MCPS（Modular Component Protocol）とは何か？AIの未来を拓く新たな標準規格とその可能性

参考情報:https://www.youtube.com/watch?v=7j_NE6Pjv-E

ポッドキャストではまず、プログラミングの世界における「標準化」の重要性が強調されます。エンジニアは、異なるシステム同士が円滑に通信できるように、共通のルールや形式である「標準」を常に求めています。その代表的な例として挙げられたのが「REST API」です。REST APIは、Webサービスを構築する際の事実上の標準となっており、異なる企業や開発者が提供するサービスを、エンジニアが容易に連携させることを可能にします。

‍

考察: 標準化は、ソフトウェア開発の効率性を飛躍的に高めるだけでなく、技術的な障壁を低減し、イノベーションを促進する上で不可欠な要素です。異なるシステムが共通の言語でコミュニケーションできるようになることで、開発者はより複雑で高度なシステムを、より少ない労力で構築できるようになります。これは、まるで世界中の人々が共通の言語で会話できるようになった場合に、コミュニケーションや文化交流が飛躍的に進むことに似ています。

応用: プログラミングの世界だけでなく、様々な分野で標準化は重要な役割を果たしています。例えば、通信プロトコル（TCP/IP、HTTPなど）はインターネットの基盤を支え、ファイル形式（JPEG、MP3など）は異なるソフトウェア間でのデータ共有を可能にしています。AI分野においても、データ形式やモデルの表現方法など、様々なレベルでの標準化が議論されており、MCPSはそのような標準化の動きの一つと言えるでしょう。

将来予測: AI分野においては、今後ますます多様なモデルやツールが登場し、それらを連携させるニーズが高まると予想されます。そのため、MCPSのような標準化プロトコルは、AIエコシステムの健全な発展に不可欠な役割を果たすと考えられます。将来的には、異なる企業や研究機関が開発したAIモデルやツールが、MCPSのような共通のインターフェースを通じて、より容易に連携し、新たな価値を生み出すようになるかもしれません。

‍

LLM（大規模言語モデル）の現状と課題：単体では「何もできない」？

次に、ポッドキャストでは、現在大きな注目を集めているLLMの現状と課題について解説されます。驚くべきことに、LLM単体では、私たちが日常的に行うような「メールを送る」といった具体的なタスクを実行することはできません。LLMが得意とするのは、大量のテキストデータから学習し、与えられたテキストの続きを予測することです。例えば、「My Big Fat Greek」と入力すると、LLMはその文脈から次に続く単語として「Wedding」を高い確率で予測することができます。

考察: LLMは、自然言語処理の分野において画期的な進歩をもたらしましたが、その能力はあくまでテキストの生成や理解に限定されています。現実世界での具体的なアクションを実行するためには、LLMを外部のシステムやツールと連携させる必要があります。これは、人間の脳が情報を処理する能力に優れている一方で、実際に手を動かして何かを実行するためには、筋肉や道具が必要となることに似ています。

応用: LLMは、文章の作成、翻訳、要約、質問応答など、テキストに関する様々なタスクで非常に高いパフォーマンスを発揮します。例えば、カスタマーサポートにおけるチャットボット、記事やブログコンテンツの自動生成、プログラミングコードの作成支援など、すでに多くの分野でLLMの応用が進んでいます。しかし、これらの応用例の多くは、LLMが生成したテキストを人間が確認したり、別のシステムがそのテキストに基づいてアクションを実行したりすることで実現されています。

将来予測: LLMの基本的な能力は今後も向上し続けると考えられます。より長い文脈を理解したり、より複雑な推論を行ったり、より自然で人間らしいテキストを生成したりする能力が進化していくでしょう。また、テキストだけでなく、画像や音声、動画など、様々な種類のデータを扱えるマルチモーダルなLLMの開発も進むと予想されます。しかし、LLMが現実世界でより多くのタスクを自律的に実行できるようになるためには、外部のツールやシステムとの連携が不可欠であり、そのための技術的な基盤が重要となります。

