投稿者 global-ai-media 
Anthropicが主導する「Model Context Protocol（MCP）」に対し、Google CloudがgRPCをネイティブトランスポートとしてサポートする動きを見せています。これは、AIエージェントが実験的なチャットボットの域を超え、堅牢なセキュリティと高いパフォーマンスが要求される企業の基幹システムへと深く統合され始める、重要な転換点を意味しています。
AIとシステムをつなぐ「標準規格」の進化
生成AI活用において、現在もっとも注目されている課題の一つが、LLM（大規模言語モデル）と社内データや既存ツールをいかに効率的に接続するかという点です。この課題に対し、Anthropic社を中心に策定が進められているのがModel Context Protocol（MCP）です。MCPは、AIモデルとデータソース間の接続を標準化し、「USBポート」のように簡単にツールを差し替えられるようにすることを目指しています。
これまでMCPの実装では、比較的軽量なHTTPベース（SSE: Server-Sent Events）や標準入出力（Stdio）が主に用いられてきました。しかし、Google Cloudが新たに発信した情報は、MCPの通信プロトコルとしてgRPCをネイティブにサポートするというものです。これは単なる技術的な選択肢の追加にとどまらず、エンタープライズ利用を見据えた大きな一歩と言えます。
gRPC採用がもたらす「統制」と「速度」
なぜgRPCが重要なのでしょうか。日本の実務担当者が注目すべきは、以下の2点です。
第一に、セキュリティとガバナンスの強化です。元記事でも触れられているように、gRPCを採用することで「メソッドレベルの認可（Method-level authorization）」が可能になります。従来のREST的なアプローチでは、エンドポイント単位でのアクセス制御になりがちでしたが、gRPCでは特定のAIエージェントが「どのRPCメソッド（機能）を実行できるか」を厳密に制御しやすくなります。
日本の企業、特に金融や製造業など機密情報を扱う組織において、「AIに社内システムへのアクセス権を与えたら、意図しないデータまで読み取られた」という事故は絶対に許されません。メソッド単位での権限管理は、日本企業が求める厳格なセキュリティポリシーに合致します。
第二に、パフォーマンスとストリーミング性能です。gRPCはバイナリ通信を行うため、JSONベースの通信に比べてデータ量が小さく、高速です。また、双方向ストリーミングを得意とするため、LLMがトークンを生成しながらリアルタイムでバックエンド処理を行うような複雑なエージェントワークフローにおいて、遅延（レイテンシ）を最小限に抑えることができます。
マイクロサービス資産の有効活用
日本国内の多くのテック企業やDX先進企業では、すでにバックエンドシステムがマイクロサービス化され、サービス間通信にgRPCを採用しているケースが少なくありません。MCPがgRPCをネイティブサポートするということは、既存の社内マイクロサービスを、そのままAIエージェントの「手足」として再利用しやすくなることを意味します。
AIのために専用のAPIゲートウェイを新たに構築し直すのではなく、既存の資産活用の延長線上でAIエージェントを構築できる点は、開発コストと保守性の観点から大きなメリットとなります。
導入に向けた課題と留意点
一方で、手放しで導入できるわけではありません。gRPCはHTTP/JSONに比べてデバッグの難易度がやや高く、開発者にはProtocol Buffers（データ構造の定義）などの専門知識が求められます。PoC（概念実証）レベルの小規模なツールであれば、従来のHTTPベースの方が開発スピードは速いでしょう。
また、社内ネットワーク環境によっては、HTTP/2（gRPCの基盤）の通信がファイアウォールやプロキシで制限されているケースもあり、インフラ側の調整が必要になる場合もあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleによるMCPのgRPCサポートの動きから、日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を練るべきです。
1. AIガバナンスの実装レベルでの具体化
「AI倫理規定」を作るだけでなく、システム実装レベルで「どのアクションを許可するか」を制御する技術選定が重要になります。gRPCのような堅牢なプロトコルを採用することで、セキュリティ部門が納得できるレベルのアクセス制御を実現できる可能性が高まります。
2. 既存システム資産の「AI対応」評価
自社の既存システムがgRPC等の標準的なインターフェースを持っているか再確認してください。APIが整備されているシステムほど、今後MCPを通じてAIエージェントに組み込みやすくなり、業務自動化の恩恵を早く受けられます。
3. PoCから本番環境への移行計画
チャットボットのような「テキストを返すだけのAI」から、社内システムを操作して「業務を代行するAIエージェント」へと移行する場合、通信の信頼性と速度がボトルネックになります。本番運用を見据えるなら、初期段階から通信プロトコルやアーキテクチャの選定に注意を払う必要があります。