【2026年7月最新】Agent2Agent（A2A）とは？MCPとの違い・仕組み・非エンジニア経営者が知るべきこと
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「Agent2Agent（A2A）」という言葉を最近目にしたけれど、MCPとの違いがよく分からない——AIエージェントの世界では次々と新しい規格・プロトコルの名前が登場し、経営者や管理職からすると「結局何が変わるのか」が見えにくくなっています。
A2Aは、GoogleがGoogle Cloud Next 2025で発表した「AIエージェント同士が互いに連携するための共通言語」にあたるオープンプロトコルです。似たような文脈でよく登場するAnthropicのMCP（Model Context Protocol）とは役割が異なり、両者は競合ではなく補完関係にあるとされています。
この記事では、A2Aがどのような仕組みなのか、MCPとの違い、そして非エンジニアの経営者が今この技術トレンドとどう向き合うべきかを、弊社（株式会社GENAI）のClaude Code運用データも交えながら整理していきます。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS A2A Agent2Agent（A2A）とは何か Googleが提唱する「エージェント同士の共通言語」
Agent2Agent（A2A）は、異なる開発元・異なるフレームワークで作られたAIエージェント同士が、互いに連携・協調して動作するための共通規格（オープンプロトコル）です。Googleが中心となって提唱し、Salesforce・SAPをはじめとする多数の企業が開発に参加していると発表されました。
📚 用語解説
オープンプロトコル：特定の企業だけが使える独自仕様ではなく、誰でも実装・参加できる形で公開された共通の通信規格。インターネットの基盤技術であるHTTPやメールのSMTPのように、多くの企業・サービスが同じ「言葉」で連携できるようにするための取り決めのことです。
これまでのAIエージェントは、基本的に単一のベンダー・単一のシステム内で完結することが前提でした。しかし業務が複雑になるほど、「営業部門のエージェント」と「経理部門のエージェント」が別々の会社の製品だったとしても、互いに情報をやり取りできる必要が出てきます。A2Aは、この「エージェント間の壁」を取り払うための取り組みです。
1-1. なぜ「Agent2Agent」という名前なのか
名前が示す通り、A2Aの狙いはエージェント（Agent）とエージェント（Agent）が直接やり取りできるようにすることです。人間がそれぞれのシステムに個別にログインして情報を橋渡しする必要をなくし、エージェント同士が自律的に連携できる世界を目指しています。
A2Aを技術的に理解する必要はありません。「複数の会社の異なるAIツールが、将来的にはお互い直接会話できるようになる」というイメージだけ持っておけば十分です。
02 WHY A2A なぜA2Aが必要とされたのか 「エージェントの乱立」という新しい課題
AIエージェントの導入が進むにつれ、企業内には「営業支援のエージェント」「経理処理のエージェント」「カスタマーサポートのエージェント」など、目的ごとに異なるベンダーのエージェントが乱立する状況が生まれつつあります。
それぞれのエージェントが独立して動作していると、「営業のエージェントが把握した顧客情報を、経理のエージェントに伝える」といった部門をまたぐ連携のたびに、結局は人間が手動で情報を橋渡しする必要が生まれます。これでは自動化のメリットが半減してしまいます。
A2Aは、この課題に対して「エージェント同士が標準化された方法で直接情報をやり取りできれば、人間の手動連携が不要になる」という発想で設計されています。
2-1. A2Aの設計原則
A2Aの設計思想には、いくつかの原則が掲げられています。代表的なものを紹介します。
03 HOW A2A WORKS A2Aの仕組み：6段階のやり取り エージェントカードから完了通知までの流れ
A2Aプロトコルにおけるエージェント同士のやり取りは、大まかに以下の6段階のフローで進むとされています。
相手エージェントの
できることを確認
依頼内容を
相手に伝達
相手エージェントが
処理を実行
処理結果を
まとめる
進捗・完了を
依頼元へ通知
結果を受け取り
タスク終了
📚 用語解説
エージェントカード：A2Aにおいて、各エージェントが「自分は何ができるか」を公開するための自己紹介情報。名刺のような役割を果たし、他のエージェントはこのカードを見て「このエージェントに何を依頼できるか」を判断します。
📚 用語解説
コアオブジェクト（タスク・アーティファクト・メッセージ・パート）：A2Aのやり取りで使われる基本的なデータの単位。「タスク」は依頼内容そのもの、「アーティファクト」は処理結果として生成される成果物、「メッセージ」と「パート」はエージェント間でやり取りされる会話の構成要素を指します。
