はじめに
2025年の大半を通じて、AIエージェントを構築するとは、1つのフレームワークを選び、ほぼその中にとどまることを意味していました。エージェントを新しいツールに接続したり、異なるチームが構築した2つのエージェントを協調させたりするには、たいていカスタムのつなぎ込みコードが必要で、次のモデル更新の後も動き続けるという保証はありませんでした。2026年8月20日、その分断はさらに一歩後退しました。Google Cloudが自社のAgent2Agent（A2A）プロトコルをLinux FoundationのAgentic AI Foundation（AAIF）に正式に寄贈し、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）と同じ中立の屋根の下に置いたのです。競合する2つのラボ、2つのプロトコル、1つのガバナンス構造——そして、AIエージェントの下にある配管が戦場ではなく共有インフラになりつつあるというシグナルが強まっています。
実際に財団に加わったもの
Agentic AI Foundationは新しいものではありません。Linux Foundationが2025年12月9日に立ち上げ、AnthropicのModel Context Protocol、BlockのGooseエージェントフレームワーク、OpenAIのAGENTS.md規約という3つの創設コントリビューションを柱としていました。その立ち上げは、同じ月に本ブログがAnthropicがMCPをLinux Foundationに寄贈した理由で取り上げたパターンの延長線上にあります。つまり、ラボが自らプロトコルの直接的な支配を手放すことで、業界の残りが実際にそれを信頼し、その上に構築できるようにするという流れです。8月20日に変わったのは、Googleが独立したエージェント同士が互いを見つけてメッセージを送り合えるように構築したプロトコル、A2Aが同じ中立の拠点に加わったことです。今やA2Aは、他のすべてがただ信頼するしかないGoogle管理の仕様として脇に置かれるのではなく、MCPと並んでガバナンスされることになりました。
MCPとA2Aは異なる半分を解決する
この2つのプロトコルは、同じ仕事をするライバルではありません。同じ問題の異なる方向をカバーしています。MCPは「縦の」接続を標準化します。1つのエージェントが、何か有用なことを行うために必要なツール、API、プライベートデータにどう到達するかです。A2Aは「横の」接続を標準化します。1つのエージェントが、まったく異なるスタックで構築されていても、別のエージェントを見つけて会話する方法です。
この区別こそが、2つが同じ枠を奪い合うのではなく同じ財団に収まる理由です。本番のエージェントスタックは、ますます両方を必要とします。自分のツールとデータに到達するためのMCP、そして自分が所有していないエージェントへ仕事を引き渡したり、そこから仕事を受け取ったりするためのA2Aです。
40社から9か月で250社へ
より雄弁な数字は成長曲線です。AAIFは2025年12月に40組織未満で発足しました。2026年8月までに会員数は250を超え、Amazon Web Services、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft、OpenAIがプラチナティアとして支援しています——モデル、クラウドインフラ、エージェント製品で直接競合している企業が、その下にあるプロトコルのために同じ中立のガバナンス団体に資金を出しているのです。
プラチナティアの下では、ゴールドとシルバーの会員が、AIエージェントが実際に動作するスタックの残りの部分を覆っています。開発者ツール、アイデンティティプロバイダー、オブザーバビリティプラットフォーム、業界特化型ソフトウェアベンダーであり、いずれも、AIベンダーごとに個別の統合を必要とせずにエージェントが自社システムに到達できることに利害を持っています。
独自APIではなくオープン標準を通じてエージェントを接続しよう
FlowHuntのMCPサポートにより、AIエージェントはすでに運用しているツールやデータに到達できます。統合が1つのベンダーのロードマップに縛られることはありません。
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なぜ直接の競合他社が配管を共有するのか
Google、Anthropic、OpenAI、そして主要なクラウドプロバイダーが、他の領域ではモデルやエージェント製品で激しく競争しているのに、なぜ共有プロトコルを一緒にガバナンスすることに合意したのかを問う価値はあります。答えは、分断された統合レイヤーは、その上で構築するすべての者にとって、ラボ自身を含めて高コストだということです。互換性のないプロトコルはそれぞれ、ツール開発者、企業、プラットフォームベンダーが別々にサポートしなければならないフォーマットであり、カテゴリ全体の採用を遅らせます。MCP、A2A、Goose、AGENTS.mdを1つの財団の下で共有することで、ラボは実際に自らを差別化するもの——モデルの品質、推論、エージェント能力——で競争を続けつつ、エージェントとその環境をつなぐ配線を共通インフラとして扱えます。業界がかつてKubernetesやHTTPに対してそうしたのと同じです。
これでまだ解決しないこと
共有のガバナンス構造は、相互運用性が解決したことと同じではありません。中立的な所有はプロトコル戦争のリスクを下げ、MCPやA2Aが3年後も存在しているだろうという企業の信頼を高めますが、すべてのプラットフォームは依然として仕様を正しく実装しなければならず、すべての展開には、本ブログがMCPセキュリティチェックリストへの準拠のために扱ってきたのと同じ運用規律が依然として必要です——アイデンティティ、分離、ツール検証、安全な展開は、プロトコルが標準化されたからといって自動的に手に入るものではありません。仕様レベルでの相互運用性は、依然として実装レベルでの相互運用性に依存しており、その部分は財団ではなく、エージェントを出荷するすべてのチームの責任です。
エージェント開発者にとっての意味
今日エージェントAIシステムを運用している人にとっての実践的な結論は、単一ベンダーの独自統合フォーマットではなく、オープン標準の上で構築することです。ホスト型MCPサーバーであれ自分で運用するインフラであれ、エージェントを社内ツールやデータに接続するにはMCPを使い、エージェント間のディスカバリーが成熟するにつれてA2Aを注視しましょう——両プロトコルは今や同じ中立団体に報告するため、どちらかに賭けることは、1社のロードマップではなくエコシステムへの賭けになります。これは、マルチエージェントAIシステムが研究デモから本番環境へ移行するにつれて、さらに重要になります。チームやベンダーをまたいで特化したエージェントをオーケストレーションすることは、まさにA2Aが標準化するために作られたシナリオであり、そしてまさに新しい組み合わせごとにカスタム統合作業が必要だったシナリオだからです。
結論
直接の競合他社が構築した2つのプロトコルが今や同じガバナンスの屋根の下にあり、すべての主要クラウドプロバイダーとモデルラボが支援し、会員数は9か月でほぼ5倍になりました。これは、1年前の分断されフレームワークに固定されたエージェントツールの状況とは意味のあるほど異なる軌道です——そしてそれは、本ブログがエージェント能力がその周りのガードレールをいかに速く追い越すかを追ってきた夏の直後のことでもあります。AIエージェントがテスト用サンドボックスから脱出した件から、バックグラウンドエージェント展開のセキュリティギャップまで。標準化された配管はそれ自体でエージェントを安全にしたり賢くしたりはしませんが、今日MCPの上で構築されたノーコードAIエージェントプラットフォームが、単一ベンダーが明日にでも廃止しうるプロトコルに賭けているわけではないことは意味します。相互運用レイヤーはまだ若いですが、初めて、競合する複数ではなく1つの拠点を持つことになりました。
