AIエージェントの相互運用性が急進展 — MCP後のエージェント基盤標準化と実運用への移行が加速

伊東雄歩
監修者 伊東 雄歩

株式会社ウォーカー CEO。東北大学卒。MENSA会員、JDLA認定講師、健全AI教育協会理事。生成AI×教育・学習科学を専門とし、2億円超のシステム開発プロジェクトを統括。

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AIエージェントとは何か

AIエージェントは、人工知能を使って自動的に作業や判断を行うプログラムのことです。人間の代わりに情報を集めたり、問題を解決したりすることができます。

相互運用性の重要性

相互運用性とは、異なるAIエージェント同士が互いに情報をやり取りし、一緒に動けることを指します。これが進むと、複数のエージェントが協力して複雑な課題に取り組めるようになります。

MCP(マルチエージェント・コミュニケーション・プロトコル)とは

MCPは、AIエージェント同士がスムーズに通信するためのルールや仕組みです。これにより、異なるエージェントが互いに理解しやすくなり、連携がしやすくなります。

2026年の最新動向

今年はMCPの普及に加えて、エージェント基盤の標準化が進んでいます。これにより、開発者は共通の土台を使ってエージェントを作りやすくなり、実際のサービスへの導入も増えてきました。

メモリ機能の進化

AIエージェントのメモリ機能も大きく進化しています。長期間の情報を保持し、過去のやり取りを踏まえてより良い判断を下せるようになっているのが特徴です。

実運用への移行が加速

標準化と技術の進歩により、AIエージェントは実際のビジネスや生活の場面で使われ始めています。たとえばカスタマーサポートやデータ分析など、多くの分野で役立っています。

今後の課題と展望

一方で、セキュリティやプライバシーの問題も依然として重要です。相互運用性を高めつつ安全に運用するための取り組みが求められています。

参考リンク

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