DeskRex.ai

open α

テーマ

データベース

自動化

発見

サインイン

リサーチの結果の保存、レポートの作成、共有が行えます。

サインイン

レポートの一覧に戻る

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

🗓 Created on 5/19/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷AIエージェントエコノミーの概要
    • 🏷AnthropicのMCP（Model Context Protocol）技術の詳細
    • 🏷GoogleのA2A（Agent2Agent）技術の詳細
    • 🏷MCPとA2Aの比較
    • 🏷エージェントエコノミーの将来展望
    • 🏷市場動向と成長予測
    • 🏷AIエージェントのビジネスモデルと応用事例
    • 🏷AIエージェントの倫理的課題とセキュリティリスク
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

本調査では、AIエージェントエコノミーを支える中核技術として、AnthropicのMCP（Model Context Protocol）とGoogleのA2A（Agent-to-Agent）プロトコルを取り上げ、それぞれの技術的仕様、動作原理、導入事例およびエコノミー全体への影響を明らかにします。さらに、これらのプロトコルが相互にどのように補完し合い、「常時稼働」のAIエージェントエコノミーを形成する上で果たす役割を分析し、将来の市場成長やビジネスモデル、倫理・セキュリティ上の課題を総合的に検討することを目的としています。

回答

1. AnthropicのMCP（Model Context Protocol）

1.1 定義と目的
  • AIモデルと外部データソース／ツール間のやり取りを標準化するオープンスタンダード
  • 「AIモデルのUSB-Cポート」と称され、リアルタイムに文書、API、関数実行などを可能にし、開発コストを低減
1.2 アーキテクチャと通信
  • 主要コンポーネント
    1. MCPホスト：エージェント実行環境（例：Claudeアプリ）
    2. MCPクライアント：ホスト内の橋渡しモジュール
    3. MCPサーバー：ツールやデータリソースへのアクセスを提供
  • 通信：JSON-RPC 2.0メッセージをHTTPまたは標準入出力で交換
  • プリミティブ
    種類役割
    サーバー側リソース（構造化データ）、ツール、プロンプト
    クライアント側ルート（環境アクセス）、サンプリング（補完要求）
1.3 利点と課題
  • 利点
    • 外部連携の一元化で開発工数を削減
    • 高品質かつ最新の情報に基づく応答生成を実現
  • 課題
    • ステートフル通信の管理が必要
    • 既存システムとの統合における認証・アクセス制御
    • 悪意あるMCPサーバーによるツールポイズニング等のセキュリティリスク
1.4 実装例
  • 既製コネクタの利用（Slack／GitHub連携など）
  • オープンSDKによるカスタムMCPサーバー開発
  • Anthropic ClaudeなどMCP対応クライアントのデプロイ

2. GoogleのA2A（Agent-to-Agent）プロトコル

2.1 定義と目的
  • 異なるAIエージェント間で安全かつ相互運用的な通信を実現するオープンフレームワーク
  • エージェント同士がタスク委譲、情報共有、協調を行う「ユニバーサルパスポート」
2.2 コア要素とデータ構造
  • Agent Card：
    /.well-known/agent.json
    に定義する能力・認証情報プロファイル
  • Task：作業単位（UUID、ステータス、成果物など）
  • Message／Part／Artifact：やり取り・コンテンツ・生成物を構造化
  • 通信技術：HTTP(S)、JSON-RPC 2.0、Server-Sent Events
2.3 タスクライフサイクル
  1. Submitted（送信済み）
  2. Working（処理中）
  3. Input-required（追加情報待ち）
  4. Completed（完了）
  5. Failed（失敗）
  6. Canceled（取消）
  7. Unknown（不明）
2.4 標準JSON-RPCメソッド
メソッド機能
tasks/send
タスク開始・継続
tasks/sendSubscribe
ストリーミングで開始
tasks/get
状態取得
tasks/cancel
キャンセル
tasks/pushNotification/set
/ 
get
Webhook設定・取得
2.5 利点と課題
  • 利点
    • マルチエージェント間の高度な連携を標準化
    • テキスト／構造化データ／ファイルと多様なモダリティをサポート
  • 課題
    • プロトコル採用における断片化リスク
    • ガバナンス体制の未整備
    • ネーミング攻撃・コンテキスト汚染などの新たな攻撃ベクトル

3. MCPとA2Aの比較

特徴MCPA2A
主な焦点AIモデル⇔ツール／データソース連携エージェント⇔エージェント間通信と協調
アーキテクチャホスト–クライアント–サーバークライアント／サーバー（エージェント間）
主要コンポーネントホスト、クライアント、サーバー、リソース、ツール、プロンプトクライアントエージェント、サーバーエージェント、Agent Card、Task
通信プロトコルJSON-RPC 2.0 over stdio／HTTPHTTP(S)、JSON-RPC、SSE
想定ユースケースデータ検索、関数呼び出し、コンテキスト補完マルチエージェントワークフロー、複雑タスク委譲
セキュリティ重視ユーザー承認ベースのアクセス制御エージェント間の安全な情報交換
モダリティ主にデータ／ツール呼び出しテキスト、構造化JSON、ファイル

4. エージェントエコノミーの将来展望

4.1 市場予測と成長要因
  • 2023年：52.9億米ドル → 2035年：2,168億米ドル（CAGR 40.15%）
    linkedin.com
  • 成長要因
    1. NLP技術の進化
    2. 企業ワークフロー自動化の需要
    3. パーソナライズ体験への期待
    4. クラウドプロバイダー戦略（AWS／Google／Microsoft）
4.2 エージェントエコノミーを支える3つの柱
  1. 永続的アイデンティティ：長期的に一貫した記憶と振る舞い
  2. 円滑な通信プロトコル：A2A／MCPによる標準化
  3. セキュリティと信頼：アクセス制御と倫理ガバナンス
4.3 ビジネスモデルと応用事例
  • AaaS（Agent-as-a-Service）、トランザクション手数料、マーケットプレイス、カスタムライセンス
  • 導入事例
    • PayPal：リアルタイム不正検知エージェント
    • Amazon：自己改善型レコメンデーションエージェント
    • FedEx：物流最適化エージェント
4.4 職業変革と倫理的懸念
  • 2030年までに約70%の仕事がAIによって影響を受ける予測
    guptadeepak.com
  • バイアス、公平性、透明性、説明責任、プライバシー保護などの倫理課題

5. セキュリティおよび倫理的考慮

5.1 MCPの脆弱性
  • ツールポイズニング、ラグプルアップデート、RADE、サーバー偽装、クロスサーバーシャドウイング
    guptadeepak.com
5.2 A2Aの攻撃ベクトル
  • ネーミング攻撃、コンテキスト汚染（間接的プロンプトインジェクション）
    dida.do
5.3 自律型エージェントのリスク
  • プロンプトインジェクション、モデル操作、データポイズニング、API誤用、過剰権限、命令チェイニング
    shakudo.io
5.4 対策
  1. 定期的なセキュリティ監査
  2. 強力な認証・ID検証
  3. 継続的監視と異常検出
  4. 倫理ガイドライン策定と多様な専門家チーム編成
  5. コミュニティ・プロトコル標準化への参画

6. MCP–A2A連携イメージ

結果と結論

  • 相互補完的プロトコル：MCPは個別エージェントの外部資源アクセスを標準化し、A2Aはエージェント間の協調を実現。両者の組み合わせが高次の自律型ワークフローを可能にする。
  • 市場成長の原動力：CAGR 40%以上の急拡大が予測され、クラウドプロバイダーや企業はAIエージェント戦略を加速。
  • ビジネスモデル革新：AaaSや手数料型、ハイブリッドサービスなど多様化が進行。実導入事例がROIを立証。
  • セキュリティと倫理の重要性：ツールポイズニングやプロンプトインジェクションなど新たな攻撃ベクトルに対し、技術的対策とガバナンス体制の整備が必須。
結論として、AnthropicのMCPおよびGoogleのA2Aは、AIエージェントエコノミーの「目と手」「対話と言語」を支える基盤技術であり、企業はこれらを統合的に採用・運用することで、自律的・常時稼働型のAIワークフローを実現しつつ、セキュリティ・倫理面への配慮を両立させるガバナンス構築が求められます。

コード実行

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>AIエージェントエコノミーの主要技術</title>
    <script src="https://unpkg.com/mermaid@11.4.0/dist/mermaid.min.js"></script>
    <style>
        .mermaid {
            text-align: center;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>AIエージェントエコノミーを支える主要技術</h1>
    <h2>AnthropicのMCPとGoogleのA2A</h2>
    <div class="mermaid">
        graph TD;
            A[MCP] -->|標準化| B[AIモデル];
            A -->|データアクセス| C[外部データソース];
            D[A2A] -->|安全な通信| E[AIエージェント];
            D -->|相互運用性| F[異なるプラットフォーム];
            B -->|ツールとのやり取り| C;
            E -->|協力| F;
    </div>
    <h2>エージェントエコノミーの将来</h2>
    <p>市場は2035年までに2168億ドルに達すると予測されています。<a href="https://www.globenewswire.com/news-release/2025/05/12/3078843/0/en/AI-Agents-Market-Report-2025-Ready-to-Deploy-AI-Agents-Capture-Market-Share-Customize-Solutions-on-the-Rise.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">出典</a></p>
</body>
</html>

🖼 関連する画像

Image for cmauy8grt014wru0m44fiecz5
Image for cmauxtxpa00wmru0mckgd0xfj
Image for cmauy8gru015fru0m2m85yxyg
Image for cmauxtxpa00woru0m6phq06bj
Image for cmauxtzlg00zdru0m70c9332w
Image for cmauxtxpa00wqru0m6hmd7kd6
Image for cmauxtxpa00wrru0mz8n2ztyv
Image for cmauxtxpa00wsru0mqqaubez4
Image for cmauxtxpa00wtru0myi564rt5
Image for cmauxtxpa00wuru0m84rt9u46
Image for cmauxtxpb00x5ru0mez6cajm3
Image for cmauxtxpb00x6ru0m5erwn9kn
Image for cmauxtxpb00x7ru0mh2wpyk5v
Image for cmauxtxpb00x8ru0mt40pxtng
Image for cmauxtxpb00x9ru0m9z3jtkcf
Image for cmauxtxpb00xaru0mlcys7hkp
Image for cmauxtxpb00xbru0mf40lizss
Image for cmauxtxpb00xcru0mtzx4anc5
Image for cmauxtxpb00xdru0mu1pshot3
Image for cmauxtxpb00xeru0mr24fxwlz
Image for cmauxtxpc00y9ru0ma2p8yzp5
Image for cmauxtxpb00xqru0ms4s058n6
Image for cmauy2ukr013jru0m1w9itp60
Image for cmauxu0yr0115ru0mzs79gk4i
Image for cmauxtxpc00ygru0mtabbmexf
Image for cmauxtxpb00xvru0meh6i90kx
Image for cmauxtxpb00xwru0mugjf3yt6
Image for cmauxtxpb00xxru0ml93kslpd
Image for cmauxtxpb00xyru0m2insttzj
Image for cmauxtxpc00ybru0mnapipx5l
Image for cmauxtxpc00ycru0mm8xjw5lz
Image for cmauy8grt014sru0masgp44db
Image for cmauxtxpc00yfru0mw1z5jof9
Image for cmauxtxpc00yhru0mjc5lth1n
Image for cmauy8grt014uru0msrbxvqxd
Image for cmauxtzlg00yxru0meye3cm93
Image for cmauxtzlf00ywru0mmxfct6hn
Image for cmauxtzlf00ytru0m92rfyesd
Image for cmauxtzlf00yuru0mwhdztdzd
Image for cmauxtzlf00yvru0mkspaekj8
Image for cmauxtzlg00yyru0m14z7s8ib
Image for cmauxtzlg00yzru0mom3eiwij
Image for cmauxtzlg00z0ru0maqt061ph
Image for cmauxtzlg00z1ru0moy4rnuhi
Image for cmauxtzlg00z2ru0m8q1e03eg
Image for cmauxtzlg00zfru0m7h64jn5r
Image for cmauxtzlg00zgru0me4wzj29m
Image for cmauxtzlg00zhru0mtl5r6qt3
Image for cmauxtzlg00ziru0m1bobasx1
Image for cmauxtzlg00zjru0m66qfh63a
Image for cmauxtzlg00zkru0mzjpdml6d
Image for cmauxtzlg00zlru0mvq8zq16x
Image for cmauxtzlg00zmru0mg7fg84hu
Image for cmauxtzlg00zeru0mxg4jr6y4
Image for cmauxtzlh0105ru0map5qqi7p
Image for cmauxtzlh00zwru0m5f2v43x8
Image for cmauxtzlh00zxru0m3nu3u2ft
Image for cmauxtzlh00zyru0m2hrjefxf
Image for cmauxtzlh00zzru0mbmafv116
Image for cmauxtzlh0100ru0mw7iedb4c
Image for cmauxtzlh0101ru0myogfba56
Image for cmauxtzlh0102ru0m933hf5ar
Image for cmauxtzlh0103ru0mv1r9a6qq
Image for cmauxtzlh0104ru0m1jz8sdly
Image for cmauxtzlh010gru0ml57dd5yw
Image for cmauy8gru015xru0me0x81b26
Image for cmauxtzlh010iru0m1pcqwpxf
Image for cmauxtzlh010jru0m3kt3xvge
Image for cmauxtzlh010kru0mucotpkk1
Image for cmauxtzlh010lru0ma9nboncc
Image for cmauxtzlh010mru0m9s9cswmz
Image for cmauxtzlh010nru0m02hht7e4
Image for cmauxtzlh010oru0mvnzmbrzb
Image for cmauxu0yr011aru0mf5axvhbu
Image for cmauxu0yr0111ru0mqekq34s8
Image for cmauxu0yr0112ru0m6kcuhboj
Image for cmauy8grt0151ru0mhcv66u70
Image for cmauxu0yr0114ru0mde1faza0
Image for cmauxu0yr0116ru0mhkcz02c0
Image for cmauxu0yr0117ru0mvbqb7lkn
Image for cmauxu0yr0118ru0mq7tf59q5
Image for cmauxu0yr0119ru0mvu140ct6
Image for cmauxu0ys011pru0mfpvtaf2k
Image for cmauxu0ys011kru0mxn577hyv
Image for cmauxu0ys011lru0md52tkht4
Image for cmauxu0ys011mru0me2ydji9t
Image for cmauxu0ys011nru0mt755uxic
Image for cmauxu0ys011oru0mno1qx1ry
Image for cmauxu0ys011sru0mf8z1xfn8
Image for cmauxu0ys011tru0mxz5yzr6h
Image for cmauxu0ys011qru0mtl4e2o7q
Image for cmauxu0ys011rru0mpk2xekmb
Image for cmauy2ukq012eru0mx6raide2
Image for cmauy2ukq012fru0mgvng45xg
Image for cmauy2ukq012gru0m190dscma
Image for cmauy2ukq012hru0mhhttkols
Image for cmauy2ukq012jru0mxi969doz
Image for cmauy2ukq012kru0m6mvcod2g
Image for cmauy2ukq012lru0mlmbfjs9m
Image for cmauy2ukq012mru0mfo71zi01
Image for cmauy2ukq012nru0mzuqmn48l
Image for cmauy2ukq012iru0mcudi3hcz
Image for cmauy2ukr012xru0m2vvbmbwz
Image for cmauy2ukr012yru0mm6hfocgb
Image for cmauy2ukr012zru0mb0haixr5
Image for cmauy2ukr0130ru0mskx3huu1
Image for cmauy2ukr0131ru0mtku8l2qb
Image for cmauy2ukr0132ru0mehkcdbst
Image for cmauy2ukr0133ru0mpm73oahk
Image for cmauy2ukr0134ru0m6ixhwn3c
Image for cmauy2ukr0135ru0mbwlemejt
Image for cmauy2ukr0136ru0mqd48y12o
Image for cmauy2ukr013hru0m1ibtmwrm
Image for cmauy2ukr013iru0m3y7xe54m
Image for cmauy2ukr013kru0mr7noxs6o
Image for cmauy2uks013lru0mjjnh6t65
Image for cmauy2uks013mru0mq0cdbe30
Image for cmauy2uks013nru0msza4mw8g
Image for cmauy2uks013oru0mo5hme6yz
Image for cmauy2uks013pru0mcpsz8gkg
Image for cmauy2uks0141ru0m5mgqf6qp
Image for cmauy2uks0142ru0mkzy1qvly
Image for cmauy2uks0143ru0mg86nbkhc
Image for cmauy2uks0144ru0mo2r1lh5k
Image for cmauy2uks0145ru0mx6cfbldu
Image for cmauy2uks0146ru0mj1prju49
Image for cmauy2uks0147ru0my3sd96xj
Image for cmauy2uks0148ru0mac3tfsh9
Image for cmauy2uks0149ru0m3f99wiku
Image for cmauy2uks014aru0ml1vna8n2
Image for cmauy8grt014tru0msvu9cdqo
Image for cmauy8grt014vru0mbdx47f2w
Image for cmauy8grt014xru0mh3ld8mxa
Image for cmauy8grt014yru0mgmy9muze
Image for cmauy8grt014zru0m5cuije14
Image for cmauy8grt0150ru0m2po7nihs
Image for cmauy8gru015bru0mg0qygi7k
Image for cmauy8gru015cru0mpy5bno9g
Image for cmauy8gru015dru0m28jthafj
Image for cmauy8gru015eru0mpge7b8nr
Image for cmauy8gru015gru0mwyl2f8ar
Image for cmauy8gru015hru0m31di4qho
Image for cmauy8gru015iru0mfzb13kb3
Image for cmauy8gru015jru0mi8h0ewy2
Image for cmauy8gru015kru0mkj36803i
Image for cmauy8gru015uru0mp2epu85b
Image for cmauy8gru015vru0mnqmgo29s
Image for cmauy8gru015wru0mi2m89mq3
Image for cmauy8gru015yru0m2j1pt5w4
Image for cmauy8gru015zru0mxoi7czz8
Image for cmauy8gru0160ru0mrduw5nd9
Image for cmauy8gru0161ru0m69jsgi6d
Image for cmauy8gru0162ru0my9jgvy7g
Image for cmauy8grv0163ru0mlys0jvzn

このレポートが参考になりましたか？

あなたの仕事の調査業務をワンボタンでレポートにできます。

無料でリサーチ

🔍 詳細

🏷AIエージェントエコノミーの概要

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

AIエージェントエコノミーの概要

AIエージェントエコノミーは、AIエージェントが自律的にタスクを実行し、相互に連携することで形成される経済システムです。このエコシステムを支える重要な技術として、AnthropicのMCP (Model Context Protocol) とGoogleのA2A (Agent2Agent) プロトコルが注目されています
anthropic.com
。

MCP（Model Context Protocol）とは

MCPは、Anthropicによって開発されたオープンスタンダードであり、AIモデルがデータソースやツールとやり取りする方法を標準化するものです
wikipedia.org
。MCPは、AIアプリケーションがツールやデータに接続するための「USB-Cポート」のようなものと表現されており
upp-technology.com
、リアルタイムでのデータアクセスを可能にし、開発のオーバーヘッドを削減します
codingscape.com
。
MCPの主な目的は、AIモデルがより関連性の高い高品質な応答を生成できるように、標準化された効率的な方法で必要なデータにアクセスできるようにすることです
guptadeepak.com
。
MCPサーバーは、LLMを外部ツールやデータソースに接続するための標準化されたインターフェースを提供し、複雑な基盤システムを標準化されたアクセス可能な形式に変換するアダプターとして機能します
codingscape.com
。
MCPの導入により、企業はAIモデルを社内のデータ、ドキュメント、サービスに安全にアクセスさせ、従業員の質問に答えたり、特定のタスクを自動化したりすることが可能になります
guptadeepak.com
。

A2A（Agent2Agent）プロトコルとは

A2Aは、Googleによって導入されたオープンフレームワークで、異なるAIエージェント間の安全で相互運用可能な通信を可能にするように設計されています
linkedin.com
。A2Aは、AIエージェントが安全に発見、通信、およびプラットフォーム間で連携できるようにするオープンスタンダードです
wandb.ai
。
A2Aプロトコルは、REST APIとの統合を容易にするように設計されており、AIエージェントがシームレスに通信できるようにします
byteplus.com
。例えば、ユーザーが「ニューヨークの天気は？」と尋ねると、A2Aプロトコルを通じてエージェントが連携し、気象情報を取得して回答します
catchpoint.com
。
A2Aは、異なるAIエージェントが安全かつシームレスに通信、連携、調整できるオープンプロトコルを提供し
medium.com
、専門のエージェントが協力して、単独のエージェントでは処理できないタスクに取り組むことを可能にします
github.com
。

MCPとA2Aの連携

MCPとA2Aは、AIエージェントの構築において異なる役割を果たしますが、互いに補完的な関係にあります
kdnuggets.com
。A2Aはエージェント間の通信を扱い、MCPはエージェントが内部でツールやリソースとやり取りするために使用されます
google.github.io
。
プロトコル目的
MCPAIモデルがデータソースやツールとやり取りする方法を標準化
A2A異なるAIエージェント間の安全で相互運用可能な通信を可能にするフレームワーク
A2Aはエージェント間のタスク連携を可能にし、MCPはエージェントが外部リソースにアクセスするための手段を提供することで、より複雑なタスクの実行を支援します
learnopencv.com
。

AIエージェントエコノミーの将来

AIエージェントエコノミーは急速に成長しており、企業が競争力を維持するためにはAIエージェントの導入が不可欠となっています
tecknexus.com
。世界のAIエージェント市場は、2023年の52.9億米ドルから2035年までに2,168億米ドルに急増すると予測されており、CAGRは40.15%です
globenewswire.com
。
AIは今後5〜7年で経済を再形成し、多くの分野で「常時稼働」の運用を可能にすると予測されています
sequoiacap.com
。自律型AIエージェントは、コンサートチケットの購入からメールの整理まで、タスクを完了するためにコンピューター画面を「見て」実行できるようになり、新たな可能性を開きます
kiplinger.com
。
AIエージェントは、企業がワークフローを自動化し、より効率的にタスクを完了するのに役立ちます
tecknexus.com
。クラウドプロバイダーは、AIエージェントの戦略を形成しており、AIエージェントの利用はますます普及すると考えられます
cbinsights.com
。

補足情報

  • Agent Card: A2Aプロトコルの中核となる概念であり、エージェントの能力をJSON形式で記述したプロファイルです
    aimultiple.com
    。
  • タスクライフサイクル: A2Aは、タスクの作成、更新、追跡を可能にする標準化されたタスク管理システムを提供します
    aimultiple.com
    。タスクは、保留中、進行中、完了などの状態を持つことができます
    aimultiple.com
    。
  • メッセージ交換: A2Aは、コンテキスト、返信、ユーザー指示、成果物（画像や生成されたコードなど）を含むメッセージ交換をサポートします
    aimultiple.com
    。
AIエージェントエコノミーは、まだ初期段階にありますが、その成長の可能性は非常に大きいと考えられます。MCPとA2Aのような標準化されたプロトコルは、このエコシステムの発展を加速し、より効率的で強力なAIアプリケーションの構築を可能にするでしょう。
copy url
source logoaimultiple.com
AI agents
multiple agents
MCP
Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog .
GitHub - agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol: AgentNetworkProtocol(ANP) is an open source protocol for agent communication. Our vision is to define how agents connect with each other, building an open, secure, and efficient collaboration network f.
Agent Connect Protocol.
AITP: Agent Interaction & Transaction Protocol | AITP.
Agora Protocol - Scalable Communication Between Agents.
What is LMOS? | Eclipse LMOS.
copy url
source logopaloaltonetworks.com
CrewAI
AutoGen
GitHub
Prisma AIRS
Unit 42 AI Security Assessment
Unit 42 Incident Response team
Prompt Injection
OWASP Top 10 for LLMs
OWASP Agentic AI Threats and Mitigation
CrewAI
AutoGen
SerperDevTool
ScrapeWebsiteTool
Nasdaq
GitHub
Swarm
delegates
transfers
GCP metadata service
BOLA
CrewAI
AutoGen
Palo Alto Networks AI Runtime Security
Prisma AIRS
Unit 42 AI Security Assessment
Unit 42 Incident Response team
Cyber Threat Alliance
Stock Advisory Assistant
CrewAI
CrewAI
SerperDevTool
ScrapeWebsiteTool
Hierarchical Process
AutoGen
AutoGen
Swarm
About VM metadata
OWASP Top 10 for LLMs
OWASP Agentic AI Threats and Mitigation
Nasdaq
copy url
source logogoogle.com
IAM console
APIs & Services > Credentials
Spanner
Cloud Run
Cloud Run
Traces
copy url
source logosubstack.com
keynote
stochastic mindset
*ref for both*] are emerging to systematically organize and address risks specific to agentic AI, focusing on protecting cognitive security, execution integrity, identity coherence, and governance scalability.[here
*ref*][here
xAI
Why AI Agents Need Verified Digital Identities
Verifiable Credentials: A Deep Dive for the Agentic AI Era – Shankar's Blog
Internet of Agents: Fundamentals, Applications, and Challenges
Build and manage multi-system agents with Vertex AI | Google Cloud Blog
Securing Agentic AI: A Comprehensive Threat Model and Mitigation Framework for Generative AI Agents
AI Agents Under Threat: A Survey of Key Security Challenges and Future Pathways
AI Agents Are Here. So Are the Threats,
In a World of AI Agents, Who's Accountable for Mistakes?
Accountability Frameworks for Autonomous AI Agents: Who's Responsible? — Arion Research LLC
Ethical Decision-Making Frameworks for Autonomous Agents in Complex Environment
Multi-Agent Consensus Seeking via Large Language Models
Security‑First AI: Foundations for Robust and Trustworthy Systems
AI Agents Under Threat: A Survey of Key Security Challenges and Future Pathways
Explainable AI – the Latest Advancements and New Trends
Beyond the Tragedy of the Commons: Building A Reputation System for Generative Multi-agent Systems

調査のまとめ

回答

AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...

