投稿者 global-ai-media 
企業が生成AIを活用する上で最大の課題となるのが「社内データとの連携」です。これまで個別の開発が必要だったこの領域に、新たなオープン標準「MCP（Model Context Protocol）」が登場しました。本記事では、RAG（検索拡張生成）の基礎を振り返りつつ、MCPが日本のシステム開発やDX推進にどのようなインパクトを与えるのか、実務的な視点で解説します。
RAG開発の「隠れたコスト」と接続の課題
現在、多くの日本企業が取り組んでいる生成AI活用プロジェクトの主流は、社内ドキュメントやデータベースを参照して回答を生成する「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」です。しかし、実際にRAGシステムを構築しようとすると、エンジニアは「データソースごとの接続開発」という泥臭い作業に忙殺されることになります。
Salesforce、Google Drive、Slack、社内のレガシーなデータベースなど、参照したいデータソースが増えるたびに、それぞれのAPI仕様に合わせた専用のコネクタ（接続プログラム）を開発・保守する必要があります。これは「n対m」の接続問題と呼ばれ、AIモデルが変わるたび、あるいはデータソースの仕様が変わるたびに改修コストが発生し、開発スピードを鈍化させる要因となっていました。
MCP（Model Context Protocol）という解決策
こうした課題に対し、Anthropic社などが提唱し、オープンソースとして公開されたのが「MCP（Model Context Protocol）」です。これは、AIモデルとデータソース（ツールやリソース）を接続するための「共通規格」です。
MCPを理解するには、コンピュータ周辺機器における「USB」をイメージすると分かりやすいでしょう。かつてはプリンターやマウスごとに異なる端子が必要でしたが、USBという標準規格が登場したことで、どのPCにどの機器を繋いでもすぐに使えるようになりました。MCPは、これのAI版と言えます。
MCPに対応した「MCPサーバー」を一度構築してしまえば、Claudeやその他MCPに対応したあらゆる「AIクライアント（LLMアプリ）」から、そのデータに標準的な方法でアクセスできるようになります。これにより、AIモデルごとに個別の連携コードを書く必要がなくなります。
API直接連携と何が違うのか
「これまでもAPIを使えば連携できたではないか」と思われるかもしれません。確かに従来のAPI連携でもデータ取得は可能です。しかし、MCPは単なるデータ取得だけでなく、以下の3つの要素を標準化している点が画期的です。
- Resources（リソース）：ファイルやデータベースの中身をAIが読める形式で提供する仕組み
- Prompts（プロンプト）：そのデータを扱うための定型的な指示やテンプレート
- Tools（ツール）：AIが実行可能な関数や操作（例：データの更新や通知の送信）
これらがプロトコルとして定義されているため、AI側は「どのようなデータがあり、何ができるか」を自律的に理解しやすくなります。開発者は「AIにどうデータを食わせるか」というプロンプトエンジニアリングの一部を、システム側の仕様として組み込むことができるのです。
日本企業のシステム環境とMCPの親和性
日本企業、特に歴史ある大企業では、部門ごとにサイロ化されたシステムや、オンプレミスのレガシーシステムが混在しています。これらを全てクラウドに移行し、APIを整備してAIに繋ぎ込むのは、セキュリティやコストの観点から現実的ではない場合も多々あります。
MCPは、ローカル環境でも動作するように設計されており、必ずしもインターネット経由で外部SaaSにデータを渡す必要がありません。セキュアな社内ネットワーク内でMCPサーバーを立て、そこで権限管理を行いながらAIにデータアクセスを許可するという構成が可能です。
また、日本の商習慣として重要視される「ベンダーロックインの回避」にも寄与します。特定のAIプラットフォーム専用のコネクタを作り込むのではなく、標準規格であるMCPに準拠しておけば、将来的にAIモデル（LLM）をGPT系からClaude系、あるいは国産LLMへと切り替える際も、データ連携部分の資産を捨てずに済む可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
MCPの登場は、単なる技術トレンドにとどまらず、企業のAIアーキテクチャ戦略に影響を与えます。実務担当者や意思決定者は以下の点を意識すべきです。
- 「つなぐ」開発の資産化：今後、社内データをAIに連携させる際は、特定のLLM専用の実装ではなく、MCPのような標準プロトコルへの準拠を検討してください。それがシステムの寿命を延ばし、将来のAIモデル切り替えを容易にします。
- ガバナンスと権限管理の集約：MCPサーバー側で「誰がどのデータにアクセスできるか」を制御することで、AIが誤って機密情報を回答してしまうリスクを一元管理しやすくなります。日本企業が重視するセキュリティポリシーを適用するポイントとして機能します。
- エコシステムの活用：既にGoogle DriveやGitHub、PostgreSQLなどの主要なサービス向けのMCPサーバーはコミュニティによって開発されています。これらを活用することで、ゼロから開発する工数を大幅に削減し、検証（PoC）のスピードを上げることが可能です。
AIの進化はモデルの賢さ（LLMの性能）だけでなく、周辺のエコシステム（ツールや連携規格）でも急速に進んでいます。最新の標準技術を賢く取り入れ、持続可能で柔軟なAI活用基盤を構築することが、今後の競争優位につながるでしょう。