生成AIの普及により、多くの企業が「AIエージェントを業務に取り入れたい」と考え始めています。しかし、PoC でLLMを活用しプロンプトを駆使し、タスクレベルの業務の効率化には成功するものの、本番導入がなかなか進まかったり、複雑な業務な業務プロセスへの適応ができないという声も多く聞かれます。
その背景にあるのは、AIの精度やテクノロジーの問題というよりも、 企業側の基盤が 「AI が働きやすい環境” になっていない」という点です。
1. API 時代の延長では、AI エージェントを十分に活かしきれない
API はアプリケーションのために設計されてきた仕組みで、「どの API を、いつ、どう呼ぶか」をあらかじめ定義する必要があります。
一方、AIエージェントは、
- 目的を理解し、
- データを読み取り、
- 文脈に応じて行動をするための能力（スキル）
といった「自律的な実行」が求められます。つまり、エージェント型AIの振る舞いです。
このギャップが、AIエージェントが業務の中心に入りきれない一因です。
そこで、「AI を最大限活かすには、AI の自律性を前提として設計されたAIの為の実行レイヤーが必要。」ということで、MCP は注目されています。
2. 多くの企業が直面する「AIエージェント導入の壁」
AI エージェントが企業でスムーズに使われない背景として、次の 4 つが挙げられています。
- 機能が限定された MCP（Thin MCP）
API を薄くラップしただけでは、業務プロセスを理解し、複数タスクを実行するには不十分。
- MCP 開発に時間がかかる（Build Bottleneck）
エンジニア依存が強く、実装スピードが出にくい。
- 部門単位で独自AIが乱立（Shadow AI）
ガバナンスが不透明になりやすい。
- AIが使えるスキルを「見つけられない」（Zero Discovery）
組織に存在するドキュメント資産が十分に活用されない。
これらは、どの企業でも起こりうるごく自然な状況であり、むしろ 「AIを本格活用しようとしているからこそ直面する課題」 と言えます。
3. Enterprise MCP が提供する「無理なく前に進むための選択肢」
これらの課題に対し、 「今の企業 IT のあり方を大きく変えすぎずに前進できるアプローチ”」として、以下の４つの柱があります。
① Process MCPs：業務プロセスを「AI が理解できる単位」へ再構成
複数アプリを跨ぐ業務が 1 つの MCP として統合され、AI が意図を解釈しやすくなります。
② No-code Build：MCP 構築を高速化
エンジニア依存を減らし、業務部門と協働しながら迅速にアセットを用意できます。
③ Unified Control Plane：企業に必要な統制を標準で提供
認証・認可、レート制限、PII 制御、監査ログなど、「安心して AI を活用するための条件」を満たせます。
④ Searchable MCPs：AI と人が利用可能なアセットを簡単に見つけられる
検索性が向上することで、再利用と標準化が進みます。
つまり、AI エージェントの導入は、大掛かりな IT 再構築が必要ではなく、既存資産を活かしつつ、段階的に整備していくことが可能だということです。
4. AIエージェントと MCP の関係 ー 「頭脳」と 「手足＋安全装置」の役割分担
AIエージェントを企業で活用する際に欠かせないのが、AIエージェントと MCP の役割分担を正しく理解することです。
◼︎AIエージェントは「考えて判断する存在」
AIエージェントは、業務上の目標に応じて行動する「実行主体（Actor）」です。
- LLM による推論と目的理解
- タスク・ワークフローの遂行
- トラブルシューティング
- プロアクティブな監視や通知
- ユーザーやチームを代行する「デジタル社員」としての働き
つまり、エージェントは「どう動くべきか」を判断する頭脳そのものと言えます。
◼︎MCP は「エージェントが使うツールセット」であり、安全に実行するためのインタフェース
MCP（Model Context Protocol Server）は、AIエージェントが企業のシステムにアクセスし、安全にアクションを実行するための「実行レイヤー」です。
- アプリの機能を公開するサービスインタフェース
- レシピ、コネクタ、スキル、API などを「ツール」として提供
- エージェントが呼び出して初めて動く（自律しない）
- 認証、アクセス制御、ガバナンスを一元管理する
MCP は、「企業システムへの安全な入口」かつ「AI エージェントのツールベルト」 とも表現できます。
◼︎AIエージェントと MCP はセットで初めて「業務で使える AI」になる
AI エージェントは強力ですが、企業システムに直接アクセスさせるとガバナンス破綻やセキュリティリスクにつながります。
一方 MCP は安全ですが、単独では動きません。
この関係は次のように捉えるとわかりやすいでしょう。
エージェント ＝ 「目的を理解し、判断する頭脳」
MCP ＝ 企業システムを安全に扱うための手足と道具（安全装置付き）
エージェントは MCP なしでは業務を実行できず、 MCP はエージェントなしでは意味を持ちません。
両者が揃ったとき、ようやく企業は「自律的に考え、実行できる AI」を安全に運用できるようになります。
5. ITリーダーが今から取り組める、3つのアクション
① 「AI が触る業務プロセス」を棚卸ししてみる
- どの業務が複数アプリを跨いでいるか
- どこに手作業が残っているか
- どの場面で「文脈理解」が必要か
これを把握するだけで、MCP 化の優先順位が見えてきます。
② AI がアクセスするデータのガバナンスを再点検する
- 権限は適切に管理されているか
- 監査ログは残せるか
- 部署ごとに AI が乱立していないか
「AI を安全に動かすための基礎整備」が自然と進みます。
③ まずは 1 つ、プロセス MCP を作ってみる
大規模な改革ではなく、1 業務ユースケースから始めるだけで大きく前進します。
例：
- 営業準備（顧客データ統合）
- インシデント初動対応r
- 契約更新プロセスの可視化
成功体験が得られれば、組織全体に広がりやすくなります。
まとめ：AIエージェント活用の成功は、AI実行基盤づくりから始まる
AIエージェントの成功は、「どれだけ優秀なモデルを使うか」ではなく、
「AIが働ける環境をどれだけ丁寧に整えるか」で決まります。
MCP はその環境を支える重要な要素となります。
IT リーダーにできることは、すべてを一度に変えることではなく、
段階的に、取り組みやすい部分から AI の実行基盤を整えていくことです。
その積み重ねが、企業全体の AI 活用を大きく前に進めることに繋がります。