この一連の流れによって、たとえば「見積書を作成するエージェント」が「在庫確認を行うエージェント」に問い合わせを行い、在庫状況を踏まえた見積書を自動的に完成させる、といった部門・ベンダーをまたいだ自動化が理論上可能になります。
04 A2A vs MCP 【比較】A2A vs MCP、役割の違いを整理する 「エージェント間通信」と「ツール接続」は別のレイヤー
A2Aとよく比較されるのが、Anthropicが提唱するMCP（Model Context Protocol）です。両者は競合する技術ではなく、役割が異なるレイヤーを担当する補完関係にあるという理解が重要です。
📚 用語解説
MCP (Model Context Protocol)：AnthropicがClaude向けに提唱している、AIモデルと外部のツール・データソースを接続するための標準規格。Claude Codeがファイルを読み書きしたり、外部サービスのAPIを呼び出したりする際の「土台」として機能します。2024年後半に公開され、業界内で広く採用が進んでいます。
| 比較軸 | A2A | MCP |
|---|---|---|
| 担当するレイヤー | エージェント同士のやり取り（Agent-to-Agent） | AIモデルと外部ツール・データの接続（Model-to-Tool） |
| 主な用途 | 異なる会社・システムのエージェント連携 | Claude等のAIが外部リソースを操作する |
| 提唱元 | Google（多数企業が開発協力） | Anthropic |
| Claude Codeとの関係 | 将来的な連携先として位置づけ | Claude Codeの中核機能として現在稼働中 |
4-1. 【比較軸1】現時点での実用性
MCPはすでにClaude Codeの中核機能として組み込まれ、日々の業務で実際に稼働しています。一方でA2Aは、業界標準としての普及がこれから進んでいく段階の技術です。「今日から使える」という観点ではMCPに一日の長があるのが現状です。
4-2. 【比較軸2】将来性・対応範囲の広さ
一方で、A2Aが目指す「異なるベンダーのエージェント同士の連携」という世界観は、複数のAIツールを併用する企業にとって長期的に大きな価値を持ちます。将来的にA2AとMCPが組み合わさることで、「Claude CodeがMCP経由で社内データを扱いつつ、A2A経由で他社エージェントとも連携する」という姿が実現していく可能性があります。
つまり、経営者としては「A2AかMCPか」を選ぶ必要はなく、今すぐ業務に活かせるMCP（Claude Code）から着手し、A2Aの普及状況は今後の動向として注視する、という向き合い方が現実的です。
05 WHAT IT MEANS FOR YOU 非エンジニア経営者にとってA2A/MCPが意味すること 専門用語を覚えるより、押さえておくべき本質
A2AやMCPといったプロトコルの仕様を経営者が細かく理解する必要はありません。押さえておくべきは、「AIエージェントが単体で完結する時代から、複数のエージェントが連携する時代へ移りつつある」という大きな流れです。
AI鬼管理山崎
06 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAIがClaude Code×MCPで実現している自動化 Max 20xプラン契約会社が、MCPをどう業務に組み込んでいるか
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を契約し、MCPを介してClaude Codeを様々な社内システムと接続しています。
| 接続先 | MCP経由でできること | 削減効果（概算） |
|---|---|---|
| 社内CRM（顧客管理） | 顧客情報の参照・更新をClaude Codeが直接実行 | 週次レポート作成：週10時間→週1時間 |
| カレンダー・メール | 面談日程の調整・リマインド送信を自動化 | 日程調整業務：日1時間→日10分 |
| 会計freee | 請求書・経費データの取得と仕訳の下書き作成 | 月40時間→月5時間 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・既存システムの構成によって効果は変動します。あくまで参考情報としてご覧ください。
MCPの強みは、「Claude Codeに毎回ゼロから接続方法を教える必要がなく、標準化された手順で外部システムとつながる」点にあります。これにより、新しい業務システムを追加するたびの開発コストが大幅に下がっているのが実感値です。
代表菅澤
07 CAUTION 導入を検討する際の注意点・現時点の限界 新しいプロトコルには「まだ成熟していない部分」がある
A2Aのような新しいプロトコルを検討する際は、以下の点に留意する必要があります。
「新しいプロトコルに対応しているか」よりも、「今の業務課題を解決できるか」を優先して判断することをおすすめします。弊社では、まずMCPで実現できる業務自動化を固めた上で、A2Aのような新しい標準化の動きは情報として追いかける、という順序で対応しています。
