MCPとは？仕組みやノーコードツールとの違い、ビジネスにおいて重要な理由も解説

最近、AI関連の話題でよく耳にする「MCP（Model Context Protocol）」。

開発者向けの技術だと思われがちですが、実はビジネスサイド、特にtoC（消費者向け）サービスの売上向上に直結する可能性を秘めた重要な技術です。

「うちはDifyや他のAIツールで十分」とMCPをスルーしている方も多いかもしれませんが、MCPの活用は競争力を高める一手になり得ます。この記事では、MCPの基本からビジネスへの応用まで、ビジネスサイドの視点も含めて分かりやすく解説します。

MCPとは？

MCPは、2024年11月にAnthropic（Claudeの開発元）がオープンソースとして公開した「Model Context Protocol」の略です。

簡単に言えば、AIモデル（ChatGPTやClaudeなど）が外部のツールやデータベースとスムーズに連携するための「共通言語」や「接続規格」です。

例えるなら、MCPは「AI界のUSB-C」。スマートフォンやPCで、どんなデバイスでもUSB-Cケーブル1本で充電やデータ転送ができるように、MCPはAIがさまざまな外部システム（カレンダー、CRM、データベース、Slackなど）と簡単にやり取りできる仕組みを提供します。

これまでAPIごとに個別の設定やコードが必要だった作業を、MCPが標準化することで大幅に簡素化します。

MCPの基本構造：3つのキーワードで理解

MCPの仕組みを理解するために、以下の3つの要素を押さえておきましょう：

• モデル（Model）：AIそのもの（例：Claude、GPT-4、Gemini）。
• コンテキスト（Context）：AIがタスクを遂行するために必要な外部データやツール（例：顧客データ、Web検索結果、社内ファイル）。
• プロトコル（Protocol）：AIと外部ツールが通信するための標準化されたルールやフォーマット。

この3つが揃うことで、AIは「ただ答える」だけでなく、リアルタイムでデータを取得したり、アクションを実行したりできるようになります。

たとえば、ユーザーが「今週の売上データを分析して」と言えば、MCPを通じてAIがCRMシステムにアクセスし、最新データを取得して分析結果を返してくれます。

MCPの開発背景：なぜ今、MCPが必要なのか

MCPが生まれた背景には、AI活用の急速な広がりと、それに伴う課題があります。以下に、MCP開発の主な動機を解説します。

1. AIと外部ツールの連携の複雑さ

従来、AIに外部ツール（例：Salesforce、Google Calendar）を連携させるには、ツールごとに異なるAPIを開発・メンテナンスする必要がありました。これにより、開発コストが増大し、迅速なサービス展開が難しくなっていました。

MCPは、この「APIの乱立」を解消し、標準化されたプロトコルで効率化を図るために開発されました。

2. オープンソースによるエコシステム拡大

Anthropicは、MCPをオープンソースとして公開することで、開発者コミュニティや企業が自由にMCP対応ツールを開発できる環境を構築。

2025年5月時点で、5,000以上のMCPサーバーが公開され、ZapierやWixなど多様なプラットフォームがMCPを採用しています。このエコシステムの成長が、MCPの普及を後押ししています。

3. toCサービスの競争激化

toC市場では、パーソナライズされた顧客体験や迅速な対応が競争力の鍵です。MCPは、AIがリアルタイムで顧客データや外部情報を活用できるようにすることで、企業が差別化を図る手段を提供します。

たとえば、ECサイトやサブスクリプションサービスでの顧客エンゲージメント向上が期待されます。

MCPの仕組み：AIと外部ツールはどう繋がる？

MCPの動作を理解するには、AIが外部ツールとデータをやり取りするプロセスをイメージするとわかりやすいです。以下に、MCPの動作原理をステップごとに解説します。

1. リクエストの受付

ユーザーがAIにタスクを依頼（例：「顧客の最新注文状況を教えて」）。AIはMCPを通じて、必要なデータやツールを特定します。

2. コンテキストの取得

MCPサーバーが、指定された外部ツール（例：ECプラットフォームのAPI）にアクセス。

認証や権限管理を経て、最新データを取得します。MCPの標準化により、ツールごとの複雑な設定が不要です。

3. データ処理と応答

取得したデータをAIが処理し、ユーザーに最適な回答やアクションを提示。たとえば、注文状況をまとめた表や、遅延時のクーポン提案など。

イメージ：MCPは「AIのコンシェルジュ」のようなもの。

ユーザーの要望を聞き、必要な情報をホテルのスタッフ（外部ツール）から集めて、完璧なサービスを提供します。

なぜMCPがビジネスに重要？Difyとの違いも解説

「業務効率化な、DifyのようなノーコードAIツールを使えば十分では？」と思うかもしれません。

確かにDifyは、AIチャットボットやワークフロー自動化を簡単に構築できる優れたプラットフォームです。

しかし、MCPはDifyとは異なる強みを持ち、特にtoCサービスのスケーラビリティや顧客体験の向上に貢献します。以下に、MCPのビジネス価値を具体的に解説します。

1. 顧客体験の向上：リアルタイムでパーソナライズされた対応

MCPを活用すると、AIが顧客の最新データをリアルタイムで参照できます。

たとえば、ECサイトで「最近購入した商品に合うアイテムを提案して」とユーザーが質問した場合、MCP対応のAIは購入履歴や在庫データを即座に取得し、最適な商品を提案可能。

