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MCPというプロトコルは、単なる技術トレンドではなく
「AIとシステムの関係性」そのものを変える可能性を秘めています。
SaaS、AIエージェント、ガバナンス、アーキテクチャ。
その交差点を一度、立ち止まって整理した一冊です。
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『ゼロから触ってわかった！Salesforce AgentForce + Data Cloud 非公式ガイド』
Salesforceの最新AI基盤 AgentForce と Data Cloud を、実際の操作を通じて理解できる解説書。
エージェント設計、トピック／アクション構築、プロンプトビルダー、RAG（検索拡張生成）など、
2025年以降のAI×CRMのハンズオン知識をまとめた一冊です。
SalesforceのAgentforceとの接続モデル 🏢🤖
企業システムにAIエージェントを組み込む話になると、
必ず出てくるのが
「既存SaaSとどう接続するのか？」
という問いです。
ここでは、
Salesforce が提供する
Agentforce を例に、
MCPがどのように 企業システムとの健全な接続モデル を作るのかを整理します。
ポイントは単純です。
AIを賢くする話ではなく、
AIを“企業システムの一部”として扱う話 です。
Agentforceが前提としている世界観 🌐
Agentforceは、
Salesforce上のデータや業務フローを前提に、
AIエージェントを動かすための仕組みです。
- CRMデータ
- 権限モデル
- 業務プロセス
- 監査・ログ
これらが最初から 強く統制された世界 として存在しています。
重要なのは、
Agentforceが「自由なAI」を目指していない点です。
- 何でもできるAIではない
- Salesforceが許可した範囲で動くAI
つまり、
最初から境界と責任が明確 なのです。
この思想は、
MCPが目指している世界と非常に近いものがあります。
MCP視点で見るAgentforceの位置づけ 🧠📐
MCPの視点で整理すると、
Agentforceは Hostそのもの ではありません。
むしろ、
- Agentforce：業務特化型のHost実装
- MCP Client：境界と接続を担う層
- MCP Server：外部システムやデータ基盤
という分業が自然です。
Agentforceは、
- 業務文脈を理解し
- 判断を行い
- 次の行為を選択する
非常に「Host的」な振る舞いをします。
しかし、
- Salesforce外のデータ
- 他SaaS
- データ基盤
すべてに直接触らせるべきではありません。
ここでMCPが
安全な外部接続のレイヤー
として効いてきます。
接続モデルの基本構造 🔌🏗️
Agentforce × MCP の基本構造は、
次のように整理できます。
- Agentforce：
- 業務判断を行う
- Salesforce内の行為を選択
- MCP Client：
- Agentforceの判断を構造化
- 許可された接続だけを中継
- MCP Server：
- 外部データ・処理を提供
- 実行責任を持つ
重要なのは、
Agentforceが直接外部APIを叩かない
という点です。
- どのデータを見たか
- なぜその処理を呼んだか
- 実際に何が実行されたか
これをすべて
説明可能な形で分離 できます。
これは、
企業システムにAIを入れるうえで
極めて重要な条件です。
なぜMCPを挟むのか 🤔
「Agentforceから直接外部連携すればよい」
と思うかもしれません。
しかし、それをやると次の問題が起きます。
- Salesforce外の権限管理が曖昧になる
- 監査ログが分断される
- 接続先変更の影響がAgentforceに及ぶ
MCPを挟むことで、
- 外部接続はすべてMCP Serverに集約
- Agentforceは業務判断に集中
- セキュリティレビューの範囲が明確
になります。
つまり、
Agentforceを“賢くしすぎない”ための仕組み
がMCPです 🔒
企業システム視点でのメリット 🏢✨
企業側から見ると、
この接続モデルには大きなメリットがあります。
- Salesforceのガバナンスを壊さない
- 外部システムの責任範囲が明確
- AI導入の影響範囲を限定できる
AIを導入するたびに、
- セキュリティレビューが破綻する
- 誰が責任を持つか分からなくなる
こうした事態を防げます。
MCPは、
AI導入を“特別対応”にしないための仕組み
とも言えます。
まとめると 📝
- Agentforceは業務特化型のAIエージェント基盤
- MCPは外部接続と責任を分離するためのレイヤー
- 両者は競合せず、補完関係にある
- AIを企業システムに組み込むための現実解
- 「賢さ」より「境界設計」が重要
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『ゼロから触ってわかった！スペック駆動開発入門 ― SaaS is dead？AI時代のソフトウェア設計論』
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データクリーンルーム
ゼロから触ってわかった データクリーンルーム実践入門
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データはあるのに、渡せない。
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『ゼロから触ってわかった！MCPビギナーズガイド』 ― AIエージェント時代の次世代プロトコル入門 アーキテクチャ・ガバナンス・実装―
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Snowflake