08 CONCLUSION まとめ ── 「エージェント同士が話す時代」の歩き方 今できることから着手し、業界の流れは並行して追う
この記事では、Agent2Agent（A2A）とは何か、必要とされた背景、仕組み、MCPとの違い、非エンジニア経営者にとっての意味、そして弊社の実運用データまでを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
新しいプロトコルの名前が出るたびに全てを理解しようとする必要はありません。「今すぐ使える技術で業務課題を解決しながら、業界の大きな流れは定期的にキャッチアップする」という距離感が、経営者にとって最も合理的な向き合い方です。
代表菅澤
MCPを使った業務自動化の第一歩を、AI鬼管理が一緒に設計します
新しいプロトコルの動向を追いかける前に、今の業務課題をMCPで解決する。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に自動化設計のご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
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AI鬼管理
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3-1. A2Aが想定する具体的な活用シーン
A2Aの仕組みが実際に普及した場合、どのような業務シーンで効果を発揮するのかを具体的にイメージしてみます。想定されている代表的な活用シーンとして、マルチエージェントによる協働とマルチモーダル対話ツールとの連携の2つが挙げられています。
3-2. マルチエージェントでの協働シーン
例えば、旅行代理店の業務を例に考えてみます。「顧客対応エージェント」が旅行の希望条件をヒアリングし、その情報を「航空券検索エージェント」「ホテル予約エージェント」「現地ツアー手配エージェント」といった、それぞれ異なる会社が提供する専門エージェントに転送します。各エージェントが自律的に空き状況を確認し、条件に合う候補を「顧客対応エージェント」に返送、最終的に統合されたプランとして提示される——という一連の流れが、A2Aによって人手を介さずに完結する可能性があります。
📚 用語解説
マルチエージェント：単一のAIが全ての処理を担うのではなく、専門分野の異なる複数のAIエージェントが役割分担しながら連携して1つの目的を達成する仕組み。人間の組織における「分業」の考え方をAIに応用したものと捉えると理解しやすくなります。
3-3. マルチモーダル対話ツールとの連携シーン
もう一つの想定シーンが、音声・画像・テキストなど複数の形式（マルチモーダル）を扱う対話ツールとの連携です。例えば、店舗の防犯カメラ映像を解析するエージェントが「不審な動きを検知」した際に、その情報をテキスト化して警備会社のエージェントに直接通知する、といった異なるデータ形式・異なる会社のシステムをまたいだ自動連携が期待されています。
これらのシーンはあくまで「A2Aという仕組みが目指す将来像」であり、2026年7月時点で全ての業界にすぐ実装されているわけではありません。技術トレンドとして押さえつつ、自社に置き換えて考える際は「今すぐ実現可能か」を必ず確認する姿勢が重要です。
4-3. Google CloudにおけるA2A構築の位置づけ
A2Aは、Google Cloud上でエージェントを開発・運用する際の標準規格の一つとして位置づけられています。Google Cloudの各種AI関連サービスを利用して独自のエージェントを構築する企業にとっては、A2A対応を前提に設計しておくことで、将来的に他社のエージェントと接続する際の手戻りを減らせるとされています。ただし、これはGoogle Cloudでのエージェント開発を検討している企業向けの話であり、Claude Codeを中心に業務自動化を進めている企業にとっては、現時点で必須の対応ではありません。
6-1. MCPサーバーという考え方
弊社の実運用でMCPを活用する際の中心となるのが「MCPサーバー」という考え方です。
📚 用語解説
MCPサーバー：MCPプロトコルに対応した形で、特定の外部システム（CRM・カレンダー・会計ソフトなど）への接続窓口を提供する仕組み。Claude Codeは、対象のMCPサーバーに接続するだけで、そのシステムを操作するための個別のプログラムを都度開発する必要がなくなります。
弊社では、社内で使っている複数のシステムに対応するMCPサーバーを整備することで、「新しい業務を自動化したい」となったときに、ゼロから接続プログラムを書く手間を大幅に削減できています。これは、A2Aが目指す「標準化による接続コストの削減」と同じ発想が、MCPという形で既に業務に活きている実例だと捉えています。
2-2. 「乱立」がもたらす具体的なコスト
