はじめての Model Context Protocol (MCP)【第17回】MCPはこれからどう進化する？ 技術のトレンドと未来予想

はじめに

コンテキスト連携技術のネクストステージへ

皆さん、こんにちは！AIとMCP（Model Context Protocol）を巡る長い旅も、いよいよ最終章【パート5:MCPと歩む未来 ～AIと賢く付き合うために～】を迎えました。パート4では、AIの進化と共に不可欠となる「データ」の安全な取り扱いとプライバシー保護について深く掘り下げました。

これまでのシリーズを通じて、MCPのような「コンテキスト（文脈）をAIに効果的に伝えるための標準化された仕組み」が、いかにAIのパーソナライズ能力を高め、私たちのデジタル体験を豊かにする可能性を秘めているかを見てきました。しかし、テクノロジーの世界は日進月歩。特にAI分野の進化のスピードは凄まじく、現在（2025年5月）私たちが語っているMCPの概念も、数年後にはさらに洗練され、想像もつかない形で進化しているかもしれません。

今回の記事では、MCPおよびそれに関連するコンテキスト連携技術が、今後（例えば2030年頃までに）どのように進化していくのか、AI全体の大きな技術トレンドと照らし合わせながら、その未来予想図を描いてみたいと思います。マルチモーダルAI、エッジAI、より高度なプライバシー保護技術（PETs）、自律型AIエージェントといったキーワードと共に、エキサイティングな未来を覗いてみましょう。ここ東京の中心のような技術革新が生まれる都市では、こうした未来の片鱗が既に現れ始めているかもしれません。

トレンド１

AIモデル自身の進化 - より賢く、より多角的（マルチモーダル）に

コンテキスト連携技術の進化は、AIモデルそのものの進化と不可分です。

マルチモーダルAI（五感を備えるAI）との融合

現状と課題

現在のMCPの議論は、主にテキストデータや構造化されたユーザー状態、センサー情報などを中心に扱っています。しかし、人間のコンテキスト理解は、視覚、聴覚など複数の感覚情報（モダリティ）に基づいています。

未来の技術トレンド

GoogleのGeminiのような、テキスト、画像、音声、動画、さらにはコードまでを統合的に理解・生成できるマルチモーダルAIが主流になっていきます。AIは、あなたが話す言葉の内容だけでなく、その声のトーンや表情（感情分析）、見せている映像や周囲の環境音などもリアルタイムにコンテキストとして捉えるようになります。

MCPの進化の方向性

MCPは、これらの多様なマルチモーダル・コンテキスト・ストリームを標準化された形式で表現し、AIモデルに効率的に伝達するための仕様を拡張していくでしょう。APIも、リッチなバイナリデータ（映像、音声など）を効率的に扱うための設計が求められます。

ユーザー体験への影響

例えば、料理中に手が離せない時、声だけで「このレシピの次の手順を、今見ている食材（スマホカメラ経由）に合わせて説明して」とAIに頼んだり、オンライン会議中にあなたの表情や発言の熱量からAIが議事録の重要度を判断したり、といったことが可能になります。

超長文脈理解と効率化（記憶力と省エネ性能の向上）

現状と課題

大規模言語モデル（LLM）が一度に処理できるコンテキストの長さ（コンテキストウィンドウ）には限界があり、長時間の会話や大量の背景情報を完全に記憶・活用し続けるのは困難です。

未来の技術トレンド

Transformerアーキテクチャのさらなる改良や、新しいメモリーネットワーク技術により、AIははるかに長期間にわたるインタラクション履歴や膨大な量のコンテキスト情報を、一貫性を保ちながら記憶・参照できるようになります。同時に、特定のタスクに特化した軽量・高効率なAIモデルの開発も進み、常に巨大モデルに頼る必要がなくなります。

MCPの進化の方向性

MCPは、この広大なコンテキスト空間を管理するための仕組みを提供するかもしれません。例えば、古いコンテキストを要約して「長期記憶」として構造化する方法や、現在のタスクに最も関連性の高いコンテキストの断片を動的に「アテンション」させるための優先順位付けルール、あるいはコンテキストに応じて最適な特化型AIモデルへリクエストをルーティングするための情報などを定義する可能性があります。

