ACP（Agent Communication Protocol）とは？AIエージェント連携の仕組みとMCP・A2Aとの違いを解説
- ACPは、複数のAIエージェントやアプリケーション間の通信を標準化するオープンプロトコル
- MCPはモデルを外部ツール・データに接続するためのプロトコル、ACPはエージェント同士の連携やワークフロー実行を標準化するプロトコル
- 企業導入では小さなPoCとガバナンス設計が重要
AIを業務に活用する企業が増える中で、複数のAIが役割分担しながら動く「AIエージェント」に注目が集まっています。そうした流れの中で登場したのが、AIエージェントやアプリケーション間のやり取りを共通ルールで管理するACP（Agent Communication Protocol）です。
この記事では、ACPの基本的な考え方や仕組み、MCP・A2Aとの違い、企業で検討する際のポイントまでをわかりやすく整理します。最後まで読むことで、ACPを今知っておくべき理由が明確になります。ぜひ最後までご覧ください。
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ACP（Agent Communication Protocol）とは？
ACP（Agent Communication Protocol）は、IBMおよびBeeAIが提案した、AIエージェントやアプリケーション間の相互運用性を実現するためのオープンな通信プロトコルです。なお、通信プロトコルとは、システム同士が情報をやり取りする際の形式や手順を定めた共通ルールを指します。
複数のエージェントが共通のメッセージ形式や通信方式に従って連携することを目的としています。これまでのAI活用は、1つのAIが単独で処理を行うケースが中心でしたが、近年は調査、判断、実行などを役割ごとに分担するエージェント型の活用が広がっています。
ACPの仕組み
ACPの仕組みは、複数のAIエージェントやアプリケーションが、共通の通信ルールに従って情報をやり取りできるようにするものです。エージェントごとに識別情報を持たせることで、どのエージェント同士が通信しているかを明確に管理できます。
また、通信時の役割や操作範囲をあらかじめ定義できるため、無秩序なやり取りを防ぎやすい設計です。やり取りの履歴を残す仕組みも想定されており、後から動作や判断の流れを確認しやすくなります。
このように、通信方法や管理項目をプロトコルとして統一することで、エージェント数が増えても連携が破綻しにくく、業務での運用を整理しやすくなります。
ACPを採用するメリット
ACPを採用するメリットは、AIエージェント同士の連携を業務で扱いやすい形に整理できる点にあります。エージェントが増えても通信ルールや役割を共通化できるため、全体の動作を把握しやすくなります。
また、やり取りの履歴を残せることで、判断の流れや処理結果を後から確認しやすい点も特徴です。小規模な検証から段階的に活用範囲を広げられるため、実運用を見据えたAI導入を進めやすくなります。
ACPとMCPの違い
ACPとMCPは、どちらもAI活用を支えるためのプロトコルですが、役割と対象が異なります。Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルが外部のツールやデータソースとやり取りするための仕組みで、モデルがどの情報を参照し、どの操作を行えるかを標準化することを目的としています。
一方、ACPは複数のAIエージェントやアプリケーション同士の連携を前提とした通信プロトコルです。エージェント間の役割分担やメッセージのやり取りを整理する点に特徴があります。
両者は競合する関係ではなく、MCPが「モデルと外部環境」をつなぐ基盤であるのに対し、ACPは「エージェント同士の連携」を担う位置づけです。用途に応じて併用されるケースも想定されています。
なお、Model Context Protocol（MCP）について詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。
ACPとA2Aの違い
ACPとA2Aは、どちらもAIエージェント同士の連携を目的としたオープンな通信プロトコルです。ただし、主導する組織や設計方針、想定する利用シーンに違いがあります。
Agent2Agent（A2A）は、Googleが中心となって提案している、AIエージェント間通信のための汎用的なプロトコルです。JSON-RPC 2.0 over HTTP(S) を用いた構成で、エージェント同士が直接メッセージをやり取りすることを想定しています。
