目次
現在、大型言語モデル（LLM）の技術が急速に進展する中、AIの長い文脈処理能力が新たな課題として浮上しています。AIが真の知能を持つためには、単なるデータ伝達ではなく、連続的で意味のある文脈を理解することが必須です。
この点に関して、AnthropicのMCP（Model Context Protocol）は、長い文脈処理の問題を解決する重要な転換点として注目されています。しかしMCPが登場する前にも、さまざまな技術企業が長い文脈を処理しツールを統合しようと努力しており、現在も各々異なる方法でこの問題に対応しています。
したがって、今後のAIの発展は、こうした長い文脈処理能力をどれだけ効果的に向上させられるかにかかっていると考えられます。
MCPとAI接続技術シリーズ
OpenAIのプラグインと関数呼び出し機能
OpenAIは2023年にChatGPTプラグイン機能を発表し、外部APIとの統合を可能にしました。これにより、モデルはウェブブラウジングやサードパーティサービスの呼び出しなど、さまざまな外部ツールと相互作用できるようになり、OpenAPI仕様に従って特定のタスクを実行することが可能になりました。
それにもかかわらず、プラグイン方式はChatGPTのウェブインターフェースという限られた環境でのみ機能するという欠点がありました。各プラグインは個別の統合とホスティングを必要とし、これが拡張性や一貫性において限界をもたらしました。特に、プラグインごとに別々の認証手続きが必要なため、継続的な対話の流れを維持したりツールを認識したりするのが難しくなっていました。
その後、OpenAIはFunction Calling（関数呼び出し）機能を追加し、モデルがJSON形式で開発者が設定した関数を呼び出すことができるようになりました。この機能はLangChainなどのフレームワークと結合され、ツール活用をより構造的に支援することとなりました。しかし、このアプローチもまた、事前に定義されたツールにのみアクセスできる静的な形態という限界があります。
このような変化はAIモデルの活用度を高めることに貢献していますが、依然として改善が必要な部分が存在します。今後の発展が期待される理由です。
MCPが解決した限界点
MCPは従来の限界を克服する革新的なシステムです。ランタイム中にモデルが新しいMCPサーバーを自動的に認識して使える構造のおかげで、事前定義無しでも動的にツールにアクセスできるようになりました。
例えば、LangChainは最近のアップデートで、MCPサーバーを1つのツールソースとして認識できるように改善されました。これにより、MCPクライアントとサーバーが関数呼び出しと結合され、AIがツールを呼び出し、その結果を効果的に活用できる構造が可能になりました。このような変化はさまざまな分野における活用可能性を高めます。
MicrosoftとOpenAIのMCP採用
MCPはAnthropicが主導する中、OpenAIとMicrosoftもこの新しい標準に参加しています。OpenAIは2024年末までにエージェントSDKにMCPのサポートを追加する計画で、これによりOpenAIモデルユーザーがMCPエコシステムのさまざまなツールを簡単に活用できるようにする予定です。
一方、MicrosoftはAzure AI AgentsサービスにMCPを統合しました。2025年3月、AzureブログではMCPを活用してClaudeのようなAIがBing検索や企業内SharePoint文書にリアルタイムでアクセスする事例が提示されました。これはMCPがマルチプラットフォームおよびマルチモデル互換可能なオープンスタンダードとして確立されつつあることを示しています。これらの進展はさまざまなAI技術の応用可能性をさらに広げることが期待されます。
Google BardのExtensions機能
2023年、Googleは自社のチャットボットBardに新しいExtensions機能を追加しました。この機能のおかげで、AIはGmail、Google Drive、Google Docsといったプラットフォームにアクセスできるようになりました。これにより、AIはユーザーメールボックスやドライブにある文書を読み取り、要約する能力を備え、これはMCPと類似の拡張目標を持っています。
しかし、GoogleのExtensionsはGoogleエコシステム内でのみ動作する閉じた統合であるため、誰でも自由に利用できるオープンな接続方式を目指すMCPとは明確な違いがあります。このような差別化は、今後のAIの活用方法とユーザーのアクセス性を決定づける重要な要素となるでしょう。
モデル自体の長文処理能力向上
モデルのコンテキストウィンドウを拡張する別の方法があります。OpenAIはGPT-4 Turboで最大128,000トークンをサポートし、その後発表されたo3モデルでは最大200,000トークンが可能であると伝えました。GoogleのGeminiモデルは、なんと100万トークン以上を処理できる能力を持っていると言います。
これらの進展はAIが本一冊分に相当する量のテキストを一度に理解できる可能性を示しています。しかし、すべてのデータを単に集めて処理する方法には明確な限界が存在します。
2024年ICLRで発表された研究によれば、検索基盤のコンテキスト追加だけでも大規模ウィンドウモデルに類似した性能を発揮できるとされています。また、コンテキストウィンドウのサイズに関係なく、情報検索（Retrieval）は常に性能を向上させるのに貢献することが確認されました。これらの研究結果はAIの活用可能性をさらに広げることが期待されています。
長い文脈を扱う最良の戦略は「連携」
先に議論したように、長い文脈問題へのアプローチはさまざまに分けることができます。
第一に、プラットフォーム内で使用される閉じたプラグイン（OpenAI、Google）があります。第二に、静的関数呼び出しおよびコードベースのツール接続（Function Calling、LangChain）方式があります。第三には、モデル自体のウィンドウ拡張（GPT-4 Turbo、Gemini）を通じて行われるアプローチがあります。最後に、動的接続が可能なオープンスタンダードであるMCPがあります。
この中でMCPは、オープン性と汎用性を同時に備えた独特の構造で、さまざまなモデルとプラットフォームで使用される事実上の産業標準として定着しています。このような構造は技術の進展をさらに促進することが期待されています。
結局のところ、AIにより多くの文脈を提供する方法は多様ですが、その核心は一つです。
必要な情報をAIが適時、安全に、自由に使用できるように接続すること。
そして今、その解答に最も近い技術がまさに
MCP
です。
#MCP, #AIツール連携, #OpenAIプラグイン, #関数呼び出し, #LangChain, #AzureAI, #GoogleBard, #GPT4Turbo, #Gemini, #コンテキストウィンドウ, #長文AI, #AI文脈拡張, #AIエコシステム, #AIエージェント, #AI標準, #MCP導入, #Anthropic, #OpenAIエージェントSDK, #MicrosoftAzure, #クラウドAI, #オープンエーアイ, #AIオープンスタンダード, #AI自動連携, #エージェントフレームワーク, #LangChainMCP, #AI補完戦略, #検索基盤AI, #ICLR2024, #OpenReview, #AI未来技術
