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AI エージェントは、何とつながりますか。ツールの利用、MCP、A2A

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AI エージェントは、外部のデータや道具（ツール）と、ほかの AI エージェントにつながります。データや道具につなぐ規格が MCP、エージェントどうしをつなぐ規格が A2A です。どちらも公開された規格で、補い合う関係とされています。

AI エージェントとは、何ですか

AI エージェントは、特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動する AI システムです。日本の「AI 事業者ガイドライン」（第1.2版）（別のタブで開きます）の定義です。

Anthropic は、2024年12月19日の文章で、「ワークフロー」と「エージェント」を区別しました。あらかじめ決めた手順のとおりに LLM と道具を動かすものが「ワークフロー」です。LLM が自分で手順と道具の使い方を決めるものが「エージェント」です。

LLM は、外の道具をどうやって使いますか

LLM は、ツール利用（関数呼び出し）という機能で、外の道具を使います。LLM は、外部の関数や API を呼び出す内容を、決まった形のデータで出力します。流れは、次のとおりです。

  1. 開発者が、関数の名前、説明、引数を定義して、モデルに渡します。
  2. モデルは、必要と判断すると、呼び出す関数の名前と引数を出力します。
  3. アプリケーションが関数を実行し、結果をモデルに渡します。
  4. モデルが、最終の回答を作ります。

ツール利用の流れは、OpenAI、Anthropic、Google の文書で共通しています。開発者が定義した関数を、モデル自身は実行しません。

MCP は、何と何をつなぎますか

MCP（Model Context Protocol）は、AI のアプリケーションを、外部のデータや道具につなぐための、公開された規格です。Anthropic が 2024年11月25日に公開しました。ツール利用が道具を呼び出すしくみであるのに対し、MCP は、道具やデータへのつなぎ方をそろえます。

MCP では、AI のアプリケーション（ホスト）が、MCP クライアントを通じて、MCP サーバーにつなぎます。MCP サーバーは、ツール（実行する機能）、リソース（参照するデータ）、プロンプト（ひな形）の3種類を提供します。

2025年12月9日に、Anthropic は MCP を Agentic AI Foundation に寄贈しました。Linux Foundation の下に新しく作られた団体で、Anthropic、Block、OpenAI が共同で設立しました。

A2A は、MCP と何が違いますか

A2A（Agent2Agent プロトコル）は、AI エージェントどうしをつなぐ、公開された規格です。外部のデータや道具につなぐ MCP とは、つなぐ相手が違います。A2A では、作った会社や枠組みの違うエージェントが、互いを見つけ、作業を頼み、結果を受け渡します。Google が 2025年4月9日に公表しました。

A2A のエージェントは、自分にできることを、Agent Card という JSON の文書で公開します。頼まれた作業は、状態の移り変わりを持つタスクとして扱います。

図A2A と MCP が、つなぐもの（1つの例）

A2A で、作業を頼む側

  • ほかの AI エージェント相手の Agent Card を読み、作業を頼む

頼まれて、道具を使う側

AI エージェントMCP では、ホスト（AI のアプリケーション）
  • LLM
  • MCP クライアント

MCP でつなぐ先（サーバーが提供するもの）

  • ツール実行する機能
  • リソース参照するデータ
  • プロンプトひな形

当社による整理です。矢印は、作業を頼む向き、道具を呼び出す向きです。緑の枠は、A2A と MCP の両方でつながる側です。

MCPA2A
つなぐものAI のアプリケーションと、外部のデータや道具AI エージェントどうし
Linux Foundation の下へ2025年12月9日に寄贈2025年6月23日にプロジェクトの発足を発表
受け入れている団体Agentic AI FoundationAgentic AI Foundation（2026年8月17日に発表）
仕様の版（2026年10月時点）2026-07-281.0.0

A2A の規格は、Google が Linux Foundation に寄贈したものです。

図MCP と A2A の、公開から受け入れまで
  1. 2024年11月25日MCP の公開Anthropic が公開
  2. 2025年4月9日A2A の公表Google が公表
  3. 2025年6月23日A2A のプロジェクト発足Linux Foundation が発表
  4. 2025年12月9日MCP の寄贈Anthropic が Agentic AI Foundation へ
  5. 2026年8月17日A2A の受け入れを発表Agentic AI Foundation のブログ

