A2A（Agent2Agent）とは、異なるベンダーや技術基盤で構築されたAIエージェント同士が安全かつ効率的に連携できるように設計された共通プロトコルです。従来はエージェントが孤立して動作し、企業システム内での柔軟な連携や拡張性に制約がありました。A2Aはこの課題を解決し、複数の専門エージェントが共通ルールに基づいて通信しながら協調作業を行うことを可能にします。
Googleを中心にセールスフォースやSAPなど多くの企業が開発に参加し、エンタープライズ領域でも活用が広がりつつあります。セキュリティや認証の仕組みも標準で組み込まれており、企業利用に適した堅牢性を備えています。高度化する生成AIやマルチエージェントの仕組みを支える基盤として注目されるA2Aは、今後のAI活用の在り方を大きく変える重要な標準となりつつあります。
Agent2Agent（A2A）とは
Agent2Agent（A2A）とは、異なるベンダーや技術基盤で構築されたAIエージェント同士が、安全かつ効率的に連携できるようにするための共通プロトコルです。複数のエージェントが共通言語で通信し、協調してタスクを実行できる仕組みを提供します。
Googleが2025年4月に発表し、セールスフォース、SAP、PayPalなど50社以上のテクノロジーパートナーやアクセンチュア、BCG、マッキンゼーといったサービスプロバイダーが参加しています。2025年5月にはMicrosoftもサポートを表明し、エンタープライズ領域でも注目されています。
A2Aはエージェント間の会話のルールを標準化し、従来のユーザーとAIの1対1のやり取りを超えて、複数の専門エージェントが柔軟に連携する仕組みを実現します。生成AIやLLMの進化により、マルチエージェント構成を通じて高度な意思決定や情報処理が可能となり、今後のエージェントエコシステムの基盤技術として位置づけられています。
開発者はA2A対応エージェントを実装することで、他のベンダーが提供するエージェントと相互運用可能なシステムを構築できます。ユーザーは複数のエージェントを自由に組み合わせ、より柔軟な利用が可能になります。
参考：https://developers.googleblog.com/ja/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
A2Aプロトコルの設計原則
A2Aプロトコルは次の5つの原則に基づいて設計されています。この設計により、特定ベンダーに依存せず多様なエージェントが連携可能となり、開発者は自由度の高いシステム構築を行えます。
| エージェントの自律性を尊重 | 各エージェントは独立しており、ツールや記憶を共有していなくても自然に協力可能。対等な立場で柔軟に協調することを重視。 |
| 既存標準技術の活用 | 通信にはHTTP、逐次応答にはServer-Sent Events（SSE）、メッセージ構造にはJSON-RPCを利用。既存システムとの親和性が高く、導入しやすい。 |
| セキュリティの確保 | OpenAPI仕様に準拠した認証・認可を標準でサポートし、企業利用における通信の安全性を担保。 |
| 長時間タスクへの対応 | 短時間タスクから数日規模の人間参加型プロセスまで幅広く対応。進捗報告や状態更新を可能にし、持続的な協調作業を支援。 |
| モダリティ非依存 | テキスト、音声、動画、画像など多様な形式に対応。より豊かなユーザー体験を実現。 |
エージェントカード
A2Aを利用するリモートエージェントは自身の機能やスキル、認証要件をJSON形式で記述したエージェントカードを公開します。エージェントカードは、クライアントが最適なエージェントを特定し、A2Aを通じて通信する際に不可欠な情報を提供します。
Googleはクラウド領域での知見を基に、セールスフォース、SAP、PayPalなどと協力してA2Aをオープン標準として策定しました。マルチエージェントシステムの実装が加速し、エンタープライズにおけるAI活用の幅が大きく広がっています。
A2Aの主要機能
A2Aプロトコルは、クライアントエージェントとリモートエージェントの連携を標準化し、タスク実行を円滑に進めるための仕組みを提供します。クライアントエージェントはタスクを定義して伝達し、リモートエージェントはその内容に基づき行動や情報提供を行います。この仕組みにより複数のエージェントが安全かつ効率的に協調作業を行えるようになります。
