投稿者 global-ai-media 
ロンドン証券取引所グループ（LSEG）が、自社の保有する膨大な金融データを「MCP（Model Context Protocol）」を通じてChatGPTに直接統合・提供するというニュースは、企業向けAI活用の新たなフェーズを示唆しています。本記事では、この連携が意味する「RAG（検索拡張生成）の標準化」の流れと、日本企業が今後意識すべきデータ戦略、およびガバナンス上の要点について解説します。
金融のプロフェッショナルデータと生成AIの融合
LSEG（London Stock Exchange Group）が、自社の金融データプラットフォームをChatGPTに直接接続するという動きは、生成AIのビジネス活用における「ラストワンマイル」の問題を解消する象徴的な出来事です。
これまで、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、学習データのカットオフ（情報の鮮度）や、事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（幻覚）」のリスクがビジネス利用の障壁となってきました。特に正確性が命である金融分野において、LLM単体での意思決定支援は困難でした。
今回の連携の肝は、LSEGが持つ信頼性の高いリアルタイムデータや分析情報を、ユーザーがChatGPTのインターフェースからシームレスに呼び出せるようになる点にあります。これは、AIが単に「それらしい文章を書く」ツールから、「信頼できる外部データを参照（グラウンディング）して回答する」業務アシスタントへと進化していることを示しています。
注目の技術規格「MCP（Model Context Protocol）」とは
本件で技術的に注目すべきは、接続に「MCP（Model Context Protocol）」という規格が採用されている点です。
MCPは、AIモデルと外部のデータソースやツールを接続するためのオープンな標準規格です。これまで、企業が自社データや特定のSaaSデータをLLMに連携させるには、個別にAPIを開発したり、独自のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築したりする必要があり、これが開発コストや保守の負担となっていました。
MCPは、いわば「AIとデータのUSB端子」のような役割を果たします。LSEGのようなデータプロバイダーがMCPに対応したコネクタを用意すれば、企業側は複雑な開発なしに、セキュアにそのデータをAI環境に引き込むことが可能になります。これは、AI活用の主戦場が「モデルの性能競争」から「いかに高品質なデータとスムーズに接続するか」という「相互運用性」のフェーズに移っていることを意味します。
日本企業のAI活用への示唆
このグローバルな動向を踏まえ、日本の企業・組織が押さえるべきポイントは以下の通りです。
1. 「自前主義」からの脱却と標準規格への対応
日本の大手企業では、セキュリティを重視するあまり、完全に閉じた環境で独自のRAGシステムをスクラッチ開発するケースが多く見られます。しかし、MCPのような接続標準が普及すれば、外部の信頼できるデータソースやSaaSと容易に連携できる環境が整います。すべてを自前で作るのではなく、標準プロトコルに対応したツールやデータソースを組み合わせる「コンポーザブル」なアーキテクチャへの転換を検討すべき時期に来ています。
2. データの「信頼性」を買う時代へ
LSEGの事例は、AI時代において「クリーンで権利関係がクリアなデータ」の価値が劇的に高まることを示しています。日本企業においても、インターネット上の不確かな情報をAIに検索させるのではなく、契約に基づいた信頼できるデータソース（有料データベースや業界固有のナレッジベース）をAIに接続し、業務に活用する動きが加速するでしょう。これはコンプライアンスや著作権リスクの低減にも直結します。
3. 社内データの「AI可読性」を高める
LSEGが外部向けにデータを整備したように、日本企業も社内のドキュメントやデータベースを、AIが理解しやすい形式（構造化データやMCPサーバー化）に整備する必要があります。AI導入プロジェクトにおいて、PoC（概念実証）で終わらせないためには、モデルの選定以上に「社内データの整理・標準化」という泥臭い工程への投資が不可欠です。
4. ガバナンスとアクセス制御の再設計
データがAIを通じて容易にアクセスできるようになる反面、アクセス権限の管理はより複雑になります。「誰がどのデータに基づいてAIから回答を得たか」というトレーサビリティの確保や、部署ごとのアクセス制御（RBAC）が、MCPのようなコネクタを利用する際の最重要課題となります。利便性と引き換えに情報漏洩リスクを高めないよう、セキュリティポリシーの見直しが求められます。