ユーザー体験への影響

数ヶ月前、あるいは数年前のあなたの好みや発言、行動履歴をAIが正確に記憶し、それに基づいた一貫性のあるパーソナライズやアドバイスを提供してくれるようになるでしょう。まさに「あなたのことをずっと覚えている」AIです。

オンデバイスAI / エッジAIの普及（あなたの「そば」で思考するAI）

現状と課題

高度なAI処理の多くは、依然としてクラウドサーバー上で行われています。これには通信遅延やプライバシーの懸念が伴います。

未来の技術トレンド

スマートフォン、ウェアラブルデバイス、自動車、家電などに搭載されるAIチップの性能が飛躍的に向上し、多くのコンテキスト処理やAI推論が デバイス上（オンデバイスAI）または近傍のエッジサーバー（エッジAI）で完結するようになります。個人のデータをデバイス外に出さずにモデルを賢くする連合学習（Federated Learning） のようなプライバシー保護型機械学習技術も、パーソナライズされたエッジAIの実現に貢献します。

MCPの進化の方向性

MCPは、オンデバイスAIとクラウドAI間、あるいはユーザーの異なるデバイス間での安全なコンテキスト同期・共有のためのプロトコルを定義するようになるかもしれません。また、クラウドからエッジデバイスへ、コンテキスト処理のためのポリシーや軽量モデルを動的に配信・更新するための仕様も含む可能性があります。

ユーザー体験への影響

ネットワーク接続がないオフライン環境でもAI機能が利用でき、応答速度が向上し、そして何より、機微なコンテキスト情報がデバイス外部に出ないためプライバシーが強化されます。

トレンド２

コンテキスト自身の進化 - より深く、より動的にAIが「気づく」

AIモデルだけでなく、AIが扱う「コンテキスト情報」そのものの質と扱い方も進化します。

暗黙的・予測的コンテキスト理解の深化（「空気を読む」AIへ）

現状と課題

現在のコンテキスト情報は、ユーザーが明示的に入力したり、アプリが直接的に収集したりするものが中心です。

未来の技術トレンド

AIは、ユーザーの行動パターン、入力速度、声の抑揚、ウェアラブルセンサーからの生体情報（心拍数、活動量など）といった微細な手がかりから、ユーザーの暗黙的な意図、感情状態（アフェクティブ・コンピューティング）、集中度、認知負荷などを、より正確に 推測（Inference） できるようになります。 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）や逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning） といった技術が、AIが「本当に重要なコンテキストとは何か」を学ぶのを助けます。

MCPの進化の方向性

MCPは、これらの「推測された」あるいは「確率的な」コンテキスト情報を扱うためのデータ型や信頼度スコア、その推測根拠といったメタデータを含める形で拡張される可能性があります。ユーザーがこれらの推測を制御・修正するためのフィードバックチャネルもプロトコルレベルで考慮されるかもしれません。

ユーザー体験への影響

AIが「言葉にしなくても分かってくれる」存在に近づきます。あなたが集中している時は通知を控えたり、疲れているように見える時はリラックスできるコンテンツを提案したり、言葉の裏にある本当のニーズを先回りしてサポートしたりするようになるでしょう。

標準化されたコンテキスト語彙・オントロジーの発展（文脈の「共通辞書」の実現）

現状と課題

MCPがコンテキスト情報の「構造」を定義しても、個々のコンテキストフィールド（例：「ユーザーの好み」）が具体的に何を意味するかは、まだ解釈の余地が残ります。

未来の技術トレンド

schema.orgのような既存の語彙基盤を拡張・発展させ、AIが理解可能な形で、様々な コンテキストの種類、その特性、相互関係を定義した、よりリッチで共有可能な「コンテキスト・オントロジー」や「ナレッジグラフ」 が構築されていくでしょう。業界特化型のオントロジーも登場するかもしれません。

MCPの進化の方向性

MCPは、これらの標準化されたオントロジーと連携し、それらをコンテキスト情報の表現に組み込むことで、意味的な曖昧さを排除し、より厳密な相互運用性を実現する方向に進化するでしょう。