安全なデータ交換と協調作業
エージェントはメッセージを通じてコンテキストや回答、ユーザーの指示をやり取りできます。機密性の高い情報も安全に交換できるため、信頼性を維持しながら共同で作業を進められます。
タスクのライフサイクル管理
通信はエンドユーザーの要求を満たすタスクの完了を目的としています。タスクはプロトコルによってオブジェクトとして定義され、短時間で完了する場合もあれば長時間実行されるタスクでは進捗や状態更新を継続的に共有します。
ユーザー体験を考慮したデータ処理
やり取りされるメッセージにはテキストだけでなく、動画や画像など多様なデータ形式が含まれます。利用するインターフェースの機能を踏まえ、適切な表示方法を選択することでユーザー体験を向上させます。
エージェント機能の公開と最適化
エージェントはJSON形式のエージェントカードを用いて自身の機能や要件を公開します。クライアントエージェントは最適なリモートエージェントを選び出し、A2Aを介して効率的にタスクを実行できます。
A2Aが注目されている背景
AIエージェントは高機能化が進んでいますが、各企業が独自のフレームワークやクラウド基盤で構築するため、エージェント同士が協力しづらいという課題が存在します。この状況を放置すると、複数のAIが存在しても孤立して動作するだけで、複雑な業務自動化や組織横断的な価値創出は実現しにくくなります。
A2Aが注目される背景には、異なるエージェント同士を柔軟に連携させ、拡張性あるタスク処理を可能にする点があります。ベンダーやフレームワークに依存せずに利用できることから、企業は自由度の高いエージェント連携を実現できます。Google主導のプロトコルであり、セキュリティや通信効率にも配慮され、大規模システムにも適しています。
従来の単一エージェント構成では、複雑なタスクを扱うほど設計や保守の負担が増大していました。FAQ、予約、顧客情報照会などを1つのAIに集約すると柔軟性が損なわれ、API連携やルールベース設計では拡張性が限られていました。A2Aは役割ごとにエージェントを分離し、相互運用を前提に設計されているため、スケーラビリティと拡張性を両立できます。
また、エージェント間に明確なプロトコルがなければ、同じリクエストを複数が処理して異なる結果を返したり、情報の引き継ぎが不完全で後続処理が正しく行われなかったりする問題が生じます。A2Aは標準化されたインターフェースと意図ベースの通信により、協調作業の精度と効率を高めます。
マルチエージェント構成では、従来は開発者が独自の通信仕様を設計し、APIやメッセージ形式の違いを吸収するためにミドルウェアを導入する必要がありました。この非標準化は技術的負債や保守負担を増大させます。A2Aは共通プロトコルと標準フォーマットを採用し、開発・運用コストを削減できる点が大きな利点です。
従来のAIはモジュール間でコンテキストを共有できず、FAQから商品案内への自然な移行やチャットボットからサポートエージェントへの引き継ぎが行えないといった分断が生じていました。A2Aはエージェント間で意図や文脈を共有することで、ユーザーが同じ情報を繰り返す必要をなくし、自然で直感的な体験を実現します。
A2Aの核心は、エージェント間の信頼性あるコミュニケーションの確立です。エージェントカード（A2Aプロトコルの要素で、エージェントの機能や能力を記述するメタデータのこと）で能力と状態を明示し、インテントベースの設計で依頼の目的や期待される処理方法を共有することで、エージェント間の連携は一時的な接続から持続的な協働関係へと進化します。
A2AとMCPの違い
A2AとMCP（Model Context Protocol）は、いずれも生成AIを活用したマルチエージェント連携を支える技術ですが、役割と目的は異なります。A2Aはエージェント同士の通信と協調に焦点を当て、MCPはモデルやエージェントが外部のツールやリソースとやり取りする際の文脈共有を標準化します。両者は競合するのではなく、相互補完的な関係にあり、組み合わせることでエージェントの理解力と協調性を高められます。
MCPはAnthropicが公開したプロトコルで、AIエージェントが外部APIやデータベースなどを利用し、構造化された入出力を通じて機能を拡張できるようにする仕組みです。AnthropicのClaude IntegrationsはMCPを活用した代表的な事例です。A2Aはエージェント間の直接的なやり取りを定義し、MCPはツールやリソースとの接続を支えるという違いがあります。
