「え、OpenAIとAnthropicが協力？ライバルじゃないの？」

そう思った方、正解です。でも現実に起きました。

2025年12月、Linux Foundation傘下に**Agentic AI Foundation (AAIF)**が設立。創設メンバーにはOpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、AWSが名を連ねています。

これはAI業界にとってHTTPの標準化に匹敵する歴史的な出来事です。

結論から言うと...

AIエージェント開発者は**MCP（Model Context Protocol）とA2A（Agent2Agent）**の2つのプロトコルを今すぐ学ぶべきです。これらは今後のAIエージェント開発の「共通言語」になります。

Agentic AI Foundation (AAIF) とは？

創設メンバーがヤバい

Platinumメンバー:

Anthropic（Claude）
OpenAI（ChatGPT）
Google
Microsoft
AWS
Block
Cloudflare
Bloomberg

Goldメンバー:
IBM、Oracle、SAP、Snowflake、Cisco、Docker、JetBrains、Datadog...

Silverメンバー:
Hugging Face、Uber、Pydantic...

競合他社が全員集合しています。これが何を意味するか分かりますか？

AIエージェントの相互運用性が業界全体の最優先課題になったということです。

3つの創設プロジェクト

プロジェクト	開発元	役割
MCP	Anthropic	エージェントとツールの接続
goose	Block	オープンソースAIエージェントフレームワーク
AGENTS.md	OpenAI	AIコーディングエージェントのガイドライン標準

MCP vs A2A：何が違う？

ここが超重要です。

MCP（Model Context Protocol）

エージェント ←→ ツール・データ・API

MCPは**「縦の統合」**を担当。エージェントが外部ツールやデータソースにアクセスするためのプロトコルです。

例：

Claude CodeがGitHubリポジトリを操作
エージェントがSlackにメッセージ送信
データベースからの情報取得

Anthropicはこれを**「AIのUSB-C」**と表現しています。どんなツールでも同じ規格で繋がる、という意味です。

A2A（Agent2Agent Protocol）

エージェント ←→ エージェント

A2Aは**「横の連携」**を担当。複数のエージェント同士がコミュニケーションするためのプロトコルです。

例：

調査エージェントが分析エージェントにデータを渡す
購買エージェントが支払いエージェントと連携
複数の専門エージェントがチームとして動く

図解：MCPとA2Aの関係

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 エージェントチーム                    │
│  ┌─────────┐    A2A     ┌─────────┐                │
│  │Agent A  │◄──────────►│Agent B  │                │
│  └────┬────┘            └────┬────┘                │
│       │ MCP                  │ MCP                 │
│       ▼                      ▼                     │
│  ┌─────────┐            ┌─────────┐               │
│  │ GitHub  │            │ Slack   │               │
│  └─────────┘            └─────────┘               │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

覚え方: MCP = ツール接続、A2A = エージェント間通信

開発者が今すぐやるべきこと

1. MCPサーバーの構築を学ぶ

MCPサーバーは既に10,000以上公開されています。

// 最小限のMCPサーバー例
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";

const server = new Server({
  name: "my-tool",
  version: "1.0.0"
});

server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  // ツールの実装
});

2. AGENTS.mdを書く

60,000以上のオープンソースプロジェクトが既に採用しています。

# AGENTS.md

## Project Overview
このプロジェクトはXXXを行うアプリケーションです。

## Coding Guidelines
- TypeScript 5.x を使用
- テストは Jest で実行
- コミットメッセージは Conventional Commits 形式

## Agent Instructions
- 新機能追加時は必ずテストを書くこと
- セキュリティに関わる変更はレビュー必須

対応済みのエージェント：

Claude Code
GitHub Copilot
Cursor
Devin
Gemini CLI
VS Code

3. A2Aプロトコルを理解する

マルチエージェントシステムを構築するなら必須です。

# A2Aでエージェント間通信（概念コード）
from a2a import AgentClient

client = AgentClient()

# 別のエージェントにタスクを依頼
response = await client.send_task(
    to="research-agent",
    task="2026年のAIトレンドを調査して",
    callback="analysis-agent"
)

Googleの衝撃発表：Universal Commerce Protocol

2026年1月11日、GoogleがUniversal Commerce Protocolを発表しました。

これは何かというと...

AIエージェントがネットショッピングできるプロトコルです。

パートナー企業：

Shopify
Etsy
Wayfair
Target
Walmart
Visa
Mastercard

近い将来、こんな会話が当たり前になります：

あなた：「来週の出張用にビジネスシューズ買っておいて」
AIエージェント：「承知しました。予算と好みのブランドを教えてください」
あなた：「3万円以内で、黒の革靴」
AIエージェント：「Amazonで評価4.5以上の商品を3つ見つけました。1番目を注文しますか？」

なぜ今、標準化が急務なのか

Before（標準化前）

OpenAI Agent ────?────► Anthropic Agent
                  │
              通信不可能

各社が独自プロトコルで開発 → エージェント同士が連携できない

After（AAIF標準化後）

OpenAI Agent ───A2A───► Anthropic Agent
     │                       │
    MCP                     MCP
     │                       │
   Tools                   Tools

共通プロトコルで相互運用性が保証される

企業への影響

エンタープライズ採用が加速

Anthropic Claudeは既に**企業市場シェア32%**を獲得し、OpenAIを抜いています。

AAIF設立により：

ベンダーロックインの懸念が減少
マルチベンダー戦略が取りやすくなる
セキュリティ・ガバナンスの標準化

予測される市場変化

項目	2025年	2026年予測
Anthropic収益	$47億	$150億
OpenAI収益	$130億	$300億
MCP対応ツール数	10,000+	50,000+（予測）

まとめ

今日のポイント:

AAIF設立 - AI業界の巨人たちが標準化で協力
MCP - エージェントとツールを繋ぐ「USB-C」
A2A - エージェント間の共通言語
AGENTS.md - プロジェクトにAIエージェント用のガイドラインを書こう
Universal Commerce Protocol - AIが買い物する時代へ

AIエージェント開発は2026年、実験段階から本番投入段階へ移行します。

今のうちにMCPとA2Aを学んでおけば、確実に市場価値が上がります。

参考リンク

皆さんはMCPやA2Aを使ったことがありますか？感想や質問があればコメントで教えてください！

次回は「MCPサーバーを30分で作る実践チュートリアル」を予定しています。お楽しみに！