ユーザー体験への影響

異なる企業やサービスが提供するAIシステム間でも、コンテキスト情報がより正確に、共通の理解のもとで共有されるようになります。これにより、例えばA社のフィットネスアプリで記録された活動コンテキストが、B社の栄養管理AIに正確に伝わり、より精度の高い食事アドバイスが得られる、といった高度な連携が実現します。

トレンド３

MCPプロトコル自身の進化 - より安全・動的・オープンに

MCPという「ルール」そのものも、時代の要請に合わせて進化を遂げます。

プライバシー保護技術（PETs）のネイティブサポート強化（鉄壁の「信頼」基盤へ）

現状と課題

プライバシー保護は、現状ではプロトコルの上位レイヤーや運用で担保されることが多いです。

未来の技術トレンド

準同型暗号（Homomorphic Encryption）（データを暗号化したままAIが処理する技術）、 差分プライバシー（Differential Privacy） の厳密な適用、ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proofs）といった最先端のPETsが、プロトコルレベルでより深く組み込まれるようになります。 ユーザー自身が自分のデータを管理する分散型データストア（例：Solidのようなデータポッド構想） との連携も視野に入ってくるかもしれません。

MCPの進化の方向性

将来のMCPは、これらのPETsの利用を前提としたデータ表現形式や通信手順を定義し、プライバシー・バイ・デザインをプロトコルレベルで強制するような方向に進化する可能性があります。ブロックチェーン技術を活用した、改ざん不可能な 同意記録（Consent Ledger） の管理なども、オプションとして検討されるかもしれません。

ユーザー体験への影響

利便性を享受しつつも、自分のデータがどのように保護されているかについて、より強い安心感とコントロール感を得られるようになります。

動的なコンテキスト交渉と適応的共有（AI同士の「阿吽の呼吸」）

現状と課題

アプリとAI間で交換されるコンテキスト情報は、多くの場合、事前に定義された固定的なセットです。

未来の技術トレンド

AIエージェントやアプリケーションが、特定のタスクを実行するために 「今、本当に必要なコンテキスト情報は何か」を判断し、MCPを通じて相手方と動的に「交渉」 し、ユーザーの許可ポリシーの範囲内で、必要最小限の情報をリアルタイムに共有するようになるでしょう。

MCPの進化の方向性

プロトコルは、この「コンテキスト交渉」のためのハンドシェイク手順や、共有ポリシーの表現方法、コンテキストの粒度制御などをサポートする必要があります。

ユーザー体験への影響

データ通信量が最適化され、レスポンスが向上します。また、状況に応じて必要最小限のデータしか共有されないため、プライバシー保護にも繋がります。

真のクロスドメイン相互運用性とオープン化（「業界の壁」を越える標準へ）

現状と課題

コンテキスト情報の共有は、特定の企業のエコシステム内や、限定された業界内に留まることが多いです。

未来の技術トレンド

成熟し、広く合意されたMCP（あるいはその後継プロトコル）は、オープンスタンダードとして発展し、産業や国境の壁を越えて、真にグローバルなコンテキスト情報連携基盤となることを目指すでしょう。これには、強力な標準化団体によるガバナンスと、多くのステークホルダーの参画が不可欠です。

MCPの進化の方向性

特定のベンダーに依存しない、透明性の高いプロセスで仕様が策定・更新され、誰でも自由に実装・利用できる（あるいは、妥当な条件でライセンスされる）ようになることが期待されます。

ユーザー体験への影響

あなたの許可のもと、例えば医療分野の健康コンテキストが、食品宅配サービスのAI（アレルギー対応メニューの提案など）や、フィットネスプログラムのAI（最適な運動計画の立案など）と安全に連携し、生活全体の質を向上させるような、ホリスティックなパーソナルアシスタンスが実現するかもしれません。

