MCPとは？AIと業務システムをつなぐ新標準を解説AIエージェント時代の共通基盤｜中小企業が今知っておくべきMCPの仕組みと可能性

MCPは「AIのUSB-C」——2026年最注目のインフラ技術

MCP（Model Context Protocol）とは、AIと外部の業務システムやデータベースを標準化された方法で接続するためのオープン規格です。個別にシステム連携を開発する必要がなくなるため、AI活用のコストと工数を大幅に削減できます。本記事では、MCPの仕組みとメリット、そして中小企業がAIエージェント活用に向けて押さえておくべきポイントを平易に解説します。

日経クロステックが有識者5名とともに選出する「ITインフラテクノロジーAWARD 2026」で、MCPはグランプリ（1位）に選ばれました。審査員の満場一致による選出です。有識者からは、AIツールが増えるほど「誰が何を使っているか分からなくなる」という問題が共有され、接続の作法をそろえる共通基盤としてMCPへの期待が相次ぎました。2024年11月にAI企業のAnthropic社が発表した技術ですが、2026年にいよいよ社会実装が本格化するフェーズに入ると見られています。

そもそもMCPとは何か——「M×N問題」を解決する共通規格

MCPを理解するには、まずAIと業務システムの連携における課題を知る必要があります。

企業がAIを業務に活用しようとすると、メール、会計ソフト、CRM、在庫管理、プロジェクト管理ツールなど、さまざまなシステムとAIを接続する必要が出てきます。従来はこの接続をシステムごとに個別に開発していました。たとえば3つのAIツールと5つの業務システムを連携させる場合、3×5＝15通りの接続プログラムを作る必要がありました。これが「M×N問題」と呼ばれる課題です。システムが増えるたびに開発コストが雪だるま式に膨らんでいきます。

MCPはこの問題を根本から解決します。AIツール側とシステム側がそれぞれMCPという共通規格に一度対応するだけで、どのAIからでもどのシステムにでもアクセスできるようになります。先ほどの例でいえば、3＋5＝8通りの対応で済む計算です。公式ドキュメントでは、MCPを「AIアプリケーション用のUSB-Cのようなもの」と表現しています。USB-Cが1本のケーブルでさまざまな機器を充電・接続できるように、MCPは1つの規格で多様なシステムとAIをつなぐことができるのです。

MCPの仕組み——3つの要素で成り立つシンプルな構造

MCPの技術的な構造はシンプルで、ホスト、クライアント、サーバーの3つの要素で成り立っています。

ホストとは、ユーザーが直接操作するAIアプリケーションのことです。たとえば、ChatGPTやClaudeのようなAIアシスタント、あるいはAIが組み込まれた開発ツールがこれにあたります。ユーザーがAIに「先月の売上データを集計して」と指示を出す窓口がホストです。

クライアントとは、ホストの内部で動作し、AIの要求を適切なサーバーに振り分ける仲介役です。ユーザーの目に見える存在ではありませんが、どのシステムに問い合わせるべきかを判断し、通信を管理する重要な役割を果たします。

サーバーとは、実際に業務システムやデータベースと接続し、必要な情報を取得してAIに返す部分です。たとえば会計ソフト用のMCPサーバー、CRM用のMCPサーバーというように、接続先のシステムごとにサーバーが用意されます。

この3層構造により、AIは「売上データを調べて」という自然な言葉の指示を受け取り、適切なシステムにアクセスしてデータを取得し、分析結果を返すという一連の流れを自動で実行できます。ユーザーが各システムのAPI仕様を理解する必要はありません。

なぜ2026年にブレークするのか——大手企業の採用が加速

MCPが発表されたのは2024年11月ですが、なぜ1年以上経った今「2026年にブレークする」と予測されているのでしょうか。その背景には、大手テクノロジー企業による相次ぐ採用があります。

2025年3月には、OpenAI社がChatGPTデスクトップアプリを含む自社製品全体でMCPを採用することを発表しました。同年11月には、Microsoft社がWindowsでAIエージェントがOS操作を行えるようにする「MCP on Windows」のプレビュー版を公開しています。さらに2025年12月には、MCPの管理がAnthropic社単独からLinux Foundation傘下の「Agentic AI Foundation（AAIF）」に移管され、ベンダー中立の業界標準としての位置づけが確立されました。

