はじめに A2AとMCPは、エージェンティックAIの設計を考えるうえで重要な概念ですが、その役割や位置づけの違いが分かりにくいと感じる人も多いはずです。どちらもAIシステムの高度化を支える仕組みである一方、対象としているレイヤーや解決しようとしている課題は大きく異なります。 A2Aはエージェント同士の連携や分業を前提とした考え方であり、MCPはモデルと外部情報やツールを安全かつ一貫して接続するためのプロトコルです。本記事では、それぞれの基本的な仕組みを整理したうえで、特徴や違いを比較し、どんな場面で使い分けるべきかをわかりやすく解説します。エージェンティックAIを設計・導入する際の判断材料として役立つ内容をまとめます。 A2Aとは（Agent2Agent ） A2A（Agent2Agent）とは、複数のAIエージェントが相互に通信しながら協調してタスクを進めるための設計思想を指します。単一のAIモデルにすべての判断や処理を集約するのではなく、それぞれ役割をもったエージェント同士が情報を共有し、分業しながら目標達成を目指す点が特徴です。調査、判断、実行といった工程を役割別に分けることで、処理の柔軟性と拡張性を高められます。 A2Aの考え方は、Googleをはじめとする大規模AI研究組織やクラウド事業者の研究文脈で整理されるようになりました。特に大規模言語モデルを業務に組み込む動きが進んだ2023年以降、単体モデルでは複雑な業務フローや長期タスクに対応しきれないという課題が顕在化しました。この背景から、複数エージェントが連携して処理を進めるアーキテクチャが注目されるようになりました。 エージェンティックAIが扱う業務は年々高度化しており、判断と実行を一つのエージェントに集中させる設計には限界があります。A2Aは、こうした課題に対応するための基盤的な発想として位置づけられており、マルチエージェント構成を前提としたAIシステム設計において重要な役割を担っています。 A2Aの基本概念と目的 A2Aの基本概念は、エージェントを独立した主体として扱い、それぞれが役割を持って協力する点にあります。各エージェントは、情報収集、分析、判断、実行など特定の役割を担い、必要に応じて他のエージェントと連携します。これにより、単一のAIでは処理しきれない複雑なタスクを分解し、効率的に進められるようになります。 A2Aの目的は、業務全体をより柔軟かつ拡張性のある形で自動化することです。分業によって処理の見通しが良くなり、設計や改善もしやすくなります。また、役割ごとにエージェントを入れ替えたり追加したりできるため、要件変更への対応力も高まります。エージェンティックAIにおいて、A2Aはスケーラブルな設計を実現するための重要な考え方といえます。 A2Aにおけるエージェント間通信の仕組み A2Aでは、エージェント間の通信がシステム全体の要となります。各エージェントは、メッセージやイベントを通じて情報をやり取りし、状況に応じて次の行動を決定します。この通信は単なるデータの受け渡しではなく、役割に応じた依頼や結果報告といった意味をもつやり取りとして設計されます。 たとえば、調査を担当するエージェントが情報を収集し、その結果を判断役のエージェントへ送信します。判断役は内容を評価したうえで、次に実行すべき指示を別のエージェントへ渡します。このような流れにより、処理が一方向に固定されず、状況に応じた柔軟な連携が可能になります。通信設計が適切であれば、エージェント同士の協調によって業務全体の精度と安定性を高められます。 […]