“エージェントシステムは、インタラクション履歴、行動シグナル、運用状況へのリアルタイムアクセスに依存しています。データがシステム間で分断されている場合、AIが的確に応答する能力は損なわれます。統一された正確なデータこそが、継続性や関連性を支える基盤となります。”
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、推論中にAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）における文脈情報の収集、保持、配信の方法を管理するための構造化された手法または標準を指します。モデルのプロンプトやセッションに注入できるデータの種類（例：ユーザーの意図、過去のやり取り、権限）を定義し、出力の関連性、パーソナライゼーション、安全性を向上させることを目的としています。
どのような文脈情報を含めるか、またどのように形式化するかに関するプロトコルを定めることにより、組織はアプリケーション全体で一貫性があり、安全かつ解釈可能なAI応答を実現できます。エンタープライズ環境においては、コンプライアンス、トレーサビリティ、そして文脈の正確性がAIの有効性にとって欠かせない要素であるため、この取り組みは特に重要です。
“エージェントシステムは、インタラクション履歴、行動シグナル、運用状況へのリアルタイムアクセスに依存しています。データがシステム間で分断されている場合、AIが的確に応答する能力は損なわれます。統一された正確なデータこそが、継続性や関連性を支える基盤となります。”
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIシステムがリアルタイムで正確かつ信頼性の高い出力を提供できるよう、適切なデータと文脈情報を供給するための体系的なアプローチです。企業、特に複数部門や顧客チャネル全体で生成AIを活用している組織において、モデルコンテキストプロトコルは各AIインタラクションが関連するビジネスルール、ユーザー情報、過去のやり取り、運用ポリシーに基づいて実行されることを保証します。静的なプロンプトや分断されたデータに依存するのではなく、モデルコンテキストプロトコルはAIモデルをCRMシステム、ナレッジベース、チケット管理プラットフォームなどのライブエンタープライズシステムと動的に連携させます。AIは状況ごとに「誰」「何」「なぜ」を理解し、知的で一貫性があり、コンプライアンスにも適した応答を行えるようになります。
モデルへの文脈提供方法を標準化することにより、MCPは信頼性を向上させ、誤情報（ハルシネーション）を減少させ、大規模かつ安全なエンタープライズグレードのAI活用を実現します。
