータソースを元に分析する事が可能です。
■導入のメリットまとめ
| 項目 | メリット |
| TALONデータのAI活用 | Claude が業務データを直接分析 |
| ローコードで構築した業務アプリの価値向上 | AI が「第二のUI」になる |
| 外部SaaSとの統合分析 | CData MCP の強み |
| 標準プロトコル | 将来のAIアップデートにも対応しやすい |
■実際の導入手順
以下の記事をご覧ください。
CData MCPサーバの準備、TALONコネクタの作成、ClaudeとTALONコネクタを接続
Claude上でTALONで作成した業務システム機能情報を分析する
■（補足）MCP（Model Context Protocol）とは？AI を業務システムとつなぐ新しい“共通プロトコル”
AI を業務システムと安全に連携させる取り組みが注目される中、その中心技術として登場したのが MCP（Model Context Protocol） です。
MCP は簡単に言うと、AI が外部システムやデータに安全にアクセスできるようにするための「共通ルール」です。これまで AI を業務に使う場合、
個別の API をつなぐ必要がある
システムごとに仕様が異なり、開発が大変
セキュリティ管理も複雑
という課題がありました。MCP はこれを解決します。
① AI と外部システムをつなぐ標準の窓口
AI から見て、どんなデータソースも共通の形式でアクセスできるようにするルールです。
例：
データベース
SaaS（Salesforce 等）
ファイル（CSV / Excel）
社内システム
すべて 統一インターフェースで扱えます。
② セキュリティを保ちながら必要データだけを使える
AI が勝手に情報にアクセスしないよう、
どのデータにアクセスできるか
どの操作が許可されているか
を MCP サーバー側で厳密にコントロールできます。企業利用に必須の考え方です。
③ AI が“構造化データ”を理解しやすくする
MCP はデータの構造（スキーマ）も AI に伝えることができます。
例：
「orders というデータは、日付・顧客ID・金額などの項目で構成されている」
これにより、AI は
正しいクエリを作る
データを自然な形で分析する
レポート生成を自動化する
といった処理が簡単になります。