‍

LLMとツールの連携：より賢いAIアシスタントへの一歩

LLMの能力を拡張するために、開発者たちはLLMと様々な「ツール」を組み合わせる方法を模索してきました。ここでいう「ツール」とは、例えばインターネット検索を行うためのAPI、メールを送信するためのAPI、データベースにアクセスするためのAPIなど、外部のサービスや機能を提供するインターフェースのことです。現在、多くのチャットボットがインターネット検索機能を提供していますが、これはLLM自体が検索を行っているのではなく、LLMが検索APIというツールを利用することで実現されています。

考察: LLMとツールを連携させることで、LLMは単独では不可能だった様々なタスクを実行できるようになります。例えば、最新のニュース記事を検索して要約したり、ユーザーの代わりにメールを送信したり、特定の条件を満たす商品をオンラインショップから検索して提案したりすることが可能になります。これは、LLMがまるで様々な専門知識や機能を持つアシスタントを従えているような状態と言えるでしょう。

応用: LLMとツールの連携は、すでに様々な分野で応用されています。例えば、旅行プランの作成、レストランの予約、株価の検索、天気予報の確認など、日常的なタスクをLLMに依頼できるようになりつつあります。また、企業内においては、LLMを活用してナレッジベースを検索したり、会議の議事録を自動作成したり、定型的な業務を自動化したりする試みも始まっています。

将来予測: 今後、LLMと連携できるツールの種類はますます増え、その連携方法もより高度化していくと予想されます。例えば、複数のツールを組み合わせて、より複雑なタスクを自動的に実行できるようになるかもしれません。また、ユーザーが自然言語で指示するだけで、LLMが適切なツールを選択し、連携させてタスクを実行するような、よりインテリジェントなAIアシスタントが登場する可能性もあります。しかし、現状のLLMとツールの連携には、設定の煩雑さや、ツールのAPIの変更への対応の難しさといった課題も存在します。

‍

MCPSの登場とその意義：LLMとツール間の「翻訳者」

ここで登場するのが、まさにこの課題を解決する可能性を秘めた「MCPS（Modular Component Protocol）」です。ポッドキャストでは、MCPSをLLMと外部のサービスやツールとの間にある「レイヤー」として説明しています。このレイヤーは、異なるツールが使用する様々な「言語」を、LLMが理解できる共通の言語に翻訳する役割を担います。

考察: MCPSの最も重要な意義は、LLMがより簡単かつ効率的に外部リソースにアクセスできるようになることです。現状のLLMとツールの連携では、個々のツールごとに異なるAPIの仕様を理解し、連携を設定する必要があり、これは非常に手間と時間がかかる作業です。MCPSが普及すれば、LLMは共通のプロトコルを通じて様々なツールと通信できるようになり、開発者はより少ない労力で、より高度な機能を持つAIアプリケーションを構築できるようになります。これは、異なる国の人々が、通訳を介することで、お互いの言葉を理解し、コミュニケーションを取ることができるようになることに似ています。

応用: MCPSが実現すれば、例えば「最新の天気予報を調べて、今日の午後の予定に追加して」といった複雑なタスクを、LLMに対してより自然な言葉で指示できるようになるでしょう。LLMは、MCPSを通じて天気予報APIとカレンダーAPIの両方にアクセスし、必要な情報を取得してタスクを完了させることができます。また、複数のデータベースから情報を収集して分析したり、異なるWebサービスを連携させて特定のアクションを実行したりするなど、これまで以上に高度な自動化も可能になるかもしれません。

将来予測: MCPSのような標準化プロトコルが普及することで、LLMを活用したアプリケーションの開発は、より迅速かつ容易に進むと予想されます。開発者は、個々のツールのAPIの差異に悩まされることなく、LLMの能力と様々なツールの機能を組み合わせることに集中できるようになります。これにより、これまで想像もできなかったような、革新的なAIアプリケーションやサービスが次々と登場する可能性があります。

