投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用が「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」へと進化する中、LLMと社内システムをどう接続するかが大きな課題となっています。本稿では、Anthropic社などが提唱する接続標準「Model Context Protocol（MCP）」に焦点を当て、その仕組みと、日本企業のシステム環境においてなぜこの標準化が重要なのか、リスクと合わせて解説します。
「チャット」から「アクション」へ：AIパイプラインの進化と課題
現在、多くの日本企業がRAG（検索拡張生成）技術を用いた社内文書検索システムの導入を一巡させ、次なるステップとして「AIエージェント」の開発に目を向けています。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、APIを通じて社内データベースを照会したり、Slackに通知を送ったり、コードを実行して分析を行ったりと、具体的な「アクション」を遂行するシステムです。
しかし、ここで技術的なボトルネックとなるのが「接続の複雑さ」です。これまでは、特定のLLM（大規模言語モデル）と特定の社内ツールを繋ぐために、個別の「コネクタ」や「プラグイン」を開発する必要がありました。ツールが増え、モデルが進化するたびに接続部分を改修するのは、保守運用の観点から持続可能ではありません。そこで注目されているのが、今回のテーマであるMCP（Model Context Protocol）です。
MCP（Model Context Protocol）とは何か
MCPは、一言で言えば「AIのためのUSB規格」のようなものです。USBが登場する前は、プリンターやマウスを接続するために独自のポートや複雑な設定が必要でしたが、USBの登場により統一された規格で簡単に接続できるようになりました。MCPはこれをAIの世界で実現しようとしています。
具体的には、MCPは「LLM」と「データソース・ツール」の間の共通言語を定義します。これにより、開発者は一度MCPに対応したサーバー（接続口）を作れば、Claudeやその他のMCP対応LLMから、標準化された方法でそのツールを利用できるようになります。元記事の文脈にもあるように、MCPは単なる接続だけでなく、ツールを使用するための「LLMへの指示（インストラクション）」や「統合機能」自体を管理する役割を担います。これにより、エージェント・パイプライン（一連の処理フロー）の中で、AIが迷わずに適切なツールを選び、実行できる環境が整います。
日本企業のシステム環境におけるメリット
日本企業の多くは、オンプレミスを含む複雑なレガシーシステムや、部門ごとにサイロ化されたSaaSを抱えています。MCPのような標準プロトコルを採用することには、主に以下の2つの実務的メリットがあります。
第一に、「ベンダーロックインの回避」です。特定のLLMプロバイダー独自のプラグイン機能に依存しすぎると、将来的に別のより高性能なモデルや、国産のセキュアなモデルに切り替えたい場合に、システム連携部分を作り直す必要が生じます。MCPというオープンな標準規格を採用することで、LLM部分の交換可能性（ポータビリティ）を高めることができます。
第二に、「開発工数の削減とガバナンスの統一」です。各社内システムに対してMCPサーバーを構築しておけば、それを人事用ボット、営業支援ボット、開発支援ボットなど、複数のAIエージェントから共通して利用できます。また、アクセス権限やログ取得をMCPの層で一元管理しやすくなるため、IT部門にとってもガバナンスを効かせやすい構造となります。
実務上の課題とリスク：過信は禁物
一方で、MCPはまだ発展途上の技術であり、導入には慎重さも求められます。最大の懸念点は「セキュリティと権限管理」です。AIエージェントに社内システムの操作権限を与えるということは、プロンプトインジェクション（悪意ある指示によるハッキング）などにより、AIが誤ってデータを削除したり、機密情報を外部に送信したりするリスクが生じることを意味します。
「接続できること」と「安全に自律動作できること」は別問題です。MCPを使えば技術的な接続は容易になりますが、AIがそのツールを「いつ、どのように使うべきか」という判断能力はモデルの性能に依存します。したがって、特に金融やインフラなどミッションクリティカルな領域では、完全に自律させるのではなく、重要なアクションの前に人間が承認する「Human-in-the-loop」の設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流として、AIは「読む・書く」から「ツールを使う」段階へシフトしています。この変化を日本企業が取り込むための要点は以下の通りです。
- 「標準化」をアーキテクチャに組み込む：
個別のAIサービスごとに連携開発を行うのではなく、MCPのような標準プロトコルを意識し、将来的にLLMを差し替え可能な疎結合なアーキテクチャを設計してください。 - 社内APIの整備が急務：
AIエージェントを活用するためには、社内システムがAPIで操作可能になっている必要があります。レガシーシステムのAPI化（モダナイゼーション）は、AI活用的前提条件として優先度を上げるべきです。 - 「つなぐ」リスクの再評価：
便利になる反面、AIがシステムを操作できる範囲が広がります。既存のアクセス権限管理（IAM）がAIエージェントからのアクセスにも耐えうるか、セキュリティポリシーを見直す必要があります。