> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.cloud.cdata.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # リファレンスアーキテクチャ > Connect AI Embed は 3 ゾーンのアーキテクチャを採用しています。お客様のインフラ、Connect AI Embed マネージドサービス、お客様の顧客のデータソース間の分離を理解することで、連携を正しく設計し、適切なレイヤーで適切なセキュリティ制御を実装できます。 ## 3 つのゾーン ### Zone 1: Your Infrastructure (ISV-Hosted) お客様のチームが構築・運用するアプリケーションとバックエンドです。以下が含まれます： * AI エクスペリエンスまたはエージェントのコード * JWT を生成・署名するバックエンドサーバー * エージェントを Connect AI Embed に接続する MCP クライアントセッション * LLM または AI モデル * オプション：クエリ結果を永続化するためのアプリケーションストレージ お客様のインフラは、ID、アクセス制御、JWT ライフサイクル、ユーザーレベルのロギング、およびエンドユーザーのうち誰が AI 機能を呼び出せるかの管理を担います。 ### Zone 2: Connect AI Embed Managed Service (CData-Operated) エージェントが通信する、CData が運用するプラットフォームです。以下が含まれます： * エージェントが呼び出す MCP エンドポイント * User Management API、Metadata API、Query API、Credentials Manager * エージェントが利用できる標準 MCP ツール * コネクションライフサイクル管理：認証フロー、トークンリフレッシュ、認証情報ストレージ CData がこのレイヤーを運用します（セキュリティ、稼働時間、API メンテナンス、コネクタ更新を含む）。お客様は設定のみを行い、ホスティングは不要です。 ### Zone 3: Customer Data Sources お客様の顧客が Connect AI Embed を通じて接続するシステムです。以下が含まれます： * Salesforce、Jira、NetSuite、HubSpot などの SaaS アプリケーション * オンプレミスのデータベースやファイルシステム（Connect Gateway 経由でアクセス） * Snowflake、BigQuery、Databricks などのクラウドデータウェアハウス * その他、数百のサポート対象ソース Zone 3 のデータは、クエリ時にライブでアクセスされます。Connect AI Embed サービス内にコピー、複製、または永続的に保存されることはありません。 ## リクエストの流れ エンドユーザーからデータ、そして戻ってくるまでの典型的なリクエストは以下の順序で進みます： エンドユーザーがお客様のアプリケーション UI で自然言語のリクエストを入力します。 お客様のバックエンドが、サブアカウントを識別し、リクエストを特定のコネクション ID にスコープする署名付き JWT を生成します。 エージェントが MCP ツールを使用して利用可能なソースとスキーマを検出し、構造化されたクエリを送信します。 Connect AI Embed の MCP エンドポイントがツール呼び出しを認証済みコネクションにマッピングし、ライブソースに対してクエリを実行します。 Connect AI Embed が結果をエージェントに返し、エージェントはエンドユーザーに回答をレンダリングします。 JWT の設定の詳細については、API リファレンスの [認証](/ja/API/Authentication-Embedded) を参照してください。ツールリファレンスとリクエストフローの例の詳細については、API リファレンスの [MCP](/ja/API/MCP-Embedded) を参照してください。