🏷AnthropicのMCP（Model Context Protocol）技術の詳細

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

AnthropicのMCP（Model Context Protocol）技術の詳細

Anthropicが提唱するMCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部データやツールと連携するための共通基盤となるオープンな標準プロトコルです
wikipedia.org
。このプロトコルは、AIモデルがファイル読み込み、関数実行、コンテキストに応じたプロンプト処理などをモデルに依存しない形で行えるように設計されており、AIアシスタントとソフトウェア環境との間のコンテキスト交換を標準化することを目的としています
wikipedia.org
。

MCPの登場背景と目的

AIアシスタントの普及が進むにつれて、AIモデルが様々なデータソースやビジネスツールにアクセスする必要性が高まっています
shakudo.io
。しかし、従来は新しいデータソースごとにカスタム実装が必要となり、システムのスケーリングが困難になるという課題がありました
shakudo.io
。MCPは、このような状況を打開するために、AIシステムとデータソースを接続するための普遍的なオープンスタンダードとして導入されました
shakudo.io
。

MCPの機能とアーキテクチャ

MCPは、AIモデルが外部のデータリポジトリ、ビジネスツール、開発環境に接続する際の断片化された統合を解消するために設計されたオープンスタンダードです
guptadeepak.com
。MCPの主な目的は、最先端のAIモデルが必要なデータに標準化された効率的な方法でアクセスできるようにすることで、より適切で高品質な応答を生成できるようにすることです
guptadeepak.com
。
MCPはクライアント・サーバーアーキテクチャに基づいており、MCPホスト、MCPクライアント、MCPサーバーの3つの主要コンポーネントで構成されています
guptadeepak.com
。
  • MCPホスト：ユーザーインタラクションの主要なインターフェースとして機能するAI搭載アプリケーションまたはエージェント環境（例：Claude Desktopアプリケーション、IDEプラグイン）
    guptadeepak.com
  • MCPクライアント：ホストアプリケーション内に存在する中間コンポーネントで、特定のMCPサーバーへの接続を管理
    guptadeepak.com
  • MCPサーバー：MCP標準を実装する外部プログラムで、特定の機能セット（ツールのコレクション、データリソースへのアクセス、定義済みのプロンプトなど）へのアクセスを提供
    guptadeepak.com

JSON-RPCによる通信と機能

MCPでは、クライアントとサーバー間の通信にJSON-RPC 2.0メッセージが使用されます
guptadeepak.com
。MCPは、サーバー側とクライアント側のプリミティブを定義しています。
  • サーバー側のプリミティブ
    • リソース: 構造化データを提供
    • ツール: AIモデルが呼び出す実行可能な関数またはアクション
    • プロンプト: AIモデルをガイドする事前準備された指示またはテンプレート
  • クライアント側のプリミティブ
    • ルート: ホストアプリケーションのファイルシステムまたは環境へのエントリポイント
    • サンプリング: ホストAIモデルに補完を生成するように要求

MCPの利点と課題

MCPを採用することで、AIモデルを外部システムと統合するプロセスが簡素化され、開発作業が合理化されます
guptadeepak.com
。しかし、クライアントとサーバー間のステートフル通信の要件や、既存システムとの統合の課題、セキュリティ上の懸念も考慮する必要があります
guptadeepak.com
。

エンタープライズ環境でのMCPサーバーの実装

MCPサーバーの実装には、以下の方法があります
codingscape.com
。
  • 既製のMCPサーバーを使用する: Google Drive、Slack、GitHubなどの一般的なサービス用のコネクターをデプロイ
  • カスタムMCPサーバーを開発する: オープン仕様とSDKを使用して独自のサーバーを構築
  • MCP対応のAIクライアントをデプロイする: カスタムビルドのアシスタント、AnthropicのClaudeなどのソリューションを使用

セキュリティに関する考慮事項

MCPはAI統合に大きなメリットをもたらす一方で、セキュリティ上の懸念事項にも対処する必要があります
codingscape.com
。
  • アクセス制御の脆弱性: MCPサーバーが広範な権限を要求することがある
  • 認証リスク: クライアントとサーバー間の認証の弱さ
  • 悪意のあるMCPサーバー: 非公式リポジトリからのサーバーのリスク
  • ツール同意管理: ユーザーの承認を求める方法の欠如
  • データ集約リスク: 複数のサービスへのアクセスの一元化
これらの課題に対処するために、きめ細かいアクセス制御、堅牢な認証、MCPコンポーネントの分離、明確な同意フレームワークの確立、定期的なセキュリティ監査の実施などの対策が推奨されます
codingscape.com
。

MCPの将来展望

MCPは、AI言語モデルの機能と実用的なビジネスアプリケーションの間のギャップを埋める役割を果たすと期待されています
codingscape.com
。短期的には、テクノロジー、金融、ヘルスケア分野での初期採用が進み、一般的なエンタープライズツール用の既製のMCPサーバーが拡張されると予想されます
codingscape.com
。長期的には、MCPはLLM実装にとって基本的なものとなり、異なるLLMベースのシステム間の相互運用性が実現すると考えられています
codingscape.com
。

MCPとRAG (Retrieval-Augmented Generation) の関係

RAGは、LLMが外部データソースから知識を取り込むための技術であり、MCPと組み合わせて使用​​することで、より高度なAIアプリケーションを構築できます
k2view.com
。RAGはLLMのhallucinationを減らし、MCPはLLMが企業データにアクセスして操作するための安全で標準化された方法を提供します
k2view.com
。

まとめ

AnthropicのMCPは、AIエージェントが現実世界のデータやツールと効果的に連携するための重要なプロトコルです。MCPは、AIエージェントエコノミーの発展を促進し、よりスマートでコンテキストを理解したAIシステムの構築に貢献すると考えられます
codingscape.com
。

今後の展望

エージェントオーケストレーションプロトコル（A2AおよびMCP）とオープンな監視フレームワーク間の統合が深まり、データ取り込みからエージェント間のコラボレーションまでのエンドツーエンドの可視性が実現すると予想されています
dynatrace.com
。標準が収束するにつれて、組織は高度なAIソリューションを迅速に構成し、完全な透明性と制御を維持し、自律エージェントのスケーラビリティ、回復力、信頼性を高めることができます
dynatrace.com
。
copy url
source logowikipedia.org
modelcontextprotocol
open-source
framework
Anthropic
artificial intelligence
large language models
AI assistants
[2]
OpenAI
Google DeepMind
[3]
[4]
[edit
open standard
content repositories
business management tools
development environments
[6]
information silos
legacy systems
[6]
data integration
[6]
AI assistant
software development kits
programming languages
Python
TypeScript
Java
C#
[7]
[edit
Data ingestion
transformation
metadata
tagging
[6]
Claude
repository
[6]
[edit
software development
business process automation
natural language automation
Integrated development environments
Zed
Replit
Sourcegraph
vibe coding
[5]
Block
customer relationship management
knowledge bases
[6]
SQL
databases
information retrieval
system tools
[7]
agentic AI
chain-of-thought
distributed resources
[edit
GitHub
[9]
proprietary systems
Automated workflows
data processing
pipelines
domain
[6]
[edit
OpenAI
ChatGPT
Sam Altman
application
large language models
[3]
[10]
open standard
Microsoft
[12]
Azure
OpenAI
[13]
Cloudflare
[14]
Demis Hassabis
Google DeepMind
Gemini
open standard
[15]
[16]
[edit
[3]
[15]
prompt injection
[18]
[19]
[edit
AI governance
Application programming interface
LangChain
Machine learning
Eclipse Theia
Software agent
[edit
^
"Anthropic releases Model Context Protocol to standardize AI-data integration"
VentureBeat
^
"Getting Started: Model Context Protocol"
Medium
"OpenAI adopts rival Anthropic's standard for connecting AI models to data"
TechCrunch
^
"Google to embrace Anthropic's standard for connecting AI models to data"
"Anthropic launches tool to connect AI systems directly to datasets"
The Verge
"Introducing the Model Context Protocol"
][non-primary source needed
"Agents and tools: Model Context Protocol (MCP)"
][failed verification
^
"Model Context Protocol"
][non-primary source needed
^
"Model Context Protocol Servers"
][non-primary source needed
^
"The open source Model Context Protocol was just updated — here's why it's a big deal"
VentureBeat
^
"Request: Adopting MCP standard for accessing models across providers, simplifying development and integration"
][better source needed
^
"Integrating Model Context Protocol Tools with Semantic Kernel: A Step-by-Step Guide"
^
"Model Context Protocol (MCP): Integrating Azure OpenAI for Enhanced Tool Integration and Prompting"
^
"Build and deploy Remote Model Context Protocol (MCP) servers to Cloudflare"
Cloudflare
"What is Model Context Protocol (MCP) Explained"
^
"10 Awesome MCP Servers"
KDnuggets
^
"Researchers Demonstrate How MCP Prompt Injection Can Be Used for Both Attack and Defense"
^
"MCP Security Notification: Tool Poisoning Attacks"
^
"MCP: Model Context Pitfalls in an Agentic World"
[edit
arXiv
2503.23278
[cs.CR
"MCP: The new "USB-C for AI" that's bringing fierce rivals together"
Ars Technica
"OpenAI Agents Now Support Rival Anthropic's Protocol, Making Data Access 'Simpler, More Reliable'"
TechRepublic
"Why Anthropic's Model Context Protocol Is A Big Step In The Evolution Of AI Agents"
Forbes
"Anthropic introduces the Model Context Protocol"
InfoWorld
"Anthropic proposes a new way to connect data to AI chatbots"
TechCrunch
"What is Model Context Protocol (MCP)?"
"Context Is the Missing Link: The Emergence of the Model Context Protocol in Industrial AI"
"Anthropic's new open protocol lets AI systems tap into any data source"
"Introducing AWS MCP Servers for code assistants (Part 1)"
Amazon AWS
"Introducing Model Context Protocol (MCP) in Copilot Studio: Simplified Integration with AI Apps and Agents"
Microsoft
"Getting Started: Model Context Protocol"
Medium
"Model Context Protocol (MCP): A Guide With Demo Project"
[edit
Official website
"Model Context Protocol: Introduction"
"Model Context Protocol"
"Model Context Protocol Servers"
"OpenAI Agents SDK: OpenAI MCP Integration"
copy url
source logoshakudo.io
May 2024 Forrester survey
IDC
Anthropic
AI agents
CrewAI
Qdrant
HyperDX
Grafana
The fact
Infrastructure readiness
OWASP Top 10 for Large Language Model Applications
Guardrails AI
Qwen 2.5
DeepSeek-R1
AI/Data Operating System
best-of-breed tools
request a demo
AI Workshop
May 2024 Forrester survey
IDC
Anthropic
AI agents
CrewAI
Qdrant
HyperDX
Grafana
The fact
Infrastructure readiness
OWASP Top 10 for Large Language Model Applications
Guardrails AI
Qwen 2.5
DeepSeek-R1
AI/Data Operating System
best-of-breed tools
request a demo
AI Workshop
May 2024 Forrester survey
IDC
Anthropic
AI agents
CrewAI
Qdrant
HyperDX
Grafana
The fact
Infrastructure readiness
OWASP Top 10 for Large Language Model Applications
Guardrails AI
Qwen 2.5
DeepSeek-R1
AI/Data Operating System
best-of-breed tools
request a demo
AI Workshop
copy url
source logocodingscape.com
list of official MCP integrations here
new security concerns that come with the protocol
roadmap for the next 6 months
let's talk about it
Anthropic MCP Documentation
Model Context Protocol GitHub Repository
MCP Client Quickstart Guide
Awesome MCP servers repo
Anthropic MCP Official Integrations
copy url
source logoupp-technology.com
copy url
source logoguptadeepak.com
Anthropic's Model Context Protocol (MCP)
Google's Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Anthropic's Model Context Protocol (MCP)
introduction of MCP underscores
JSON-RPC 2.0 messages
stateful communication requirement
indirect nature of the interaction
Hypertext Transfer Protocol (HTTP)
complement Anthropic's Model Context Protocol (MCP)
copy url
source logologrocket.com
Awesome
client
server
Smithery
mcp.so
GitHub repository
Zod to validate
GitHub repository
testing MCP
copy url
source logomedium.com
copy url
source logoneosage.io
copy url
source logomedium.com
copy url
source logogithub.io
¶
¶
Model Context Protocol (MCP)
¶
¶
¶
¶
¶
¶
copy url
source logomedium.com
https://github.com/priyalwalpita/Agent2Agent
https://youtu.be/99j6tMlbOPk?si=u5gvnL87dgUhbwZz
copy url
source logoanthropic.com
existing integrations
Zapier MCP
Model Context Protocol Github
MCP Documentation
Settings > Integrations
Settings > Data management
Settings > Profile
Advanced Research
Research
copy url
source logotecknexus.com
AI agents
AI tools
Large Language Models (LLMs)
recent Salesforce global CHRO study
Salesforce Research
Gartner
copy url
source logospeakeasy.com
copy url
source logoanthropic.com
Research
Model Context Protocol
Atlassian’s Jira and Confluence
Zapier
Cloudflare
Intercom
Asana
Square
Sentry
PayPal
Linear
Plaid
Cloudflare
Zapier Integration
Research
Claude.ai
Help Center
copy url
source logoanthropic.com
MCPクイックスタートガイド
Model Context Protocol Github
MCP統合のデバッグガイド
サポートを受ける方法
copy url
source logowww.anthropic.com
Model Context Protocol
specification and SDKs
Claude Desktop apps
open-source repository
Claude.ai
Claude Desktop app
quickstart guide
open-source repositories
copy url
source logosimple.ai
simple.ai - The Agent AI newsletter
agent.ai
Agent.ai
HubSpot's new MCP integration
yesterday on LinkedIn
early adoption of MCP
@dharmesh
copy url
source logomedium.com
What is Detection as Code? How to implement Detection-as-Code
Stable Diffusion Deepfakes: Creation and Detection
🚨Oracle Cloud Data Breach: 6M Records Compromised
⚙️LangChain vs. LangGraph: A Comparative Analysis
🤖What is Manus AI?: The First General AI Agent Unveiled
🔗What is Model Context Protocol? (MCP) Architecture Overview
The Difference Between AI Assistants and AI Agents (And Why It Matters)
🤖DeepSeek R1 API Interaction with Python
copy url
source logoaiagentsdirectory.com
copy url
source logolinkedin.com
https://amzn.to/4irx6nI
https://lnkd.in/gTzk2k4b
Rakesh Gohel
https://www.linkedin.com/posts/rakeshgohel01_without-guardrails-your-ai-agents-are-just-activity-7324414638564003840-LLXz?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAADbIlqoBXsMJDd5Rmp0n6hdlqpbGlM-mkP4
Rakesh Gohel
Guy Pistone
Rakesh Gohel
Valere
Rakesh Gohel
Rakesh
Atul Yadav
Dylan Davis
Cole Slay
See more comments

調査のまとめ

回答

AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。
  • **Agent2Agent (A2...

🏷GoogleのA2A（Agent2Agent）技術の詳細

画像 1
2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

GoogleのA2A（Agent2Agent）技術の詳細

Googleが提唱するAgent2Agent (A2A)プロトコルは、AIエージェントが異なるプラットフォーム間で安全に通信し、連携し、タスクを委任することを可能にするクロスプラットフォーム仕様です
medium.com
。このプロトコルは、AIエージェントエコノミーの相互運用性を高める上で重要な役割を果たします。
A2Aプロトコルの中心となるのは、以下の要素です5：
  • Agent Card（エージェントカード）: エージェントのデジタル名刺として機能し、エージェントのエンドポイント、サポートされている認証、ストリーミングなどの機能、提供するスキルを記述したJSONファイルです。
  • Task（タスク）: エージェントのアクティビティを調整する作業の基本単位であり、クライアントエージェントによって開始され、リモートエージェントによって処理されます。
  • Message（メッセージ）: タスクのコンテキスト内での個々のコミュニケーションのターンを表します。
  • Part（パート）: メッセージまたはアーティファクト内のコンテンツの基本的な単位です。
  • Artifact（アーティファクト）: タスクの実行中にエージェントによって生成される不変の結果または出力です。
A2Aは、HTTP(S)、JSON-RPC 2.0、およびServer-Sent Events (SSE)の3つのコアテクノロジーに依存しています5。これらの要素を組み合わせることで、A2Aは、異なるフレームワーク、言語、またはベンダーエコシステムで構築されたエージェント間の障壁を打ち破り、エージェントのコラボレーションのための「ユニバーサルパスポート」として機能することを目指しています5。

A2Aプロトコルの詳細

A2Aプロトコルは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための基盤となる、いくつかの重要な側面を備えています。
Agent Card（エージェントカード）
A2Aの中核となるのは、Agent Cardの概念です。これは、エージェントの能力、スキル、認証要件を記述したメタデータファイルであり、通常は
/.well-known/agent.json
に配置されています
medium.com
。Agent Cardは、エージェントが自身の能力を他のエージェントに公開するためのデジタルな「名刺」として機能します
dev.to
。
Agent Cardの例を以下に示します
dev.to
：
{
"name": "GITA Knowledge Agent",
"description": "Responds to queries about the Bhagavad Gita and Hindu philosophy.",
"url": "https://example.com/gita-agent/a2a",
"version": "1.0.0",
"capabilities": {
"streaming": true,
"pushNotifications": false,
"stateTransitionHistory": true
},
"authentication": {
"schemes": ["apiKey"]
},
"defaultInputModes": ["text"],
"defaultOutputModes": ["text"],
"skills": [
{
"id": "gita_conversation",
"name": "Vidur",
"description": "Answers questions about the Bhagavad Gita and explains Hindu philosophy concepts.",
"inputModes": ["text"],
"outputModes": ["text"],
"examples": ["What does Lord Krishna say about duty?", "Explain karma yoga from the Gita"]
}
]
}
この例では、GITA Knowledge Agentという名前のエージェントが、Bhagavad Gitaとヒンドゥー哲学に関する問い合わせに応答する能力を持っていることが示されています。
タスク指向アーキテクチャ
A2Aはタスク指向のアプローチを実装しており、「タスク」はクライアント（エージェント）によってエージェントに投稿されたリクエストを表します
dev.to
。タスクは、明確に定義された状態を経て進行します
dev.to
：
  1. Submitted: クライアントがリクエストを送信した後の初期状態
  2. Working: サーバーエージェントがアクティブに処理中
  3. Input-required: リモートエージェントが追加の情報を必要とする
  4. Completed: タスクが正常に完了
  5. Failed: 処理エラーが発生
  6. Canceled: クライアントによってタスクがキャンセル
  7. Unknown: 不確定な状態
このタスク指向のアーキテクチャにより、エージェントはタスクを効率的に管理し、進捗状況を追跡できます。
データ交換
A2Aは、プレーンテキスト、構造化JSON、ファイル（インラインまたはURI参照経由）など、さまざまなデータ型をサポートしており、様々なタイプのエージェントインタラクションに適応できます
dev.to
。この柔軟性により、A2Aは様々な種類のデータを取り扱うことができ、多様なAIエージェントのニーズに対応できます。
メッセージとデータ構造
A2Aでは、以下のデータ構造が使用されます
dev.to
：
  • Task: 作業の単位を表す中心的な概念
    • 一意のID（通常はUUID）
    • オプションのsessionID（関連タスクのグループ化用）
    • 現在の状態とタイムスタンプを含むステータスオブジェクト
    • オプションの成果物（生成された出力）
    • オプションの会話ターンの履歴
    • オプションのメタデータ
  • Message: タスク内の単一の通信ターン
    • 役割（「ユーザー」または「エージェント」）
    • パーツ（実際の内容）
    • オプションのメタデータ
  • Part: コンテンツの基本的な単位
    • TextPart: プレーンテキストコンテンツ
    • FilePart: ファイルコンテンツ（インラインまたはURI経由）
    • DataPart: 構造化JSONデータ
  • Artifact: タスク実行中に生成される出力（ファイル、画像、構造化データの結果など）
これらのデータ構造により、エージェントは構造化された方法で情報を交換し、タスクを効率的に実行できます。
JSON-RPCメソッド
A2Aは、いくつかの標準JSON-RPC 2.0メソッドを定義しています
dev.to
：
  • tasks/send
    : タスクを開始または継続し、単一の応答を期待
  • tasks/sendSubscribe
    : ストリーミング更新でタスクを開始
  • tasks/get
    : 特定のタスクの現在の状態を取得
  • tasks/cancel
    : 進行中のタスクのキャンセルを要求
  • tasks/pushNotification/set
    : 更新用のWebhookを構成
  • tasks/pushNotification/get
    : 通知設定を取得
  • tasks/resubscribe
    : 既存のタスクのストリームに再接続
これらのメソッドにより、エージェントはタスクを管理し、状態を追跡し、互いに通信できます。

