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自社のデータ資産を活用し、AIエージェントの能力を最大化する「MCP」とは何か？
というテーマで解説しました。
後編では具体的な事例や展望も交え、今後の広告マーケティング領域などへの活用可能性について考えてみたいと思います。
MCPと他のプロトコルや技術との比較
まず前回のおさらいですが、MCPとは「Model Context Protocol」の略です。
従来、AIモデルは訓練データに含まれない社内データや最新情報にアクセスできず、“情報のサイロ”に閉じ込められている状態でした。
例えばデータベースやクラウドストレージの内容をAIに参照させたい場合、システムごとに個別のAPI連携を開発する必要がありました。
MCPはこの課題を解決するために設計されており、
単一の標準プロトコルでさまざまなデータ源とAIを双方向接続できるようにします。
MCPは既存のAPI連携や他社の類似技術とも比較されますが、その汎用性・標準性に特徴があります。従来のAPIにおいては、サービスごとに個別のAPIを叩いてAIに情報提供する必要があり、サービスが増えるほど統合開発やメンテナンスの負担が増大していました。
MCPでは単一の標準コネクタで複数のツールに接続できるため、開発効率が飛躍的に向上します。またMCPはAI側で利用可能なツールを動的に発見・利用できる仕組みを備えており、事前に統合をハードコーディングしなくてもAI自身が必要に応じてMCPを呼び出せます。
さらに対話を継続しながら情報取得やアクション実行ができるリアルタイム双方向通信をサポートしており、従来のリクエスト・レスポンス型APIにはない柔軟なインタラクションが可能です。