‍

MCPSの構成要素：エコシステムを理解する

ポッドキャストでは、MCPSのエコシステムを構成する主要な要素として、「MCPクライアント」「プロトコル」「MCPサーバー」「サービス」の4つが挙げられています。

• MCPクライアント: これは、LLM側のインターフェースであり、Tempo、Windsurf、Cursorなどが例として挙げられています。
• プロトコル: クライアントとサーバー間の双方向通信を規定するルールです。
• MCPサーバー: 外部のサービスやツールが持つ機能や能力を、クライアントが理解できる形式に翻訳する役割を担います。
• サービス: データベース、検索エンジン、メール送信サービスなど、LLMが連携したい外部のリソースです。

考察: MCPSの興味深い点は、MCPサーバーをサービスプロバイダー自身が構築する責任を負うという点です。AnthropicのようなLLMを提供する企業は、MCPSという標準を提唱する一方で、個々のサービスとの連携を実現するためのMCPサーバーの開発は、それぞれのサービスプロバイダーに委ねています。これは、LLMのエコシステム全体としての能力向上を、個々のサービスプロバイダーのイニシアチブに委ねるという戦略的な判断と言えるでしょう。

応用: 例えば、ある企業が新しい高性能なデータベースサービスを開発したとします。そのデータベースをLLMから利用できるようにするためには、その企業自身がMCPSに準拠したMCPサーバーを開発し、公開する必要があります。これにより、MCPSに対応したLLMであれば、そのデータベースの機能に容易にアクセスできるようになります。

将来予測: 今後、様々なサービスプロバイダーが、自社のサービスをLLMから利用可能にするために、MCPSサーバーの開発を進めると予想されます。これにより、MCPSのエコシステムは急速に拡大し、LLMはより多様な外部リソースを活用できるようになるでしょう。また、MCPサーバーの開発を支援するツールやフレームワークなども登場し、開発の効率化が進む可能性もあります。

MCPSの課題と将来性：技術的なハードルと進化への期待

ポッドキャストでは、MCPSにはまだ技術的な課題も存在することが指摘されています。現状では、MCPサーバーの設定や利用には、いくつかの煩雑な手順が必要であり、技術者にとっても容易とは言えない部分があります。しかし、これらの課題が解決され、MCPSがより洗練されたものになれば、LLMの能力は飛躍的に向上すると期待されています。

考察: 技術的な標準化の初期段階においては、実装の複雑さや互換性の問題などが課題となることは珍しくありません。MCPSも例外ではなく、より多くの開発者が容易に利用できるようになるためには、セットアップの簡略化、ドキュメントの充実、ツールの整備などが不可欠です。しかし、これらの課題を克服することで、MCPSはLLMの可能性を大きく広げる基盤となるでしょう。

応用: 現在、MCPSの課題を解決するために、様々な技術的な取り組みが進められていると考えられます。例えば、より簡単なインストール方法の開発、設定を自動化するツールの提供、異なるMCPクライアントとサーバー間の互換性を高めるための研究などが進められている可能性があります。

将来予測: MCPSが成熟し、広く普及するようになれば、私たちはより高度で使いやすいAIアシスタントを利用できるようになるでしょう。複数のサービスをシームレスに連携させた、まるでSF映画に出てくるようなAIが、私たちの日常生活やビジネスをサポートしてくれる未来が近づいているのかもしれません。また、MCPSがデファクトスタンダードとなるかどうかはまだ不透明であり、Anthropic以外の企業が新たな標準を提唱する可能性も否定できません。しかし、MCPSが示した方向性は、今後のAI技術の発展において重要な意味を持つと考えられます。