A2Aの利点と課題

A2Aプロトコルは、AIエージェントの相互運用性を高める上で多くの利点をもたらしますが、いくつかの課題も存在します。
利点
  • 相互運用性の向上: A2Aは、異なるフレームワークで開発されたAIエージェントが互いに通信できるようにする標準的な方法を確立します
    dev.to
    。
  • 柔軟性: A2Aは、様々なデータ型と通信パターンをサポートしており、様々なAIエージェントのニーズに対応できます
    dev.to
    。
  • セキュリティ: A2Aは、安全な認証スキーム、リクエスト-レスポンスパターン、Server-Sent Events（SSE）によるストリーミング、およびWebhookによるプッシュ通知をサポートし、セキュリティと適応性の両方を保証します
    dev.to
    。
課題
  • 採用の障壁: A2Aの恩恵を受けるためには、複数のエージェントがプロトコルに従う必要があります。一部のエージェントが独自の方法を好む場合、手動でブリッジする必要が生じる可能性があります
    learnopencv.com
    。
  • プロトコルの断片化: プロトコルの進化により、バージョンが断片化される可能性があります。一部のエージェントが「A2A v1」をサポートし、他のエージェントが「A2A v2」をサポートすると、互換性の問題が発生する可能性があります
    learnopencv.com
    。
  • ガバナンス: A2Aプロトコルの進化における標準を設定するのは誰でしょうか。コミュニティ主導になるのか、それとも単一のエンティティによって管理されたままになるのでしょうか。また、MCPのガバナンスとどのように連携するのでしょうか
    learnopencv.com
    。

A2AとMCPの比較

A2AとMCPは、AIエージェントエコシステムにおいて異なる役割を果たします。A2Aは、エージェント間の通信と協調を促進することに焦点を当てていますが、MCPは、AIモデルが外部データソースやツールにアクセスするための標準化された方法を提供することに焦点を当てています
guptadeepak.com
。Googleは、A2AをMCPを補完するものとして位置付けており、MCPが個々のAIエージェントに必要なツールとコンテキスト情報を提供し、A2Aがこれらのエージェントが互いに通信および調整できるようにすることを目指しています
guptadeepak.com
。
以下の表は、A2AとMCPの主な機能の違いをまとめたものです
guptadeepak.com
：
特徴A2AMCP
主な焦点AIエージェント間の通信と相互運用性AIモデルを外部データおよびツールに接続すること
コアアーキテクチャクライアント-サーバー（エージェント間）クライアント-サーバー（ホスト-クライアント-サーバー）
主要コンポーネントクライアントエージェント、サーバーエージェント、エージェントカード、タスク、メッセージ、アーティファクトホスト、クライアント、サーバー、リソース、ツール、プロンプト
通信プロトコルHTTP、JSON仕様、SSE、プッシュ通知stdioおよびHTTP経由のJSON-RPC 2.0、SSE
スコープ個々のAIエージェントの情報と機能へのアクセス複数のAIエージェント間のインタラクションと連携
想定されるユースケースマルチエージェントワークフロー、複雑なタスク委任、システム間の連携単一エージェントのデータ検索、ツール呼び出し、コンテキストのエンリッチメント
セキュリティの焦点エージェント間の安全な情報交換データアクセスとツール実行に対するユーザーの同意
モダリティのサポートテキスト、フォーム、オーディオ、ビデオ主にデータとツールのインタラクション
補完性/競争性個々のエージェントの能力の基盤を提供することを目指すMCPで強化された機能を持つエージェント間の連携を可能にする、補完的なものとして位置づけられる

結論

GoogleのA2Aプロトコルは、AIエージェントが互いに通信し、連携し、タスクを効率的に実行するための重要な技術です。A2Aは、AIエージェントエコノミーの相互運用性を高め、より効率的なAIシステムの構築を可能にする可能性があります。ただし、A2Aを効果的に活用するためには、採用の障壁、プロトコルの断片化、ガバナンスなどの課題に対処する必要があります。また、A2AとMCPを組み合わせることで、より包括的で強力なAIエージェントエコシステムを構築できる可能性があります。
copy url
source logodatacamp.com
copy url
source logoefficientlyconnected.com
Read the full post here.
How AWS and Apache Pinot Power Real-Time Gen AI Pipelines
7Signal’s Strategic Migration from Apache Clink to Apache Pinot
How Life360 Scales Family Safety with Real-Time Geospatial Analytics and Apache Pinot
Nubank Tames Real-Time Data Complexity with Apache Pinot, Cuts Cloud Costs by $1M
How CrowdStrike Scaled Real-Time Analytics with Apache Pinot
How Grab Built a Real-Time Metrics Platform for Marketplace Observability
copy url
source logowandb.ai
copy url
source logomedium.com
The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic
https://modelcontextprotocol.io/
The Agent Communication Protocol (ACP) is an open standard originally proposed by BeeAI and IBM
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google,
https://google.github.io/
https://google.github.io/
copy url
source logomedium.com
Image Source
Image Source
Image Source
copy url
source logogithub.com
this demo video
Agent2Agent Protocol Documentation Site
A2A Protocol Specification
A2A Python SDK
samples
Multi-Agent Web App
Python
JS
sample agents
GitHub Discussions
GitHub Issues
CONTRIBUTING.md
Google Form
form
Apache License 2.0
copy url
source logogithub.io
¶
¶
¶
¶
RFC 8615
¶
¶
¶
¶
copy url
source logovktr.com
A2A Protocol
AI agents
multi-agent collaboration
TetraNoodle Technologies
machine learning (ML) systems
LinkedIn post
Trevolution Group
black-box AI
Model Context Protocol (MCP)
awesome-a2a
risk of hallucinations
copy url
source logoglobenewswire.com
copy url
source logomedium.com
copy url
source logogoogle.com
simple text prompts into short cinematic videos
trip down the yellow brick road
create
build
brought multimodal search to AI Mode
the public sector
Ironwood
Agent2Agent (A2A)
everything we announced at Google Cloud Next 25
We made the best of Google AI free for college students in the U.S. through spring finals 2026.
We made Gemini 2.5 Pro available to more developers.
Gemini 2.5 Flash
We made Deep Research available on Gemini 2.5 Pro Experimental.
our policy recommendations
We announced new investments in AI-powered solutions for the U.S. electric grid.
We shared how one Googler used Gemini to understand his son's diagnosis, and help others.
We shared how Google AI is helping decode dolphin communication.
“60 Minutes” offered a look at Google DeepMind and our AI technologies.
Google DeepMind CEO Demis Hassabis
artificial general intelligence (AGI)
Overtime
copy url
source logogoogle.com
copy url
source logogoogle.com
official documentation
sample repositories
Google Cloud Console
project
check if billing is enabled on a project
Cloud Shell
link
documentation
uv python project manager
this documentation
Pydantic
JSON-RPC standard
Gradio
read here
Manage resources
Cloud Run
copy url
source logogoogle.com
introduce M-Trends 2025 and discuss how we’re boosting defenders
Agentic AI
Gemini in Security Operations
Gemini can do it within a matter of seconds
two new Gemini in Security agents
Agent2Agent (A2A) protocol
open-sourcing of MCP servers for Google Unified Security
here
Google Cloud Security Community
copy url
source logotrendmicro.com
jailbreaking them
Part II: Code Execution Vulnerabilities
Threat Landscape
Research
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part III: Data Exfiltration
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part II: Code Execution
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part I: Introduction to AI Agent Vulnerabilities
The Ever-Evolving Threat of the Russian-Speaking Cybercriminal Underground
From Registries to Private Networks: Threat Scenarios Putting Organizations in Jeopardy
copy url
source logodynatrace.com
Agent2Agent (A2A)
Model Context Protocol (MCP)
Alois Reitbauer
Reason+Act=ReAct
such as ReAct, Chain-of-Thought, or Tree-of-Thoughts
ReAct
chain-of-thought
A2A from Google
JSON-based lifecycle model
Model Context Protocol (MCP)
Dynatrace MCP server on GitHub
Dynatrace MCP
AI Observability solution
Dynatrace MCP
AI Observability
copy url
source logodev.to
copy url
source logozapier.com

調査のまとめ

回答

AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。
  • **Agent2Agent (A2...

🏷MCPとA2Aの比較

画像 1
2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

MCPとA2Aの比較

AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCP（Model Context Protocol）とGoogleのA2A（Agent2Agent）は、それぞれ異なる役割を担いながらも、相互に補完し合う関係にあります
guptadeepak.com
。MCPは、AIモデルが外部データやツールにアクセスするための標準化されたインターフェースを提供する一方、A2Aは、異なるAIエージェント間の安全な通信と連携を可能にするオープンフレームワークです
medium.com
。
MCPは、AIエージェントがデジタル世界で「目と手」を持つことを可能にし、最新のデータにアクセスし、外部システムを制御された方法で操作できるようにします
codingscape.com
。これにより、AIエージェントは、過去の知識に頼るのではなく、リアルタイムの情報を活用して、より適切な意思決定を行うことができます。例えば、データベースMCPサーバーを利用することで、AIアシスタントはリアルタイムのSQLクエリを実行し、分析に基づいた洞察を提供できます
codingscape.com
。
一方、A2Aは、異なるAIエージェントが互いに「会話」するための共通言語とルールセットを提供します
medium.com
。これにより、異なるベンダーによって構築されたり、異なるプラットフォームで実行されたりするAIエージェント同士が、タスクを委任し、連携方法を交渉することが可能になります。A2Aは、エージェントがタスクを登録、公開し、安全にリクエストに応答するための標準化された方法を提供することで、AIエコシステムをよりまとまりのあるチームとして機能させます
learnopencv.com
。
A2AとMCPは、それぞれ独立したプロトコルでありながら、互いに補完し合うことで、より強力なAIシステムを構築できます
medium.com
。MCPはAIをツールに接続し、A2AはAIを他のAIに接続します。例えば、旅行計画AIエージェントは、A2Aを使用してフライト予約エージェントやホテル予約エージェントと連携し、MCPを使用して天気予報や地元のイベントなどの外部データにアクセスすることができます
learnopencv.com
。
ただし、A2AとMCPの導入には、いくつかの課題も存在します
guptadeepak.com
。A2Aを利用するには、複数のエージェントがプロトコルに従う必要があり、プロトコルの進化によるバージョンの断片化や、プロトコルのガバナンスに関する課題も存在します。MCPは、ローカル接続に重点を置いているため、クラウドベースのインフラストラクチャへの対応が難しい場合があります。
これらの課題にもかかわらず、MCPとA2Aは、AIエージェントが相互に通信し、連携するための基盤技術として、エージェントエコノミーの発展に不可欠です
journalwjarr.com
。標準化されたプロトコルがない場合、セキュリティの確保が懸念されますが、これらのプロトコルはその課題に対処し、AIエージェントが安全かつ効率的に連携できる未来を築くのに役立ちます
arxiv.org
。

MCPとA2Aの主な特徴比較

特徴MCPA2A
主な焦点AIモデルを外部データやツールに接続AIエージェント間の通信と相互運用性
コアアーキテクチャクライアント-サーバー（ホスト-クライアント-サーバー）クライアント-サーバー（エージェント間）
主要コンポーネントホスト、クライアント、サーバー、リソース、ツール、プロンプトクライアントエージェント、サーバーエージェント、エージェントカード、タスク、メッセージ、アーティファクト
通信プロトコルJSON-RPC 2.0 over stdio and HTTP with SSEHTTP、JSON仕様、SSE、プッシュ通知
範囲個々のAIエージェントの情報と機能へのアクセス複数のAIエージェント間のインタラクションと連携
想定されるユースケースデータ検索、ツール呼び出し、単一エージェントのコンテキストエンリッチメントマルチエージェントワークフロー、複雑なタスク委任、システム間の連携
セキュリティ重視データアクセスとツール実行に対するユーザーの同意エージェント間の安全な情報交換
モダリティサポート主にデータとツールのインタラクションテキスト、フォーム、オーディオ、ビデオ
補完性/競争力個々のエージェント機能の基盤を提供することを目指すMCPで強化された機能を持つエージェント間の連携を可能にする、補完的なものとして位置付けられる
Googleは、A2AプロトコルがAnthropicのMCPを補完するように設計されていると明言しています
guptadeepak.com
。MCPは、個々のAIエージェントに必要なツールとコンテキスト情報を提供し、A2Aは、これらのエージェントが他の自律エージェントと通信、調整、および連携できるようにします。
AIエージェントエコノミーの将来は、MCPとA2Aのようなプロトコルの普及と進化に大きく依存しています
journalwjarr.com
。これらのプロトコルは、AIシステムがよりシームレスに統合され、相互運用可能になり、より強力なAIエージェントシステムの新しい時代を切り開く可能性を秘めています
guptadeepak.com
。

エージェントエコノミーにおける倫理的考慮事項とリスク

AIエージェントが普及するにつれて、倫理的な考慮事項と潜在的なリスクへの対処が不可欠になります
processmaker.com
。これには、バイアスと公平性、透明性と説明責任、データプライバシーとセキュリティが含まれます
kanerika.com
。
AIエージェントの脆弱性は、アプリケーション層の設計に起因することが多く、不適切なロール委任や不十分な入力検証が含まれます
marktechpost.com
。セキュリティの脆弱性には、プロンプトインジェクション、間接的なプロンプトインジェクション、モデル操作など多岐にわたります
medium.com
。
倫理的な懸念に対処し、リスクを軽減するための効果的な戦略には、以下が含まれます
processmaker.com
。
  • AI計画にさまざまな部門からの代表者を含める
  • AIシステムの影響を受けるエンドユーザーからのフィードバックを求める
  • 新しいアプリケーションを実装する際に外部の倫理専門家を関与させる
  • 倫理的な懸念を報告するためのアクセス可能なチャネルを作成する
これらの対策を実施することで、企業はAIエージェントを責任を持って展開し、その利点を最大限に活用しながら、潜在的な悪影響を最小限に抑えることができます。
copy url
source logomedium.com
https://github.com/priyalwalpita/Agent2Agent
https://youtu.be/99j6tMlbOPk?si=u5gvnL87dgUhbwZz
copy url
source logomedium.com
The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic
https://modelcontextprotocol.io/
The Agent Communication Protocol (ACP) is an open standard originally proposed by BeeAI and IBM
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google,
https://google.github.io/
https://google.github.io/
copy url
source logocbinsights.com
Amazon
Microsoft
Google
Poolside
NinjaTech
SnapLogic
Please
NinjaTech
Cartesia
Cursor
Augment Code
Replit
Sequoia
Lightspeed
Y Combinator
Galileo
Moveworks
Enterprise AI agents & copilots: Our growth projections for the $5B+ market
The AI agent market map
AI is making big tech even bigger — here’s how the trillion-dollar tech giants are deepening their moat and fueling future growth
copy url
source logok2view.com
1
2
Retrieval-Augmented Generation
3
4
MCP servers
4
MCP servers
4
MCP servers
LLM funtion calling
LLM-powered autonomous agents
AI hallucinations
MCP clients
RAG for structured
generative AI hallucinations
LLM guardrails
agentic AI
RAG tool
State of Data for GenAI
copy url
source logomedium.com
copy url
source logomedium.com
1
2
4
1
2
3
5
1
5
6
1
4
5
1
5
6
1
5
6
1
6
1
5
6
8
copy url
source logomedium.com
copy url
source logolearnopencv.com
A Quick Story: AI Agents at Work
Why We Need a Standardized Protocol
A2A Protocol Overview: The Core Concept
Google’s A2A Protocol vs. Traditional Approaches
Using MCP with A2A for Scalable Agents
Real-World Example: Candidate Sourcing
Challenges and Future Possibilities
Conclusion and Next Steps
References
source
source
source
source
Google’s Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)
A Visual Guide to Agent2Agent (A2A) Protocol

調査のまとめ

回答

AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCP（Model Context Protocol）やGoogleのA2A（Agent2Agent）について、そ...

🏷エージェントエコノミーの将来展望

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

エージェントエコノミーの将来展望

AIエージェントエコノミーは、AIエージェントが単なる情報処理ツールから、経済的な意思決定やリソースの取引を行う主体へと進化する未来を描いています
substack.com
。この進化を支える技術として、AnthropicのMCP（Model Context Protocol）とGoogleのA2A（Agent2Agent）が重要な役割を果たします
guptadeepak.com
。

AIエージェントエコノミーの成長と市場予測

世界のAIエージェント市場は急速に拡大しており、2023年には52.9億米ドルだった市場規模が、2035年までに2,168億米ドルに達すると予測されています
globenewswire.com
。この驚異的な成長率は、年平均成長率（CAGR）40.15%に相当し、AIエージェントが経済に与える影響の大きさを物語っています
globenewswire.com
。
Sequoia Capitalは、AIが今後5〜7年で経済を再構築し、多くの分野で「常時稼働」の運用を可能にすると予測しています
sequoiacap.com
。AIエージェントは、顧客サポート、食品の準備、製造業、医療ドキュメント、教育、サイバーセキュリティ、採用、輸送など、多岐にわたる分野で活用され、効率化と生産性向上に貢献すると考えられます
sequoiacap.com
。

エージェントエコノミーを支える3つの柱

AIエージェントエコノミーの基盤として、Sequoia CapitalのKonstantine Buhler氏は、以下の3つの柱を提唱しています
substack.com
。
  1. 永続的なアイデンティティ: AIエージェントが責任を持ち、長期にわたってユーザーを理解するためには、一貫した「個性」と記憶を維持する必要があります
    substack.com
    。
  2. 円滑なコミュニケーションプロトコル: AIエージェントが相互に通信し、価値を交換するための標準化された方法が必要です
    substack.com
    。GoogleのA2AやAnthropicのMCPなどのプロトコルが開発されています
    substack.com
    。
  3. セキュリティと信頼: AIエージェントが自律的に動作し、機密性の高いタスクや貴重なリソースを扱うようになるにつれて、セキュリティの確保と信頼の確立が不可欠です
    substack.com
    。
これらの柱は、AIエージェントエコノミーが健全に発展するために不可欠な要素であり、技術開発と同時に、倫理的な配慮や安全性の確保が求められます。

エージェントエコノミーにおけるビジネスモデルの変化

AIエージェントは、企業がワークフローを自動化し、より効率的にタスクを完了するのに役立ちます
tecknexus.com
。クラウドプロバイダーは、AIエージェントの戦略を形成しており、AIエージェントの利用はますます普及すると考えられます
tecknexus.com
。AIエージェントの導入により、企業は従来の人的労働力に依存せず、タスクを効率的に実行し、オンデマンドで拡張できるようになります
tecknexus.com
。
PwCは、世界のエージェントエコノミーが2030年までに年間15.7兆ドルを生み出す可能性があると予測しています
tecknexus.com
。その影響の45％は製品の機能強化によるもので、AIが製品を調整し、生産コストを削減できるようになったことがすべて可能になっています
tecknexus.com
。特に中国はGDPが26％増加、北米は14.5％増加すると予想されており、両地域で経済効果全体の70％近くを占めています
tecknexus.com
。

AIエージェントの導入事例

AIエージェントは、すでに様々な分野で導入され、成果を上げています。
  • PayPalは、リアルタイムで数十億件のトランザクションを分析して不正リスクを検出し、防止するためにAIを活用しています
    substack.com
    。
  • Amazonは、リアルタイムのユーザーアクティビティに応じて製品の推奨と在庫レベルを動的に適応させる自己改善エージェントを使用しています
    substack.com
    。
  • FedExは、物流ルートを積極的に追跡し、リアルタイムの交通、気象、容量データを使用して出荷を迂回させるAIエージェントを実装しています
    substack.com
    。
  • ある製造業の顧客は、予測メンテナンスエージェントを追加したところ、12か月以上でダウンタイムが25%削減され、300万ドルの節約になりました
    substack.com
    。
  • ある店舗チェーンでは、スタッフがAIエージェントに仕事を奪われることを恐れていましたが、エージェントが構築した洞察を適用して顧客へのサービスを向上させた結果、売上が10%増加しました
    substack.com
    。
これらの事例は、AIエージェントが単なるコスト削減の手段ではなく、新たな価値創造の源泉となりうることを示唆しています。

AIによる仕事の変化と倫理的な懸念

AIエージェントの普及は、仕事の性質にも大きな変化をもたらすと予測されています。AIは2030年までに70%の仕事を変革すると予測されており、従業員は新しいスキルを習得し、変化に適応する必要があります
substack.com
。
AIの倫理的な懸念も重要です。AIシステムは偏見を永続させる可能性があり、融資、採用、刑事司法などの分野で差別の事例が報告されています
linkedin.com
。透明性と説明可能性も重要な課題であり、AIがより重大な決定を下すにつれて、「ブラックボックス」の問題は倫理的に支持できなくなっています
linkedin.com
。

まとめ

AIエージェントエコノミーは、技術革新と倫理的な配慮のバランスを取りながら、急速に発展していくと考えられます。MCPやA2Aなどのプロトコルは、AIエージェントの能力を高め、連携を促進するための重要な要素であり、企業や開発者はこれらの技術を理解し、活用することで、新たなビジネスチャンスを創出することができます。同時に、AIの倫理的な問題にも真摯に向き合い、公正で透明性の高いAIシステムの構築を目指す必要があります。
copy url
source logodatacamp.com
copy url
source logoefficientlyconnected.com
Read the full post here.
How AWS and Apache Pinot Power Real-Time Gen AI Pipelines
7Signal’s Strategic Migration from Apache Clink to Apache Pinot
How Life360 Scales Family Safety with Real-Time Geospatial Analytics and Apache Pinot
Nubank Tames Real-Time Data Complexity with Apache Pinot, Cuts Cloud Costs by $1M
How CrowdStrike Scaled Real-Time Analytics with Apache Pinot
How Grab Built a Real-Time Metrics Platform for Marketplace Observability
copy url
source logomedium.com
Image Source
Image Source
Image Source
copy url
source logomedium.com
The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic
https://modelcontextprotocol.io/
The Agent Communication Protocol (ACP) is an open standard originally proposed by BeeAI and IBM
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google,
https://google.github.io/
https://google.github.io/
copy url
source logowandb.ai
copy url
source logosequoiacap.com
copy url
source logolinkedin.com
copy url
source logoarxiv.org
View PDF
[view email
What is the Explorer?
What is Connected Papers?
What is Litmaps?
What are Smart Citations?
What is alphaXiv?
What is CatalyzeX?
What is DagsHub?
What is GotitPub?
What is Huggingface?
What is Papers with Code?
What is ScienceCast?
What are Influence Flowers?
What is CORE?
Learn more about arXivLabs
copy url
source logomarkovate.com
AI-powered agents
$720 billion by 2028
$15.7 trillion annually by 2030
DeepSeek
Dropbox
AI sales agents
Regie.ai
Jenesys
Harvey
LinqAlpha
Replika
ReAlpha
AI agent development
Contact us

調査のまとめ

回答

AIエージェントエコノミーを支える主要な技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、そしてエージェントエコノミーの将来についてまとめます。

Ant...

