2025年、AIエージェント技術は急速な進化を遂げています。AnthropicのMCP、GoogleのA2A、そしてAgentic AIという新たな概念が登場し、AIエージェントの可能性は大きく広がりました。本記事では、2025年のAIエージェント研究における最新動向を解説します。

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2025年のAIエージェント研究トレンド概要

2025年のAIエージェント研究は、以下の5つの大きなトレンドに集約されます。

主要トレンド一覧

これらのトレンドは相互に関連しており、2025年後半にはより統合された形でのAIエージェント基盤が形成されつつあります。

MCP（Model Context Protocol）- Anthropicの標準プロトコル

MCPとは

MCP（Model Context Protocol） は、Anthropicが2024年11月に発表したオープンプロトコルです。AIモデルと外部ツール・データソースを接続するための標準規格として設計されました。

MCPの3つの核心概念

1. Tools（ツール）: 外部機能の呼び出し（API、データベース操作など）
2. Resources（リソース）: 外部データへのアクセス（ファイル、データベース）
3. Prompts（プロンプト）: 再利用可能なプロンプトテンプレート

MCPアーキテクチャ

[AI Application] <---> [MCP Client] <---> [MCP Server] <---> [External Service]

MCPはクライアント-サーバーモデルを採用しており、AIアプリケーションはMCPクライアントを通じて、様々なMCPサーバーに接続できます。

MCPの実装例

# MCP Server の簡単な実装例
from mcp import Server

server = Server("example-server")

@server.tool()
async def get_weather(city: str) -> str:
    # 指定した都市の天気を取得
    # 天気API呼び出し
    return f"都市の天気: 晴れ、気温20度"

@server.resource("file://path")
async def read_file(path: str) -> str:
    # ファイルを読み込む
    with open(path) as f:
        return f.read()

MCPの導入状況（2025年1月時点）

なぜMCPが重要か

• 相互運用性: 一度作ったMCPサーバーは、どのMCP対応AIでも使える
• セキュリティ: 権限管理の標準化により安全な外部接続を実現
• 開発効率: ツール統合のための再実装が不要に

A2A（Agent-to-Agent）- Googleのエージェント間通信

A2Aとは

A2A（Agent-to-Agent Protocol） は、Googleが2025年4月に発表したエージェント間通信のためのオープンプロトコルです。複数のAIエージェントが協調して動作するための標準規格を目指しています。

A2AとMCPの違い

MCPが「AIと外部ツールの接続」を担うのに対し、A2Aは「AIエージェント同士の連携」を担います。両者は競合ではなく補完関係にあります。

A2Aの主要機能

1. タスク委譲: あるエージェントが別のエージェントにサブタスクを依頼
2. 情報共有: エージェント間でコンテキストや結果を共有
3. 協調実行: 複数エージェントが同時に作業し、結果を統合

A2Aの実装イメージ

# A2A による複数エージェント協調の例
from a2a import AgentNetwork, Task

network = AgentNetwork()

# 各エージェントの登録
research_agent = network.register("research", capabilities=["web_search", "summarize"])
analysis_agent = network.register("analysis", capabilities=["data_analysis", "visualization"])
report_agent = network.register("report", capabilities=["document_generation"])

# タスクの実行（自動的に適切なエージェントにルーティング）
async def create_market_report(topic: str):
    # リサーチエージェントが情報収集
    research_result = await network.execute(
        Task("research", f"{topic}の最新情報を収集")
    )

    # 分析エージェントがデータ分析
    analysis_result = await network.execute(
        Task("analysis", f"以下のデータを分析: {research_result}")
    )

    # レポートエージェントが文書作成
    report = await network.execute(
        Task("report", f"以下の分析結果からレポートを作成: {analysis_result}")
    )

    return report

A2Aの将来展望

• エコシステムの拡大: 2025年後半には主要クラウドベンダーの対応が予定
• MCPとの統合: MCPでツール接続、A2Aでエージェント連携という役割分担
• 企業内マルチエージェント: 部門ごとの専門エージェントが協調するシステム

Agentic AI - 自律型AIの進化

Agentic AIとは

Agentic AI は、従来のチャットボット型AIとは異なり、自律的に目標を設定し、計画を立て、実行する能力を持つAIシステムを指します。2025年、この概念が本格的に実用化されつつあります。