部門ごとに異なるベンダーのAIエージェントを導入した結果、実際にどのようなコストが発生するのかを整理します。
| 課題 | 具体的に起きること | 影響 |
|---|---|---|
| 情報のサイロ化 | 営業エージェントが把握した顧客情報が経理エージェントに伝わらない | 同じ内容を人間が二重入力する手間が発生 |
| 連携の属人化 | 「Aシステムの情報をBシステムに手動で転記する担当者」が固定化する | 担当者不在時に業務が止まるリスク |
| 意思決定の遅延 | 各エージェントの結果を人間が集約してから判断する必要がある | リアルタイム性が求められる業務で機会損失 |
A2Aが目指しているのは、まさにこの「情報のサイロ化」を、標準化されたエージェント間通信によって解消することです。ただし、これはあくまで複数ベンダーのエージェントを併用する企業にとっての課題であり、単一のプラットフォーム（例えばClaude Codeを中心とした業務自動化）に業務を集約している企業では、そもそもこの課題自体の影響を受けにくいという側面もあります。
5-1. 「エージェントの数を増やす」より「任せる範囲を広げる」
A2Aのニュースに触れると、「うちも複数のAIエージェントを導入しなければ」と焦る経営者もいるかもしれません。しかし、弊社の支援経験から言えるのは、むやみにエージェントの「数」を増やすよりも、1つの信頼できるエージェント（Claude Codeなど）に任せる業務の「範囲」を広げる方が、投資対効果は高いということです。
新しいAIエージェントを追加導入する前に、「今使っているエージェントに、もっと任せられる業務はないか」を必ず確認してください。多くの場合、複数のエージェントを導入するよりも、既存のエージェントの活用範囲を広げる方が、連携コストも学習コストもかからず合理的です。
7-1. セキュリティ面で特に注意すべきポイント
エージェント間で自律的に情報がやり取りされるということは、それだけ「意図しない情報漏洩」のリスクも高まるということです。A2Aのような新しい連携規格を導入する際は、以下の点を必ず確認してください。
「話題になっているから」という理由だけで、セキュリティ設計を後回しにしたままエージェント間連携を進めるのは危険です。特に複数の外部企業のエージェントと接続する構成では、自社だけでなく相手企業側のセキュリティ水準にも業務が左右される点を理解しておく必要があります。
4-4. なぜAnthropicとGoogleは対立せず協調しているのか
A2AとMCPという、それぞれ別の企業が主導する規格が競合せずに補完関係を築いている背景には、AI業界全体で「規格が乱立するとエコシステム全体の成長が阻害される」という共通認識があるとされています。インターネットの黎明期に、複数の企業がHTTPやTCP/IPといった共通規格の上で競争したように、AIエージェントの世界でも「土台となる通信規格は共通化し、その上のサービス品質で競争する」という構図が形成されつつあります。
📚 用語解説
プロトコル：異なるシステム・企業のソフトウェア同士が、正しく情報をやり取りするために定められた「通信の作法・ルール」のこと。人間同士の会話でいう「言語」や「敬語のルール」に近いイメージで捉えると理解しやすくなります。プロトコルが共通化されているほど、異なる開発元のシステム同士でもスムーズに連携できます。
経営者の視点では、この「協調領域」と「競争領域」の切り分けを理解しておくと、AI関連の投資判断がしやすくなります。通信規格（プロトコル）のレベルでは各社協調が進むため、どの規格を選ぶかで大きな差はつきにくく、実際に差がつくのは、その上でどれだけ自社の業務に寄り添った運用ができるかという部分です。
6-2. MCP導入までの実際のステップ
弊社がMCPを社内システムに導入する際に踏んだ、実際のステップを紹介します。まず、どの業務が最も繰り返し発生し、時間を消費しているかを洗い出すところから始めました。次に、その業務で使っているシステム（CRM・カレンダー・会計ソフトなど）にMCP経由で接続できるかを確認し、対応するMCPサーバーが存在すればそれを利用し、存在しない場合はClaude Code自身に簡易的な接続スクリプトを書いてもらう、という手順を踏んでいます。
📚 用語解説
接続スクリプト：あるシステムと別のシステムをつなぐために書かれる、比較的小規模なプログラムのこと。MCPが標準化される以前は、接続したいシステムの数だけ個別にこうしたスクリプトを書く必要がありましたが、MCP対応が進むことで、この開発の手間が大幅に削減されつつあります。
この手順を踏むことで、「まず1つの業務で効果を検証してから、横展開する」という進め方が可能になります。A2Aが目指す大規模なエージェント間連携も、実際に企業が導入する際は同様に「小さく試して、効果を見ながら広げる」というステップを踏むことになると考えられます。
1-2. A2Aが公開された背景にある業界全体の動き