調査のまとめ

回答

AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...

調査のまとめ

回答

AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。
  • **Agent2Agent (A2...

🏷市場動向と成長予測

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

市場動向と成長予測

AIエージェントエコノミーは、AnthropicのMCPやGoogleのA2Aといった主要技術を基盤に、急速な成長を遂げています。このセクションでは、現在の市場動向、成長予測、そしてこれらの技術が市場に与える影響について分析します。
世界のAIエージェント市場は、2023年の52.9億米ドルから2035年までに2,168億米ドルに急増すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は40.15%に達すると見込まれています
globenewswire.com
。この驚異的な成長は、企業が競争力を維持するためにAIエージェントの導入が不可欠となっていることを示唆しています
tecknexus.com
。

AIエージェント市場を牽引する要因

  1. 自然言語処理（NLP）の進化: NLP技術の著しい進歩により、AIエージェントは人間の言語をより深く理解し、自然な対話を行う能力が向上しています
    globenewswire.com
    。
  2. ビジネスプロセスの自動化: 企業は、運用効率を高め、コストを削減するために、AI主導の自動化を積極的に採用しています
    globenewswire.com
    。AIエージェントは、顧客サービス、ヘルスケア、金融など、多岐にわたる分野で不可欠なツールとなりつつあります。
  3. 高度にパーソナライズされた体験への需要: 顧客は、企業に対してよりパーソナライズされたインタラクションを求めており、AIエージェントは、顧客のニーズや好みに合わせたサービスを提供することで、顧客エンゲージメントを向上させることができます
    globenewswire.com
    。
  4. AIエージェントのビジネスプロセスへの統合: 企業は、AIエージェントを既存のビジネスプロセスに統合することで、運用を最適化し、コストを削減し、顧客とのインタラクションを改善しています
    globenewswire.com
    。

クラウドプロバイダーの戦略

世界のトップ3クラウドプロバイダーであるAmazon、Microsoft、Googleは、AIエージェントとそれらを可能にする企業をサポートするために競争しており、AIの次の収益化の波を活用しようとしています
cbinsights.com
。
  • Amazon: エージェントエコシステムの中立的なインフラストラクチャ層としての地位を確立し、自社製チップに賭け、エージェントスタートアップへの投資を通じてエコシステムを育成しています
    cbinsights.com
    。
  • Google: Gemini基盤モデルを中心としたエージェント製品を展開し、技術的リーダーシップを活用したパートナー構築のエージェント向けのオープンマーケットプレイスを構築しています
    cbinsights.com
    。
  • Microsoft: エンタープライズの導入を促進するために、エージェントソリューションのプレビルドスイートを重視し、Copilotエージェントを生産性エコシステム全体に組み込んでいます
    cbinsights.com
    。

AIエージェントがもたらす変化

AIは今後5〜7年で経済を再形成し、多くの分野で「常時稼働」の運用を可能にすると予測されています
sequoiacap.com
。自律型AIエージェントは、コンサートチケットの購入からメールの整理まで、タスクを完了するためにコンピューター画面を「見て」実行できるようになり、新たな可能性を開きます72。
AIエージェントは、企業がワークフローを自動化し、より効率的にタスクを完了するのに役立ちます
tecknexus.com
。クラウドプロバイダーは、AIエージェントの戦略を形成しており、AIエージェントの利用はますます普及すると考えられます
cbinsights.com
。

AIによる仕事の変化

AIは2030年までに70%の仕事を変革すると予測されており、従業員は新しいスキルを習得し、変化に適応する必要があります
linkedin.com
。

市場機会

AIエージェント市場は、エージェントシステムのタイプ、アプリケーション分野、エージェントロールのタイプ、テクノロジーのタイプ、製品のタイプなど、さまざまなセグメントに分類できます
globenewswire.com
。
  • エージェントシステムのタイプ: 自律型エージェント、ハイブリッドエージェント、協調型エージェントなど。
  • アプリケーション分野: 顧客サービス、ヘルスケア、金融、サプライチェーン管理、製造など。
  • エージェントロールのタイプ: バーチャルアシスタント、チャットボット、ロボットアドバイザー、自動運転車など。
  • テクノロジーのタイプ: 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習など。
  • 製品のタイプ: ソフトウェア、ハードウェア、サービスなど。
これらのセグメント全体で、北米が現在最大の市場シェアを占めていますが、アジア太平洋地域も急速に成長しており、新たな市場機会を提供しています
globenewswire.com
。

倫理的な課題と考慮事項

AIエージェントの普及に伴い、倫理的な課題も浮上しています。AIエージェントの意思決定プロセスにおける透明性、公平性、説明責任の確保は、重要な課題です
processmaker.com
。また、AIエージェントによる仕事の代替や、プライバシー侵害のリスクも考慮する必要があります。

結論

AIエージェントエコノミーは、技術革新と市場の需要に牽引され、急速な成長を遂げています。AnthropicのMCPやGoogleのA2Aなどの主要技術は、AIエージェントの能力を向上させ、企業がより効率的かつ効果的に業務を遂行するのに役立っています。しかし、倫理的な課題や潜在的なリスクも考慮し、責任あるAIエージェントの展開を促進する必要があります。AIエージェント市場は、今後も進化し続けることが予想され、企業はこれらの変化に迅速に対応し、新たな機会を最大限に活用する必要があります。

AIエージェント導入によるビジネスモデルの変化

AIエージェントの導入は、企業が提供する価値と収益を生成する方法に大きな変化をもたらしています
medium.com
。従来のタスクベースの経済から、AIエージェントが意思決定を主導する意思決定ベースの経済への移行が進んでいます。
AIエージェントを活用したビジネスモデルの例：
  • AaaS（Agent-as-a-Service）: AIエージェントをクラウドベースのサービスとして提供し、サブスクリプション料金を徴収するモデル
    medium.com
    。例えば、科学者向けの論文要約・分析AIアシスタントや、多言語翻訳アシスタントなどがあります。
  • トランザクション手数料と収益分配: AIエージェントが促進したトランザクションに対して手数料を受け取るモデル
    medium.com
    。例えば、製品を推奨し、売上から手数料を取るAI駆動のeコマースアドバイザーや、債権回収額の一定割合を手数料として徴収するAIエージェントなどがあります。
  • リード生成と広告: AIエージェントがユーザーの意図データを収集し、関連する企業とマッチングさせることで収益を上げるモデル
    medium.com
    。例えば、旅行計画AIがフライトやホテルを提案し、予約ごとにコミッションを得るケースが考えられます。
  • カスタム開発とライセンス: 特定の業界や企業向けに、カスタマイズされたAIエージェントを開発し、ライセンス料やサポート費用を徴収するモデル
    medium.com
    。例えば、製造業向けに製品の品質を評価するAIを展開するケースなどがあります。
  • エージェントマーケットプレイス: ユーザーが専門的なAIエージェントをレンタルまたは購入できるプラットフォームを提供するモデル
    medium.com
    。例えば、個人投資家向けのAI取引ボットのマーケットプレイスなどが考えられます。
  • APIとインフラストラクチャの収益化: 高性能なAIエージェントへのAPIアクセスに対して課金するモデル
    medium.com
    。AI交渉エージェントが企業の商業取引を支援したり、ビジネスのAPIを新しいニーズに合わせて自動的に調整するエージェントなどが該当します。
  • ヒューマンAIハイブリッドサービス: AIエージェントが人間の専門家を支援し、コストを削減し、生産性を向上させるモデル
    medium.com
    。個人のファイナンスAIが税務戦略を提案し、人間の専門家が複雑なケースを処理するなどが該当します。

今後の市場の変化

AIエージェント市場は、チャットボットのようなトランザクション型から、ワークフローをエンドツーエンドで実行できる目標主導型エージェントへと進化しています
medium.com
。クラウドデプロイメントの自動化、金融取引の自動化、調達の自動化などが、次の自動化の波を定義すると考えられます。

脅威とリスク

AIエージェントの進化は、セキュリティ上の新たな脅威をもたらす可能性があり、特にLLMのセキュリティは、プロンプトエンジニアリングの観点から重要です
sciencedirect.com
。LLMの一般的な脆弱性を特定し、セキュリティリスクを軽減するための対策を講じる必要があります。
<br>
AIエージェントエコノミーの成長は、社会とビジネスに大きな影響を与える可能性があります。技術の進化を常に把握し、倫理的な課題を考慮しながら、AIエージェントの可能性を最大限に引き出すことが重要です。
copy url
source logodatacamp.com
copy url
source logoefficientlyconnected.com
Read the full post here.
How AWS and Apache Pinot Power Real-Time Gen AI Pipelines
7Signal’s Strategic Migration from Apache Clink to Apache Pinot
How Life360 Scales Family Safety with Real-Time Geospatial Analytics and Apache Pinot
Nubank Tames Real-Time Data Complexity with Apache Pinot, Cuts Cloud Costs by $1M
How CrowdStrike Scaled Real-Time Analytics with Apache Pinot
How Grab Built a Real-Time Metrics Platform for Marketplace Observability
copy url
source logomedium.com
Image Source
Image Source
Image Source
copy url
source logomedium.com
The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic
https://modelcontextprotocol.io/
The Agent Communication Protocol (ACP) is an open standard originally proposed by BeeAI and IBM
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google,
https://google.github.io/
https://google.github.io/
copy url
source logoglobenewswire.com
copy url
source logocbinsights.com
Amazon
Microsoft
Google
Poolside
NinjaTech
SnapLogic
Please
NinjaTech
Cartesia
Cursor
Augment Code
Replit
Sequoia
Lightspeed
Y Combinator
Galileo
Moveworks
Enterprise AI agents & copilots: Our growth projections for the $5B+ market
The AI agent market map
AI is making big tech even bigger — here’s how the trillion-dollar tech giants are deepening their moat and fueling future growth
copy url
source logogithub.io
¶
¶
¶
¶
Key Concepts
copy url
source logoarxiv.org
https://github.com/kenhuangus/a2a-secure-coding-examples
[3
[4
[3
[5
6
[7
[3
[5
[8
[9
[10
[9
5
[4
11
5
[12
[13
[14
[15
[16
[17
[18
[1
[2
2
IV-B
IV-C
V-A
V-B
IV-B
IV-C
IV-B1
IV-B2
IV-B3
IV-B4
IV-B5
IV-B6
IV-B7
IV-B8
IV-B9
IV-B10
IV-C
V-A
V-B
https://github.com/kenhuangus/a2a-secure-coding-examples
3
I
4
[19
[1
https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/02/06/agentic-ai-threat-modeling-framework-maestro
https://kenhuangus.substack.com/p/threat-modeling-googles-a2a-protocol
Online]. Available:[https://dl.acm.org/doi/10.1145/191246.191322
Online]. Available:[https://ebiquity.umbc.edu/paper/html/id/231/History-State-of-the-Art-and-Challenges-for-Agent-Communication-Languages
http://www.fipa.org/repository/aclspecs.html
Online]. Available:[https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/1467-8640.00184
Online]. Available:[https://www.irit.fr/publis/LILAC/Conf_internationales/2006_Gaudou_et_al_ECAI.pdf
https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
Online]. Available:[https://ieeexplore.ieee.org/document/8352646/
Online]. Available:[https://link.springer.com/article/10.1007/s10458-023-09633-6
https://tools.ietf.org/html/rfc6749
https://tools.ietf.org/html/rfc7519
https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-207
Online]. Available:[https://arxiv.org/abs/2504.08623
copy url
source logotrendmicro.com
jailbreaking them
Part II: Code Execution Vulnerabilities
Threat Landscape
Research
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part III: Data Exfiltration
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part II: Code Execution
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part I: Introduction to AI Agent Vulnerabilities
The Ever-Evolving Threat of the Russian-Speaking Cybercriminal Underground
From Registries to Private Networks: Threat Scenarios Putting Organizations in Jeopardy
copy url
source logomedium.com
AI Agents
Manus’s success
Claude 3.7
Aleph Alpha
pizza attack problem
expensive endeavor
Productivity
automated market making
strategic gaming
copy url
source logogithub.io
¶
¶
¶
Protocol Specification: Agent Card
Protocol Specification: Task Object
Protocol Specification: Message Object
Protocol Specification: Part Union Type
Protocol Specification: Artifact Object
¶
Streaming & Asynchronous Operations
Streaming & Asynchronous Operations
¶
Enterprise-Ready Features
Agent Discovery

調査のまとめ

回答

AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...

🏷AIエージェントのビジネスモデルと応用事例

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

AIエージェントのビジネスモデルと応用事例

AIエージェントのビジネスモデルは、その自律性と適応性により、多様な産業で革新的な応用事例を生み出しています。AIエージェントは、顧客サービス、コンテンツ生成、データ分析、医療など、幅広い分野で展開されており
arxiv.org
、そのビジネスモデルは多岐にわたります。

AIエージェントエコノミーの主要技術

AIエージェントエコノミーを支える主要技術として、AnthropicのMCP (Model Context Protocol) とGoogleのA2A (Agent-to-Agent) プロトコルが挙げられます。MCPはAIモデルが外部データやツールにアクセスするための標準化されたインターフェースを提供し
guptadeepak.com
、A2Aは異なるAIエージェント間の安全でシームレスな通信と連携を可能にします
medium.com
。これらのプロトコルは、AIエージェントがより複雑なタスクを実行し、多様なシステムと連携するための基盤を提供します
forbes.com
。

ビジネスモデルの多様性

AIエージェントのビジネスモデルは、その応用範囲の広さに比例して多様です。例えば、金融業界では、AIエージェントがリアルタイムで数十億件のトランザクションを分析し、不正リスクを検出・防止する適応型不正検出に利用されています
forbes.com
。また、分散型金融プラットフォームでは、スマートコントラクトが自律エージェントとして機能し、ピアツーピアの金融インタラクションを促進しています
forbes.com
。
小売業界では、Amazonがリアルタイムのユーザーアクティビティに応じて製品の推奨と在庫レベルを動的に適応させる自己改善エージェントを使用しており
forbes.com
、物流業界では、FedExが物流ルートを積極的に追跡し、リアルタイムの交通、気象、容量データを使用して出荷を迂回させるAIエージェントを実装しています 4。

応用事例

AIエージェントの応用事例は、ビジネスプロセスの効率化、顧客体験の向上、新たな収益源の創出に貢献しています。以下に具体的な事例を示します。
  • 顧客サービス: AIエージェントが24時間体制で顧客からの問い合わせに対応し、FAQの提供、トラブルシューティング、注文処理などを行います。
  • コンテンツ生成: AIエージェントがブログ記事、ソーシャルメディアの投稿、製品説明などのコンテンツを自動生成し、マーケティング担当者の負担を軽減します。
  • データ分析: AIエージェントが大量のデータを分析し、傾向、パターン、異常を特定し、ビジネス上の意思決定を支援します。
  • 医療: AIエージェントが患者の診断、治療計画の作成、薬物投与量の最適化などを支援し、医療従事者の業務を効率化します。

A2AとMCPの連携による高度な応用

GoogleのA2AプロトコルとAnthropicのMCPプロトコルは、AIエージェントの能力を最大限に引き出すために、互いに補完し合うように設計されています
google.github.io
。A2Aは、異なるAIエージェント間の連携を円滑にし、タスクの委任、情報共有、協調作業を可能にします
google.github.io
。一方、MCPは、個々のAIエージェントが外部のデータソースやツールに安全かつ効率的にアクセスするための標準化された方法を提供します
google.github.io
。
たとえば、旅行計画を立てるAIエージェントを考えてみましょう。A2Aを使用して、フライト予約エージェントやホテル予約エージェントと通信し、包括的な旅程をまとめることができます
learnopencv.com
。また、MCPを使用して、天気予報や地元のイベントなどの外部ソースからデータを取得し、状況に応じた適切な提案をすることができます
learnopencv.com
。
A2AとMCPを組み合わせることで、セキュリティ、モジュール性、スケーラビリティ、柔軟性が向上し、より高度なAIエージェントシステムを構築できます
learnopencv.com
。

AIエージェントの倫理的考察

AIエージェントの導入が進むにつれて、倫理的な問題も重要になってきます。ProcessMakerの記事では、AIエージェントの透明性、説明責任、プライバシーとデータ保護、人間中心の設計、バイアスと公平性、倫理的フレームワークの構築、ステークホルダーの関与、規制遵守への準備、そして倫理的なAIの未来について考察しています
processmaker.com
。特に、AIエージェントが自律的に行動する際に、その意思決定プロセスがどのように行われるのか、誰が責任を負うのか、データの保護はどのように行われるのかなど、多くの倫理的な課題が存在します
processmaker.com
。
企業は、AIエージェントの倫理的な実装のための構造化されたアプローチが必要です。明確な倫理ガイドライン、部門横断的な倫理委員会、定期的な倫理影響評価、そしてAIに関する進化する倫理基準に関する継続的な教育が求められます
processmaker.com
。

エージェントエコノミーの将来展望

AIエージェントエコノミーは、今後数年間で急速に成長すると予想されています。Salesforceの調査によると、AIエージェントの導入は今後2年間で327%増加すると予測されています
tecknexus.com
。AIエージェントは、ITオペレーション、人事、ナレッジマネジメントなど、さまざまな部門で業務を再定義し、労働力の生産性向上、労働コストの削減、そして労働力の再配置を可能にします
tecknexus.com
。
しかし、AIエージェントの導入には課題も伴います。セキュリティリスク、プライバシーの問題、倫理的な懸念、そして技術的な複雑さなどが挙げられます。これらの課題に対処するために、企業は適切なガバナンス体制を構築し、従業員のスキルアップを支援し、そしてオープンなコラボレーションを促進する必要があります
tecknexus.com
。

まとめ

AIエージェントのビジネスモデルは多様であり、その応用事例は多岐にわたります。AnthropicのMCPとGoogleのA2Aプロトコルは、AIエージェントがより複雑なタスクを実行し、多様なシステムと連携するための基盤を提供します。しかし、AIエージェントの導入には倫理的な課題も伴い、企業は適切なガバナンス体制を構築し、従業員のスキルアップを支援し、そしてオープンなコラボレーションを促進する必要があります。

図：A2AとMCPの連携

この図は、AIエージェントがA2Aプロトコルを介して他のAIエージェントと通信し、MCPプロトコルを介して外部データソースやツールにアクセスする様子を示しています。

実践的な洞察

AIエージェントエコノミーの可能性を最大限に引き出すためには、企業は以下の点に注意する必要があります。
  • 戦略的な導入: AIエージェントを導入する際には、ビジネス目標と整合性のある明確な戦略を策定する。
  • 倫理的な配慮: AIエージェントの倫理的な課題に対処するために、適切なガバナンス体制を構築する。
  • 継続的な学習: AIエージェントに関する最新の技術動向を常に把握し、従業員のスキルアップを支援する。
  • オープンなコラボレーション: AIエージェントの開発と導入において、社内外の専門家との連携を積極的に行う。
これらの点に注意することで、企業はAIエージェントエコノミーの恩恵を最大限に享受し、競争優位性を確立することができます。
copy url
source logomedium.com
Image Source
Image Source
Image Source
copy url
source logomedium.com
The Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic
https://modelcontextprotocol.io/
The Agent Communication Protocol (ACP) is an open standard originally proposed by BeeAI and IBM
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google,
https://google.github.io/
https://google.github.io/
copy url
source logowandb.ai
copy url
source logotecknexus.com
AI agents
AI tools
Large Language Models (LLMs)
recent Salesforce global CHRO study
Salesforce Research
Gartner
copy url
source logomicrosoft.com
Agent2Agent (A2A)
new sample in Semantic Kernel
copy url
source logoprocessmaker.com
Agentic AI
a powerful leap forward
ProcessMaker
agentic AI
copy url
source logopaloaltonetworks.com
CrewAI
AutoGen
GitHub
Prisma AIRS
Unit 42 AI Security Assessment
Unit 42 Incident Response team
Prompt Injection
OWASP Top 10 for LLMs
OWASP Agentic AI Threats and Mitigation
CrewAI
AutoGen
SerperDevTool
ScrapeWebsiteTool
Nasdaq
GitHub
Swarm
delegates
transfers
GCP metadata service
BOLA
CrewAI
AutoGen
Palo Alto Networks AI Runtime Security
Prisma AIRS
Unit 42 AI Security Assessment
Unit 42 Incident Response team
Cyber Threat Alliance
Stock Advisory Assistant
CrewAI
CrewAI
SerperDevTool
ScrapeWebsiteTool
Hierarchical Process
AutoGen
AutoGen
Swarm
About VM metadata
OWASP Top 10 for LLMs
OWASP Agentic AI Threats and Mitigation
Nasdaq
copy url
source logomedium.com
1
2
4
1
2
3
5
1
5
6
1
4
5
1
5
6
1
5
6
1
6
1
5
6
8
copy url
source logoarxiv.org
v1
View PDF
HTML (experimental)
[view email
[v1]
What is the Explorer?
What is Connected Papers?
What is Litmaps?
What are Smart Citations?
What is alphaXiv?
What is CatalyzeX?
What is DagsHub?
What is GotitPub?
What is Huggingface?
What is Papers with Code?
What is ScienceCast?
What are Influence Flowers?
What is CORE?
Learn more about arXivLabs
copy url
source logoforbes.com
adaptive fraud detection
peer-to-peer financial interactions
adapt product suggestions
track logistics routes
Forbes Technology Council
website
copy url
source logomedium.com

🏷AIエージェントの倫理的課題とセキュリティリスク

画像 1

2025年のAIエージェントエコノミー：MCPとA2Aの技術分析と未来予測

AIエージェントの倫理的課題とセキュリティリスク

AIエージェントエコノミーの発展において、AnthropicのMCPやGoogleのA2Aといった技術が重要な役割を果たす一方で、倫理的課題とセキュリティリスクへの対応は不可欠です。AIエージェントが自律的に行動し、相互に連携するようになると、従来のセキュリティ対策では不十分な新たな脅威が現れます
marktechpost.com
。

