クラウドエース株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：青木 誠／以下「クラウドエース」）は、生成 AI を業務に活用（一部含む）しており、AI と業務システムを連携させて利用中/利用検討中の企業に所属する、情報システム部門・DX 推進部門・AI 活用推進部門の担当者 110 名を対象に、MCP（Model Context Protocol）に関する企業意識調査を実施しましたので、お知らせいたします。
- 01｜ 約 9 割が、AI が業務システムとの連携に際し「課題や不安」を実感、特に「セキュリティ面」（60.2%）への不安が顕著
- 02｜「MCP」のような標準規格の必要性を 94.6%が実感
- 03｜MCP のような標準規格を広く普及させるために、62.7%が「導入しやすい開発ツールやSDKの整備」が必要と回答
≪利用条件≫
1 情報の出典元として「クラウドエース株式会社」の名前を明記してください。
2 ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。
URL：https://cloud-ace.jp
■調査概要
- 調査名称：MCP（Model Context Protocol）に関する企業意識調査
- 調査方法：IDEATECH が提供するリサーチデータマーケティング「リサピー(R)︎」の企画によるインターネット調査
- 調査期間：2025 年 7 月 28 日～同年 7 月 29 日
- 有効回答：AI と業務システムを連携させて利用中/利用検討中の企業に所属する、情報システム部門・DX 推進部門・AI 活用推進部門の担当者 110名
※合計を 100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。
≪利用条件≫
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■約 9 割が、AI が社内の業務システムにアクセスして情報取得や作業を行うことに「課題や不安」を実感
「Q1.あなたは、AI が人間に代わって社内の業務システム（データベース、業務アプリケーション、ファイルサーバーなど）にアクセスして情報取得や作業を行うことに、課題や不安を感じますか。」（n=110）と質問したところ、「非常に感じる」が37.3%、「やや感じる」が51.8%という回答となりました。（※PoC や一部のツールでの簡易な連携も含みます。例：「ChatGPT の出力結果を社内 DB に保存する、生成 AI の分析結果を Excel に自動反映する」など）
・非常に感じる：37.3%
・やや感じる：51.8%
・あまり感じない：8.2%
・全く感じない：2.7%
・わからない/答えられない：0.0%
■AI と社内の業務システムを連携させる際に課題だと感じる理由、60.2%が「セキュリティやガバナンスに不安があるから」と回答
Q1で「非常に感じる」「やや感じる」と回答した方に、「Q2.AI と社内の業務システムを連携させる際に、課題だと感じる理由を教えてください。（複数回答）」（n=98）と質問したところ、「セキュリティやガバナンスに不安があるから」が 60.2%、「AI ツールやシステムの提供企業ごとの独自仕様によるロックインが発生するから」が 51.0%、「各ツールやシステムごとの仕様が異なり統合が難しいから」が 37.8%という回答となりました。
・セキュリティやガバナンスに不安があるから：60.2%
・AI ツールやシステムの提供企業ごとの独自仕様によるロックインが発生するから：51.0%
・各ツールやシステムごとの仕様が異なり統合が難しいから：37.8%
・動作検証やテストに時間がかかるから：37.8%
・データ形式やスキーマが統一されていないから：31.6%
・開発や運用のコストが高いから：28.6%
・リアルタイム連携のパフォーマンスに不安があるから：21.4%
・連携設定や障害対応が属人的になりやすいから：15.3%
・ノーコード/ローコード連携に非対応で柔軟性が低いから：14.3%
・その他：0.0%
・わからない/答えられない：0.0%
■「MCP」の認知率は、93.7%
「Q3.あなたは、『MCP（Model Context Protocol）』という言葉を聞いたことがありますか。」（n=110）と質問したところ、「内容をよく知っており、重要性も理解している」が 46.4%、「聞いたことがある程度」が 47.3%という回答となりました。（※設問上部コメント：MCP とは、AI と外部ツール（ファイル操作、データベース、Web サービスなど）を安全かつ統一的な方法で接続するための新しい標準規格です。）
・内容をよく知っており、重要性も理解している：46.4%
・聞いたことがある程度：47.3%
・この質問で初めて知った：4.5%
・わからない/答えられない：1.8%
■MCP を知った場面、「IT ベンダーの発表・セミナー」や「SNS」が上位
Q3で「内容をよく知っており、重要性も理解している」「聞いたことがある程度」と回答した方に、「Q4.どこで MCP を知りましたか。（複数回答）」（n=103）と質問したところ、「IT ベンダーの発表・セミナーから」が 51.5%、「SNS（X、LinkedInなど）から」が 47.6%、「技術系ニュースサイトやブログから」が 42.7%という回答となりました。
・IT ベンダーの発表・セミナーから：51.5%
・SNS（X、LinkedInなど）から：47.6%
・技術系ニュースサイトやブログから：42.7%
・社内の技術者や専門家からの情報から：40.8%
・YouTube から：34.0%
・業界団体や標準化機関の情報から：30.1%
・技術カンファレンスやイベントから：19.4%
・オープンソースコミュニティから：10.7%
・その他：0.0%
・わからない/答えられない：1.0%
■AI や外部ツールを業務で安全かつ効率的に連携させるために、94.6%から「MCP のような標準規格が必要」の声
「Q5.AI や外部ツールを業務で安全かつ効率的に連携させるために、MCP のような標準規格（AI連携の共通ルール）が必要だと感じますか。」（n=110）と質問したところ、「非常に強く感じる」が 36.4%、「強く感じる」が 58.2%という回答となりました。
・非常に強く感じる：36.4%
・強く感じる：58.2%
・どちらともいえない：4.5%
・あまり感じない：0.9%
・全く感じない：0.0%
■MCP のような標準規格の必要性を感じる理由、「複数 AI の柔軟な組み合わせによる高度な業務自動化が実現できるから」が 59.6%で最多
Q5で「非常に強く感じる」「強く感じる」と回答した方に、「Q6.MCP のような標準規格の必要性を感じる理由を、具体的に教えてください。（複数回答）」（n=104）と質問したところ、「複数 AI の柔軟な組み合わせによる高度な業務自動化が実現できるから」が 59.6%、「セキュリティやガバナンスの強化ができるから」が 45.2%、「ベンダーロックインからの脱却ができるから」が 45.2%という回答となりました。
・複数 AI の柔軟な組み合わせによる高度な業務自動化が実現できるから：59.6%
・セキュリティやガバナンスの強化ができるから：45.2%
・ベンダーロックインからの脱却ができるから：45.2%
・開発スピードの向上・コスト削減が期待できるから：38.5%
・社内外ツールとの連携がしやすくなるから：37.5%
・保守・運用の属人性を減らせるから：26.9%
・非エンジニアでも扱いやすくなる（技術ハードルの低下）から：22.1%
・システム変更対応がしやすくなるから：20.2%
・業界全体の技術標準化が進むから：18.3%
・その他：0.0%
・わからない/答えられない：0.0%
■AI がさまざまなシステムに対して、一つの共通方法でアクセス・操作できるようになることに、95.5%が「関心あり」
「Q7.あなたは、MCP のような共通プロトコル（標準規格）が普及することで、AI がさまざまなシステム（ファイル管理、メール、データベースなど）に対して、現在のように個別の設定や手順を覚えることなく、一つの共通方法でアクセス・操作できるようになるとしたら、どの程度関心がありますか。」（n=110）と質問したところ、「非常に関心がある」が 45.5%、「関心がある」が 50.0%という回答となりました。
・非常に関心がある：45.5%
・関心がある：50.0%
・どちらともいえない：4.5%
・あまり関心がない：0.0%
・全く関心がない：0.0%
■MCP の導入や普及における不安、「セキュリティ管理が難しそう」「専門知識がないと使いこなせなさそう」など
「Q8.MCP の導入や普及に際して、不安に感じる点を教えてください。（複数回答）」（n=110）と質問したところ、「セキュリティ管理が難しそう」が 52.7%、「専門知識がないと使いこなせなさそう」が 41.8%、「技術人材の確保や育成が難しい」が 39.1%という回答となりました。
・セキュリティ管理が難しそう：52.7%
・専門知識がないと使いこなせなさそう：41.8%
・技術人材の確保や育成が難しい：39.1%
・プロトコルや仕様が難解で理解が追いつかない：38.2%
・MCP 対応製品やツールが少ない：30.9%
・導入工数や初期コストが大きい：27.3%
・社内の運用・管理体制が構築できない：27.3%
・社内システムの大幅な改修が必要になる可能性がある：18.2%
・ベンダーが独自仕様を優先し標準に従わない懸念がある：13.6%
・特に不安は感じない：3.6%
・その他：0.0%
・わからない/答えられない：0.0%
■「データ連携」や「国内と国外で規格が変わらなければよいが、世界統一は難しいと感じる」などの声も
Q8で「特に不安は感じない」「わからない/答えられない」以外を回答した方に、「Q9.Q8 で回答した以外に、MCP の導入や普及に際して不安に感じることがあれば、自由に教えてください。（自由回答）」（n=106）と質問したところ、「データ連携」や「国内と国外で規格が変わらなければよいが、世界統一は難しいと感じる」など 40 の回答を得ることができました。＜自由回答・一部抜粋＞
- データ連携。
- 国内と国外で規格が変わらなければよいが、世界統一は難しいと感じる。
- ノウハウや人材がいないといけないから。
- 理解してくれない人たちも多い。
- 既存システムとの連携やアップデート時の対応について。
- セキュリティの管理はより複雑になりそう。
■MCP のような標準規格を広く普及させるために必要な支援や条件について、62.7%が「導入しやすい開発ツールや SDK の整備」と回答
「Q10.AI と業務システムの連携をより安全・スムーズに行うために、MCP のような標準規格が広く普及するには、どのような支援・条件が重要だと感じますか。（複数回答）」（n=110）と質問したところ、「導入しやすい開発ツールや SDK の整備」が 62.7%、「他社の導入事例・ユースケースの可視化」が 42.7%、「国や業界団体による標準化の推進」が42.7%という回答となりました。
