ますます強力なAIモデルの開発が注目を集める一方で、大きな課題は知的エージェント同士のコミュニケーションです。
現在、私たちは多くの優秀なシステムを持っていますが、それらはすべて異なる言語で話しています。
これはデジタル版のバベルの塔であり、AIが達成できる真の可能性を阻害しているのです。
前進するためには、共通の言語、つまりこれら異なるシステムが接続し協働できるようにする汎用翻訳機が必要です。
このコミュニケーションパズルを解決する方法について、それぞれ独自のアイデアを持つ複数の候補者が名乗りを上げています。
AnthropicのModel Context Protocol（MCP）
Anthropic の Model Context Protocol（MCP）は、この分野の大きな名前の一つです。
AIモデルが外部ツールやデータを使用するための、安全で組織化された方法を作り出そうとしています。
MCP は比較的シンプルで、大手AI企業の支援を受けているため人気を博しています。
しかし、これは実際には単一のAIが異なるツールを使用するために設計されており、AIのチームが協力するためのものではありません。
Agent Communication Protocol（ACP）と Agent-to-Agent Protocol（A2A）
そこで、Agent Communication Protocol（ACP）や Agent-to-Agent Protocol（A2A）などの他のプロトコルの出番です。
IBM のオープンソースプロジェクトであるACPは、AIエージェントがピアとしてコミュニケーションを取ることを可能にすることに重点を置いています。
開発者が既に慣れ親しんでいる一般的な Web 技術をベースに構築されているため、採用しやすくなっています。
これは柔軟で強力なソリューションであり、AIに対するより分散化された協調的なアプローチを可能にします。
一方、Google の A2A プロトコルは、やや異なるアプローチを取っています。
MCP を置き換えるのではなく、それと連携して動作するように設計されています。
A2A は、AIのチームが複雑なタスクで協力し、情報と責任を相互に受け渡す方法に焦点を当てています。
デジタル名刺のような「エージェントカード」のシステムを使用して、AIが互いを見つけて理解できるようにしています。
プロトコル間の根本的な違い
これらのプロトコルの真の違いは、AIエージェントがどのようにコミュニケーションを取るかについての将来のビジョンにあります。
MCP は、単一の強力なAIが中心にあり、様々なツールを使って物事を成し遂げる世界のためのものです。
ACP と A2A は、専門化されたAIのチームが協力して問題を解決する分散型インテリジェンスのために設計されています。
AIの汎用言語がもたらす可能性
AIのための汎用言語は、全く新しい可能性の世界への扉を開くでしょう。
新しい製品の設計でAIのチームが協力し、1つのエージェントが市場調査を担当し、別のエージェントがデザインを、3つ目が製造プロセスを担当する様子を想像してみてください。
または、医療AIのネットワークが協力して患者データを分析し、個別化された治療計画を開発することも可能になるでしょう。
「プロトコル戦争」の現状
しかし、私たちはまだそこに到達していません。
「プロトコル戦争」が本格化しており、現在よりもさらなる分裂を招く真のリスクがあります。
AIがどのようにコミュニケーションを取るかの将来は、万能なソリューションにはならない可能性があります。
それぞれが最も得意とする分野で使用される、異なるプロトコルが見られるかもしれません。
まとめ：次なる大きな挑戦
確実に言えることは一つあります。
AIに互いに話し合わせる方法を見つけることは、この分野における次の大きな挑戦の一つだということです。
AIの真の可能性を解き放つためには、これらの知的システムが効果的にコミュニケーションを取り、協力できるようにすることが不可欠なのです。
参考：Forget the Turing Test, AI’s real challenge is communication
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