トレンド４

インタラクションの未来 - AIが「先回り」し、「自律」する

AIとの関わり方そのものも大きく変わっていきます。

アンビエント・コンピューティングとプロアクティブAI（日常に溶け込み、先読みするAI）

現状と課題

私たちは、多くの場合、AIに対して明示的に指示を与えたり、情報を入力したりする必要があります。

未来の技術トレンド

MCPを通じて供給されるリッチでリアルタイムなコンテキスト情報を活用し、AIは私たちの周囲環境に 「溶け込む（アンビエント化）」ようになります。そして、私たちのニーズを先回りして予測（プロアクティブ） し、明示的な指示なしに、適切なサポートや情報を提供したり、環境を調整したりするようになります。

MCPの進化の方向性

環境センサーからのデータや、ユーザーの無意識的な行動パターンといった、多様なアンビエント・コンテキストをAIに供給する上で、MCPは極めて重要な役割を担います。

ユーザー体験への影響

あなたが部屋に入ると、AIがあなたの体調や気分（ウェアラブルセンサーや過去の行動から推測）に合わせて照明や室温、音楽を自動調整する。あなたが次の会議の準備を始める前に、関連資料をさりげなく提示する。そんな「執事」のようなAIが実現するかもしれません。

高度AIエージェントの台頭（複雑なタスクを自律的にこなすAI）

現状と課題 AIは主に、特定の質問応答や情報検索といった、比較的限定されたタスクを実行します。

未来の技術トレンド

ユーザーの抽象的な目標を理解し、それを達成するために複数のステップからなる計画を自律的に立案・実行し、必要に応じて様々な情報源やサービスと対話・連携できる、より高度なAIエージェントが登場します。これには、ユーザーのPDF資料にあったような ReAct（Reason and Act：思考と行動の組み合わせ）やTree of Thoughts（思考の木：複雑な問題解決アプローチ） といった先進的なAIアーキテクチャが活用されます。

MCPの進化の方向性

MCPは、これらの自律型AIエージェントが、 状況を正確に認識（Situational Awareness） し、賢明な判断と行動を行うために不可欠な、リッチで信頼性の高いコンテキスト情報を提供し続ける「生命線」となります。

ユーザー体験への影響

「来週の大阪出張を、私の予算と好み（飛行機は窓側、ホテルは駅近で静かな部屋）に合わせて、往復の交通手段と宿泊、主要な会議のアポイント調整まで全部手配しておいて」といった複雑な依頼を、AIエージェントに安心して任せられるようになるかもしれません。

おわりに

コンテキストが織りなす、人間中心のAIの未来

今回は、MCPのようなコンテキスト連携技術が、AI全体の進化の波に乗り、今後どのように発展していく可能性があるのか、その未来予想図を技術的なトレンドと共に見てきました。
マルチモーダル化、エッジ化、プライバシー保護技術の深化、標準化されたオントロジー、そしてAIのプロアクティブ化・自律化…これらのキーワードは、AIがより深く、より賢く、そしてより「人間中心的」に私たちをサポートする未来を示唆しています。

もちろん、これらの進化は技術的な挑戦だけでなく、倫理的、社会的な課題も伴います。しかし、標準化され、透明性が高く、ユーザーがコントロール可能な形でコンテキスト情報が活用されるならば、AIは私たちの能力を拡張し、生活の質を向上させる、真に強力なパートナーとなり得るでしょう。日本が持つ技術力や、細やかなサービス設計の思想も、この分野で世界に貢献できる可能性があります。

テクノロジーの進化は、常に私たちの想像力を刺激します。MCPとその先の未来に、大いに期待しましょう。

次回予告

技術の未来像が見えてきました。では、こうした技術進化は、私たちの社会やビジネスに具体的にどのような変化をもたらすのでしょうか？
次回、第18回「企業はどう動く？ MCPがビジネスやサービスにもたらす変化」では、企業がMCPのような技術をどのように活用し、新しいビジネスモデルやサービスを創造していくのか、その可能性と影響について考察します。お楽しみに！

