投稿者 global-ai-media 
Anthropicが提唱した「Model Context Protocol（MCP）」のエコシステムが急速に拡大しています。データ接続ソリューションのCDataとデータ＆AIプラットフォームのDatabricksの連携事例をもとに、AIエージェント開発における「データアクセスの標準化」の重要性と、日本企業が採用すべきアーキテクチャ戦略について解説します。
AIエージェント開発のボトルネック「データ接続」
生成AIの活用フェーズは、単なるチャットボットから、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」へと移行しつつあります。しかし、実務で使えるエージェントを開発する際、最大の障壁となるのが「社内データへの接続」です。CRM、ERP、データベース、チャットツールなど、企業内には多種多様なシステムが存在し、これら全てに対して個別にAPI連携を実装するのは、開発コストの観点から現実的ではありません。
この課題に対する一つの解として注目されているのが、Anthropic社が提唱しオープンソース化した「Model Context Protocol（MCP）」です。MCPは、AIモデルとデータソースを接続するための共通規格であり、これを採用することで、開発者はシステムごとに固有のコネクタを作る必要がなくなります。
CDataとDatabricksの連携が示す「疎結合」のメリット
最近の動きとして、データ接続ドライバーの大手であるCData Softwareが、このMCPエコシステムへの参画を強化しています。特に注目すべきは、Databricks（Mosaic AI）環境下での連携です。CDataの「Connect AI」を活用することで、Databricks上でAIエージェントを開発する際、CDataが対応している数百種類のSaaSやDBへの接続がMCP経由で即座に可能になります。
ここでの技術的なポイントは、「エージェントのロジック（推論・判断）」と「データアクセス（接続・取得）」が完全に疎結合（Decoupled）に保たれる点です。従来のように、AIアプリケーションのコード内に特定のSaaSへのAPIコールをハードコーディングする必要がありません。これにより、接続先のシステムが変更されたり、APIの仕様が変わったりしても、AIエージェント側のロジックへの影響を最小限に抑えることができます。
日本企業のシステム環境とMCPの親和性
日本企業、特に歴史ある組織においては、レガシーなオンプレミスデータベースと、SalesforceやKintone、SlackといったモダンなSaaSが混在する複雑なシステム環境が一般的です。また、これらを統合するデータ基盤の構築には多大な工数を要し、AI活用が後回しになるケースも少なくありません。
MCPのような標準プロトコルと、CDataのようなコネクティビティ・プロバイダーの組み合わせは、この「データ整備の泥沼」を回避する助けとなります。データを物理的に一箇所に集約（ETL）しなくても、AIエージェントが必要な時に必要なデータソースへ標準化された手順でアクセスできる環境が整うからです。これは、現場主導で素早くPoC（概念実証）を回したい日本のDX推進担当者にとって強力な武器となります。
ガバナンスとセキュリティの課題
一方で、データアクセスが容易になることは、セキュリティリスクの増大も意味します。AIエージェントがMCPを通じて基幹システムのデータを自由に読み書きできる状態は、情報漏洩や誤操作のリスクを孕んでいます。
したがって、技術的な接続が可能になったとしても、企業のガバナンスとしては「AIにどの範囲のデータアクセス権限（Read/Write）を付与するか」という認証・認可の設計がより重要になります。MCPのエコシステムにおいても、今後は単なる接続性だけでなく、アクセス制御や監査ログの機能が重要な選定基準となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
1. 「つなぐ技術」の標準化を意識する
AIエージェント開発において、独自の接続スクリプトを乱立させるのは持続可能ではありません。MCPのようなオープン標準を採用し、データ接続層を抽象化・共通化することで、ベンダーロックインを防ぎつつ、将来的なモデルの載せ替えにも強いアーキテクチャを設計すべきです。
2. 既存のIT資産を活かす現実解
すべてのデータを最新のデータレイクハウスに統合するのを待つ必要はありません。コネクタを活用して既存のSaaSやDBへ安全にアクセスさせるアプローチをとることで、「今あるデータ」を使って早期にAIエージェントの実用化に着手できます。
3. 人間による監督（Human-in-the-loop）の徹底
MCPによりAIが外部システムを操作（Action）できるようになりますが、特に書き込み処理や決済処理など不可逆な操作については、必ず人間の承認プロセスを挟むなど、慎重なワークフロー設計が求められます。技術的な「接続」と、業務的な「権限」は分けて管理しましょう。