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AIエージェントの未来：MCPとA2Aの実運用に向けた準備

Beyond AI Protocols: Building an Agentic AI Foundation for Enterprise Success

AIプロトコルの未来：MCPとA2Aが生産環境で本格化する時代へ

みなさん、こんにちは！ Jonです。（人工知能）の世界は日々進化していて、最近注目されているのが「」と「A2A」というプロトコルです。これらはAIエージェント（AIが自律的に動作するプログラムのようなもの）をよりスムーズに連携させるための仕組みで、企業が本格的に導入する生産環境（実際の業務で使う段階）で重要になってきています。今日は、InfoWorldの記事「Beyond AI protocols: Preparing for MCP and A2A in production」を基に、これらのプロトコルをやさしく解説します。の方でもわかりやすいように、専門用語には簡単な説明を加えていきますね。

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MCPとは？ AIとデータの橋渡し役

まず、MCP（）について説明しましょう。MCPは、AIモデル（AIの頭脳部分）とデータが保存されているシステムを繋ぐためのオープンスタンダードです。簡単に言うと、AIが会社のデータベースやツールから情報を安全に引き出せるようにするルールブックのようなものです。これにより、AIは人間の助けなしにデータを扱えるようになり、業務効率が大幅にアップします。

2025年の最新情報として、社がMCPをオープンソース（誰でも無料で使えるように公開）にしたのが大きなトピックです。Google for Developersのブログによると、2025年4月9日に公開された情報では、MCPはAIエージェントの相互接続を促進するものとして注目されています。また、InfoWorldの記事（2025年9月8日掲載）では、企業がMCPを生産環境で導入する際の準備について触れていて、従来のAIプロトコルを超えた実用性が強調されています。

さらに、X（旧Twitter）でのトレンドを見ると、2025年9月頃にMCPがサプライチェーン（供給網）管理で活用される例が増えています。例えば、Logistics Viewpointsの記事（2025年9月8日）では、MCPを使ってAIエージェントが共有の推論（理由付け）を可能にし、物流の効率化を実現しているとあります。初心者の方は、MCPを「AIのデータ引き出しキー」と思ってください。これがあれば、AIは読取り専用モードで安全にデータにアクセスできます。

  • MCPの主な利点：セキュリティが高く、データ漏洩を防ぎながらAIを連携。
  • 導入例：Oracle社が2025年半ばにSQLcl（データベースツール）にMCPを統合し、AIによるデータクエリ（検索）を強化（WebProNews、2025年9月頃の記事）。
  • 注意点：生産環境では、セキュリティリスクを考慮したベストプラクティスが必要。

A2Aとの違いと連携の可能性

MCPがAIとデータの橋渡しなら、A2A（Agent2Agent）はAIエージェント同士のコミュニケーションをスムーズにするプロトコルです。イメージとしては、異なる会社のAIがお互いに話し合ってタスクを分担するような感じです。Googleが2025年4月9日にA2Aをオープンソース化したのがスタートで、開発者がインターロペラビリティ（相互運用性）を高められるようになりました。

最近の更新として、Mediumの記事（2025年9月頃）では、A2AがAIエージェントのチームワークを可能にし、乱雑さを防ぐ「三つのプロトコル（MCP、A2A、ACP）」の一つとして紹介されています。ACP（Agent Context Protocol）は似た技術ですが、A2Aは特にエージェント間のスムーズな協力に特化しています。Xの投稿では、2025年9月5日に「A2AがAI同士の取引や競争を可能にする」との議論が活発で、将来的にA2AがA2B（AIとビジネス）やA2C（AIと消費者）を超える可能性が指摘されています。

生産環境での準備：企業はどう対応すべきか

これらのプロトコルが生産環境で本格化する中、企業はどんな準備が必要でしょうか？ InfoWorldの記事（2025年9月8日）によると、MCPとA2Aの導入は、AIのエージェント化（自律動作）を加速させますが、課題もあります。例えば、セキュリティリスクやスケーラビリティ（規模拡大のしやすさ）を考慮した設計が不可欠です。

