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title: "A2A（Agent-to-Agent Protocol）とは？エージェント間連携の標準規格を解説"
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metaDescription: "GoogleのA2A（Agent-to-Agent Protocol）の仕組みとMCPとの違いを解説。異なるベンダーのAIエージェント同士が連携する標準規格の全体像と企業活用の可能性を紹介します。"
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keywords: ["A2A", "Agent-to-Agent Protocol", "A2A とは"]
category: "BD_genai-basics"
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。
A2Aの仕組み：エージェント間通信の3層構造
A2Aは以下の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 |
Agent Card：エージェントの自己紹介
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。
Taskライフサイクル
A2Aのタスクは以下のステータスで管理されます。
| 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の違い：補完関係にある2つの規格
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。
A2Aが解決する課題
課題1：ベンダーロックイン
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。
課題2：タスクの専門分化
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。
課題3：セキュリティと認証
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。
A2Aの企業活用シナリオ
シナリオ：採用業務のマルチエージェント連携
- 採用エージェント: 求人要件を受け取り、候補者のスクリーニングを実施
- スケジュールエージェント: 面接日程の調整をCalendar APIと連携して実行
- レファレンスチェックエージェント: 候補者の経歴確認レポートを生成
- レポートエージェント: 全候補者の評価サマリーを作成し、採用担当者に提出
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。
A2Aのエコシステム：参加企業
A2Aの策定にはGoogleのほか、以下の企業が参加しています。
- Salesforce
- SAP
- Atlassian
- MongoDB
- ServiceNow
- Accenture
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。
今後の展望：MCP＋A2Aで実現する業務自動化
MCPとA2Aは、企業のAI活用の基盤インフラとなる可能性を秘めています。CRMを中心に据え、MCPでデータソースを接続し、A2Aで専門エージェントを連携させることで、営業→マーケティング→カスタマーサクセスの全プロセスをAIエージェントが横断的に支援する体制が構築可能です。
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拡張していく進め方が、企業にとって現実的なロードマップとなるでしょう。
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