AIエージェント活用の本格化
生成AIは「質問に答える」段階から、社内システムを実際に操作して業務を進める「エージェント」段階へ移行しています。安全な接続基盤が欠かせません。
Enterprise MCP
AIエージェントと社内システムを、
AIエージェントと社内システムを、
企業内MCPで安全につなぐ
既存API、Microsoft 365、社内データ、ナレッジ、業務システムを、AIエージェントから安全に利用するための 企業内MCP（Model Context Protocol）基盤を設計・開発します。 接続方式を標準化し、認証・認可・監査を効かせたまま、生成AIを実業務に組み込みます。
Azure、OpenAI、Copilot、Claude、自社AIなど、利用中のAIに合わせて既存資産を活かした構成をご提案。 さらに、機能ごとに最適なAIモデルを選ぶ役割分担・品質評価・コスト管理まで、AIの体制設計を一貫して支援します。
接続の標準化MCPで接続方式を統一し統制を効かせる
既存資産を活用作り直さず既存API・M365を安全に接続
セキュリティ前提認証・認可・監査を設計段階から組込む
What is MCP
MCP（Model Context Protocol）とは
例えるなら「AIと社内システムをつなぐ共通コネクタ」MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部のシステムやデータへ安全にアクセスするための 標準的な接続プロトコルです。AIごとに個別のつなぎ込みを作るのではなく、共通の作法で 「どのシステムを・どんな操作で使えるか」を定義します。
企業内MCPは、この仕組みを社内向けに構築するものです。既存API、Microsoft 365、業務データベース、 ナレッジなどをMCPサーバーとして公開し、Copilot・OpenAI・Claude・自社AIなど、 利用中のAIエージェントから安全に呼び出せる共通基盤を用意します。
AIエージェントにとって
共通の作法で社内システムを操作でき、実業務を進められるようになります。
情報システム部門にとって
接続口をMCPに集約し、認証・認可・監査を一元的に統制できます。
ポイント
AIに依存しない標準プロトコルのため、将来AIを乗り換えても基盤を活かせます。
Why now
なぜ今、企業内MCPが必要なのか
生成AIが「答える」から「動く」へ進化する中で、社内システムへの安全な接続基盤が競争力を左右します。
接続方式の乱立を防ぐ
各AIツールが個別に社内APIへ繋ぐと、認証・監査・権限がバラバラになります。MCPで接続方式を標準化し、統制の効いた形に整理します。
既存資産をそのまま活かす
既存API、Microsoft 365、業務システム、社内データを作り直すことなく、AIから安全に呼び出せる共通の窓口を用意します。
AI Project Design
AI時代のプロジェクトには、「AIの体制設計」が必要です
人の配置だけでなく、機能ごとに最適なAIを選び、役割と責任を設計します。
生成AIの進化で、いまや「どの仕事を、どのAIに、どこまで任せるか」がプロジェクトの成果を左右します。 重要な設計や難しい判断には高性能なAIを、標準的な作業や大量処理にはコスト効率の高いAIを、そして成果物の確認には評価に強いAIを—— 人とAI、そしてAI同士の役割分担を設計することが、これからのプロジェクトマネジメントに求められます。
Smart Designerは、企業内MCPという接続の基盤に加えて、その上で どのAIモデルをどこに配置し、どう評価し、コストをどう管理するかという AIの運用設計まで一貫してご支援します。
機能ごとに、最適なAIへ役割を割り当てる
高性能AI
難所・高難易度タスクを担当
高性能・高精度・高コスト。品質や競争力に直結する重要領域へ集中配置します。
- 競争力を左右する機能
- コア機能・アーキテクチャ設計
- 重要な技術判断
- 複雑な問題解決
コスト効率の高いAI
標準作業を効率よく担当
比較的低コスト・高速。一定品質で完了できる標準・大量処理へ割り当てます。
- 標準的な実装・定型作業
- 大量処理・データ整理
- ドキュメント下書き・テスト生成
- 運用・繰り返し作業
