Llama のようなローカルで実行可能なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）は、生成AI の展開において、より高度な制御性、プライバシー、パフォーマンスを求める企業にとってますます魅力的になっています。しかし、最新のエンタープライズデータ（企業が業務運営において生成、収集、管理、活用するすべてのデータ）へのアクセスがなければ、LLMは意味のある、文脈を理解した回答は困難です。なぜなら、その推論能力は利用可能な情報の質によってのみ決まるからです。
CData MCP（Model Context Protocol）Servers は、この課題を解決します。ローカルでもクラウドでも、事実上あらゆるシステムからLLM のコンテキストウィンドウに直接、管理されたリアルタイムデータへのシームレスなアクセスを可能にします。この記事では、なぜローカルLLM が人気を集めているのか、そしてMCP がエンタープライズデータソースへの安全でリアルタイムなアクセスをどのように実現するのかについて説明します。
なぜローカル LLM が注目を集めているのか
LLM は、特に機能的なコード生成、自動化の向上、メッセージ作成において企業で広く採用されています。クラウドホスト型モデルは利便性を提供する一方で、モデルの動作を制御できない、利用コストが変動する、データプライバシーのリスクといった予期せぬトレードオフを伴うことがよくあります。対照的に、Meta（旧Facebook）が開発したLlama ファミリーなどのオープンソースモデルは、ローカルハードウェア上で強力なLLM を動作させることを可能にしています。
開発者のノートパソコンやオンプレミスのGPU クラスターでこれらのモデルをローカル実行できるようになり、企業はモデルの動作を完全に制御し、ベンダーロックインを回避し、厳格なデータプライバシーとコンプライアンスポリシーを適用できるようになりました。オープンソースモデルではモデルの重みとアーキテクチャに完全にアクセスできるため、開発者は企業のニーズに合わせてオンプレミスモデルを細かく調整・カスタマイズできます。このため、ローカルLLM は、ワークフローへのインテリジェンスの組み込み、自動化の推進、そして競争優位性の獲得を支援するのに最適です。
ローカルLLM は優れたメリットを提供する一方で、大きな制約があります。効果的でインテリジェントなモデルとのやり取りに必要な運用データを保持するリアルタイムシステムやプラットフォームから分離されているということです。ローカル環境にホストされているため、モデルの知識は静的になり、モデルが最後にトレーニングまたは微調整された時点で固定されてしまう問題を抱えています。この分離により、データの正確性と最新性が重要な多くのエンタープライズユースケースで、モデルの有用性が制限される恐れがあります。しかし、この問題にはMCP というソリューションがあります。
MCP（Model Context Protocol）とは
MCP は、AI システム、特にLLM がビジネスツールやエンタープライズデータソースと安全にやり取りできるためのオープンソース規格です。システムがAI モデルに必要な情報を必要なタイミングで共有するための一貫したプロトコルを定義します。これにより、静的なローカルモデルが動的でコンテキストを理解するシステムに変換され、企業のライブデータと積極的に連携してデータドリブンな意思決定と出力が可能になります。
MCP は、エンタープライズシステムのデータと機能にLLM がアクセスできるようにするための構造化・標準化された方法を提供します。これは、以下のようなパイプラインを促進します：
与えられたプロンプト / 命令を解釈して必要なデータを決定する。
エンタープライズデータソースに対してパラメータ化されたクエリを実行する。
結果をモデルが理解できる構造化されたコンテキストオブジェクトに変換する。
データへのアクセスからクエリ結果の処理まですべてを処理することで、MCP はLLM とAI ツールが可能な限り最新のデータを使用できるようにし、遅延を最小限に抑え、データのセキュリティを維持し、事前の情報やデータの読み込みが不要になります。
Llama をエンタープライズデータに接続
実際にMCP の動作をご覧いただくために、CData MCP Server for Salesforce と統合されたLM Studio を使用してMeta のLlama 3.1 モデルをローカル環境で使用する例を紹介します。
前提条件
ステップ1: MCP Server を設定する
CData MCP Server を使用するには、アプリのmcp.json ファイルを編集してCData MCP Server をLM Studio に追加します：
Tools & Integrations セクションで、Install > Edit mcp.json をクリックします。これにより、アプリ内エディタでmcp.json ファイルが開きます。
ファイルを編集してCData MCP Server を追加し、変更を保存します。
ステップ2: モデルをダウンロードする
LM Studio では、LLM をコンピュータに直接ダウンロードできます。ダウンロードするには、Discover タブに移動し、厳選されたオプションの1つを選択するか、使用したいモデルを検索します：
ステップ3: データと会話する！
CData MCP Server を設定し、Llama モデルをダウンロードしたら、新しいチャットを作成してライブデータと会話できます。Chat タブに移動し、モデルローダーを開きます。ダウンロードしたモデルを選択し、モデルを読み込みます。モデルが読み込まれたら、モデルとエンタープライズデータとの間でやり取りを開始できます。
ライブコンテキストを活用したユースケース
CData MCP Server とAI ツールを組み合わせることで、論理アプリケーションの可能性は大きく広がります。以下の例は、MCP Server がローカルLLM と連携して組み込みのエンタープライズインテリジェンスを活用する方法を示しています：
AI コパイロット：最新のCRM やERP データで社内コパイロットやAI エージェントを強化し、顧客と接するセールスやカスタマーサポートチームを支援。
データ対応チャットボット：バックエンドシステムから取得した管理されたデータに基づいて知的な応答を提供するAI チャットボットを実装。
アナリストワークフロー：手動でのクエリやデータ処理を必要とせずに、安全でリアルタイムな運用分析情報をアナリストに提供。
エグゼクティブブリーフィング：接続されたエンタープライズシステムからのリアルタイムのKPI を参照したオンデマンドレポートとサマリーを生成。
顧客サービスの自動化：サポート担当者やセールス担当者にライブチケット発行とアカウント履歴を提供し、初回対応の精度を向上。
IT リーダー・製品リーダーにとって重要な理由
企業のリーダーは、効果的でセキュア、かつコンプライアンス準拠のAI プロセスを開発・実装するという大きなプレッシャーに直面しています。この課題に対する従来のアプローチでは、しばしばデータ重複、エンジニアリングオーバーヘッド、複雑な統合作業につながる可能性がありました。ローカルLLM 用のMCP を使用すると、IT および製品リーダーは、新規データパイプラインを構築することなく、エンタープライズデータソースへの安全でリアルタイムなアクセスにより、AI プロセスの複雑さを大幅に削減できます。
このアプローチは、エンタープライズデータへの安全かつリアルタイムなアクセスを可能にすることで、AI イニシアチブの価値創出までの時間を短縮し、イノベーションを加速させます。MCP を使うことで、企業はカスタムデータパイプラインを構築したり複雑な統合を開発したりする必要がなくなり、独自のLLM を活用し、ライブデータにシームレスに接続して、インテリジェントで最新のエクスペリエンスを提供できるようになります。
CData はエンタープライズグレードのデータ連携で、ローカルLLM をエンパワーします。MCP Servers を使えば、データの複製や制御を損なうことなく、よりスマートでコンテキストアウェアなAI エクスペリエンスを実現できます。無償ベータ版をダウンロードし、リアルタイムのエンタープライズデータと連携するAI エージェントの実力をご体験ください。
※本記事はCData US ブログ The Key to Smarter Local LLMs like Llama? Real-Time Data Access の翻訳です。
