アプリケーションが大規模な言語モデル（LLM）とどのように相互作用するか、そしてビジネス、特にマネージド／モデル・コンピューティング・プラットフォーム（MCP）に対する影響について、急速に進化しています。
AI分野における変化のスピードは驚異的だ。ほんの数カ月前まではニッチな技術的課題と思われていたものが、急速に大手AI企業の主力製品に吸収されつつある。
TL;DR: OpenAIやAnthropic（Claude）のような主要なAIプロバイダーは、以前は別のMCP（マネージド・コンピューティング・プラットフォーム/サーバー）によって処理されていた機能を、サービスに直接統合するようになってきている。OpenAIのResponse APIやClaudeのビルトイン統合によって示されたこの傾向は、ユーザーにとっての障壁を大幅に下げますが、カスタムMCPインフラストラクチャの構築を検討している企業にとっては戦略的な問題を提起します。ほとんどの場合、特に小規模な企業にとっては、基盤となる MCP ブリッジを構築するよりも、これらの統合プラットフォームを活用することに重点を置くことが、より賢明な道であると思われます。
揺れを感知する：加速するプラットフォーム統合
今年の初め（3月頃）、OpenAIがResponse APIをリリースしたことは、初期のシグナルのように感じられた。それは、インタラクションやおそらくステートを管理するための、より多くのビルトイン機能を提供する方向への動きを示唆し、すべてを外部で処理する開発者の負担を軽減するものだった。
Anthropicの最近のClaudeのアップデートは、多数のビルトイン統合（約10のMCPのようなサービスがあると言われている）を組み込み、ユーザーが自身のMCPサーバーへの接続を設定できるようにすることで、この方向性を強く補強している。これらのAIリーダーからのメッセージは明確なようだ：中核となるインタラクション管理と、潜在的に基本的なカスタマイズ／計算機能は、プラットフォーム提供の一部になりつつある。
これは自然な進化だ。一般的なユーザーや多くの企業にとって、AIサービス自体がシームレスで手頃な価格の統合や管理された機能を提供していれば、別個の複雑なツール（特定のセットアップが必要なスタンドアロンのデスクトップクライアントなど）を使ったり、カスタムインフラを構築したりする魅力は薄れていく。多くの場合、利便性と統合が勝者となる。
また、Cloudflareのようなインフラプレーヤーが、MCPサーバーのデプロイメントを容易にするソリューションを積極的に推進しているのも、需要を認識しているからです。しかし、展開の容易さは、ゼロから構築することがそもそも正しい行動なのかという戦略的な問題を否定するものではありません。
小規模企業がカスタムMCPサーバーを構築する前によく考えるべき理由
このようなトレンドとAI市場特有の力学に基づけば、専用のカスタムMCPサーバーを一から構築することは、特に中小企業にとっては大きな課題となる：
- 高いコストと複雑さ：AIモデルとのやり取りを効率的に処理できる、堅牢で安全、拡張可能でコンプライアンスに準拠したインフラを開発・維持することは、工学的にも財政的にも容易なことではない。これには専門的な知識と継続的な投資が必要です。
- 急速な変化と陳腐化：基盤となるLLMとそのAPIは、猛烈なスピードで進化しています。今日構築されたカスタムMCPは、わずか数カ月後にリリースされた新しいプラットフォームの機能やモデルと互換性がなかったり、古くなっていたりする可能性があります。
- コア機能のコモディティ化：OpenAI、Anthropic、GoogleなどがMCPのような機能を直接統合していくにつれ、基本的なカスタムメイドのMCPのユニークな価値提案は損なわれていきます。プラットフォーム・プロバイダが同様の、おそらくより統合された、潜在的に安価なソリューションを提供するのであれば、なぜ自分で何かを構築するのでしょうか？
- リソースの流出:中小企業にとって、MCPサーバーのような基盤となるインフラストラクチャの構築に限られたエンジニアの人材、時間、資本を割くことは、より強力な競争優位性を持つことができるかもしれない中核製品、独自の機能、または市場投入戦略の開発からリソースをそらすことを意味します。
- 価値の転換：競争上の差別化要因は、ユーザーをAIにつなぐブリッジ（MCPサーバー）を構築できることから急速に離れている。今、本当の価値はそのブリッジをいかにユニークかつ効果的に使うかにあります。それは、特定のアプリケーション、カスタマイズされたワークフロー、独自のデータ統合、またはAIプラットフォームの上に構築する特殊なユーザーエクスペリエンスについてです。
ショートビデオブームを考えてみよう。当初は、撮影、編集、投稿ができるだけでも斬新だった。間もなく、こうした基本的な機能は主要なプラットフォームの標準機能となった。勝者となったのは、必ずしも最高の独立系ビデオエディタを構築した人たちではなく、すぐに利用できるツールを使用して魅力的なコンテンツを作成した人たちだった。同様に、基本的なAIインタラクションを管理する中核的な能力は、プラットフォーム自身が提供するテーブルステークになりつつある。
代わりに中小企業はどこに注力すべきか？
このような状況を踏まえると、ほとんどの企業、特に中小企業にとって、より戦略的なアプローチが必要となるだろう：
- プラットフォーム機能の活用：LLMの中核プロバイダーが提供する組み込みの統合、API（OpenAIのResponse APIなど）、マネージドサービスをフル活用する。
- アプリケーション層のイノベーションに注力する： AIプラットフォームを基盤として、独自のアプリケーション、特殊なワークフロー、または業種に特化したソリューションを構築する。ここに真の差別化がある。
- スマートな統合を開発する：利用可能なAPIやツールを使用して、AI機能を既存のビジネスプロセスやソフトウェアにインテリジェントに接続する。
- 専門知識のパートナー：AIプラットフォームとビジネスニーズの両方を理解している専門家（Mercury Technology Solutionsなど）と連携し、コアインフラで車輪を再発明することなく、効果的なカスタムAI統合を設計・実装する。
結論賢く橋を架ける
AIの世界の動きは驚くほど速い。LLMとのインタラクションを管理しカスタマイズする必要性は依然としてありますが、プラットフォーム統合型ソリューションへの流れは否定できません。カスタムのMCPサーバーを構築することは、コントロールする上では魅力的に見えるかもしれないが、多くの企業、特に中小企業にとっては、高価で、急速に時代遅れになる回り道になる危険性がある。
より賢明なのは、主要なAIプレーヤーが提供するパワフルで進化するプラットフォームの上に、独自の価値を構築することにリソースを集中させることだろう。ツールを理解し、その能力を活用し、斬新な方法で特定の顧客の問題を解決することに力を注ぐ。それこそが、AIの時代に持続可能な競争優位性が見出される場所なのだ。
