AIエージェント標準化の「本当の競争」はどこで起きるのか
Weekly Tech Digestの週間まとめ、つらつら眺めていたら、Anthropicが「Agent Skills」をオープン標準として公開したというニュースが目に入った。
で、ふと思った。なぜ各社はこの段階で「オープン標準化」を進めるんだろう？ 自社で閉じ込めた方が何かと有利じゃない…？
Claudeとこの問いを掘り下げてみたら、既視感のある構図が見えてきた。いわゆるエージェントの標準化プロトコルだけれど…
主要プロトコルの現状
| プロトコル | 提唱者 | 用途 | ステータス |
|---|---|---|---|
| MCP | Anthropic（2024年11月） | エージェント ↔ ツール | デファクト化 |
| A2A | Google（2025年4月） | エージェント間通信 | Linux Foundation管理 |
MCPがCursorやReplit等に採用され、OpenAIも2025年3月に採用表明。数千のMCPサーバーが開発されている。
重要なのは、MCPとA2Aは競合じゃないということ。MCPは外部ツールへの「配管」、A2Aはエージェント同士の「会議室」。レイヤーが違う。上手く棲み分けている感じ、競争はしていない。
OSIモデルで整理すると
今の標準化はL5-6に集中していて、L3（発見層）とL7+（ガバナンス層）がまだ空白。
電話網でもプロトコル層（SS7等）はオープンだったが、交換機・課金・顧客基盤は特定事業者が握っていた。AIエージェントでも同じことが起きようとしている。プロトコルは決まりつつあるけど、番号案内をどこが運営するか、課金精算はどうするか、みたいな話はこれから。
空白地帯での争い
L3（発見層） では、2025年5月にOWASPから「Agent Name Service（ANS）」が提案された。「DNS的発想を参照した」エージェント発見の仕組みで、IETFにドラフト提出済み。GoDaddyが11月にアルファ版APIを公開している。ただし、まだまだ未成熟で発展途上、「試行段階」「周辺実験」でとどまっている。
L7+（ガバナンス層） では、Microsoft（Agent 365 + Entra Agent ID）、ServiceNow（AI Control Tower）、MuleSoft（Agent Fabric）などが「エージェント管理の部分」の陣取り合戦を行っている。この主導権を取る方が短期的には、現実的な解だろうが、長い目で見るとL3の影響も大きいはず。
なぜここでオープン標準化なのか
答えは単純で、プロトコル層で囲い込むのは今の市場では難しいから。
企業は「1社のAIに全ベット」を避けたがっている。閉じた規格では顧客が逃げる。だから標準化して「繋ぎやすさ」で勝ち、その上のエコシステムで差別化する。AndroidやReactと同じ構図だ。
今後の注目点
- L3（発見層）を誰が握るか
- L7+（ガバナンス層）のデファクトがどう固まるか
- 人間がどう関わり、どう監督していくのか
プロトコルの標準化は始まりに過ぎないだろう。本当の競争は、その上と下で起きるはず…。L3標準化は大手LLMプロバイダーにとって有利に働く。だからGoogleやOpenAIがこの領域に積極的なのかもしれない。なんて思った。
参照
- IT Brew - MCP, A2A, ACP explained（2025年10月）
- arXiv - Agent Name Service (ANS)（2025年5月）
- Microsoft Blog - Build 2025（2025年5月）
- Linux Foundation - A2A Project（2025年6月）
この記事は、Claude（Anthropic）との対話をもとに構成しました。
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