聞けば答えるAIと、自分で動くAIの境目｜AIエージェントとMCPの仕組み

梟〜GLEANINGS〜

2026年9月2日 17:26

「AIエージェント」という言葉を、この1年でずいぶん見かけるようになりました。
ところが「ChatGPTと何が違うんですか」と聞かれると、うまく答えられない。
そういう方は少なくないと思います。

違いは、実ははっきりしています。
日本政府もすでに定義を文書にしていて、総務省と経済産業省が2026年3月31日に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」には、こう書かれています。

「本ガイドラインにおけるAIエージェントとは、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システムとする。」

鍵になるのは「自律的に行動する」の部分です。
では、なぜ自分で動けるのか。
その仕組みを、MCPという規格を軸に見ていきます。

この記事は、総務省・経済産業省・内閣府・Anthropic・Google・Microsoft・Linux Foundation・NSAの一次資料をもとに、2026年9月時点の内容にしています。

受動と能動、という違い

一言でいうと

生成AIは受動的なアシスタント、AIエージェントは能動的な実行者です。

生成AIは、こちらが入力した指示に対して、その都度、文章や画像などの回答を返します。
指示がなければ動きません。

AIエージェントは、与えられた目標に対して、必要な手順を自分で組み立て、複数の工程を続けて実行していきます。
1回ごとの指示を必要としない、という点が決定的に違います。

言い換えれば、生成AIは単発の作業を助ける道具、AIエージェントは連続する業務を任せられる仕組みです。

業務にあてはめると

生成AIが向いているのは、メール文面の作成、議事録の要約、企画のたたき台づくりなど、その都度完結する作業です。

AIエージェントが向いているのは、問い合わせの受付から回答・記録までの一連の処理、定例レポートのデータ収集から作成までなど、複数の工程が連なる業務です。

実務では、両方を組み合わせる場面も増えています。
問い合わせ対応であれば、回答文そのものは生成AIがつくり、その回答を顧客へ返して対応履歴をシステムに記録するまでの流れをエージェントが受け持つ、といった分担です。

政府はどんな例を挙げているか

先ほどのAI事業者ガイドラインは、別添の資料でAIエージェントの具体例を挙げています。
抽象的な説明よりも、こちらのほうが輪郭がつかめます。

「ユーザーの希望条件に応じて最適な旅行先とフライトオプションを提案し、外部予約システムと連携して実際の便予約まで行う」（航空会社の例）
「見込み客への対応から商談進捗の管理、お問い合わせ対応までを24時間自律的に支援する業務支援型AIエージェント」
「利用者が業務プロセスに沿ったワークフローを独自に構築」できるAIエージェント作成サービス

最初の2つに共通しているのは、外部のシステムに手を伸ばして何かを実行する点です。
文章を返して終わりではありません。
3つめは、そうしたエージェントを利用者自身が組み立てられるようにするサービスで、作る側の例にあたります。

なぜ自分で動けるのか

頭脳と手足

AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を頭脳、外部ツールやAPIを手足として使う構造になっています。

LLM単体は、文章を理解して次に何をすべきかを考えることはできますが、ファイルを操作したり、外部のシステムを呼び出したりはできません。
考えるだけで、手が出せない状態です。

そこでAIエージェントは、LLMが立てた計画にもとづいて、検索、コード実行、データベース操作、ブラウザ操作といった外部ツールを実際に呼び出します。
考えることと行動することが、ここで初めてつながります。

計画・実行・確認のループ

自律性の正体は、次の繰り返しです。

与えられた目標を細かいタスクに分解して、計画を立てる
計画に沿って外部ツールを呼び出し、実際に行動する
結果を確認し、うまくいっていなければ計画を修正して、もう一度実行する

このサイクルが、目標が達成されるまで自動で回り続けます。
人間が一つひとつの操作を指示しなくても進むのは、このループがあるからです。

内閣府が2026年7月14日に閣議決定した人工知能基本計画（第Ⅱ期）も、同じ捉え方をしています。
そこでは「AIが自ら計画を立て、実行、検証、修正を繰り返す『エージェント型AI』（Agentic AI）が現在急速に伸長」と書かれています。
確認の部分を検証と修正に分けているだけで、指しているものは同じループです。

