AIの「小さな秘書」たちがもっと賢くなる？未来のAI技術「プロトコル」ってなんだろう？
こんにちは、AIとテクノロジーの世界にご興味をお持ちの皆さん！AI専門ブロガーのジョンです。最近、「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えてきたかもしれませんね。「ChatGPTみたいなものでしょ？」と思うかもしれませんが、実はもう一歩進んだ、まるでSF映画のようなAI技術なんです。
AIエージェントは、ただ質問に答えるだけでなく、自分で計画を立てて、色々なツールやデータと連携しながら、複数のステップにわたる複雑なタスクをこなすことができるんです。例えば、「来月の売上予測を立てて、関係部署にメールで報告して」なんてお願いも、将来はAIエージェントがサラッとやってくれるようになるかもしれません。
でも、この賢いAIエージェントたちが本当に活躍するためには、一つ大きな課題があります。それは、「AIエージェント同士、あるいはAIエージェントと他のシステムが、どうやってスムーズにおしゃべりするか（コミュニケーションを取るか）」ということです。今日は、このAIエージェントたちの「おしゃべりのルール」、つまり「プロトコル」について、初心者の方にも分かりやすく解説していきますね！
なぜAIエージェントに「おしゃべりのルール」が必要なの？
想像してみてください。もし、あなたが海外に行って、言葉が全く通じない人たちと一緒に何か大きなプロジェクトを成し遂げようとしたら…大変ですよね？お互いに何をしたいのか、どう協力すればいいのか分からず、仕事がなかなか進まないでしょう。
AIエージェントの世界も同じです。せっかく色々な能力を持ったAIエージェントがいても、お互いにコミュニケーションを取るための共通のルール（プロトコル）がなければ、連携できません。それぞれのAIエージェントが「孤立した島」のようになってしまい、せっかくの能力を十分に発揮できないのです。これを専門的には「データサイロ化（情報がバラバラで活用できない状態）」なんて言ったりします。
だからこそ、AIエージェントたちがもっと便利に、もっと効率的に働くためには、みんなが理解できる「共通言語」や「お約束事」、つまり標準化されたプロトコルがとっても重要になるんです。
AIエージェントのお仕事って具体的にどんな感じ？
プロトコルの話に入る前に、AIエージェントが実際にどうやって仕事をするのか、簡単な例で見てみましょう。
例えば、あなたがAIエージェントに「うちのクラウド製品の第3四半期の収益予測を出して」とお願いしたとします。このとき、AIエージェント（ここでは司令塔のような役割を担う「コントローラー」と呼びましょう）は、こんな風に動きます：
- まず、自分ができること（持っているツール）を確認します。例えば、「計画を立てるツール」「データベースから情報を取ってくるツール」「最終チェックをするツール」などがあるかもしれません。
- コントローラーは、「計画担当」のAIエージェントに「収益予測を出すための計画を立てて！」と指示します。
- 計画担当エージェントが作った計画を、「判定担当」のAIエージェントが「この計画で大丈夫かな？」とレビューします。
- コントローラーは承認された計画に基づいて、「データベース操作担当」のAIエージェントたちに「このSQL（データベースを操作するための命令文）を作って実行して！」と指示します。
- 最終的に出てきた結果を、再び判定担当エージェントがチェックし、問題なければあなたに報告。もし修正が必要なら、もう一度計画からやり直します。
こんな風に、一つのタスクをこなすために、たくさんのAIエージェントやツールが裏側で連携し合っているんですね。この連携をスムーズにするのが、これからお話しするプロトコルなんです。
注目のAI「おしゃべりルール」トップ3！ MCP、A2A、ACPって何？
現在、AIエージェントのコミュニケーションを標準化しようという動きが活発になっていて、いくつかの有望なプロトコルが登場しています。その中でも特に注目されている3つをご紹介しましょう！
1. MCP (Model Context Protocol) – AIと道具をつなぐ翻訳家
MCPは、Anthropic社（クロードというAIで有名な会社です）が開発したプロトコルです。これは、AIエージェントやAIモデルが、色々なツールやデータソースと上手にお話するための共通ルールを定めるものです。
ちょっと難しい言葉で言うと、「クライアントサーバーアーキテクチャ」という仕組みを使っています。これは、AIアプリケーション（クライアント、つまりお客さん）が情報や処理をサーバー（お店の店員さん）にお願いする形です。AIエージェントは、データの保管場所（例えば、Apache Kafkaというデータ格納システム）の詳しい使い方を知らなくても、MCPサーバーに「あのデータ取ってきて」とお願いするだけで、サーバーが代わりに適切な処理をしてくれるんです。
