【AIエージェント連携】A2A（Agent to Agent）とは？その可能性と課題を解説

2025年10月27日 2025年10月27日 AIエージェントナビ編集部

AIエージェントナビ編集部

AIエージェントが個々のタスクを自動化する時代は、すでに現実のものとなりつつあります。
しかし、その進化は止まりません。

今、AI活用の最前線は「個」の自動化から、AIエージェント同士が自律的に連携し、人間のようにチームとして機能する「組織」の自動化、すなわち「A2A（Agent to Agent）」の領域へと移行し始めています。

本記事では、このA2Aが何を意味するのか、なぜビジネスにとって不可欠な概念なのか、そしてAIエージェント同士の連携がどのような未来をもたらすのかを、具体的なシナリオを交えて深く掘り下げて解説します。

A2A（Agent to Agent）とは何か？
なぜ今A2A（Agent to Agent）が必要なのか
A2A実現に向けた技術的課題
まとめ

A2A（Agent to Agent）とは何か？

A2A（Agent to Agent）とは、その名の通り、複数の独立したAIエージェントが、共通の目的を達成するために、互いに直接通信し、情報を交換し、協調・交渉・タスクの委任を行う仕組みを指します。

これは、単なる「プログラムがAPIを呼び出す」という従来の関係とは根本的に異なります。A2AにおけるAIエージェントは、より自律的であり、あらかじめ定められた固定的な命令（If-Thenルール）に従うだけではありません。

人間の「専門家チーム」に例える

A2Aの概念を理解する最も簡単な方法は、人間の「専門家チーム」を想像することです。

例えば、新製品を開発する際、マーケティング担当者、設計エンジニア、法務担当者が会議室に集まります。彼らはそれぞれの専門知識に基づき、「その仕様では市場ニーズに合わない」「その設計は特許を侵害する可能性がある」と意見を交換し、交渉し、リアルタイムで計画を修正しながら最適解を導き出します。

A2Aは、この知的で動的な連携プロセスを、AIエージェント同士で実現しようとするアプローチなのです。

「単なるAPI連携」との決定的な違い

従来のシステム連携では、プロセスは固定的でした。しかしA2Aでは、連携の仕方が状況に応じて変化します。

比較項目	従来のAPI連携	A2A（Agent to Agent）
関係性	主従関係（呼び出す側と、応える側）	対等・協調関係（AI同士が対話・交渉）
プロセス	固定的（決められた手順を実行）	動的（状況に応じて最適なAIエージェントと連携）
指示	明確な命令（例：「顧客ID:123のデータを取得せよ」）	曖昧な目標（例：「顧客ID:123の満足度を最大化せよ」）
例	ECシステムが決済APIを呼び出す	サポートAIがCRM AIと会話して顧客情報を得て、物流AIに納期を交渉する

マルチエージェントやオーケストレーションとの違い

A2Aの理解を深めるために、しばしば混同されがちな「マルチエージェント・システム」や「オーケストレーション」との違いを明確にしておきましょう。これらはAIエージェントの連携パターンを示す重要なキーワードです。まずは、3つの用語が指し示す焦点と特徴を一覧表で比較します。

用語	指し示す焦点	連携の形態（イメージ）	主な特徴
マルチエージェント	枠組み・概念	チーム全体	複数のAIエージェントが協調して動作するシステムや技術分野そのもの。最も広範な言葉。
オーケストレーション	制御パターン（一つ）	中央集権型（指揮者と楽団）	「指揮者」役のAIが中央に存在し、他のAIエージェントの動きをトップダウンで管理・統制する。
A2A (Agent to Agent)	通信・相互作用	分散型・対等型（専門家会議）	AIエージェント同士が「どう通信するか」という連携の側面に焦点を当てた言葉。対等な立場で交渉・協調する動的な連携も強く含む。

