わわわIT用語辞典 の人が書いた本を読んでMCPサーバーについて説明してみた

この記事は、「ウェブクルー Advent Calendar 2025」の19日目の記事です。
昨日は@yagiyuuuuさんの「GKE StandardからAutopilotへの移行」でした。

概要

この記事では、「分かった！」と思わせる説明の技術 知識ゼロの相手にも伝わるようになる本の第1章を読んで、その内容を参考に実際に説明を試みました。
その後、残りの章も読み進めて説明文章を、書き直してみました。

背景

私の最近の業務でエンジニア、非エンジニア問わず、社内のシステムについて技術的な内容を含む仕様説明の機会が多いのですが、相手にうまく伝えられないことが結構ありました。
そこで、うまく説明できるようになりたいな～と思って購入したのが表題の本です。

とりあえず本書を開いたところ、「第1章のはじめに」にて以下の記述がありました。

1章さえ読めば「この本は、こんなことが書いてあったよ！」と知ったかぶりできます。
引用：「分かった！」と思わせる説明の技術 知識ゼロの相手にも伝わるようになる本,佐々木 真,翔泳社,2025/8/29

「おっならやってみるか～」と思い立ち、まずは第1章を読んで、その内容を参考に説明を書いてみました。

第1章を読んで実践してみる

第1章のポイント

• 「説明」とは情報のコピー。話し手と聞き手の共同作業であり、どちらかが失敗していたら説明は伝わらない。
• 理解度を「%」でとらえ、自分の説明によって何％まで上げたいかを意識する。
• 相手の理解度は想定より10%くらい低く見積もる。
• 分かりやすい説明は聞き手の負担が少ないもの。「どうすれば聞き手が楽できるか」という"おもてなしの視点"を持って説明する。

上記を踏まえて説明してみた

今回は流行りのIT用語の一つである「MCPサーバー」について説明してみます。
以下は文章を書くときに意識したことです。

• 説明対象：非エンジニアの同僚
• 説明対象の想定理解度：5%
• ゴールの理解度：20%

MPCサーバーを通して、AIアプリケーションが外部ツールの機能を利用できることと、
MCPサーバーは外部ツールごとに必要なことが伝わるといいなと思って書きました。

MCPサーバーの説明(一回目)

MCPサーバーは、ChatGPTなどのいろんなAIアプリケーションが外部ツールを好きに使えるように公開してくれるものです。
MCP(Model Context Protocol)とは、AIアプリケーション用のUSB-Cポートのようなものだと思ってください。
MCPを使った通信で、AIはファイルを参照したり、外部のアプリケーションの機能を呼び出したりできます。

例えば、ChatGPTに架空の旅行計画を立ててもらう例を考えます。あなたは休日の日程と行きたい場所を入力したら、ChatGPTは以下の流れで予定を立ててくれました。

1. いくつかの航空会社にフライト予定を問い合わせ(※1)
2. 休日中に往復できるスケジュールで搭乗予定を決める
3. あなたのカレンダーに搭乗予定を登録(※2)
4. 同僚にメールで休暇予定を送信(※3)

※印がついているステップが、ChatGPTがMCPサーバーを使ったところになります。
※1：フライト予定検索のMCPサーバー
※2：カレンダーアプリの予定表管理ツールのMPCサーバー
※3：メール送受信ツールのMPCサーバー

こんな風に、MCPサーバーはアプリケーションごとに作られ、AIはそれらを活用していろんなことができるようになります。
もちろん、ChatGPTだけではなくGeminiやそのほかのAIエージェントでも同じようにMCPサーバーを活用できます。

参考：
https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts

第2章以降を読んで、自分の説明内容を振り返る

第2章以降で参考になったポイント

※私が大事だなと感じたところをPUしてまとめたものです。本に出てきた順番通りの記載ではありませんのでご注意ください。

わかりやすい説明をするには、聞き手にちゃんと聞いてもらう必要がある。

• 「これを聞けば自分の目的を達成できる」と思ってもらう。
• 「自分はこの説明を理解できる」と思わせてモチベを上げてもらう。
• 嫌われるとちゃんと話を聞いてもらうハードルが下がるので、なるべく嫌われない。

正確さにこだわらず情報を減らし、大事な部分は繰り返す。

• 複雑なものの説明は「正確」をあきらめて情報の量を減らして「簡単」にする。
• 勇気をもって情報を端折る。
• 情報を減らすときは「分ける」→「捨てる」→「再構成する」の手順でやる。難しい時は「一言で説明すると？」で考えてみる。
• 表現を単純化する。具体的には「抽象化」「擬人化」「固有名詞を減らす」という手法を使ってみる。
• 誰しも忘れる。タイミングや言い回しを変えたりして、繰り返し伝える。冗長と思われることを恐れない。
• 短いは正義。わかりやすさに寄与しない文字は削る。

