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公開：2025-05-09

JAPAN AIがModel Context Protocolに対応、AIエージェントのデータソース連携が大幅に効率化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• JAPAN AIがModel Context Protocol対応を開始
• AIエージェントがクラウドサービス上のデータに直接アクセス可能に
• 各種データソースとの連携拡大で開発効率が向上

JAPAN AIによるMCP対応開始で開発効率が向上

JAPAN AI株式会社は2025年5月8日、AIエージェントがクラウドサービス上のデータに直接アクセスできるModel Context Protocol対応を開始した。MCPは各種データソースと双方向でデータをやり取りするための標準化された通信規格であり、AIモデルとデータソースの連携における開発工数の削減が可能になった。^[1]

従来のAIモデルとデータソース連携では、個別のAPIや認証方式の実装が必要であり、開発工数の増大やスケーラビリティの課題が存在していた。MCPへの対応によって、ユーザーはクラウドサービスの切り替えやデータの手動操作を行うことなく、AIエージェントを介して一元的にデータを活用できるようになっている。

MCPを活用することで、GoogleドライブやBOXへのデータ一括格納、Googleマップ情報の即時検索、SlackやChatworkでの業務連絡の自動化、X（旧：Twitter）でのポスト検索など、幅広いサービスとの連携が実現している。今後は更なるデータソースやビジネスコミュニケーションツールとの連携拡大を目指している。

MCP対応による主な連携機能まとめ

Model Context Protocolについて

Model Context Protocolとは、AIエージェントと各種データソースを標準化された方式で連携させるための通信規格のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• AIモデルとデータソース間の双方向通信を実現
• 個別APIや認証方式の実装が不要
• クラウドサービスとの一元的なデータ連携が可能

従来のAIモデルとデータソース連携では、個別のAPIや認証方式の実装が必要であり、開発工数の増大やスケーラビリティの課題が存在していた。MCPの採用により、開発者は煩雑な実装作業から解放され、より本質的なAIサービスの開発に注力できるようになっている。

MCPに関する考察

MCPの導入により、AIモデルとデータソースの連携における開発効率が大幅に向上することが期待できる。従来は個別に必要だった実装作業が標準化されることで、開発者はより本質的なAIサービスの開発に集中できるようになり、イノベーションの加速につながるだろう。

一方で、MCPの普及には各クラウドサービスやプラットフォーム事業者の対応が不可欠となる。標準規格としての地位を確立するためには、より多くのサービスがMCPに対応する必要があり、業界全体での取り組みが求められるだろう。

MCPが広く普及することで、AIエージェントを活用したサービス開発がより容易になり、新たなビジネス機会の創出も期待できる。特に中小規模の企業にとって、開発コストの削減は大きなメリットとなり、AIサービスの導入障壁を下げることにつながるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「JAPAN AIがMCPへの対応を開始 | JAPAN AI株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000124536.html, (参照 25-05-09).
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2. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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