投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「チャット」から「実業務プロセスへの組み込み」へと進化する中、AIモデルと外部データをつなぐオープン標準「MCP（Model Context Protocol）」が注目を集めています。本記事では、契約管理システム（CLM）をChatGPTやClaudeと連携させる最新の議論をヒントに、日本企業が押さえるべきAI統合のトレンドと、実務におけるガバナンスのあり方について解説します。
サイロ化した社内データとAIをつなぐ「MCP」とは
現在、生成AI活用における最大の課題の一つは、社内に散在するデータ（ドキュメント、データベース、業務アプリケーション）といかに効率的かつ安全にLLM（大規模言語モデル）を接続するかという点にあります。これまでは、特定のツールごとに個別の連携機能を開発する必要がありましたが、この状況を一変させる可能性を秘めているのが「MCP（Model Context Protocol）」です。
MCPは、Anthropic社などが推進するオープンな標準規格で、いわば「AIのためのUSBポート」のような役割を果たします。これに対応することで、AIエージェントはローカルファイルやSlack、Github、そして社内の業務システムへ統一的な方法でアクセス可能になります。元記事で触れられている「CLM（契約ライフサイクル管理）」システムをChatGPTやClaudeといった主要なLLMインターフェースに持ち込むという構想も、このMCPによって現実的かつ低コストに実現されつつあります。
法務・契約業務におけるインパクトと日本企業への適用
記事のテーマとなっているCLM（Contract Lifecycle Management）領域は、日本企業にとってもAI活用の要所です。契約書という非構造化データ（テキスト）の塊は、LLMが最も得意とする領域だからです。従来の「キーワード検索」では、条文の文脈やリスク条項の微妙なニュアンスを拾うことは困難でした。
MCPを活用して社内の契約データベースをAIに接続すれば、例えば「過去の秘密保持契約の中で、競業避止義務の期間が1年を超えているものをリストアップし、リスク判定を行って」といった指示を、ClaudeやChatGPTの画面から直接行えるようになります。これは単なる業務効率化を超え、法務部門のリソース不足に悩む多くの日本企業において、ガバナンス強化とスピードアップを両立させる手段となり得ます。
「つなぐ」ことのリスクと日本独自のガバナンス課題
一方で、あらゆる社内データをAIに接続することには慎重であるべきです。日本企業、特に大手企業では、職務権限規定や情報アクセス権限が厳格に定められています。MCPを用いれば技術的な接続は容易になりますが、「技術的につながること」と「業務上見せて良いこと」は別問題です。
AIが社内システム全体にアクセスできるようになった際、本来アクセス権のない社員がAI経由で機密情報（人事情報や未発表の経営計画、他部署の機密契約など）を引き出せてしまうリスク、「プロンプト・インジェクション（悪意ある指示による情報の抜き出し）」への対策が必要です。したがって、日本企業がMCPのような技術を採用する場合、既存の認証基盤（Active DirectoryやSSO）とAIの権限管理をどのように紐づけるかという、システム設計レベルでのガバナンスが不可欠になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMCPとCLM連携の話題から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
1. 「個別開発」から「標準規格への準拠」へ
社内独自のRAG（検索拡張生成）システムをゼロから構築する時代から、MCPのような標準プロトコルに対応したツールを選定・整備するフェーズへ移行しつつあります。ツール選定の際は「AIとの接続性（MCP対応など）」を評価基準に加えるべきです。
2. データの構造化と整備の重要性
AIに契約書や社内文書を読ませるためには、紙の書類や画像PDFではなく、テキストデータとして整備されていることが前提です。DX（デジタルトランスフォーメーション）の文脈で語られてきた「データのデジタル化」は、AI活用において待ったなしの課題となります。
3. 権限管理とAIガバナンスの再設計
「便利さ」を追求するあまり、セキュリティがおろそかになっては本末転倒です。AI導入推進チームは、情報システム部門や法務部門と連携し、「誰が、どのデータに対して、AI経由でアクセス可能か」というポリシーを策定した上で、技術的な実装を進める必要があります。