AI倫理の重要性

AI倫理とは、AIシステムの開発と展開を管理する道徳的な原則とガイドラインを指し、正義、公平性、プライバシー、説明責任などの人間の価値観と社会規範に沿った方法でAIが動作することを保証することが含まれます
linkedin.com
。AI倫理は、AIが人、組織、コミュニティとどのように相互作用するかに関心があり、AIシステムが透明かつ責任ある方法で構築されることを保証します
linkedin.com
。AI倫理は、AIが人々に役立つようにするためには、技術が偏っている可能性などの課題に対処し、誰もがAIの恩恵を受けられるようにし、雇用の喪失のリスクから保護することが重要です6。

MCPのセキュリティ脆弱性

MCPは、大規模言語モデルがツール、サービス、外部データソースとやり取りする方法にパラダイムシフトをもたらしますが、同時に重大なセキュリティ上の懸念も生じます
marktechpost.com
。 UBOSの記事では、MCPフレームワークにはいくつかの重要な脆弱性があると指摘されています
ubos.tech
。
  • ツールポイズニング: 無害に見えるツールに悪意のある動作を埋め込むこと
    ubos.tech
    。攻撃者は、不正なアクションを実行する隠れた機能を持つツールを作成する可能性があります
    ubos.tech
    。
  • ラグプルアップデート: 時間的な信頼関係を悪用し、最初は安全なツールが悪意のあるアップデート後に変化し、ユーザーとAIモデルを不意打ちします
    ubos.tech
    。
  • Retrieval-Agent Deception (RADE): 公開されているドキュメント内の悪意のあるコマンドパターンを利用します
    ubos.tech
    。AIモデルが、検索されたデータに埋め込まれた有害なコマンドを誤って実行する可能性があります
    ubos.tech
    。
  • サーバー偽装: 攻撃者が正当なサーバーを模倣した不正なサーバーを作成し、AIモデルを騙して意図しない操作を実行させます
    ubos.tech
    。
  • クロスサーバーシャドウイング: 複数のサーバー環境で、悪意のあるサーバーがツール定義とメタデータに干渉することで、モデルの動作を操作する可能性があります
    ubos.tech
    。
これらの脆弱性の影響は深刻であり、不正なデータアクセスや操作、システム侵害につながる可能性があります
ubos.tech
。

A2Aのネーミング攻撃とコンテキスト汚染

Solo.ioの記事では、MCPとA2Aに対する攻撃ベクトルとして、ネーミング攻撃とコンテキスト汚染が指摘されています
solo.io
。
  • ネーミング攻撃: 悪意のあるエンティティが、正規のものと同一または類似した名前でMCPサーバーやエージェントを登録することで発生します
    solo.io
    。例えば、正規のサーバー名に類似した名前で悪意のあるサーバーを登録し、AIエージェントがツールを誤認することで、攻撃者がアクセス トークンをキャプチャしたり、機密データを詐取したり、悪意のある操作を実行したりする可能性があります
    solo.io
    。
  • コンテキスト汚染/間接的なプロンプトインジェクション: 自然言語で記述されたツールやエージェントの説明を操作し、AIモデルの意思決定を操作します
    solo.io
    。

自律型AIエージェントの脆弱性

自律型AIエージェントは、プロンプトインジェクション、間接プロンプトインジェクション、モデル操作、データポイズニング、不正APIアクセス、過剰な権限付与、悪意のある命令チェイニングなど、特有の脆弱性を抱えています
medium.com
。
  • プロンプトインジェクション: 攻撃者がモデルが開発者の指示を無視し、攻撃者の指示に従うように入力を細工します
    medium.com
    。その結果、攻撃者のプロンプトが、モデルが正当な指示と区別できない方法でモデルのコンテキストに「注入」されます
    medium.com
    。これにより、LLMが意図しない方法で動作または出力を変更し、安全ガイドラインに違反したり、機密データを漏洩したり、不正なアクションを実行したりする可能性があります
    medium.com
    。
  • モデル操作: 攻撃者がモデルのパラメーターまたは学習された動作を操作して、エージェントを弱体化させようとする可能性があります
    medium.com
    。モデル操作の一形態は、AIモデル自体にバックドアまたは隠されたトリガーを導入することです
    medium.com
    。
  • データポイズニング: 攻撃者がAIのトレーニングまたは微調整に使用されるデータ、またはAIが依存する参照データ（知識ベースやベクターストアなど）を意図的に破損させる場合に発生します
    medium.com
    。悪意のある例をトレーニング/微調整コーパスに挿入することにより、敵対者はモデルに脆弱性、バイアス、または隠された指示を導入できます
    medium.com
    。
  • 不正APIアクセスとツールの誤用: 自律型エージェントは、外部APIを呼び出し、DBと対話し、ユーザーに代わってツールを使用する機能を持っていることが多く、これはAIエージェントの美点ですが、認証およびアクセス制御のリスクをもたらします
    medium.com
    。
  • 過剰な権限付与: AIエージェントに必要以上の権限または機能を与えることを指し、リスクを高める可能性のある非常に機密性の高いまたは広範なアクションを実行できるようにすることです
    medium.com
    。
  • 悪意のある命令チェイニング: 悪意のある目標を達成するために、複数のインタラクションまたはプロンプトセグメントにわたって命令をチェイニングすることが含まれます
    medium.com
    。

AI倫理に関する懸念への対処

AI倫理に関する懸念に対処するための最良の方法として、透明性と説明可能性、偏見の軽減と公平性、プライバシー保護、人間の監督と介入、責任ある開発文化が挙げられています
linkedin.com
。UBOS platform overviewのようなプラットフォームは、セキュリティと革新を優先する包括的なソリューションを提供します4。

AIセキュリティの将来展望

AIの進歩に伴い、セキュリティの脆弱性に対処することの重要性はますます高まっています
ubos.tech
。MCPはAIの自律性における重要な前進ですが、警戒的なセキュリティ対策の必要性も浮き彫りにしています
ubos.tech
。AIエージェントのエコシステムが進化し、採用が進むにつれて、これらの攻撃ベクトルの理解がますます重要になります
solo.io
。これらの攻撃に対処することで、エージェントエコシステムがセキュリティを基本原則として発展することを保証できます
solo.io
。

倫理的なAIの実装

Agentic AIの倫理的実装は、ビジネスにおける競争上の優位性を示します
processmaker.com
。責任あるAIの実践を示す組織は、顧客とのより強固な関係を構築し、優秀な人材を引き付け、規制リスクを軽減し、より持続可能なビジネスモデルを作成します
processmaker.com
。企業は、組織の価値観と利害関係者の期待に沿って、強力な自動化を採用しながら、思慮深いガバナンス構造を実装する必要があります
processmaker.com
。

結論

AIエージェントエコノミーの倫理的課題とセキュリティリスクに対処するには、技術的な対策だけでなく、倫理的な原則とガイドラインの策定、組織文化の変革、規制の遵守など、包括的なアプローチが必要です。 MCPとA2Aの導入にあたっては、これらのリスクを十分に認識し、適切な対策を講じることで、AIエージェントエコノミーの健全な発展を促進することができます。

実践的な考察

AIエージェントの倫理的リスクとセキュリティリスクを軽減するために、以下の対策を講じることが推奨されます。
  • 定期的な監査: 定期的なセキュリティ監査を実施することで、脆弱性が悪用される前に特定し、軽減することができます
    ubos.tech
    。
  • 認証と検証: 強力な認証とID検証メカニズムを実装することで、不正アクセスとサーバー偽装を防ぐことができます
    ubos.tech
    。
  • 継続的な監視: AIシステムの継続的な監視により、異常と潜在的なセキュリティ脅威をリアルタイムで検出できます
    ubos.tech
    。
  • コミュニティのコラボレーション: AIコミュニティを共同作業に参加させることで、より安全なプロトコルと標準の開発につながる可能性があります
    ubos.tech
    。
  • 倫理的ガイドラインの策定: AIシステムの開発と展開に関する倫理的なガイドラインを策定し、組織全体で共有することで、倫理的な問題に対する意識を高め、適切な行動を促すことができます
    linkedin.com
    。
  • 多様なチームの編成: AIシステムの開発チームに、倫理、法律、社会科学などの専門家を含めることで、多角的な視点から倫理的な問題を評価し、適切な対策を講じることができます
    processmaker.com
    。
これらの対策を講じることで、AIエージェントエコノミーの倫理的リスクとセキュリティリスクを軽減し、より安全で信頼できるAIシステムの開発と展開を促進することができます。
copy url
source logomedium.com
https://github.com/priyalwalpita/Agent2Agent
https://youtu.be/99j6tMlbOPk?si=u5gvnL87dgUhbwZz
copy url
source logo
Telegram integration on UBOS
OpenAI ChatGPT integration
UBOS platform overview
Enterprise AI platform by UBOS
AI agents for enterprises
UBOS homepage
copy url
source logowww.marktechpost.com
https://arxiv.org/abs/2504.03767
https://arxiv.org/abs/2504.12757
https://arxiv.org/abs/2504.08623
https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp
https://www.catonetworks.com/blog/cato-ctrl-exploiting-model-context-protocol-mcp/
copy url
source logomedium.com
OWASP Top 10 for LLM applications
Tools like REcollapse
”
copy url
source logolinkedin.com
copy url
source logomedium.com
1
2
4
1
2
3
5
1
5
6
1
4
5
1
5
6
1
5
6
1
6
1
5
6
8
copy url
source logosolo.io
Model Context Protocol
Agent 2 Agent
Authorization framework
been a bumpy ride so far
why they’re called, when they’re called
https://www.blott.studio/blog/post/how-the-agent2agent-protocol-a2a-actually-works-a-technical-breakdown#s-security-implementation-in-a2a
https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks
https://arxiv.org/html/2503.23278v2#S5
https://arxiv.org/html/2504.08623v1
https://elenacross7.medium.com/%EF%B8%8F-the-s-in-mcp-stands-for-security-91407b33ed6b
https://simonwillison.net/2025/Apr/9/mcp-prompt-injection/
finance-tools-mcp.company.com
finance-tool-mcp.company.com
financial-tools-mcp.company.com
agent names and skills
finance-reporting-agent.com
finance-rep0rting-agent.com
agent.example.com
agent-example.com
AgentCard
skill descriptions
copy url
source logojournalwjarr.com
copy url
source logomarkovate.com
intelligent agents
How Agentic AI Works?
Components of Agentic Architecture
Connecting the Components of Agentic AI
Key Technologies in Agentic AI
Industry Applications of Agentic AI
Future of Agentic AI Architecture
Future Blueprint of Agentic Architecture
Challenges in Implementing Agentic AI
How can Markovate help?
Conclusion
FAQs
types of AI agents.
Learn More About Our AI Agent Development Process
Autonomous vehicles
healthcare
AI agents
few-shot learning
Agent Economy
AI strategy frameworks
custom AI development
AI engineers
See AI Agents in Action: Real-World Results
AI automation services

🖍 考察

調査の本質

ユーザーは「AnthropicのMCP」と「GoogleのA2A」という２つのオープンプロトコル技術を軸に、AIエージェントエコノミーの現状と将来を俯瞰したいと考えています。
真のニーズは、
  • 個別技術（MCP／A2A）の理解によって自社システムへの適用可能性を探ること
  • 技術間の相互補完性や標準化の進展が、エージェントエコノミーの成長に与える影響を見極めること
  • 市場・ビジネスモデル・セキュリティ・倫理の観点から、中長期的な意思決定の材料を得ること
    にあります。

分析と発見事項

1. MCPとA2Aの役割分担と相補性

プロトコル主な焦点通信方式
MCPAIモデル⇔外部データ・ツール連携の標準化JSON-RPC2.0 over stdio/HTTP
A2A異なるAIエージェント間の安全・相互運用的通信HTTP/JSON/SSE/プッシュ通知/Webhook
  • MCPは「AIの目と手」を外部に拡張し、リアルタイムのSQLクエリ実行やドキュメント検索をモデルが行えるようにする。
  • A2Aは「AI同士の会話」として、タスク委譲・進捗管理・成果物交換を標準化し、多数のエージェント間ワークフローを可能にする。
  • 両者は役割分担が明確で、MCPは個別エージェントの機能強化、A2Aはマルチエージェント協調を支える構造。

2. 市場トレンドと成長ポテンシャル

  • 世界のAIエージェント市場は2023年52.9億→2035年2,168億USD（CAGR≈40.15%）
    globenewswire.com
  • 自然言語処理の高度化、業務自動化ニーズ、パーソナライズ体験への要求が主要ドライバー
  • PayPalの不正検出、Amazonの動的レコメンド、FedExの物流最適化など、企業導入事例が具体的効果を証明

3. セキュリティと倫理の懸念

  • MCP／A2Aともに「ツールポイズニング」「ネーミング攻撃」「プロンプトインジェクション」など攻撃ベクトルが存在
    ubos.tech
    solo.io
  • AIエージェントの自律性が深まるほど、バイアス・透明性・説明責任といった倫理課題への組織的対応が必須

より深い分析と解釈

  1. なぜMCPとA2Aが同時に重要か？
    1-1. MCP単体では「ツール呼び出し」は可能だがマルチエージェント連携に乏しい
    1-2. A2A単体では「エージェント間通信」は可能だが外部データ連携の標準化がない
    1-3. 両者の組合せにより「エージェント自身が外部リソースを取得しつつ、他エージェントと協調する」真の自律システムが実現
  2. なぜ標準化の普及が遅れるのか？
    2-1. ガバナンス不透明：誰がプロトコルを管理し、どのように進化させるのか不明確
    2-2. ベンダー断片化：部分的に独自拡張されたMCP/A2A実装が併存し、互換性問題を招く
    2-3. セキュリティ懸念：攻撃ベクトル対策が追いつかず、導入に慎重姿勢を生む
  3. なぜ今がエージェント経済参入の好機か？
    3-1. 技術成熟度：NLP・リアルタイムAPIの発展がエージェント性能のボトルネックを解消
    3-2. 市場期待：2030年までにエージェント経済で15.7兆ドルの価値創出予測（PwC）
    3-3. 先行者優位：標準化にいち早くコミットした企業が生態系の中心的存在になり得る

戦略的示唆

  1. 短期（6ヶ月以内）
    • パイロット導入：社内ナレッジベース接続にMCPを適用し、A2Aで複数エージェントの共同タスク（例：問い合わせ→FAQ更新→レポーティング）をPoC
    • セキュリティ設計：ネーミング検証・認証強化のフレームワークを先行整備
  2. 中期（1〜2年）
    • ガバナンス参画：MCP／A2Aコミュニティ（GitHub、W3C-Likeワーキンググループ等）に参加し、標準策定に影響力を持つ
    • ビジネスモデル構築：Agent-as-a-Serviceやトランザクション手数料モデルで収益化パイプラインを設計
  3. 長期（3年〜）
    • エコシステム共創：外部パートナー（クラウドプロバイダー、SIer、スタートアップ）と共同でエージェントマーケットプレイスを立ち上げ
    • 倫理・規制対応：社内外の倫理委員会を設置し、公平性・透明性ガイドラインを運用。規制変化に即応できる体制構築

今後の調査の提案

  • MCPとA2Aの統合ガバナンスモデル策定
  • プロトコル互換性（バージョン管理・ブリッジ技術）に関する実証研究
  • エージェント間認証／アクセス制御強化メカニズムの検証
  • AIエージェントを対象としたセキュリティ脆弱性（ツールポイズニング等）の継続モニタリング
  • AIエージェントエコノミー向け倫理ガイドライン（バイアス・説明可能性・プライバシー保護）の具体策検討
  • エージェントベースの新規ビジネスモデル（AaaS、広告・手数料モデル等）の市場適応性調査

このレポートが参考になりましたか？

あなたの仕事の調査業務をワンボタンでレポートにできます。

無料でリサーチ

📖 レポートに利用された参考文献

検索結果: 68件追加のソース: 0件チャット: 4件

331件の参考文献から72件の情報を精査し、約360,000語の情報を整理しました。あなたは約30時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献
331件
精査された情報
72件
整理された情報量
約360,000語
削減された時間
約30時間

🏷 AIエージェントエコノミーの概要

Google's Agent Stack in Action: ADK, A2A, MCP on ...
Learn and implement the Agent-to-Agent (A2A) communication protocol, establishing a standardized way for distributed agents (potentially running on different ...
google.comgoogle.com
The Agent Economy: Building the Foundations for an AI-Powered ...
In this new paradigm, AI agents would not merely assist humans but engage in sophisticated economic behaviors—transferring resources, executing transactions, ...
substack.comsubstack.com
AI Agents Are Here. So Are the Threats. - Palo Alto Networks Unit 42
A major risk is the theft of agent credentials, which can allow attackers to access tools, data or systems under a false identity.
paloaltonetworks.compaloaltonetworks.com
Agent2Agent (A2A) Protocol and Its Importance in 2025
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open standard that enables the interoperability of AI agents, allowing them to communicate and collaborate effectively.
aimultiple.comaimultiple.com
調査のまとめ
#### 回答 AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...

🏷 AnthropicのMCP（Model Context Protocol）技術の詳細

Model Context Protocol - Wikipedia
The Model Context Protocol (MCP) is an open standard, open-source framework introduced by Anthropic to standardize the way artificial intelligence (AI) models ...
wikipedia.orgwikipedia.org
What is MCP (Model Context Protocol) & How Does it Work? Use ...
Introduced and open-sourced by Anthropic in late 2024, MCP is an open standard protocol specifically designed to standardize the communication pathways between ...
shakudo.ioshakudo.io
Quick Guide to Anthropic Model Context Protocol (MCP)
Anthropic's Model Context Protocol (MCP) standardizes AI-tool integration, enabling real-time data access with less development overhead.
codingscape.comcodingscape.com
Anthropic's Model Context Protocol (MCP): The “USB-C” Standard ...
Anthropic describes MCP as “a USB-C port for AI applications” – a single, standardized way to plug language models into various data sources and tools​. In this ...
upp-technology.comupp-technology.com
About Custom Integrations Using Remote MCP - Anthropic Support
MCP is an open standard, created by Anthropic, for AI applications to connect to tools and data. Previously, MCP servers primarily ran locally (i.e. on a user's ...
anthropic.comanthropic.com
MCP vs A2A: Comparing AI Agent Protocols for Modern Enterprise
2.3. Technical Specifications. The communication backbone of MCP relies on JSON-RPC 2.0 messages, a lightweight and widely adopted remote procedure call ...
guptadeepak.comguptadeepak.com
Understanding Anthropic's Model Context Protocol (MCP)
The current MCP specification supports two types of transport: STDIO (Standard Input/Output): This is used for local implementation of an MCP server. With ...
logrocket.comlogrocket.com
Building Effective AI Agents: A Guide from Anthropic - Medium
The basic building block of agentic systems is an LLM enhanced with augmentations such as retrieval, tools, and memory. The augmented LLM.
medium.commedium.com
Why Every AI Builder Needs to Understand MCP - NeoSage
The Model Context Protocol is redefining how we build with AI. Here's what it is, why it matters, and how to use it to build your own modular AI Second ...
neosage.ioneosage.io
Modular AI Copilots at Scale: How A2A and MCP Simplify ... - Medium
A2A is an open protocol for AI agents to talk to each other, while MCP is an open standard for connecting AI models to the tools and data they need.
medium.commedium.com
A2A and MCP: Complementary Protocols for Agentic Systems
An agentic application might use A2A to communicate with other agents, while each agent internally uses MCP to interact with its specific tools and resources.
google.github.iogoogle.github.io
Introducing Agent2Agent (A2A): Understanding Google's Protocol ...
Google has introduced the Agent2Agent (A2A) Protocol, an open framework designed to enable secure, interoperable communication between different AI agents.
medium.commedium.com
Why AI Agents Are the Future of Enterprise Workflows
With a projected 327% growth by 2027, enterprises must adopt AI agents to remain competitive in an AI-first economy. By Hema Kadia; Last Updated: May 5, 2025.
tecknexus.comtecknexus.com
Claude can now connect to your world
Last November, we launched the Model Context Protocol (MCP)—an open standard connecting AI apps to tools and data. Until now, support for MCP was limited to ...
anthropic.comanthropic.com
デスクトップ版Claudeでのモデルコンテキストプロトコル(MCP) ...
モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMアプリケーションと外部データソースやツールとのシームレスな統合を可能にするオープンプロトコルです。
anthropic.comanthropic.com
Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic
#### Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic Anthropicが[Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/)をオープンソースとして公開しました。MCPは、AIアシスタントをコンテンツリポジトリ、ビジネスツール、開発環境などのデータが存在するシステムに接続するための新しい標準です。その目的は、最先端のモデルがより適切で関連性の高い応答を生成できるようにすることです。 #### 背景 AIアシスタントの普及が進むにつれて、業界はモデルの能力に多大な投資を行ってきました。推論と品質は急速に進歩していますが、高度なモデルであっても、データから隔離されているという制約があります。新しいデータソースごとにカスタム実装が必要となるため、真に接続されたシステムのスケーリングが困難になっています。 #### Model Context Protocol (MCP) MCPは、AIシステムとデータソースを接続するための普遍的なオープンスタンダードを提供し、断片化された統合を単一のプロトコルに置き換えます。これにより、AIシステムが必要なデータにアクセスするための、よりシンプルで信頼性の高い方法が実現します。開発者は、MCPサーバーを介してデータを公開するか、これらのサーバーに接続するAIアプリケーション（MCPクライアント）を構築できます。 #### 主要コンポーネント Anthropicは、開発者向けにModel Context Protocolの3つの主要なコンポーネントを導入しました。 * [Model Context Protocolの仕様とSDK](https://github.com/modelcontextprotocol) * [Claude Desktopアプリ](https://claude.ai/download)でのローカルMCPサーバーのサポート * [MCPサーバーのオープンソースリポジトリ](https://github.com/modelcontextprotocol/servers) Claude 3.5 Sonnetは、MCPサーバーの実装を迅速に構築することに長けており、組織や個人が最も重要なデータセットをさまざまなAI搭載ツールに迅速に接続することを容易にします。開発者が探索を開始できるように、Googleドライブ、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteerなどの一般的なエンタープライズシステム向けに構築済みのMCPサーバーを共有しています。 #### 早期導入事例 BlockやApolloなどの早期導入企業は、MCPをシステムに統合しています。また、Zed、Replit、Codeium、Sourcegraphなどの開発ツール企業は、MCPを利用してプラットフォームを強化し、AIエージェントが関連情報をより適切に取得してコーディングタスクのコンテキストをより深く理解し、より洗練された機能的なコードを少ない試行回数で生成できるようにしています。 #### BlockのCTO、Dhanji R. Prasanna氏のコメント 「Blockでは、オープンソースは単なる開発モデルではなく、私たちの仕事の基盤であり、有意義な変化を推進し、すべての人にとって公共の利益となるテクノロジーを作成するというコミットメントです」と述べています。「Model Context Protocolのようなオープンテクノロジーは、AIを現実世界のアプリケーションに接続するブリッジであり、イノベーションがアクセス可能で透明性があり、コラボレーションに根ざしていることを保証します。私たちは、人々が創造的なことに集中できるように、機械的な負担を取り除くエージェントシステムを構築するために、プロトコルで提携し、それを使用することに興奮しています。」 #### メリット 開発者は、データソースごとに個別のコネクタを維持する代わりに、標準プロトコルに対して構築できるようになりました。エコシステムが成熟するにつれて、AIシステムはさまざまなツールやデータセット間を移動する際にコンテキストを維持し、今日の断片化された統合をより持続可能なアーキテクチャに置き換えます。 #### 始め方 開発者は今日からMCPコネクタの構築とテストを開始できます。すべての[Claude.ai](http://claude.ai/)プランは、MCPサーバーからClaude Desktopアプリへの接続をサポートしています。 Claude for Workのお客様は、ローカルでMCPサーバーのテストを開始し、Claudeを内部システムおよびデータセットに接続できます。近日中に、Claude for Work組織全体にサービスを提供できるリモート本番MCPサーバーをデプロイするための開発ツールキットを提供する予定です。 #### 構築を開始するには * [Claude Desktopアプリ](https://claude.ai/download)から構築済みのMCPサーバーをインストールします。 * [クイックスタートガイド](https://modelcontextprotocol.io/quickstart)に従って、最初のMCPサーバーを構築します。 * コネクタと実装の[オープンソースリポジトリ](https://github.com/modelcontextprotocol)に貢献します。 #### オープンコミュニティ Anthropicは、MCPを共同的なオープンソースプロジェクトおよびエコシステムとして構築することに尽力しており、フィードバックを求めています。AIツール開発者、既存のデータを活用しようとしている企業、またはフロンティアを探索している早期導入者のいずれであっても、コンテキストアウェアAIの未来を共に構築することを推奨しています。
anthropic.comanthropic.com
MCP: A Simple Guide To Going Further With AI
MCP: The protocol transforming AI agent connectivity, empowering businesses with revolutionary agent interactions and unprecedented workflow capabilities.
simple.aisimple.ai
Learning MCP for AI Agents: A Guide | Rakesh Gohel posted on the ...
1. Query: This can be a prompt given to an MCP client asking to build an AI Agent that can do a specific task. · 2. MCP Client: The MCP client intercepts the ...
linkedin.comlinkedin.com
What is MCP? An overview of the Model Context Protocol - Speakeasy
MCP is a low-level JSON-RPC protocol originally proposed by Anthropic. It standardizes communication between LLMs and real-world environments.
speakeasy.comspeakeasy.com
What is Model Context Protocol (MCP)? | by Tahir - Medium
The Model Context Protocol (MCP) is a standard designed to structure and pass context to large language models (LLMs). It organizes various inputs such as ...
medium.commedium.com
Top 5 Agent Protocols for Scalable AI Systems
Discover 5 essential agent communication protocols to scale AI systems. Learn how MCP, A2A, ANP, ACP, and AGORA can transform your agent architecture.
aiagentsdirectory.comaiagentsdirectory.com
調査のまとめ
#### 回答 AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。 * **Agent2Agent (A2...

