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Google発「Agent2Agent」とは?AIエージェント連携が創る新たな価値と未来

目次

  • Agent2Agentとは?Googleが切り開くAI連携の新時代
  • なぜ今Agent2Agentが注目されているのか
  • Agent2Agentの5つの基本原則と設計思想
  • 深掘り!Agent2Agentのコアメカニズム
  • 「仲間」と「道具」の違い:A2AとMCPの関係性
  • Agent2Agentが実現する未来のシナリオ
  • 50社超の参画企業とエコシステム
  • Agent2Agentがもたらす私たちの働き方の変革

Agent2Agentとは?Googleが切り開くAI連携の新時代

皆さん、こんにちは。最近「AIエージェント」という言葉をよく耳にするようになりましたね。私も「自分の代わりに仕事をしてくれるAI」に大きな期待を寄せている一人です。でも同時に「異なるシステム間でAIが連携できるのだろうか?」という疑問も抱いていました。

そんな中、2025年4月10日、Googleが「Agent2Agent」(略称:A2A)という画期的なオープンプロトコルを発表しました。この新技術は、異なるAIエージェント同士がスムーズにコミュニケーションを取り、協力し合うための「共通言語」とも言えるものです。アトラシアン、セールスフォース、SAP、ワークデイなど50社以上のテック企業に加え、アクセンチュア、デロイト、マッキンゼーといった主要コンサルティング企業も参画する大規模なイニシアチブとなっています。

私が特に注目しているのは、Agent2Agentによって、これまで別々に動いていたAIが連携して、より複雑な業務を自動化できるようになる点です。AIエージェントたちが「チーム」として働く未来がついに現実のものとなりつつあるのです。

なぜ今Agent2Agentが注目されているのか

AIの発展に伴い、特定の業務に特化したAIエージェントが次々と登場しています。しかし、これらが個別に動くだけでは、複雑なワークフローの自動化には限界がありました。例えば、私が旅行計画を立てる際、航空券の予約、ホテルの手配、現地のアクティビティ検索など、複数のシステムを行き来する必要があります。

Agent2Agentは、まさにこの問題を解決するために開発されました。このプロトコルに対応したエージェント同士なら、メーカーや基盤技術に関係なく、互いの能力を共有し、協力して複雑なタスクを遂行できるようになります。

具体的には、以下の3つの主要な利点があります:

  1. シームレスなエージェント連携: 異なる開発元や技術基盤のエージェントでも、標準プロトコルを通じて効果的に協力できます。ユーザーは単一のインターフェースから指示するだけで、裏側でエージェントたちがチームとして動きます。
  2. エンタープライズシステムへの容易な統合: 既存の企業アプリケーションにAIエージェント機能を組み込むための標準化された方法を提供します。特定ベンダーに縛られず、柔軟な導入が可能です。
  3. エンタープライズレベルの要件対応: 企業利用に必要な「能力発見」「ユーザー体験交渉」「タスク・状態管理」「セキュアな連携」といったコア機能をサポートしています。

私が特に重要だと感じるのは、この技術が単なる技術革新にとどまらず、企業内のワークフロー全体を変革する可能性を秘めている点です。

Agent2Agentの5つの基本原則と設計思想

Agent2Agentプロトコルの素晴らしさは、単に「動く」だけでなく、しっかりとした設計思想に基づいて開発されている点にあります。私がこのプロトコルの技術文書を読み解くと、以下の5つの基本原則が見えてきました:

  1. エージェント能力の尊重: AIエージェントを単なるツールではなく、自律性や対話能力を持つ存在として扱います。メモリやツールを共有しなくても、エージェント本来の能力で協力できるマルチエージェント連携を目指しています。
  2. 既存標準の活用: 導入の障壁を下げるため、HTTP、JSON-RPC、Server-Sent Events(SSE)など広く使われている技術を基盤としています。これにより、企業の既存ITインフラやエンジニアのスキルセットを活かせます。
  3. デフォルトでの安全性: エンタープライズでの利用を前提に、設計段階から認証・認可を重視。OpenAPI互換の認証スキーマをサポートし、安全な通信を標準で確保します。
  4. 長時間タスクへの対応: 「数時間、あるいは人間が介在する場合は数日かかる」タスクも想定し、リアルタイムの進捗フィードバックや通知、状態更新のメカニズムを備えています。
  5. モダリティ非依存: テキストだけでなく、音声や動画のストリーミングなど多様な情報形式でのコミュニケーションをサポート。自然で豊かなインタラクションを可能にします。

私はこれらの原則が示すように、Agent2Agentが単なる技術的な取り組みではなく、AIエージェントの未来像を考慮した包括的なアプローチであることに感銘を受けています。特に長時間タスクへの対応は、実際のビジネスシーンを想定した実用的な視点を感じさせます。

深掘り!Agent2Agentのコアメカニズム

Agent2Agentが実際にどのように機能するのか、もう少し技術的な側面を掘り下げてみましょう。このプロトコルでは、エージェント間の通信は基本的に「クライアントエージェント」と「リモートエージェント」という二つの役割の間で行われます。

クライアントエージェントはタスクの「依頼元」として機能します。ユーザーからの指示や自身の目的達成のために、何をすべきかを考え、それをリモートエージェントに依頼します。また、応答や進捗状況を受け取り、必要に応じてユーザーへのフィードバックや追加指示を行います。

一方、リモートエージェントはタスクの「依頼先」です。依頼された内容を理解し、自身の能力を活用してタスクを実行。その進捗状況や結果、さらに追加の情報が必要な場合はその旨をクライアントに伝えます。

