「MCPのUSB-C比喩の裏返し：専門性を重視したAIエージェントには向かない」

MCP（Model-Component Protocol）は、AIエージェントの「USB-C」にたとえられ、汎用的なプロトコルとして広く注目されている。しかし、専門性の高いシステムにおいては、このアナロジーが逆に罠になる可能性がある。技術業界では、MCPを汎用的なインターフェースとして捉え、さまざまなアプリやツールの連携を簡素化する効果を期待している。消費者向けの観点では、確かに便利で価値のある仕組みだが、企業内で専門的なAIエージェントを構築する際には、その適用性に注意が必要だ。 ある企業が特定の分野向けのAIエージェントを開発する場合、内部のツールをMCPとして定義し、他部署で再利用できるようにしようと考えるかもしれない。しかし、この考えは誤りである可能性がある。USB-Cの例えで見ると、次世代デバイスの内部部品をUSB-Cで接続するようなもので、性能や効率が低下する恐れがある。SoC（システム・オン・チップ）内での専用接続の方が、パワーやスペース、性能の面ではるかに優れている。 MCPの「M-by-N」の価値提案は、汎用ツールが多くのアプリで使えることを前提としているが、専門的なエージェント向けのツールにはその効果が限定的である。例えば、不動産会社が取引チーム向けのチャットボットを開発する際、既存のツールを再利用しようと試みても、実際にはそれぞれのケースに特化したツールが必要になる。その結果、似たような機能でも複数のMCPが生まれ、効率的な統合が難しくなる。 このように、専門的なエージェントでは、ツールを汎用的に定義するよりも、エージェントの実装に直接組み込む方が効果的である。MCPに強制的に統合させることは、不要なオーバーヘッドを生むだけだ。MCPは汎用性があるが、すべてのケースに適用できるわけではない。 この問題は、技術開発における「買えよ、作れよ」の古典的なジレンマと関係がある。MCPが万能な解決策ではないことを認識し、状況に応じて最適な選択をすることが重要だ。MCPの役割は、汎用的なケースで複雑さを減らすことであり、専門的な分野では、その限界を理解したうえで、独自のアプローチを取るべきだ。