※本記事は、2026年9月10日に東京で開催された「AgentCon + MCPCon Japan 2026」の基調講演ライブ配信の内容を基に作成されています。登壇者は、司会を務めたAngie氏、Agentic AI Foundationのエグゼクティブディレクターを務めるMazin Gilbert氏、MCPの共同開発者でありAnthropicのテクニカルスタッフの一員であるDavid Soria Parra氏、solo.ioのオープンソース責任者でAAIFアンバサダー、KubeCon + CloudNativeCon 2026の共同議長も務め、agentgatewayの開発に携わるLin Sun氏、そして東京を拠点とするGoogleのクラウドAIのスタッフデベロッパーアドボケイトであるKaz Sato氏です。動画の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=n5TvC488ZbM でご覧いただけます。また、各セッションの日程は https://agntconmcpconjapan26.sched.com/ でご確認いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。
1. 開会挨拶とイベント案内(Angie)
1.1 カンファレンスの歓迎と運営案内
Angie： みなさん、ようこそ。日本でAgentCon、MCPConの幕を開けられることを本当にうれしく思います。今朝の気分はいかがでしょうか。
会場： 最高です。
Angie： すばらしいですね。今日は本当に見事な顔ぶれがそろっています。この会場には、エージェンティックAIのエコシステム全体から代表者の方々が集まってくださいました。ご存じでしょうか。今日ここには700社を超える企業が参加しているのです。さらに、70名を超える登壇者の方々が、いま取り組んでいること、本番環境で実際に試したこと、そして失敗したことまでを共有するために来てくださっています。ですから、たくさんの教訓を受け取る準備をしてください。
そして私から一つお願いがあります。受け取るだけでなく、みなさん自身の教訓もお互いに共有していただきたいのです。今日は一日を通して何度か休憩時間を設けていますので、セッションを聞きながらメモを取り、そのメモを他の参加者の方々にもぜひ共有してください。私たちは全員、この分野をどう進めていけばよいのかを一緒に模索している最中なのですから。
ここで、始める前にいくつか運営上のお知らせがあります。まず言語についてです。今回の登壇者の方々には、自分の好きな言語で発表していただける選択肢を用意しています。それで問題ないのは、Wordlyという字幕サービスがあるからです。画面に表示されているこのコードを読み取っていただくと、数十の言語の中から好きなものを選んで字幕を見ることができます。いまこの場で試していただいてもかまいません。このサービスはすべてのブレイクアウトセッションでも利用できますので、各部屋に入ったらコードを読み取り、ご自身の言語を選んでください。
次に、このイベントを実現してくださったスポンサーの方々に心から感謝を申し上げます。ダイヤモンドスポンサーのWarcatoの皆さま、ありがとうございます。プラチナスポンサーのHitachiとRaytonの皆さま、ありがとうございます。そして、ゴールドスポンサー、スタートアップスポンサー、ローカルスポンサー、休憩セッションのスポンサーの皆さまにも温かい感謝をお伝えします。
もう一つ、特別な感謝を捧げたいのがプログラム委員会の皆さんです。この仕事は本当に大変です。というのも、みなさんが投稿してくださるセッション案がどれもすばらしく、委員会は何百ものセッションを審査したうえで、ごく一部しか選べないからです。委員の皆さんは数週間にわたり何時間も議論を重ね、その末に、私の意見では最高と言えるプログラムを作り上げてくださいました。プログラム委員会の皆さん、その努力と献身に感謝します。
1.2 アンバサダー募集と懇親会の案内
Angie： ここで、AAIFのアンバサダーの皆さんにも特別なエールを送りたいと思います。アンバサダープログラムは、私にとって非常に思い入れの深い取り組みです。ちなみに、この会場にいるアンバサダーの方は手を挙げていただけますか。一人、二人ですね。お二人は正しい場所に座っていらっしゃいます。ほかのアンバサダーの方々には前方にVIP席を用意していますので、後ほどぜひ前に来てください。
アンバサダーは世界60か国以上、主要な地域すべてにわたって140名を超えています。彼らの役割は、みなさんのような開発者がこのエージェンティックAIという領域を理解できるよう手助けすることです。具体的には、AAIF傘下のオープンソースプロジェクトを広め、それらをより良く活用する方法を教えています。今日はそのうち15名がここ日本に来てくれています。世界各地から日本のAgentCon、MCPConのために駆けつけてくれたことを、本当にうれしく思います。
さて、ここで抜き打ちクイズです。今日ここに来ているアンバサダーのうち、日本在住の方は何人でしょうか。大きな声で答えてください。
会場： 二人です。
Angie： その通り、二人です。日本のアンバサダーはお二人しかいません。お二人には本当に感謝していますが、日本という国全体をたった二人で支えるのは非常に大きな仕事です。つまり、私にはみなさんの助けが必要なのです。もし心の中で「Agentic AI Foundationに関わってみたい」「エージェンティックAIの世界を探索する人たちの手助けをしてみたい」と考えたことがあるなら、今日がそのための招待状であり、チャンスです。