A2Aが発表された2025年前後は、生成AIの活用が「チャットで質問に答える」段階から、「実際に業務プロセスの一部を代行するエージェント」の段階へと移行しつつあるタイミングでした。各企業がそれぞれ独自にAIエージェントを開発・導入する中で、業界全体としては「相互接続性」という課題が徐々に顕在化していきました。A2Aは、この時期の課題感を反映して生まれた取り組みの一つと位置づけられます。
同様の課題意識は、Anthropicが2024年後半にMCPを公開した際にも共有されていました。両者はタイミングも近く、目指す方向性にも重なる部分がありますが、前述の通り「エージェント間の連携」と「モデルとツールの接続」という異なるレイヤーを担当する形で棲み分けが図られています。
8-1. 今後の展望を判断する際のチェックポイント
A2Aのような新しい技術トレンドが今後どう発展していくかを、経営者として定点観測する際に確認すべきポイントを整理します。
| チェックポイント | 確認する内容 |
|---|---|
| 対応製品の広がり | 自社が利用中・検討中のツールが、実際にA2A対応を表明しているか |
| 実運用の事例 | 発表段階の技術か、実際の企業で稼働している事例があるか |
| セキュリティの実績 | 大規模な情報漏洩などのインシデントが報告されていないか |
| 自社業務との関連度 | そもそも複数ベンダーのエージェントを併用する予定があるか |
これらのポイントを定期的に確認しながら、「今すぐ動く必要があるのか」「もう少し様子を見てよいのか」を判断することが、新しい技術トレンドに振り回されないための実践的な向き合い方です。
5-2. 「様子見」で失うものはあるか
「A2Aの普及を待ってから動く」という判断自体は間違いではありません。ただし、待っている間にもMCPを使ったClaude Codeの業務自動化は今この瞬間から効果を出せます。弊社の実感としては、新しい規格の成熟を待つことと、今使える技術で業務改善を進めることは両立可能であり、どちらか一方を選ぶ必要はありません。むしろ「待っている間に何もしない」ことこそが、最も機会損失の大きい選択だと考えています。
7-2. 契約・責任範囲の整理も忘れずに
複数企業のエージェントが連携する構成では、技術的なセキュリティ対策だけでなく、「何か問題が起きた際にどちらの企業が責任を負うのか」という契約上の取り決めも重要になります。エージェント間連携が実務に組み込まれる前に、法務・契約面での確認体制も並行して整えておくことをおすすめします。
2-3. 「連携できない」がもたらす機会損失の具体例
部門間・ベンダー間でエージェントが連携できないことで生じる機会損失を、もう少し具体的にイメージしてみます。たとえば、問い合わせ対応エージェントが顧客から「解約したい」という相談を受けたとします。この情報が営業エージェントや契約管理エージェントに自動的に共有されなければ、営業担当が事情を知らないまま販促メールを送ってしまい、顧客の不満をさらに悪化させる、といった事態が起こり得ます。エージェント間の連携が実現すれば、こうした部門間の情報断絶による顧客体験の低下を防ぐことができます。
よくある質問
Q. Agent2Agent（A2A）は誰が作ったプロトコルですか？
A. Googleが中心となって提唱し、Salesforce・SAPをはじめとする複数の企業が開発に協力していると発表されています。特定の1社だけの独自技術ではなく、オープンな標準規格として設計されています。
Q. A2AとMCP、どちらを使えばいいですか？
A. どちらか一方を選ぶものではありません。MCPは「AIモデルと外部ツールの接続」、A2Aは「エージェント同士の連携」という異なる役割を担うため、補完的に使われることが想定されています。現時点で業務に即活用できるのはMCPです。
Q. A2Aは今すぐ導入すべきですか？
A. 標準化されたばかりの技術のため、対応製品やセキュリティ面の成熟度を見極めながら検討するのが安全です。既存業務が問題なく回っている場合、無理に飛びつく必要はなく、まずは今すぐ効果の出るMCP活用から着手することをおすすめします。
Q. エージェントカードとは何ですか？
A. A2Aにおいて、各AIエージェントが「自分は何ができるか」を他のエージェントに伝えるための自己紹介情報です。名刺のような役割を果たし、これを見た他のエージェントが依頼内容を判断します。
Q. 非エンジニアでもA2A/MCPの仕組みを理解する必要がありますか？
A. 技術的な詳細を理解する必要はありません。「AIエージェント同士が連携する時代が来ている」という大きな流れと、「今すぐ業務に活かせるのはMCP」という判断軸さえ持っていれば十分です。
Q. MCPを使うにはエンジニアが必要ですか？
A. MCP自体の設定や接続構築には技術的な知識が役立ちますが、Claude Codeを使えば「このシステムと連携したい」と伝えるだけで、接続の設計・実装まで任せることが可能です。非エンジニアでも導入のハードルは下がっています。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