私がこの仕組みで特に興味深いと感じるのは、この役割がタスクごとに相対的に決まるという点です。つまり、あるエージェントが状況によって両方の役割を担うこともあります。例えば、Aが最初にBに依頼し(A=クライアント、B=リモート)、Bがさらに別のエージェントCに依頼する場合(B=クライアント、C=リモート)というように、柔軟な連携が可能になるのです。

この仕組みにより、複数のエージェントが連鎖的に協力して、複雑なタスクを段階的に解決していくことができます。まさに人間のチームワークのようなAI間の協調が実現するわけです。

「仲間」と「道具」の違い:A2AとMCPの関係性

Agent2Agentについて調べていくと、もう一つの重要な概念「MCP(Model Context Protocol)」との関係性に行き着きます。これは決して競合するものではなく、むしろ補完関係にあります。

私がわかりやすく例えるなら、A2AとMCPの関係は「仲間」と「道具」の違いといえるでしょう。MCPはAIエージェントが特定の機能を持つ「道具」(APIやデータベース検索ツールなど)を使うためのルールです。一方、A2Aは他のAIエージェントと「仲間」として対話し、仕事を分担するためのルールです。

例えば、旅行計画を立てる場合を考えてみましょう。フライトの空席状況を調べるのは定型的な作業なので、MCPを使って「空席検索ツール」にアクセスします。しかし「この地域でおすすめの観光スポットは?」と別の「観光情報エージェント」に相談したり、「このホテルを予約できる?」と「予約エージェント」に依頼したりする場合は、A2Aを使って対話や協力を行います。

私が実務でAIを活用する際にも、複雑なタスクには「道具(MCP)」と「仲間(A2A)」の両方が必要になることが多いと感じています。Agent2Agentがこの両者の関係性を明確に定義し、共存できるようにしている点は非常に重要です。

Agent2Agentが実現する未来のシナリオ

それでは、Agent2Agentが実用化されると、具体的にどのような変化が起きるのでしょうか?私が特に期待している活用シナリオをいくつか紹介します。

採用活動の自動化:人事部門のAIエージェントが候補者探しを開始し、人材データベースに特化したエージェントと連携して候補者リストを作成。次に面接調整エージェントが候補者と面接官のスケジュールを調整し、面接後は背景調査エージェントが候補者の経歴確認を行う。最後に、採用決定エージェントが各ステップの情報を統合して最終候補者を提案する。

旅行計画の最適化:旅行計画エージェントが、ユーザーの予算や好みに基づいて旅程の大枠を設計。航空券エージェントが最適な便を探し、ホテル予約エージェントが宿泊先を提案。現地の観光情報エージェントが見どころや穴場スポットを提案し、レストラン予約エージェントが食事の手配を行う。全体を通して、一貫した旅行体験が実現します。

ヘルスケアのパーソナライズ:健康管理エージェントがユーザーの健康データを分析し、栄養エージェントと連携して食事プランを提案。運動エージェントが最適なエクササイズを提案し、医療相談エージェントが必要に応じて専門家への相談を調整する。各エージェントが専門分野を担当しながらも、統合された健康ソリューションを提供します。

私はこうしたシナリオが、単なる利便性向上にとどまらず、これまで人間が行ってきた複雑な判断や調整作業の多くを自動化することで、私たちの働き方そのものを変える可能性を秘めていると考えています。

50社超の参画企業とエコシステム

Agent2Agentの大きな強みは、その背後にある強力なエコシステムです。Google主導のこの取り組みには、すでに50社以上のテクノロジーパートナーが参加しています。

具体的には、Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPalSalesforce、SAP、ServiceNow、UKG、Workdayといったテクノロジー企業と、Accenture、BCG、Capgemini、Cognizant、Deloitte、HCLTech、Infosys、KPMG、McKinsey、PwC、TCS、Wiproといった主要コンサルティング企業が名を連ねています。

私が特に注目しているのは、この参画企業のラインナップが単なるテクノロジー企業にとどまらず、幅広い業界の主要プレイヤーを含んでいる点です。これは、Agent2Agentが理論上の取り組みではなく、実際のビジネス現場での活用を強く意識していることを示しています。

多くの企業がこのプロトコルに対応したサービスやツールを開発することで、Agent2Agentのエコシステムはさらに拡大していくでしょう。そして、エコシステムが拡大するほど、異なるAIエージェント間の連携可能性も広がっていきます。

Agent2Agentがもたらす私たちの働き方の変革

最後に、Agent2Agentがもたらす変革について、より大きな視点から考えてみたいと思います。

私たちのこれまでの仕事の多くは、異なるシステムやツール間を行き来し、情報を整理・統合することに費やされてきました。Agent2Agentはこうした「つなぎ目」の作業を自動化することで、人間がより創造的で戦略的な仕事に集中できる環境を作り出します。

また、専門知識を持つAIエージェント同士が連携することで、単一のAIでは実現できなかった高度な判断や提案が可能になります。これは、AIの活用を「単純作業の自動化」から「知的業務の支援・拡張」へと進化させる重要なステップだと私は考えています。

もちろん、こうした変革には新たな課題も生まれるでしょう。AIエージェント間の連携をどう監視・管理するのか、エージェントの判断に人間がどう介入するのか、セキュリティやプライバシーをどう確保するのかなど、検討すべき点は多くあります。

しかし、Agent2Agentが目指す方向性は明らかです。それは、AIが単独で動く世界から、AIが協調して動く世界への移行です。私はこれを、人間とAIの共存における新たなパラダイムシフトとして捉えています。

Agent2Agentの登場により、AIエージェントの連携が加速し、私たちの仕事や生活が大きく変わる可能性を秘めています。この変化の波に乗り、新たな可能性を探求していくことが、これからのビジネスパーソンにとって重要になるでしょう。

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