聞き手に合わせて説明する

• 「わかりやすい説明」はいつ、誰に説明するかで変わるので、説明する相手を想像する。
• 集団に向けた説明を考えるときは、「その集団に属する誰か」が理解できそうかチェックする。
• 形式を守るより、聞き手になじみのある表現を優先する。(例：IT機器の操作が苦手な人向けのマニュアルにおいて「画面下部」は「画面の下の方」と表現するなど)
• 簡単な表現を使うために、言い換えリストを作ってみる。
• たとえ話はうまくいかないことも多い劇薬。「①本質が同じものにたとえられている」「②たとえたものを聞き手が知っている」「③話してが伝えたい本質を聞き手が取り出せる」必要がある。

完璧な説明などないし、わかりやすい説明にもリスクはある

• 誰でもわかる説明は存在しない。
• 「正確」を捨てて「簡単」にした結果、勘違いされることもある。
• 説明する人によって重要なところが変わる。

ちなみに、各章の結論が章・節のタイトルになってました。身も蓋もないですが、目次を読んだら全体の内容がわかります。
購入するか悩んでる人は出版社の翔泳社さんの本書籍の紹介ページで目次を確認して検討してみてください。

上記のポイントを念頭に説明文を書き直してみる

MCPサーバーの説明(二回目)

MCPサーバーは、ChatGPTなどのいろんなAIアプリの機能を増やせる、外付けのツールのようなものです。

MCP(Model Context Protocol)とは、AIアプリならみんな接続できるUSB-Cポートのようなものだと思ってください。
MCPサーバーはMCPを経由して情報や機能を提供してくれるものです。
AIはMCPサーバーを使ってファイルを参照したり、他のサービスの機能を呼び出したりできます。

例えば、あなたが休日の日程と行きたい場所を教えたら、ChatGPTは以下の流れで旅行予定を立ててくれました。

1. フライト予定を調べる(※1)
2. 休日にあわせて搭乗予定を決める
3. カレンダーに搭乗予定を登録(※2)

※印がついているステップで、ChatGPTがMCPサーバーを使いました。
※1：フライト予定検索のMCPサーバー
※2：カレンダー管理のMPCサーバー

MCPサーバーはいろいろ種類があり、AIは目的に合わせて使うものを選択します。それによって、AIアプリが一人ではできないことができます。
ChatGPTだけではなくGeminiやそのほかのAIエージェントも同じようにMCPサーバーを利用できます。

参考：
https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts

やったこと

• 説明の目的（＝MCPサーバーがあると何ができるかをなんとなく想像できるようにする）を重視
• AIアプリケーションを擬人化
• 説明に寄与しない文字を削る
• 簡単な言葉に言い換えてみる
• 言葉を変えてMPCサーバーができることを繰り返す
• 意識して「正確さ」をあきらめる

非エンジニアの人がMCPサーバーについて調べるときは、きっと「それはMCPサーバーにつなげれば～」的なことを言われたときかなと思って、
MCPサーバーを使うと何がうれしいのかを中心に書きました。
文字数は 620字→538字 になりました。短くはなりましたが、まだちょっと長いかもしれません。

振り返り

1章を読んで書いてみた時点では「要点は第1章に書いてあるみたいだし、FBがないと修正点はわからないかもな～」と思っていましたが、
すべて読み終わって実践してみたことを振り返ってみると、
1章を読んだだけではわからなかったポイントが全然ありました。
本も説明も最後まで読んだ方がいいです。

ここまで私一人で読んで書いてきましたが、わかりやすいかどうかは聞き手がいないと最終的に判断ができません。
読んだことを活かすには、今後も本書の内容を意識してコミュニケーションに取り組み、トライアンドエラーを繰り返す必要があります。

また、本筋とはそれますが、本書ではAIに言及していなかったので、トレーニングもかねて生成AIの力を借りずに記事の全文を書いてみました。
書いてみて思ったのは、説明する相手のことを想像したり、何を重要とするかを考えるのは生成AIに頼れないということです。
そして、生成AIを使わずに書くとものすごく時間がかかるということです。
生成AIは便利な道具でしかない側面がある一方、やっぱり便利だなと感じました。
もうチャッピーがいない頃には戻れません。

終わりに

ここまで書いてなんですが、本書の内容はある程度頭の中にあるものをアウトプットできる人へ向けた内容に感じます。
今回試しに書いてみた説明文も、ビフォーアフターで大きく変わっていません。
本書は書きたい（話したい）内容が決まっているとき、それをどう伝えるかというテクニックの話だからだと思います。

非常に読みやすい文章で書いてあるし、どの立場の方でも参考になる内容があるので読んでも無駄にならないと思いますが、
本書を読むより先にアウトプットする能力を鍛えた方がいい人も多いはずです。

読解～出力の時点で躓いている方向けの、昨日読んで参考になった記事のリンクを張っておきます。
https://note.com/suthio/n/n2555d51f8f1b

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明日は @wc-nakagomi さんの投稿になります。よろしくお願いします。