A2Aプロトコル：AIエージェント同士が協力する新時代
AIを知りたい
先生、最近「A2A」というプロトコルが話題になっていますが、どういうものですか？
AIエンジニア
A2Aは「Agent-to-Agent」の略で、異なるAIエージェント同士が安全に通信・協力するためのオープンプロトコルだよ。2025年4月にGoogleが提唱して、50社以上のパートナー企業が参画して開発が進んでいるんだ。
AIを知りたい
AIエージェント同士が会話するんですか？なぜそんなプロトコルが必要なんですか？
AIエンジニア
今のAIエージェントは基本的に「孤立」しているんだ。例えば旅行の計画を立てるとき、フライト予約のエージェント、ホテル予約のエージェント、レストラン推薦のエージェントがそれぞれ別々に存在するよね。A2Aがあれば、これらのエージェントが自動的に連携して、一つの旅行プランをまとめてくれるんだよ。
AIを知りたい
それは便利ですね！AnthropicのMCPとは何が違うんですか？
AIエンジニア
いい質問だ。MCPは「Model Context Protocol」で、AIモデルが外部のツールやデータソースにアクセスするための規格。一方、A2AはAIエージェント同士の通信規格なんだ。MCPが「AIとツールの接続」なら、A2Aは「AIとAIの接続」と考えるとわかりやすいよ。
A2A（Agent-to-Agent）プロトコルとは。
A2A（Agent-to-Agent）プロトコルは、異なるフレームワークやベンダーで構築されたAIエージェント同士が安全かつ効率的に通信・協調するためのオープンプロトコルです。2025年4月にGoogle Cloudが中心となって発表し、Salesforce、SAP、ServiceNow、Atlassian、Deloitteなど50社以上が策定に参加しています。A2Aの基本設計思想は、HTTPベースの標準的な通信、Agent Card（エージェントの能力を記述したJSON）による自動発見、構造化されたタスクライフサイクル管理、エンタープライズグレードのセキュリティです。2026年4月現在、Google Cloud Vertex AI Agent Builder、Salesforce Agentforce、LangChainなどが対応を表明しており、企業のマルチエージェントシステム構築の標準規格として急速に普及しています。
A2AとMCPの違い
A2AとMCPは競合ではなく補完関係にあります。AIエージェントエコシステムにおける役割の違いを理解しましょう。
| 比較項目 | A2A（Agent-to-Agent） | MCP（Model Context Protocol） |
|---|---|---|
| 提唱者 | Google（2025年4月） | Anthropic（2024年11月） |
| 目的 | AIエージェント間の通信・協調 | AIモデルと外部ツール・データの接続 |
| 対象 | エージェント対エージェント | モデル対ツール/データソース |
| 通信方式 | HTTP/JSON-RPC、SSE | JSON-RPC over stdio/HTTP |
| 発見機能 | Agent Card（能力の自動発見） | サーバー定義のツール一覧 |
| タスク管理 | 長期実行タスクのライフサイクル管理 | リクエスト/レスポンス型 |
| セキュリティ | OAuth 2.0、企業認証対応 | トランスポート層セキュリティ |
| 利用シーン | 複数エージェントの協調作業 | 単一エージェントのツール利用 |
AIを知りたい
A2AとMCPは一緒に使えるんですか？
AIエンジニア
もちろん。理想的な構成は、各エージェントがMCPで自分の使うツールに接続し、エージェント同士はA2Aで連携するというものだよ。例えば「経理エージェント」がMCPで会計ソフトに接続し、「営業エージェント」がMCPでCRMに接続して、その2つのエージェントがA2Aで売上分析を協調して行う、というイメージだね。
AIを知りたい
それぞれの得意分野が違うんですね。
A2Aの技術的な仕組み
A2Aプロトコルは3つの主要コンポーネントで構成されています。これらが連携することで、エージェント間のシームレスな協調が実現されます。
まず「Agent Card」は、各エージェントの能力、対応するタスクの種類、認証方式などをJSON形式で記述したメタデータです。/.well-known/agent.jsonパスに配置することで、他のエージェントが自動的に能力を発見できます。ウェブサイトのrobots.txtのような仕組みだと考えるとわかりやすいでしょう。
次に「Task」は、A2Aにおける作業の基本単位です。タスクにはsubmitted、working、input-required、completed、failedの5つの状態があり、長時間かかるタスクでもその進捗を追跡できます。
最後に「Message」と「Part」は、エージェント間でやり取りされるデータの構造です。テキスト、画像、ファイルなどさまざまな形式のデータ（Artifact）をエージェント間で交換できます。
| コンポーネント | 役割 | 具体例 |
|---|---|---|
| Agent Card | エージェントの能力宣言 | 「私は翻訳エージェントで、英日・日英翻訳が可能です」 |
| Task | 作業単位とライフサイクル管理 | submitted→working→completed の状態遷移 |
| Message | エージェント間の通信内容 | テキスト指示、データの受け渡し |
| Artifact | タスクの成果物 | 生成されたレポート、翻訳結果、画像 |
| Streaming（SSE） | リアルタイムの進捗通知 | 長時間タスクの途中経過報告 |
AIを知りたい
企業での具体的なユースケースはどんなものがありますか？
AIエンジニア
例えば大企業で「採用プロセスの自動化」を考えてみよう。書類選考エージェント、面接日程調整エージェント、スキル評価エージェント、オファー作成エージェントがA2Aで連携して、候補者の応募から内定通知まで一気通貫で処理する。各エージェントは別のベンダー製品でも、A2Aに準拠していれば協調できるんだ。
AIを知りたい
まさに「AIの分業体制」ですね。
A2Aの今後と課題
2026年はマルチエージェントシステムの元年とも言われており、A2Aプロトコルの重要性は増す一方です。
Googleを中心に標準化が進んでいますが、課題もあります。エージェント間の信頼性の担保（悪意のあるエージェントの排除）、タスクの責任分界点の明確化、そしてエラー発生時のリカバリ手順の標準化が今後の検討事項です。また、A2AとMCPの統合的な利用ガイドラインの整備も求められています。
2026年4月の時点で、Google Cloud、Salesforce、ServiceNow、LangChain、CrewAIなどが対応を進めており、エンタープライズ向けマルチエージェントプラットフォームの標準インフラとしてA2Aが定着しつつあります。
AIを知りたい
AIエージェントが協力し合う世界が本当に実現するんですね。
AIエンジニア
そうだね。A2Aプロトコルによって、一つのAIが全部こなす「スーパーAI」ではなく、専門性を持つ複数のAIが協力する「チームAI」というアプローチが主流になっていくよ。ちょうど人間の組織と同じで、専門家が協力した方が良い結果が出るのと同じ理屈だね。今後のAIエージェント技術の発展に注目していこう。
AIを知りたい
MCPとA2A、両方の視点でAIの未来を見ていきたいと思います！