今日、急速発展する人工知能（AI）分野において、モデルの接続やエージェントの管理を簡素化するための新しい標準化プロトコルが登場し始めています。これにより、企業の最高情報責任者（CIO）はより効率的なAI導入戦略を策定でき、特定のベンダーに拘束されることを回避することができます。特に、昨年11月に人工知能会社のアンサニックによってリリースされたモデルコンテキストプロトコル（MCP）、今年IBMが発表したエージェント通信プロトコル（ACP）、そして同年にグーグルが発表したAgent2Agentの3つのプロトコルは、ITリーダーに明確な方向性を示し、過去2年間に失敗した概念実証プロジェクトから抜け出し、計測可能なAIの進歩を迎え入れる助けとなります。

MCPは、異なるデータソースやツール間でAIモデルを接続するために標準化された方法を提供します。その最大の利点は、ユーザーがパフォーマンスの高い言語モデル（LLM）およびそのベンダーを選択できる柔軟性を提供することです。また、MCPは「パイプラインシステム」として機能し、さまざまなAIコンポーネントを効果的に接続します。さらに、マイクロソフトや他のAIベンダーもMCPをサポート開始しており、その互換性はますます向上しています。

MCP

出典: AI生成画像

続いて、IBMは今年、エージェント通信プロトコル（ACP）を発表しました。このプロトコルは、異なるベンダーからのAIエージェントを相互接続させるものです。ACPは標準的なHTTP通信モードを利用して、統合プロセスを単純化し、企業に高い相互運用性と再利用性を提供します。また、同じ月にグーグルもAgent2Agentプロトコルを発表し、多様なAIエージェント間の協力を促進しました。技術パートナー50社以上がAgent2Agentをサポートしているため、企業は一連のAIエージェントを簡単に連結し、必要な専門的な機能を容易に取得できるようになりました。

これらのプロトコルの登場により、専門家たちはAIエージェントストアの出現を予見しています。これによりユーザーは複数のベンダーからの事前設定済みエージェントやモデルから選択できるようになり、自前のモデルのトレーニングに煩わされる必要がなくなります。これらの新しいプロトコルは、企業が拡張可能なAIの採用へ向けた新たな道を開くことを示しています。Solo.ioのグローバルCTOであるクリスチャン・ポスタ氏は、「スピードだけでは混乱を招くだけなので、標準化は目的のある拡張を保証する」と述べています。