・導入しやすい開発ツールや SDK の整備：62.7%
・他社の導入事例・ユースケースの可視化：42.7%
・国や業界団体による標準化の推進：42.7%
・大手プラットフォーマー（Google や Microsoft など）による採用：40.0%
・中立的な比較情報の提供：35.5%
・専門家による導入支援・コンサルティング：22.7%
・導入ステップをわかりやすく示すガイドラインの整備：19.1%
・既存システムとの互換性確保：19.1%
・無償・試用環境の提供による体験機会の拡充：18.2%
・その他：0.9%
・わからない/答えられない：2.7%
■まとめ
今回は、AI と業務システムを連携させて利用中/利用検討中の企業に所属する、情報システム部門・DX 推進部門・AI 活用推進部門の担当者 110 名を対象に、MCP（Model Context Protocol）に関する企業意識調査を実施しました。
まず、AI が社内の業務システムにアクセスして情報取得や作業を行うことに、約 9 割が「課題や不安」を抱いていることが分かりました。その理由として、「セキュリティやガバナンスに不安があるから」（60.2%）、「AI ツールやシステムの提供企業ごとの独自仕様によるロックインが発生するから」（51.0%）が上位に挙げられました。また、MCP の認知度は 93.7%であり、MCP のような標準規格については、9 割以上が必要性を認識しています。その理由として、「複数 AI の柔軟な組み合わせによる高度な業務自動化が実現できるから」（59.6%）、「セキュリティやガバナンスの強化ができるから」（45.2%）が挙げられました。さらに、MCP の普及により一つの共通方法でシステムにアクセスできることには、95.5%が関心を示しています。一方で、導入への不安として「セキュリティ管理が難しそう」（52.7%）、「専門知識がないと使いこなせなさそう」（41.8%）が挙げられ、普及に必要な支援として「導入しやすい開発ツールや SDK の整備」（62.7%）や、「他社の導入事例・ユースケースの可視化」（42.7%）が求められています。
今回の調査では、生成 AI 市場が単機能利用から複数システム連携へと技術的移行期を迎える中、多くの AI 活用担当者がシステム連携に課題を感じている実態が明らかになりました。開発コストの高さや複雑な仕様、セキュリティへの懸念など、さまざまな障壁が存在する一方で、MCP のような標準規格への潜在的なニーズは極めて高いことが判明しました。AI 連携の効率化と安全性の両立を実現するためには、統一された規格の普及とともに、導入を支援する環境整備が不可欠でしょう。特に、実践的な開発ツールの提供や成功事例の共有、専門的なサポート体制の構築など、企業が安心して AI 連携を推進できる基盤づくりが求められています。
本調査のダウンロードはこちら：https://cloud-ace.jp/doc_download/insightreport_mcp/
■クラウドエースの MCP サーバー開発支援
AI Agent とシステム間の接続仕様を標準化する「Model Context Protocol（MCP）」に基づき、両者をつなぐ「MCP サーバー」の構築をご支援いたします。生成 AI がビジネスで価値を発揮するには、社内のデータベースや基幹システムといった既存のIT資産との連携が不可欠です。しかし、AI Agent ごとに個別でシステム連携機能を開発するのは非効率で拡張性にも乏しく、セキュリティガバナンスの維持も困難になります。本サービスは、連携部分を標準化された再利用可能なコンポーネントとして構築することで開発を加速させ、安全で管理しやすいAI活用基盤を提供。複数の AI Agent が協調して動作する「マルチエージェントシステム」の実現に寄与します。
詳しくはこちら：https://cloud-ace.jp/service/mcp-development-support/
■ クラウドエース株式会社について
本社 : 東京都千代田区大手町 1-7-2 東京サンケイビル 26 階
代表取締役社長 : 青木 誠
ウェブサイト：https://cloud-ace.jp
事業内容：クラウドエースは Google Cloud の日本トップクラスの実績をもち、海外にも複数の拠点をもつシステム インテグレーターです。クラウドの導入設計や運用・保守、システム開発、生成 AI 活用までをワンストップで提供いたします。 Google Cloud 認定トレーナーが多数所属しており、高い技術力とサービス品質で、Google Cloud プレミアパートナーとマネージド サービス プロバイダ、Google Maps Platform のパートナーにも認定されています。製造、小売、情報通信、ゲームなどあらゆる業界において 1,000 社を超える顧客をサポートしてきた知見を活かし、ビジネスの成功に直結するクラウド活用を提案いたします。
※Google、Google Cloud、Google Maps Platform、YouTube は Google LLC の商標です。
※ChatGPTはOpenAI OpCo, LLC の商標です。
※Microsoft、Excel は、Microsoft Corporationの商標です。
※LinkedInはLinkedIn Corporation の商標です。
※XはX Corp. の商標です。
※IDEATECH、リサピーは株式会社IDEATECH の登録商標です。
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