両プロトコルの特徴を整理すると次のようになります。
| A2A | MCP | |
| 主な目的 | 異なるエージェント間の通信とコラボレーションを標準化 | エージェントが外部ツールやAPIにアクセスし、文脈を共有 |
| 連携対象 | エージェント同士 | エージェントとツール、API、リソース |
| 位置づけ | エージェント間協調のためのオープンスタンダード | 外部機能を利用するための接続プロトコル |
A2Aはエージェント同士が共通言語で対話しタスクを分担するための枠組みであり、MCPは1つのエージェントが外部の道具を利用する際のインターフェースを提供します。A2Aが協調を、MCPが拡張性を担い、両者を併用することで高度で複雑なタスク処理が可能になります。
企業にとっては、A2Aでエージェント間の協調を確立しつつ、MCPを活用して外部リソースやAPIを統合することで、柔軟で拡張性の高いAIエコシステムを構築できる点が大きな利点です。
A2Aのセキュリティ要件
A2Aプロトコルは、企業システムに導入される際に求められるセキュリティ要件を満たすよう設計されています。エージェント間で情報をやり取りする特性上、不正アクセスやデータ漏洩への対策が不可欠であり、通信の暗号化、認証プロトコルとの統合、権限管理、監査対応を通じて安全性を確保しています。エンタープライズ向けにはゼロトラストモデルを前提とした構築も可能で、幅広いシステム環境で利用できます。
暗号化通信とセキュアチャネル
A2Aの通信はTLSなどの暗号化技術で保護され、インテントやレスポンスが傍受や改ざんされるリスクを排除します。エージェントカードには公開鍵や証明書を組み込むことができ、相手エージェントの正当性を検証した上で通信を開始する仕組みを備えています。内部ネットワークでも外部からの攻撃に強い通信環境を維持できます。
OAuth、OIDCとの統合
A2AはOAuth 2.0やOpenID Connect（OIDC）と統合でき、エージェントはAgent Card内で認証フローを定義します。リクエスト処理の前にトークンを検証することで、未認証アクセスや悪意あるエージェントを排除します。スコープやクレームを利用してアクセス範囲を細かく制御でき、エンタープライズの厳格な認証要件に対応可能です。
アクセス制御と権限管理
A2Aではエージェントごとに異なるアクセス権限を付与できます。エージェントカードに定義される情報をもとにアクセス可否を判断し、RBACやABACといった方式に準拠することで不正アクセスや情報漏洩を抑止し、安全な連携が実現されます。
ログ管理とトレーサビリティ
A2Aの通信や処理はすべてログに記録され、監査やトラブルシューティングに活用できます。ログには送信元・送信先、インテント、レスポンス、認証結果などがあり、誰がいつどのような依頼を行ったかを追跡できます。構造化フォーマットで保存されるため、SIEMやガバナンスツールとの連携も容易で、コンプライアンス対応に有効です。
企業システムとの統合
A2Aを企業環境に導入する際は、SSO（Single Sign-On）との連携、プロキシサーバー経由での通信制御、VPC（仮想プライベートクラウド）内でのエージェント実行などが考慮されます。ERPやデータベースと連携する場合も、暗号化とアクセス制御を徹底し、認証・認可フローを必ず通過させる設計が求められます。機密性の高い業務領域でも安全に運用でき、利便性とセキュリティを両立したシステム基盤を実現できます。
最後に
A2A（Agent2Agent）は、異なるエージェント間の通信を統一し、協調作業を支えるオープンプロトコルです。設計原則として自律性の尊重、既存技術の活用、強固なセキュリティ、長時間タスクへの対応、モダリティ非依存といった要素を備え、実運用での拡張性と柔軟性を確保しています。さらに、エージェントカードを用いた機能公開により最適な連携相手を自動で特定でき、ユーザー体験も大きく向上します。
MCPのような外部リソース接続の仕組みと組み合わせることで、より複雑で高度なタスク処理も可能になります。エンタープライズ対応機能として暗号化通信やOAuth・OIDC認証、アクセス制御、ログ管理が用意され、企業システムにおける安全性を担保します。AI活用の基盤技術として、A2Aは今後のビジネスや社会におけるAIエコシステムの発展を支える重要な役割を果たしていきます。
