AIエージェント同士が協力する時代に
AIエージェント普及の鍵となるGoogleの「A2A」とは? 「MCP」との違いは
複数のAIエージェントが連携してタスクを遂行する時代に向けて、Googleはオープンプロトコル「Agent2Agent」(A2A)を発表した。その技術的な要点と、活用例を解説する。
Googleは2025年4月、AIエージェント(AI:人工知能)同士の安全な連携を目的としたオープンプロトコル「Agent2Agent」(A2A)を発表した。2024年11月にはAnthropicがAIエージェントの実用性を高めるためのオープンプロトコル「Model Context Protocol」(MCP)を発表しているが、これとは何が違うのか。A2Aの活用例を基に、その技術的な位置付けと活用の可能性を探る。
Googleの「A2A」がAIエージェント普及の鍵に?
A2Aは、Googleが社内で培ってきた大規模なエージェントシステムの運用経験を基に設計されている。このプロトコルの目的は、複数のAIエージェントを組み合わせる際に生じるスケーラビリティ(拡張性)や相互運用性の課題に対処することにある。
A2Aに準拠して開発されたAIエージェントは、同じプロトコルを採用する他のAIエージェントと容易に接続および連携できるようになる。Googleは同社の公式ブログで、「標準化された仕組みにより、異なるシステムやクラウド環境を横断してAIエージェントを統合的に管理できる」と説明している。
各AIエージェントが自身の機能や特性を「Agent Card」と呼ばれるメタ情報で公開する仕組みがA2Aでは採用されている。Agent Cardは機械可読性(コンピュータがそのまま理解し、処理できる形式)のあるJSON形式で記述され、他のAIエージェントがそれを参照することで、タスクに応じて最適な連携先を特定できる。AIエージェント同士がこのプロトコルを通じて、コンテキスト情報、返信、生成物、ユーザーからの指示を相互に送信してやりとりできる。
採用業務や顧客対応にも活用
GoogleはA2Aの活用例として、ソフトウェアエンジニア採用プロセスの効率化を挙げている。採用担当者は、求人情報や勤務地、必要なスキルなどの条件を基に、候補者の検索をAIエージェントに指示する。指示を受けたAIエージェントは、他の専門的なAIエージェントと連携して適切な候補者をリストアップし、担当者に提示。担当者が面接の調整を指示すれば、それもAIエージェントが対処する。
A2Aへの対応を発表したERP(統合業務システム)ベンダーSAPは、A2Aを活用した顧客応対の例を紹介している。顧客からの問い合わせメールがGoogleのメールサービス「Gmail」に届いた際、コンタクトセンターの担当者はツールを切り替えることなく、Gmailの画面から直接SAPのAIエージェント「Joule」を呼び出すことができるという。
SAPの活用例では、Jouleが「AIエージェントオーケストレーター」として動作し、問い合わせに基づくトラブル解決プロセスを開始する。JouleはGoogleの別のAIエージェントと連携し、該当する取引データが格納されたGoogleのデータウェアハウス(DWH)「BigQuery」に接続する。SAPによると、これらのAIエージェントは問題の検証、インサイト(洞察)の取得、解決策の提示までを自動で実行し、ユーザー側でのシステム切り替え、データ照合、コンテキスト(背景情報)の引き継ぎといった手作業は不要になるという。
A2Aへの対応を表明している企業には、コンサルティング企業のAccenture、Boston Consulting Group(BCG)、PricewaterhouseCoopers(PwC)、KPMG、Deloitte、McKinsey&Company、Tata Consultancy Services(TCS)、Cognizant Technology Solutions、ITベンダーのHCL Technologies、Infosys、Wipro、調査会社Capgemini Research Instituteなどが名を連ねている。これらの企業がA2Aを採用することで、業務自動化やAI連携のエコシステムがより広範囲に広がることが期待される。
A2Aの技術的意義と将来性
Googleのクラウド部門「Google Cloud」でAI、機械学習、生成AI担当ディレクターを務めるミク・ジャー氏は次のように説明する。「AIエージェントの進化に伴い、テキスト、音声、動画、画像といった異なる形式のデータをシームレスに扱えることが非常に重要になる」。一方で、こうした多様なデータ形式を横断的に処理することは、AIエージェントの相互運用性にとって大きな課題でもある。
この課題に対処するため、A2Aのようなオープンプロトコルが不可欠になる。A2Aは、異なるAIエージェントが多様な形式のデータをやりとりし、連携するための基盤を提供する。「マルチモーダル性(異なる形式のデータを扱う性質)は、もはや単なる機能ではなく、AIエージェント連携を支える根幹となる要件だ」。そうジャー氏は話す。
A2Aへの対応を表明しているソフトウェアベンダーとして、Atlassian、Box、MongoDB、Neo4j、New Relic、Salesforce、ServiceNowなどが挙げられる。MicrosoftのAIアシスタントツール「Copilot」は、2025年5月時点でA2Aに対応していないようだ。
MicrosoftとGoogleの両社は、MCPを採用している。MCPは、AIエージェントを外部のデータソースに接続し、必要なツールと文脈情報を提供する仕組みだ。A2AとMCPは補完的な関係にあると言える。
Microsoftは2025年3月、AIエージェント設計ツール「Microsoft Copilot Studio」(以下、Copilot Studio)とMCPの統合を発表した。Copilot Studioのユーザーは既存のナレッジサーバ(知識やノウハウを蓄積したデータベース)やAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)と接続できるようになり、より高度なAIエージェント構築が可能になるという。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国Informa TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
4
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
5
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
6
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
7
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
-
8
本当に安いPCで十分か? “すぐ重くなる”を防ぐノートPC選びの絶対条件
-
9
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
10
Claudeの不可視透かしに批判殺到 著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー