MCPでAIと社内システムをつなぐと、何ができるようになるのか。この記事では、当社がお客様向けに使っている「照会・作成・操作」の3系統で具体例を挙げ、まだ向かない仕事の線引きも正直に書きます。
はじめに1つだけ約束をしておきます。「照会・作成・操作」は御社の業務で何ができるかを示すための当社の分け方で、MCPの部品の名前(server側のResources・Prompts・Tools、client側のSampling・Roots・Elicitationなど)とは別の物差しです。部品の名前は「口の作り」の話、3系統は「業務の使い方」の話として、分けてお読みください。用語の詳細は「MCPとは?AIと社内システムをつなぐ新しい標準をやさしく解説」にまとめています。
できることの全体像(3系統)
| 系統(当社の分け方) | できること | 例 |
|---|---|---|
| 照会 | 社内のデータに日本語で聞く | 過去の記録を探す・数を数える・まとめる |
| 作成 | 書類・文面の下書き | 報告書・議事録・連絡文面のたたき台 |
| 操作 | 定型の手続きを任せる | 決まった手順の入力・転記・送信の準備 |
MCPの公式サイトは、AIがカレンダーやメモの情報を参照して、より個人的なアシスタントとして働く例や、組織内の複数のデータベースにつないで対話しながら分析を進める例を紹介しています。社内の文脈とAIの言葉の力が合流すると、AIの答えが「御社の事情を知っている」物に変わります。
3系統は独立ではなく、つなぎ合わせて使う物です。たとえば「照会」で集めた記録を「作成」で報告書にまとめ、定例の物は「操作」で毎回進める——最初は照会だけでも、定着するにつれて系統を組み合わせた形に育てられます。
照会系:社内のデータに日本語で聞く
「例年のこの業務の記録で、〇〇に該当する物は何件ある?」「この件の前回の連絡文は、いつ・誰に出した?」——このような問いに、AIが社内のデータを探して答えます。
具体場面を挙げます。
- 会議や現場の決まり事を、その都度人に聞かずに確認したい時
- 過去の同種の書類を探して、書き方の参考にしたい時
- ばらばらの記録から、数字を数えてまとめ直したい時
- 引き継ぎの途中で、前任者の残した記録を掘り起こしたい時
探す・聞く・数える——地味なこの作業の積み重ねが、実は多くの現場で一番時間を取っています。照会系は、この時間を削る最初の狙い目です。
照会系の良さは2つあります。1つは、探す時間と人に聞く時間が減ること。記録がどこにあるか覚えている人に、都度聞かなくて済むようになります。もう1つは、データを読むだけなので他の系統と比べてリスクが小さく、最初の1業務に最も向いていることです。当社も、最初は読み取りだけから始める進め方を基本にしています。
作成系:書類・文面の下書き
社内のデータを材料に、報告書・議事録・案内文のたたき台を作ります。一般のAIにゼロから書かせるのと違い、材料が御社の記録なので、数字や固有名の土台が社内のデータにあります。担当者は「ゼロから書く」仕事から「整える」仕事に専念できます。
場面で言うと、月次の報告書の骨組み、お客様や保護者への案内文、長い議事録の要点まとめなどです。社内の過去の文書を材料にできるので、書式や言い回しも御社の流儀に合わせやすくなります。
作成系で大事なのは、最終判断を人が持つことです。下書きの精度は、渡すデータの質と範囲で決まります。だからこそ、どのデータを読ませるかの権限設計とセットで進めるのが当社の作法です。
操作系:定型の手続きを任せる
決まった手順の入力・転記・送信の準備などを、AIが手順に沿って進めます。人の手が抜ける半面、まちがえると業務に直接響く系統です。
場面で言うと、決まった様式への入力、システム間の転記、定期的な送信の準備などです。手順が明文化されていて、例外の判断が入りにくい作業が向きます。逆に、その都度判断が要る手続きは、人の確認を挟む形にします。
MCPの公式仕様は、Toolsは任意のコード実行に当たるため、hostはToolを呼ぶ前に利用者の明示の同意を取るべき、と書いています。操作系を許す時は、何を許すかの権限設計・実行の記録・元に戻せる形の3つが前提になります。当社は操作系を、照会・作成が定着してから段階的に広げるのを基本にしています。
まだ向かないこと(正直な線引き)
MCPの解説は「できること」を挙げがちですが、当社はむしろこの節を最初に読んでいただきたいと考えています。向かない物を向かないと知っていることが、費用も手戻りも抑える一番安い方法だからです。
- 人の判断・承認が要る仕事:最後の判断は人が持ちます。AIは材料を揃える所までです。
- 紙のまま・データ化されていない業務:まずデジタル化が先です。お手伝いはできますが、MCPの話の前に段階があります。
- 法律や規約で外部への送信が許されない情報:MCPでAIに渡したデータは使うAIサービスへ送られるため、渡して良い範囲の確認が先です。
- 暗黙の前提が強すぎる業務:言葉化できない仕事は、まず言語化から始めます。
線引きを先に共有するのは、期待を裏切らないためだけではありません。向かない仕事を無理に組み込むと、手戻りの費用と現場の不信が残ります。当社は初回のヒアリングで、この「向かないリスト」を先に挙げるようにしています。「できる」を並べるより、この線引きを先に共有する方が、導入はうまく進みます。
1業務ずつ試す理由
いきなり全部をつなぐと、3つの問題が起きます。①どこで効果が出たか分からなくなる ②うまくいかなかった時の失敗が大きい ③権限の設計が一気に複雑になる。1業務に絞ると、この全部が反転します。効果の測り方も、記録を読み切る範囲も、最初は小さい方が確かです。失敗しても範囲が小さいため、軌道修正も早く済みます。もう1つ、見落とされがちな理由があります。1業務であれば、現場の人がAIの答えを自分で検証できます。検証できる範囲から始めることは、安全の設計(権限・記録・巻き戻し)を最初から簡単にしておくことと、同じ意味を持ちます。
試す業務は、書類・記録が多くて繰り返しの多い物が向いています。進め方の詳細は「岩手・盛岡の会社がMCPを入れる時の進め方」で、安全の設計は「MCPを安全に入れる」で詳しく扱います。
株式会社興縁(盛岡市八幡町4-24)は、御社の業務を「照会・作成・操作」の3系統に分けて、最初の1業務からMCP導入を伴走します。どこから始めるか迷う時は、書類の多い業務を1つ挙げていただければ、そこから相談が始まります。MCP導入・構築支援の頁をご覧のうえ、無料相談から「うちのこの業務、つなげますか?」とお気軽にご相談ください。