MCPとは？仕組みやメリット、BtoB企業における活用事例をわかりやすく解説

MCPとは、生成AIと外部ツール・データを連携するための共通規格です。MCPの仕組みやメリット、RAG・APIとの違い、BtoB企業における活用事例、導入前の注意点をわかりやすく解説します。

■リード

近年はAIエージェントの普及にともない、生成AIと外部ツール・データを効率的に連携する仕組みへの注目が高まっています。その中で注目されているのが、生成AIと外部ツール・データをつなぐ共通規格であるMCPです。

本記事では、MCPの仕組みや役割、RAG・APIとの違いを整理しながら、導入によって得られるメリットや導入前の注意点などをわかりやすく解説します。

なお、ログリー株式会社が提供する「ウルテク MCP α版」は、企業単位のWeb行動データやインテントデータを生成AI・AIエージェントへ連携しながら、営業・マーケティング業務へのAI活用を進めやすくします。「MCPを活用したAI営業やBtoBマーケティングを具体的にイメージしたい」「生成AIと企業データをどう連携できるのか知りたい」という方は、下記のサービス資料もあわせてご覧ください。

この記事でわかること MCPは、生成AIと外部ツール・データを連携するための共通規格であり、AIエージェント活用を支える重要な仕組みである MCPを活用することで、生成AIが外部ツールやデータを利用しやすくなり、業務へのAI活用を進めやすくなるMCPを業務へ活用するためには、目的や連携するデータ・ツール、運用ルールを事前に整理することが重要である

MCP（Model Context Protocol）とは？

MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIと外部ツール・データをつなぐための共通規格です。ChatGPTやClaudeなどの生成AI単体では、CRMやMA、社内データベースなどの情報を自由に活用できないため、実際の業務へ活用するには限界がありました。

こうした課題を解決する仕組みがMCPです。MCPにより、生成AIが外部ツールやデータを利用しやすくなることで、実際の業務へ活用しやすくなります。

MCPの仕組みと構成要素

MCPは、生成AIと外部ツール・データを接続するための仕組みです。MCPを構成している主な要素は、下記の3つです。

1. MCP Host：AIを利用するアプリケーション
2. MCP Server：外部ツールやデータを提供する仕組み
3. MCP Client：HostとServerの通信を担う仕組み

MCP Clientは、MCP Hostからのリクエストを受け取り、適切なMCP Serverへ接続して必要なデータを取得します。そして取得した情報をHostへ返すことで、生成AIが外部データを活用できるようにするのです。

例えば、CRMやMA、社内データベースなどがMCP Serverとして情報を提供し、ChatGPTやClaudeなどの生成AIアプリケーションがMCP Hostとしてそれらの情報を利用します。

従来は、生成AIごとに個別のAPI連携やシステム開発が必要になるケースが少なくありませんでした。しかしMCPを利用すれば、AIと外部システムを接続するための共通ルールに沿って連携できるため、開発や運用の負担を軽減しながらデータを活用できます。

これにより、生成AIが顧客情報や行動データなどを参照しながら、情報収集や分析、営業活動の支援、マーケティング施策の立案などを行えるようになります。

MCPの役割

MCPの役割は、生成AIと外部ツール・データをつなぎ、AIが必要な情報を活用しやすくすることです。

生成AIは文章作成や要約が得意ですが、単体ではCRMやMA、社内データベースなどの情報を自由に参照できません。MCPを活用することで、生成AIが外部ツールやデータと連携できるようになり、顧客情報や行動データを活用した業務支援が可能になります。

なお、MCPの主な機能は次の3つです。

1. Resources：ファイルやデータベースなどの情報を参照する機能
2. Tools：外部ツールを実行・操作する機能
3. Prompts：あらかじめ定義した指示やテンプレートを利用する機能
   

これらの機能によって、生成AIは情報の参照だけでなく、ツールの操作や業務支援まで行えるようになります。

MCPが注目されている理由

MCPが注目されている理由は、AIエージェント活用の広がりによって、生成AIと外部ツール・データを連携するニーズが高まっているためです。

近年は、情報収集や分析、タスク実行などを自律的に行う「AIエージェント」への注目が集まっています。AIエージェントがより高度な業務を行うためには、社内データや外部ツールを活用できる環境が欠かせません。

従来は、CRMやMA、社内データベースなどのツールごとに個別の連携設定が必要でした。しかしMCPを活用することで、生成AIがさまざまなツールやデータと連携しやすくなり、AIエージェント活用も進めやすくなります。