Agentic AIの4つの特徴

1. Goal-oriented（目標指向）: 与えられたゴールに向けて自律的に行動
2. Planning（計画能力）: 複雑なタスクを分解し、実行順序を決定
3. Tool Use（ツール使用）: 必要に応じて外部ツールを活用
4. Self-correction（自己修正）: 失敗から学習し、アプローチを改善

従来のAIとの違い

Agentic AIの実装パターン

[ユーザー目標]
    ↓
[計画フェーズ] → タスク分解、優先順位付け
    ↓
[実行フェーズ] → ツール呼び出し、外部連携
    ↓
[評価フェーズ] → 結果確認、必要に応じて再計画
    ↓
[完了報告]

主要なAgentic AIフレームワーク

Agentic AIの実用例

コード生成エージェント

• 要件定義からコード生成、テスト、デプロイまでを自動化
• Claude Code、GitHub Copilot Workspace など

リサーチエージェント

• 特定トピックの調査、情報整理、レポート作成
• Perplexity、Gemini Deep Research など

業務プロセス自動化

• 定型業務の自律実行
• 例外処理時のエスカレーション判断

マルチモーダルエージェント

2025年のマルチモーダル進化

2025年、AIエージェントは視覚・音声・テキストを統合的に扱えるようになりました。これにより、より人間に近い形でのタスク遂行が可能になっています。

Computer Use（GUI操作）

Computer Use は、AIがスクリーンショットを認識し、マウス・キーボード操作を行う機能です。

活用シナリオ:

• レガシーシステム操作の自動化
• GUIテストの自動化
• ブラウザ操作による情報収集

音声対話エージェント

リアルタイム音声対話も2024年後半から急速に進化しています。

• GPT-4o Voice: 低遅延での音声対話
• Gemini Live: マルチモーダル会話
• Claude Voice (予定): 2025年中にリリース予定

マルチモーダル統合の例

[音声入力] "この書類の内容を要約して、Slackに投稿して"
    ↓
[画像認識] 書類のスクリーンショットを分析
    ↓
[テキスト生成] 要約文を作成
    ↓
[GUI操作] Slackアプリを開いて投稿
    ↓
[音声出力] "投稿が完了しました"

エージェントの安全性と評価

自律AIのリスク

Agentic AIの普及に伴い、以下のリスクへの対応が急務となっています。

1. 意図しない行動: 目標解釈の誤りによる想定外の動作
2. 権限の過剰行使: 必要以上のシステムアクセス
3. 連鎖的エラー: 一つのミスが大規模な問題に発展
4. 説明責任の曖昧さ: AIの行動に対する責任の所在

安全性フレームワーク

NIST AI Risk Management Framework や EU AI Act を踏まえた安全性対策が進んでいます。

エージェント評価ベンチマーク

評価結果（2025年1月時点）

今後の展望

2025年後半〜2026年の予測

1. MCPとA2Aの普及: 標準プロトコルとしての地位確立
2. Enterprise Agentic AI: 企業向けエージェントプラットフォームの成熟
3. 規制の具体化: AI Act施行に伴うコンプライアンス対応
4. マルチモーダル統合の深化: 視覚・音声・触覚の統合

DX支援での活用視点

ネクサフローでの活用可能性

• 業務プロセス自動化: MCP対応のカスタムツールを構築し、既存システムと連携
• マルチエージェントシステム: 部門別の専門エージェントをA2Aで連携
• レガシーシステム連携: Computer Useを活用したGUI操作の自動化

導入を検討する際のポイント

1. 小さく始める: 単一タスクの自動化から着手
2. Human-in-the-loopの維持: 重要判断は人間が最終確認
3. ログと監査: 全てのエージェント行動を記録
4. 段階的な権限付与: 信頼性確認後に権限を拡大

まとめ

2025年のAIエージェント研究は、標準化と自律化という2つの軸で大きく進展しています。

主要トレンドの整理

今後の注目点

• 2025年Q2〜Q3: A2Aの本格展開、主要ベンダー対応
• 2025年Q4: EU AI Act施行、コンプライアンス対応本格化
• 2026年: Enterprise Agentic AI市場の拡大

AIエージェント技術は急速に進化しており、今後も継続的なキャッチアップが重要です。

関連記事

参考リソース

• Model Context Protocol (MCP) - Anthropic
• Agent-to-Agent Protocol - Google
• LangGraph Documentation
• NIST AI Risk Management Framework
• SWE-bench Leaderboard

本記事は2025年1月時点の情報に基づいています。