MCP連携は、製造管理、ECサイトやカスタマーセンターなど、多様な業務自動化で活用されています。
しかし、「MCP連携」という言葉は聞いたことがあっても、「アプリとAIのつながりがイメージできない」「MCPサーバーを導入すると何が変わる？」など、MCP連携についていまいちピンとこない方もいるでしょう。
そこでこの記事では、MCP連携の仕組みを具体例を交えてわかりやすく解説します。導入のメリットや活用事例も紹介するので、ぜひこの機会にMCP連携について理解を深めてください。
MCP連携とは？
MCP（Model Context Protocol）連携とは、AIと外部サービス（アプリなど）を、共通規格であるMCPで連携することです。対話型AIがファイル操作やメール送信など、様々な作業を言葉一つで対応できるのは、このMCP連携によるものです。
MCPは、生成AI「Claude」で有名なAnthropic社が2024年11月に発表し、以降ClaudeをはじめとしたAnthropic社製品に活用されています。
では、MCP連携について、以下の2つの側面から段階的に見ていきましょう。
- APIとMCPとの違い・関連性
- LLMとMCPサーバーとの関係
①APIとMCPとの違い・関連性
アプリ間をつなぐサービスといえば、APIを思い浮かべる方も多いでしょう。そこで、はじめにAPIとMCPとの違い、関連性についてお伝えします。
API（Application Programming Interface）は、「他のサービスと連携するための窓口」として、これまでのシステムで広く使われてきました。
Googleアカウントでアプリにログインしたことがある方は多いでしょう。これはAPIを使った連携の一例で、このAPIへの統一的な入口がMCPです。わかりやすくいうと、
- API：サービスごとに異なる個別の窓口
- MCP：AIとAPIをつなぐ共通の窓口
です。つまり、AIはMCPという万能なアダプターを手に入れることで、個別のAPIの使い方をいちいち覚えなくて良くなる。2者はそういった関連性があるのです。
APIについては以下の記事がおすすめです。記事内では、ChatGPTと連携できるAPIを複数紹介しています。
②LLMとMCPサーバーとの関係
MCPは、生成AIが外部サービスと連携するために、MCPサーバー（データやサービスを提供するコンピューター）を利用します。
AIと外部サービスは、このMCPサーバーを介して以下のような手順でつながっています。
- AIアプリで「スカイツリーの場所を地図で教えて」と尋ねる
- AIアプリのLLMがMCPサーバーに接続する
- MCPサーバーがGoogle MapsのAPIにリクエストを送る
- Google MapsはMCPサーバーを経由してLLMに地図情報を返送する
MCPについて、開発元であるAnthropic社は「アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープン プロトコル」と述べています。
つまり、手間のかかる外部サービスとの連携を「MCP」という共通ルールを設けることで、共通の「受け口」的役割を果たしているのです。
参照：Model Context Protocol (MCP) – Anthropic
MCPサーバーの種類
MCPサーバーは、連携するシステムの機能に応じて、主に以下の6つの種類に分類できます。
| カテゴリ | 主な用途 |
| データベース系 | データ保存や検索、管理をAIが言葉で実行 |
| バージョン管理系 | GitHubなどと連携し、開発コードの管理や自動化を効率化 |
| プロジェクト管理系 | Google DriveやFigmaと繋がり、ドキュメントやタスク管理を補助 |
| コミュニケーション系 | SlackやGmailと連携し、メッセージの送受信や通知を自動化 |
| ナレッジ検索系 | Web検索や知識の取得をAIが代行 |
| システム実行系 | サーバー操作や決済処理など、幅広いシステムをAIが制御 |
このように、MCPはデータベースからチャットアプリ、システム制御まで、あらゆる種類の外部サービスが関連しています。これらからも、いかにMCP連携がAI活用に重要な仕組みであるかが伺えます。
MCP連携を具体例でわかりやすく解説
MCP連携の概要をお伝えしましたが、「まだ何となくピンと来ない」という方もいるかもしれません。ここでは、具体例を挙げてMCP連携の仕組みをさらにわかりやすく解説しましょう。
- コンセントの例で考える「MCP」
- MCP登場前の課題「個別接続」
- MCPはAIの「マルチ変換プラグ」
①コンセントの例で考える「MCP」
では、MCP連携への理解を深めるため、コンセントをMCP連携に当てはめて考えてみましょう。
海外旅行に行ったとき、「現地のコンセントの形が日本と違っていた」という経験はないでしょうか？国ごとに異なる変換プラグを複数用意するのは不便ですが、マルチ変換プラグがあれば一つで各国のコンセントに対応できます。
②MCP登場前の課題「個別接続」
この状況をAIに置き換えて考えてみましょう。
従来のAI連携も、海外旅行でのコンセントと同様の課題を抱えていました。これまで、AIが様々な外部サービス（Web検索、翻訳など）と連携するためには、それぞれのサービスに合わせて「接続方法（API）」を開発しなければいけなかったのです。
つまり、このAPI開発は「個別作業」であり、多くの手間と時間を要する点が大きな課題でした。そんな課題を解決したのが「MCP」です。
③MCPはAIの「マルチ変換プラグ」
前述の通り、MCPはAIにとっての「マルチ変換プラグ」的な立ち位置のシステムです。一度MCPに対応させれば、AIは次のような幅広い外部サービスと手軽につながります。