MCPとRAG・APIの違い

MCPとRAG、APIは、いずれも生成AI活用で登場する仕組みですが、それぞれ役割が異なります。それぞれの違いを表にまとめました。

項目	MCP	RAG	API
主な役割	AIと外部ツール・データを連携する	AIが外部情報を検索・参照する	システム同士を連携する
主な用途	AIエージェント、業務支援	ナレッジ検索、FAQ	システム連携全般
特徴	AI向けの共通規格	情報検索・参照に特化	個別のシステム連携
連携の柔軟性	高い（複数のツール・データを横断して活用可能）	中程度（参照できるのは登録済みのデータに限られる）	低い（連携先ごとに個別の実装が必要）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが回答を生成する前に、関連する情報をデータベースから検索・取得する仕組みです。社内マニュアルや製品情報などをもとに、根拠のある回答を返すナレッジ検索などに活用されます。

APIは、異なるシステム同士がデータをやり取りするための接続口です。MCPやRAGを実現する基盤技術としても使われますが、それ自体はAI専用の仕組みではなく、Webサービス全般で広く使われています。

また、MCPとAPIは競合する技術ではありません。実際には、MCP Serverが内部的にAPIを利用してデータを取得するケースも多くあります。APIが「システム同士を接続する技術」であるのに対し、MCPは「生成AIがさまざまなツールやデータを利用するための共通ルール」と考えるとイメージしやすいでしょう。

さらに、MCPとRAGを組み合わせて利用することも可能です。例えば、生成AIがMCP経由でナレッジベースへ接続し、その中でRAGを用いて必要な情報を検索・参照することで、より精度の高い回答や業務支援を実現できます。

MCPで得られる主な4つのメリット

MCPを活用することで、生成AIと外部ツール・データを連携しやすくなり、AI活用の幅を広げられます。

ここでは、MCPの代表的なメリットを4つ紹介します。

1. AIと外部ツールを連携しやすくなる
2. AIが必要なデータへアクセスしやすくなる
3. AIエージェント活用を進めやすくなる
4. 新しいツールやデータを追加しやすくなる

それぞれ詳しくみていきましょう。

メリット1.AIと外部ツールを連携しやすくなる

MCPのメリットの一つは、生成AIと外部ツールの連携を効率化できることです。

従来は、CRMやMA、データベースなどのツールごとに個別の連携設定や開発が必要になるケースもありました。

MCPを活用することで、共通規格に沿ってツールを連携できるため、新たなツールを追加する際の開発・運用負担の軽減につながります。

メリット2.AIが必要なデータへアクセスしやすくなる

MCPを活用することで、生成AIが外部ツールやデータを参照しやすくなります。

例えば、CRMに蓄積された顧客情報や、社内データベースに保存された資料、Webサイトの行動データなどを活用しながら回答や分析が可能です。

生成AIが利用できる情報の幅が広がることで、より実務に近いアウトプットを得られる点もメリットといえます。

メリット3.AIエージェント活用を進めやすくなる

AIエージェントが業務を支援するためには、外部ツールやデータとの連携が欠かせません。MCPを活用することで、必要な情報へのアクセスやツールの利用が可能になり、AIエージェントを活用した業務効率化を進めやすくなります。

例えば、営業準備を行うAIエージェントが企業情報や過去の商談履歴を参照する場合、CRMや社内データベースとの連携が必要です。MCPを活用することで、こうしたデータ連携を行いやすくなります。

メリット4.新しいツールやデータを追加しやすくなる

MCPは共通規格であるため、新しいツールやデータを追加しやすい点もメリットです。

個別に連携を構築する場合と比べて、ツールやデータの追加時に発生する開発・運用負担を抑えやすくなります。そのため、将来的に利用するツールやデータが増えた場合でも、柔軟にAI活用を拡張できます。

BtoB企業におけるMCPの活用事例5選

MCPによって、生成AIが社内データや外部ツールを活用しながら業務を支援できるようになってきました。例えば、BtoB企業での活用事例は下記のとおりです。

• 営業リスト作成
  • 企業データや顧客データをもとに、有望企業の抽出やリスト作成を支援
• 来訪企業分析
  • Webサイトの行動データやインテントデータを分析し、関心度の高い企業を把握
• AIエージェントで営業準備
  • 企業情報や過去商談データを整理し、営業準備を効率化
• パーソナライズ営業
  • 企業ごとの興味関心に合わせた営業メールや提案文を作成
• コンテンツ企画
  • 検索キーワードや行動データをもとに、記事やホワイトペーパーの企画を支援

