株式会社TIMEWELLの濱本です。
そもそもAIエージェントとは何？！
こんにちは、TIMEWELLの濱本です。今日はA2Aというエージェント連携のお話をしていきたいと思います。まず、そもそもAIエージェントとは？というところから解説しますね。
簡単に言えば人間の代わりに自律的にタスクを実行するAIシステムのことです。ユーザーの指示に基づいて情報を集めたり、予定を調整したり、他のサービスと連携して処理を行ったりするソフトウェアがこれに該当します。例えばスマートスピーカーの音声アシスタントやチャットボットも広義のエージェントと言えます。エージェントは高度な推論・計画・記憶能力を備え、与えられた目標を達成するために複数ステップ先を見据えて行動できます。また単独で動作するだけでなく、複数のAIエージェント同士が協力し合うマルチエージェントシステムも注目されています。複数のエージェントが連携すれば、単一のエージェントでは困難な複雑なタスク（例えば異なる種類の専門知識を要する業務など）にも対応できる可能性があります。
A2Aプロトコルとは何か、その仕組みと目的
A2A（Agent-to-Agent）プロトコルは、Googleが2025年4月に発表したAIエージェント同士のコミュニケーションのための新しいオープンプロトコルです。これは名前の通り「エージェント間」の通信規約であり、異なるベンダーやフレームワークで作られたエージェント同士が直接対話し、情報を安全に交換しあい、協調してアクションを実行できるようにすることを目的としています。A2Aプロトコルは、Googleが提唱し50社以上のテクノロジーパートナー（Atlassian、Salesforce、SAP、ServiceNow、LangChainなど）と共同で策定を進めているオープン標準で、特定の企業やプラットフォームに依存しない汎用的なエージェント相互運用の仕組みを提供します。
仕組みの概要として、A2Aではエージェント同士のやりとりに*「クライアントエージェント」（依頼を出す側）と「リモートエージェント」（依頼を受けて動作する側）という役割を定義します。エージェントはまず自らの機能や得意分野を「エージェントカード（Agent Card）」と呼ばれるJSON形式の自己紹介データで公開し、他のエージェントからタスクの依頼を受けられるようにします。クライアントエージェントは目的に合ったエージェントカードを持つリモートエージェントを見つけ出し、規定の形式で「タスク」を依頼します。このタスクはプロトコルで定義されたオブジェクトで、タスクが完了すると結果として「アーティファクト（artifact）」*と呼ばれる出力が得られます。エージェント同士はタスク完了までの間、相互にメッセージをやりとりしつつ（必要に応じて途中経過を報告し合うなど）、最終的なゴールの達成に向けて協調動作します。
さらにA2Aでは、単にテキストメッセージを送受信するだけでなく通信内容の形式やユーザーインターフェースの調整まで含めてやりとりする点が特徴です。各メッセージには*「パート（part）」と呼ばれるコンテンツ断片が含まれ、生成した画像やドキュメントなど明確なコンテンツ形式を指定できますdevelopers.googleblog.com。これによりエージェント同士で「ユーザーの環境は画像表示に対応しているか」「フォーム入力が必要か」といったUIに関する取り決め（ユーザー体験の交渉）も行えるようになっていますdevelopers.googleblog.com。このような協調動作全体がエンタープライズ環境で安全に行える*よう、認証・認可の仕組みもプロトコルに組み込まれています。
図: A2Aプロトコルによるエージェント間協調の概念。青の「クライアントエージェント」（右）と緑の「リモートエージェント」（左）が吹き出し内でデータ（例: スプレッドシートやドキュメント）をやり取りしている様子を示す。A2Aではこのようにタスクの依頼と実行を通じてエージェント同士が安全なコラボレーションを行い、タスクの進行状況管理やユーザー体験の形式交渉、相互の能力発見（Agent Cardによるカタログ化）などが標準化されている。