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このシリーズ記事の全20回のタイトル

• パート1: まずは知ろう！ MCPってどんなもの？

  • 第1回: AIがもっと「話せるヤツ」になる？ MCPはじめの一歩
    （どのような技術か）MCPって何？ AIが「文脈」を読むってどういうこと？ 超入門解説。
  • 第2回: いつものアプリが超便利に？ MCPが私たちの暮らしにもたらす嬉しい変化
    （何に役に立つか - 例）スマートスピーカー、おすすめ機能など、身近な例でMCPのメリットを実感！
  • 第3回: 専門知識ゼロでも大丈夫？ MCPと一般ユーザーの「ちょうどいい」関係
    （素人でも利用できるか）あなたがMCPを直接使うことは少ないかも？ でも知っておくと得する理由。

• パート2: MCPの「しくみ」を覗き見！ データはどう動くの？

  • 第4回: AIの「記憶」の材料？ MCPが扱う「コンテキスト情報」を分解してみよう
    （どのような技術か、データをどのように扱うか）会話履歴、好み、場所…どんな情報が使われるの？
  • 第5回: アプリとAIの「情報のバトンタッチ」- MCPの基本的な動き方
    （どのような技術か）情報がアプリからAIへ、どうやって伝わるかのイメージ図解。
  • 第6回: 【コードで見る】AIに渡される情報ってこんな形？ コンテキストデータの例
    （データをどのように扱うか）Code Interpreterで、コンテキスト情報がどんなデータ構造になっているか見てみよう！
    Code Interpreter 活用回
  • 第7回: なぜ「みんなのルール」が必要なの？ MCPの「標準化」が目指すこと
    （どのような技術か、何に役に立つか）共通ルールで開発が楽に、サービスも良くなる理由。

• パート3: MCPで実現する「未来の便利」を体験！

  • 第8回: まるで専属店員？ ネットショッピングとMCPの賢い連携
    （何に役に立つか - 例）あなたの好みを完璧に理解した商品レコメンド。
  • 第9回: あなただけの情報キュレーター！ ニュース・情報アプリとMCP
    （何に役に立つか - 例）本当に読みたい記事だけが届く、パーソナルなニュース体験。
  • 第10回: 移動がもっとスマートに！ 地図・ナビアプリとMCPの可能性
    （何に役に立つか - 例）いつもの道、今の交通状況、好みを全部考慮した最適ルート案内。
  • 第11回: ゲームや学習も進化する？ エンタメ・教育分野でのMCP
    （何に役に立つか - 例）あなたのレベルや興味に合わせた、オーダーメイドの体験。

• パート4: 大切な「データ」どう守る？ MCPと安全な付き合い方

  • 第12回「便利」と「不安」の境界線 - MCPで使われるデータとプライバシー
    （データをどのように扱うか、安全に利用するには）どんな情報が収集・利用される可能性があるかを知ろう。
  • 第13回: 知らないうちに情報が…？ データ収集の仕組みと注意点
    （データをどのように扱うか）アプリやサービスがどうやって情報を集めているかの基本。
  • 第14回: 自分の情報は自分で守る！ データ最小化と「同意」の重要性
    （安全に利用するには何を知り、どのように利用すべきか）必要最低限のデータ利用と、サービス利用規約の確認ポイント。
  • 第15回: アプリの設定を見直そう！ プライバシーを守るための具体的なアクション
    （安全に利用するには何を知り、どのように利用すべきか）プライバシー設定の確認方法と、賢い使い方。
  • 第16回: セキュリティの基本の「き」 - MCP時代も変わらない大切なこと
    （安全に利用するには何を知り、どのように利用すべきか）パスワード管理など、基本的な自衛策。

• パート5: MCPと歩む未来 ～AIと賢く付き合うために～

  • 第17回: MCPはこれからどう進化する？ 技術のトレンドと未来予想
    （どのような技術か）AIとMCPのこれからの発展について。
  • 第18回: 企業はどう動く？ MCPがビジネスやサービスにもたらす変化
    （何に役に立つか）新しいサービスやビジネスモデルの可能性。
  • 第19回: 私たちはどう向き合う？ MCP時代のユーザーリテラシー
    （素人でも利用できるか、安全に利用するには）技術を理解し、メリットとリスクを踏まえて賢く利用する姿勢。
  • 第20回: 【最終回】AIともっと良い関係を！ MCP入門シリーズで学んだこと
    （全要素の総括）シリーズ全体の振り返り、MCPを通じて考えるAIとの未来。