AIの状況は、戦略的な動きが活発化しており、その中心は人工知能とインテリジェントエージェントを支える標準化、プロトコル、エコシステムです。
テクノロジー業界の巨人は、この静かではあるものの激しい戦いに深く関わっています。それぞれの戦略的な動きと技術の発表は、AI産業を再構築する可能性を秘めており、AIの未来と莫大な経済的利益の配分をめぐる深刻な争いを反映しています。
巨像の衝突
世間の注目は、モデルのパラメータやパフォーマンス指標における絶え間ない競争に向けられがちですが、それよりも重要な競争が舞台裏で繰り広げられています。
2024年11月、Anthropicは、インテリジェントエージェントのためのオープンスタンダードであるModel Context Protocol（MCP）を発表し、大胆な一歩を踏み出しました。
このイニシアチブは大きな波紋を呼び、大規模言語モデル（LLM）と外部データソースおよびツールとの間のインタラクションのための共通言語を確立することを目指しました。AIインタラクションの複雑な世界において、普遍的なシステムを構築しようとしたのです。
Anthropicの動きはすぐに業界全体に共鳴しました。OpenAIはすぐに、Agent SDKでのMCPのサポートを発表し、MCPの価値を認識し、競争力を維持するという決意を示しました。
テクノロジー業界の支配的な勢力であるGoogleも、この戦いに加わりました。Google DeepMindのCEOであるDemis Hassabis氏は、MCPをGoogleのGeminiモデルとソフトウェア開発キットに統合することを発表し、「AIエージェント時代のオープンスタンダードとして急速に普及している」と称賛しました。
これらの業界リーダーからの支持は、MCPの影響力を急速に拡大させ、AIドメインにおける焦点として位置づけました。
しかし、競争は激化しました。Google Cloud Next 2025カンファレンスで、Googleは、インテリジェントエージェントインタラクションのための最初のオープンソース標準であるAgent2Agent Protocol（A2A）を発表しました。A2Aは、既存のフレームワークとベンダー間の障壁を取り除き、異なるエコシステム間でインテリジェントエージェント間の安全かつ効率的なコラボレーションを可能にします。Googleの動きは、AIにおける技術力と革新的な能力、そしてAIエコシステムの構築における野心を示しました。
これらの技術大手の行動は、AIとインテリジェントエージェントにおける競争を最前線にもたらし、接続標準、インターフェースプロトコル、およびエコシステムに焦点を当てています。まだ進化しているグローバルなAIの状況において、「プロトコルは力に等しい」という原則がますます明らかになっています。
AI時代の基本プロトコル標準の定義をコントロールする者は誰でも、グローバルなAI産業の権力構造を再構築し、その経済的利益を再分配する機会を得ます。
これは技術的な競争を超え、将来の市場構造と企業の成長を定義する戦略的なゲームへとエスカレートします。
AIアプリケーションの「接続ポート」
AI技術の急速な進歩により、GPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）が登場し、自然言語処理、テキスト生成、問題解決において目覚ましい能力を発揮しています。
これらのモデルの潜在力は、外部データやツールと対話する能力にあり、現実世界の課題に対処することにあります。
しかし、AIモデルと外部世界とのインタラクションは、断片化と標準化の欠如によって妨げられてきました。
統一された標準とプロトコルがないため、開発者は、AIモデルをさまざまなデータソースやツールと統合する際に、各AIモデルとプラットフォーム固有の接続コードを作成する必要があります。
これらの課題に対処するために、MCPが作成されました。Anthropicは、MCPをAIアプリケーション用のUSB-Cポートに例え、その多様性とシンプルさを強調しています。
USB-Cポートと同様に、MCPは、さまざまなAIモデルと外部システムが同じプロトコルを使用できるようにする普遍的な標準を確立し、AIアプリケーションの開発と統合を簡素化および効率化することを目指しています。
ソフトウェア開発プロジェクトを考えてみましょう。MCP以前は、開発者はAIツールを使用してプロジェクトコードリポジトリを分析するために、各コードリポジトリとAIモデルに対して複雑な接続コードを作成する必要がありました。
MCPベースのAIツールを使用すると、開発者はプロジェクトコードリポジトリを直接掘り下げ、コード構造を自動的に分析し、過去のコミット記録を理解し、プロジェクト要件に基づいて正確なコードの推奨事項を提供できます。これにより、開発効率とコード品質が向上します。
MCPは、MCPサーバーとMCPクライアントの2つの主要なコンポーネントで構成されています。MCPサーバーは、データ「ゲートキーパー」として機能し、開発者はローカルファイルシステム、データベース、またはリモートサービスAPIからのデータを公開できます。
