【AI時代の共通規格】MCPとは？仕組みやできること、A2Aとの違いなどをわかりやすく解説
近年、生成AIは私たちの働き方や生活を一変させつつあります。文章の要約や資料作成といった用途を超え、最近では「AIが自律的に業務を実行する」仕組み、すなわちAIエージェントが注目を集めています。
AIエージェントとは、人の指示を受けて「どんな処理を、どの順序で実行するか」を自ら判断し、必要なツールを呼び出して結果を返す、いわば“考えて動くAI”です。単なるチャットボットではなく、複数のシステムを連携させながら目的を達成する「実行可能なAIアシスタント」と言えます。
しかし、このAIエージェントが真価を発揮するためには、AI自身が外部のデータやツール、既存のシステムとスムーズかつ安全に連携できる仕組みが不可欠です。
この課題を解決し、AIの活用範囲を爆発的に広げる技術規格が、MCP（Model-Context Protocol）です。
「MCPとは何だろう？」「聞いたことがあるA2Aと何が違うの？」「これは自分のビジネスにどう影響するのか？」
そう疑問に感じている方も多いのではないでしょうか。この記事では、AIに興味を持ち、最新テクノロジーをキャッチアップしたいと考えている人に向けて、MCPの概要から、その普及の背景、A2A（Agent-to-Agent）との違い、そして具体的な企業での活用事例まで、わかりやすく解説します。
- 目次
MCPとは？AIと外部ツールを繋ぐ「共通ルール」
MCP（Model-Context Protocol）は、生成AI（LLM）が外部のツールやデータソースと安全かつ効率的につながるための技術規格（標準プロトコル）です。簡単に言えば、AIがさまざまな機能や情報を使えるようにするための「共通ルール（共通言語）」といえます。
この共通ルールがあることで、AIは個々のツール（API）の仕様を詳細に知らなくても、それらを使いこなすことができます。
MCPはAIモデルが外部ツールやデータソースとシームレスに連携できるためのオープンスタンダードなプロトコル。
AIモデルの疎結合化が可能となり、異なるデータベースやツール間での相互運用性が向上します。
MCPの定義：「AIのためのUSB-C」に例えられる理由
MCPは、AIチャットボット「Claude」で有名なAnthropic社（※1）が2024年11月に発表したもので、AIアプリケーションの進化において非常に重要な役割を果たします。
MCPは、よく「AIアプリケーションのためのUSB-C」に例えられます。
従来、AIに外部ツールの機能（例：Slackへの投稿、Googleカレンダーへの予定登録、GitHubの操作）を利用させるには、システムごとに個別の接続方法（API連携）を開発する必要があり、時間もコストもかかる作業でした。
MCPはこの課題を解決します。ツールやデータソースを提供する側が「MCPサーバー」としてそれらを公開するだけで、AIアプリケーションはMCPという共通ルールを使って、それらの機能を簡単に認識し、利用できるようになります。
技術的には、MCPはJSON-RPCベースのプロトコルであり、クライアント・サーバーモデルで動作します。重要なのは、このプロトコルによってAIが持つ様々な機能やリソースへのアクセスが標準化・簡素化され、AIがより多くのタスクを、より簡単に実行できるようになることです。
（※1）Anthropic社：2021年に設立された人工知能研究企業。大規模言語モデルの開発で知られる。
普及の背景
MCPは2024年11月頃に登場しましたが、普及のきっかけは2025年3月から4月にかけて起こりました。この時期に、ChatGPTで有名なOpenAIやGoogleがMCPツールや公式サーバーを発表したことで、利用が一気に拡大し、爆発的に普及しました。
Anthropicが提唱したこの規格を、競合する主要プレイヤーも採用したこの動きは、MCPが2024年から2025年にかけて業界のデファクトスタンダード（事実上の標準）になる可能性を急速に高めています。
MCPの主な特徴と役割
MCPの普及は、AI開発と利用のあり方を根本から変えようとしています。
1. 開発の効率化とコスト削減
従来の開発プロセスでは、AIが外部ツールを使う際、各ツールのAPI仕様書を見て連携プログラムを一から書く必要がありました。しかしMCPの登場により、数秒から数十秒程度の簡単な設定で連携が可能になりました。
これにより開発工数が大幅に削減され、リソースをAIアプリケーションやエージェントのコア機能開発などに集中させることが可能になります。
2. AIの民主化
MCPは、AIと外部システムとの接続を、非エンジニアでも数行から数十行の設定ファイルだけで完了できるよう簡素化します。この仕組みは、まさにAIの民主化を促進するものです。
誰もが簡単にAIとツールを組み合わせられる環境が整うことで、多様なフィードバックや改良が活発になり、ユーザーにとって使いやすいAIアプリケーションの早期開発に繋がると期待されます。
3．AIエージェント機能の実現