各社と各団体の発表によります。緑の枠は、MCP を受け入れている団体が、A2A も受け入れると発表した日です。

エージェントのまわりの言葉は、何を指しますか

エージェントのまわりでは、Agent Skills、コンピューター操作、マルチエージェントなどの言葉が使われます。製品の機能の呼び名を含み、意味に幅のある言葉もあります。

Agent Skills（エージェントのスキル）AI エージェントに、特定の作業のやり方を教えるための、公開された形式です。Anthropic が 2025年10月16日に公表しました。
コンピューター操作（Computer use）AI モデルが画面の画像を見て、クリックやキー入力を指示し、ソフトウェアを使う機能です。OpenAI、Anthropic、Google が、同じ呼び名で提供しています。
マルチエージェント複数の AI エージェントに役割を分け、1つの作業を進める構成です。
AI のメモリーAI が会話をまたいで情報を覚え、後の会話で使う機能です。覚える情報は、コンテキストウィンドウの外に保存します。
エージェント型のワークフローLLM がツールを使いながら、複数の手順で作業を進めるしくみを指す言葉です。

安全に使うために、何を知り、何を確かめますか

安全に使うために知っておく言葉は、対策の名前が2つと、攻撃の名前が2つです。

人による確認（ヒューマン・イン・ザ・ループ）AI に判断や操作を任せきりにせず、途中に人の確認や承認を入れるしくみです。
ガードレールAI への入力と AI の出力を検査し、有害な内容や決まりに反する内容を見つけて、止めたり知らせたりするしくみです。
プロンプトインジェクション生成 AI に細工をした入力を与えて、意図しない出力や動作をさせる攻撃です。AI が読み込む Web ページやファイルに指示を紛れ込ませる、間接の型があります。
ジェイルブレイクモデルの出力にかけられた制限を回避させるために、細工をしたプロンプトを直接入力する攻撃です。

技術文書や社内の資料を使わせるときに、確かめること

  • つなぐ道具と権限は、必要最小限か。影響の大きい操作の前に、人の承認が入るか。OWASP は、この2つを対策に挙げています。LLM に与えた機能、権限、自律性が大きすぎるリスク（LLM06:2025 Excessive Agency）への対策です。
  • 読み込ませる資料に、指示が紛れ込んでいないか。OWASP は、RAG やファインチューニングを使っても、プロンプトインジェクションは完全には防げないとしています。
  • スキルの提供元と中身を確かめたか。Anthropic は、スキルは指示とコードを含むとして、信頼できる提供元のものだけを使うよう求めています。
  • 覚えさせた情報に、機密の情報が残っていないか。Anthropic の開発者向けの文書は、機密の情報を取り除く検証と、長く使われていないファイルを定期的に消すことを勧めています。

言い切れないこと、注意することは、何ですか

  • AI エージェントの定義は、1つではありません。公的な文書の定義と、開発元の説明は、重なりますが同じではありません。
  • 「ワークフロー」は、文書によって指すものが違います。Anthropic の区別では、手順が決まっている側です。Google の用語集の agentic workflow は、エージェントが自律的に計画し実行する過程を指します。
  • MCP やガードレールがあれば安全、とは言えません。MCP の仕様は、安全の原則を、プロトコルそのものでは強制できないと書いています。OWASP の文書（LLM07:2025）は、リスクの例に、ガードレールの回避を挙げています。
  • エージェントを増やせばよい、とも言えません。Microsoft の文書は、要件を確実に満たす中で、最も単純な構成を選ぶよう勧めています。
  • 規格の版、受け入れている団体、機能の呼び名、機能を提供している会社は、変わりやすい情報です。このコラムの内容は、2026年10月時点のものです。

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出典

確かめる

この記事の内容から、2 問です。選ぶと、その場で答えと説明が出ます。

問い 1開発者が定義した関数を、実際に実行するのはどれですか。

問い 2MCP と A2A の役目の説明で、本文に合うものはどれですか。

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