実は、アンバサダーの受け付けは通常6月と1月にしか行っていません。けれども私たちは日本のコミュニティをとても大切に考えているので、日本の皆さんには前倒しで門戸を開きたいと思っています。ただし、ほかの人には内緒にしておいてくださいね。応募を提出していただければ、これから1か月ほどかけて私が審査し、日本を支える仲間を増やしていきます。
最後に、今日のセッション終了後には参加者向けのレセプションがあります。セッションが終わってもどうか帰らないでください。みんなで集まり、食事や飲み物を楽しみながら、すばらしい会話を交わしましょう。最初に一日を通してメモを取ってくださいとお願いしましたが、そのメモを取り出して他の参加者と共有する絶好の機会がこのレセプションです。
それでは、エキサイティングな一日を迎える準備はできましたか。すばらしいですね。前置きはこのくらいにして、Agentic AI FoundationのエグゼクティブディレクターであるMazin Gilbertをご紹介します。温かい拍手でお迎えください。
2. Agentic AI Foundationの近況と発表(Mazin Gilbert)
2.1 Agent Routerの参加とファウンデーションの現在地
Mazin Gilbert： すばらしい司会でしたね。私たちは彼女のことを「アメイジング・Angie」と呼んでいます。Angie、ありがとうございます。こんにちは、東京の皆さん。今日はいかがお過ごしでしょうか。皆さんとここでお会いできて本当にうれしく思います。この驚くほどすばらしい街に来られたことに、私たちは心を躍らせています。食事も文化も人々も大好きで、まさに信じられないほどの体験です。
今日は、私が非常に楽しみにしている四つのニュースを皆さんにお伝えしたいと思います。まず最初のニュースは、ファウンデーションの六つ目のプロジェクトを本日発表するということです。プロジェクト第6号、その名は「Agent Router」です。すでにご存じの方もいらっしゃるかもしれません。以前は「Envoy AI Gateway」と呼ばれていたもので、エージェント同士、MCPゲートウェイ、そしてLLMとの間を流れるトラフィックを安全に管理するためのゲートウェイです。このプロジェクトはTetrateとBloombergから寄贈されたもので、すでに多くの企業がAgent Routerの開発に貢献しています。私たちはこのプロジェクトを迎えられたことを心から喜んでいます。
Agent Routerは、ファウンデーションの中核をなす五つのプロジェクトに加わることになります。すなわち、MCP、goose、AGENTS.md、agentgateway、そして最近ファウンデーションへの参加を発表したA2Aです。ファウンデーションにとって、まさに胸躍る時期を迎えています。
多くの方がご存じのとおり、私たちはまだ若いファウンデーションで、設立からおよそ9か月しか経っていません。しかし、その9か月という短い期間で、あらゆる方向に全力で前進しています。その取り組みの一つが、非常に活発なワーキンググループの存在です。これらのグループこそが、本当に難しい課題に取り組んでいる主体なのです。
このワーキンググループの何が面白いかというと、実際にセッションに参加してみるとわかるのですが、毎回30社から40社もの企業が集まっています。しかも彼らは、昼間の業務では互いに競い合っているライバル同士です。そのライバル企業がこの場では協調し、力を合わせて、いくつかの重要な領域におけるリファレンスアーキテクチャやリファレンス実装を推し進めているのです。対象となっている領域は、認可、エージェントによる決済、エージェントの発見といったもので、ほかにも多くの課題に積極的に取り組んでいます。
2.2 ワーキンググループ公開と会員の急拡大
Mazin Gilbert： 二つ目のニュースは、こうしたワーキンググループをすべて一般に公開すると発表できることです。会員であるかどうかにかかわらず、どなたでもワーキンググループに参加できます。各ワーキンググループの開催スケジュールは私たちのウェブサイトで確認できます。
ここで興味深いことをお見せしたいと思います。今日から数日間にわたるこのカンファレンスの全講演を対象にワードグラフを作ってみると、そこに浮かび上がる言葉の背後には、実は私たちのワーキンググループの存在があるのです。これが示しているのは、ファウンデーションが取り組んでいる本当の議論、本当の作業が、そのままこの会場に反映されているということです。セキュリティであれ、決済であれ、相互運用性であれ、可観測性であれ、これらはすべて現在進行中のワーキンググループのテーマになっています。
ありがたいことに、ファウンデーションの会員数は260を超えました。私たちはLinux Foundationの歴史上、最も速く成長しているファウンデーションであり、毎日のように新しい会員が加わっています。先週、中国でAgentCon、MCPConを開催したときには会員数はおよそ250でした。それが現在は260になっています。そして今朝確認したところ、実は269に達していました。このファウンデーションがどれほどの速さで成長しているか、おわかりいただけるかと思います。
さらに私が心強く感じているのは、このファウンデーションが一つの業界や一つの国だけで伸びているわけではないという点です。私たちは多くの国、多くの業界にわたって成長しており、その業界は14に及びます。通信業界をはじめ、金融サービス業界からは28社が参加しており、ロボティクス、交通、水道やスマートエネルギーといった分野の企業も加わっています。画面にはごく最近加わった企業の一部を示していますが、本日は三つ目のニュースとして、SoftBankがシルバーメンバーとして参加することを発表できることを大変うれしく思います。SoftBankの皆さん、ありがとうございます。