MCPは、外部システムが提供する「ツール（実行可能な機能）」や「データアクセス手段」の情報を、構造化されたメタデータとしてAIに提示します。
これによりAIは、単なる対話にとどまらず、必要に応じて外部のAPIやデータベースを呼び出すといった具体的なアクションを適切に選択・実行できるようになります。つまりMCPは、AIがエージェント的にタスクを遂行するための基盤を提供する仕組みとなります。
MCPとA2A（Agent to Agent）の違い
MCPの理解を深める上で、A2A（Agent-to-Agent）という別の重要なプロトコルとの関係性を知ることは不可欠です。
A2A（Agent-to-Agent Protocol）とは？
A2A（Agent-to-Agent Protocol）は、エージェント同士が情報をやり取りし、協調して動作するための通信仕様（プロトコル）のことです。複数のエージェントがタスクを分担したり、結果を共有したりする際の共通ルールを定める仕組みとして設計されています。言い換えれば、AI と AI がどのように対話を行い、タスクを分担して結果を共有するかを定める通信手段の一つといえます。
MCP: AIが「ツール」を使うために外部ツールやデータと連携（AI vsツール）
A2A: AIが「他のAI」と連携するための仕様（AI vs AI）
A2AとMCPの関係：互いに補完し合う役割
A2AとMCPは、どちらか一方が優れているという関係ではなく、互いを補完し合う存在です。
1. MCPによって、各エージェントは外部のツールやサービス（例：Slack、Googleカレンダー、社内データベース）と安全かつ柔軟に連携できます。
2. その上で、A2Aによって、複数のエージェント間で情報を共有し、タスクを分担・統合しながら協調して動作できます。
両者が組み合わさることで、AIは単体での対応にとどまらず、複数のエージェントがチームのように連携して、より複雑な業務を遂行できるようになります。
両者が組み合わさることで、AIは単体での対応にとどまらず、複数のエージェントがチームのように連携してより複雑な業務を遂行できるようになります。
MCPが切り拓くAIの未来と応用分野
MCPによって、AIはテキスト以外の多様なメディア（動画、音声、画像など）を文脈として理解し、人間のような高度な推論とタスク実行が可能になります。これにより、様々な分野でAIの能力が劇的に進化し、以下のような変化が起こると予想されます。
ユーザー体験の進化
より自然で文脈に沿った対話
AIが動画のシーンや画像の内容をリアルタイムで理解します。たとえば、動画を見ながら「このシーンで流れている曲は何？」と質問すると、AIが瞬時に答えるといったインタラクションが一般的になります。
パーソナライズされたAIアシスタント
MCPサーバーを個人用デバイス（PCやスマートフォン）上で動かすことで、メールやカレンダー、ローカルファイルといったプライベートなデータにAIが安全にアクセスできます。クラウドにデータをアップロードすることなく、個人の生活に密着したアシスタントが実現します。
マルチモーダルな検索とタスク実行
テキストだけでなく、音声や画像で「この写真の料理の作り方を教えて」といった、複数のメディアにまたがる複雑な指示をAIが実行できるようになります。
企業のビジネスと開発の変化
エンタープライズAIの統合
企業の既存システムやデータベースがMCPインターフェースに対応していくことで、AIがリアルタイムで業務データにアクセスし、より高度な分析や自動化（例：CRMデータを分析し、最適な営業戦略を自動提案）を行えるようになります。
IT製品の進化
今後、多くのIT企業が自社のサービスにMCPサーバーを提供すると予想されます。これにより、AIが外部ツールとシームレスに連携し、より強力で統合的なソリューションが生まれます。
AIエージェントの本格的な普及
MCPは、複雑なワークフローを自律的に実行するAIエージェントの基盤となります。開発者の役割も、AIアシスタントを利用するだけでなく、専門的なAIエージェントをオーケストレーション（調整・管理）する役割へとシフトしていきます。
まとめ
MCP（Model-Context Protocol）は、AIと外部システムとの連携を標準化する、AIの世界における「USB-C」のような共通規格であり、今後のAI時代を支える極めて重要なインフラです。
この規格の登場により、AI開発は劇的に効率化され、非エンジニアも含めたAIの民主化がさらに進んでいくことでしょう。主要なIT企業が採用を表明し、業界のデファクトスタンダードとして定着しつつある今、MCPの動向と仕組みを理解し、自社のビジネスへの適用を検討することが、これからのAI時代において競争優位性を確立するための重要な第一歩となります。
AI時代の大きな波に乗り遅れないよう、ぜひ、今日からMCPを活用したAIの利用方法や、AIと人が協働する新しい業務プロセスの可能性を探り始めてください。
このコラムを書いたライター
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