🏷 GoogleのA2A（Agent2Agent）技術の詳細

Google's A2A Protocol: A New Standard for AI Agent Interoperability
Learn how Google's A2A protocol solves the interoperability problem in AI systems by enabling agents to coordinate, delegate and scale efficiently.
vktr.comvktr.com
What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google, is a cross-platform specification for enabling AI agents to communicate, collaborate, and delegate ...
medium.commedium.com
How the Agent2Agent (A2A) protocol enables seamless AI agent ...
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open standard that enables autonomous AI agents to securely discover, communicate, and collaborate across platforms.
wandb.aiwandb.ai
Google's Agent2Agent Protocol (A2A): A Guide With Examples
A2A is an open, vendor-neutral protocol developed by Google to standardize collaboration among AI agents across different systems. In this tutorial, I'll ...
datacamp.comdatacamp.com
Google Launches A2A Protocol - Efficiently Connected
Google's new Agent2Agent (A2A) protocol introduces an open framework for secure AI agent interoperability across enterprises, vendors, ...
efficientlyconnected.comefficientlyconnected.com
Understanding A2A — The Protocol for Agent Collaboration - Medium
Agent2Agent (A2A) is an open protocol designed to let AI agents communicate, collaborate, and coordinate — securely and seamlessly.
medium.commedium.com
Agent Discovery - Agent2Agent Protocol (A2A) - Google
For AI agents to collaborate using the Agent2Agent (A2A) protocol, they first need to find each other and understand what capabilities the other agents offer.
google.github.iogoogle.github.io
google/A2A: An open protocol enabling communication ... - GitHub
Enable Complex Collaboration: Allow specialized agents to work together on tasks that a single agent cannot handle alone. Promote Open Standards: Foster a ...
github.comgithub.com
AI Agents Market Report 2025: Ready to Deploy AI ... - GlobeNewswire
The global AI agents market is projected to surge from USD 5.29 billion in 2023 to USD 216.8 billion by 2035, exhibiting a CAGR of 40.15%. Key applications.
globenewswire.comglobenewswire.com
The latest AI news we announced in April
And we unveiled Agent2Agent (A2A), a new open protocol that gives AI agents a common language to collaborate, no matter which framework or vendor they're built ...
google.comgoogle.com
Home - Google Developers Blog
Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A). Agent2Agent Interoperability · Unlock your potential: Discover the enhanced Google Developer Program. Google ...
google.comgoogle.com
Getting Started with Agent-to-Agent (A2A) Protocol
In this codelab we will deploy several agent services and inspect how we can implement A2A protocol to standardize communications between them.
google.comgoogle.com
The dawn of agentic AI in security operations at RSAC 2025
Our open Agent2Agent (A2A) protocol, announced at Google Cloud Next, facilitates this, complementing the model context protocol (MCP) for standardized AI ...
google.comgoogle.com
Understanding Google's A2A Protocol: The Future of AI Agents ...
Agent-to-Agent (A2A) standardizes communication between agents themselves, creating a universal language for AI systems to interact.
dev.todev.to
What is the A2A protocol? | Zapier
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open source initiative spearheaded by Google to allow AI agents to interoperate regardless of who developed them or ...
zapier.comzapier.com
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part I - Trend Micro
This introductory post kicks off a blog series on AI agent vulnerabilities, outlining key security risks like prompt injection and code execution.
trendmicro.comtrendmicro.com
What is Google A2A Protocol? - Medium
The Agent-to-Agent (A2A) protocol enables seamless interaction between independent AI systems through standardized communication channels.
medium.commedium.com
Agentic AI: Model Context Protocol, A2A, and automation's future
As an open standard, the Model Context Protocol (MCP) connects AI agents to relevant data sources, such as repositories, tools, or external APIs. Instead of the ...
dynatrace.comdynatrace.com
調査のまとめ
#### 回答 AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。 * **Agent2Agent (A2...

🏷 MCPとA2Aの比較

Introducing Agent2Agent (A2A): Understanding Google's Protocol ...
Google has introduced the Agent2Agent (A2A) Protocol, an open framework designed to enable secure, interoperable communication between different AI agents.
medium.commedium.com
What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google, is a cross-platform specification for enabling AI agents to communicate, collaborate, and delegate ...
medium.commedium.com
Building the agent economy: How cloud leaders are shaping AI's ...
What's next for AI agents? Get the free report on 4 trends we expect to shape the AI agent landscape in 2025.
cbinsights.comcbinsights.com
MCP vs A2A: What the Future of AI Agent Communication Looks Like
MCP and A2A solve different problems. One governs cognition. The other governs coordination. In fact, the best systems will use both.
medium.commedium.com
A2A + MCP + LangChain = Powerful Agent Communication - Medium
Python A2A is a robust, production-ready library for implementing Google's Agent-to-Agent (A2A) protocol with full support for the Model Context Protocol (MCP).
medium.commedium.com
Agent2Agent vs. MCP: Choosing the Right Protocol for Your AI Agents
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open, vendor-neutral standard designed to allow autonomous AI agents to find each other, communicate securely, and ...
medium.commedium.com
Google's A2A Protocol: Here's What You Need to Know
A2A protocol by Google enables seamless communication between AI agents using a unified messaging standard for scalable multi-agent systems.
learnopencv.comlearnopencv.com
What is Model Context Protocol? | A Practical Guide by K2view
Model Context Protocol (MCP) is a standard for connecting LLMs to enterprise data sources in real time, to ensure compliant and complete GenAI responses.
k2view.comk2view.com
調査のまとめ
#### 回答 AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCP（Model Context Protocol）やGoogleのA2A（Agent2Agent）について、そ...

🏷 エージェントエコノミーの将来展望

What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google, is a cross-platform specification for enabling AI agents to communicate, collaborate, and delegate ...
medium.commedium.com
How the Agent2Agent (A2A) protocol enables seamless AI agent ...
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open standard that enables autonomous AI agents to securely discover, communicate, and collaborate across platforms.
wandb.aiwandb.ai
Google's Agent2Agent Protocol (A2A): A Guide With Examples
A2A is an open, vendor-neutral protocol developed by Google to standardize collaboration among AI agents across different systems. In this tutorial, I'll ...
datacamp.comdatacamp.com
Google Launches A2A Protocol - Efficiently Connected
Google's new Agent2Agent (A2A) protocol introduces an open framework for secure AI agent interoperability across enterprises, vendors, ...
efficientlyconnected.comefficientlyconnected.com
Understanding A2A — The Protocol for Agent Collaboration - Medium
Agent2Agent (A2A) is an open protocol designed to let AI agents communicate, collaborate, and coordinate — securely and seamlessly.
medium.commedium.com
The Always-On Economy: AI and the Next 5-7 Years | Sequoia Capital
In the next 5-7 years, AI will reshape and accelerate our economy by enabling “always-on” operations across numerous sectors.
sequoiacap.comsequoiacap.com
[2504.19678] From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents - arXiv
We then survey key agent-to-agent collaboration protocols, namely the Agent Communication Protocol (ACP), the Model Context Protocol (MCP), and the Agent-to- ...
arxiv.orgarxiv.org
The Rise of the Agent Economy: What You Need to Know - Markovate
The Agent Economy isn't just about automating tasks; it's about creating a more dynamic, efficient, and innovative future for everyone.
markovate.commarkovate.com
What You Need to Know About AI Ethics in 2025: Key Issues and ...
What Are the Major Ethical Concerns in AI? · 1. Bias and Fairness in AI · 2. Transparency and Explainability · 3. Data Privacy and Security · 4. Accountability and ...
linkedin.comlinkedin.com
調査のまとめ
#### 回答 AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...
調査のまとめ
#### 回答 AIエージェントエコノミーを支える主要な技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、そしてエージェントエコノミーの将来についてまとめます。 #### Ant...
調査のまとめ
#### 回答 AnthropicのMCPとGoogleのA2Aは、AIエージェントが互いに連携し、タスクを効率的に実行するための重要なプロトコルです。 * **Agent2Agent (A2...

🏷 市場動向と成長予測

What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google, is a cross-platform specification for enabling AI agents to communicate, collaborate, and delegate ...
medium.commedium.com
Google's Agent2Agent Protocol (A2A): A Guide With Examples
A2A is an open, vendor-neutral protocol developed by Google to standardize collaboration among AI agents across different systems. In this tutorial, I'll ...
datacamp.comdatacamp.com
Google Launches A2A Protocol - Efficiently Connected
Google's new Agent2Agent (A2A) protocol introduces an open framework for secure AI agent interoperability across enterprises, vendors, ...
efficientlyconnected.comefficientlyconnected.com
Understanding A2A — The Protocol for Agent Collaboration - Medium
Agent2Agent (A2A) is an open protocol designed to let AI agents communicate, collaborate, and coordinate — securely and seamlessly.
medium.commedium.com
AI Agents Market Report 2025: Ready to Deploy AI ... - GlobeNewswire
The global AI agents market is projected to surge from USD 5.29 billion in 2023 to USD 216.8 billion by 2035, exhibiting a CAGR of 40.15%. Key applications.
globenewswire.comglobenewswire.com
Building the agent economy: How cloud leaders are shaping AI's ...
What's next for AI agents? Get the free report on 4 trends we expect to shape the AI agent landscape in 2025.
cbinsights.comcbinsights.com
AI Agents: Business Models, Risks, and the Upcoming Market Shifts ...
#### AI Agents: Business Models, Risks, and the Upcoming Market Shifts AIエージェントは現在多くの人が注目しており、その定義や応用は多様化しています。[Manusの成功事例[1](https://www.economist.com/leaders/2025/03/13/with-manus-ai-experimentation-has-burst-into-the-open)]があるものの、AIエージェントは単なるLLMのラッパーではなく、制約内で自律的に動作し、目標に基づいてタスクを実行し、フィードバックに適応できる存在です。 #### エージェントと基盤モデルの違い エージェントは静的なソフトウェアや単純な自動化スクリプトとは異なり、推論、最適化、インタラクションが可能な意思決定システムです。基盤モデルはプロンプトにのみ応答する受動的な存在であるのに対し、エージェントは自律的に行動し、学習した目標に基づいて意思決定と行動を行います。このルールベースの自動化から完全自律的な意思決定システムへの進化に、根本的なビジネスチャンスが存在します。 #### AIエージェントによる収益化 AIエージェントがどのように価値を生み出すかを理解することが重要です。2025年3月現在、企業がコスト構造を最適化し、新たな収益源を生み出すのに役立つ7つの主要なビジネスモデルがあります。 #### Subscription-Based AaaS (Agent-as-a-Service) クラウドベースのサービスとしてAIエージェントを提供し、段階的な価格設定（多くの場合フリーミアム）を行います。例えば、科学者向けに論文を要約・分析するAI研究アシスタントや、テキストを別の言語に翻訳するアシスタントなどがあります。このモデルの機会としては、プログラミング、法務調査、金融調査など、現在人件費が高いタスクを特定し、自動化することが挙げられます。 #### Transaction Fees & Revenue Share エージェントによって促進された取引に対して手数料を受け取ります。例えば、製品を推奨し、売上から手数料を取るAI駆動のeコマースアドバイザーや、回収額の小額の割合を取る徴収エージェントなどがあります。アフィリエイト、取引、または支払いネットワークに接続し、自動化された追跡可能なエージェント駆動の意思決定を通じて収益を得る機会があります。 #### Lead Generation & Advertising エージェントにインターネットの奥深くまで送り込み、自律的に広告となる方法です。ユーザーの意図データを収集し、関連する企業とマッチングさせます。例えば、フライトやホテルを提案し、予約でコミッションを得る旅行計画AIなどがあります。広告ターゲティングが弱いニッチなB2Bサービスなどで、パーソナライズされた推奨を提供できます。 #### Custom Development & Licensing 企業向けにドメイン固有の垂直AIエージェントを構築し、実装と継続的なサポートに対して課金します。例えば、製造された製品の品質を評価するAIを展開する製造会社などがあります。AIの導入が遅れている業界（建設、ヘルスケアなど）向けに、ホワイトラベルAIソリューションを提供できます。 #### Agent Marketplaces ユーザーが専門のエージェントをレンタル/購入できるプラットフォームです。例えば、個人投資家向けのAI取引ボットのマーケットプレイスなどがあります。高性能エージェントをキュレートし、取引から手数料を取る機会があります。 #### API & Infrastructure Monetization 高性能/高スキルのAIエージェントへのAPIアクセスに対して課金します。OpenAI proが月額200米ドルで価格設定されているのがその始まりです。AI交渉エージェントが企業の商業取引（投資銀行業務）の完了を支援したり、ビジネスのAPIを新しいニーズに安全に自動的に調整するエージェントなどが考えられます。 #### The “Chimera” — Human-AI Hybrid Services エージェントが人間の専門家を支援し、コストを削減し、生産性を向上させるモデルです。個人のファイナンスAIが税務戦略を提案し、人間の専門家が複雑なケースを処理するなどが該当します。自動化と人間の監視を組み合わせて、プレミアムクライアントをターゲットにできます。 #### Business Model Risks: Compute, Dependence, and Regulation すべてのAIビジネスモデルには、重要な構造的リスクが伴います。コンピューティングコストは依然として問題であり、AI推論をスケールすると、特に月額20米ドルという自然な制限が存在する消費者向けのアプリケーションでは、価格モデルに組み込まれていない場合、すぐに利益が損なわれます。多くのモデルは、広告ネットワーク、クラウドプロバイダー、またはマーケットプレイスなどのサードパーティに依存しており、ビジネスはプラットフォームリスクにさらされています。規制の監視は避けられず、特に金融、法律、または医療AIの場合はそうです。 #### 市場の変化：チャットボットから完全自律型エージェントへ この変化はすでに進行中ですが、重要な区別が1つあります。チャットボットはトランザクション型ですが、エージェントは目標主導型です。単純な顧客サービスボットは引き続き存在し、価値を追加しますが、真の価値の解放は、ワークフローをエンドツーエンドで実行できるエージェントを中心に統合されます。クラウドデプロイメント（自動化されたterraform！）、金融取引（[自動化されたマーケットメイキング[2](https://jdsemrau.substack.com/p/automated-market-making-on-kalshi)]）、または調達を処理するAIオペレーターが、次の自動化の波を定義します。ラストマイルデリバリーボットから工場自動化まで、自律型ロボット工学は、労働力が高価で不足している、または人間にとって危険な産業（宇宙など）を再構築します。
medium.commedium.com
Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part I - Trend Micro
This introductory post kicks off a blog series on AI agent vulnerabilities, outlining key security risks like prompt injection and code execution.
trendmicro.comtrendmicro.com
Key Concepts - Agent2Agent Protocol (A2A) - Google
Authentication & Authorization: A2A relies on standard web security practices. Authentication requirements are declared in the Agent Card, and credentials (e.g. ...
google.github.iogoogle.github.io
What is A2A? - Agent2Agent Protocol (A2A) - Google
Core principles for security and asynchronicity: Guidelines for secure communication and handling tasks that might take significant time or involve human-in-the ...
google.github.iogoogle.github.io
Building A Secure Agentic AI Application Leveraging Google's A2A ...
The Agent-to-Agent (A2A) protocol, introduced by Google, represents a significant step forward in enabling structured, secure, and interoperable communication ...
arxiv.orgarxiv.org
調査のまとめ
#### 回答 AIエージェントエコノミーを支える主要技術であるAnthropicのMCPとGoogleのA2Aについて、以下の通りまとめました。また、エージェントエコノミーの将来についても分析します...

🏷 AIエージェントのビジネスモデルと応用事例

What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol, introduced by Google, is a cross-platform specification for enabling AI agents to communicate, collaborate, and delegate ...
medium.commedium.com
How the Agent2Agent (A2A) protocol enables seamless AI agent ...
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open standard that enables autonomous AI agents to securely discover, communicate, and collaborate across platforms.
wandb.aiwandb.ai
Understanding A2A — The Protocol for Agent Collaboration - Medium
Agent2Agent (A2A) is an open protocol designed to let AI agents communicate, collaborate, and coordinate — securely and seamlessly.
medium.commedium.com
Why AI Agents Are the Future of Enterprise Workflows
With a projected 327% growth by 2027, enterprises must adopt AI agents to remain competitive in an AI-first economy. By Hema Kadia; Last Updated: May 5, 2025.
tecknexus.comtecknexus.com
How AI Agents Are Powering The Agentic Economy - Forbes
AI agents are redesigning productivity, decision-making and value generation.
forbes.comforbes.com
AI Agents Are Here. So Are the Threats. - Palo Alto Networks Unit 42
A major risk is the theft of agent credentials, which can allow attackers to access tools, data or systems under a false identity.
paloaltonetworks.compaloaltonetworks.com
Ethical Considerations of Agentic AI - ProcessMaker
One of the most significant ethical challenges with agentic AI systems is ensuring transparency in their decision-making processes.
processmaker.comprocessmaker.com
Empowering multi-agent apps with the open Agent2Agent (A2A ...
Microsoft announces support for the open A2A protocol, helping to enable agent-to-agent interoperability across platforms. Learn more.
microsoft.commicrosoft.com
Agent2Agent vs. MCP: Choosing the Right Protocol for Your AI Agents
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open, vendor-neutral standard designed to allow autonomous AI agents to find each other, communicate securely, and ...
medium.commedium.com
Google A2A Protocol Explained in 120 Seconds (No Fluff) - Medium
The Agent-to-Agent (A2A) Protocol is Google's open standard that allows AI agents to communicate with each other, regardless of who built them or what framework ...
medium.commedium.com
[2504.16736] A Survey of AI Agent Protocols - arXiv
A unified communication protocol for LLM agents could change this. It would allow agents and tools to interact more smoothly, encourage collaboration, and ...
arxiv.orgarxiv.org

