MCP × A2A 超入門｜AI エージェント連携でムダ仕事がなくなる未来

1. そもそも AI エージェントとは？

• 従来のチャットボット … 質問に答えたら終わり。1回だけのやりとりをするいわば電卓。
• AI エージェント … 必要な手順を自分で選択しながらツールを動かし、仕事を完了させる。家事をこなす ロボット のような存在。

エージェントの例：見積ボットが原価を調べ、利益を計算し、PDF を生成／在庫ボットが在庫を調べ、仕入れシステムへ発注。

例のようにAIが各種ツールを動かすには「ツールの呼び出し方・データの渡し方・返り値の形」を決めた 配線図 が必要です。この配線図を誰でも使えるように同じ書式にしたのが MCP と A2A です。

2. なぜ今 MCP・A2A が注目されるのか

2‑1. ツール乱立で“橋渡し作業”が増えすぎた

営業、在庫、請求……。ツールをまたぐたびに CSV を出したり、手でコピペしたり。便利なツールが増えて作業自体は楽になりましたが、ツール同士を橋渡しするための「見えない作業」が膨らんでいます。

2‑2. “共通マニュアル”の誕生

• MCP … AI がツールを呼ぶときの共通コンセント。
• A2A … AI 同士がバトンを渡す共通ベルト。

取扱説明書（スキーマ）を 1 枚書くだけで、新ツールも新 AI もすぐ仲間入り。連携コストは おおむね 1/10 まで下がると報告されています（Anthropic 調べ）。

2‑3. 大手IT企業による採用

• Anthropic：MCP をオープンソースで公開。
• Microsoft：Windows 11 に MCP を標準搭載へ（Build 2025 発表）。
• Google：A2Aオープンプロトコルを発表。

2‑4. 従来型自動化ツールとの違い（ざっくり比較）

3. MCP = ツールを束ねる「共通コンセント」

3-1. 家電にたとえると（ロボット掃除機＋空気清浄機＋エアコン篇）

• 道具（家電）
  • ロボット掃除機 … 床のゴミを吸い取る
  • 空気清浄機 … 空気中のホコリを除去
  • エアコン … 温度と空気循環を調整
• 取扱説明書（Action Schema）
  • それぞれの家電に「どの信号を送れば動くか」「終わったらどう知らせるか」を 1 枚のメモにしておく。
  • 例：POST /robot/v1/clean {"area":"living"} ⇒ "status":"done" を返す … など。
• 電源タップ（MCP サーバー）
  • 3 枚のメモをまとめて置いておくハブ。AI はここ経由で家電を安全に操作する

動作の流れ

1. 掃除機が掃除完了を検知し、MCP サーバーへ「done」を返却。
2. 受け取った 空気清浄機 が 10 分だけ強運転。
3. ホコリが落ち着いたら エアコン が省エネモードに切り替え、室温を整える。

ポイント

• 取説メモは最初に 1 回書くだけ。以降は AI が自動で読み取り、3 台を連携させる。
• 新しい空気清浄機に買い替えたら メモを 1 枚差し替えるだけ。ソフト改修は不要。
• これが会社の業務ツールなら
  • 掃除機 → 請求書発行
  • 空気清浄機 → 督促メール送信
  • エアコン → 会計ソフト記帳
    と置き換えられる――つまり 「社内システムを家電感覚でつなげる」のが MCP なのです。

3‑2. 導入 4 ステップ（最短 1 週間）

4. A2A = AI がバトンを渡す「工場のベルトコンベア」

• ベルトに箱（データ）を流し、工程ごとに専門機械（AI）が処理。
• 途中で故障があれば代替機が自動で肩代わり。
• 工程の順番を変えたり工程を増やしたりするのも設定だけで OK。

製造：需要予測 → 発注 → 納期計算

営業：リード評価 → 見積 → 契約書作成

CS：問い合わせ分類 → 回答案作成 → 担当割当…など。

AIが順番に動いていくイメージ。

5. MCP × A2A を両方そろえると？

• 縦配線（AI → ツール） が MCP。
• 横配線（AI ↔ AI） が A2A。

この 2 つで「社内システム ↔ AI ↔ AI ↔ システム」が自動で回る ミニ工場 が完成します。

6. 企業が得る 5 大メリット

1. 配線設定が 1/10 … 新ツール追加は取説 1 枚。
2. 24 時間自動処理 … 夜間に請求書発行＆督促メールまで。
3. ノウハウが見える化 … 取説そのものが社内マニュアル。
4. ロックイン回避 … ツールも AI も後で自由に入れ替え。
5. 段階導入 … まず MCP → 効果確認 → A2A 拡張。

7. 導入ロードマップ

8. 導入事例で効果を確認

• Windows AI Foundry … Windows 11 内蔵 MCP で設定変更や検索を AI が代行 → 手作業 90% 減。
• Google A2A Codelab … 見積→在庫→決済 AI を A2A で接続 → コード 50 行で完成。
• ある会計 SaaS 企業 … 複数会計ツールを MCP で統合 → 経理工数 70% 減。

9. よくある質問（Q&A）

Q. IT 担当がいなくても導入できる？
GUI で取説を書ける MCP SaaS（Make／n8n など）があるので外注なしでも可能です。

Q. 社内データを外に出さずに使える？
オンプレ版 MCP サーバーがあり、社内 LAN 内だけでも動きます。

Q. コストは？
プロトコル自体は無料。必要なのはサーバー費（または SaaS 月額）と取説作成の工数のみ。

10. 未来像 —— "AI 指揮者" がいる職場

• 業務アプリ = 楽器
• AI = 演奏者
• 人 = 指揮者

早く導入した会社ほど取説（Action Schema）を蓄積し、AI オーケストラを指揮できるようになります。

11. まとめ

• MCP … ツール接続を統一する共通コンセント。
• A2A … AI 同士をつなぐベルトコンベア。
• 導入順 … まず MCP で小さく始め、A2A で横展開。

この 2 つの規格が残業とコピペを丸ごと消します。次のステップは、あなたの会社で 最初の Action Schema を書く ことです。