Googleが動いた。生成AIと同社クラウドサービスを接続するMCPサーバを、今後すべてのGoogleサービスで提供すると発表。これはAIエージェント時代のインフラ覇権を狙う布石だ。

「生成AIとの接続」を謳うサービスは山ほどある。だが今回の発表は、その本質がまったく異なる。

MCPとはModel Context Protocolの略で、生成AIやAIエージェントが外部ツールを呼び出す際の標準プロトコルだ。従来、各サービスとAIを繋ぐには個別のAPI実装が必要だった。これが統一レイヤーで一本化される。

今回の発表で注目すべきは「フルマネージド」という点だ。ユーザーは自前でMCPサーバを構築・運用する必要がない。Googleが提供するリモートMCPサーバに接続するだけで、GeminiはもちろんChatGPTなど他社の生成AIからもGoogleサービスを操作できる。

第一弾としてGoogleマップ、BigQuery、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engineが対応した。これだけでも相当な組み合わせが可能になる。

具体例を考えてみよう。

Agent Development Kit（ADK）でGemini 3 Proベースのエージェントを構築する。そのエージェントがBigQueryに接続して売上データを分析し、収益予測を立てる。同時にGoogleマップを参照して補完的なビジネスを探索し、配送ルートまで検証する。これが自然言語の指示だけで完結する。

従来なら複数のAPIを個別に叩き、データ変換し、処理を連携させるコードを書く必要があった。その開発工数が激減する。

ここで冷静に考えるべき点がある。

GoogleはなぜMCPというオープンプロトコルを採用し、他社AIからの接続まで許容するのか。囲い込み戦略の放棄に見えるが、実際は逆だ。

AIエージェントの真の価値は「何ができるか」で決まる。接続できるサービスが多いほど有用性が高まる。GoogleはBigQuery、マップ、GCE、GKEという圧倒的なインフラを持つ。これらへのアクセスを開放することで、AIエージェント時代のデータ・インフラ基盤としてのポジションを強化する狙いがある。

今後展開予定のサービスは明言されていないが、Gmail、Googleドライブ、Google Workspace、YouTube Analyticsなどが順次対応していくと予想される。

企業のエンジニアにとっては検討すべき転換点だ。社内システムとAIの接続を個別実装で進めてきた企業は、MCPベースのアーキテクチャへの移行を検討する価値がある。標準化されたプロトコルで接続しておけば、AI側の進化に追従しやすい。

投資観点では、MCPエコシステムの拡大がクラウド事業の成長ドライバーになり得るかどうかを注視したい。BigQueryやGKEの利用拡大に直結するかが鍵だ。

あなたの会社では、生成AIと業務システムの接続をどう設計しているだろうか。 December 12, 2025

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