投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「チャットボット」から「実務を代行するエージェント」へと進化する中で、最大のボトルネックとなっているのが社内システムやデータソースとの接続です。Anthropic社などが提唱するオープン標準「Model Context Protocol（MCP）」は、開発者が個別の連携コードを書く手間を省き、AIとツールを安全かつ効率的につなぐための重要な規格となりつつあります。本稿では、O'Reillyの記事を起点に、MCPの概要と日本企業がこれをどう戦略に組み込むべきかを解説します。
なぜ今、「接続プロトコル」が注目されるのか
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の実務適用において、現在の主戦場は「モデルの賢さ」そのものから「いかに社内のデータやツールと連携させるか」に移っています。これまでは、RAG（検索拡張生成）やAPI連携を行うために、開発者はGoogle Drive、Slack、社内データベース、GitHubなど、個別のツールごとに専用の「コネクタ（接続プログラム）」を開発・維持する必要がありました。
この状況は、開発リソースを圧迫するだけでなく、システムの複雑性を増大させます。そこで登場したのが「Model Context Protocol（MCP）」です。これは、AIモデルとデータソース（あるいはツール）をつなぐための共通規格であり、コンピュータ周辺機器における「USB」のような役割を果たします。USBがあれば、メーカーを問わずマウスやプリンタが接続できるように、MCPに対応していれば、どのLLMからでも標準化された方法で社内システムを操作したり、情報を取得したりすることが可能になります。
「自分たちには必要ない」と考える開発者への視点
多くの熟練したエンジニアは、「APIを叩くコードくらい自分で書ける」「特定のユースケースに特化した方がパフォーマンスが良い」と考えるかもしれません。元記事のテーマでもある「MCPを必要ないと思っている開発者のためのMCP」という視点は、まさにここにあります。
個別に実装することは可能ですが、それは「技術的負債」の温床となります。AIモデルの進化は速く、昨日はGPT-4、今日はClaude 3.5、明日はGeminiといったように、最適なモデルが変わる可能性があります。MCPを採用していれば、モデル側の変更があっても、データソース側の接続部分（MCPサーバー）を作り直す必要がありません。また、GooseのようなAIエージェントツールキットを活用する場合、MCPという共通言語があることで、異なるチームが開発したツール群を即座にエージェントに利用させることが可能になります。
日本企業の「サイロ化」と「レガシーシステム」への処方箋
日本企業のIT環境における大きな課題は、部門ごとに最適化されたシステムの「サイロ化」と、長年運用されてきた「レガシーシステム」の存在です。全社的なデータ統合基盤を構築してからAIを導入しようとすると、数年単位のプロジェクトになりがちです。
MCPは、こうした日本企業の現状に対して現実的な解を提供します。大規模なデータ移行を行わなくても、各システム（例えば、経理システムや特定部門のファイルサーバー）の上にMCP準拠のインターフェースを一枚被せることで、AIエージェントが「必要な時だけデータを見に行く」仕組みを構築できるからです。これは、既存資産を活かしながら、段階的にAI活用を進めたい日本企業のニーズに合致します。
セキュリティとガバナンスの観点
日本企業が最も懸念するセキュリティに関しても、標準プロトコルの採用はメリットがあります。個別に実装された連携コードは、認証や権限管理の不備（脆弱性）を含みやすい傾向にあります。一方、MCPのような標準規格では、接続と権限のモデルが明確化されています。
「AIに社内データを全て学習させるのは怖い」という懸念に対しても、MCPは「学習」ではなく「コンテキスト（文脈）としての参照」を行うための規格であるため、データガバナンスを効かせやすいという特徴があります。どのデータソースを、どのエージェントに、どのような権限（読み取り専用か、書き込み許可か）で公開するかを制御しやすくなるため、コンプライアンス重視の組織にとっても導入のハードルを下げる要因となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、MCPの登場が日本企業のAI戦略にどのような意味を持つのか、実務的な示唆を整理します。
1. 「つなぐ技術」の標準化を早期に検討する
社内開発のリソースを「LLMとの連携部分」に割くのは非効率になりつつあります。自社独自の連携基盤を作るのではなく、MCPのようなオープン標準を採用することで、ベンダーロックインを避けつつ、将来的なモデルの切り替えに強いアーキテクチャを採用すべきです。
2. 社内ツールの「AI対応」を進める
社内の業務システムや管理画面を開発する際、人間用のUI（画面）だけでなく、AI用のインターフェース（MCPサーバー）をセットで開発することを検討してください。これにより、将来的に「チャットボットに頼めば社内申請が完了する」といった業務フロー変革が容易になります。
3. 段階的な導入とガバナンスの確立
すべてのデータを一度にAIにつなぐ必要はありません。MCPを用いて、まずはリスクの低い社内ドキュメント検索や、特定の定型業務ツールから接続を開始し、セキュリティ評価を行いながら適用範囲を広げていくアプローチが、日本の組織文化においては最も成功確率が高いでしょう。