A2A(Agent2Agent)

AI エージェント同士が、開発元やベンダーの垣根を越えて会話し、協働するための「共通の通信規格」です。2025 年に Google が公開し、その後 Linux Foundation に移管されて中立的な標準として運営されています。

MCPと混同されがちですが、役割が異なります。MCP が「AI とツール・データをつなぐ規格(AI 版の USB 端子)」であるのに対し、A2A は「AI と AI をつなぐ規格(AI 同士の共通言語・電話網)」です。両者は競合ではなく、組み合わせて使うものです。

実務での鉄則(何が変わるのか)

A2A の価値は、1 つの万能 AI を作るのではなく、得意分野の違う AI に分業させられる点にあります。

• ベンダーをまたいだ分業：たとえば「アクセス解析が得意な AI」と「原稿執筆が得意な AI」が別会社製でも、A2A 対応なら仕事を引き渡し合えます。
• 内部を隠したまま連携できる：相手の AI に、自社の内部データやツール構成を明かさずに依頼できる設計になっています(不透明なエージェントという考え方)。
• 能力の自己紹介：各エージェントは「自分は何ができるか」を記した名刺のようなファイル(エージェントカード)を公開し、相手はそれを読んで依頼先を選びます。

Web 担当者の実務での関わり方

2026 年時点では、中小企業の Web 担当者が直接 A2A を実装する場面はほとんどありません。「業者から AI 連携を提案されたとき、その中身を判断できる」水準で理解しておけば十分です。将来的に「レポート作成 AI が広告運用 AI に改善提案を渡す」といった業務代行(タスクオートメーション)の自動化が進む前提で、どこまでを AI に任せるかの線引きを考えておく段階といえます。

実務での落とし穴(注意点)

• MCP との混同：「A2A を入れれば社内データを読める」というのは誤解です。データ接続は MCP の役割で、A2A はあくまで AI 同士の連携規格です。
• 責任の所在が曖昧になる：複数の AI が連鎖して作業した結果、誤情報が出た場合に「どの工程が原因か」を追えなくなります。ログの保全と人間による最終確認は必須です。
• 権限の連鎖的な拡大：AI が別の AI に仕事を渡す過程で、想定より広い範囲のデータや操作権限が引き継がれるリスクがあります。機密情報の扱いを含め、データガバナンスのルールを先に整えておく必要があります。
• 過度な期待：まだ普及の途上にある新しい規格です。「対応しているから何でも自動でつながる」わけではなく、実際に動くかは個別の検証が要ります。