MCP、AIと外部ツールをつなぐ共通規格

USB-Cにたとえられている

頭脳と手足をつなぐ役割を担っているのが、MCP（Model Context Protocol）です。
Anthropicが2024年11月25日に公開したオープンな規格で、公式ドキュメントにはこう書かれています。

「Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect electronic devices, MCP provides a standardized way to connect AI applications to external systems.」

AIアプリケーションにとってのUSB-Cポートのようなものだ、という説明です。
USB-Cが機器の接続方法を標準化したのと同じように、MCPはAIアプリケーションと外部システムの接続方法を標準化する、と続きます。

何が面倒だったのか

MCPが登場する前は、AIとツールを連携させるたびに、その組み合わせごとの接続方法を作る必要がありました。
Anthropicの公開時の説明では、こう表現されています。

「Every new data source requires its own custom implementation, making truly connected systems difficult to scale.」

新しいデータソースを1つ増やすたびに、専用の実装が1つ増える。
AIアプリケーションが3種類、つなぎたいツールが10種類あれば、単純計算で30通りの作り込みが必要になります。

MCPは、ツール側が「MCPサーバー」を1つ用意し、AIアプリケーション側が「MCPクライアント」を1つ実装すれば済むようにしました。
30通りの作り込みが、13の実装で済む。
掛け算だったものを足し算に変える設計です。

2025年12月、業界共通の資産になった

MCPは2025年12月9日、Linux Foundation傘下に設立された「Agentic AI Foundation（AAIF）」へ寄贈されました。

同時に創設プロジェクトとなったのは、Blockが提供する「goose」と、OpenAIが提供する「AGENTS.md」です。
プラチナメンバーには、AWS、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft、OpenAIが名を連ねています。

競合関係にある会社が同じ財団に集まった、という点がこの発表の意味です。
なお、MCPを含む個々のプロジェクトが技術的な方向性と日々の運営について「full autonomy over their technical direction and day-to-day operations」を保つことも明記されています。
運営が移っても、開発の主導権はそのまま、ということです。

誰が使っているか

Googleは2025年12月10日、Google Cloudの公式ブログで、全サービスへMCPサポートを順次提供していく方針を発表しました。まずGoogle Maps、BigQuery、Compute Engine、GKEの公式MCPサーバーが提供されています
MicrosoftはCopilot Studioでの一般提供を公式ブログで発表しています
OpenAIはAgents SDKとResponses APIでMCPをサポートしています

規模については、MCP公式ブログの2026年7月28日付の記事に数字が出ています。
主要SDKの合計で月間ほぼ5億回のダウンロード、TypeScriptとPythonのSDKはそれぞれ累計10億回を突破した、という水準です。

仕様は日付でバージョン管理されている

MCPの仕様バージョンは、製品によくある「1.0」「2.0」ではなく、YYYY-MM-DD形式の日付です。
2026年9月時点の最新版は「2026-07-28」です。

細かい話に見えますが、実務では意味があります。
どの版に対応しているかが日付で分かるので、自社が使っているツールの対応状況を突き合わせやすくなります。

エージェント同士をつなぐA2A

MCPが解決したのは、AIと外部ツールの接続です。
では、AIエージェント同士が連携したい場合はどうするのか。

そこを担うのが、Googleが2025年4月9日に公開したA2A（Agent2Agent）プロトコルです。
Googleの発表文には、両者の関係がはっきり書かれています。

「A2A is an open protocol that complements Anthropic's Model Context Protocol (MCP), which provides helpful tools and context to agents.」

MCPを補完するもの、という位置づけです。
競合ではありません。

整理すると、MCPは1つのエージェントとツールをつなぐ縦方向の接続、A2Aはエージェント同士をつなぐ横方向の接続にあたります。

A2Aも2025年6月23日にLinux Foundationへ寄贈され、2026年3月には本番運用に対応したv1.0がリリースされています。
エージェント関連の規格が、そろって中立的な財団の下に移った1年半だった、と言えます。