最後にこのスライドを皆さんにお示しして締めくくりたいと思います。私からの最後の発表は、ファウンデーションとしてサンドボックス段階のプロジェクトの受け入れを開始するということです。これは初期段階にあるプロジェクトを対象としたものです。私たちはこれまで、ファウンデーションを立ち上げるにあたって、成長段階やインパクト段階にあるプロジェクトに焦点を絞ってきました。しかしこれからは、コミュニティにおける新たな課題に取り組み、解決しようとしている初期段階の「ライジングスター」とも言えるプロジェクトにも門戸を開きます。
そこで皆さんへの私からの呼びかけです。ぜひファウンデーションの活動に参加してください。会員であってもなくても、関わり方はたくさんあります。Angieが話したようにアンバサダーになることもできますし、ワーキンググループに参加することも、ワーキンググループを自ら主導することもできます。プロジェクトにプルリクエストを送って貢献することもできますし、新しいプロジェクトや新しいワーキンググループを提案することもできます。できることは本当にたくさんあり、可能性に限りはありません。ありがとうございました。どうぞ今日一日を楽しんでください。
3. MCPの2年間とこれから(David Soria Parra)
3.1 モデル能力の伸びとエージェントの変遷
Angie： 次の基調講演者をご紹介できることを光栄に思います。親しみを込めて「DSP」と呼ばれているDavid Soria Parraです。DavidはMCPの共同開発者であり、Anthropicのテクニカルスタッフの一員でもあります。これからMCPのこの2年間、そして何より、私たちがこれからどこへ向かうのかについて話してくれます。温かい拍手でお迎えください。
David Soria Parra： ようこそ、そしてありがとうございます。また日本に来られて本当にうれしく思います。数年前にも訪れたことがあるのですが、日本でカンファレンスに参加するのは今回が初めてなので、私自身もとても楽しみにしています。
今日はこのカンファレンスの舞台を整える意味で、2026年とその先がどのように形づくられていくと私が見ているかをお話しします。私にとって重要であり、実際に起きていると考えているのは、MCPのような接続性に関するオープンスタンダードが、エージェンティックなシステムの一部として、現在以上にますます重要になっていくということです。
なぜそう考えるのか。このグラフをご覧ください。ご存じの方もいるかもしれませんが、これは長期にわたるタスク、つまり長いタスクを完了させるために人間がどれくらいの頻度でシステムに介入する必要があるかという観点で、モデルがここ数年でどれほど優秀になってきたかを示したものです。私たちが目にしてきたのは、この1年でその能力が爆発的に伸びたという事実です。
1年前のモデルは、人間なら数時間程度で終わるタスクを扱うのが精一杯で、しかも人間が舵取りをし、軌道修正を加え、自分の意図に沿って進んでいるかを見張り続ける必要がありました。それが今では、人間なら何週間もかかる分量のタスクを、人間が付きっきりにならなくても問題なくこなせる時代に急速に近づいています。モデル自身は数時間でそれを終えてしまいますが、仕事の量としては人間が数週間かけるものと同じなのです。
ここで興味深いのは、こうしたモデルの能力が複利的に積み上がっていくように見えることです。能力はほぼまっすぐな直線を描いて伸び続けています。ですから、今から数か月後には、人間なら何か月分もの作業を数時間でこなすモデルが登場することは、かなりはっきりしていると私は考えています。そしてこのモデル能力の変化に伴い、エージェンティックAIをめぐる製品づくりのあり方にも根本的な変化が起きています。
2024年、MCPが生まれた頃を振り返ってみましょう。当時、ツール呼び出しはモデルにとって非常に新しい概念でした。モデルに本格的なツール呼び出し機能が備わってから、まだ2年しか経っていないのです。その最初の時期に人々が作っていたのは、見た目がかっこよく、何か面白いことをするデモがほとんどでした。しかし、それらは本番運用に耐えるものではありませんでした。モデルが十分に長いタスクをこなせなかったうえ、ツール呼び出しのような機能自体もまだ不安定だったからです。
これに対して2025年は、まさにコーディングエージェントの年でした。これは興味深い現象です。なぜコーディングエージェントが、本番環境に入った最初の本物のエージェントになったのでしょうか。私の見立てでは、コーディングエージェントには特有の性質があるからです。ユニットテストやコンパイラといった自動化された仕組みを使って、モデルの舵取りをし、誤りを正すことができるのです。モデルが一度にこなせる作業は数時間分にすぎなくても、コンパイラなどによって軌道修正を繰り返すことができたわけです。
しかし、モデルの能力がこれほど向上した今、モデルが正しくやり遂げてくれることにますます頼れる段階に入りました。だからこそ私は、2026年こそがエージェンティックなシステムの本当の本番ユースケースが初めて登場する年になると考えています。それはコーディングをはるかに超え、一般的なナレッジワーク、科学的発見、数学など、さまざまな分野に広がるアプリケーションです。ニュースを追っている方なら、こうした事例が次々と現れ始めていることにお気づきでしょう。
3.2 接続性の重要性とプロトコルの進化
