データ連携プラットフォーム「Passwork」を提供する株式会社Prazto（本社：東京都中央区、代表取締役：芳賀 怜史）は、Slack上の会話から業務データ連携を構築・実行・運用できるAI連携機能 「Passwork MCP」 を 2026年7月1日（水）に提供開始 します。Slackで交わす自然な会話の指示を、検証済みで再現可能なデータ連携処理（決定論データ連携） へと変換し、そのまま本番業務として実行。会話の手軽さと、本番運用に求められる正確さ・再現性・監査可能性を両立します。 ◼️背景：本質的な業務効率化は、"日々の細かい業務"に宿る 業務効率化というと大規模な自動化が注目されがちですが、現場の時間を本当に奪っているのは、毎日くり返される小さなデータ仕事 ── マスタの突合、レポート前のデータ整形、システム間の転記といった、一つひとつは地味な作業の積み重ねです。 しかしこれまで、こうした細かい業務に自動化を行き渡らせるのは困難でした。従来の自動化は構築が重く、小さな業務に一つずつ適用するには割に合わない。一方、生成AIに任せれば手軽でも、出力が毎回ぶれる／何が実行されるか分からない ため、基幹データや本番業務には預けられない ── この二つの壁が、効率化を一部の大きな処理に押しとどめてきました。 本質的な効率化は、信頼できる連携が"日々の細かい業務"の一つひとつにまで入り込んで初めて実現します。 そのためには、会話のように手軽でありながら、本番に耐える正確さを併せ持つ仕組みが必要でした。 ◼️「Passwork MCP」3つの特長 【Point1】会話するだけ。実行は"検証済みの決定論データ連携" AIに処理そのものを"その場で判断"させません。AIの役割は意図をくみ取ることに限定し、Passworkが意図を 検証済みの連携処理へ変換 したうえで実行します。何度実行しても同じ結果になり、内容は事前に確認できます。 【Point2】会話の"深度・緻密度"が違う 単発の問い合わせ応答にとどまりません。差分連携か洗い替えか、重複の扱い、突合キー、スケジュール、マッピング ── 業務に耐えるための細部まで会話で詰め切れるため、これまで自動化が届かなかった細かな業務にも一つずつ展開できます。曖昧な指示は推測で埋めず、AIが不足点を問い返します。 【Point3】約60サービス・数百の操作を横断 Salesforce・HubSpotなどのCRM、BigQuery・Snowflake・Databricks・Redshiftをはじめとする主要データベース／DWH、会計・BI・広告まで ── 約60サービスを、ひとつの会話面から横断して扱えます。 ◼️Slack常駐型AIとの組み合わせ：Slackから、高度な実行制御と運用管理を 「Passwork MCP」は、Claude TagのようなSlack常駐型AIと組み合わせることで真価を発揮します。 SlackでAIに話しかけるだけで、データ連携の構築から日々の運用までを、業務の場であるSlackから直接行えます。具体的には、次のような操作が会話だけで完結します。 【使用ケース例01】既存フローの実行を開始 「あの連携、いま動かして」と頼むだけで、登録済みのデータ連携をその場で起動。手動実行のために管理画面を開く必要はありません。 【使用ケース02】日付範囲を指定した実行結果の確認 「この１週間でフローの実行にエラーや遅延はあった？」のように期間を指定して、実行履歴・成否・処理件数を会話で確認。問題の早期発見と原因追跡がスレッド上で完結します。 【使用ケース03】会話で新規フローの構築 「受注したSalesforceの商談をBoardの商談に連携したい」と意図を伝えるだけ。AIが要件を整理し、Passworkが検証済みの決定論データ連携として組み立てます。 【使用ケース04】コネクタの管理 接続設定の更新、権限の変更、利用状況の確認までSlackから。どの連携がどのコネクタを使っているかの逆引きも会話で行えます。 【使用ケース05】認証情報を使った、各種サービスのデータ調査 既存の接続情報をそのまま使い、「Boardを元にして、今年新規に取引が始まった会社の一覧は？」といった調査クエリを即実行。連携を組む前に、対象データの中身を会話で確かめられます。 現場ユーザーにとっての価値 これまで、事前に検証され、統制された処理 は、情報システム部門が手がける大きな仕組みのなかにしか存在しませんでした。現場が日々くり返す細かなデータ仕事は、依頼して順番を待つか、表計算で手作業を続けるしかなかったのです。 「Passwork MCP」は、その 事前検証され統制された処理を、初めて"細かい現場"で使える