日本国内でも動きが出ています。国土交通省が国土交通データプラットフォームの検索やデータ取得を可能にするMCPサーバーを公開しました。行政データをAIエージェントから直接検索・取得できる仕組みの先行事例として注目されています。

ITインフラテクノロジーAWARDの審査員を務めた有識者からは、「マルチAIエージェントの時代を見据えると、接続の規約そのものが共通基盤になり得る」という見方が示されました。また、「現在のMCPはAIから基幹システムを呼び出す使い方が多いが、今後は基幹システム側からAIを呼び出して売上データなどを分析するような使い方が増えるのではないか」という指摘もあります。つまり、MCPは単にAIの利便性を高める技術ではなく、既存の基幹システムにAIの能力を組み込むための「橋渡し役」として機能し始めているのです。

中小企業にとってのMCP——「自社には関係ない」は危険

MCPと聞くと、先端技術に取り組む大企業向けの話のように感じるかもしれません。しかし、中小企業こそMCPの恩恵を受ける可能性が高いといえます。

その理由の1つ目は、連携開発コストの削減です。従来、AIとシステムの連携には大掛かりな開発が必要で、中小企業にとっては費用面で現実的でないケースが多くありました。MCPが普及すれば、すでに用意された共通の接続口を使うだけで済むため、開発コストが大幅に下がります。ある調査では、AIと社内システムの連携における課題として「ツールごとの仕様が異なり結合が難しい」と回答した企業が約38%にのぼっており、この課題がMCPによって解消される可能性があります。

2つ目は、ベンダーロックインの回避です。MCPはオープンな標準規格であるため、特定のAI製品やサービスに縛られる必要がありません。A社のAIからB社のAIに乗り換えたとしても、MCP対応であればシステム連携部分を作り直す必要がないのです。これは、限られたIT予算で最大の効果を求める中小企業にとって大きなメリットです。

3つ目は、AIエージェント活用の入口になるという点です。AIエージェントとは、ユーザーの指示を受けて複数のシステムを自律的に操作し、業務を遂行するAIの仕組みです。たとえば「今月の請求データをまとめて、入金確認が取れていない取引先にリマインドメールを送って」というような複合的な指示を、AIが複数のシステムを横断して実行できるようになります。MCPは、こうしたAIエージェントが各業務システムと連携するための共通基盤として機能します。

自社でMCPを活用するために——今からできる3つの準備

MCPの本格普及はこれからですが、今の段階で準備しておくことが将来のAI活用をスムーズにします。

1つ目は、自社の業務システムの棚卸しです。社内でどのようなシステムやツールを使っているか、データがどこに保存されているかを整理しましょう。MCPは業務システムとの「つなぎ口」を標準化する技術ですから、何をつなぎたいのかを明確にしておくことが出発点になります。

2つ目は、AIエージェントで自動化したい業務の洗い出しです。「毎月の売上レポート作成」「顧客からの問い合わせ対応」「請求書の処理」など、定型的かつ複数のシステムをまたぐ業務はAIエージェントとの相性が良い領域です。自社の業務のなかでAIに任せたい作業を具体的にリストアップしておくと、MCPを導入する際の優先順位が明確になります。

3つ目は、信頼できるパートナーの選定です。MCPは技術そのものはオープンですが、自社の業務に合わせたMCPサーバーの構築や、セキュリティの設計、段階的な導入計画の策定には専門的な知見が求められます。AIの導入だけでなく、既存の業務システムへの理解が深いパートナーを選ぶことが、成功の鍵を握ります。

まとめ

MCPは、AIと業務システムをつなぐ共通規格として、2026年に本格的な普及が見込まれる注目技術です。従来はシステムごとに個別開発が必要だったAI連携が、MCPによって大幅に簡素化されます。大手テクノロジー企業の相次ぐ採用や、Linux Foundationへの移管により、業界標準としての地盤は固まりつつあります。中小企業にとっても、コスト削減やベンダーロックイン回避、AIエージェント活用の基盤として、MCPは無視できない技術です。まずは自社のシステムの棚卸しから始めてみてください。

「AIエージェントを業務に導入したいが、既存システムとの連携が不安」「MCPを活用した業務自動化を検討したい」とお考えでしたら、GXOにご相談ください。180社以上の支援実績を持つGXOでは、AIエージェントの開発から既存業務システムとの連携設計まで、上流から下流まで一気通貫の伴走型支援を行っています。

お問い合わせはこちら