A2A/MCPの技術動向

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1. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved A2A/MCPの技術動向 LF AI & Data Japan RUG Meet-Up #3 Feb. 20, 2026 Satoshi Ito Services Computing Research Dept. Digital Infrastructure Innovation Center Research & Development Group, Hitachi, Ltd.
2. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 2 名前：伊藤 哲（Ito Satoshi） 所属：日立製作所 研究開発グループ サービスコンピューティング研究部 アクティビティ： ⚫ ブロックチェーン及び分散台帳に関する研究開発に従事 ⬦ SSI/DIDやNon-Fungible Token活用など ⚫ 2022年よりOSS(Linux Foundation傘下のプロジェクト)への貢献活動を開始 ⬦ LF Decentralized TrustのHyperledger Fabric(コンソーシアム型ブロックチェーン)など ⚫ 生成AIに関する研究開発に従事 ⬦ LF AI & Data Japan RUG Meet-Up #2やOSS Japan / AI_dev / Automotive Linux Summit 2026にて登壇 自己紹介 SSI：Self-sovereign Identity DID：Decentralized Identifier
3. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 3 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
4. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 4 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
5. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 5 Generative AI(コンテンツ生成) ⚫ 入力：テキスト/画像/コード ⚫ 出力：コンテンツ(テキスト/画像/コード)を生成 ⬦ 外部へは作用しない->影響は小さい Agentic AI(目標達成のループ) ⚫ 入力：目標 ⬦ 目標を元に計画->ツール実行->観測->評価/再計画を反復 ⚫ 出力：状態変化(行動) + 成果物(チケット、PR、設定変更等) Agentic AI 文章生成から推論・計画・ツール利用を通じて目的を達成する能動的主体への進化 計画 例：サブタスク分解/ 仮説->検証順/手順選択 結果観測 例：ログ/メトリクス/トレース/ 差分/実行結果 目標設定(外部から付与) 例：SLO復旧(5分)/ 障害原因特定/月次レポート作成 ツール実行 例：Kubectl/Jira/GitHub PR/Web検索/ログ検索 自己修正/再計画 例：仮説更新/別ツールの選択/ 失敗時は人に引き継ぐ
6. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 6 標準化 ⚫ エージェント/ツールが連携するための通信プロトコルの標準化が進み、自律的に思考し接続が可能 ⬦ Open Source Summit NAにてエージェント間の連携するための通信プロトコルA2A Protocolを発表 ⬦ Open Source Summit Japan(OSSJ)にてエージェントとツール間の通信プロトコルModel Context ProtocolがLinux Foundation傘 下のAgentic AI Foundationに寄贈 AgenticOps ⚫ エージェントを活用して、Kubernetes運用時失敗ループを防ぐ(デプロイ/復旧/自動化) ⬦ KubeconやOSSJ/OSSNA、FOSDEM 2026にてKubernetesの運用をAIエージェントが実行する内容が共有 ガバナンス ⚫ 事故を防ぐために、マルチドメインでの認証認可・エージェントの可観測性・エージェントの統制 ⬦ Agentgatewayのようなどのリクエストを通す or 通さない設計やKeycloakを利用した認証認可(OSSJで発表あり)、エージェントの振る 舞い計測(Kubecon/OSSNA/OSSJ/FOSDEMで発表あり) Agentic AIに関連する技術動向 Generative AIからAgentic AIへの移行に向けて、標準化、ガバナンスの向上
7. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 7 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
8. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 8 A2A Protocolとは ⚫ 2025/6/23：Open Source Summit North Americaで発表 ⚫ Googleが開発したA2A Protocol(A2A)をLinux Foundationに寄贈 ⚫ 異なるフレームワークや言語で構築されてエージェント間の通信と相互運用性を促進するオープン標準 ⬦ 相手のプロンプトや内部思考ロジックを知る必要がない ⬦ 人間が介在するような長時間実行タスクを前提に設計 ⬦ 上下関係はなく、タスクを委譲し合うパートナーとしての関係 A2Aと同様の通信プロトコルとしては、Agent Communication Protocolも存在 ⚫ 2025/3にIBM Researchは発表したプロトコルであり、同月にLinux Foundationに寄贈 ⚫ 2025/8/26にA2Aとの統合を発表 A2Aの概要 エージェント同士がベンダーやフレームワークの違いを超えて連携できる新しいオープン標準 Agent(Python) Agent(JavaScript) A2A Protocol Black Box
9. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 9 各エージェントが独自のAPIやプロンプト構造で動作しており、連携には専用のアダプタ開発が必要 ->エージェントの内部実装(メモリ構造やツール定義)に変更されると連携できなくなる A2Aが解決する課題 個別最適化されたエージェント間連携コストの増大を解消のための標準 「何を得意としているか」、「どのように依頼すればよいか」を示す Agent(JavaScript) Agent(Custom) Agent(Python) Custom JSON v1 vs v2 REST REST Auth Custom JSON REST v1 vs v2 1. 能力の発見 ⚫ Agent Cardを用いて、何を得意としているかや依頼方法を知ること が可能 2. 実装の隠蔽 ⚫ 通信相手のエージェントが利用しているLLMやツールを利用している かを意識せずに依頼が可能 3. 人との協調前提 ⚫ 非同期設計により、エージェントが人に承認を求め、数時間後に再 開するようなフローが可能
10. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 10 Identity ⚫ エージェントの名前・何を実行可能であるかを記載 Capability ⚫ ストリーミング・プッシュ通知が有効であるかを記載 Skills ⚫ 詳細なスキルを記載可能 ⚫ スキル毎に入出力や名前、何を実行するかを記載 ⚫ スキルを利用する際の具体的な例を含む Agent Card 自己記述型のマニュフェストであり、能力と接続方法を宣言 エージェントの発見と能力把握の基盤 { "name": "Research Assistant Agent", "description": ”Academic research and fact-checking", "supportedInterfaces": [ { "url": "https://example.com/v1", "protocolBinding": "HTTP+JSON", "protocolVersion": "0.3", } ], "capabilities": { "streaming": false, "pushNotifications": false, }, "defaultInputModes": ["text/plain"], "defaultOutputModes": ["text/plain"], "skills": [{ "id": "academic-research", "name": "Academic Research Assistant", "description": ”Research assistance with source verification", "tags": ["research", "citations", "academic"], "examples": ["Find peer-reviewed articles on climate change"], "inputModes": ["text/plain"], "outputModes": ["text/plain"] } ] }
11. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 11 A2Aを利用することのうれしさ 相互運用性 ⚫ Python/JavaScriptで開発されたエージェントの実装 に依存せず依頼することが可能 モダリティ ⚫ テキストだけでなく、ファイル、構造化データなどの多様 な成果物で通信が可能 非同期設計 ⚫ ポーリング、ストリーミング、Webhook(Push通知)など、 状況に応じた非同期通信をサポート エンタープライズ前提 ⚫ 既存のウェブ標準(TLS, OAuth2, OIDC)に準拠し、 監査やトレースが容易
12. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 12 v1.0.0のリリース ⚫ 2026年2月時点ではv0.3.0がリリースされて おり、v1.0.0のリリースに向け準備が進行中 ⚫ 一部破壊的な変更が行われているため注意 が必要 今後 ⚫ 公開されているエージェントの発見・検索する ための集中/分散型のレジストリ(=Agent Registry)の開発 ⚫ 通信内容のデバックツール・可視化ツール ⚫ 単純な接続だけでなく、意図の共通理解に 向けて拡張 A2Aの開発状況とロードマップ v0.3.0->v1.0.0に向けてAgent Card署名機能やOAuth2フロー刷新などエンタープライズ対応の強化 仕様を慣例に寄せることで、仕様成熟度を向上
13. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 13 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
14. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 14 MCP(Model Context Protocol)とは？ ⚫ Anthropicが2024年11月25日に公開し継続的にアップデートが行われている ⬦ 2025-03-26, 2025-06-18, 2025-11-25-RC, 2025-11-25 ⚫ AIアプリケーションが外部システム(ファイル、DB、SaaS、社内ツール等)と接続するためのオープン標準 ⬦ AIにとってのUSB-Cポート ⚫ 接続方式を共通化し、個別連携の作り捨てを減らすことが狙い ⚫ Client-Host-Serverアーキテクチャを採用 2025年12月10日MCPをLinux Foundation傘下に新設されたAgentic AI Foundation(AAIF)に寄贈 Model Context Protocolの概要 エージェントと外部データ/ツールをつなぐ「USB-C」のような共通規格
15. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 15 2026年2月20日時点では3つのプロジェクトが寄贈されている ⚫ AGENTS.md ⬦ AIコーディングエージェントがそれぞれ異なるプラットフォーム間でもプロジェクト 独自の指針を一貫して得られる ⚫ Model Context Protocol(MCP) ⬦ ツール、データ、アプリケーションに接続するための標準 ⚫ Goose ⬦ AIエージェントフレームワーク 日立製作所もGold Memberとして参画 ご参考：Agentic AI Foundation(AAIF) Anthropic, Block, OpenAIが共同設立 Google, Microsoft, Amazon Web Servicesなど複数企業参画
16. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 16 個別連携はN×Mの組み合わせ爆発 -> 追加・変更のたびに再実装 仕様変更(API/認証/形式)が 全エージェントに波及 -> 保守が破綻 MCPで接続を標準化 -> N+M に縮退、追加・変更の影響を局所化 MCPが解決する課題 AIアプリケーションが利用するツールが増えるたびに再実装が必要 ツールとの接続コストが増大：N×M問題 Agent 1 Agent 2 Agent 3 Agent 4 Agent 5 Data Source A Data Source B Data Source C Data Source D Data Source E Agent 1 Agent 2 Agent 3 Agent 4 Agent 5 Data Source A Data Source B Data Source C Data Source D Data Source E MCP
17. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 17 Tools(行動) ⚫ 外部システムを操作する“関数”（検索、登録、更新、実行など） ⚫ tools/list で発見し、tools/call で実行 ⚫ 権限・承認が必須 Resources(文脈データ) ⚫ 読むためのデータ参照(ファイル/DB/APIレスポンス等)をURIで公開 ⚫ resources /list /readで取得 ⚫ モデルに渡す範囲はHostが制御(情報漏えい対策の要) Prompts(再利用ワークフロー) ⚫ ドメイン作業を標準化する手順のテンプレ ⚫ ユーザーが明示的に選択して使う設計 ⚫ 勝手に動作しない＝業務適用しやすい MCPの主要機能 MCPは「行動」「文脈データ」「再利用ワークフロー」を分離し、AIアプリが安全に外部機能を使える形に整理
18. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 18 ステートレスプロトコル ⚫ 現在のステートフルな接続から、リクエスト毎の独立性を向上->スケーリング課題の解消 Server Cards ⚫ サーバーのメタデータの公開と発見 ⚫ A2AのAgent Cardと似た概念 リモートトランスポート ⚫ gRPCトランスポートの導入 MCP Apps ⚫ インタラクティブなUIをチャット内で提供する拡張機能 MCPの開発状況とロードマップ スケーラビリティ向上とステートレス化への移行
19. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 19 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
20. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 20
21. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 21 デモの構成 ホストエージェント 文書生成エージェント1 文書生成エージェント2 文書生成エージェント3 Agent Card管理 ユーザー スキル:文書生成、医療文書 概要:医療文書の生成が得意。 Agent Card スキル: 文章生成、物語 概要: 物語を生成することが得意。 Agent Card スキル: 文章生成、要約 概要: 要約することが得意。 Agent Card 1. ユーザーのリクエストをタスクで分解 2. エージェントが管理しているAgent Cardを元にリクエスト先の選定 3. タスクを依頼し、返答を待つ 4. 返答の結果をユーザーに返す 会話履歴管理 半導体の画像を診断した のち問題点を洗い出して 片頭痛に関する文 章を作成して タスク結果を元に 文章を要約して
22. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 22 Contents 1. Agentic AI技術動向 2. A2Aについて 3. MCPについて 4. デモ 5. まとめと課題
23. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 23 A2A ⚫ タスクの委譲を可能にし、エージェント間のつながりを構築 ⚫ Agent Cardによりエージェントの能力を特定し、接続することが可能 ⚫ Agent Cardは自然言語で記述するため、書き方次第でDiscoveryの精度がかわる MCP ⚫ 実装が容易であり、AIアプリケーションの能力拡張に強力なツール ⚫ A2Aで利用されている用語が異なる意味/概念を持つことがあるため、注意が必要である ⬦ Task、Server Cardなど 課題 ⚫ ステートフルな接続管理や分散トランザクション(タスク失敗時のロールバック)の難易度が現状高い ⚫ A2Aに限った話では、一般的に公開されているエージェントを検索するための方法が現状なく今後のロードマップとして上がっている -> すでに OSSとしてAgntcyなどで検索が行える。どのように開発が進むか/他のコミュニティと連携するかを注視する必要あり まとめと課題 A2AとMCPが揃うことで自立型マルチエージェントシステムが実現 A2AとMCPで似た用語で異なる意味/概念を持つことがあるため注意が必要
24. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 24 ⚫ Linux Foundation、Hyperledger、Hyperledger FabricはThe Linux Foundationの商標または登録商標です ⚫ GitHubは、GitHub Inc.の商標または登録商標です ⚫ その他記載の会社名、製品名、サービス名、その他固有名詞は、それぞれの会社の商標または登録商標です ⚫ 本発表中の文章、図では、TM、®マークは表記しておりません Trademarks