要するにA2Aプロトコルは、これまでバラバラに存在していたAIエージェントたちに共通言語を与えるものだと言えます。その目的は、異なる製品やサービスのエージェント間の垣根を取り払い、統一された方法で連携できるエコシステムを築くことにあります。これにより企業は複数ベンダーのAIエージェントを組み合わせて利用しやすくなり、将来的により高度な自動化や効率化を実現できると期待されています。
従来のAPI連携やMCPとの違い
A2Aプロトコルは従来のAPI連携や他の仕組みと比べて何が新しいのでしょうか。まず従来のAPI連携との違いから見てみます。通常、ソフトウェア同士を統合する場合はREST APIやWebhookなどを用いて一方が他方の提供するインターフェースを呼び出す形で連携します。しかしこの方法では事前に決められたフォーマットと機能しかやり取りできず、動的に「何ができるか」を発見したりインタラクティブに応答の形式を交渉したりすることは困難でした。また、エージェントを単なる外部ツールのように見立ててAPI経由で呼び出す場合、一方向的な主従関係になりがちで、真の意味で対等に協働するマルチエージェントとは言えません。developers.googleblog.comで指摘されているように、A2Aはエージェントを単なる「ツール」扱いするのではなく、相互に協調可能な主体として扱う点が大きな特徴です。さらにA2AはHTTPやJSONといった既存の標準技術の上に構築されており、従来の企業システムとも統合しやすいよう配慮されています。言い換えれば、従来型APIの拡張・発展形として位置付けられるのがA2Aなのです。
次に、Anthropic社が提唱するMCP（Model Context Protocol）との違いについてです。MCPは大規模言語モデルで有名なAnthropic社が策定したプロトコルで、AIエージェントに役立つツールやコンテキスト（文脈）を提供するための仕組みです。具体的には、エージェントが外部のデータベースやAPI、計算機能など様々な「ツール」を利用できるようにするための標準であり、エージェントがタスクを遂行する際に必要な知識や機能を与える役割を果たします。一方のA2Aはエージェント同士の対話と協調に焦点を当てたプロトコルです。
Googleは公式発表の中で「A2AはAnthropicのMCPを補完するオープンプロトコル」であると述べており、両者は対立する競合技術というより役割の異なる協調的な技術と位置付けられています。つまり、MCPがエージェントと外部ツール・データとの連携を標準化するのに対し、A2Aはエージェント同士の連携を標準化するものです。それぞれアプローチは異なりますが、両方を組み合わせることでエージェントは必要な情報や機能を取得（MCPの役割）しつつ、他のエージェントと協力してタスクを進める（A2Aの役割）という包括的なエコシステムが実現します。実際、Googleのエージェント開発ツールキット（ADK）ではMCPを用いて外部データソースやAPIへの接続をサポートすると同時に、A2Aで異種エージェントとの直接連携も可能になるとされています。
まとめると、A2Aプロトコルは既存のAPI連携の延長線上にありつつ、より柔軟で双方向的なエージェント間対話を可能にした点で画期的です。またMCPのような既存プロトコルとも補完し合い、エージェントがあらゆるデータ源と仲間の知能を駆使できる包括的なフレームワークの一部を担っています。
A2Aが切り開く新たなビジネス応用例
A2Aプロトコルによって実現できる具体的なビジネス上の応用例をいくつか見てみましょう。エージェント同士が直接対話・協調できるようになることで、複数のシステムにまたがる業務プロセスを自動化・効率化する新しいソリューションが考えられます。以下にいくつかの例を挙げます。
人材採用プロセスの自動化: 採用業務には求人票作成、候補者検索、日程調整、背景調査など多岐にわたるタスクがあります。A2A対応エージェントを使えば、例えば求人に合致する候補者を検索するエージェントと面接日程を調整するエージェントが連携し、人事担当者の代わりに候補者探しから面接調整まで自動で進めてくれます。実際の利用イメージとして、まず採用担当者が自分のエージェントに「特定の条件に合う候補者を探して」と依頼すると、そのエージェントが求人情報に基づいて候補者サーチ専用のエージェント（リモートエージェント）にA2A経由で問い合わせを行い、適合する人材リストを取得します。さらに担当者が「この候補者たちとの面接を設定して」と指示すれば、今度は日程調整エージェントが各候補者や面接官のスケジュールを調べ、メール送信エージェントなどとも協調して面接日程の案内を自動送付します。最終的に内定に至れば、バックグラウンドチェック用エージェントが必要な身元確認を行う、といった具合に複数のエージェントが連携して一連の採用業務を担うことが可能になります。
