はじめに

現代のAIは、単なるチャットボットを超えて自律的に行動する「エージェント型AI（本稿ではGartner定義の広義のエージェント型AIを指すこととします）」へと進化しつつあります。例えば、Manusのようにユーザーの目標達成に向け、必要なリソースとツールと実行計画を策定し、タスクを自動で遂行するエージェント型AIが既に登場しています。

[Gartner](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfxrhSQ_4QbqB3588QkBOp0bBwMptb_uQxrZXnWuMOk1eHpMOExqvqRZGhwEr53Wus2ntc_tf3KTPyToQ7kotvN8BH7wjdGy03tgh1ovrx-frsk_3oIKlvLzn6n0VykISwrOelv?key=2VK2zzpKEPt6ITowXlsSFw)

Gartner

こうしたエージェント型AIの台頭に伴い、AIと外部データをシームレスに連携させたり、異なるAI同士で通信できる標準プロトコルへのニーズが高まっています。特に注目されているのが、Anthropicが提唱したModel Context Protocol（MCP）と、Google主導で策定されたAgent2Agent Protocol（A2A）です。それぞれエージェント型AIを前提にしたオープンな標準規格であり、AIのタスク遂行能力を大きく高める技術として注目されています。

本稿では、MCPおよびA2Aとは何か、それがメディアの業界に具体的にどんな影響を与えるのか、今後メディア企業が取るべきアプローチについて取り上げます。

Model Context Protocol (MCP)とは

[MCPを利用したシステム構成事例 / Anthropic MCP ワークショップ（YouTube）を基に筆者作成](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfIQvo50awJFBhQFG2ocixP5aA81-ZEqmWnw3IHU1jWA_dKNzeW8cRpxak3pnRpuLNR16UtxTjvQFTG7ESVEkIGhlSr0wE0JN8cZnhzNApamA3NC4thy2cEqxBLg0r0IlKacjVrrA?key=2VK2zzpKEPt6ITowXlsSFw)

MCPを利用したシステム構成事例 / Anthropic MCP ワークショップ（YouTube）を基に筆者作成

MCPはAnthropicが2024年11月に公開した、AIと外部データ/ツールをつなぐためのオープンな標準プロトコルです。Anthropicが「AIのためのUSB-Cポート」と呼んでいるように、様々なデータベースやコンテンツ、業務アプリなどにAIを統一的に接続するための共通インターフェースが定義されています。

従来は内外のデータやツールとAIを統合しようとすると、それらは様々な個人や企業から様々なフォーマットで提供されているため、手間がかかります。例えば、ChatGPTやClaudeからGoogle Driveと接続してファイルを検索/参照する機能がありますが、これまでは各社が個別にGoogle Driveと接続するAPIを使って自社サービスとの連携機能を開発する必要がありました。

一方で、MCPが適用されると、一度実装するだけで、共通のプロトコルに沿って様々なデータやツールをAIに利用させることができます。上記の例でいくと、GoogleがGoogle DriveのMCPサーバを提供すれば、各社がいちいち個別開発しなくても、どのAIアプリからもGoogle Drive連携ができるようになります。実際にChatGPTはMCPを使って、カスタムコネクタという様々な外部リソースと連携できる仕組みを提供しています。MCPはオープンで標準的な仕組みなので、Google Driveと連携したい全てのAI開発企業が恩恵を受けられます。これがデータとツールのサイロ化の解消につながります。

MCPは既にOpenAIやGoogleやMicrosoftをはじめ多くの企業が支持をしており、開発者コミュニティに急速に受け入れられつつあります。Figma、Github、Stripe、PayPal、Shopifyなど、デザイン、ソフトウェア開発、コマース、カスタマーサポートまで幅広く様々な企業がMCP対応を発表しており、MCPのマーケットプレイスには無数のMCPサーバが存在しています。

MCP利用側（MCPクライアント）は、Claude DesktopやChatGPT上から利用したいMCPサーバを設定すれば利用できるようになっています。AIアプリだけではなく、Visual Studio CodeやCursorなどのIDE（統合開発環境）経由でもMCPを利用できます。例えば、コーディングにAIを活用する際、Githubのコード置き場やバグ追跡システム等から必要な情報をMCP経由で取得し、より文脈を踏まえた高機能なコード提案が可能になります。

このようにMCPエコシステムは開発者中心に多様な業界で広がりを見せており、事実上の標準として定着し始めています。

Agent2Agent (A2A)とは

[A2Aはエージェント同士の通信を可能にする標準規格を策定 / A2A Protocol](https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXcOrzkqnLHxrn08-A_28k2IAg-_viTflr_Yq4qQYs1VA6mUpuxI3uQ6Fwpz9u6_xH5hKatDxd699DS2XpscjMc3VHXIyOD-bxmaBI3wEJi6g-TnI1ONIBMSoRGj5-PTayiLuRwU?key=2VK2zzpKEPt6ITowXlsSFw)

A2Aはエージェント同士の通信を可能にする標準規格を策定 / A2A Protocol

A2Aはエージェント同士がHTTP上で通信するプロトコルです。片方がクライアント（依頼者）となりタスクを依頼し、もう片方がリモートエージェント（応答者）としてそのタスクを処理する、というクライアント-サーバー型の関係で設計されています。メッセージは「タスク」単位で構造化され、依頼内容・進行状況ステータス・結果などを含む形式です。また各エージェントは「エージェントカード」と呼ばれる自己紹介用メタデータ（提供できる機能、スキル、通信エンドポイント、対応する認証/対話方法等）を公開し、他のエージェントはそれを見て相手の能力や連携方法を動的に知ることができます。AI版の名刺交換のように、エージェント同士が互いの存在とスキルを発見・認識する仕組みが備わっています。

A2Aの設計原則としてGoogleは、エージェント性の尊重、標準技術の活用、デフォルトでセキュア、長時間タスクサポート、モーダリティ非依存（テキストのみでなく音声や動画も扱える）をあげており、どんなAIでも「A2A」という共通プロトコルを話せれば、互いに発見し合い、認証し合い、そして安全に協調動作できるよう設計されています。

GoogleはA2A発表時点で、AtlassianやSalesforce、SAP、ServiceNow、LangChainなど50以上の企業・団体がこの構想に賛同し開発に参加していると述べています。2025年5月にはMicrosoftもA2Aの採用を発表し、Azure AI FoundryとMicrosoft 365 Copilotに導入が決まっています。

このようにMCPやA2Aによるオープンな標準化への業界の期待は大きく、主要ベンダーが相次いで採用に踏み切っている状況です。各企業は自社環境にも多数のエージェント型AIが混在するため、それらが連携できる互換性は重要視されており、MCPやA2Aには今後AI界の「HTTP」や「TCP/IP」のような基盤技術となる可能性があります。なお、OpenAIもエージェント開発ツール（Agents SDK）を公開し、エージェント機能開発の拡張を図っています。しかし2025年6月時点ではOpenAI独自のマルチエージェント通信規格やA2A対応も明らかにしていません。