判断・評価を担当するAI
評価・検証・最終チェックを担当
実装AIと役割を分離。成果物の正しさ・妥当性を確認し、問題は高性能AIや人へエスカレーションします。
- 品質確認・成果物レビュー
- リスク評価・妥当性判断
- セキュリティ確認・最終チェック
- 別AIの成果物評価
図の読み方
AIにも役割分担が必要
高性能AIは難所や重要判断に集中。コスト効率AIは標準実装・定型作業・大量処理・運用を担当します。すべてを同じ高性能AIで処理するとコストが必要以上に増えます。
PMは人の配置だけを考えない
どの機能をどのAIに任せ、どこまで自動実行を許可し、どこに人の承認を入れ、どのAIに成果物を評価させ、利用コストの上限をどう管理するか——AIの体制設計が求められます。
競争領域には重点投資
差別化につながる機能・コア体験・重要な意思決定・複雑な設計には、強いAIと人の専門家を集中。競争力に直結しない定型処理はコスト効率AIへ移します。
AIの成果を評価する仕組み
作業が完了したかだけでなく、要件を満たすか・正確か・セキュリティ問題がないか・既存を壊していないか・コストは想定内か・人の承認が要るかを評価します。
プロジェクトマネジメントは、「人をどう配置するか」だけでなく、 「どの仕事を、どのAIに、どこまで任せるか」を設計する時代になりました。
問うべきは「最も高性能なAIはどれか」ではなく、 「この仕事を完遂できる最適なAIはどれか」です。
MCP × AI Placement
MCPとAIモデル配置は、別サービスではなく地続きです
企業内MCPが「AIが社内システムへ安全に接続するための基盤」だとすれば、 AIモデルの最適配置は「その基盤の上で、どのAIにどの仕事を任せ、どう評価するか」という運用設計です。 接続基盤とAI配置設計を一体で考えることで、安全性・品質・コストを同時に満たせます。
- 1 企業内データ・既存システム
- 2 MCP・API Gateway・認証認可
- 3 AIルーター・タスク分類
- 4 高性能AI / コスト重視AI / 専門AI
- 5 評価AI・テスト・人の承認
- 6 業務実行・成果物
※ 高リスクな処理や最終的な意思決定には人の承認を組み込みます。AIの成果物はそのまま採用せず、別AIや人による評価を前提とします。
結論
AIを「使う」時代から、AI同士を役割分担させ、AIの判断をAIが評価する時代へ。
最適なAIの選定と役割設計、そして品質評価とコスト管理まで含めて、私たちがご支援します。
Our Support
支援内容
MCPサーバーの設計・開発、認証・認可・監査、既存システム連携、AIエージェント接続に加え、AIモデルの選定・役割分担・品質評価まで一貫して支援します。
MCPサーバーの設計・開発
社内システムやAPIをAIエージェントから安全に呼び出せるMCPサーバーを設計・実装します。
- ツール定義
- リソース公開
- スキーマ設計
- Remote MCP
認証・認可・監査の設計
誰が・どのAIから・どの操作を許可するかを制御し、すべての呼び出しを記録できる仕組みを設計します。
- Entra ID
- OAuth 2.1
- スコープ制御
- 監査ログ
既存システム連携
既存API、Microsoft 365、業務データベース、ナレッジ、SaaSをMCP経由で接続します。
- REST API
- Microsoft 365
- 社内DB
- SharePoint
AIエージェント接続
Copilot、OpenAI、Claude、自社AIなど、利用中のAIエージェントからMCP基盤を利用できるようにします。
- Copilot
- OpenAI
- Claude
- 自社AI
AIモデル選定・役割分担設計
機能ごとの難易度・重要度・処理量を評価し、高性能AI／コスト効率AI／評価AIを最適に配置します。フォールバックやモデル切替、ベンダーロックイン回避も設計します。
- モデル比較
- 性能・コスト・速度
- モダリティ整理
- フォールバック
AIプロジェクトマネジメント
AIと人の役割分担、自動実行と人の承認の線引き、予算上限・タスク単位のコスト管理、完了条件と再実行ルール、利用ログと監査までを設計します。
- 責任範囲
- 予算・コスト管理
- 承認フロー