顧客サポートの高度化: カスタマーサポートの現場でもA2Aエージェントの活用が期待できます。例えば、問い合わせ内容を理解するエージェントと問題解決に必要な情報を社内システムから引き出すエージェント、そしてユーザーへ回答を生成するエージェントが連携することで、問い合わせ対応を自動化できます。具体的には、ユーザーからのチャット問い合わせを受け取るエージェントがまず質問の意図を分析し、関連するFAQやデータを引き出すために社内ナレッジベース検索エージェントにA2Aで協力を依頼します。次に得られた情報をもとに回答案を生成するエージェントが適切な返答を用意し、必要に応じて請求システムや在庫データベースと対話できるエージェントとも連動して追加情報を取得します。最終的にユーザーには統合された回答が提示されます。従来は個別にプログラミングして統合していた異なる業務システム間のやりとりを、A2A対応エージェント同士の会話的な連携で実現できるため、問い合わせ対応のスピードと正確さが飛躍的に向上するでしょう。
これらは一例ですが、A2Aにより部門横断的な業務自動化や異なる企業サービス間のコラボレーションが柔軟に可能となります。例えば営業プロセスにおいてマーケティングAIと営業支援AIが連携して見込み顧客を育成したり、IoTデバイス管理エージェントとデータ分析エージェントが連携して工場の稼働最適化を図ったりと、応用範囲は幅広く考えられます。ポイントは、A2Aという共通プロトコルを介すれば異なる目的や得意分野を持つAIたちを組み合わせて、新たな価値を生み出せるということです。その結果、人間の作業負荷軽減やビジネスプロセスの効率化、新しいサービス創出などにつながる可能性があります。
開発者視点：A2A実装の特徴と注意点
では、開発者の視点から見たA2Aプロトコルの実装上の特徴や留意点について整理します。技術的な詳細全てを把握する必要はありませんが、基本的なポイントを押さえておくと良いでしょう。技術者にとっては結構大事な話です。
オープン仕様と既存標準の活用: A2Aプロトコルはオープンソースとしてドラフト仕様が公開されており、誰でもその詳細を確認したりコミュニティに貢献したりできます。プロトコルの設計にあたってはHTTPやJSONといった馴染み深い技術が採用されており、通信には標準的なHTTPベースのAPIコールやJSON-RPC（リモートプロシージャコール）、ストリーミングにはSSE（Server-Sent Events）など既存の仕組みが用いられています。そのため、新しく特殊な通信インフラを用意しなくても、既存のWeb技術スタックの延長で実装できる点は開発者にとって大きな利点です。
セキュリティと認証/認可: エンタープライズ環境で安心してエージェント同士を連携させるにはセキュリティが不可欠です。A2Aでは*認証・認可(AuthN/AuthZ)*の仕組みがプロトコルレベルで定められており、OpenAPI（従来のAPI標準）の認証方式と同等レベルのセキュリティをサポートするとされています。具体的にはAPIキーやOAuth2.0のような方式で各エージェントを認証し、やりとりできる情報や操作も権限に応じて制御できるようになります。開発者は各エージェントに適切な認証情報を組み込み、認可ルールを設定することで、企業内のアクセス制御ポリシーに沿った安全なエージェント間通信を実現できます。加えて、プロトコル自体もセキュアな設計となっており、やり取りされるデータの改ざん検知や盗聴防止のためにHTTPS上での通信やメッセージ署名といった対策を講じることが推奨されます。