安全に動かすための設計

自律的に動けるということは、判断を誤ったときの影響も大きくなるということです。

AI事業者ガイドラインの別添は、AIエージェント特有のリスクとして、次のような点を挙げています。

「AIエージェントでは、外部システムやクラウドサービスと自律的に連携して各種タスクを実行するケースが増えており、その過程で、脆弱性を突かれた攻撃等によってエージェントの挙動が不正に操作され、内部データが意図せず外部に送信されるなど、機密情報が漏洩する可能性がある」
「自律的な動作の中で人間の意図しない商品の注文やファイル削除等の動作を行う可能性」
「AIエージェントの自律性が高まるにつれ、人間による監視のみでは高速なAI間相互作用への対応が困難となる場合が十分に想定される」

3つめが特に厄介です。
人間が見ていれば大丈夫、という前提が成り立たなくなる、と行政文書が書いているわけです。

ではどうするか。
第1.2版では、AI提供者向けの別添に、AIエージェントを念頭に置いた記述が加えられました。
総務省が公表した更新内容の資料は、その追記を次のように説明しています。

「AIエージェントやフィジカルAIは自律的に動作するため、人間の判断を介在させる仕組みの構築が重要である旨を追記」

「AIエージェントでは外部システムとの連携が増え、適切な連携ツール・システムの制限が重要である旨を追記」
「AIエージェントによる意図しない操作を防ぐために、適切な権限設定が重要である旨を追記」

人が判断に入る場所を決めておくこと、つなぐ先を制限すること、権限を適切に設定すること。
この3つが基本になります。

MCPそのものについても、米国のNSA（国家安全保障局）が2026年5月に「Model Context Protocol (MCP): Security Design Considerations for AI-Driven Automation」という文書を公開しています。
アクセス制御の欠如、承認ワークフローの不備、監査ログの欠落、リモートコード実行のリスクなどを挙げたうえで、こう述べています。

「Outputs from tools and models should never be treated as implicitly trusted, even if they originate from previously vetted components.」

ツールやモデルの出力を、暗黙に信頼してはいけない。
以前に検証済みの部品から来たものであっても、である。
エージェントが受け取った情報をそのまま信じて次の行動に移す設計は、そこが攻撃の入り口になります。

MCPの公式ドキュメントにもセキュリティのベストプラクティスのページがあり、混乱した代理人問題（Confused Deputy Problem）、トークンパススルー、SSRF、ローカルMCPサーバーの侵害といった具体的な攻撃手法が文書化されています。

エージェントに何をどこまで任せるかを社内で決めるためのひな形を、別の記事で配っています。
条文と、判断のフローと、社内への説明原稿をまとめています。

2026年9月時点の最新状況

この1年半で、AIエージェントをめぐる足場が大きく固まりました。
整理しておきます。

2025年4月9日：GoogleがA2Aプロトコルを公開
2025年6月23日：A2AがLinux Foundationへ寄贈される
2025年12月9日：MCPがLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈される。goose、AGENTS.mdも創設プロジェクトに
2025年12月10日：Googleが全サービスへのMCPサポートを順次提供する方針を発表
2025年12月23日：人工知能基本計画（初版）が閣議決定。「AIエージェントが相互に取引を行うことも含めた『AI経済圏』」という記述が入る
2026年3月：A2A v1.0がリリース
2026年3月31日：総務省・経済産業省がAI事業者ガイドライン第1.2版を公表。AIエージェントの定義と具体例を追加
2026年5月：NSAがMCPのセキュリティ設計に関する文書を公開
2026年7月14日：人工知能基本計画（第Ⅱ期）が閣議決定。「エージェント型AIを軸に、社会課題解決や産業競争力強化のためにAIを積極的に適用する」と明記
2026年7月28日：MCP仕様の最新版が公開