これにより、ユーザーの満足度が向上し、リピート率や売上が増加します。

事例：WixはMCPを活用して、AIがウェブサイトのライブデータにアクセスし、リアルタイムでコンテンツを生成・編集。これにより、ユーザーは直感的にサイトをカスタマイズでき、コンバージョン率が向上しています。

2. 業務効率化：多様なツールを一元化

toCサービスでは、マーケティング、セールス、カスタマーサポートなど複数のツールを使い分けることが一般的です。MCPを使えば、AIがこれらのツール（例：Slack、HubSpot、Google Drive）に一括でアクセス可能。

たとえば、営業チームが「今週のキャンペーンの成果をまとめて」と依頼すれば、AIが各ツールからデータを集めてレポートを作成。これにより、ビジネスサイドの意思決定が迅速化します。

3. 開発コストの削減：標準化で拡張が容易

従来、AIと外部ツールを連携させるには、ツールごとにカスタムAPIを開発する必要がありました。MCPはこれを標準化し、1つのプロトコルで複数のツールに対応可能に。

開発リソースが限られるスタートアップや中小企業でも、低コストで高度なAI機能を導入できます。

Difyとの違い：補完関係にある

ここまでの説明で、「DifyなどのノーコードツールとMCPの違いが分からない」と感じる方も多いのではないでしょうか？

改めてMCPとDifyのようなノーコードツールとの違いを整理していきます。

Difyは、ノーコードでAIアプリケーションを構築するためのプラットフォームで、初心者でも簡単にチャットボットや自動化ツールを作れます。

一方、MCPはAIと外部システムの「接続」に特化したプロトコル。

Difyで構築したAIアプリにMCPを組み込むことで、外部データとの連携が強化され、より高度な機能を実現できます。

たとえば、DifyのチャットボットにMCPを統合すれば、リアルタイムの在庫確認や顧客データ分析が可能に。両者は競合ではなく、補完関係にあるのです。

MCPの具体的な活用例：toCサービスの売上をどう上げる？

MCPがtoCサービスの売上向上にどう貢献するのか、具体的なユースケースを見てみましょう。

1. Eコマース：パーソナライズされたレコメンド

ユーザーが「夏用の服を教えて」とAIチャットボットに質問。MCPを通じて、AIはユーザーの過去の購入履歴、閲覧データ、さらには天気予報APIにアクセス。

地域の気候に合った商品を提案し、カートに追加するリンクまで提供。これにより、購買意欲が高まり、コンバージョン率が向上します。

【画像挿入候補：ECサイトのチャットボットがパーソナライズされた商品提案を行う画面】

2. カスタマーサポート：迅速かつ正確な対応

顧客が「注文の配送状況を教えて」と問い合わせ。MCP対応のAIは、物流システムにアクセスして最新の配送情報を取得し、ユーザーに即座に回答。

さらに、遅延が発生している場合は代替案（例：クーポン提供）を自動提案。顧客満足度が上がり、ブランドロイヤルティが強化されます。

3. コンテンツプラットフォーム：エンゲージメント向上

動画配信サービスで、ユーザーが「次に観るおすすめ動画は？」と質問。

MCPを通じてAIが視聴履歴やトレンドデータを参照し、ユーザーの好みに合った動画を提案。さらに、関連するSNSの話題も取り込んで「この動画はXでバズってます！」とアピール。視聴時間が伸び、継続率が向上します。

MCP導入のメリットと注意点

メリット

• スケーラビリティ：新しいツールやデータを追加する際、MCPなら簡単に拡張可能。
• セキュリティ：MCPはアクセス制御や認証機能を標準で提供し、データ漏洩リスクを低減。
• コミュニティの成長：2025年5月時点で、5,000以上のMCPサーバーが公開されており、活用できるツールが急速に増えています。

注意点

• 学習コスト：開発チームがMCPの仕様を理解し、既存システムに統合するには初期投資が必要。
• セキュリティ課題：2025年4月に、プロンプトインジェクションやツールの権限管理に関するセキュリティ懸念が報告されています。導入時には十分なテストと監視が必要です。
• 過剰な期待：単純なタスクにはMCPがオーバースペックな場合も。必要性を慎重に評価しましょう。

FAQ：MCPに関するよくある質問

Q1：MCPは開発者でなくても使える？
A：直接MCPを操作するには開発知識が必要ですが、MCP対応のツール（例：Zapier MCP）を使えば、ビジネスサイドでも簡単にAIと外部ツールを連携できます。

Q2：MCPとAPIの違いは？
A：APIは個別のツールごとに異なる仕様で接続が必要ですが、MCPは標準化されたプロトコルで、AIが複数のツールに一括対応可能。APIのバージョン変更にも柔軟に対応できます。

Q3：MCPの導入コストは高い？
A：初期のセットアップにはコストがかかりますが、長期的に見れば、API開発やメンテナンスのコスト削減につながります。

まとめ・今後の展望

MCPは、AIと外部システムをシームレスに繋ぐ「AIのUSB-C」として、toCサービスの顧客体験向上や業務効率化に大きな可能性を秘めています。

Difyなどのツールと組み合わせることで、ビジネスサイドでも手軽に活用できる点が魅力です。OpenAIやGoogle DeepMindもMCPを採用し、2025年にはさらに多くの企業が参入する見込み。

今後、MCP対応のツールやマーケットプレイス（例：mcpmarket.com）がさらに増え、ビジネスパーソンでも簡単にAIをカスタマイズできる環境が整うでしょう。

競争の激しいtoC市場で一歩抜きん出るために、MCPの動向を今からチェックしておくことをおすすめします。