MCPクライアントは、「エクスプローラー」として機能し、これらのサーバーに接続してデータにアクセスおよび利用するAIアプリケーションを構築します。MCPサーバーがデータを公開し、MCPクライアントがそれを取得して処理し、AIと外部世界との間の橋を構築します。
AIモデルが外部データやツールにアクセスする際、セキュリティは不可欠です。MCPは、データアクセスインターフェースを標準化し、機密データとの直接的な接触を最小限に抑え、データ侵害のリスクを軽減します。その組み込みのセキュリティメカニズムは、包括的なデータ保護を提供します。データソースは、厳格なセキュリティ制御の下でAIと選択的にデータを共有でき、AIは結果を安全にデータソースに中継できます。
たとえば、MCPサーバーは、APIキーのような機密情報を大規模モデル技術プロバイダーに公開することなく、リソースを制御できます。大規模モデルが攻撃された場合、攻撃者はこの重要な情報を取得できず、リスクを分離してデータセキュリティを確保します。
MCPの利点は、その実用的なアプリケーションとさまざまな分野での価値に明らかです。
医療では、インテリジェントエージェントはMCPを介して患者の電子医療記録と医療データベースに接続し、医師の専門知識に基づいて予備的な診断の提案を提供できます。
金融では、インテリジェントエージェントはMCPを介して連携して金融データを分析し、市場の変化を監視し、株式取引を自動化し、投資の意思決定をよりインテリジェントかつ効率的に行うことができます。
中国では、TencentやAlibabaなどのテクノロジー企業も、MCP関連のビジネスを積極的に展開することで対応しています。Alibaba CloudのBailianプラットフォームは、フルライフサイクルのMCPサービスを提供し、インテリジェントエージェントの開発プロセスを簡素化し、開発サイクルを数分に短縮します。Tencent Cloudは、「AI開発キット」をリリースしました。これは、MCPプラグインホスティングサービスをサポートし、開発者がビジネス指向のインテリジェントエージェントを迅速に構築するのに役立ちます。
インテリジェントエージェントのコラボレーション：「自由貿易協定」
MCPプロトコルが進化するにつれて、インテリジェントエージェントは、単純なチャットボットから、現実世界の問題を解決できるアクションアシスタントへと移行しています。技術大手が、独自の標準および生態学的な「 walled gardens（塀で囲まれた庭）」を積極的に構築しています。AIモデルと外部ツールおよびデータの接続に焦点を当てたMCPとは異なり、A2Aプロトコルは、インテリジェントエージェント間のより高レベルのコラボレーションを目指しています。
A2Aプロトコルの目標は、異なるソースおよびベンダーからのインテリジェントエージェントがお互いを理解し、協力して作業できるようにし、マルチエージェントコラボレーションに、より大きな自律性と柔軟性を提供することです。このコンセプトは、国間の関税障壁を削減することを目指す世界貿易機関（WTO）に例えることができます。
インテリジェントエージェントの世界では、異なるベンダーとフレームワークは独立した「国」のようなものであり、A2Aプロトコルは「自由貿易協定」のようなものです。一度採用されると、これらのインテリジェントエージェントは「自由貿易圏」に参加し、共通の「言語」を使用してシームレスに通信および連携し、単一のインテリジェントエージェントでは処理できない複雑なワークフローを完了できます。
タスク管理は、A2Aプロトコルのコアコンポーネントです。クライアントとリモートインテリジェントエージェント間の通信は、タスクの完了を中心に展開します。プロトコルは「タスク」オブジェクトを定義しており、インテリジェントエージェントは、単純なタスクを迅速に完了できます。複雑で長期的なタスクの場合、インテリジェントエージェントは通信してタスクの完了ステータスをリアルタイムで同期し、スムーズな進行を保証します。
A2Aは、インテリジェントエージェント間のコラボレーションもサポートしています。複数のインテリジェントエージェントは、コンテキスト情報、返信、またはユーザーの指示を含むメッセージを互いに送信できるため、協力して複雑な問題を解決し、困難なタスクを完了できます。
現在、A2Aプロトコルは、Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAPなど、50社を超える主要なテクノロジー企業によってサポートされています。これらの企業の多くは、Googleエコシステムとのつながりがあります。
たとえば、Cohereは、以前Google Brainで働いていた3人の研究者によって2019年に設立された独立したAIスタートアップです。長年にわたりGoogle Cloudと緊密な技術協力を維持しており、Google Cloudはモデルのトレーニングに必要な計算能力を提供しています。チームコラボレーションツールの有名なプロバイダーであるAtlassianは、そのJiraおよびConfluenceツールが広く使用されており、Googleと協力しており、一部のアプリケーションはGoogle製品で使用できます。