David Soria Parra： ただし、開発者向けのアプリケーションを作ることと、一般のナレッジワーカー向けのアプリケーションを作ることには違いがあります。一般のナレッジワーカーが必要とするもので最も重要なのは、接続性、つまりモデルが彼らにとって大切なシステムとやり取りできる能力です。ファイナンシャルアドバイザーや会計士は、Microsoft 365やGoogle Workspaceを扱い、社内のシステムに加えて外部のSaaSとも日々やり取りしています。ですから、ナレッジワークや科学の領域へと進み、モデルの能力が複利的に伸びていくにつれて、本当の鍵はそのモデルをいかに接続するかになる、というのは明らかだと考えています。
実際に、それはすでにエコシステムの中で起きています。MCPや類似の標準が業界でますます使われるようになっており、その伸びはまさに驚異的です。いくつか数字を挙げましょう。claude.ai上のClaudeでは、MCP経由のツール呼び出しが、これまでの累計でおよそ10億回を超えたところです。同様に、MCP SDKは月ごとに5億回を超えるダウンロードを記録しています。また、VercelやLinearといった業界の企業は、MCPサーバーを自社の製品ラインの中で群を抜いて最も成長している部分だと捉えています。Anthropicから、OpenAIのような競合他社に至るまで、業界全体でMCPのツール呼び出しの利用量は文字どおり天井知らずに伸びています。
業界がますますMCPに、2年前に始まった私たちのこの小さなプロジェクトに依存するようになるなかで、当然ながら私たちもそれに合わせて学び、プロトコルを発展させ、進化させていかなければなりません。約2年前の2024年のローンチ以降、私たちはまずリモート接続を追加しました。これは現在、MCPの利用形態として圧倒的に多く使われているものです。続いて認可の仕組みを加えました。昨年はアプリケーションといった概念も追加しています。
そして今年、私たちはこの18か月の間で最も影響が大きく、最も規模の大きい変更をMCPに加えました。それが、MCPを真にステートレスにするということです。これは、Microsoft、Google、Anthropic、OpenAIをはじめとする業界のリーダーたちが一つの部屋に集まり、どうすれば最善の形で実現できるかを検討して積み上げてきた取り組みです。課題は、MCPをステートレスにしながらも、エージェンティックなシステムのニーズをどう支えるかという点にありました。エージェンティックなシステムには、HTTPそれ自体では対応しにくいやり取りのパターンがいくつか存在するからです。
そうしたパターンの一つに、私たちが「MRTR」と呼んでいる、マルチラウンドトリップ・リクエストがあります。このカンファレンスを通じて、多くの方がこのMRTRについて話すのを耳にすると思います。MCPの新しいステートレスなコアの一部として、非常に興味深いものだからです。あわせて、キャッシュ可能な結果という仕組みも導入しました。さらに、MCPの中で実は必要のない部分がどこなのかも学び始めており、そうした部分の非推奨化を進めています。
私たちがいまいる地点は、良い状態にあると思います。しかし、これから先にはさらに多くのことが待っています。今後1年から3年の間に、エージェンティックなシステムは、単に私たちが使い始めるものではなく、世界の仕事、そして世界のナレッジワークが遂行される標準的な方法そのものになっていくでしょう。MCPはその時代に向けて準備を整えなければならず、だからこそ私たちはMCPを進化させ続ける必要があるのです。
3.3 今後12か月の重点とコミュニティへの期待
David Soria Parra： ここで少し時間をいただき、私が率いるMCPコミュニティとMCPプロジェクトが今後おおよそ12か月にわたって何に注力していくのかを見ていきたいと思います。
一つ目はエージェンティックなメッセージングです。私たちが本当に実現したいのは、MCPをエージェンティックなメッセージングとオーケストレーションのための標準プロトコルにすることです。私自身はMCPがすでにその役割を果たしていると考えていますので、正確には「その立場をさらに確かなものにし続ける」ということになります。そのために導入を進めているのが「MCP Tasks」という概念で、これは長時間にわたって実行される処理を可能にするものです。実質的には、MCPサーバーをエージェントとして呼び出し、準備ができた時点でそのエージェントからこちらに結果を返してもらえるということです。通常のツール呼び出しとは異なり、MCP Tasksを使えば、数分、数時間、数週間、さらには数か月かかるような処理を実行し、その結果を返すことができます。
二つ目は、MCPサーバーの中で使えるセマンティクスを増やし、開発者が自分自身や、公開したい根底のタスクをより豊かに表現できるようにすることです。私たちは、ツール呼び出しだけでは少し表現力に限界があると感じています。この点で私が個人的に最も楽しみにしているのが、「Skills over MCP」という拡張機能です。これは実質的に、エージェントスキルをMCPサーバー経由で提供するというもので、Claudeの製品ラインでもこれをネイティブにサポートしますし、業界全体でも広く採用されていくはずだと確信しています。
これが何を意味するかというと、まず、スキルと一連のツールを一緒にまとめて提供できるようになり、利用者がそのMCPサーバーをどう使えば最も良いのかを理解しやすくなります。それだけではありません。これまでは不可能だった形で、企業のための中央集約型のスキルレジストリを構築できるようになるのです。なぜなら、スキルの配布が複雑なマーケットプレイスの仕組みに頼ることなく、MCPを通じて行えるようになるからです。