このように、MCPは生成AIの活用範囲を広げる技術として、さまざまな業務で活用が広がり始めています。

なお、ログリー株式会社が提供する「ウルテク MCP α版」では、ウルテク上に蓄積された企業データ・行動データ・インテントデータを、ClaudeやChatGPTなどの生成AI・AIエージェントから参照・活用できます。料金ページ閲覧企業の抽出や比較検討段階の分析、営業文面作成など、BtoBマーケティング・営業業務へのAI活用を進めやすくなる点も特長です。「MCPを活用したBtoBマーケティングや営業DXを具体的に知りたい」「AIがどのようなデータを活用できるのか知りたい」という方は、下記のサービス資料もあわせてご覧ください。

MCP導入前に知っておきたい3つの注意点

MCPは、生成AIと外部ツール・データを連携するための仕組みですが、導入するだけで成果が出るわけではありません。実際の業務へ活用するために、事前に整理しておきたいポイントは次のとおりです。

1. AI活用の目的を明確にしておく
2. 連携するデータ・ツールを整理しておく
3. セキュリティ・権限管理を整理しておく

注意点1.AI活用の目的を明確にしておく

どの業務へAIを活用するのか、何を効率化したいのかを整理しましょう。目的が曖昧なまま導入しても、どのツールやデータを連携すべきかが定まらず、活用が進みにくくなります。

• 営業担当が商談前に顧客情報を素早く確認したい
• マーケティング施策の効果分析を自動化したい

など、具体的なユースケースを先に描いておくことが重要です。

注意点2.連携するデータ・ツールを整理しておく

CRMやMAなど、どのデータやツールをAIへ連携するのかを整理しましょう。連携できるデータが多ければ多いほどAIの活用幅は広がりますが、まずは優先度の高いものに絞って始めることが、スムーズな導入につながります。

また、データの鮮度や精度が低いと、AIが誤った情報をもとに回答するリスクもあるため、データの品質についても事前に確認しておくことが大切です。

h3 注意点3.セキュリティ・権限管理を整理しておく

生成AIが扱うデータの範囲や閲覧権限を整理しましょう。MCPを通じて外部データへのアクセスが可能になるぶん、情報漏洩や意図しないデータ参照が起きないよう、アクセス制御の設計が重要になります。「誰がどのデータにアクセスできるか」「AIが参照してよい情報の範囲はどこまでか」を明確にしたうえで運用ルールを定めておきましょう。

MCPを理解してAI活用を進めよう

MCPは、生成AIと外部ツール・データをつなぐ共通規格として注目されています。MCPを実際の業務へ取り入れるためには、どのデータを生成AIへ連携し、どのような業務で活用するのかを具体的に検討することが大切です。

なお、MCPを実際の業務へ取り入れるためには、生成AIとあわせて、企業データや行動データをどのように連携・活用するかも重要です。ログリー株式会社が提供する「ウルテク MCP α版」は、企業単位のWeb行動データやインテントデータを生成AI・AIエージェントへ連携しながら、営業・マーケティング業務におけるAI活用を進めやすくします。

「AI営業やBtoBマーケティングで、MCPやインテントデータをどのように活用できるのか知りたい」「生成AIと企業データを連携した活用イメージを具体的に知りたい」という方は、下記のサービス資料もあわせてご覧ください。

MCPに関してよくある質問

Q1.MCPはChatGPTでも使えますか？

A：はい、利用できます。MCPはChatGPTをはじめとする生成AIと外部ツールやデータを接続するための仕組みです。例えば、社内の顧客情報や営業データをChatGPTから参照できるようになり、情報検索や分析、レポート作成などの業務を効率化できます。

Q2.MCPはどのようなツール・データと連携できますか？

A：MCPは、さまざまなツールやデータと連携できます。例えば、下記のようなツール・データとの連携が可能です。

• SalesforceなどのCRM
• MA（マーケティングオートメーション）ツール
• 社内データベース
• ファイル管理ツール
• Webサイトの行動データ
• インテントデータ

ただし、どのツールやデータと連携できるかは、利用するMCP環境やサービスによって異なります。

Q3.MCP導入には何が必要ですか？

A：MCPに対応した生成AI環境と、連携したいツール・データが必要です。

例えば、CRMやMA、社内データベースなどのツールやデータをMCP経由で生成AIと連携できます。導入時には、どの業務へ活用するのかもあわせて整理しておくとスムーズに進められます。