- 利用ログ・監査
AI品質評価
実装AIとは別の評価AIや人が、要件適合・正確性・セキュリティ・ハルシネーションを確認。相互評価とテストで品質を担保し、評価結果でモデルを切り替えます。
- 自動レビュー
- 相互評価
- 回帰テスト
- 人による最終承認
Compatible Stack
対応可能な構成
クラウド基盤、AI／エージェント、接続先データまで、利用中の環境に合わせて構成します。
クラウド / 基盤
- Microsoft Azure
- Azure API Management
- Azure Functions / App Service
- Azure Container Apps
AI / エージェント
- Microsoft 365 Copilot
- OpenAI / Azure OpenAI
- Anthropic Claude
- 自社開発AIエージェント
接続先 / データ
- 既存REST API
- Microsoft 365 / Graph
- 社内データベース
- ナレッジ / RAG / 検索
Use Cases
活用例
社内ナレッジ検索、業務システム操作、Microsoft 365連携、既存APIのAI対応など、幅広い業務で活用できます。
社内ナレッジ検索エージェント
社内ドキュメントやナレッジをMCP経由で安全に参照し、根拠付きで回答するエージェントを実現します。
業務システム操作の自動化
見積・申請・問い合わせ対応などの業務システム操作を、AIから安全に実行できるようにします。
Microsoft 365 連携
メール・予定表・Teams・SharePointの情報を、権限を保ったままAIエージェントに接続します。
既存APIのAI対応
作り直しをせず、既存の業務APIをMCPツールとして公開し、AIから呼び出せるようにします。
AI開発プロジェクトのモデル最適化
設計・実装・テスト・レビュー・文書作成を分類し、重要な設計や複雑な障害解析は高性能AI、標準実装やテスト生成はコスト効率AIへ割り当てます。
大量業務のAIコスト最適化
大量の文書分類・データ整理・問い合わせ処理を、軽量モデルと高性能モデルで段階的に処理。判断が難しい処理のみ高性能AIや人へエスカレーションします。
AI成果物の自動品質確認
実装AIが作ったコードや文書を評価AIがレビュー。テスト結果・セキュリティ基準・要件適合を確認し、基準未達なら再実行または人へ確認を依頼します。
Steps
導入ステップ
現状ヒアリングから設計・構築・検証・展開まで、段階的に進めます。
現状ヒアリング
利用中のAI、接続したい社内システム、セキュリティ要件を整理します。
MCP基盤設計
接続方式、認証・認可、監査、公開するツール／リソースを設計します。
構築・接続
MCPサーバーを実装し、既存システムとAIエージェントを接続します。
検証・展開
セキュリティと動作を検証し、対象部門・全社へ段階的に展開します。
Architecture
構成イメージと解説
代表的な構成を3つの図で解説します。各画像はクリック（タップ）で拡大表示できます。図の下に「図の読み方」「メリット」「ユースケース」「セキュリティ上の注意点」を添えています。
図解 1
AIエージェント接続方式の全体像
AIエージェントが社内システムへアクセスする際、個別に直接つなぐのではなく、MCP基盤を「共通の安全な窓口」として経由する構成の全体像です。認証・認可・監査を一箇所に集約できます。
図の読み方
- 左側が各種AIエージェント、中央がMCP基盤（共通の接続窓口）、右側が接続先の社内システム群です。
- すべてのアクセスがMCP基盤を通るため、認証・認可・監査を中央で一元的に制御できます。
- 接続先を増やしても、AI側の実装は変えずにMCP基盤へツールを追加するだけで拡張できます。
この構成のメリット
接続方式がMCPに統一されるため、AIツールごとに個別接続する場合に比べ、管理・統制・拡張が容易になります。
ユースケース
複数のAIエージェントを併用しながら、社内システムへの接続口を1つに集約したい企業に適しています。
セキュリティ上の注意点
MCP基盤が唯一の入口となるため、ここでの認証・認可・監査を確実に設計することが安全性の要になります。
