投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、静的な知識検索から「リアルタイムデータに基づく自律的なアクション」へと進化しています。Googleが推進するADK（Gen AI App Development Kit）とMCP（Model Context Protocol）の活用は、企業内のデータベースとAIをセキュアに接続し、実用的なAIエージェントを構築するための重要な鍵となります。本稿では、最新の技術動向をもとに、日本企業が直面するシステム連携の課題と解決策を解説します。
静的なRAGから、動的なエージェントへの転換点
これまで多くの日本企業が取り組んできた生成AI活用は、社内マニュアルや規定集を検索させる「RAG（検索拡張生成）」が中心でした。しかし、次のフェーズとして注目されているのが、在庫確認、受注状況の参照、あるいはシステム設定の変更といった「リアルタイムデータ」を扱い、タスクを自律的に遂行する「AIエージェント」の開発です。
Googleが紹介するADK（Gen AI App Development Kit）やMCP（Model Context Protocol）Toolboxの活用事例は、まさにこの「静的な回答」から「動的な行動」へのシフトを技術的に支援するものです。特に、企業が保有するSQLデータベースやNoSQLデータベース内のデータを、遅延なくセキュアにLLM（大規模言語モデル）に渡す仕組みが整備されつつあります。
MCP（Model Context Protocol）がもたらすシステム連携の標準化
ここで重要なキーワードとなるのが「MCP（Model Context Protocol）」です。これは、AIモデルとデータソース（データベース、SaaS、APIなど）を接続するためのオープンな標準プロトコルです。従来、社内システムとAIを連携させるには、システムごとに個別のアダプターやAPI連携コードを開発する必要があり、これが開発コストの増大や保守の複雑化（スパゲッティコード化）を招いていました。
MCPを採用することで、AI側は標準化されたインターフェースを通じて、多様なデータベースやツールにアクセス可能になります。Googleのようなプラットフォーマーがこのエコシステムを強化することで、企業は「どのAIモデルを使うか」と「どのデータを使うか」を柔軟に組み合わせられるようになり、ベンダーロックインのリスクを低減しながらシステム構築が可能になります。
日本企業における「SoR」連携とセキュリティの壁
日本のエンタープライズ環境には、長年運用されてきた基幹システム（SoR: Systems of Record）が数多く存在します。これらのシステムにあるデータをAIに触らせる際、最大の懸念事項は「セキュリティ」と「ガバナンス」です。AIが誤ってデータを書き換えたり、権限のないデータを回答してしまったりするリスクは絶対に避けなければなりません。
Google ADKなどの最新ツールキットは、認証・認可の仕組みを統合し、AIエージェントがアクセスできる範囲を厳密に制御する機能を含んでいます。単に「つながる」だけでなく、「誰が、どのデータに、どのコンテキストでアクセスしたか」を追跡可能にすることは、日本の厳格なコンプライアンス要件を満たす上で不可欠です。
実務上の課題とリスク：レイテンシとハルシネーション
リアルタイムなAIエージェントは魅力的ですが、実務実装には課題も残ります。一つは「レイテンシ（応答遅延）」です。データベースへのクエリ実行とLLMの推論を往復させる処理は、単純なチャットボットに比べて時間がかかります。顧客対応などの即時性が求められる場面では、キャッシュ戦略などのアーキテクチャ設計が重要になります。
もう一つは、依然として残る「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。データベースから正確な値を取得したとしても、AIがその数値を文脈に合わせて正しく解釈・提示できるとは限りません。特に金融や医療などミスが許されない領域では、AIの出力をそのままユーザーに見せるのではなく、ルールベースの検証ロジックを挟む「ガードレール」の設置が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術動向から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
- 標準プロトコルの採用：独自仕様のコネクタ開発は避け、MCPのような標準プロトコルに対応したツール選定を行うことで、将来的なモデルの載せ替えやデータソース拡張に備える。
- リアルタイム性の見極め：すべての業務にリアルタイムデータが必要なわけではありません。バッチ処理で済むものと、エージェントによる即時参照が必要なものを峻別し、コスト対効果を最適化する。
- 権限管理の徹底：「AIにデータベースを見せる」ということは、データベースのアクセス権限設計をAI経由のアクセスまで拡張することを意味します。最小権限の原則（Least Privilege）をAIエージェントにも適用する設計が求められます。
- スモールスタートからの拡張：いきなり基幹システムの書き込み権限を与えるのではなく、まずは「参照専用（Read-only）」のAIエージェントから開始し、社内の信頼と実績を積み上げてからアクション機能を追加するアプローチが現実的です。