ゼロから触ってわかった！Snowflake非公式ガイド ― 基礎から理解するアーキテクチャとCortexによる次世代AI基盤
「結局、DatabricksとSnowflakeは何が違うの？」
一見シンプルですが、機能表を比べるだけでは見えてこない深い問いです。 本書ではこの疑問を軸に、Snowflakeの思想・アーキテクチャ・設計思想を紐解いていきます。「違い」を知ることは、すなわち「現代のデータ基盤の本質」を知ることだからです。
初めてSnowflakeに触れる方には「最初の一冊」として。 なんとなく使っているけれどモヤモヤしている方には「頭の中を整理する一冊」として。 AI時代のエンジニアを目指すための、確かな燃料となる一冊です。
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SnowflakeとDatabricks――二つのクラウドデータ基盤は、これまで「どちらを選ぶか」で語られることが多くありました。
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本書は、両プラットフォームをゼロから触り、構築・運用してきた実体験をもとに、比較・共存・連携のリアルを丁寧に解説する“非公式ガイド”です。
Databricks
『Databricks──ゼロから触ってわかった！Databricks非公式ガイド』
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Databricksの操作、SQL／DataFrame、Delta Lakeの基本、ノートブック操作などを
初心者でも迷わず進められる構成で解説しています。
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『ゼロから触ってわかった！Azure × Databricksでつくる次世代データ基盤 非公式ガイド ―』
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Databricksでの プロンプト設計・RAG構築・モデル管理・ガバナンス を扱うAIエンジニアの入門決定版。
生成AIとデータエンジニアリングの橋渡しに必要な“実務の型”を体系化しています。
資格本ではなく、実務基盤としてAIを運用する力 を育てる内容です。
『Databricks認定データエンジニアプロフェッショナル 試験レベル ― 1日3分！気になったところから読めるデータブリックス！魂の100本ノック！』
Databricksを業務で触っている。なのに——サンプル問題を解いた瞬間、手が止まる。
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本書は、Databricks認定データエンジニア・プロフェッショナル相当の論点を、100個のユースケースに分解し、**“2択の検討”→“解説コラム”→“結論”**でテンポよく叩き込む「魂の100本ノック」です。
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🧠 Advancedシリーズ（上／中／下）
Databricksを “設計・運用する” ための完全版実践書
「ゼロから触ってわかった！Databricks非公式ガイド」の続編として誕生した Advancedシリーズ は、
Databricksを触って慣れた“その先”――本格運用・チーム開発・資格対策・再現性ある設計 に踏み込む構成です。
Databricks Certified Data Engineer Professional（2025年9月改訂版）のカリキュラムをベースに、
設計思考・ガバナンス・コスト最適化・トラブルシュートなど、実務で必須の力を養えます。
📘 ［上］開発・デプロイ・品質保証編
📘 ［中］取込・変換・監視・コスト最適化編
📘 ［下］セキュリティ・ガバナンス・トラブルシュート・最適化戦略編
n8n
『n8n──ゼロから触ってわかった！AIワークフロー自動化！非公式ガイド』
オープンソースの自動化ツール n8n を “ゼロから手を動かして” 学べる実践ガイド。
プログラミングが苦手な方でも取り組めるよう、画面操作中心のステップ構成で、
業務自動化・AI連携・API統合の基礎がしっかり身につきます。
Salesforce
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Salesforceの最新AI基盤 AgentForce と Data Cloud を、実際の操作を通じて理解できる解説書。
エージェント設計、トピック／アクション構築、プロンプトビルダー、RAG（検索拡張生成）など、
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要件定義（上流工程/モダンデータスタック）
『モダンデータスタック時代の シン・要件定義 クラウド構築大全 ― DWHからCDP、そしてMA / AI連携へ』
クラウド時代の「要件定義」って、どうやって考えればいい？
Databricks・Snowflake・Salesforce・n8nなど、主要サービスを横断しながら“構築の全体像”をやさしく解説！
DWHからCDP、そしてMA／AI連携まで──現場で使える知識をこの一冊で。
💡 まとめ：このラインナップで“構築者の視点”が身につく
これらの書籍を通じて、
クラウド基盤の理解 → 要件定義 → 分析基盤構築 → 自動化 → AI統合 → 運用最適化
までのモダンデータスタック時代のソリューションアーキテクトとしての全体像を
「体系的」かつ「実践的」に身につけることができます。
- PoC要件整理
- データ基盤の要件定義
- チーム開発／ガバナンス
- AIワークフロー構築
- トラブルシュート
など、現場で直面しがちな課題を解決する知識としても活用できます。