koiki
Experience
このデータと、
このデータを
組み合わせたら、
こんなことが
分かるのか
ConnectCapsule
散らばったデータを、見つける・理解する・つなぐ・安全に使う。
循環
使うことで
データの理解が深まり、
また新しい
使い方が見えてくる
-
見つける
データを見つける。データ同士の関係を見つける。新しい使い方や可能性を見つける。
-
理解する
データそのもの、使われ方、そして可能性へ。段階的に理解を深めていきます。
-
つなぐ
データとデータをつなぐ。異なる場所やシステムにあるデータを、横断して利用します。
-
安全に使う
適切なアクセス制御のもとで使う。誰が、いつ、何を利用したかが、積み重なっていきます。
そして、また見つける。
データそのものだけでなく、データがどう使われているかも、
次の理解と発見につながっていきます。
Human & AI
中心にいるのは人
AIはデータ活用の各段階で人に伴走する。
- 見つける AIが関連データを提案
- 理解する AIが意味・関係を整理
- つなぐ AIが組み合わせを提案
- 安全に使う AIが分析・探索を支援
目的 → データ
「解約率を下げたい」
AI：顧客マスタ×問い合わせ履歴×利用ログを組み合わせては？
データ → 可能性
AI：このデータはほとんど使われていませんが、営業データと共通する顧客IDがあります。組み合わせることで新しい分析ができる可能性があります。
人が気づき、人が判断する。
既存環境
今ある仕組みを、
作り直さない
データを動かさないことが目的ではない。
必要がないのに動かさない。
導入負担を抑える、既存投資を活かす、
ロックインを増やさない、将来の選択肢を維持する。
だからこそ、今ある仕組みを起点に、
次の技術的なつながり方を設計します。
Technical Architecture
利用側とデータ側を、
ConnectCapsuleがつなぐ
利用側
ConnectCapsule Console・BI・ETL・SQL Client・AI / Agent
ConnectCapsule
Driver・Runtime・API・MCP
データ側
DB・DWH・SaaS・API（JDBC経由）・File
Capabilities
ConnectCapsuleで
できること
| 見つける | メタデータ自動収集、データ探索、関連性探索、未利用データ、レコメンド |
|---|---|
| 理解する | データ定義・構造、統計情報、メタデータの更新状況、利用状況、Lineage、利用履歴 |
| つなぐ | 異種DB JOIN、横断SQL、実行場所の切り替え、必要に応じた一時的なデータ複製 |
| 安全に使う | SQL、BI・ETL、API、MCP・AI、アクセス制御、マスキング、利用記録 |
FAQ
よくある質問
DWHにデータを集約する仕組みですか？
いいえ。ConnectCapsuleは、すべてのデータを一か所に集約することを前提としていません。
既存のデータベースやDWH、SaaSなどを活かしながら、必要なデータを横断して利用します。
処理上必要な場合には、必要なデータを内部DBへ一時的に複製することがあります。
データカタログとは何が違いますか？
ConnectCapsuleには、メタデータの収集やデータ探索など、データカタログとしての機能があります。
ただし、データを見つけて理解するだけではなく、実際のデータを横断してつなぎ、安全に利用するところまでを一つの流れとして扱います。
既存のBIやDWHを置き換えるものですか？
基本的には、置き換えることを目的としていません。
今あるBIやDWH、データベースなどを活かしながら、その間にあるデータをつなぎ、横断して利用します。
データはConnectCapsuleへコピーされますか？
すべてのデータをConnectCapsuleへ恒久的にコピーするわけではありません。
データは基本的に既存の環境に置いたまま扱いますが、異なるデータベースをまたいだ処理など、実行上必要な場合には、必要なデータを内部DBへ一時的に複製することがあります。
AIから直接データベースへアクセスするのですか？
AIがデータベースへ無制御に直接アクセスする構成ではありません。
AIからのアクセスもMCPやAPIなどを通じてConnectCapsuleを経由し、ログインユーザーに許可されたアクセス権限の範囲でデータを利用します。