［開発者向け］生成AIをビジネスに活かす鍵はAPI管理にあり：GoogleのApigeeによる「AIエージェント」体験の実現

2025-07-27

はじめに

　多くの企業で生成AIの業務活用が本格化する中、その導入は新たな局面を迎えています。単に大規模言語モデル（LLM）を構築・導入するだけでなく、AIを既存の社内システムや外部サービスと、いかにして安全かつ効率的に連携させるか、という課題が浮上しています。

　本稿では、この課題を解決する上で重要な役割を担う「API管理」に焦点を当てたGoogle CloudのAPI管理プラットフォーム「Apigee」について、自律的にタスクをこなす「AIエージェント」がAPIをツールとして利用する際の技術的な動向を含め、解説していきます。

参考記事

タイトル: The agentic experience: Is MCP the right tool for your AI future?
発行元: Google Developers Blog
発行日: 2025年7月24日
URL: https://developers.googleblog.com/ja/the-agentic-experience-is-mcp-the-right-tool-for-your-ai-future/

タイトル: Apigee API Hub とは
発行元: Google Cloud
URL: https://cloud.google.com/apigee/docs/apihub/what-is-api-hub?hl=ja

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要点

企業のAI導入における真の課題は、LLMの構築そのものだけでなく、既存のAPIエコシステムとの安全かつ管理された統合である。
AIがAPIを「ツール」として利用するためのプロトコルとしてMCP（Model Context Protocol）が登場しているが、まだ発展途上であり、企業が求めるセキュリティやガバナンスの要件には対応していない。
AI活用の成否を分ける基盤となるのは、まず堅牢なAPI管理プログラムの存在である。
Google CloudのApigeeは、既存のAPIにセキュリティ、スケーラビリティ、ガバナンスといったエンタープライズレベルの管理機能を提供し、AIとの安全な連携を実現する。
Apigeeは、MCPに認証・認可機能などを追加するオープンソースの参照実装を提供しており、APIを「AIプロダクト」として管理・配布する具体的な道筋を示している。

詳細解説

AI活用の新たなステージ：「AIエージェント」とは？

　まず、本稿のテーマである「AIエージェント」について理解を深めましょう。

　従来のAIが特定の質問に答えたり、文章を生成したりする「応答型」のものが中心だったのに対し、AIエージェントは、与えられた目標を達成するために、自律的に計画を立て、複数のステップを実行する能力を持ちます。

　例えば、「今月の東京本社の売上データを集計し、グラフ化してレポートを作成後、関係部署のマネージャー全員にメールで送付する」といった複雑なタスクを、AIエージェントは自動で実行できます。

　しかし、AIエージェントがこのようなタスクを実行するためには、現実世界のデータにアクセスしたり、他のシステムを操作したりするための「手足」が必要です。その役割を果たすのがAPI（Application Programming Interface）です。APIは、様々なソフトウェアやサービスが持つ機能を、外部から利用するための「窓口」や「接続口」だとお考えください。AIエージェントは、このAPIというツールを使いこなすことで、初めて実世界で価値のあるタスクを実行できるのです。

AIとAPIを繋ぐ「MCP」という考え方

　AIエージェントが様々なAPIをツールとして自在に使いこなすためには、「どのAPIがどのような機能を持つのか」「どうすればその機能を使えるのか」といった情報をAIが理解できる形式で提供する必要があります。

　そこで登場したのがMCP（Model Context Protocol）というコンセプトです。これは、APIをAIエージェント向けの「ツール」として定義し、その使い方を記述するための、いわば「APIの取扱説明書の標準フォーマット」のようなものです。MCPによって、AIは利用可能なツールを発見し、その使い方を自律的に学習できるようになります。

　しかし、このMCPはまだ発展途上の技術です。特に、現在のMCPの仕様では、企業の業務利用において不可欠なセキュリティ、例えば「誰がそのAPIを使っていいのか（認証）」や「どの機能まで使わせていいのか（認可）」といった制御の仕組みが十分に考慮されていません。