【ITニュース解説】Google ADK × MCPで作る！天気も考慮するレジャー提案AIエージェント

システムエンジニアを目指す初心者の皆さんに、最新のAI技術を使った開発について紹介する。今回取り上げるのは、Googleが提供する「Agent Development Kit（ADK）」と、AIモデルの管理を容易にする「Managed Control Plane（MCP）」を組み合わせて作られた「天気も考慮するレジャー提案AIエージェント」という興味深い事例である。

まず、「AIエージェント」とは何かを理解することから始めよう。AIエージェントとは、人間との会話を通じて特定のタスクをこなしたり、情報を提供したりするプログラムのことである。例えば、スマートフォンの音声アシスタントや、ウェブサイトのチャットボットなども、一種のAIエージェントと言える。今回のレジャー提案AIエージェントは、まさにこのチャットボットのような形で、ユーザーが「週末どこか行きたいな」と話しかけると、その人の好みや、現地の天気まで考慮して、最適なレジャープランを提案するものである。

このAIエージェントを開発するために、中心となるツールの一つが「Google ADK」である。ADKは、AIエージェントがユーザーと自然な会話を交わせるようにするための開発キットである。つまり、AIエージェントがユーザーの言葉を理解し、適切に返答する対話機能を作るためのツール群と考えると分かりやすい。このキットを使うことで、開発者は複雑な自然言語処理の技術をゼロから構築することなく、スムーズな対話機能を持つAIエージェントを作成できる。この事例では、Googleが開発した高性能な大規模言語モデル「Google Gemini」が、ADK上で動くAIエージェントの思考と判断を担っている。Geminiは、ユーザーの様々な問いかけに対して、人間のように柔軟に理解し、適切な答えを生成する能力を持っている。

次に登場するのが「MCP（Managed Control Plane）」である。このMCPは、AIエージェントがより高度なタスクを実行するために、外部のさまざまなサービスや情報源と連携する部分を効率的に管理するための仕組みである。AIエージェントがユーザーとただ会話するだけでなく、「天気を調べる」や「場所を検索する」といった具体的な行動を起こすためには、外部の専門的なサービスと連携する必要がある。MCPは、この外部サービスとの連携をスムーズに行うための統合管理プラットフォームのような役割を果たす。

具体的な連携の仕組みとして、「Function Calling（関数呼び出し）」という技術が活用されている。これは、AIモデルが自ら判断して、必要な情報を外部から取得するための特定のプログラム（関数）を呼び出す機能のことである。例えば、ユーザーが「東京の明日の天気は？」と尋ねたら、AIは「天気を調べる」というFunction Callingを発動し、気象情報を提供する外部のサービス（OpenWeatherMap APIなど）にアクセスして情報を取得する。この一連の流れを、MCPが裏側で巧妙に制御しているのだ。MCPは、LangChainという大規模言語モデル向けのフレームワークも活用しており、これにより開発者はFunction Callingの実装をより簡単に行うことができる。

今回のレジャー提案AIエージェントでは、ユーザーが「今週末、どこか行きたい」と入力すると、まずAIエージェントがその意図を理解する。もしユーザーが行きたい場所やアクティビティの種類を具体的に指定していなければ、AIはさらに質問を重ねて情報を引き出す。そして、提案する場所が決まると、MCPを介してFunction Callingが起動され、OpenWeatherMap APIからその場所の最新の天気情報（気温、降水確率など）が取得される。取得された天気情報は、AIエージェントがレジャーを提案する際の重要な判断材料となる。例えば、雨が予想されるなら室内で楽しめる場所を提案したり、猛暑日であれば涼しい場所や水辺のアクティビティを勧めたりするといった具合である。これにより、単なる場所の提案だけでなく、より実用的で気の利いたレジャー提案が可能になる。

このようなAIエージェントの開発において、ADKとMCPを組み合わせるメリットは非常に大きい。まず、ADKがあることで、開発者は自然で複雑な対話システムを比較的容易に構築できる。そして、MCPがFunction Callingや外部サービスとの連携を管理することで、開発者はAIエージェントの思考や判断ロジックの部分に集中でき、インフラの構築や複雑なAPI連携の詳細に煩わされることが少なくなる。結果として、より少ない労力で、天気情報のような外部データを取り込んだり、ユーザーの状況に応じたきめ細やかな提案をしたりする、高機能なAIエージェントを迅速に開発できるようになる。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、このようなAIエージェントの開発は、AIモデル、クラウドサービス、API連携、そしてユーザーインターフェース設計といった、現代のIT開発における様々な要素が詰まった魅力的な分野である。Google ADKやMCPのようなツールは、複雑なAIアプリケーション開発の敷居を下げ、より多くの人々が革新的なAIサービスを創造できる可能性を広げている。この事例から、皆さんがAI技術の活用や新しいシステムの構築に興味を持ち、将来のキャリアに役立てるヒントを得られれば幸いである。