- リアルタイム情報を提供するサービス（最新の天気予報、交通情報など）
- 外部ツールと連携するサービス（メールの自動送信、ファイル整理など）
- 専門データを活用するサービス（企業のデータベース、医療分野の論文など）
このように、ユーザーはより便利で多機能なAIを活用でき、開発者や企業は業務効率化やコスト削減といった多彩なメリットを享受できます。
MCP連携のメリット
MCP連携は、一般ユーザーや開発者、ビジネス面で大きなメリットをもたらします。ここでは、MCP連携のメリットをユーザー側と開発・ビジネス側の両面から見ていきましょう。
- 一般ユーザーのメリット
- 開発者・ビジネス面でのメリット
①一般ユーザーのメリット
まずは、一般ユーザーのメリットから見てみましょう。
| メリット | できること |
| AIに機能を簡単追加 | Claude DesktopにMCP設定→PC内のファイルを言葉のみで整理 |
| 専門ソフトの自然言語操作 | 自然言葉のみで、Unityがゲーム作成、Blenderが3DCGを作成 |
| 自分専用AIの構築 | 医師の場合、医療データベース連携のAIアシスタントを構築 |
| 最新情報にアクセス | 「今日の天気」「最新株価」など、リアルタイム情報に即答 |
| 安全な利用を実現 | AI操作前のユーザー確認、コード実行前の内容チェックなど |
②開発者・ビジネス面でのメリット
次は、開発者・ビジネス面でのメリットを見てみましょう。
| メリット | 効果 |
| 開発の容易化 | 10個の機能追加で10個の個別開発が必要→1つのMCPで全部対応 |
| 多彩なAIとの連携 | Claude、ChatGPT、その他どのAIからでも自社サービスを利用可能 |
| コスト効率アップ | 統一されたルールで開発が簡単。小規模チームでも大手並みの機能を実装 |
| 顧客開拓 | 技術知識がない一般ユーザーも自然言語でサービス利用→市場拡大 |
MCPの登場は、AIの可能性を大きく広げ、これまで専門知識が必要だった作業を、誰もが普段使っている言葉一つで実行できる世界を現実にしています。
製造業におけるMCP連携の活用事例
ところで、「製造業の生産ラインの課題」と聞くと、どんなことを思い浮かべますか？例えば、在庫管理の複雑さ、突然の設備故障、品質チェックの見落としなどではないでしょうか？
これらはすべて、製造現場の大きな課題です。MCP連携は、そんな製造現場が長年抱えてきた課題を解決に導いています。ここでは、製造業におけるMCP活用事例を見ていきましょう。
- リアルタイム在庫最適化
- 予知保全
- 品質管理
- 設計業務
①リアルタイム在庫最適化
「来月の生産に必要な部品、足りるだろうか？」
このように、従来、製造現場の在庫管理は、バラバラのシステムにデータが散らばり、上記のような課題を抱えていました。しかし、MCPを使えば、AIが在庫管理システムや販売データを一括で確認することが可能です。
例えば、AIに対し上記のような問いかけをすると、「〇〇部品が不足する可能性があるので、△△個発注してください」と、具体的なアクションを即座に提案します。
これにより、某国内電機メーカーでは、従来と比較して在庫回転率が20％アップし、コスト削減と生産効率アップを両立させています。
②予知保全
製造ラインが突然止まるといったその一瞬が、製造現場では大きな損失を生みます。
MCPは、各設備のセンサーやメンテナンス記録をAIに直接つなぎ、異常の兆候を0.1秒単位で素早くキャッチ。さらにAIは、異常を検知しただけでなく、自律的に修理スケジュールを組み、必要な部品まで自動発注します。
某精密機械メーカーは、導入後に突発的な設備停止件数約35%減を記録しました。結果、メンテナンス担当者は「故障対応」から解放され、時間コストも大幅にアップしています。
③品質管理
製造現場の品質管理は、人の目や経験に頼りがちで、人的リスクがつきものでした。
しかし、MCPを活用すれば、AIがカメラや測定機からのデータをリアルタイムで監視します。人の目では見つけられない微細な不良も検知し、問題が見つかればすぐにラインを停止することが可能です。
この自動化により、平均初動対応時間が10分から90秒に短縮され、さらに異常工程対応時間が月間20時間減ったという報告もあります。
④設計業務
新製品の設計には、時間と経験が必要です。
しかし、MCPを使うと、AIとCADソフトなどを連携させ、開発者が言葉で「この部品をもっと軽く、丈夫にしたい」と指示するだけで、AIが最適な設計案を複数提示します。
MCPを基盤とした設計支援システムを導入した某電機メーカーは、開発期間が数週間から5営業日へと短縮。ベテランのノウハウがAIに引き継がれ、若手でも質の高い設計ができるようになりました。
MCPの活用事例をご覧になり、DXの可能性を感じた方も多いのではないでしょうか。中には、DX化の重要性がわかっていても、遅々として進まない企業様もいらっしゃるかもしれません。
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AIの製造業における活用事例をさらに深く知りたい方は、以下の記事をご参照ください。AI導入のメリット・デメリットもお伝えしているので、導入検討の一助になるおすすめの内容です。
MCP連携についてまとめ
MCP連携は、AIと外部サービスを繋ぐための共通規格です。ビジネスシーンでも活用されているSlackやGoogle DriveといったツールもMCP連携によって言葉一つで自在に操ることを可能にしています。
製造業をはじめとした多くの業界での活用も広がり始める中、まずはMCP連携への理解を深め、自社のどういった課題に活用するかを検討しましょう。導入に迷った際は、ぜひ無料セミナーで専門家へお気軽にご相談ください。
