投稿者 global-ai-media 
ヘッドレスCMSベンダーのCrafterCMSが、生成AIとデータソースを接続する新規格「Model Context Protocol（MCP）」への対応を発表しました。これは単なる一製品の機能追加にとどまらず、生成AIと企業内システムを接続する「標準化」の潮流を示す重要な動きです。本記事では、MCPの概要と、日本企業がAIシステム連携において意識すべき戦略的転換点について解説します。
個別連携から「標準プロトコル」の時代へ
米国発のヘッドレスCMS（コンテンツ管理システム）であるCrafterCMSが、Model Context Protocol（以下、MCP）対応のクライアントプラグインを発表しました。このニュースは、多くのAI実務者にとって「また新しいプラグインが出たのか」という程度の認識に留まるかもしれません。しかし、この動きは、企業がAIをシステムに組み込む際のアプローチが、根本的に変わりつつあることを示唆しています。
これまで、企業が保有するCMSやデータベース内の情報をLLM（大規模言語モデル）に参照させる場合、各システム専用の「コネクタ」や「プラグイン」を個別に開発・導入する必要がありました。しかし、Anthropic社などが提唱するMCPのようなオープンな標準規格が普及し始めることで、USBケーブルで周辺機器をつなぐように、あらゆるデータを手軽かつ安全にAIに接続できる未来が近づいています。CrafterCMSの事例は、こうした「AI接続の標準化」にいち早く対応した実例と言えます。
なぜ「MCP（Model Context Protocol）」が重要なのか
MCPは、AIモデルとデータソース（CMS、データベース、業務ツールなど）の間でコンテキスト（文脈や情報）をやり取りするための標準仕様です。従来、RAG（検索拡張生成）などの仕組みを構築する際、エンジニアはデータソースごとに異なるAPI仕様に合わせて「グルーコード（つなぎのプログラム）」を書く必要がありました。
MCPに対応したシステムであれば、エンジニアは個別のAPI連携に頭を悩ませることなく、標準化された手順でデータをLLMに供給できます。これにより、開発工数の大幅な削減だけでなく、接続先システムの変更やAIモデルの切り替えも容易になります。CrafterCMSが「LLMごとの個別プラグイン」ではなく「MCPクライアント」を提供したことは、ベンダーロックインを避け、エコシステム全体での相互運用性を重視する姿勢の表れです。
日本企業のシステム環境とAI活用の課題
日本企業、特に歴史ある大企業においては、部門ごとにサイロ化されたレガシーシステムや、ドキュメント管理システムが散在しているケースが少なくありません。「社内規程をAIに答えさせたい」「過去の技術文書を検索させたい」というニーズは高いものの、それぞれのシステムからデータを吸い上げ、ベクトル化してAIに渡すパイプラインの構築・維持コストが、PoC（概念実証）から本番導入へ進む際の大きな障壁となっています。
MCPのような標準プロトコルが普及すれば、SaaSやパッケージソフト側があらかじめ「MCPサーバー」としての機能を持つようになり、ユーザー企業は「接続設定」を行うだけでAI活用を始められる可能性があります。これは、IT人材不足が深刻な日本企業にとって、システムインテグレーションの負荷を下げる強力な助け舟となるでしょう。
リスクと限界：セキュリティとガバナンス
一方で、接続が容易になることにはリスクも伴います。AIが社内システムに自由にアクセスできるようになるということは、アクセス権限の管理（ACL）がこれまで以上に重要になることを意味します。
例えば、一般社員が利用するAIチャットボットが、MCP経由で本来閲覧権限のない「役員会議事録」や「人事評価データ」まで参照して回答を生成してしまうリスクです。標準プロトコルはあくまで「通信の土管」を標準化するものであり、その中を流れるデータのセキュリティポリシーや、AIが生成した回答の正確性（ハルシネーション対策）を保証するものではありません。日本企業特有の細やかな権限設計や稟議プロセスを、AI時代にどう適応させるかが問われます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCrafterCMSのMCP対応というニュースから、日本の意思決定者やエンジニアが受け取るべき実務的な示唆は以下の通りです。
- 「つなぎ込み」の開発投資を見直す：
今後、主要なSaaSやミドルウェアはMCPのような標準規格に対応していく可能性が高いです。独自のスクレイピングや高コストなカスタムコネクタ開発に多額の予算を投じる前に、導入予定のツールが標準プロトコルに対応するロードマップを持っているか確認してください。 - データガバナンスの再徹底：
AIがシステムに接続しやすくなる未来を見据え、社内データの「誰が何を見てよいか」という権限設定を今のうちに整理・厳格化しておく必要があります。技術的な接続よりも、このガバナンス整備の方が時間を要する可能性があります。 - ベンダー選定の基準を変える：
「AI機能付き」を謳うツールを選ぶだけでなく、「外部のLLMやエージェントから、標準的な手順でデータを安全に取り出せるインターフェース（MCP等）を備えているか」を選定基準に加えることを推奨します。これにより、特定のAIベンダーに依存しない、柔軟なシステム構成が可能になります。