具体的なステップとして：

  1. まずはプロトコルの理解：公式ドキュメント（Google DevelopersやAnthropicのサイト）を読んで基本を把握。
  2. テスト環境で試す：無料ツールを使ってMCPをデータベースに接続してみる。
  3. セキュリティ対策：Orca Securityのブログ（2025年5月19日）では、MCPのような技術がAIに「メモリ（記憶）」をもたらす一方で、リスク管理が重要と指摘。
  4. 最新トレンドの追跡：Xでは2025年8月7日のArtificial Analysisのレポートで、AIのトレンドとしてMCP/A2Aが挙げられ、Q2 2025の分析が公開されています。

また、AIの進化はドキュメント作成ツールにも及んでいます。例えば、AIで瞬時にドキュメントやスライドを作成できる「Gamma」というツールが話題です。こうしたツールはMCPのようなプロトコルと相性が良く、業務をさらに効率化してくれます。詳しくはこちらの記事で解説しています。

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2025年の最新ニュースと未来の可能性

2025年に入り、MCPとA2Aのニュースが続々と出てきています。BNO News（2025年9月、約12時間前）の記事では、MCPのベストツールとして、コンテンツリポジトリやビジネスツールとの連携が強調されています。また、Generative AIのブログ（2025年8月）では、これらのプロトコルがAIエージェントの混乱を防ぎ、ビジネス価値を生むと分析されています。

Xのトレンドでは、2025年9月8日の投稿で「AIエージェントは生産環境で脆い（壊れやすい）ため、MCPのようなワークフローが重要」との現実的な意見が見られます。さらに、2025年9月6日の投稿では、NVIDIAのJetson ThorのようなハードウェアがA2A対応のエッジAI（端末側AI）を推進しているとあります。これにより、2025年末までにMCP/A2Aが標準化される可能性が高いです。

未来の可能性として、Xomniaの記事（2025年6月5日）では、MCPが（）とサードパーティアプリの接続を変革すると予測。Akka.ioのブログ（2025年5月15日）では、MCP、A2A、ACPがスケーラブルでセキュアなAIシステムを構築するとあります。初心者の方は、これを「AIのチームワーク革命」と思ってください。ロボットやIoT（モノのインターネット）との統合も進み、2025年はこうしたトレンドが加速する年になりそうです。

Jonのまとめ：これからのAIをどう活用するか

今回はMCPとA2Aのプロトコルを中心に、生産環境での準備についてお話ししました。これらはAIをより実用的で安全なものに変える鍵で、企業だけでなく個人ユーザーも恩恵を受けられるはずです。私としては、こうした技術を日常的に取り入れることで、仕事や生活がもっと楽になると思います。まずは小さなツールから試してみてくださいね。

AIでドキュメント作成を効率化したい方は、Gammaの詳細記事をチェックしてみてはいかがでしょうか？

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参照情報源

  • InfoWorld: Beyond AI protocols: Preparing for MCP and A2A in production (2025-09-08)
  • Google for Developers : A2A, a new era of agent interoperability (2025-04-09)
  • Xomnia: Recent developments on AI protocols: MCP and future possibilities (2025-06-05)
  • Orca Security: Bringing Memory to AI: A Look at A2A and MCP-like Technologies (2025-05-19)
  • Akka.io: MCP, A2A, ACP: What does it all mean? (2025-05-15)
  • BNO News: Best Model Context Protocol Tools and Solutions in 2025 (2025-09頃)
  • Logistics Viewpoints: AI in the Supply Chain – Part 3: MCP and Shared Reasoning (2025-09-08)
  • Generative AI: MCP, A2A, ACP: The Three Protocols (2025-08)
  • Medium: A2A Protocol Breakdown (2025-09頃)
  • WebProNews: Oracle Integrates MCP in SQLcl (2025-09頃)
  • X（旧Twitter）の関連投稿（2025年9月頃のトレンド）

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