データは揃っているのに動けない——そのボトルネック、MCPで可視化できます

はじめに

MS開発部の松坂です。
最近では、
Microsoft Copilot や
Google Gemini を業務に導入する企業が一気に増えました。

議事録作成、資料ドラフト、コード生成。
「生産性が上がった」という声も確かにあります。

けれど一方で、こんな声も聞こえてきませんか？

• 「社内データとちゃんとつなげたい」
• 「結局、公開情報ベースの回答しか返ってこない」
• 「ツールごとの連携がバラバラで、開発が複雑」
• 「セキュリティ面が不安で、本格展開できない」

PoCまでは進む。
でも“業務の中核”には入りきらない。

なぜか？

それは、AIが賢くないからではありません。
AIと業務システムをつなぐ設計が標準化されていないからです。

社内ドキュメント、CRM、プロジェクト管理ツール。
それぞれ接続方法が異なり、個別実装が必要になる。
結果、拡張性も保守性も低くなってしまう。

「AIは導入した。でも、つながっていない。」

この壁を越えるために生まれたのが、
Model Context Protocol（MCP）です。

Model Context Protocolが解決すること

そこで注目されているのがMCP（Model Context Protocol）です。

MCPは、AIモデルと外部ツール・データソースを標準化された方法で接続するためのプロトコルです。
簡単に言えば、“AIと業務システムをつなぐ共通インターフェース” です。

メリット1： 接続方法を標準化できる

これまでツールごとに個別実装していた連携処理を、
MCPという共通仕様で統一できます。

一度MCPに対応すれば、
モデル側もツール側も“同じルール”でやり取りできるようになります。

メリット2： セキュアに社内データへアクセス

アクセス制御や認可の仕組みを設計に組み込むことで、
「AIにどこまで見せるか」をコントロール可能。

“便利さ”と“ガバナンス”を両立できます。

メリット3： 文脈を持ったAI活用が可能に

単なるチャットボットではなく、

• 社内ドキュメントを参照し
• 最新のプロジェクト状況を取得し
• 必要に応じて外部ツールを操作する

こうした“文脈を理解して動くAI”を構築できるのが、MCPの強みです。

AIを「質問に答える存在」から
「業務に参加する存在」へ。

その橋渡しをするのがModel Context Protocolです。

実際のMCP活用イメージ

イメージ例1：「社内横断で使えるAI」を安全に実現する

たとえば、
社内のクラウドストレージやCRM、プロジェクト管理ツールを
MCP経由でAIと接続します。

経営層がこう尋ねたとします。

「今期、利益率が落ちている部門の共通要因は？」

従来であれば、

• 経理にデータ抽出依頼
• 各部門にヒアリング
• 会議で資料確認

という流れになります。
MCPを活用した環境では、

• AIが許可された範囲で各システムにアクセス
• 必要なデータを取得
• 横断的に整理・要約
• 仮説ベースの示唆を提示

という流れが可能になります。

ポイントは、
AIが直接システムに入り込むのではなく、MCPサーバー経由で制御されること。

つまり、

• アクセス権限を明確に設定できる
• ログを残せる
• 情報漏えいリスクを抑制できる

ガバナンスを保ちながら、意思決定を加速できます。

イメージ例2：「会議前の準備時間」をほぼゼロにする

経営会議の前には、

• 数字の取りまとめ
• 進捗確認
• 補足資料の依頼

といった“準備作業”が発生します。
MCP環境では、

「来週の取締役会向けに、主要KPIの変動要因を整理して」

と指示するだけで、

• 財務データ取得
• 部門レポート取得
• 前回議事録参照
• 変動要因の要約

を横断的に処理できます。

これは単なる資料自動生成ではありません。
複数システムをまたいだ情報統合が可能になる点が本質です。

イメージ例3： 「AIを実験」から「経営基盤」へ

多くの企業では、

• Copilotを部門単位で導入
• Geminiを限定的に利用
• PoC止まりのAIプロジェクト

という状態にとどまっています。

しかしMCPを基盤にすると、

• モデルが変わっても接続構造は維持できる
• 新しいAIが出ても横展開が容易
• 個別実装の乱立を防げる

つまり、
AIを“点”ではなく“基盤”として整備できる。
これは経営判断として非常に重要です。

MCPの本質的価値

MCPの価値は、AIを賢くすることではありません。

• 情報アクセスを標準化する
• ガバナンスを保ちながらAIを活用する
• 意思決定スピードを上げる

この3点です。

技術トレンドではなく、
意思決定インフラの再設計。

そこにMCPの戦略的意味があります。

いま動くべき理由

AIは実験段階を超えました。

これからは、

• AIを入れている企業
  ではなく
• AIを“基盤化”している企業

が競争優位を持ちます。

接続構造を後回しにすればするほど、
将来の修正コストは大きくなります。

まずは「自社構造の診断」から

いきなり大規模導入は必要ありません。

まず確認すべきは：

• 現在のAI活用は属人化していないか
• 接続方式は標準化されているか
• モデル変更時の再実装コストは把握できているか
• セキュリティ統制は設計に組み込まれているか

これらを整理するだけでも、
投資判断の精度は大きく上がります。

まずは相談してみませんか？

AI導入で、こんな悩みはありませんか？

• 部門ごとにAI活用がバラバラで進め方が分からない
• 社内データとの接続やセキュリティに不安がある
• 導入効果を最大化できるか自信が持てない

もし一つでも当てはまる場合は、
AI導入やMCPを使った接続構造の整理について、まずはお気軽にご相談ください。

• 「自社のAI活用は属人化していないか」
• 「接続方式や拡張時のリスクはどうか」

こうした観点を整理するだけでも、
経営判断の質は大きく変わります。

お問い合わせいただければ、
専門家が現状の課題や今後の方向性について、
丁寧にアドバイスいたします。