三つ目、そしてもちろんエージェンティックなシステムにとって欠かせない要素が、認可とアイデンティティです。技術的には最も面白い部分ではないかもしれませんが、概念的にはエージェンティックなシステムの中で最も重要な部分の一つです。エージェントに自律的にタスクをこなさせる範囲が広がるほど、そのエージェントが何者なのかを識別し、誰の代理として動いているのかを把握し、さらに可観測性やポリシーといった仕組みを整えて、エージェントを最善の形で識別し認可できるようにすることが、ますます重要になっていきます。実際、この分野には膨大な作業があり、MCPコミュニティで行っている取り組みの中でも、認可とアイデンティティに関するものが群を抜いて多いのです。
そして最後に、これで話を締めくくりますが、MCPプロジェクトとして最も大切なのは、MCPコミュニティ、つまり皆さん一人ひとりです。私たちがプロジェクトで何をするか、どこへ導くかだけではなく、皆さんがこのエコシステムの一員であることこそが重要なのです。このMCPというエコシステムに皆さんに関わってもらう方法として、私が特に望んでいるものが三つあります。
一つ目は、もちろん、皆さん自身がMCPサーバーを作り、どのようなMCPサーバーを作っているかに関心を持ってもらうことです。世の中には、人々が自分のエージェントを本当に大切なシステムにつなげられるようにする、より良く、しっかり評価されたMCPサーバーが常にもっと必要だからです。
二つ目は、このようなカンファレンスの場です。私はこうした場が非常に重要だと考えています。皆さんが代表している企業が抱える課題やニーズを垣間見ることができますし、日本市場ならではの独自性を理解することもできます。これは皆さんにとって学びの機会であるだけでなく、私にとっても、MCPを成功させるために何を取り込むべきかを学ぶ、またとない機会だと思っています。
そして三つ目、最後になりますが決して軽んじられないのが、MCPはこれまでも、そしてこれからも、真のオープンソースプロジェクトであり続けるということです。誰でも気軽にコミュニティの一員になれます。このカンファレンスの成果として私が強く望んでいるのは、世界のこの地域からMCPコミュニティへの参加がさらに増えることです。Discordに参加したり、いくつかのワーキンググループに加わったりして、皆さんが代表する企業の視点やニーズをオープンソースコミュニティに持ち込んでいただければ、MCPによるエージェンティックなやり取りの標準を一緒に作り上げていくことができます。本当にありがとうございました。
4. agentgatewayによる保護・統制・可観測性(Lin Sun)
4.1 エージェントの不可視性とデモ環境
Angie： 次もすばらしい基調講演者です。Lin Sunをお迎えします。私はLinの大ファンで、今日初めて直接お会いできたのですが、以前からオンラインで彼女の取り組みを追いかけてきました。経歴があまりに見事なので読み上げさせてください。Linはsolo.ioのオープンソース責任者であり、AAIFのアンバサダーでもあります。イケてる人はみんなアンバサダーなんです。さらにKubeCon + CloudNativeCon 2026の共同議長も務めています。LinはAAIFのプロジェクトの一つであるagentgatewayに取り組んでおり、MCPのように私たちが自律型エージェントと組み合わせて使っているものを、どう保護し、統制し、観測するかについて話してくれます。インタラクティブなセッションになるそうで、スライド送りのクリッカーも要らないとのことです。もしかすると、皆さんもショーの一員になるかもしれませんよ。
Lin Sun： おはようございます、東京の皆さん。ここに立てて本当に特別な気持ちです。東京に来るのは今回が2回目です。ありがとうございます。
まず皆さんに一つ質問させてください。ほぼ毎日AIエージェントを使っている方はどれくらいいらっしゃいますか。手を挙げてください。そうですよね、予想どおり、ほぼ全員の方が手を挙げてくださいました。
先ほどDavidが話したように、モデルが格段に良くなった今、鍵になるのは接続性とやり取りです。AIエージェントは推論や意思決定のために大規模言語モデルと対話しますし、特定のタスクをこなすために別のAIエージェントを呼び出すこともあれば、MCPツールを呼び出して処理を実行させることもあります。そうなると非常に重要になるのが、AIエージェントの内部で実際に何が起きているのかをどうやって把握するかという問題です。エージェントとエージェントの間、エージェントとMCPツールの間、そしてエージェントと大規模言語モデルの間のやり取りを、私たちはどう知ればよいのでしょうか。
ChatGPTを思い浮かべてください。おそらく皆さんは毎日使っていると思いますが、その中で何が起きているかはまったくわかりません。自分のトークンには予算が設定されているのか、ChatGPTはほかにどのようなサブエージェントを使っているのか。そこから次のような問いが生まれます。AIエージェントにどうやってガバナンスを効かせるのか、何が起きているのかをどう観測するのか、そしてMCPサーバー自体を変更することなく、どうやってセキュリティを追加するのか。今日お話しするのはまさにこの点です。
それでは私のノートPCの画面に切り替えていただけますか。画面は見えていますか。文字の大きさは大丈夫でしょうか。
いま、私のローカル環境ではagentgatewayが動いています。ご覧のとおり、複数の大規模言語モデルの設定と、いくつかのMCPサーバーを用意しています。今回登場するのは「ディレクター」エージェントで、今日はこのエージェントが私たちのために映画を監督してくれます。ディレクターエージェントは複数のモデルを使っており、ディレクター用のモデルとして、プライマリにはGeminiを、フォールバック先にはOpenAIを設定しています。