エージェントカードによる能力カタログ化: 前述の通り、各エージェントは自分の提供できる機能やサービスをエージェントカード（Agent Card）というJSONフォーマットで記述します。開発者はまず自分のエージェントの能力・インタフェースを整理し、このエージェントカードを実装する必要があります。エージェントカードにはエージェント名やバージョン、できるタスクの種類、入力・出力の形式、必要な認証スコープなどを記載します。これにより他のエージェントから見て「何ができるエージェントか」を機械可読な形で公開するわけです。エージェントカードはA2Aプロトコルにおけるサービスカタログの役割を果たす重要な要素であり、正確かつ最新の情報を維持することがエージェント相互運用の成功に繋がります。
タスクの定義とライフサイクル管理: A2Aでエージェント間をやり取りされるタスクは、単なるAPIリクエストではなく一連のライフサイクルを持ったオブジェクトです。開発者は自分のエージェントが対応するタスクの種類（例えば「問い合わせ回答タスク」や「データ分析タスク」など）を定義し、その開始から進行中そして完了（または失敗）までの状態管理を実装する必要があります。タスク完了時には成果物であるアーティファクト（結果データ）を生成し、プロトコル規定の形式で返すことで、依頼元（クライアントエージェント）に結果を渡します。長時間かかるタスクの場合、途中経過を逐次送信したり、ステータスを更新通知したりすることも可能です。そのため開発者は、自エージェント内でタスクの進行状況を適切にトラッキングし、必要に応じて非同期処理や状態保存を行う仕組みを設計することが重要です。特に人間が途中で介入するようなプロセス（例：承認待ち）を扱う場合、タスクを一時中断・再開するロジックなども考慮する必要があるでしょう。
メッセージ内容とマルチモーダル対応: A2Aではメッセージにテキスト以外のリッチな内容を含めることができると説明しました。開発者側では、もし自分のエージェントが画像生成や音声対話など非テキストのやりとりに対応するなら、メッセージのパートに適切なコンテンツタイプ（例：画像ならPNG/JPEG、音声なら音声コーデック形式など）を指定して送信する実装が求められます。逆に他のエージェントから画像や音声付きのメッセージを受け取る可能性もあるため、自エージェントのクライアント側（UI側）はそれらを表示・再生できるよう準備しておく必要があります。A2Aプロトコル自体はモダリティに依存しない設計（Modality agnostic）を掲げており、将来的には動画ストリーミングやWebフォーム埋め込みなど様々な形式にも拡張可能です。そのため開発者は今後追加されるかもしれない新しいコンテンツタイプにも柔軟に対応できるよう、できるだけ汎用的なメッセージ処理ロジックを心がけるとよいでしょう。
異種プラットフォーム・フレームワークとの統合: A2Aはマルチプラットフォームを前提としているため、自分のエージェント以外は全く別の技術スタックで実装されている可能性があります。例えば相手がPython製のLangChainエージェントかもしれませんし、企業向けのSalesforceプラットフォーム上で動くエージェントかもしれません。幸いA2Aプロトコルが標準化されていれば、相手の実装言語や環境に関係なく通信できるはずですが、細部で解釈の違いが起きないよう十分なテストが重要です。開発者は提供されている公式のSDKやライブラリ（もしあれば）を活用し、異なるベンダーのエージェントと相互接続のテストを行うことが推奨されます。Googleの提供するVertex AIエージェント開発キット（ADK）では他社フレームワーク（LangChainやCrew.aiなど）や各種APIとの接続がシームレスにできるよう設計されています。こうしたツールも活用しながら、自社のエージェントがA2Aネットワーク上で協調動作に問題なく参加できることを確認しましょう。
以上のように、A2A対応エージェントの開発には通常のAPI開発に加えてタスク駆動の非同期処理や能力記述の公開など新しい観点が求められます。しかしその一方で、オープン仕様ゆえの情報入手性や既存標準の活用、各種SDKの登場など、開発者を支援する基盤も整いつつあります。初めは小規模な実験から始め、徐々に自社システムへエージェント同士の連携を組み込んでいくと良いでしょう。
A2Aがもたらす未来とエコシステムの展望