Googleは、A2AがAnthropicが提案したMCPモデルコンテキストプロトコルを補完するものだと主張していますが、より多くの企業が参加するにつれて、A2Aの商業的価値は上昇し続け、インテリジェントエージェントエコシステムの開発において主導的な役割を果たし、産業の変化と進歩を推進することが期待されています。
オープンなコラボレーションまたは生態学的分割？
MCPとA2Aの間の競争は、AI産業のバリューチェーンに関する技術大手の異なる視点を浮き彫りにしています。Anthropicは、MCPを通じて「サービスとしてのデータアクセス」ビジネスモデルを構築し、エンタープライズレベルの顧客にAPI呼び出しに基づいて課金して、内部データ資産をAI機能と深く統合しています。Googleは、A2Aプロトコルを利用してクラウドサービスサブスクリプションを推進し、インテリジェントエージェントコラボレーションネットワークの構築をGoogle Cloudコンピューティング能力、ストレージ、その他のインフラストラクチャとリンクさせ、「プロトコル-プラットフォーム-サービス」のクローズドループエコシステムを形成しています。
データ戦略レベルでは、どちらも明確な独占的意図を示しています。MCPは、エンタープライズデータコアに深く浸透することで、垂直産業における深いインタラクションデータを蓄積し、カスタマイズされたモデルトレーニングのための豊富なソースを提供します。A2Aは、プラットフォーム間のコラボレーションにおける大量のプロセスデータをキャプチャし、Googleのコア広告レコメンデーションおよびビジネス分析モデルにフィードバックします。
どちらもオープンソースであると主張していますが、その技術的な階層化戦略には隠されたメカニズムが含まれています。MCPはエンタープライズレベルの機能に対して有料インターフェースを保持しており、A2AはパートナーにGoogle Cloudエコシステムへのアクセスを優先するように誘導します。本質的に、どちらも「オープンソースインフラストラクチャ+商業的な付加価値」のモデルを通じて技術的な堀を構築しています。
産業転換の岐路に立って、MCPとA2Aの進化の道筋は、AI世界の基盤となるアーキテクチャを再構築しています。一方で、標準化されたプロトコルの出現は、技術の民主化のプロセスを加速させ、中小規模の開発者が統一されたインターフェースを通じてグローバルエコシステムにアクセスできるようにし、エンタープライズレベルのアプリケーションのデプロイサイクルを数か月から数時間に短縮しています。他方で、巨大企業が主導するプロトコルシステムが分離主義的な体制を形成した場合、データアイランド効果の増加、高い技術互換性コストにつながり、さらには「生態学的キャンプ」におけるゼロサムゲームを引き起こす可能性さえあります。
より深い影響は、物理世界へのインテリジェントな浸透にあります。産業用ロボット、自動運転ターミナル、および医療用インテリジェントデバイスの爆発的な成長に伴い、MCPとA2Aは、仮想インテリジェンスと物理世界を結び付ける「ニューラルシナプス」になりつつあります。
インテリジェント製造シナリオでは、ロボットアームは標準化されたインターフェースを介して動作状態データをリアルタイムで同期し、AIモデルは生産パラメータを動的に最適化し、「知覚-決定-実行」のクローズドループインテリジェンスを構築します。医療分野では、外科用ロボットと診断モデルのリアルタイムコラボレーションにより、精密医療がコンセプトから臨床実践へと移行します。これらの変化の核心は、「デジタルインフラストラクチャ」としてのプロトコル標準の戦略的価値が技術自体を上回り、数兆ドル規模のインテリジェント経済を解き放つための鍵になっていることです。
ただし、課題は依然として深刻です。産業用制御におけるプロトコルのリアルタイムパフォーマンスに対するミリ秒レベルの要件と、医療データのプライバシー保護に対する厳格な標準は、プロトコルシステムの継続的な進化を余儀なくされています。
技術競争と商業的利益が深く絡み合っている場合、オープンとクローズのバランスをとる技術が重要になります。おそらく、業界横断的な標準共同ガバナンスメカニズムを確立することによってのみ、「鉄道ゲージ戦争」の間違いを繰り返すことを避け、「万物のインターネット」という技術的理想を真に実現することができます。
この静かな権力ゲームにおいて、MCPとA2Aの間の競争はまだ終わっていません。それらはどちらも技術革新の産物であり、商業戦略の担い手であり、AI産業が「単一インテリジェンス」から「生態学的相乗効果」への移行における重要な章を共同で書いています。
最終的に、産業の方向性は、技術的な優位性だけでなく、オープン、共有、および生態学的なwin-winに関する価値観によっても決定されます。これは、AI時代の最も核心的な「プロトコル標準」です。