MCPサーバーのほうも簡単に見てみましょう。カメラ、ステージ、ポスト、パブリッシュ、そしてビジョンのMCPサーバーがあります。さらに、このagentgatewayにはいくつかのゲートウェイ設定を入れています。ディレクターエージェントから、「スカウト」と呼ぶサブエージェントと、撮影監督を務めるエージェントを呼び出すための設定、そしてGitHub関連のゲートウェイ設定です。これが私の環境で動いているものの概要です。
こちらが私のGitHubリポジトリで、名前は「imagine」です。映画を作ろうとしているので、何が起きるかわからない驚きがたくさんある、という意味を込めてこの名前にしました。
4.2 レート制限の体験と動画生成の実演
Lin Sun： ではデモアプリケーションを起動します。記憶が正しければ、ですが。すべて完全にライブですので、いきましょう。カメラを起動してください、と。
カメラを起動しようとしているのですが、ちょっと確認させてください。あ、エラーが出ていますね。どうやら、かなり厳しく制限されてしまったようです。それでは、カメラを起動する前に、一緒にこれを直してみましょう。
agentgatewayの設定画面に移ります。このagentgatewayでは、APIキーに対してポリシーを設定しています。ご覧のとおり、ここには予算の設定があります。そこでローデータの設定画面に入り、この予算を少し引き上げます。現在のトークン上限は1日あたり200で、これはさすがに低すぎます。ですから、もう少し高い値に変更して保存します。この変更は、うまくいけばすぐに反映されるはずです。
いったん閉じて、もう一度起動できるか試してみます。時間を節約するためにコピーしておきましょう。はい、カメラが立ち上がったようです。先ほど閉じてしまったので開き直します。少なくとも、もう制限はかかっていません。
それでは、会場の皆さんの写真を撮ります。まず私のスマートフォンに接続します。ライトがたくさん当たっていますね。許可を押して、「5つ数えてから写真を撮って」と頼みます。皆さん、準備はいいですか。はい、これが私たちの写真です。
さて、次は皆さんに踊っていただきたいと思います。現実の世界で私が「踊ってください」とお願いしても、おそらく皆さんは聞いてくれないでしょう。そこで、エージェントにこうお願いするだけにします。「観客を踊らせて、日本らしい雰囲気を加えて」。すると、ディレクターエージェントがほかの二つのエージェントを呼び出して作業をさせます。アイデアを練り、会場の絵を描き起こし、うまくいけば何か面白いものが出来上がるはずです。
生成には少し時間がかかりますので、その間にもう使わない画面を閉じて、agentgatewayの設定を見ながら何が起きているのかを確認しましょう。先ほどポリシーについて触れましたが、ここで簡単にお見せすると、予算は二種類設定できます。現在、このエージェントには1日あたり10ドルという支出の予算と、今日1日分のトークン上限を設定しています。トークン上限のほうは、先ほど皆さんと一緒に引き上げたものです。
次に分析画面を見てみましょう。この1時間でどれだけのトークンを使ったかが表示されていますが、まだそれほど多くはありません。ログビューも用意されています。うまく動いているか確認してみましょう。まだ映画を生成中ですね。では一緒にトレースを見てみましょう。たとえばこちらには、ログで何が起きているのかを見やすく表示してくれる、とても便利なビューがあります。
ここで、映画が完成しました。映像の最後には、キャストとして参加してくださった皆さんへの感謝のメッセージが流れています。
4.3 認証・認可とトレーシングによる分析
Lin Sun： ログはもう少し後で見ることにして、きっと皆さんの中には自分たちの動画を見たい方もいらっしゃると思います。ですから、この映画を私のGitHubリポジトリに公開しましょう。
ここではKeycloakでサインインします。GitHubのMCPサーバーに対してMCPの認証を有効にしているからです。自分のIDとパスコードでサインインしたら、このタブは閉じてかまいません。ここで行っているのは、Keycloakを発行者として、私にJWTトークンを発行してもらうことです。そのトークンを使って、映画を私のGitHubリポジトリに公開しました。imagineリポジトリを開いていただくと、7メガバイトの動画がたった今アップロードされているのが確認できるはずです。GitHub APIとGitHub MCPサーバーを通じて、皆さんと一緒にこれを実現できました。
少し時間が押してきたので手短に進めます。ログを見ると、先ほどの各ターンでどのような処理が行われたかがわかります。ここを見ていただくと、流れてきたすべてのリクエストが表示されており、すべてのツール呼び出し、すべてのタスク、すべてのレスポンスを確認できます。会話の詳細も見られますし、必要であればローデータのJSONを確認することもできます。
とても便利なので、このトークンをデコードしてみましょう。トークンをコピーしてJWTのデコードサイトに貼り付けると、このトークンがまもなく有効期限を迎えることがわかります。また、このトークンにはスコープが付与されており、パブリッシュ用MCPサーバーを示す特別なオーディエンスが設定されています。このオーディエンスこそが、GitHubへの公開を許可しているものです。
MCPのポリシーも手短にご紹介します。MCPの認証ポリシーはagentgatewayを通じて設定しており、MCPサーバー側のコードは一切変更する必要がありません。これは本当にありがたい点です。さらにMCPの認可も有効にしていて、有効なトークンを持っていること、かつ正しいオーディエンスを持っていることを条件に、パブリッシュ用のMCPツールを使えるようにしています。