一方、ACPはIBMおよびBeeAIが主導する、フレームワーク非依存のエージェント間通信プロトコル。REST/HTTPベースとなっており、HTTPやWebSocketを利用した通信や、企業利用を意識した運用面の整理などにも重点が置かれています。
両者は対立する関係ではなく、目的は共通しつつも、主導組織やアプローチが異なるプロトコルとして整理することが重要です。
企業でACPを検討するときの導入ステップ
ACPは、単に仕組みを導入すれば効果が出るものではなく、企業のAI活用状況や運用体制に合わせて段階的に検討することが重要です。とくにAIエージェントを業務に組み込む場合、現状の使い方を整理せずに進めると、想定外の負荷や管理の複雑化につながる可能性があります。
そのため、まずは小さな範囲で試しながら、ガバナンスや全体展開の判断へと進めていく流れが現実的です。ここでは、企業でACPを検討する際に押さえておきたい基本的な導入ステップを整理します。
①自社のAIエージェント活用の現状・今後の構想を整理する
ACPを検討する前に、自社でAIエージェントをどの業務に使っているかを整理しておくことが重要です。現在は単体のAIとして活用しているのか、今後は複数のエージェントを連携させたいのかによって、必要な設計は大きく異なります。
また、業務のどこまでをAIに任せるのか、人の判断を残す範囲はどこかといった方針も明確にしておきたいポイントです。こうした前提を整理することで、ACPの必要性や導入後の活用イメージを具体的に描きやすくなります。
②まずは1〜2種類のエージェント連携からPoCする
ACPを検討する際は、最初から多くのエージェントをつなぐのではなく、1〜2種類の連携から試す進め方が現実的です。
たとえば、社内検索エージェントが社内資料や規程から情報を抽出し、その内容をFAQエージェントへ受け渡す構成が考えられます。このように役割を分けて連携させることで、単体では把握しにくかった業務の流れを整理しやすくなります。
この段階では、設計の見直しがしやすい小規模な検証にとどめることが重要です。ACPは現在、実験的な位置づけにある技術であり、限定的なPoCを通じて導入可能性を見極めていくフェーズにあります。
③セキュリティ・ID連携・ログ管理などガバナンスを設計する
ACPを業務で活用するうえでは、エージェント同士の連携だけでなく、ガバナンスの設計が欠かせません。どのエージェントがどの情報にアクセスできるかを明確にし、ID連携や権限管理を整理しておく必要があります。
また、やり取りの履歴や実行内容をログとして残すことで、後から確認や見直しがしやすくなります。こうした仕組みをあらかじめ整えておくことで、エージェント数が増えた場合でも管理が煩雑になりにくく、業務での安定運用につながるでしょう。
④全社エージェント基盤として展開するかを判断する
PoCやガバナンス設計を踏まえたうえで、将来的にACPを全社的なエージェント基盤として展開するかどうかを検討する余地がありますが、現時点では限定的な検証導入にとどまっています。この段階では、技術面だけでなく業務への影響や運用負荷も含めて整理することが重要です。
特定の部門にとどめて検証を続けるのか、将来的に複数部門での活用を視野に入れるのかによって、求められる設計は変わります。効果とコストのバランスを見極めながら、
次の検討フェーズへ進むかを判断する選択肢として有効といえるでしょう。
なお、生成AIの導入方法は下記の記事を参考にしてください。
ACPを導入するときの注意点
ACPは便利な仕組みですが、導入すれば自動的にAI活用が進むわけではありません。エージェントの役割や連携範囲を整理せずに進めると、想定外に運用が複雑になるおそれがあります。
また、権限設定やログ管理を後回しにした場合、トラブルが起きた際の原因確認が難しくなります。さらに、連携先のデータ取り扱いルールや、最終判断を人が行う場面の設計も欠かせません。
なお、生成AIに関するリスク全般に関しては下記の記事を参考にしてください。
よくある疑問（Q&A）
まとめ
ACPは、AIエージェント同士の連携を前提とした活用が検討される中で、現在動向が注目されている仕組みです。エージェント数が増えるほど、通信ルールや管理方法を整理する必要性は高まっていくでしょう。
今後は、A2Aとの関係整理や実装面の成熟が進み、より業務に取り入れやすい形へ発展していく可能性があります。利用を検討する場合は、まず現時点での仕様や活用事例を把握することが重要です。
限定的な領域で小規模な検証を行い、実現可能性を見極めていく姿勢が求められます。既存の仕組みと役割を整理しながら判断することで、将来のAI活用に向けた選択肢を広げやすくなります。
最後に
いかがだったでしょうか？
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