エージェンティックAIの「プロトコル乱立」を読み解く：MCP等の標準化動向と日本企業が直面する「接続」の課題

生成AIの活用は、単なる対話から自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと進化しつつあります。しかし、AIと外部ツールを接続するための規格（プロトコル）が乱立し、実用化のハードルとなっている現状があります。本稿では、MCP（Model Context Protocol）をはじめとする最新の動向を整理し、日本企業がこの「接続規格の戦国時代」にどう向き合うべきかを解説します。

「チャット」から「アクション」へ：エージェント化するAIの現在地

現在、世界のAI開発の主戦場は、人間と会話するだけのチャットボットから、自律的に外部ツールを操作し業務を完遂する「エージェンティックAI（Agentic AI）」へと移行しています。これは、AIが社内データベースを検索し、Slackで報告し、必要に応じてカレンダー予約やコードの修正を行うといった「アクション」を伴うものです。

しかし、ここで大きな技術的障壁となっているのが、AIモデルと社内の多種多様なデータソースやアプリケーションをどう接続するかという問題です。これまでは、個別のツールごとに専用の連携コード（コネクタ）を開発する必要があり、これが開発コストの増大と保守の複雑化（スパゲッティコード化）を招いていました。

プロトコルの乱立：MCPなどが目指す「AIのUSB化」

この接続問題を解決するために、現在「プロトコルのアルファベットスープ（乱立状態）」と呼ばれる状況が生まれています。その中でも特に注目されているのが、Anthropic社などが提唱するオープン標準「MCP（Model Context Protocol）」です。

MCPは、いわば「AIのためのUSB規格」を目指しています。これまでPC周辺機器がメーカーごとに異なる端子を使っていたのがUSBに統一されたように、一度MCPに対応したデータソースを作れば、どのAIエージェントからでも同じ手順でアクセスできるようにする構想です。他にも、各ベンダーやオープンソースコミュニティからuTCPやA2Aといった様々な相互接続プロトコルが提案されています。

日本企業にとって、この標準化の動きは極めて重要です。多くの日本企業では、部門ごとにサイロ化されたレガシーシステムが散在しており、それらを個別にAIに接続するのは現実的ではありません。標準プロトコルの採用は、システム連携の工数を劇的に削減し、ベンダーロックイン（特定ベンダーへの過度な依存）を防ぐ鍵となります。

「PoC止まり」の壁と実運用への課題

一方で、元記事でも指摘されているように、企業におけるAIエージェントの導入は、期待されたほどのスピードでは進んでいません。「ハイプ（過度な期待）の冷却」とも表現されるように、多くの企業がプロトタイプやPoC（概念実証）から本番運用へ移行する段階で足踏みしています。

その最大の理由は「信頼性」と「ガバナンス」です。日本の商習慣において、AIが誤った発注を行ったり、不適切なデータを社外に送信したりするリスクは許容されにくいものです。プロトコルが標準化され接続が容易になるということは、裏を返せば、意図しないデータアクセスや、AIが暴走した際の影響範囲が広がるリスクも孕んでいます。

特に、日本の組織文化では「誰が責任を取るのか」が明確でない技術の導入は遅れがちです。エージェントが自律的に判断して行動する場合、その判断ロジックの透明性や、エラー時のロールバック（取り消し）機能をどう担保するかが、技術的な接続以上に重い課題となっています。

日本企業のAI活用への示唆

乱立するプロトコルと実運用の壁を前に、日本の意思決定者やエンジニアはどのように動くべきでしょうか。

• 「標準」を見据えたアーキテクチャ選定：
  特定のAIモデルやプラットフォームに依存しすぎる独自実装は避け、MCPのようなオープンな接続仕様を意識した設計を行うべきです。将来的にAIモデルを切り替える際、データ連携部分を作り直さずに済む「ポータビリティ」を確保することが、長期的なコスト削減につながります。
• 「Human-in-the-loop」を前提とする：
  完全自律型のエージェントを目指すのではなく、重要なアクション（決済、メール送信、コードデプロイなど）の直前には必ず人間が承認するフローを組み込むべきです。これは日本の品質管理基準を満たすための現実解であり、心理的な導入ハードルを下げる効果もあります。
• データガバナンスの再構築：
  AIエージェントがつなぎやすくなるということは、アクセス権限管理がより重要になることを意味します。「AIが読めるデータ」を整備するだけでなく、「どのAI（またはユーザー）がどのデータに触れて良いか」という権限管理を、プロトコルレベルで制御する仕組みの検討が必要です。

技術の進化は速いですが、焦って「流行りのプロトコル」に飛びつく必要はありません。まずは自社のデータ資産を標準的な形式で扱えるように整理し、小さく安全な範囲でエージェントの「アクション」を検証していくことが、結果として最短の近道となるでしょう。