■ 各用語の補足解説

マルチエージェント・システム (MAS):
- これが最も大きな枠組みです。「AIのチーム」を構築するという技術分野全体を指します。
- 関連記事：【次世代型AI】AIエージェントとマルチエージェントの可能性とは？
オーケストレーション:
- マルチエージェント・システムを実現するための、具体的な制御パターンの一つです。CrewAIやAutoGenの一部機能のように、「マネージャーAI」が「ワーカーAI」に仕事を割り振り、結果を収集するような中央集権的なアプローチを指すことが多いです。ビジネスプロセスを確実に管理したい場合に適しています。
- 関連記事：【AIエージェントの協調】オーケストレーションとは？DXを加速させる「AIの組織力」
A2A (Agent to Agent):
- これは、AIエージェント同士の「通信・相互作用」そのものに焦点を当てた言葉です。
- オーケストレーションのようなトップダウン型の通信もA2Aの一形態ですが、A2Aはさらに広義に、中央の管理者がいなくても、専門家AI同士が対等な立場で自律的に交渉・協調するような、より動的で分散型（P2P的）な連携パターンも強く含意します。（例：A社の購買AIとB社の販売AIが直接交渉する）

なぜ今A2A（Agent to Agent）が必要なのか

なぜ企業は、単体の高性能なAIエージェントではなく、わざわざA2Aという複雑な連携の仕組みを目指すのでしょうか。その理由は、現代のビジネス課題が「単一のAIでは解決できないほど複雑化」しているからです。

1. 専門性の深化（モジュール化）

「あらゆる業務を完璧にこなす万能AI」を一つ開発するのは、現実的ではありません。むしろ、特定の領域に特化した「専門家AIエージェント」を個別に開発する方が、はるかに効率的で高精度です。

「法務AIエージェント」（契約書レビューに特化）
「マーケティングAIエージェント」（市場分析に特化）
「経理AIエージェント」（請求処理に特化）

A2Aは、これらの高度に専門化されたAIエージェント群を、必要に応じて連携させるための「接着剤」として機能します。

2. 複雑なビジネスプロセスの自動化

現実の業務は、一つの部門で完結することは稀です。例えば「新製品のリリース」には、開発、法務、マーケティング、営業、物流のすべてが関わります。A2Aは、この部門横断的な複雑なワークフロー全体を、AIエージェントのチームによって自律的に実行させることを可能にします。

3. 変化への対応力（レジリエンス）

一つの巨大なAIシステム（モノリシック・システム）は、その一部が停止すると全体が機能不全に陥る脆さを持っています。一方、A2Aで構築されたシステムは、仮に「物流AIエージェント」が一時的に停止しても、他のAIエージェントが代替手段（別の配送業者AIとのA2A通信）を探すなど、システム全体としての柔軟性と耐障害性（レジリエンス）を高めることができます。

A2A実現に向けた技術的課題

A2Aは強力なビジョンですが、その実現には乗り越えるべきいくつかの技術的課題が存在します。

1. 共通言語とプロトコルの不在

人間が「英語」や「日本語」で会話するように、異なる企業や開発者が作ったAIエージェント同士が会話するためには、共通の通信規格（プロトコル）が必要です。現在、MCP（Model Context Protocol）など、A2A通信を標準化しようとする試みが始まっていますが、業界標準はまだ確立されていません。

関連記事：【AIエージェント連携の鍵】MCPが拓くビジネスの未来とは？

2. 信頼とセキュリティの壁

AIエージェントに自社の機密データへのアクセスや、他社との「契約」という重要なタスクを任せるには、厳格なセキュリティが不可欠です。

認証: 通信相手のAIエージェントが、本当に「A社の正規の購買AI」であることをどう証明するのか。
権限: 相手のAIに、どこまでの情報を開示し、どの範囲の操作（例：発注の承認）を許可するのか。このA2Aにおける信頼（Trust）の枠組みの構築が、大きな課題です。

3. 高度な交渉・協調ロジックの実装

A2Aは単なる情報伝達ではありません。「価格交渉」や「納期調整」といった、互いの利害が対立する状況で最適解を見つける「交渉（Negotiation）」の能力が求められます。このような高度な社会的知性をAIエージェントにどう実装するかは、AI研究における重要なテーマの一つです。

まとめ

本記事では、AIエージェント活用の次なるフロンティアである「A2A（Agent to Agent）」について解説しました。A2Aは、個々のAIエージェントを「専門家」として扱い、それらを自律的なチームとして協調させる技術です。これにより、単体のAIでは不可能だった複雑なビジネスプロセス全体の自動化や、企業間の垣根を越えた超高速な取引が現実のものとなります。

共通プロトコルやセキュリティといった課題は残るものの、A2Aが実現する未来は、AIが単なる「道具」から、自律的に経済活動を行う「主体」へと進化する、大きな転換点となるでしょう。