A2Aプロトコルが広く普及すれば、AIエージェント活用のエコシステムに大きな変革をもたらすと期待されています。最大の展望は、エージェントの相互運用性が飛躍的に向上することです。現在は一社のプラットフォーム内で閉じて動作しているエージェントでも、A2Aに対応することで他社のサービスやクラウド上のエージェントとシームレスに協働できるようになります。これはちょうどインターネット黎明期に各社バラバラだったネットワークが共通プロトコル（TCP/IPやHTTP）の採用で繋がり、Webの大きなエコシステムが生まれたことになぞらえられます。将来的には、企業内のあらゆる業務システムにエージェントが入り込み、それらが相互連携して複雑な問題を自律的に解決する世界が開けるかもしれません。
エコシステム面では、GoogleはAIエージェントマーケットプレースの構想も発表しています。これはGoogle Cloud上のマーケットプレースにパートナー各社が開発したエージェントを掲載し、企業が必要なエージェントを探して購買・導入できるようにする仕組みです。A2A対応エージェントであれば、たとえ別の企業が作ったものであっても自社のエージェント群に組み込んで動かすことが容易になるため、このようなマーケットプレースが成立しやすくなります。言わば*「エージェント版アプリストア」*のようなものが登場し、各社が得意分野のエージェントを提供・共有し合うことで、エコシステム全体の機能性が飛躍的に向上する可能性があります。
また、A2Aが標準化されることでガバナンスと管理性の向上も期待できます。企業は社内で稼働する様々なAIエージェントを統一的な方法で管理できるようになり、監査やコンプライアンス対応も容易になるでしょう。プロトコルに沿ってログやメトリクスを集約すれば、どのエージェントがどのようなやりとりを行ったかを一元的に追跡・分析することも可能です。これはエージェントのブラックボックス化を防ぎ、安心してAIに業務を任せるための基盤整備にもつながります。
現時点ではA2Aプロトコルはドラフト版が公開された段階ですが、2025年中には実運用に耐えるバージョンがリリースされる予定であり、Googleはパートナー企業と共に標準策定を進めています。今後さらに多くの組織やコミュニティがこのプロトコル開発に参加し、事例が蓄積されていくことでしょう。A2Aが普及すれば、異なるAIサービス同士が当たり前に対話する世界が訪れ、我々人間はそれらエージェントをオーケストレーション（指揮）する立場として創造性の発揮や意思決定といった本来の業務により集中できるようになるかもしれません。
まとめると、A2AプロトコルはAIエージェント同士の壁を取り払い、協調を可能にすることで新たな価値を生み出す鍵となる技術です。*Googleおよび多数のパートナー企業が推進するこの取り組みにより、今後数年でAI活用の姿は大きく変わる可能性があります。初心者の方もぜひ動向に注目しつつ、まずは身近なところからエージェント活用を試してみてはいかがでしょうか。A2A時代の幕開けにより、私たちの仕事のあり方やビジネスプロセスはさらに進化していくことでしょう。
最後に、A2Aの仕組みについてまとめたPDF資料を希望の方はこちらからご請求ください。
参考資料
Google Cloud Blog: 「Vertex AI offers new ways to build and manage multi-agent systems」 (2025年4月9日)cloud.google.comcloud.google.com
Google Cloud Blog: 「Building the industry’s best agentic AI ecosystem with partners」 (2025年4月9日)cloud.google.comcloud.google.com
Google Developers Blog: 「Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)」 (2025年4月9日)developers.googleblog.comdevelopers.googleblog.comdevelopers.googleblog.comdevelopers.googleblog.comdevelopers.googleblog.comdevelopers.googleblog.com