ローデータの設定画面に戻ると、トレーシングも有効にしていることがわかります。そこでJaegerを開いてトレースを見てみましょう。先ほど私たちが行ったターンを理解するのに役立つはずです。私たちは一緒に四つのターンを実行しました。一つ目は429エラーです。覚えていらっしゃるでしょうか、レート制限に引っかかったあのときです。続いてカメラの起動、写真の撮影、そして最後のターンには62個のスパンが含まれています。時間がかかっていたのはこのターンです。
中身を見ると、処理時間の大半、46秒が、皆さんを踊らせる動画の生成に費やされていたことがわかります。そして、エージェントから大規模言語モデルへ、MCPへ、さらにはA2Aに至るまで、すべてのトラフィックがagentgatewayを通過していることが確認できます。実際に「A2A」で検索してみると、こちらのスパンでは、あるエージェントから別のエージェントに向けてA2Aのメソッドがagentgateway経由で使われていることがわかります。
最後にツールプレイグラウンドについても手短に触れます。普通に初期化すると、表示されるツールは16個です。ところが、先ほど一緒にデコードしたJWTトークンをMCPのヘッダーに付けてツールを呼び出すと、もう少し多くのツールが見えるようになります。今回は20個のツールが表示されました。こうして、MCPの認証と認可によって、パブリッシュ関連のツールすべてが見えるようになったわけです。
皆さんと一緒に作った動画に興味がある方は、このQRコードを読み取ってください。私のリポジトリからダウンロードできます。agentgatewayは、AIエージェントをMCPサーバーへ、ほかのエージェントへ、そして大規模言語モデルへとつなぐお手伝いをします。ぜひ試してみてください。
Angie： すばらしかったですよね。会場にいらっしゃる経営層の方々は特に、予算を超えたところでagentgatewayが処理を止めた場面がお気に召したのではないでしょうか。私も「よし」と思いました。
5. A2Aの現状と未来(Kaz Sato)
5.1 A2A誕生の背景と標準化の経緯
Angie： いよいよ本日最後の基調講演です。GoogleでクラウドAIのスタッフデベロッパーアドボケイトを務めるKaz Satoをご紹介します。Kazは機械学習の分野で広く知られた存在でもあります。今日は、AAIFに新たに加わったプロジェクトであるA2Aを取り上げ、エージェント間通信の現状と未来、そしてエージェントが異なるプラットフォームをまたいでどのようにやり取りし、コミュニケーションできるのかを解説してくれます。温かい拍手でお迎えください。
Kaz Sato： 皆さん、10分間のセッション「A2Aの現状と未来」にお時間をいただき、ありがとうございます。Kazと申します。東京を拠点とするクラウドAIチームでデベロッパーアドボケイトをしています。
A2Aの話に深く入る前に、ここ数年のLLM業界で何が起きてきたのかを簡単に振り返っておきたいと思います。私たちは数年前、ChatGPTやGeminiとともにLLMを触り始めました。そして、これはかなり賢いものだと知る一方で、そのままでは企業の本番システムに組み込めないことも学びました。ハルシネーションを起こしますし、最新の事実についても何も知らないからです。
そこで私たちは、RAG、つまり検索拡張生成のような仕組みを加え始めました。データベースや検索エンジンに接続して最新の事実を取得し、根拠に基づいた結果を得られるようにしたわけです。さらに業界はMCP、Model Context Protocolを生み出しました。MCPは、任意の外部APIを呼び出すためのファンクションコーリングの機能を提供し、LLMが外部システムと協調しながら問題を解決できるようにします。こうして、モデルの周囲に優れた「ハーネス」が築かれてきました。これこそが現在のエージェント技術をめぐる熱狂を生み出したものであり、エージェンティックAIの時代を支える本質的な部分です。
ところが今、あらゆる企業が独自のマルチエージェントシステムを構築し、それらを互いにつなごうとしています。その結果、AIエージェントやマルチエージェントシステムが乱立するようになりました。独自のプロトコル、あるいは自作のプロトコルX、Y、Zをそれぞれ作らなければならず、エージェント間で自作プロトコルがN×Nの組み合わせで乱立してしまうのです。
これこそが、私たちがA2A、Agent to Agentプロトコルというプロジェクトを立ち上げた理由です。A2Aがあれば、企業はA2Aプロトコルに準拠するだけで、社内のほかのどのエージェントとも容易に相互運用できるようになります。
A2Aは、AWS、Cisco、IBM、Google、Microsoftなどを含むステアリングコミッティによって設立されました。ですから、これは業界標準です。昨年4月にA2Aの最初のバージョンを公開すると、私たちはすぐにA2AをLinux Foundationに寄贈し、そして今年8月にはA2AがAgentic AI Foundationに加わりました。つまりA2Aは、一企業の独占的な資産ではなく、真のオープンスタンダードなのです。
5.2 バージョン1.0の特徴と導入事例
