導入：MCPが変えた「システムの操作方法」
Model Context Protocol（MCP）サーバーの普及は、私たちの働き方を劇的に変えるでしょう。
かつて、私たちはCRM、ERP、経費システムなど、無数の業務システムのUIや操作方法を覚え、API仕様を個別に理解する必要がありました。しかし、今やそれらのシステムはすべてMCPサーバーという標準規格に包まれ、私たちはChatGPTやClaudeのようなAIエージェントに対し、「自然言語」で指示を出すだけで業務が完了します。
もはや、業務システムの利用は**「操作」から「対話」**へと完全にシフトするのです。
しかし、ここで次の課題が生まれます。
課題：システムの「使いこなし」は新たな属人化を生む
誰もが自然言語でシステムを操作できるようになった今、新たな格差が生まれています。それは、**「AIに質の高い指示を出せる人」と「そうでない人」**の生産性の差です。
優秀なビジネスパーソンは、AIがMCPを通じて利用できる膨大な「ツール（API）」と「データ（リソース）」を把握し、一発で最適な結果を引き出す「魔法のプロンプト」を編み出します。一方、そうでない人は、曖昧な指示を出し、AIから「情報不足です」「意図が明確でありません」と問い返され、非効率なやり取りを繰り返してしまう。
つまり、プロンプトエンジニアリングのスキルが、業務のボトルネックとなるのです。
この「新たな属人化」を打破し、組織全体の生産性を底上げするために、私たちはMCPと生成AIの真のシナジーを追求する必要があります。それが「実行ログに基づくプロンプトナレッジの共有」です。
MCPとログ分析の融合：「うまい指示」を組織の資産に
私が検討しているシステムでは、以下のシンプルなロジックでこの課題を解決します。
- 実行ログの収集: 利用者がAIに出したすべての指示（プロンプト）と、AIがMCPを通じて実行したシステム操作ログ（どのAPIを、どのパラメータで呼び出したか）、そしてその**業務結果（成功/失敗/効率）**を紐づけて記録します。
- 成功プロンプトの特定: 実行時間やアウトプットの質が高かったプロンプトを自動でスコアリングし、「ベストプラクティス」として抽出します。
- リアルタイムな教育: 新しい利用者が同様の業務をAIに依頼しようとした際、AIが過去の成功プロンプトを解析し、**「この業務では、〇〇さんが過去にこの指示で成功しています。参考にしますか？」**と、利用者の会話の流れに合わせて最適な指示をサジェスト（提案）します。
これは単なる過去のナレッジ共有ではありません。**「システムを確実に動かして成果を出した、生きた指示書」**の共有です。
結び：AIを「仮想的な部下」に見立てた組織成長
この仕組みは、二重の相乗効果を生み出します。
1. 組織的な生産性の底上げ
システムを使いこなせていなかった人も、AIからのサジェストに従うだけで、**「生産性の高い人の思考プロセス」**を自然に模倣できます。これにより、組織全体の平均生産性が瞬く間に引き上げられます。
2. マネジメント・指示出しスキルの向上
利用者（上司）は、AIをまるで**「仮想的な部下」**のように扱うことになります。AIからのフィードバックやサジェストは、「あなたの指示は曖昧で実行できません」「成功事例を参考にしてください」という形で返ってきます。
これは、現実の部下指導においても最も重要な、**「目的を明確にし、論理的に、具体的に指示を出す」**という本質的なマネジメントスキルの訓練となるのです。
MCPは、単にレガシーシステムを使いやすくする技術に留まりません。そのログとAIの解析能力が結びつくことで、個人の働き方だけでなく、組織の学習能力と成長スピードを根底から変革するのです。
MCPが普及したその先で、私たちは「AIに仕事をさせる」のではなく、「AIと共に成長する」新しい組織の形を手に入れるでしょう。