MCP（Model Context Protocol）とは、AIモデルに外部のデータやツールを、標準化された形でつなぐための仕組み（プロトコル）です。社内のドキュメントや業務データを、AIが参照・活用しやすくするための共通の通り道を用意します。生成AIを、自社の情報と結びつけて業務で使うための土台になる技術です。
MCPとは
MCPは、AIモデルと外部のデータやツールをつなぐときの「共通のやり方」を決めた約束事です。ふだんLLMは、学習済みの知識だけで回答します。そのままでは、社内のルールや最新の業務データは分かりません。MCPは、そうした外側の情報へアクセスするための通り道を標準化し、モデルとデータを結びつけやすくします。
つなぎ方が共通化されていることが、MCPの中心的な価値です。個別のシステムごとに独自の連携を作り込むのではなく、決まった形式でやり取りできれば、複数のツールやAI基盤をまたいでも同じ手順で情報を渡せます。AIを業務に組み込むときの配管を、標準の部品でそろえるイメージです。
RAGとの関係
MCPは、RAGと近い場面で語られます。RAGは、AIが回答する前に社内文書などの外部知識を検索して取り込み、その内容に基づいて回答を生成する仕組みです。このとき、AIと外部データを実際につなぐ部分で、MCPのような標準化された通り道が役立ちます。
RAGが「検索して答える流れ」、MCPが「つなぎ方の共通ルール」と整理すると、両者の位置づけが見えやすくなります。どちらも、AIを自社固有の情報と結びつけ、一般論ではなく業務に即した回答を得るための取り組みです。
FlowbaseとMCP
Flowbaseは、現場の業務を画面録画するだけで、AIが手順・スクリーンショット・説明文のそろった業務マニュアルを自動生成します。この過程で生まれる手順テキストやスクリーンショットといった中間データは、社内のAI基盤へ渡して業務分析や要件定義に活かせる素材になります。
こうしたデータをMCP経由で社内のAIへつなぐ使い方は、少しずつ広がりつつあります。FlowbaseはMCP対応を進めている段階です。現時点で完成した機能として提供しているわけではありませんが、録画から生まれる業務データを、標準化された形でAIと結びつけていく方向で開発を進めています。
よくある質問
- MCPとは何ですか？
- MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルに外部のデータやツールをつなぐための、標準化されたプロトコル（約束事）です。社内文書や業務システムなど、AIの外側にある情報へアクセスするための共通の通り道を決めておくことで、モデルとデータをつなぐ手間を減らします。
- MCPとRAGはどう違いますか？
- RAGは、AIが回答する前に外部の知識を検索して取り込み、その内容に基づいて回答を生成する仕組みそのものを指します。MCPは、そのときにAIと外部データをつなぐ通り道を標準化するものです。役割が重なる部分もありますが、RAGが検索して答える流れ、MCPがつなぎ方の共通ルール、と整理すると分かりやすいです。
- MCPは業務でどう役立ちますか？
- 社内のマニュアルや業務データを、AIから参照しやすい形でつなげられます。つなぎ方が標準化されていると、複数のツールやAI基盤をまたいでも同じやり方で情報を渡せるため、業務分析や要件整理にAIを活かしやすくなります。