はじめに
近年、AI技術の発展は目覚ましく、私たちの仕事や生活を大きく変えようとしています。特に「AIエージェント」と呼ばれる、自律的にタスクをこなすAIは、業務の自動化や効率化の鍵として注目されています。しかし、異なる企業や開発者によって作られたAIエージェント同士が連携できなければ、その真価を発揮することはできません。
本稿では、Google Cloudが新たに発表したオープンプロトコル「Agent2Agent (A2A)」について、その重要性や仕組みを公式ブログ「Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)」をもとに解説します。
引用元
- タイトル: Google Cloud Next: Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)
- URL: https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
- 発行日: 2025年4月9日
※関連URL
・Github：https://github.com/google/A2A?tab=readme-ov-file
・Documents：https://google.github.io/A2A/#
・本稿中の画像に関しては特に明示がない場合、引用元記事より引用しております。
・記載されている情報は、投稿日までに確認された内容となります。正確な情報に関しては、各種公式HPを参照するようお願い致します。
・内容に関してはあくまで執筆者の認識であり、誤っている場合があります。引用元記事を確認するようお願い致します。
要点
- Google Cloudは、AIエージェント同士の連携を可能にする新しいオープンプロトコル「Agent2Agent (A2A)」を発表しました。
- A2Aは、異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント間の相互運用性を高め、企業全体の業務効率化やイノベーションを加速させることを目的としています。
- 50社以上のテクノロジーパートナーやサービスプロバイダーが協力しており、オープンな標準規格として開発が進められています。
- A2Aは、既存の標準技術を基盤とし、セキュリティや長期タスクへの対応、多様なデータ形式（マルチモーダル）を考慮して設計されています。
- これにより、AIエージェントは互いの能力を発見し、タスクを分担・連携して、より複雑な問題を解決できるようになります。
詳細解説
AIエージェントと相互運用性の課題
AIエージェントは、新しいPCの発注、カスタマーサポートの補助、サプライチェーン計画の支援など、日常的な反復作業や複雑なタスクを自律的に処理することで、私たちの生産性向上に貢献します。
しかし、現在多くの企業では、特定の目的のために様々なAIエージェントを導入していますが、それらは異なるシステムやアプリケーション上で独立して動作していることが多く、連携が困難でした。例えば、人事システムのエージェントが採用候補者リストを作成し、その情報を別のコミュニケーションツール上のエージェントに渡して面接設定を依頼する、といったスムーズな連携が実現しにくい状況でした。
このような「サイロ化」された状態では、AIエージェントの能力を最大限に引き出すことはできません。AIエージェントの真価を発揮させるためには、異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェント同士が、まるで人間のように協力し合える仕組み、すなわち相互運用性が不可欠です。
Agent2Agent (A2A) プロトコルとは？
そこで登場したのが、Google Cloudが提唱するオープンプロトコル「Agent2Agent (A2A)」です。A2Aは、AIエージェントが互いにコミュニケーションを取り、情報を安全に交換し、様々な企業のプラットフォームやアプリケーション上でアクションを調整するための標準的な方法を提供します。
これは、特定の企業が独占する技術ではなく、オープンプロトコルとして開発されており、Atlassian、 Box、 Salesforce、 SAP、 ServiceNow といった多くのテクノロジー企業や、Accenture、 Deloitte、 KPMG、 PwC などの大手サービスプロバイダーが協力しています。この広範な協力体制は、A2Aが業界標準となる可能性を示唆しています。
A2Aを利用することで、開発者は他のA2A対応エージェントと接続可能なエージェントを構築でき、ユーザーは様々なプロバイダーのエージェントを自由に組み合わせて利用できるようになります。
A2Aの設計思想
A2Aプロトコルは、以下の5つの重要な原則に基づいて設計されています。
- エージェント能力の活用: エージェントが特定の「ツール」に限定されることなく、自然で構造化されていない方法（例えば自然言語での対話）で連携できるようにします。
- 既存標準の活用: HTTP、 SSE、 JSON-RPC といった広く普及している標準技術を基盤としているため、既存のITシステムとの統合が容易です。
- デフォルトでのセキュリティ: 企業レベルの認証・認可をサポートし、安全な情報交換を実現します。
- 長期タスクのサポート: 短時間で完了するタスクから、人間が介在して数時間、数日かかるような深い調査まで、柔軟に対応できます。途中経過のフィードバックや通知も可能です。
- モダリティ非依存: テキストだけでなく、音声やビデオストリーミングなど、様々な形式のデータを扱えるように設計されています。
A2Aの仕組み
A2Aは、「クライアントエージェント」と「リモートエージェント」間の通信を仲介します。クライアントエージェントがタスクを定義して伝え、リモートエージェントがそのタスクを実行して結果を返す、という流れが基本です。この連携は、以下の主要な機能によって実現されます。
- 能力発見 (Capability Discovery): 各エージェントは「エージェントカード」(JSON形式) を使って自身の能力（何ができるか）を公開します。これにより、クライアントエージェントはタスク実行に最適なリモートエージェントを見つけ出すことができます。
- タスク管理 (Task Management): エージェント間の通信は「タスク」の完了を目的とします。タスクは生成、進行中、完了といったライフサイクルを持ち、進捗状況はエージェント間で同期されます。タスクの成果物は「アーティファクト」と呼ばれます。
- コラボレーション (Collaboration): エージェントは互いにメッセージを送り合い、コンテキスト、返信、アーティファクト、ユーザーからの指示などを伝達します。
- ユーザーエクスペリエンス交渉 (User Experience Negotiation): メッセージには、生成された画像など、コンテンツの「パーツ」が含まれます。各パーツにはコンテンツタイプが指定されており、エージェント間で必要なフォーマットを交渉したり、ユーザーインターフェース（iframe、ビデオ、Webフォームなど）の能力を考慮したりできます。
具体的な活用例：ソフトウェアエンジニアの採用
例えば、ソフトウェアエンジニアを採用するプロセスを考えてみましょう。採用担当者が自社のエージェント（クライアントエージェント）に、特定の職務内容、勤務地、スキルセットに合致する候補者を探すよう指示します。
クライアントエージェントはA2Aを介して、候補者データベースを持つ外部の専門エージェント（リモートエージェント）と連携し、候補者リストを取得します。採用担当者は提案された候補者リストを確認し、クライアントエージェントに面接設定を指示できます。さらに、面接後には別のエージェントに身元調査を依頼することも可能です。
このように、複数の異なるシステムやエージェントがA2Aを通じて連携することで、複雑な採用プロセス全体を効率化できます。
A2Aのこれから
A2Aは、AIエージェントの相互運用性における新時代の到来を告げる可能性を秘めています。Google Cloudは、このプロトコルをオープンソースとして公開し、パートナーやコミュニティと共に開発を進めていくとしています。詳細な仕様ドラフトやコードサンプルはA2Aウェブサイトで公開されており、誰でも貢献することが奨励されています。
2025年後半には、本番環境に対応したバージョンのリリースが予定されており、今後、A2Aを基盤とした様々なエージェント連携ソリューションが登場することが期待されます。
まとめ
本稿では、Google Cloudが発表したAIエージェント連携のためのオープンプロトコル「Agent2Agent (A2A)」について解説しました。A2Aは、異なるAIエージェント間の壁を取り払い、シームレスな連携を実現することで、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速し、生産性の向上と新たなイノベーションを生み出すための重要な基盤となるでしょう。
多くの企業が参画し、オープンな標準として開発が進むA2Aの今後の動向に注目が集まります。AIエージェントが互いに協力し合う未来は、もうすぐそこまで来ています。
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