規格が中立化し、政府が定義と方針を文書にした。
技術の話だった段階から、制度の話に入った1年半だったことが分かります。

まとめ

生成AIは受動的なアシスタント、AIエージェントは能動的な実行者です。前者は単発の作業を助ける道具、後者は連続する業務を任せられる仕組みです
AI事業者ガイドライン第1.2版は、AIエージェントを「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」と定義しています
自律性の正体は、計画・実行・確認のループです。人工知能基本計画（第Ⅱ期）は同じものを「自ら計画を立て、実行、検証、修正を繰り返す」と表現しています
MCPは、AIアプリケーションと外部ツールをつなぐ共通規格です。Anthropicが2024年11月25日に公開し、公式には「AIアプリケーションにとってのUSB-Cポート」と説明されています
MCPは2025年12月9日にLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈されました。Google、Microsoft、OpenAI、AWSなどが同じ財団に参加しています
エージェント同士の連携はA2Aが担います。Google自身が「MCPを補完するもの」と説明しており、役割が分かれています
自律性が上がるほど、権限を最小限に絞ることと、人の判断を挟む場所を決めておくことの重要性が増します。行政文書もNSAの文書も、そこを繰り返し指摘しています

皆さんの職場では、AIはまだ「聞けば答えてくれるもの」でしょうか。
それとも、もう何かを実行し始めているでしょうか。

参考・引用元

日本政府（一次資料）

経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日、総務省・経済産業省） https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/index.html
同別添（総務省） https://www.soumu.go.jp/main_content/001064286.pdf
総務省「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」（令和8年3月12日） https://www.soumu.go.jp/main_content/001059300.pdf
内閣府「人工知能基本計画」（第Ⅱ期、令和8年7月14日閣議決定） https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf
内閣府「人工知能基本計画」（初版、令和7年12月23日閣議決定） https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20251223.pdf

MCP（一次資料）

Anthropic「Introducing the Model Context Protocol」（2024年11月25日） https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
MCP公式ドキュメント「What is the Model Context Protocol?」 https://modelcontextprotocol.io/introduction
MCP公式ドキュメント「Versioning」 https://modelcontextprotocol.io/specification/versioning
MCP公式ドキュメント「Security Best Practices」 https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28/basic/security_best_practices
MCP公式ブログ「MCP joins the Agentic AI Foundation」（2025年12月9日） https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-12-09-mcp-joins-agentic-ai-foundation/
MCP公式ブログ（2026年7月28日の仕様リリース） https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/
Linux Foundation「Agentic AI Foundationの設立」 https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation

A2Aと各社の対応（一次資料）

Google Developers Blog「A2A: A new era of agent interoperability」（2025年4月9日） https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
Google「Google Cloud donates A2A to the Linux Foundation」（2025年6月23日） https://developers.googleblog.com/en/google-cloud-donates-a2a-to-linux-foundation/
Linux Foundation「Agent2Agent Protocol Project」 https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-launches-the-agent2agent-protocol-project-to-enable-secure-intelligent-communication-between-ai-agents
A2A公式「Announcing A2A 1.0」（2026年3月12日） https://a2a-protocol.org/latest/announcing-1.0/
OpenAI Agents SDK「MCP」 https://openai.github.io/openai-agents-python/mcp/
Google Cloud「Announcing official MCP support for Google services」（2025年12月10日） https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-official-mcp-support-for-google-services
Microsoft「MCP is now generally available in Microsoft Copilot Studio」 https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/model-context-protocol-mcp-is-now-generally-available-in-microsoft-copilot-studio/

セキュリティ

NSA「Model Context Protocol (MCP): Security Design Considerations for AI-Driven Automation」（2026年5月） https://media.defense.gov/2026/Jun/02/2003943289/-1/-1/0/CSI_MCP_SECURITY.PDF
NSA プレスリリース https://www.nsa.gov/Press-Room/Press-Releases-Statements/Press-Release-View/Article/4496698/

書籍

オーム社「やさしく学ぶLLMエージェント」 https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274233166/
読書メーター（同書の登録数・感想数） https://bookmeter.com/books/22428375

実務で使う書式について

この連載の内容を、社内でそのまま使える書式にまとめたものを、別のマガジンで公開しています。
規程のひな形、対応フロー、チェックシート、報告書式などです。

実務で使う書式・キット
https://note.com/yunta_fukurou/m/mfc25857fab40