Brian Gruttadauria氏、HPEハイブリッドクラウドCTO。
数十年にわたり、企業テクノロジーの物語は「接続」に関するものだった。より高い効率性を追求するために、システム、データ、人々を接続することだ。エンタープライズアプリケーション統合（EAI）やサービス指向アーキテクチャ（SOA）の時代から、RESTやJSON APIの台頭まで、各時代はシームレスな相互運用性を約束してきた。しかし同時に、複雑さ、硬直性、あるいはビジネスニーズの進化に適応できないという限界も露呈してきた。
今日、私たちは別の転換点に立っている。エージェント型AIやModel Context Protocol（MCP）などのオープン標準の台頭により、相互運用性はもはやシステム間でデータを移動させるだけの話ではなくなった。それはシステム自体の知的な協働を可能にし、企業が自社のデジタルエコシステムとどのように関わるかを再定義するものだ。
統合からインテリジェンスへ
従来のAPIはトランザクション向けに設計されていた。あるサービスが別のサービスに何かを要求し、応答が返ってくる。このパラダイムはウェブや初期のクラウド時代にはうまく機能したが、システムが「問われた時だけ話す」という静的な関係を前提としている。
エージェント型AIはこれを変える。人間がコーディングした指示を待つのではなく、AIエージェントは意図を積極的に交渉し、知識を取得し、タスクを調整できる。彼らは単なるコマンドではなく、コンテキストを理解する。この新しい環境では、相互運用性は硬直的な契約よりも、共有されたセマンティクス、メタデータ、ポリシーに依存する。
ここでMCPが変革をもたらす。MCPは狭いAPIコールのセットを定義するのではなく、システムが互いに機能、コンテキスト、ポリシーをどのように提示するかの共有プロトコルを提供する。これにより、アプリケーションは受動的なエンドポイントではなく、ワークフローの知的な参加者として協働できるようになる。実質的に、ネットワークは適応的になり、意図を解釈し、利用可能なツールについて推論し、タスクを動的に調整できるようになる。
すべての企業がナレッジグラフ企業になりつつある
APIがすべての企業をソフトウェアプラットフォームにしたように、AI駆動の相互運用性はすべての企業をグラフ企業に変えている。これは誰もが正式なナレッジグラフやRDFトリプルストアを立ち上げる必要があるという意味ではなく、すべての組織がデータ、プロセス、意思決定の関係を構造化され、機械が操作可能な方法で表現しなければならないということだ。
セマンティックインデックス、コンテキストメッシュ、ナレッジファブリックと呼ばれるかどうかにかかわらず、目標は同じだ：AIシステムにあなたのビジネスがどのように機能するかを理解する能力を与えること。コンテキスト的なデータモデリング、システム間の結合組織に投資する企業が、孤立した実験ではなく成果を生み出すAIイニシアチブを持つ企業になるだろう。
これがクラウドにとって重要な理由
企業のランドスケープはますます分散化している。クラウド、エッジ、データセンター全体で実行されるワークロードはすべてリアルタイムで協力しなければならない。静的なAPIやバッチパイプラインだけに頼るのはもはや十分ではない。
現代の相互運用性アプローチは、セマンティックな認識、ポリシーコントロール、レイテンシに敏感なオーケストレーションをクラウドファブリックに直接組み込み、企業が単にシステムを接続することからインテリジェンスを調整することへと進化できるようにすべきだ。
実際には、それは以下を可能にすることを意味する：
• セマンティック強化：生のテーブルを超えて、エンティティ、関係性、コンテキストを表現する
• コンテキストガバナンス：AIが何にアクセスすべきで何にアクセスすべきでないか、どのようなポリシーの下で、完全なトレーサビリティを持って定義する
• スキーマの流動性：新しいデータフィールド、フォーマット、ソースが常に出現することを受け入れ、リアルタイムで適応する
• レイテンシを意識したパイプライン：インテリジェントエージェントがバッチ処理ではなく、意思決定のスピードで動作することを保証する
過去から学ぶ
私たちはこれまでにも同様の状況を経験しており、歴史はいくつかの指針を提供している。EAIはその複雑さの下で失敗した。SOAは実際のユースケースが存在する前に過度に標準化された。RESTは開発者とシンプルさを最優先したため成功した。
MCPとエージェント型AIが繁栄するためには、同じ原則が適用される：過剰なエンジニアリングを避け、採用が標準を形作るようにする。成功する企業はバズワードを追いかけるのではなく、人々がいる場所で彼らに会う柔軟なシステムを構築するだろう。
新たな最低条件
RESTがクラウドに参加するための最低条件になったように、MCP型の相互運用性はまもなくAI経済に参加するための最低条件になると私は考えている。
構造化された、AI対応のコンテキストを公開しないSaaSベンダーは、インテリジェントワークフローから除外される可能性がますます高まるだろう。セマンティクス（単なるデータではなく）を共有できないシステムは、企業の運営をオーケストレーションするエージェントにとって単に見えないものになるだろう。一方、データカタログやグラフテクノロジーベンダーは、受動的なリポジトリからエージェント型エコシステムの積極的な参加者へと進化する機会がある。
含意は明確だ：AIはあなたのデータを必要としているだけでなく、あなたのデータが意味をなすことを必要としている。
次世代のデータリーダーの育成
この進化はまた、新しいタイプのリーダーシップを要求する。明日のデータリーダーはSQLの専門知識やパイプライン設計スキル以上のものを必要とするだろう。彼らはグラフで考え、コンテキストを責任を持って管理し、技術的リテラシーとポリシー認識を融合させる必要がある。
さらに、これらのリーダーは、以前のサイクルから学ぶ謙虚さと、まだ形成途上の分野で実験する好奇心を持つ必要がある。データリーダーの準備状況の真のテストは、信頼、コンプライアンス、適応性を維持する方法で、自社のデータとワークフローをAIエージェントに公開する能力だろう。
よりスマートで接続された未来
相互運用性の未来はエンドポイントを接続することではない。それはインテリジェンスを接続することだ。それはデータを静的な資産からアクティブな会話へと移行させ、あなたのビジネスがAI経済にどのように参加するかを定義するものだ。
システム間の境界がぼやけるにつれ、成功は一つのことにかかっている：あなたのデータを単に利用可能にするだけでなく、理解可能にする能力だ。それが次世代の企業テクノロジーの約束であり、課題である。