例えば、Kafkaの中にあるデータの一覧を見たいとき、MCPを使えば、AIエージェントはKafkaの専門知識がなくても、MCPサーバーに「トピック（データの入れ物）一覧を見せて」と頼むだけでOK。とっても便利ですよね！
2. A2A (Agent2Agent) プロトコル – AI同士が直接おしゃべり！
A2Aは、Googleが開発したプロトコルで、その名の通り、AIエージェント同士が直接コミュニケーションを取り、協力し合って複雑なタスクを解決するためのものです。特定の会社のシステムに縛られることなく、色々なAIエージェントが連携できるのが特徴です。
A2Aでは、各AIエージェントが「エージェントカード」という自己紹介ファイルを持ちます。これによって、他のAIエージェントが「この子はどんなことができるのかな？」と理解しやすくなります。
例えば、ある病院のAIエージェントが、別の地域の病院のAIエージェントに、患者さんの情報を安全に送る必要があるとします。A2Aプロトコルを使えば、お互いのシステム内部の詳しい仕組みを知らなくても、データの暗号化や認証（本人確認みたいなものです）を行いながら、安全かつ確実に情報をやり取りできるようになるんです。
3. ACP (Agent Communication Protocol) – 特定環境でのスムーズな連携
ACPは、IBMが開発したプロトコルで、AIエージェント、アプリケーション、そして人間との間のコミュニケーションを円滑にすることを目指しています。ACPもA2Aと似ていて、特定のベンダーに縛られずにAIエージェント同士が連携できるようにすることを目指しています。
ただ、一つ大きな違いがあります。ACPは、IBMが提供している「BeeAI」というオープンソースのフレームワーク（開発をしやすくするための土台のようなもの）で開発されたAIエージェントたちが、お互いに効率よくコミュニケーションを取ることを特に重視しています。つまり、BeeAIというエコシステムの中で、AIエージェントたちがよりスムーズに協力し合えるように設計されているんですね。
結局、これらのプロトコルは何が違うの？
ここまで3つのプロトコルを見てきましたが、それぞれ少しずつ得意な分野が異なります。ざっくりまとめると、こんな感じです。
- MCP (Anthropic社): AIエージェントが色々なツールやデータと上手におしゃべりするためのルール。
- A2A (Google社): 異なる会社のAIエージェント同士が、お互いの詳しい仕組みを知らなくても直接協力し合うためのルール。
- ACP (IBM社): 主にIBMのBeeAIフレームワーク内で作られたAIエージェント同士が、スムーズに協力し合うためのルール。
どのプロトコルが良い・悪いということではなく、それぞれの目的に合わせて使い分けられたり、将来的にはこれらが組み合わさって使われたりするのかもしれませんね。
AIエージェントとプロトコルのこれから
AIエージェントの世界は、まだ始まったばかり。これらのプロトコルも、まさに今、活発に開発が進められている段階です。GoogleやIBMがA2AやACPを発表したのも、Anthropic社のMCPが成功していることを受けてのことだと言われています。
AIエージェントがもっと賢く、もっと私たちの生活や仕事に役立つようになるためには、こうした「おしゃべりのルール」の整備が不可欠です。ルールが統一されることで、開発者はもっと簡単に、もっと効率的にAIエージェントを作れるようになりますし、私たちユーザーにとっても、より便利で使いやすいAIサービスが登場することが期待できます。
個人的には、AIエージェントが色々なシステムと自動で連携して、私たちの代わりに面倒な作業をこなしてくれる未来を想像すると、ワクワクが止まりません！例えば、旅行の計画を立てる際、AIエージェントに「来月の週末、温泉に行きたいんだけど、予算3万円で良さそうな宿と交通手段を探して予約しておいて」とお願いするだけで、全部手配してくれる…なんて日が来るかもしれませんね。
そのためにも、今回ご紹介したようなプロトコルがどんどん進化して、AIエージェントたちがもっと自由に、もっと賢く「おしゃべり」できるようになることを期待しています！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
A developer’s guide to AI protocols: MCP, A2A, and
ACP