投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるテキスト生成から、外部システムと連携してタスクを実行する「エージェント型」へと進化しています。その鍵となる技術標準として注目される「MCP（Model Context Protocol）」を題材に、AIによるシステム連携の未来と、複雑なレガシーシステムを抱える日本企業が取るべき戦略について解説します。
旅行テックに見る「エージェント型AI」の真価
生成AIの進化において、現在最も注目されているのが「AIエージェント」の台頭です。従来のチャットボットが主に「情報の要約」や「アイデア出し」に使われていたのに対し、エージェント型AIはユーザーの指示に基づいて外部システムを操作し、具体的なタスクを完遂することを目指しています。
元記事であるSkiftのレポートでは、旅行業界におけるMCP（Model Context Protocol）の活用事例が取り上げられています。これまでのAIは「フライトの候補を挙げる」ことまでしかできませんでしたが、MCPを介することで、AIが航空会社やホテルの在庫管理システムに深く入り込み（drills deep）、空席確認から価格比較、さらには予約実行までを自律的に行えるようになります。
これは旅行業界に限った話ではありません。社内の在庫管理システム、CRM（顧客関係管理）、ERP（基幹システム）など、企業のあらゆるデータベースとAIをどう接続するかという、全産業共通の課題に対する一つの解を示しています。
MCPとは何か：AIとシステムの「共通言語」
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部データソースやツールを接続するためのオープンな標準規格です。これを理解するには、PC周辺機器における「USB」をイメージすると分かりやすいでしょう。USBが登場する前は、プリンターやマウスごとに専用のポートやドライバが必要でしたが、USBによって規格が統一され、どの機器も簡単に接続できるようになりました。
同様に、これまでは「ChatGPTと社内DB」「ClaudeとSaaSツール」を繋ぐために、企業は個別にAPI連携プログラムを開発する必要がありました。これがMCPによって標準化されれば、一度の接続設定で多様なAIモデルから社内データへアクセスさせることが可能になります。これは、システム開発の内製化リソースが不足しがちな多くの日本企業にとって、AI実装の工数を大幅に削減する福音となり得ます。
日本企業における「レガシーシステム」とAI連携の壁
日本国内でのAI活用において最大の障壁の一つが、長年運用されてきた「レガシーシステム」の存在です。多くの日本企業では、オンプレミスの基幹システムや、独自のカスタマイズが施された業務システムが依然として現役で稼働しています。
これらのシステムは最新のAIとの親和性が低く、データをAIに読み込ませるためのパイプライン構築（ETL処理など）に多大なコストがかかっていました。MCPのような標準プロトコルが普及すれば、レガシーシステム側に「MCPサーバー」として振る舞うラッパー（薄いプログラム層）を被せることで、大規模な改修を行うことなく、最新のLLM（大規模言語モデル）から安全にデータへアクセスさせる道が開けます。
これは「2025年の崖」と呼ばれるDXの課題に対し、既存資産を活かしつつAI導入を進める現実的なアプローチとなります。
ガバナンスとセキュリティ：AIに「行動」させるリスク
一方で、AIがシステムに「深く入り込む」ことにはリスクも伴います。単にデータを「読む（Read）」だけでなく、予約や発注といった「書く（Write/Action）」権限をAIに与える場合、誤動作やハルシネーション（もっともらしい嘘）による実害が発生する可能性があるからです。
特に日本の商習慣においては、誤発注や誤送信に対する許容度は極めて低く、コンプライアンス意識も厳格です。MCPを活用して接続性を高める際も、以下の点に注意が必要です。
- 権限の最小化：AIエージェントには必要最低限のアクセス権のみを付与する。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：最終的な決済や契約など、重要なアクションの前には必ず人間の承認プロセスを挟む。
- ログの透明性：AIがどのデータを参照し、なぜその操作を行ったかを追跡できる仕組みを維持する。
日本企業のAI活用への示唆
MCPのような標準化の動きは、AI活用が「実験」から「実務への組み込み」へ移行していることを示しています。日本の意思決定者やエンジニアは以下の視点を持つべきです。
- 「つなぐ技術」の標準化を注視する：独自開発で強引にシステム連携を行うのではなく、MCPのようなグローバル標準に乗ることで、将来的なベンダーロックインを防ぎ、モデルの切り替え（OpenAIからAnthropic、あるいは国産モデルへ）を容易にする設計を心がけてください。
- 業務フローの再定義：AIに単にテキストを書かせるのではなく、「社内規定を検索して申請書の下書きを作成し、システムに登録する」といった一連のワークフロー自体を自動化する視点を持ってください。人手不足が深刻化する日本において、エージェント型AIはバックオフィスの救世主になり得ます。
- 守りのDXの強化：接続が容易になる分、情報漏洩リスクも高まります。AIガバナンスを「禁止」のためではなく、「安全に接続するため」のルールとして整備し、現場が安心してAIエージェントを使える土壌を作ることが急務です。