MCPとは？ AIを会社の資料や道具につなぐ前に考えること

海外のAI開発の話に、MCPという言葉がよく出てきます。会社で必要になるのは、その名前を覚えることより、AIにどの資料を読ませ、どの操作を頼むかを決めることです。

MCPの公式文書では、AIアプリケーションへ資料や操作を提供する仕組みとして、Resources、Tools、Promptsを説明しています。資料、実行する道具、再利用する指示という違いを押さえると、自社の仕事に当てはめやすくなります。

最初は、読む仕事を選ぶ

たとえば、商品資料から該当する仕様を探す。過去の問い合わせから似た質問を見つける。こうした仕事なら、AIが読む範囲と、回答の根拠を示す方法から設計できます。

正式な価格表、古い案内、担当者の個人メモが混ざっている場合は、どれを正本とするかを先に決めます。接続が成功しても、資料の区別が曖昧なら回答は安定しません。

読めることと、変更できることを分ける

記録を読む操作と、記録を書き換える操作では、会社で必要な確認が変わります。返信案の作成と、顧客への送信も別の操作です。

必要な仕事から逆算して、対象のフォルダやデータ、操作の範囲を絞ります。誰の権限で動き、どの記録を残し、間違ったときにどう戻すかも設計に含めます。

接続先を増やす前に、試す場面をそろえる

商品が存在しない質問、旧版の価格が入った質問、答えが社内にない質問を試してみます。根拠が見つからないときに、担当者へ確認できる流れを用意します。

MCPを使えば、それだけで社内の仕事が完成するわけではありません。接続する手段と、仕事の手順を一緒に考えることが大切です。

neneでは、現在の資料と業務の流れを確認して、接続が必要な範囲と、既存ツールで始められる範囲を整理します。特定の連携の対応可否や費用は、利用環境を確認してご案内します。