A2A（Agent-to-Agent Protocol）とは、Googleが2025年4月に発表した、異なるベンダーのAIエージェント同士が安全に情報交換・タスク委任を行うための標準規格です。MCPが「AIとツールの接続」を担うのに対し、A2Aは「AIとAIの接続」を担い、両プロトコルの組み合わせでマルチエージェントシステムが実現します。Salesforce・SAP・Atlassianなど主要企業が策定に参加しており、エンタープライズ環境でのAIエージェント連携が加速しています。
AIエージェントが外部ツールと連携するMCP（Model Context Protocol）に続き、2025年4月にGoogleが発表したのがA2A（Agent-to-Agent Protocol）です。A2AはAIエージェント同士が安全に情報を交換し、タスクを委任し合うための標準規格です。
MCPが「AIとツールの接続」を標準化したのに対し、A2Aは「AIとAIの接続」を標準化します。この2つのプロトコルが組み合わさることで、複数のAIエージェントが協調して複雑な業務を遂行する「マルチエージェントシステム」が現実のものとなりつつあります。
「AIエージェントの連携技術に関心はあるが、MCPとの違いがわからない」という方に、特におすすめです。ぜひ最後までご確認ください。
A2Aとは、異なるベンダーのAIエージェント同士が安全にタスクを委任・実行するための標準プロトコルです。以下の3つの層で構成されます。
| 層 | 役割 | 内容 |
|---|---|---|
| Agent Card（名刺層） | エージェントの自己紹介 | 名前・説明・対応可能なタスク・認証方式 |
| Task管理層 | タスクの作成・進捗管理 | タスクの送信・ステータス確認・結果受け取り |
| メッセージ層 | エージェント間のデータ交換 | テキスト・ファイル・構造化データの送受信 |
A2Aでは、各エージェントが「Agent Card」と呼ばれるJSON形式の自己紹介ファイルを公開します。これにより、他のエージェントが「このエージェントには何を依頼できるか」を自動的に判断できます。人間の組織でいえば、社員が名刺と職務記述書を公開し、誰がどの業務を担当できるかが明確になるイメージです。
A2Aのタスクは以下のステータスで管理されます。このステータス管理により、委任元のエージェントはタスクの進捗をリアルタイムで把握できます。
| ステータス | 意味 |
|---|---|
| submitted | タスク依頼が送信された |
| working | エージェントがタスクを処理中 |
| input-required | 追加情報が必要 |
| completed | タスク完了 |
| failed | タスク失敗 |
| canceled | タスクキャンセル |
MCPとA2Aは競合するプロトコルではなく、補完関係にあります。
| 比較項目 | MCP | A2A |
|---|---|---|
| 接続対象 | AI ↔ ツール（データソース・API） | AI ↔ AI（エージェント同士） |
| 提唱者 | Anthropic | |
| 主な用途 | CRM・DB・ファイルシステムの操作 | タスク委任・情報交換・共同作業 |
| 通信方式 | JSON-RPC 2.0 | HTTP + JSON-RPC |
| 位置づけ | エージェントの「手」 | エージェントの「チームワーク」 |
たとえば、営業エージェントがCRMのデータをMCP経由で取得し、分析エージェントにA2A経由でデータ分析を委任し、その結果をもとに提案書作成エージェントがドキュメントを生成する――といったマルチエージェント連携が実現します。この「一気通貫」のフローが、企業のAI活用を次のステージに押し上げます。
現状では、同一ベンダーのエージェント同士しか連携できないケースが多く、企業は特定のAIプラットフォームに依存するリスクがあります。A2Aはオープン標準として異なるベンダーのエージェント間でも通信を可能にします。企業様によって利用するAIプラットフォームは異なりますが、A2Aにより「最適なエージェントを選んで組み合わせる」自由度が確保されます。
1つのAIエージェントにすべての業務を任せるのは非効率です。A2Aにより「営業特化エージェント」「データ分析特化エージェント」「法務特化エージェント」がそれぞれの強みを活かして協調できます。人間の組織設計と同様、専門分化と連携の仕組み化がAIエージェントの世界でも重要です。
エージェント間の通信にはセキュリティが不可欠です。A2Aは認証・認可の仕組みを標準に組み込み、安全なエージェント間通信を実現します。
各エージェントがA2Aプロトコルでタスクを受け渡し、一連の採用プロセスを自律的に完了します。人間が関与するのは最終的な採用判断のみで、それ以外のオペレーションはAIエージェントが担います。
A2Aの策定にはGoogleのほか、以下の企業が参加しています。
これらの企業が自社製品にA2A対応エージェントを組み込むことで、エンタープライズ環境でのマルチエージェント連携が加速すると見込まれています。
A2Aはまだ策定段階であり、以下の点に注意が必要です。
関連する記事:
まずはMCPでCRMとAIの接続を確立し、その上でA2Aによるマルチエージェント連携を段階的に検討してください。
MCPを先に導入することを推奨します。MCPでAIと業務ツール（CRM、Slack、DB等）の接続を確立し、単一エージェントによる業務自動化の成果を確認してから、A2Aによるマルチエージェント連携に進むのが段階的で現実的なアプローチです。詳しくは「MCP（Model Context Protocol）とは？」をご覧ください。
プロトコル仕様は公開されていますが、本番環境での大規模運用実績はまだ限定的です。現時点では、社内のPoC環境でマルチエージェント連携の検証を行い、プロトコルの成熟を見ながら本番適用の判断をするのが賢明です。
CRMに蓄積されたデータを起点に、営業エージェント・分析エージェント・レポートエージェントがA2A経由で連携することで、リード対応から商談分析、提案書生成までの一気通貫フローが実現します。SalesforceがA2Aの策定に参加していることからも、CRM×マルチエージェント連携は今後の主要トレンドとなることが予想されます。
AI×CRM連携やマルチエージェント活用について詳しく知りたい方は、150社以上のCRM導入支援実績を持つ株式会社StartLinkにお気軽にご相談ください。