Kaz Sato： 最新の本番向けバージョンはバージョン1.0です。このバージョンには署名付きのエージェントカードが搭載されています。エージェントカードは、各エージェントが何をできるのか、どのようなサービスを提供できるのかを示すものです。クライアント側のエージェントは、このエージェントカードを見ることで、リモートのエージェントが自分をどう手助けしてくれるのかを知ることができます。さらにバージョン1.0はマルチプロトコルバインディングをサポートしており、ほかのエージェントとはHTTP、JSON-RPC、あるいはgRPCで通信できます。これは企業での本格的なデプロイを想定したものです。
こちらは、A2Aがどのように動作するかを示したとてもシンプルな図です。実際の仕組みも非常にシンプルです。まずクライアントエージェントが、エージェントカードを参照してほかのリモートエージェントを発見します。次にリクエストを送ると、リモートエージェントは結果を返します。あるいは、ストリーミングによって途中経過の状況を随時更新しながら伝えることもできます。
A2Aを始めてみたいのであれば、Google Cloudがおそらく最良の出発点になると思います。すでにさまざまな始め方を用意しているからです。GoogleのADK、Agent Development Kitで作ったエージェントはもちろん、LangGraphやCrewAIなどで作った既存のエージェントにも、A2Aの機能を追加できます。
そしてA2Aは、すでに最大級の顧客のもとで本番環境で使われています。たとえばHuaweiは、A2AをベースにしたOSアシスタントであるCeliaを使っており、さらにHarmonyOSのアプリエージェントにもA2Aを取り入れています。Tencent WeChatは、アシスタントから開始されるメッセージや、音声通話、ビデオ通話をA2A上で実現しています。また、Google Cloud、Azure、AWSといった主要なクラウドはすべて、現在A2Aをサポートしています。
加えて、私たちはPayPalとともにAP2、Agent Payments Protocolを発表したばかりです。AP2はA2Aの上で動作し、コマースや決済のユースケースに向けて安全な取引のサポートを提供するものです。現在、150社を超える企業がA2Aプロジェクトを支援しています。
5.3 ライブデモと今後の展望
Kaz Sato： ここで、A2Aのライブデモを手短にお見せしたいと思います。このデモでは、ADKで作ったエージェントを、フロントエンドの「コントロールルーム」エージェントとして使います。コントロールルームは、企業内での調達、つまり物品購入の依頼を受け付け、その依頼をLangGraphフレームワークで動くプランニングエージェントに渡します。そして実際の調達は、CrewAIで書かれた実行担当のエージェントが行います。
これは本物のマルチエージェント、しかもマルチフレームワークによるデモで、A2Aプロトコルによって統合されています。すべてのエージェントはGoogle Cloudのエージェントランタイム上で動いています。このランタイムは、メモリ管理やセッション管理といったプラットフォームサービスに加え、IAMによるセキュリティやアイデンティティの管理も提供します。さらに、実際のベクトル検索サーバーに接続するMCPサーバーも提供しており、このベクトル検索サーバーには商品を探すためのおよそ100万点のアイテムが登録されています。では、画面をデモに切り替えて、ボタンを押してください。音声が流れます。
デモ音声： プランナーが、東京オフィス向けにGoogleのドロイドフィギュアを2体調達する依頼を分析しています。実行担当エージェントが商品を見つけ、予算を確認し、Googleのドロイドフィギュアの発注を行っています。プランナーが調達の最終報告書を作成しています。ワークフローが完了しました。コントロールルームが依頼をプランナーに委任し、プランナーはそれを実行担当エージェントに渡して商品の調達と発注を行わせました。これは、標準的な調達タスクを遂行するために、複数のエージェントがうまく連携したことを示しています。
Kaz Sato： 以上がライブデモです。お気づきのとおり、音声も含めてセットアップ全体がライブで動いています。これはモックのデモではありません。実際に各エージェントがA2Aを使って連携し、リクエストを送って返答を返し、ワークフロー全体を完了させたのです。スライドに戻していただけますか。
このように、A2Aはすでに本番環境に導入できる段階にあります。ロードマップには今後の多くの機能やリリースが控えています。Googleとしては、Gemini Enterpriseのアプリケーション、エージェント向けのクラウドマーケットプレイス、ADK、そしてエージェントランタイムで、すでにA2Aをサポートしています。また、A2Aを始めるにはAntigravityが最良のバイブコーディングプラットフォームです。私たちには、ほかにも何百もの社内外の顧客やパートナーシップがあります。
ですから、東京そして世界でコミュニティを大きくしていくために、ぜひ皆さんにA2Aを始めていただきたいのです。A2Aを試してみて、ブログ記事や動画を公開したり、カンファレンスで話したりしてください。私たちは、そうした皆さんのコミュニティ活動を全力で支援したいと考えています。以上です。どうもありがとうございました。
Angie： Kaz、ありがとうございました。今日の基調講演者の皆さんに、もう一度大きな拍手をお願いします。ここで短い休憩に入ります。ワークショップとセッションは10時15分から始まります。コーヒーや軽食を楽しんでいただいたら、各セッションでお会いしましょう。それから、今日のセッションが終わったら、アテンディー・レセプションに集まるのを忘れないでください。皆さんが何を学んだのかをぜひ聞かせてください。私も自分が学んだことをお話しします。レセプションは5時45分から、ソリューションショーケースで行います。どうぞカンファレンスをお楽しみください。