2026/05/27 クラスメソッド株式会社 製造業ビジネステクノロジー部 ⽥中聖也 データは集約からAI起点の収集に 〜組織内‧組織間でのデータ連携〜 

⾃⼰紹介 2 ● 2017.04~2021.07 製造業の⽣産技術部 ○ 設備の保全全般(事後,予防,予知) ○ IATF16949取得に向けた取り組み ● 2021.08~2025.01 SES ○ AI, OCRを活⽤した製造業向けの業務アプリ ○ AWSを活⽤したWebシステム ● 2025.02~ クラスメソッド⼊社  ○ メーカー様 担当 ■ 製品の需要予測PoC ■ 原材料管理 業務改善 ■ ⽣成AIを活⽤した⽣産設備の予知保全 ● 部署 ○ 製造ビジネステクノロジー部 ● 名前（ニックネーム） ○ ⽥中聖也(うどん) ● 好きな⾔葉 ○ 現場‧現物‧現実 ● 好きな名古屋めし ○ ひつまぶし 

⽬次 3 ● 初めて参加したハノーファーメッセはどうだったのか？ ● ハノーファーメッセで感じたデータ連携の転換期 ● 【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 ● 【デモ】Open Data Spacesを利⽤した組織間でのデータ連携 ● まとめ 

初めて参加したハノーファーメッセはどうだったのか？ 

初めて参加したハノーファーメッセはどうだったのか？ 5 楽しかった!! 

初めて参加したハノーファーメッセはどうだったのか？ 6 ⾃社の課題解決だけじゃなくて ビジネスに繋がるような種がいっぱいある ※どんな価値があるのかという情報は明⽇の東京での振り返りイベントで話します。登壇内容 やDevelopersIOやYoutubeで⾒ることができます。 現地じゃないと⼿に⼊らない情報や熱量があります！ 来年は⼀緒に⾏きましょう！ クラスメソッドと⼀緒に⾏くと現地案内もできますし、美味しいご飯が⾷ べれます！ 

ハノーファーメッセで感じたデータ連携の転換期 

ハノーファーメッセで感じたデータ連携の転換期 8 散らばったデータを1つの箱に集約する 今までは AIが必要なときに収集する スキーマが違うし‧‧‧ Excelやし‧‧‧ 押し込んで取り込む → 提供されたものを引き出す ● 組織内のデータ連携 → MCP(Model Context Protocol) ● 組織間のデータ連携 → ODS(Open Data Spaces) 

9 ハノーファーメッセで感じたデータ連携の転換期 今回は「⾒てきた技術はこんなんでした」ではなくて、明⽇から使えるよう にするために事前に検証した内容からデモをやってみます。 ● ⾃然⾔語を起点にデータベースとExcel連携(社内のデータ連携) ● ⾃然⾔語を起点に他者のデータベースと連携(社外のデータ連携) 

【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 

【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 11 MCP(Model Context Protocol)とは？ 

【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 12 今回のデモ内容 MCP サーバ SQL Server 2022 複合機BG-1のセンサーデータ が欲しい 複合機BG-1 ※上記構成のLocal版を実演 今まではマクロ職⼈に頼んでDBのデータを取っても らっていたが、そろそろ限界が来た‧‧‧ どうやってデータを取ろうか‧‧‧ Export 

【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 13 

【デモ】MCPを利⽤した組織内でのデータ連携 14 MCP サーバ SQL Server 2022 Azure SharePoint 複合機BG-1のセンサーデータ が欲しい 複合機BG-1 Export 拡張すると ● Excel ● Teams ● Outlook ● 社内Document M365(WorkIQ) 異常予測 

【デモ】Open Data Spacesを利⽤した組織間でのデータ連携 

【デモ】Open Data Spacesを利⽤した組織間でのデータ連携 16 ODS(Open Data Spaces)とは？ 2026年4⽉にIPA(情報処理推進機構)が公開した、 分散型データマネジメントの技術コンセプト ひと⾔でいうと… 「データを集めずに、その場に置いたまま、 必要なときに、許可された相⼿だけに、 許可された分だけ提供する仕組み」 ● 思想のキーワード ○ 従来: Push and Ingest（押し込んで取り込 む） ○ ODS: Serving and Pull（提供されたものを 引き出す） ● MCPとODSの対⽐ ○ MCP : AIが⾃社の中のデータを取りに⾏く ○ ODS : AIが他社の中のデータを(許可された範 囲で)取りに⾏く 

【デモ】Open Data Spacesを利⽤した組織間でのデータ連携 17 今回のデモ内容 原材料メーカー(Tier 2)の品質管理担当者として、ブレーキ摩擦材の銅含有量を 12% から 8% に変更する この変更がサプライチェーンの上流にどう影響するか確認したい 関⻄⾦属⼯業(⾃分) AIエージェント 中部精密ブレーキ(Tier1) 部品メーカー 影響部品、PPAP情報 東洋⾃動⾞ 完成⾞メーカー 影響VIN数、リコール額 北関東モータース 完成⾞メーカー 拒否(関係性ない) それぞれの企業の影響度合を知りたい ※⾚字は関⻄⾦属⼯業に各社が開⽰している情報 

【デモ】Open Data Spacesを利⽤した組織間でのデータ連携 18 

まとめ 

まとめ 20 

まとめ 21 

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