あなたの「見えない不安」はどこから来ているのか？
ある日、会社の会議でこんな言葉が飛び出しました。
「AIエージェントって便利だけど、ほんとに安全なのか？」
その場では誰も明確に答えられませんでした。
でも内心、こう感じていませんか？
「便利だけど、会社のデータにアクセスさせて大丈夫？」
「規模が大きくなるほど、セキュリティの抜け道が出てくるんじゃないか？」
「AIが社内システムと勝手につながって、本当に大丈夫？」
そんな不安を、静かに、しかし確実に取り除こうとしている取り組みがあります。
それが今回ご紹介する「MCP仕様（Model Context Protocol Specification）」のアップデートです。
AIエージェント、実験から本格導入へ
インターネットの裏側では、私たちが意識しないうちに「AIと企業データのやり取り」が膨大な規模で行われ始めています。
これらの動きを支えるのが、AI統合インフラストラクチャ（基盤技術）です。
しかし、規模が大きくなればなるほど、セキュリティのリスクもまた増加します。
たとえるなら、警備が緩い巨大ショッピングモールのようなもの。便利で多くの人が出入りできる反面、見えない危険も潜んでいるのです。
この「守りの脆さ」に対処するため、業界全体で注目されているのが、標準化されたAI接続プロトコルです。
そして、その中核をなすのが今回話題のMCP仕様のアップデートです。
Anthropicが創設したこのオープンソースプロジェクトは、AWS、Microsoft、Google Cloudといった大手企業の支援を受けています。
MCP仕様アップデートとは？ AIと企業データをつなぐ「安全な橋」
簡単に言うと、MCP（Model Context Protocol）はAIモデルと企業のデータシステムを安全につなぐためのルールです。
リリースから1年で、MCPサーバーの数は約2,000にまで拡大しました。
これは407%の成長を意味します。
Hexawareのグローバル最高技術責任者であるSatyajith Mundakkal氏は「MCPは開発者の好奇心の対象から、仕事やデータが存在するシステムにAIを接続する実用的な方法へと進化しました」と述べています。
今回のアップデートでは、特に「長時間実行されるワークフロー」と「厳格なセキュリティ管理」に重点が置かれています。
ここで例え話をしましょう。
例え話：MCPは「会社の機密書庫とAIアシスタントをつなぐ安全な通路」
あなたの会社には重要な書類が保管された複数の書庫（データベース、クラウドストレージ）があります。
AIアシスタントは、これらの書庫から必要な情報を取り出して仕事を手伝ってくれます。
しかし、AIアシスタントに書庫への自由なアクセスを許可するのは危険です。
どの書庫に、誰が、いつアクセスできるのか。
明確なルールが必要です。
MCPは、その「安全な通路」と「アクセスルール」を提供します。
AIは必要な情報にだけアクセスし、あなたのパスワードを見ることもありません。
すべてが記録され、監視されています。
今回のアップデートでは、その「通路」がさらに強化されたのです。
長時間かかる作業も途中で止められるようになり、セキュリティ認証もより厳格になりました。
なぜ今、これが「重要」なのか？
私たちは今、AIが日常業務に深く入り込む時代に生きています。
AIが企業のデータベースを読み、メールを送り、コードを書く。
つまり「AIに安心してデータを扱わせられるかどうか」が企業の競争力にかかわっているのです。
セキュリティ研究者は、2025年半ばまでに約1,800のMCPサーバーが公開インターネット上に露出していることを発見しました。
これは、民間インフラでの採用がさらに広範囲であることを示唆しています。
Hexawareのマンダッカル氏は警告します。
「うまく実装しなければ、MCPは統合の混乱と、より大きな攻撃対象領域になります」
新しいセキュリティ機能とは？
今回のアップデートには、3つの重要なセキュリティ強化が含まれています。
まず、URLベースのクライアント登録（SEP-991）です。
これにより、管理者の手間を減らしながら、各クライアントに固有のIDを割り当てることができます。
次に、URLモード誘導（SEP-1036）です。
これは特に重要です。
例えば、支払いを処理するサーバーは、ユーザーを安全なブラウザウィンドウに誘導して認証情報を入力させることができます。
AIエージェントはパスワードを見ることなく、トークンだけを受け取ります。
これはPCIコンプライアンスに不可欠な機能です。
OktaのSVPであるHarish Peri氏は、これが「安全でオープンなAIエコシステムを構築するために必要な監視とアクセス制御をもたらす」と信じています。
そして、ツールを使ったサンプリング（SEP-1577）です。
これにより、サーバーはクライアントのトークンを使って独自のループを実行できます。
例えば「研究サーバー」がサブエージェントを生成して文書を調査し、レポートを統合することができます。
業界をリードする企業の採用
プロトコルの価値は、誰が使っているかで決まります。
リリースから1年で、MCPは約2,000のサーバーに到達しました。
Microsoftは、GitHub、Azure、M365をつなぐためにMCPを使用しています。
AWSはBedrockに組み込んでいます。
Google CloudはGemini全体でサポートしています。
さらに注目すべきは、MicrosoftがWindows 11にネイティブMCPサポートを追加したことです。
これは、標準がオペレーティングシステム層に直接組み込まれたことを意味します。
これにより、ベンダーロックインが軽減されます。
MCP用に構築されたPostgresコネクタは、理論的には、Gemini、ChatGPT、または社内のAnthropicエージェント全体で書き換えなしに動作するはずです。
読み終えた今、何を考えますか？
「AIのセキュリティ」と聞くと、遠い世界の話のように感じるかもしれません。
でもそれは、まるで日常的に使う電気や水道のようなもので、意識しないからこそ、守る仕組みが不可欠なのです。
MCP仕様のアップデートは、そんな「見えない安心」を支える、大切な一歩です。
APIContextのCEOであるMayur Upadhyaya氏が指摘するように「企業AIは書き換えから始まるのではなく、露出から始まる」のです。
そして次の波は可視性についてです。
「企業は、今日APIを監視するのと同じくらい厳格に、MCPのアップタイムを監視し、認証フローを検証する必要があります」
これからもどんどん拡大していくAIの世界。
あなたが預けるそのデータは、確かに守られようとしています。
参考：How the MCP spec update boosts security as infrastructure scales
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