MCPSに関連するスタートアップの機会：新たなビジネスチャンスの萌芽

ポッドキャストの終盤では、MCPSに関連するスタートアップの機会について議論されます。特に注目されたのが、「MCP App Store」というアイデアです。これは、様々なサービスプロバイダーが開発したMCPSサーバーのリポジトリを集約し、ユーザーが容易に検索、インストール、デプロイできるプラットフォームです。

考察: このアイデアは、MCPSの普及を加速させ、LLMのエコシステムを活性化させる可能性を秘めています。現状では、個々のサービスプロバイダーが提供するMCPSサーバーの情報は分散しており、ユーザーがそれらを見つけ、利用を開始するには手間がかかります。MCP App Storeのようなプラットフォームが登場すれば、ユーザーは必要な機能を簡単に見つけ、導入できるようになり、MCPSの利用が大幅に促進されるでしょう。

応用: 技術者であれば、このMCP App Storeのアイデアを具体化し、開発を進めることが考えられます。具体的には、MCPSサーバーのリポジトリを収集し、検索機能やインストール機能を提供するWebサイトやアプリケーションを開発することができます。また、MCPSサーバーの開発を支援するツールやフレームワークを提供することも、有望なビジネスチャンスとなる可能性があります。ポッドキャストのホストは、このアイデアのためにドメイン名まで取得していることを明かし、その熱意を示しました。

将来予測: MCPSが普及すれば、MCP App Storeのようなプラットフォームだけでなく、MCPSを活用した様々な新しいサービスやツールが登場すると予想されます。例えば、特定の業界や用途に特化したMCPSサーバーの開発、複数のMCPSサーバーを連携させてより複雑なタスクを実行するオーケストレーションツールの提供、MCPSの利用状況を分析し、改善提案を行うコンサルティングサービスなどが考えられます。

非技術者にとってのMCPS：今後の動向を注視することが重要

ポッドキャストでは、非技術者に向けてもMCPSに関するアドバイスが送られています。それは、MCPSの機能を組み込んだプラットフォームの動向を注視し、最終的な標準がどのようになるかを見守ることが重要だということです。

考察: 現時点では、MCPSはまだ技術的な専門知識を持つ開発者向けの技術と言えますが、今後、MCPSが普及し、様々なアプリケーションやサービスに組み込まれるようになれば、一般のユーザーもその恩恵を受けることになります。例えば、より自然で使いやすいAIアシスタントが登場したり、様々なオンラインサービスがよりスムーズに連携するようになったりする可能性があります。

応用: 非技術者としては、AI関連のニュースや情報を積極的に収集し、MCPSのような新しい技術の動向を把握しておくことが重要です。また、実際にMCPSを活用したアプリケーションやサービスが登場した際には、積極的に試してみることで、その可能性や利便性を実感することができるでしょう。

将来予測: MCPSが普及した社会では、AIは私たちの生活のあらゆる場面でより深く浸透しているかもしれません。例えば、スマートホームデバイスがより賢く連携したり、パーソナライズされた情報やサービスがよりスムーズに提供されたり、ビジネスの現場では、より高度な自動化や効率化が実現したりする可能性があります。MCPSは、そのような未来を実現するための重要な要素の一つとなるかもしれません。

まとめ：MCPSはAIの未来を形作る重要な一歩

本稿では、ポッドキャストのエピソードを基に、MCPS（Modular Component Protocol）とは何か、その意義、そして関連するスタートアップの機会について詳細に解説しました。MCPSは、LLMと外部のサービスやツールとの連携をより容易にし、LLMの能力を飛躍的に向上させる可能性を秘めた重要な技術です。

現時点ではまだ技術的な課題も存在しますが、MCPSのような標準化プロトコルの登場は、AI分野の発展において大きな意味を持ちます。今後、MCPSがどのように進化し、普及していくのか、注意深く見守っていく必要があるでしょう。そして、この新しい技術がもたらすであろう、革新的なアプリケーションやサービスの登場に期待が高まります。

‍