この全体像を出発点に、どのAI・どのシステムを・どの権限で接続するかを個別に設計していきます。
図解 2
Azure API Management を用いた接続制御
既存APIや社内システムへのアクセスを Azure API Management（APIM）で受け止め、認証・レート制御・監査を挟んだうえでMCP経由の呼び出しを安全に中継する構成です。
図の読み方
- AIエージェントからの呼び出しは、まず Azure API Management を経由します。
- APIMで認証・スコープ確認・レート制御・ログ記録などのポリシーを適用します。
- 検証を通過したリクエストだけが、既存API・バックエンドシステムへ転送されます。
この構成のメリット
既存APIを直接AIへ公開せず、APIMを前段に置くことで、認証・流量制御・監査を後付けで安全に追加できます。
ユースケース
すでにAzure上でAPIを運用している、またはこれからAPI公開を統制したい企業の接続基盤に適しています。
セキュリティ上の注意点
APIMのポリシー設定（認証・IP制限・レート制限・ログ）を適切に構成し、バックエンドを直接露出させないことが重要です。
既存のAPI資産を活かしつつ、AIからの利用を安全に制御したい場合の中核的な構成パターンです。
図解 3
WorkIQ を活用した業務データ連携
Microsoft 365 の業務データ（メール・予定・ファイル・チャットなど）を WorkIQ を通じてAIエージェントに接続し、権限を保ったまま横断的に活用する構成です。
図の読み方
- WorkIQ が Microsoft 365 各サービスの業務データを取り扱う窓口となります。
- ユーザーごとのアクセス権限を保ったまま、必要な情報だけをAIエージェントへ渡します。
- MCP基盤を介するため、他のAI接続と同じ認証・監査の枠組みで統一的に扱えます。
この構成のメリット
Microsoft 365 の情報資産を、権限を崩さずにAIエージェントから活用でき、社内ナレッジ活用を一気に進められます。
ユースケース
メール・予定・ドキュメント・チャットを横断してAIに支援させたい、Microsoft 365 中心の企業に適しています。
セキュリティ上の注意点
ユーザー権限（アクセス境界）を必ず引き継ぎ、本人が閲覧できない情報がAI経由で漏れない設計にすることが必須です。
既存のMicrosoft 365環境をそのまま活かし、段階的にAI活用の範囲を広げられる点が特徴です。
Strengths
私たちの強み
AI・クラウド・既存システム連携を一貫して支援し、特定AIに依存しないセキュアな基盤を構築します。
AI・クラウド・既存システム連携を一貫して支援できる開発体制
Azure / Microsoft 365 を軸にした実装ノウハウ
認証・認可・監査を前提としたセキュアな設計
特定AIに依存しない、MCP標準準拠の接続基盤
既存資産を活かす（作り直さない）現実的な導入アプローチ
小さく始めて段階的に広げられる展開計画
Security
セキュリティへの取り組み
企業内MCPは「安全につなぐ」ことが最重要です。認証・認可・監査・権限の引き継ぎを設計段階から組み込みます。
設計の基本方針
MCP基盤を唯一の接続口とし、AIごとの個別接続を排除。すべてのアクセスを認証・認可・監査の対象にします。
ユーザーのアクセス権限を必ず引き継ぎ、本人が閲覧できない情報がAI経由で漏れない設計にします。
Entra ID 認証
OAuth 2.1 / スコープ制御
最小権限の原則
アクセス権限の引き継ぎ
全呼び出しの監査ログ
レート制御
ネットワーク制御
機密データの取り扱い設計
MCP構築から、AIモデルの役割設計・コスト管理まで
「AIを社内システムと安全につなぎたい」「接続方式が乱立して困っている」「どのAIにどの仕事を任せ、品質とコストをどう管理すべきか」—— 接続基盤の構築から、AIモデルの選定・役割分担・品質評価・コスト最適化まで、現状に合わせて現実的にご提案します。小さく始めて段階的に広げることも可能です。
MCPサーバー構築認証・認可監査ログ既存API連携Microsoft 365AIエージェント接続AIモデル選定役割分担設計AI品質評価コスト最適化