投稿者 global-ai-media 
2025年、生成AI活用は単なる「チャットボット」から、システムと連携してタスクを遂行する「エンジニアリング」のフェーズへと深化します。本記事では、グローバルな開発現場で注目される「AIエージェント」「MCP（Model Context Protocol）」「Vibe Coding」という3つのキーワードを解説し、日本の商習慣や開発体制においてこれらをどう取り入れ、リスクを管理すべきかを紐解きます。
「対話」から「行動」へ：自律型AIエージェントの台頭
2023年から2024年にかけてのAIブームは、主に「人間が質問し、AIが答える」という対話型インターフェースが中心でした。しかし、2025年のトレンドは明らかに「行動するAI（Agentic AI）」へとシフトしています。
元記事でも触れられている通り、最新のAIエージェントは、Webブラウザを自ら操作し、フォームへの入力、購買処理、スケジューリングといったタスクを完遂する能力を持ち始めています。これは、従来のRPA（Robotic Process Automation）が事前に定義された厳格なルールに従うのに対し、AIエージェントは状況判断を行いながら柔軟に操作を行う点で大きく異なります。
日本企業におけるRPAの普及率は高いものの、ウェブサイトの仕様変更でロボットが停止するといった保守コストが課題でした。AIエージェントはこの課題を解決する可能性がありますが、一方で「AIが勝手に誤った発注をしてしまう」といったリスクも孕みます。日本企業がこれを導入する際は、まずは人間による最終承認（Human-in-the-loop）を必須とする業務フローから適用し、徐々に自律度を高めるアプローチが現実的です。
データ連携の標準化：MCP（Model Context Protocol）の衝撃
企業がAIを活用する際、最大のボトルネックとなるのが「社内データとの連携」です。これまでは、社内のデータベース、Slack、Googleドライブ、NotionなどのツールとLLM（大規模言語モデル）を繋ぐために、エンジニアが個別に連携コード（グルーコード）を書く必要がありました。
ここで注目されているのが「MCP（Model Context Protocol）」です。これはAnthropicなどが提唱する、AIモデルとデータソースを接続するためのオープンな標準規格です。MCPが普及すれば、USBケーブルを挿すように簡単にAIと社内ツールを接続できるようになります。
日本のエンタープライズ環境では、レガシーシステムやサイロ化されたデータが散在しており、これらをどうAIに食わせるかがDXの壁となっていました。MCPのような標準プロトコルの採用は、開発工数を劇的に削減する可能性があります。ただし、接続が容易になる分、アクセス権限の管理（誰がどのデータを見られるか）というガバナンスがこれまで以上に重要になります。
Vibe Coding：プログラミングの定義が変わる
開発者の間で話題となっているのが「Vibe Coding（バイブスコーディング）」という概念です。これは、厳密な構文（シンタックス）を一から書くのではなく、自然言語でAIに指示を出し、出力されたコードの挙動や「雰囲気（Vibe）」を確認しながら修正を繰り返して開発を進めるスタイルを指します。
一見すると不真面目な用語に見えますが、これは「コーディングの民主化」と「抽象度の上昇」を意味しています。詳細な実装はAIに任せ、人間はより上位のロジックやアーキテクチャ、そして「ユーザー体験として正しいか」の判断に集中するようになります。
日本のIT現場、特に慢性的なエンジニア不足に悩む組織にとって、これは朗報です。非エンジニアのドメインエキスパート（業務担当者）でも、社内ツールやプロトタイプを作成できる可能性が広がるからです。しかし、これには「誰もメンテナンスできないスパゲッティコード」が量産されるリスクも伴います。生成されたコードの品質担保やテスト自動化の仕組みをセットで整備することが、組織導入の条件となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
以上のトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意して2025年の戦略を立てるべきです。
- 「100%の精度」を求めない業務設計への転換
AIエージェントは確率的に動作します。日本企業特有の「ミスゼロ」文化とどう折り合いをつけるかが鍵です。AIを「新人アシスタント」と見なし、監督・承認プロセスを組み込んだ業務フロー（ワークフロー）を再設計してください。 - ガバナンスと接続性のバランス
MCPのような技術によりデータ連携は加速しますが、セキュリティポリシーが追いついていないケースが散見されます。禁止するのではなく、「どのデータなら接続してよいか」というデータ分類と権限管理のルールを早急に整備する必要があります。 - エンジニアの役割定義の見直し
「コードが書ける」ことの価値は相対的に低下し、「AIが書いたコードをレビューできる」「システム全体の整合性を設計できる」能力の価値が高まります。Vibe Codingの普及を見据え、エンジニアの評価指標や採用基準を、コーディング速度から設計・判断能力へとシフトさせていくことが推奨されます。