# ビジネスプランニングMCP

> ビジネスプランニングMCP - DataRobotにおけるビジネスプランニングワークフロー用のツールと機能を提供するMCPサーバー。これにより、AIエージェントは、MCP準拠クライアントを通じて、デー
> タへのアクセス、分析、可視化の作成、予測、およびWhat-If分析ができます。

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-30T11:40:01.757268+00:00` (UTC).

## Primary page

- [ビジネスプランニングMCP](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-business-planning-mcp.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [主な機能](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-business-planning-mcp.html.md#key-features): In-page section heading.
- [アーキテクチャ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-business-planning-mcp.html.md#architecture): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] プレミアム機能
> このプレミアムテンプレートを組織に導入する方法の詳細については、アカウントチームにお問い合わせください。

このビジネスアプリケーションテンプレートは、包括的なMCP（Model Context Protocol）ツールセットとカスタマイズ可能なUIを提供します。 このテンプレートは、MCPサーバーを通じて再利用可能なドメイン固有のツールを公開し、エージェントが提供されたUIまたは独自の消費層を通じて、データアクセス、分析、可視化、予測、シナリオプランニングなどの複雑な操作を実行できるようにします。

これらのツールは、データ準備の自動化、迅速なビジュアル分析の実現、予測モデリングやWhat-If分析の促進を通じて、ビジネスプランナーやアナリストが計画プロセスを効率化するのに役立ちます。 このソリューションは、アーティファクトに対して参照渡しアーキテクチャを採用することで、エージェントワークフローにおける主要な課題に対処し、大規模なデータセットや可視化情報を、エージェントのコンテキストウィンドウを圧迫することなく効率的に管理できるようにします。 パネルベースのアーティファクトシステムを通じて、ユーザーは未処理データのクエリーから最終的な予測や可視化に至るまで、生成されたすべての出力の閲覧、共有、およびリネージの追跡を行うことができます。 このテンプレートは、一般的なMCP準拠クライアントとシームレスに連携するように設計されており、ユーザーがどのAIアシスタントインターフェイスを好むかに関わらず利用可能です。同時に、特定の組織のニーズやビジネス要件に合わせて完全にカスタマイズすることも可能です。

## 主な機能

- シームレスなデータアクセス：DataRobotのデータコネクターを介して接続されたデータストア（Snowflake、Databricksなど）からデータに接続してクエリーを実行することで、エージェントが分析用の関連ビジネスデータにアクセスして取得できるようにします。
- インテリジェントなデータ準備：Pythonベースのツールを使用してデータを操作、分析、変換し、エージェントが手動での介入なしにモデリング用のデータセットを準備できるようにします。
- インタラクティブなビジュアル分析：柔軟なPython実行を活用してデータからチャートや可視化を作成し、エージェントがオンデマンドで視覚的なインサイトを生成し、共有可能なアーティファクトとして共有できるようにします。
- 自動予測：DataRobotで既存の機械学習デプロイを使用して予測を行い、データ形式やデプロイ要件の複雑な処理をエージェントが自動的に行います。
- 予測の分析と比較：機械学習デプロイからの最新の予測を確認・分析して、さまざまな予測シナリオを比較し、予測履歴を追跡することで、時間の経過に伴うモデルのパフォーマンスを把握します。
- What-Ifシナリオのプランニング：機械学習デプロイを用いてWhat-If分析を行い、プランナーがさまざまなビジネスシナリオを検討して、変数の変更が予測に与える影響を把握できるようにします。
- アーティファクトの管理とリネージ：エージェントによって作成されたアーティファクト（データセット、チャート）を表示、共有、および検査します。完全な出所追跡により、アーティファクトがどのように生成されたか、およびその上流の依存関係を把握できます。
- MCPクライアントの互換性：Claude Desktop、Cursor、SAP JouleなどのMCP準拠クライアントから機能にアクセスでき、ユーザーがビジネスプランニングエージェントとやり取りする方法に柔軟性をもたらします。
- カスタマイズ可能なツールセット：ツールの実装やドキュメント文字列をカスタマイズし、エージェントの動作を特定のビジネス要件やユースケースに合わせて調整できます。

## アーキテクチャ

このテンプレートは、データアクセスからアーティファクトの作成・共有まで、エージェントビジネスプランニングワークフローにエンドツーエンドのアーキテクチャを提供します。 このソリューションは、プランニングツールを公開するMCPサーバー、中間成果物を管理するためのパネルクライアント、および結果を表示・共有するためのパネルビューアーで構成されています。 このアーキテクチャでは、アーティファクトに対して参照渡し方式を採用しており、大規模なデータをエージェントのコンテキストに直接埋め込むのではなく、アーティファクトへのポインターを返すことで、ホスト型パネルビューアーアプリケーションを通じて詳細な結果を表示・共有する機能を維持しつつ、エージェントの安定したパフォーマンスを確保しています。
