投稿者 global-ai-media 
AWSは、AWS MCP Server（プレビュー版）において、AIエージェントがデプロイ業務を行う際のSOP（標準作業手順書）サポートを発表しました。生成AIが単に回答を生成するだけでなく、企業が定めた厳格な手順に基づいてインフラ操作を実行するという、実務的な「エージェント型ワークフロー」への重要な一歩について解説します。
「おしゃべり」から「実業務の遂行」へ：AWS MCP Serverの新機能
生成AIの活用フェーズは、情報の検索や要約を行うRAG（検索拡張生成）の段階から、具体的なタスクを実行する「エージェント」の段階へと移行しつつあります。今回のAWSによる発表は、AIエージェントがWebアプリケーションのデプロイなど、複雑かつ正確性が求められる操作を行う際に、SOP（Standard Operating Procedures：標準作業手順書）に従わせる機能を実装したというものです。
具体的には、AWS MCP Server（Model Context Protocolに準拠したサーバー）上で構成されたAIアシスタントに対し、「Webアプリをデプロイして」と指示を出すと、AIが勝手に判断してコマンドを叩くのではなく、あらかじめ定義されたマルチステップの計画（SOP）を読み込み、それに沿って順序立てて処理を実行します。これは、AIの「自律性」と企業の「統制（ガバナンス）」を両立させるための重要な機能と言えます。
Model Context Protocol (MCP) が変えるAIとツールの接続
本機能を理解する上で重要なのが、「MCP（Model Context Protocol）」という規格です。これはAnthropic社などが主導するオープンな標準規格で、LLM（大規模言語モデル）と外部データやツールを接続するための共通インターフェースです。従来、AIを社内システムに繋ぐには個別のAPI連携開発が必要でしたが、MCPにより標準化が進みつつあります。
AWSがこのMCPをベースにしたサーバーで「SOP」という概念を導入したことは、AIを単なるチャットボットとしてではなく、「運用オペレーター」として組み込もうとする明確な意思表示です。特にクラウドインフラの操作においては、一つのミスがサービス停止やセキュリティ事故につながるため、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は許されません。SOPに基づく実行は、AIの創造性を抑制し、確実性を担保する安全弁として機能します。
属人化の解消と「手順書の形骸化」を防ぐ
日本企業の多くは、運用の品質を担保するために詳細な手順書やマニュアルを作成する文化を持っています。しかし、現場では「手順書が更新されていない」「ベテラン社員しか正しい手順を知らない」といった属人化や形骸化の問題が常につきまといます。
AIエージェントにSOPを組み込むアプローチは、この問題を解決する可能性があります。手順書（SOP）自体がAIを動かすコードとしての意味を持つようになるため、ドキュメントの鮮度を保つインセンティブが働きます。また、誰が指示を出しても、AIは同じSOPに従って作業を行うため、オペレーション品質の均質化が期待できます。
リスクと限界：AIは「指示待ち」から脱却できるか
一方で、リスクや限界も理解しておく必要があります。まず、AIはSOPに書かれていることしか実行できません（あるいは、そうあるべきです）。想定外のエラーが発生した際、AIがSOPの範囲外で自己判断を行うことを許可するかどうかは、慎重な設計が必要です。過度な自律性を与えれば暴走のリスクがあり、厳格にしすぎればエラーのたびに人間が介入する必要が出てきます。
また、セキュリティ権限の管理も課題です。AIエージェントにデプロイ権限を与えるということは、そのエージェントへの入力（プロンプト）が悪意ある攻撃を受けた場合、インフラを操作されるリスクがあることを意味します。従来のIAM（ID管理）に加え、AIエージェントに対するガードレールの設定が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAWSの発表は、グローバルのAIトレンドが「対話」から「統制された自律行動」へシフトしていることを示しています。日本企業においては、以下の3点を意識して活用を検討すべきでしょう。
1. 「マニュアル文化」をAI活用の強みに変える
日本企業が得意とする詳細な業務マニュアルや手順書は、AIエージェントにとって良質な「SOP」の原資となります。既存の手順書をMCPなどが解釈可能な形式に構造化し直すことで、現場のノウハウをAIに実装しやすくなります。
2. Human-in-the-Loop（人間による確認）の再定義
SOPに基づく自動化であっても、最終的な承認（Deploy Approval）は人間が行うプロセスを組み込むべきです。AIは「作業者」、人間は「承認者・監督者」という役割分担を明確にし、AIがSOPの各ステップを完了するたびにログを残し、重要な変更前には人間の確認を求めるフローを設計することが、コンプライアンス遵守の観点からも重要です。
3. 小さな定型業務からの適用
いきなり本番環境の全自動デプロイを目指すのではなく、まずは開発環境の構築や、ログの収集・一次解析といった「失敗しても影響が限定的かつ手順が明確な業務」から、SOPベースのAIエージェントを導入することを推奨します。