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

### 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 | MCP | A2A | |-----------------------|-------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------| | 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／HTTP | HTTP(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%）[63] - 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[69] - 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[4] ##### 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）[1] ##### 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[3] ##### 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 ```mermaid graph LR AgentA[AIエージェントA] -->|A2A通信| AgentB[AIエージェントB] AgentA -->|MCP呼び出し| MCPServer[MCPサーバー] AgentB -->|MCP呼び出し| MCPServer MCPServer -->|データ／ツール提供| DataSource[外部データソース] style AgentA fill:#f9f,stroke:#333 style AgentB fill:#f9f,stroke:#333 style MCPServer fill:#ccf,stroke:#333 style DataSource fill:#ffe,stroke:#333 ``` --- ### 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。

🔍 詳細

🏷 AIエージェントエコノミーの概要

## 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[4](https://support.anthropic.com/en/articles/11175166-about-custom-integrations-using-remote-mcp)。 #### 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[7, 1, 8](https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol)。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[1](https://www.upp-technology.com/blogs/anthropics-model-context-protocol-mcp-the-usb-c-standard-for-ai-integration/)、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[0](https://codingscape.com/blog/quick-guide-to-anthropic-model-context-protocol-mcp)。 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[2](https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/)。 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[18](https://codingscape.com/blog/quick-guide-to-anthropic-model-context-protocol-mcp)。 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[40](https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/)。 #### 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[56, 33](https://www.linkedin.com/pulse/introducing-agent2agent-a2a-understanding-googles-protocol-walpita-lyjlc)。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[40](https://wandb.ai/byyoung3/Generative-AI/reports/How-the-Agent2Agent-A2A-protocol-enables-seamless-AI-agent-collaboration--VmlldzoxMjQwMjkwNg)。 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[39](https://www.byteplus.com/en/topic/551467)。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[53](https://www.catchpoint.com/blog/googles-agent-to-agent-a2a-protocol-is-here--now-lets-make-it-observable)。 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[52](https://medium.com/google-cloud/understanding-a2a-the-protocol-for-agent-collaboration-2eade88246ca)、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[51](https://github.com/google/A2A)。 #### 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[37](https://www.kdnuggets.com/building-ai-agents-a2a-vs-mcp-explained-simply)。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[34](https://google.github.io/A2A/topics/a2a-and-mcp/)。 | プロトコル | 目的 | | :--------- | :----------------------------------------------------------------- | | MCP | 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 | | 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[10, 31](https://learnopencv.com/googles-a2a-protocol-heres-what-you-need-to-know/)。 #### 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[71](https://tecknexus.com/why-ai-agents-are-the-future-of-enterprise-workflows/)。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[63](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)。 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[62](https://www.sequoiacap.com/article/always-on-economy/)。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](https://www.kiplinger.com/business/the-new-ai-agents-will-tackle-your-to-do-list)。 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[71](https://tecknexus.com/why-ai-agents-are-the-future-of-enterprise-workflows/)。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[67](https://www.cbinsights.com/research/ai-agent-strategy-top-cloud-providers/)。 #### 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[3, 15](https://research.aimultiple.com/agent2agent/)。 * **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[3](https://research.aimultiple.com/agent2agent/)。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[3](https://research.aimultiple.com/agent2agent/)。 * **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[3](https://research.aimultiple.com/agent2agent/)。 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。

🖍 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 | |------------|---------------------------------------------|---------------------------------| | MCP | AI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%）[4](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) - 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[4](https://ubos.tech/news/addressing-ai-security-unveiling-vulnerabilities-in-the-model-context-protocol/)[1](https://www.solo.io/blog/deep-dive-mcp-and-a2a-attack-vectors-for-ai-agents) - 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

📚 参考文献

参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。

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

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[34](https://medium.com/@elisowski/what-every-ai-engineer-should-know-about-a2a-mcp-acp-8335a210a742)。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](https://medium.com/@samuele.simonelli/understanding-a2a-the-protocol-for-agent-collaboration-2eade88246ca)： * **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](https://medium.com/@samuele.simonelli/understanding-a2a-the-protocol-for-agent-collaboration-2eade88246ca)。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](https://medium.com/@samuele.simonelli/understanding-a2a-the-protocol-for-agent-collaboration-2eade88246ca)。 #### 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[16](https://medium.com/@visrow/what-is-google-a2a-protocol-3b3e17f8fb36)。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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。 Agent Cardの例を以下に示します[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)： ```json { "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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。タスクは、明確に定義された状態を経て進行します[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)： 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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)： * **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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)： * `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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。 * **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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。 * **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[11](https://dev.to/sreeni5018/understanding-googles-a2a-protocol-the-future-of-agent-communication-part-i-334p)。 ##### 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[27](https://learnopencv.com/googles-a2a-protocol-heres-what-you-need-to-know/)。 * **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[27](https://learnopencv.com/googles-a2a-protocol-heres-what-you-need-to-know/)。 * **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[27](https://learnopencv.com/googles-a2a-protocol-heres-what-you-need-to-know/)。 #### 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[23](https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/)。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[23](https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/)。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[23](https://guptadeepak.com/a-comparative-analysis-of-anthropics-model-context-protocol-and-googles-agent-to-agent-protocol/)： | 特徴 | A2A | MCP | | --------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 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。

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

📜 要約

🔍 詳細

🏷 AIエージェントエコノミーの概要

🖍 考察

📚 参考文献

🏷 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