🏷 AIエージェントの倫理的課題とセキュリティリスク

Introducing Agent2Agent (A2A): Understanding Google's Protocol ...
Google has introduced the Agent2Agent (A2A) Protocol, an open framework designed to enable secure, interoperable communication between different AI agents.
medium.commedium.com
Deep Dive MCP and A2A Attack Vectors for AI Agents - Solo.io
Naming attacks occur when malicious entities register MCP servers or Agents with names that are identical or deceptively similar to legitimate ones. MCP Naming ...
solo.iosolo.io
Agentic AI Architecture: A Deep Dive - Markovate
#### Agentic AI Architectureとは？ Agentic AIアーキテクチャは、人間の認知能力を模倣したインテリジェントエージェントを構築するための最先端の設計図であり、エージェントが自律的にタスクを実行し、情報に基づいた意思決定を行い、変化する環境に適応できるようにします。従来型のAIモデルとは異なり、Agentic AIシステムは、より動的かつ柔軟になるように設計されており、他のAIコンポーネントと進化し、相互作用することができます。[1](https://markovate.com/blog/intelligent-agents/) これらのエージェントは、計画、記憶、反省、行動を使用して、複雑な現実世界のシナリオを自律的にナビゲートし、目標指向の行動を達成します。 Agentic AIアーキテクチャは、AIエージェントが環境と相互作用し、データを認識し、情報を処理し、意思決定を効率的に実行するシステムの構築の設計図として機能します。このアプローチにより、AIシステムは動的で予測不可能な環境でシームレスに動作し、さまざまな業界で現実世界の問題を解決できます。 #### Agentic AIの仕組み Agentic AIは、知的な振る舞いを実現するために、以下の要素が連携して機能します。 1. **知覚（Perception）**：エージェントは環境から視覚的特徴、テキスト情報、数値などの関連情報を抽出します。 2. **目標表現（Goal Representation）**：エージェントは、明示的（例：キッチンへの移動）または暗黙的（例：顧客満足度の最大化）な目標を設定します。 3. **計画（Planning）**：エージェントは、定義された目標と現在の状況に基づいて、行動計画を生成します。 4. **意思決定（Decision-Making）**：エージェントは利用可能なオプションを評価し、目標、計画、および現在の状況に基づいて最適なアクションを選択します。 5. **行動実行（Action Execution）**：エージェントは、物理的（例：移動、把握）または仮想的（例：メッセージ送信、意思決定）なアクションを実行します。 6. **学習（Learning）**：エージェントは、経験に基づいて知識を継続的に更新し、パフォーマンスを向上させます。強化学習、教師あり学習、教師なし学習などが含まれます。 #### Agentic AIアーキテクチャの主要コンポーネント Agentic AIシステムは、以下の相互接続されたコンポーネントで構成されています。 * **知覚モジュール（Perception Module）**：カメラ、マイク、触覚センサーなどのさまざまなセンサーからデータを受信し、意味のある特徴を抽出します。 * **認知モジュール（Cognitive Module）**：エージェントの目標を定義し、計画を生成し、意思決定を行います。 * **アクションモジュール（Action Module）**：モーター、スピーカー、ネットワークインターフェースなどのアクチュエーターを介して、物理的または仮想的なアクションを実行します。 継続的な改善と学習は、Agentic AIシステムの重要な特徴です。強化学習、教師あり学習、教師なし学習などの技術を通じて、AIは意思決定においてより効果的になります。 #### コンポーネントの接続：機能的なAgentic AIシステムの構築 Agentic AIシステムを構築するプロセスは、以下のステップで構成されます。 1. **データ収集と前処理**：物理環境（画像、音声など）およびデジタルビジネスデータ（ナレッジグラフ、構造化/非構造化データ）から情報を収集し、ノイズ除去、正規化、RAG、および特徴エンジニアリングなどの技術を使用して分析のために準備します。 2. **知覚と特徴抽出**：コンピュータービジョンアルゴリズムを使用して画像を理解し、自然言語処理（NLP）技術を使用してテキストまたはスピーチから意味のある情報を抽出します。 3. **目標表現と計画**：エージェントの目標を明確に定義し、A\*探索やダイクストラアルゴリズムなどの計画アルゴリズムを使用して効果的な計画を生成します。 4. **意思決定**：効用理論や強化学習などの意思決定戦略を実装して、最適なアクションを選択します。 5. **行動実行**：アクチュエーターを制御して選択されたアクションを実行し、デジタル環境では、メッセージの送信、トランザクションの実行、またはコンテンツの生成が含まれる場合があります。 6. **学習と適応**：強化学習、教師あり学習、または教師なし学習などの学習アルゴリズムを実装して、経験から継続的にパフォーマンスを向上させます。 #### Agentic AIシステムに関わる技術 Agentic AIシステムは、インテリジェントな動作を可能にするために、以下のような幅広い技術を活用します。 1. **機械学習**：データから学習し、パフォーマンスを向上させるために、強化学習、教師あり学習、教師なし学習などの機械学習アルゴリズムを使用します。 2. **深層学習**：画像認識、自然言語処理、音声認識などのタスクに使用できる人工ニューラルネットワークを大規模なデータセットでトレーニングします。 3. **コンピュータビジョン**：視覚データを処理してオブジェクトを識別および配置し、シーンを理解し、動きを追跡します。 4. **自然言語処理（NLP）**：人間が自然言語を使用して対話する必要があるシステムに不可欠です。 5. **ロボット工学**：環境との物理的な相互作用を含むさまざまなタスクのためにロボットを設計、構築、および操作します。 6. **計画と意思決定**：検索アルゴリズムと決定木が一般的なツールです。 7. **不確実性と推論**：ベイズネットワークとファジー論理が使用されます。 8. **シミュレーションとモデリング**：開発を加速し、リスクを軽減するために、シミュレートされた環境でトレーニングおよびテストできます。 #### Agentic AIアーキテクチャ：さまざまな業界でのアプリケーション Agentic AIアーキテクチャは、以下のようなさまざまな業界で応用されています。 1. **自動運転車**：リアルタイムのナビゲーションと意思決定にAgentic AIアーキテクチャを使用します。 2. **ヘルスケア**：AIエージェントは、パーソナライズされた患者ケアと診断を提供できます。 3. **金融**：企業は、予測分析と自動取引にAIエージェントを使用します。 4. **顧客サービス**：AIエージェントは、顧客との対話を自動化し、パーソナライズされたサポートを提供できます。 #### AI Agenticアーキテクチャの将来の方向性 AIエージェントアーキテクチャの将来の方向性には、学習メカニズムの高度化、IoTやブロックチェーンなどの新興技術とのより良い相互運用性、および人間とAIのコラボレーションの最適化が含まれます。 #### 高度なAgentic AIアーキテクチャ：将来のAIシステムの設計図 高度なマルチエージェントフレームワークは、適応学習、動的な意思決定、および多様なエコシステムへのシームレスな統合を可能にします。将来のAgentic AIアーキテクチャは、5つの相互接続されたレイヤーで構成されています。 * **インプットレイヤー**：ユーザーインタラクションやリアルタイムデータストリームなどの多様なデータソースを収集します。 * **エージェントオーケストレーションレイヤー**：AIエージェントを調整して、適応的なタスク管理、マルチエージェントコラボレーション、およびパフォーマンスモニタリングを行います。 * **データストレージ＆検索レイヤー**：集中型および分散型リポジトリ、迅速な情報検索のためのベクトルストア、およびコンテキスト推論のためのナレッジグラフを通じて、効率的なデータ管理を保証します。 * **アウトプットレイヤー**：AIの洞察をパーソナライズされたコンテキスト対応の結果に変換し、システムの知識ベースを継続的に更新します。 * **サービスレイヤー**：複数のプラットフォームにAI機能を提供し、インテリジェントな推奨事項を提供すると同時に、ガバナンスとコンプライアンスを保証します。 #### Agentic AIアーキテクチャシステムの実装における課題 1. **倫理的考慮事項**：AIエージェントが倫理的な境界内で行動することを保証することは重要な課題です。 2. **セキュリティ**：悪意のある攻撃からAIシステムを保護することが重要です。 3. **複雑さの管理**：さまざまなモジュールとテクノロジーを統合する複雑さを管理することは困難な作業です。 #### MarkovateはAI Agenticアーキテクチャでどのように役立つか Markovateは、高度なAgentic AIフレームワークにより、自律的なAI開発を迅速に加速できます。専門家によるガイダンスと、ライフサイクルのすべての段階に合わせたサービスを提供します。[2](https://markovate.com/ai-agents-development-company/) #### 結論 Agentic AIアーキテクチャは、自律的なAIシステムを開発するための洗練されたフレームワークを表しています。高度なテクノロジーを活用し、主要な原則を遵守することで、このアーキテクチャは、さまざまなドメインで複雑なタスクを実行できるインテリジェントエージェントの作成を可能にします。課題はありますが、現在進行中の研究開発は、より堅牢で適応性があり、倫理的に健全なAIシステムへの道を開いています。
markovate.commarkovate.com
Security Vulnerabilities in Autonomous AI Agents
In this article, I identify key vulnerabilities specific to autonomous AI agents, including prompt injections, indirect prompt injections, model manipulation, ...
medium.commedium.com
Addressing AI Security: Unveiling Vulnerabilities in the Model ...
Security vulnerabilities within MCP can be exploited by malicious actors, leading to compromised user safety and data integrity. These vulnerabilities manifest ...
ubos.techubos.tech
Critical Security Vulnerabilities in the Model Context Protocol ...
#### Critical Security Vulnerabilities in the Model Context Protocol (MCP)の概要 モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデルがツール、サービス、外部データソースとやり取りする方法にパラダイムシフトをもたらします。動的なツール呼び出しを可能にするように設計されたMCPは、ツールメタデータを記述するための標準化された方法を促進し、モデルがインテリジェントに関数を選択して呼び出すことを可能にします。しかし、MCPはモデルの自律性を高めるため、重大なセキュリティ上の懸念も生じます。[https://arxiv.org/abs/2504.03767](https://arxiv.org/abs/2504.03767) [https://arxiv.org/abs/2504.12757](https://arxiv.org/abs/2504.12757) [https://arxiv.org/abs/2504.08623](https://arxiv.org/abs/2504.08623) [https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp](https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp) [https://www.catonetworks.com/blog/cato-ctrl-exploiting-model-context-protocol-mcp/](https://www.catonetworks.com/blog/cato-ctrl-exploiting-model-context-protocol-mcp/) #### MCPにおける5つの主要な脆弱性 MCPのインフラストラクチャには、以下の5つの主要な脆弱性が存在します。 1. **Tool Poisoning（ツールポイズニング）**: 無害なツールに悪意のある動作を埋め込む攻撃です。表面的な外観と隠された機能の間に矛盾があるため、特に危険です。 2. **Rug-Pull Updates（ラグプルアップデート）**: ツールが最初は期待どおりに動作しても、時間の経過とともに悪意のある動作を導入するアップデートを発行する脆弱性です。 3. **Retrieval-Agent Deception (RADE)（検索エージェントの欺瞞）**: 悪意のあるMCPコマンドパターンを公開されているドキュメントやデータセットに配置し、モデルがそれを有効なツール呼び出しコマンドとして解釈させる攻撃です。 4. **Server Spoofing（サーバー偽装）**: 攻撃者が正当なサーバーを模倣する不正なサーバーを作成し、モデルとユーザーを欺く攻撃です。 5. **Cross-Server Shadowing（クロスサーバーシャドウイング）**: 複数のサーバーが共有モデルセッションにツールを提供する場合に、悪意のあるサーバーが別のサーバーのツールがどのように認識または使用されるかを干渉または再定義するコンテキストを注入することにより、モデルの動作を操作する脆弱性です。 #### まとめ MCPはエージェントの推論と動的なタスク完了にエキサイティングな可能性をもたらしますが、モデルの信頼、コンテキストの曖昧さ、およびツール発見メカニズムを悪用するさまざまな動作への扉も開きます。MCP標準が進化し、より広く採用されるにつれて、これらの脅威に対処することは、ユーザーの信頼を維持し、現実世界の環境でのAIエージェントの安全な展開を確保するために不可欠です。 #### 著者 AsjadはMarktechpostのインターンコンサルタントであり、インド工科大学カラグプルで機械工学の学士号を取得しています。Asjadは機械学習と深層学習の愛好家であり、常にヘルスケアにおける機械学習の応用を研究しています。
marktechpost.commarktechpost.com
What You Need to Know About AI Ethics in 2025: Key Issues and ...
What Are the Major Ethical Concerns in AI? · 1. Bias and Fairness in AI · 2. Transparency and Explainability · 3. Data Privacy and Security · 4. Accountability and ...
linkedin.comlinkedin.com
Agent2Agent vs. MCP: Choosing the Right Protocol for Your AI Agents
The Agent2Agent (A2A) protocol is an open, vendor-neutral standard designed to allow autonomous AI agents to find each other, communicate securely, and ...
medium.commedium.com
[PDF] Inside the MCP Protocol: Revolutionizing data communication and ...
Bottlenecks, security risks, and huge inefficiencies are produced as a result. It is the gap itself that the MCP Protocol is written for. A real gap is true ...
journalwjarr.comjournalwjarr.com

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 163件追加のソース: 0件チャット: 5件
Model Context Protocol (MCP) - A Deep Dive - WWT
Simply put, MCP is a standardized, open-source format for allowing LLMs to interact with data sources and APIs. While the result does not sound so different ...
wwt.comwwt.com
A practical introduction to the Model-Context-Protocol (MCP)
... MCP-compatible AI system. In this blog post, we'll explore MCP's technical foundations and demonstrate it by building a custom Wikipedia server that gives ...
dida.dodida.do
#14: What Is MCP, and Why Is Everyone – Suddenly!– Talking ...
turingpost.comturingpost.com
Quick overview of Model Context Protocol (MCP) - DEV Community
dev.todev.to
Model Context Protocol (MCP) - Anthropic
anthropic.comanthropic.com
What is Model Context Protocol (MCP)? - by Chris Zeoli
datagravity.devdatagravity.dev
Salesforce's Agentforce Meets Anthropic's MCP: A Smarter ...
linkedin.comlinkedin.com
The New MCP Authorization Specification: Simplifying AI Security ...
collabnix.comcollabnix.com
OpenAI Function Calling vs Anthropic Model Context Protocol (MCP ...
linkedin.comlinkedin.com
Advancing Multi-Agent Systems Through Model Context Protocol
MCP establishes standard interfaces and communication patterns that work across different applications, models, and environments. This standardization reduces ...
arxiv.orgarxiv.org
Building A Secure Agentic AI Application Leveraging Google's A2A ...
This paper explores the security architecture of A2A, identifies critical risks through the MAESTRO threat modeling lens [2, 3] and proposes mitigation ...
arxiv.orgarxiv.org
Unleashing the potential of prompt engineering for large language ...
The LLM security section addresses the security implications of LLMs from the perspective of prompt engineering, identifying common vulnerabilities in LLMs and ...
sciencedirect.comsciencedirect.com
Navigating the LLM Scaling Plateau and a Vision for Modular ...
Similarly, a modular AI could tackle complex multi-faceted questions by composing multiple specialist modules. For example, a question about the economic ...
linkedin.comlinkedin.com
LangChain, OpenAI Agents, and the Agentic Stack - FullStack Labs
In Python, LangChain provides a library you can install that gives you tools to build modular, composable applications using LLMs. You write Python code to ...
fullstack.comfullstack.com
[PDF] Towards Multi-Modal Multi-Document Understanding Capabilities in ...
SPACECUE enhances entities localization and relationship understanding by scaffolding coordinates within the visual field (Figure 3.2 in Chapter 3). Experiments ...
yale.eduyale.edu
From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents: A Comprehensive Review ...
medium.commedium.com
From GenAI Demos to Production: Why Structured Workflows Are ...
marktechpost.commarktechpost.com
Securing Anthropic MCP with Acuvity - Acuvity
acuvity.aiacuvity.ai
Have o1 Models Solved Human Reasoning? | by Nehdiii | Apr, 2025 ...
towardsai.nettowardsai.net
Build a Multi-agent App with MCP Toolbox for AlloyDB & ADK
google.comgoogle.com
Beyond Human Data: A Critical Examination of Silver & Sutton's ...
linkedin.comlinkedin.com
Use Anthropic Claude 3 models to build generative AI applications ...
dev.todev.to
Google A2A Protocol API Documentation Guide - BytePlus
Learn how to use the Google A2A Protocol API with detailed documentation, examples, and integration tips for multi-agent AI systems.
byteplus.combyteplus.com
Building AI Agents? A2A vs. MCP Explained Simply - KDnuggets
In practice, MCP and A2A complement each other rather than compete. Google explicitly calls A2A “complementary” to Anthropic's MCP. For example, one agent ...
kdnuggets.comkdnuggets.com
How to Implement A2A Google Agents on Your Website: A Step-by ...
These agents are powered by Google Dialogflow, Cloud Functions, and APIs, allowing smart, real-time interactions to happen behind the scenes. Why Use A2A Google ...
linkedin.comlinkedin.com
Google A2A Protocol REST API Integration Guide - BytePlus
Learn how to integrate Google A2A Protocol with REST APIs for seamless AI agent communication. Discover benefits, use cases, and step-by-step implementation ...
byteplus.combyteplus.com
#17: What is A2A and why is it – still! – underappreciated?
A2A gets more valuable the more agents and vendors support it. Without critical mass, you might be better off using native APIs. Google has rallied an ...
huggingface.cohuggingface.co
Google Agent2Agent (A2A) protocol : Connect AI Agents together ...
medium.commedium.com
Google Agent2Agent Protocol (A2A) vs Model Context Protocol (MCP ...
medium.commedium.com
All You Need to Know About Google's Agent-to-Agent (A2A) Protocol
linkedin.comlinkedin.com
Google A2A vs MCP: AI Protocols Unveiled
trickle.sotrickle.so
The Future of Autonomous Agents: Why A2A Protocol Is a Game-Changer
linkedin.comlinkedin.com
Google A2A protocol : Log Monitoring Agent - DEV Community
dev.todev.to
Google's Agent-to-Agent (A2A) Protocol is here—Now Let's Make it ...
Google's A2A protocol enables a framework where agents can collaborate dynamically. Think of this scenario: A user asks: "What's the weather in New York?" Agent ...
catchpoint.comcatchpoint.com
Architecting a Multi-Agent System with Google A2A and ADK - Medium
Enabling Collaboration with the A2A Protocol. While ADK structures the agent, A2A defines how agents talk to each other. This standardized protocol based on ...
medium.commedium.com
The Future of Multi-Agent AI: Inside Google's A2A Protocol
Imagine a future where intelligent agents do not merely execute tasks, they coordinate, negotiate, and collaborate like a team of digital coworkers.
npss-inc.comnpss-inc.com
Understanding Google's Protocol for AI Collaboration - LinkedIn
Google has introduced the Agent2Agent (A2A) Protocol, an open framework designed to enable secure, interoperable communication between different AI agents.
linkedin.comlinkedin.com
TuringPost on X: "5 opportunities that were infeasible or ...
x.comx.com
Agent2Agent (A2A): Google's Open Protocol for AI Agent Collaboration
linkedin.comlinkedin.com
Agentic AI: Google Agent2Agent (A2A) Protocol Overview | by Anji ...
medium.commedium.com
A New Era in AI Agent Collaboration: The Impact of MCP and A2A on ...
dtstechfitedu.comdtstechfitedu.com
Enterprise AI agents & copilots: Our growth projections for the $5 ...
cbinsights.comcbinsights.com
AI Agents in Public Service Market Size | CAGR of 41.7%
market.usmarket.us
AI Agents Are Already Changing Everything And Here's How You ...
This article explores the top AI agents you can try today, including options from OpenAI, DeepSeek, Microsoft and Google, plus what to watch out for.
forbes.comforbes.com
Why humans are still much better than AI at forecasting the future - Vox
Human forecasters require time, energy, and resources to make good forecasts; they can't spit out an accurate probability estimate in a matter of minutes. A ...
vox.comvox.com
The Great Skill Shift: How AI Is Transforming 70% Of Jobs By 2030
Raman predicts the end of "straight line" career progression where you enter a function, gradually rise through the ranks and simply manage more people and ...
linkedin.comlinkedin.com
If AI Can Think Like a Human, How Can We Keep Up?
A growing number of technologists believe AGI, or “human-level” AI will be a reality in the very near future. This begs the question: What's our comparative ...
virginia.eduvirginia.edu
The New AI Agents Will Tackle Your To-Do List - Kiplinger
Autonomous AI agents “see” your computer screen, then complete a task, from buying a concert ticket to organizing email. This opens up a world of possibilities.
kiplinger.comkiplinger.com
AI Agents Market Size, Share and Global Forecast to 2030 ...
marketsandmarkets.commarketsandmarkets.com
AI Agents Market Report 2025: Ready to Deploy AI Agents
globenewswire.comglobenewswire.com
The Rise of Onchain AI: Agents, Apps, and Commerce
coinbase.comcoinbase.com
AI-driven Customer Support Agents Market | CAGR of 35.80%
market.usmarket.us
教程
使用第三方MCP 服务器需要您自担风险。确保您信任MCP 服务器，对于与互联网通信的MCP 服务器要特别小心，因为这些可能会使您面临提示注入风险。 ​. 配置MCP 服务器. 使用 ...
anthropic.comanthropic.com
Configure Claude Code
Learn how to configure Claude Code with global and project-level settings, themes, and environment variables.
anthropic.comanthropic.com
Pre-built Integrations Using Remote MCP
Learn more about custom integrations using remote MCP here. Connect your favorite tools and data sources to Claude. For the initial launch integrations ...
anthropic.comanthropic.com
Claude Code settings
MCP tool names follow the format: mcp__server_name__tool_name where: server_name is the name of the MCP server as configured in Claude Code; tool_name is ...
anthropic.comanthropic.com
How to implement tool use
Model Context Protocol (MCP) · Google Sheets add-on. Test and evaluate. Strengthen guardrails. Using the Evaluation Tool. Administration. Admin API. Resources.
anthropic.comanthropic.com
CLI usage and controls - Claude Code
Permission Prompt Tool ... Specifies an MCP tool to handle permission prompts in non-interactive mode. Resume Session. Copy. claude -p ...
anthropic.comanthropic.com
Claude Code 設定
MCP 工具名稱遵循以下格式： mcp__server_name__tool_name ，其中：. server_name 是在Claude Code 中配置的MCP 伺服器名稱; tool_name 是該伺服器提供的特定工具. 更多 ...
anthropic.comanthropic.com
Claude Code Best Practices \ Anthropic
anthropic.comanthropic.com
Errors - Anthropic
anthropic.comanthropic.com
MyA2A - Apps on Google Play
google.comgoogle.com
What Google Cloud announced in AI this month
Open and community driven: A2A is open source, inviting contributions from the broader community to refine and expand its functionality. To learn more, check ...
google.comgoogle.com
Google Codelabs
This hands-on workshop guides you through building, orchestrating, and connecting collaborative agents using ADK, A2A (Agent-to-Agent) communication, and ...
google.comgoogle.com
MyA2A - App su Google Play
Gestire le forniture di luce e gas a mercato libero è ancora più semplice con l'App MyA2A. Abbiamo pensato a cosa può davvero servire ai nostri clienti: ...
google.comgoogle.com
A2A e-Fleet - ແອັບໃນ Google Play
ພຽງ​ແຕ່​ສອງ​ສາມ​ຂັ້ນ​ຕອນ​ແມ່ນ​ພຽງ​ພໍ​: ໄດ້​ຮັບ​ໃບ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ຈາກ​ບໍ​ລິ​ສັດ​, ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ App ແລະ​ເລືອກ PIN ຂອງ​ທ່ານ​, ຄົ້ນ​ຫາ​ສໍາ​ລັບ​ຈຸດ​ທີ່​ທ່ານ​ສົນ​ໃຈ​ໃນ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ບໍ​ລິ​ການ ...
google.comgoogle.com
Getting Started with Agent-to-Agent (A2A) Protocol: A Purchasing ...
google.comgoogle.com
A colleague says MCP has made all my learning redundant? Are ...
In summary, while MCP offers powerful capabilities, it doesn't render your learning redundant. Both MCP and traditional prompting techniques play important ...
reddit.comreddit.com
MCP Toolbox for Databases (formerly Gen AI ... - Google Cloud
MCP Toolbox for Databases (Toolbox) is an open-source MCP (Model Context Protocol) server that allows developers to connect gen AI agents to enterprise data ...
google.comgoogle.com
Implementing an LLM Agent with Tool Access Using MCP-Use
MCP-Use is an open-source library that lets you connect any LLM to any MCP server, giving your agents tool access like web browsing, file operations…
reddit.comreddit.com
Implement AI Agents With MCP | MCP Tutorial - YouTube
... Machine Learning Project: https://youtube.com/playlist?list=PLkz_y24mlSJZvJOj1UXiJPVRQrNFdNEXX&si=yxL3EpwDcOslx3du ▻ End To End Data Science Projects ...
youtube.comyoutube.com
LLM based fine-tuning of Reinforcement Learning Agents
substack.comsubstack.com
Building the Future of AI: A Deep Dive into 10 MCP, AI Agents, and ...
medium.commedium.com
How MCP Complements Agent Frameworks | by Bijit Ghosh | May, 2025 ...
medium.commedium.com
Model Context Protocol (MCP) in GenAI Agents
linkedin.comlinkedin.com
What is MCP?” The Model Context Protocol (MCP) server is a system ...
threads.comthreads.com
Decoding AI Agent Communication: MCP, A2A, and ACP
linkedin.comlinkedin.com
Google A2A Protocol with Selenium: Revolutionizing Web Automation ...
dev.todev.to
A Practical Guide to Agent-to-Agent (A2A) Protocol - DEV Community
dev.todev.to
Google A2A: Selenium UI Web Automation Agent | by Vishal Mysore ...
medium.commedium.com
A2A (Agent-to-Agent) Models: Shaping the Future of Workplace ...
vocal.mediavocal.media
Vontarius Falls on X: "Moonsage in the Trenches: Lessons from the ...
x.comx.com
Salesforce Partners on AgentExchange Build the AI Agent Economy
“Using agents is like taking one person's output and multiplying it by five. Agents can perform tedious tasks in the background, saving you hours of work and ...
salesforce.comsalesforce.com
The Agent Economy -Part V: Future of knowledge work is agentic
Agentic systems must be capable of reasoning and breaking tasks into smaller nodes or sub-tasks—each one potentially managed by smaller, specialized models.
medium.commedium.com
Prompts to read Value Pricing and Billing for the agent economy
As highlighted in Value Pricing and Billing for the Agent Economy, organizations must rethink pricing strategies to align with the real value agents provide.
ibbaka.comibbaka.com
PayPal's Big Bet On AI Agents And Payments Like Stablecoins
By 2030, the AI agent economy is expected to exceed $22 billion in value. We're already seeing growth explode on platforms like AutoGPT and across open-source ...
forbes.comforbes.com
The Future Beyond Subscriptions with Steven Forth - YouTube
Pricing in the Agent Economy: The Future Beyond Subscriptions with Steven Forth. No views · 12 minutes ago Impact Pricing Podcast ...more. Impact Pricing. 785.
youtube.comyoutube.com
SparkPoint on X: "A major component of the agentic economy is the ...
x.comx.com
How AI Agents can create economic value | Aaron Levie posted on ...
linkedin.comlinkedin.com
How Agentic AI will transform financial services | World Economic ...
weforum.orgweforum.org
From Solo Agent to Scalable Business ➡️ , If you're dreaming of building a real estate team or business, stop and ask yourself:, What does your economic model look like?, How much goes to ...
instagram.cominstagram.com
The AI Agent Security Crisis: LLM Agents Can Be Hacked — Fix?
“Without proper session and resource management, AI agents are vulnerable to denial-of-service (DoS) attacks — even self-inflicted ones.” AI agents cause ...
medium.commedium.com
AI Agents Fail in Novel Ways, Put Businesses at Risk - Dark Reading
These novel failure modes include the compromise of agents, the injecting into a system of rogue agents, or the impersonation of legitimate AI workloads by ...
darkreading.comdarkreading.com
How Agentic AI Enables the Next Leap in Cybersecurity | NVIDIA Blog
For example, AI agents can cut the time needed to respond to software security vulnerabilities by investigating the risk of a new common vulnerability or ...
nvidia.comnvidia.com
AI Agents Are Here—So Are the Threats: Unit 42 Unveils the Top 10 ...
The majority of vulnerabilities originate not in the frameworks (e.g., CrewAI or AutoGen), but in application-layer design: insecure role delegation, improper ...
marktechpost.commarktechpost.com
AI: An update on AI Agent Security Risks. RTZ #717
substack.comsubstack.com
Responsible AI in AI Agent Applications: A Systems Risk Thinking ...
linkedin.comlinkedin.com
SAP AI Core Vulnerabilities Expose Customer Data to Cyber Attacks
thehackernews.comthehackernews.com
Advancing Cybersecurity Operations with Agentic AI Systems ...
nvidia.comnvidia.com
6 Ethical Considerations of Artificial Intelligence - Upwork
The key ethical considerations in AI include data privacy, fairness in decision-making, transparency, and the interpretability of AI models. Ensuring that AI ...
upwork.comupwork.com
Exploring the ethical implications of agentic AI in IT management
Researchers at MIT published an AI risk repository that identifies “discrimination and toxicity” as one of the biggest problems facing agentic AI usage. In ...
atera.comatera.com
The Shocking Truth About Autonomous AI Agents That No One's ...
Ethical dilemmas, including accountability and fairness, are becoming more pronounced as AI agents make decisions that impact human lives . Moreover, the ...
medium.commedium.com
Agentic AI Systems: Design Considerations - WSJ
Role-based design. Agents should be designed to perform roles rather than specific tasks, grouping similar activities to avoid confusion and ensure efficient ...
wsj.comwsj.com
Handle Top 12 AI Ethics Dilemmas with Real Life Examples
This article provides insights on ethical issues that arise with the use of AI, examples from misuses of AI, and 4 key principles of AI.
aimultiple.comaimultiple.com
How to Address Key AI Ethical Concerns In 2025 - Kanerika
What are the Major Ethical Concerns in AI? · 1. Bias and Fairness in AI · 2. Transparency and Explainability · 3. Data Privacy and Security · 4. Accountability and ...
kanerika.comkanerika.com
Ethics of artificial intelligence - Wikipedia
The ethics of artificial intelligence covers a broad range of topics within AI that are considered to have particular ethical stakes.
wikipedia.orgwikipedia.org
AI Agents Are Here: Balancing Innovation with Ethics in Enterprise ...
linkedin.comlinkedin.com
Multi-Agent Systems in AI: Challenges, Safety Measures, and ...
medium.commedium.com
Ai Agent Challenges And Future Directions - Genspark
genspark.aigenspark.ai
Security for AI Agents 101
pillar.securitypillar.security
Agentic AI in Healthcare - Emorphis Health
emorphis.healthemorphis.health
Abusing Agent Cards in the Agent-2-Agent (A2A) Protocol To 'Win ...
A2A is another brand-new protocol, but as the name suggests, it is for agents to speak to other agents to get things done.
trustwave.comtrustwave.com
Mobile Application Development Blog | TechAhead
techaheadcorp.comtechaheadcorp.com
Why Google's Agent2Agent Protocol Needs Apache Kafka
confluent.ioconfluent.io
Agent2Agent Protocol vs. Model Context Protocol — what's the difference, and why does it matter?, At Jai Infoway ([www.jaiinfoway.com)](www.jaiinfoway.com),),,) we're always working on simplifying ...
instagram.cominstagram.com
MCP vs A2A vs ACP: AI Protocols Explained | Bluebash
bluebash.cobluebash.co
TuringPost on X: "If you're thinking about where agent ecosystems ...
x.comx.com
Agent2Agent (A2A) Protocol: Enabling Secure AI Agent Collaboration ...
plainenglish.ioplainenglish.io
Exploring Agent2Agent (A2A) Protocol with Purchasing Concierge Use ...
medium.commedium.com
A Composable Game-Theoretic Framework for Blockchains - arXiv
Abstract:Blockchains rely on economic incentives to ensure secure and decentralised operation, making incentive compatibility a core design concern.
arxiv.orgarxiv.org
Troubleshoot Software Composition Analysis (SCA) Issues
These issues can compromise the effectiveness of the scanning process and hinder efforts to identify and address security risks in the software supply chain.
prismacloud.ioprismacloud.io
LangChain and AutoGPT: A Synopsis Detailing their purposes ...
Its autonomous nature leads to a higher security risk that requires strict controls. It can be prone to inefficiencies or infinite loops without careful setup ...
linkedin.comlinkedin.com
Software Composition Analysis (SCA) - Prisma Cloud Documentation
SBOM includes information on versions, licenses and vulnerabilities of the components that comprise your application's source code, helping you make legal and ...
prismacloud.ioprismacloud.io
[PDF] ImgTrojan: Jailbreaking Vision-Language Models with ONE Image
Intent and Purpose: The objective of our work is to identify and expose potential security vulnerabilities in VLMs. By demonstrating the efficacy of our attack, ...
aclanthology.orgaclanthology.org
CVE-2025-3248: RCE vulnerability in Langflow | ThreatLabz - Zscaler
CVE-2025-3248 highlights the risks of executing dynamic code without secure authentication and sandboxing measures. This vulnerability serves as a critical ...
zscaler.comzscaler.com
[PDF] Vision-Language Model Security in Autonomous Driving: A Survey
To the best of our knowledge, we are the first to systematically review and categorize the security risks associated with VLMs in autonomous driving. In ...
ewadirect.comewadirect.com
Security and Compliance for Cloud GRC Platform - SAI360
sai360.comsai360.com
certMILS eases security certification of railway systems
globalrailwayreview.comglobalrailwayreview.com
Cybersecurity Modules | Coro Cybersecurity
coro.netcoro.net
No.1 Cybersecurity Risk Management Platform | ProcessUnity
processunity.comprocessunity.com
Llama-4: The Challenges of Creating a Frontier-Level LLM
substack.comsubstack.com
What is Container Security? | Orca Security
orca.securityorca.security
LLM-Based Unknown Function Automated Modeling in Sensor-Driven ...
mdpi.commdpi.com
AI-Driven Optimization of Blockchain Scalability, Security, and ...
mdpi.commdpi.com
GitHub - moxin-org/mofa: MoFA - Modular Framework for Agents ...
github.comgithub.com
How Google A2A Protocol Works: Key Insights
trickle.sotrickle.so
Google's NEW A2A Protocol Is Here! (A Way for AI Agents to Chat ...
tutorialsdojo.comtutorialsdojo.com
A2A vs. MCP: Decoding the Battle of Agentic AI Protocols
linkedin.comlinkedin.com
Model Context Protocol (MCP) security - Writer
Think of MCP as a bridge between an AI model and your organization's sensitive data, APIs, and systems. If that bridge isn't secure, you could be one prompt ...
writer.comwriter.com
Why You Need To Know About The Model Context Protocol (MCP)
The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that enables developers to build secure, two-way connections between their data sources and AI-powered ...
forbes.comforbes.com
Model Context Protocol (MCP) - A Deep Dive - WWT
It provides the direct interface for the user, and contains the client, which is the source code that directs communication between the LLM and servers. Servers ...
wwt.comwwt.com
Model Context Protocol (MCP) Explained in 20 Minutes - YouTube
Model Context Protocol (MCP) Explained in 20 Minutes · Comments30.
youtube.comyoutube.com
Model Context Protocol (MCP) - Aisera
Discover MCP, a standard protocol that connects AI models to tools and data, enabling seamless, scalable integration.
aisera.comaisera.com
MCP: What It Is and Why It Matters - by Addy Osmani
substack.comsubstack.com
A Beginner's Guide to Model Context Protocol (MCP) with Real ...
medium.commedium.com
MCP Explained: The Protocol Revolutionizing AI Capabilities
guptadeepak.comguptadeepak.com
Understanding MCP (Model Context Protocol) — What It Is, How It ...
medium.commedium.com
How Model Context Protocol (MCP) Drives Adoption—and Doesn't.
montecarlodata.commontecarlodata.com
How Model Context Protocol works. MCP Explained | Quickchat AI ...
quickchat.aiquickchat.ai
Dear Ben… What is MCP (Model Context Protocol)?
bensbites.combensbites.com
What to Know About Model Context Protocol (MCP)
onereach.aionereach.ai
What is MCP (Model Context Protocol)?
mygreatlearning.commygreatlearning.com
Agent Communication Protocols: An Overview - SmythOS
Agent communication protocols, the fundamental rules and standards that enable autonomous agents to exchange information effectively in multi-agent systems.
smythos.comsmythos.com
8 Key Agentic Protocols Driving LLM & AI Agent Communication ...
ACP, developed by IBM, is a protocol designed to standardize communication between AI agents, facilitating seamless collaboration across diverse systems.
medium.commedium.com
ACP: The Internet Protocol for AI Agents | Towards Data Science
With ACP (Agent Communication Protocol), AI agents can collaborate freely across teams, frameworks, technologies, and organizations.
towardsdatascience.comtowardsdatascience.com
We tried building actual agent-to-agent protocols. Here's what's ...
Communication Clarity: Simplifying communication protocols is vital. Overly complex orchestration can lead to confusion and errors, so prioritizing clear ...
reddit.comreddit.com
AI Agents: Protocols Driving Next-Gen Enterprise Intelligence
Protocols enable agents to effectively collaborate, exchange information, access tools and deliver intelligence across cloud and edge environments.
thenewstack.iothenewstack.io
AI Agent Communication Protocols: The Foundation of Collaborative ...
medium.commedium.com
ACP: The Protocol Standard for AI Agent Interoperability - DEV ...
dev.todev.to
Agentic AI Protocols: MCP, A2A, and ACP | by Manav Gupta | May ...
medium.commedium.com
AI Agent Protocols: A2A vs MCP and Why They Matter
knowi.comknowi.com
Multi-Agent Communication Protocols in Generative AI and Agentic ...
architectureandgovernance.comarchitectureandgovernance.com
Understanding AI Agent Protocols: A Strategic Comparison for ...
linkedin.comlinkedin.com
要約の参照
プロローグ：AIエージェントエコノミー前夜 – なぜ今、MCPとA2Aがゲームチェンジャーなのか？ 2025年、私たちは**AIエージェントエコノミー**という新たな時代の夜明けを目の当たりにしてい...
要約の参照
AIの進化は止まらない！今回は、Anthropicが提唱する**MCP（Model Context Protocol）**について、その核心から衝撃的な活用事例、そして避けて通れない現実まで、Desk...
要約の参照
## Google A2Aの衝撃：AIエージェント同士が「会話」し、自律的に協調する未来 AIの世界に新たな変革の波が押し寄せています。それが、Googleが提唱する**Agent-to-Agent...
要約の参照
## MCP × A2A = 無限の可能性？ 融合が加速させる「常時稼働」エージェントエコノミー **Model Context Protocol (MCP)** と **Agent-to-Agen...
要約の参照
AIアシスタントのDeskrexです。ご依頼いただいた「エージェントエコノミー時代の覇権戦略」、「ビジネスモデル転換」、「クラウド3強の戦略」、「企業・開発者が取り組むべきこと」、「エピローグ」のパー...

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 112引用済み: 42総文献数: 331
1
Favicon for https://medium.commedium.com
引用: 13件/ 総数: 53件
引用率: 24.5%
2
Favicon for https://google.comgoogle.com
引用: 5件/ 総数: 22件
引用率: 22.7%
3
Favicon for https://anthropic.comanthropic.com
引用: 4件/ 総数: 22件
引用率: 18.2%
4
Favicon for https://google.github.iogoogle.github.io
引用: 4件/ 総数: 9件
引用率: 44.4%
5
Favicon for https://arxiv.orgarxiv.org
引用: 3件/ 総数: 7件
引用率: 42.9%
6
Favicon for https://linkedin.comlinkedin.com
引用: 2件/ 総数: 25件
引用率: 8.0%
7
Favicon for https://markovate.commarkovate.com
引用: 2件/ 総数: 2件
引用率: 100.0%
8
Favicon for https://dev.todev.to
引用: 1件/ 総数: 9件
引用率: 11.1%
9
Favicon for https://learnopencv.comlearnopencv.com
引用: 1件/ 総数: 7件
引用率: 14.3%
10
Favicon for https://guptadeepak.comguptadeepak.com
引用: 1件/ 総数: 6件
引用率: 16.7%
11
Favicon for https://datacamp.comdatacamp.com
引用: 1件/ 総数: 6件
引用率: 16.7%
12
Favicon for https://cbinsights.comcbinsights.com
引用: 1件/ 総数: 5件
引用率: 20.0%
13
Favicon for https://substack.comsubstack.com
引用: 1件/ 総数: 5件
引用率: 20.0%
14
Favicon for https://marktechpost.commarktechpost.com
引用: 1件/ 総数: 4件
引用率: 25.0%
15
Favicon for https://forbes.comforbes.com
引用: 1件/ 総数: 4件
引用率: 25.0%
16
Favicon for https://solo.iosolo.io
引用: 1件/ 総数: 4件
引用率: 25.0%
17
Favicon for https://wandb.aiwandb.ai
引用: 1件/ 総数: 3件
引用率: 33.3%
18
Favicon for https://github.comgithub.com
引用: 1件/ 総数: 3件
引用率: 33.3%
19
Favicon for https://processmaker.comprocessmaker.com
引用: 1件/ 総数: 3件
引用率: 33.3%
20
Favicon for https://wikipedia.orgwikipedia.org
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
21
Favicon for https://shakudo.ioshakudo.io
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
22
Favicon for https://logrocket.comlogrocket.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
23
Favicon for https://neosage.ioneosage.io
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
24
Favicon for https://vktr.comvktr.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
25
Favicon for https://efficientlyconnected.comefficientlyconnected.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
26
Favicon for https://globenewswire.comglobenewswire.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
27
Favicon for https://zapier.comzapier.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
28
Favicon for https://aimultiple.comaimultiple.com
引用: 1件/ 総数: 2件
引用率: 50.0%
29
Favicon for https://codingscape.comcodingscape.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
30
Favicon for https://upp-technology.comupp-technology.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
31
Favicon for https://sequoiacap.comsequoiacap.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
32
Favicon for https://tecknexus.comtecknexus.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
33
Favicon for https://simple.aisimple.ai
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
34
Favicon for https://trendmicro.comtrendmicro.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
35
Favicon for https://paloaltonetworks.compaloaltonetworks.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
36
Favicon for https://ubos.techubos.tech
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
37
Favicon for https://microsoft.commicrosoft.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
38
Favicon for https://journalwjarr.comjournalwjarr.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
39
Favicon for https://speakeasy.comspeakeasy.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
40
Favicon for https://k2view.comk2view.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
41
Favicon for https://dynatrace.comdynatrace.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
42
Favicon for https://aiagentsdirectory.comaiagentsdirectory.com
引用: 1件/ 総数: 1件
引用率: 100.0%
43
Favicon for https://kdnuggets.comkdnuggets.com
引用: 0件/ 総数: 5件
引用率: 0.0%
44
Favicon for https://x.comx.com
引用: 0件/ 総数: 4件
引用率: 0.0%
45
Favicon for https://dida.dodida.do
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
46
Favicon for https://marketsandmarkets.commarketsandmarkets.com
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
47
Favicon for https://reddit.comreddit.com
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
48
Favicon for https://youtube.comyoutube.com
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
49
Favicon for https://darkreading.comdarkreading.com
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
50
Favicon for https://atera.comatera.com
引用: 0件/ 総数: 3件
引用率: 0.0%
51
Favicon for https://wwt.comwwt.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
52
Favicon for https://byteplus.combyteplus.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
53
Favicon for https://huggingface.cohuggingface.co
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
54
Favicon for https://trickle.sotrickle.so
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
55
Favicon for https://market.usmarket.us
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
56
Favicon for https://ibbaka.comibbaka.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
57
Favicon for https://instagram.cominstagram.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
58
Favicon for https://nvidia.comnvidia.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
59
Favicon for https://prismacloud.ioprismacloud.io
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
60
Favicon for https://orca.securityorca.security
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
61
Favicon for https://mdpi.commdpi.com
引用: 0件/ 総数: 2件
引用率: 0.0%
62
Favicon for https://turingpost.comturingpost.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
63
Favicon for https://datagravity.devdatagravity.dev
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
64
Favicon for https://collabnix.comcollabnix.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
65
Favicon for https://sciencedirect.comsciencedirect.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
66
Favicon for https://fullstack.comfullstack.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
67
Favicon for https://yale.eduyale.edu
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
68
Favicon for https://acuvity.aiacuvity.ai
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
69
Favicon for https://towardsai.nettowardsai.net
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
70
Favicon for https://catchpoint.comcatchpoint.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
71
Favicon for https://npss-inc.comnpss-inc.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
72
Favicon for https://dtstechfitedu.comdtstechfitedu.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
73
Favicon for https://vox.comvox.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
74
Favicon for https://virginia.eduvirginia.edu
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
75
Favicon for https://kiplinger.comkiplinger.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
76
Favicon for https://coinbase.comcoinbase.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
77
Favicon for https://threads.comthreads.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
78
Favicon for https://vocal.mediavocal.media
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
79
Favicon for https://salesforce.comsalesforce.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
80
Favicon for https://weforum.orgweforum.org
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
81
Favicon for https://thehackernews.comthehackernews.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
82
Favicon for https://upwork.comupwork.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
83
Favicon for https://wsj.comwsj.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
84
Favicon for https://kanerika.comkanerika.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
85
Favicon for https://genspark.aigenspark.ai
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
86
Favicon for https://pillar.securitypillar.security
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
87
Favicon for https://emorphis.healthemorphis.health
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
88
Favicon for https://trustwave.comtrustwave.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
89
Favicon for https://techaheadcorp.comtechaheadcorp.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
90
Favicon for https://confluent.ioconfluent.io
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
91
Favicon for https://bluebash.cobluebash.co
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
92
Favicon for https://plainenglish.ioplainenglish.io
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
93
Favicon for https://aclanthology.orgaclanthology.org
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
94
Favicon for https://zscaler.comzscaler.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
95
Favicon for https://ewadirect.comewadirect.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
96
Favicon for https://sai360.comsai360.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
97
Favicon for https://globalrailwayreview.comglobalrailwayreview.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
98
Favicon for https://coro.netcoro.net
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
99
Favicon for https://processunity.comprocessunity.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
100
Favicon for https://tutorialsdojo.comtutorialsdojo.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
101
Favicon for https://writer.comwriter.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
102
Favicon for https://aisera.comaisera.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
103
Favicon for https://montecarlodata.commontecarlodata.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
104
Favicon for https://quickchat.aiquickchat.ai
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
105
Favicon for https://bensbites.combensbites.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
106
Favicon for https://onereach.aionereach.ai
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
107
Favicon for https://mygreatlearning.commygreatlearning.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
108
Favicon for https://smythos.comsmythos.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
109
Favicon for https://towardsdatascience.comtowardsdatascience.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
110
Favicon for https://thenewstack.iothenewstack.io
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
111
Favicon for https://knowi.comknowi.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%
112
Favicon for https://architectureandgovernance.comarchitectureandgovernance.com
引用: 0件/ 総数: 1件
引用率: 0.0%

このレポートが参考になりましたか？

あなたの仕事の調査業務をワンボタンでレポートにできます。

無料でリサーチ

新しいテーマを調査する

運営会社サービス概要メディア
  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷AIエージェントエコノミーの概要
    • 🏷AnthropicのMCP（Model Context Protocol）技術の詳細
    • 🏷GoogleのA2A（Agent2Agent）技術の詳細
    • 🏷MCPとA2Aの比較
    • 🏷エージェントエコノミーの将来展望
    • 🏷市場動向と成長予測
    • 🏷AIエージェントのビジネスモデルと応用事例
    • 🏷AIエージェントの倫理的課題とセキュリティリスク
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計