【ITニュース解説】RAG vs MCP Made Simple: Expanding vs Structuring AI Knowledge

AIシステムを構築する際、その知識の源泉を広げ、かつその知識や対話の流れを適切に管理することは、非常に重要な課題となる。この課題に取り組む二つの主要な概念が「RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）」と「MCP（Model Context Protocol）」である。これらはそれぞれ異なる役割を担うが、通常は組み合わせて利用することで、より高性能で信頼性の高いAIシステムを構築できる。システムエンジニアを目指す者にとって、これらの概念の理解は、今後のAI開発において不可欠な基礎知識となるだろう。

まず、RAGについて説明しよう。RAGは、AIモデルが訓練データに含まれていない、より専門的で最新の、あるいはプライベートな情報に基づいて応答する能力を拡張する技術だ。私たちが普段利用する大規模なAIモデルは、インターネット上の膨大なデータを学習しているが、特定の企業内部のドキュメントや、ごく最近公開された情報、個人の機密データなどについては、当然ながら知らない。AIモデルがそうした特定の情報源から正確な情報を得て、質問に答える必要がある場合に、RAGがその力を発揮する。

具体的にRAGが行うのは、ユーザーからの質問があった際に、まず外部の知識ベース（例えば企業のデータベース、ドキュメント群、特定のウェブサイトなど）から、質問に関連する情報をリアルタイムで「検索（Retrieval）」することである。そして、その検索によって得られた情報を、AIモデルが回答を「生成（Generation）」する際の入力の一部として「拡張（Augmented）」して与える。これにより、AIモデルは、まるでその外部情報が自身の知識であるかのように、それを根拠にして回答を作成できる。この仕組みは、AIが事実に基づかない、もっともらしいが誤った情報を生成する現象、いわゆる「幻覚（hallucinations）」を大幅に抑制するのに非常に有効だ。例えば、あなたが勤務する会社の複雑な内部規定についてAIに質問する場面を想像してみよう。RAGがなければ、AIは一般的な知識や訓練データから推測した、あるいは存在しない規定についてもっともらしい答えを返してしまうかもしれない。しかし、RAGが導入されていれば、AIは質問内容に応じて社内規定のドキュメントを検索し、その中から関連する正確な情報を引用して回答してくれる。これにより、AIの回答の信頼性と正確性が飛躍的に向上し、AIモデルの知識の「範囲」と「深さ」を広げることになるのだ。

次に、MCPについて解説する。MCP、すなわちModel Context Protocolは、AIシステムにおける「インタラクション層」を構造化するための枠組みだ。インタラクション層とは、ユーザーとAIシステムの間、あるいはAIシステム内部の異なるコンポーネント間で、どのように情報がやり取りされるかを定義する部分を指す。RAGがAIモデルの知識の「源泉」を拡張する役割を担うのに対し、MCPは、その知識やその他の情報がAIシステム内で「どのように流れ、処理され、利用者に届けられるか」という「対話の作法」や「情報の扱い方」を体系的に定めるものと言える。

MCPの主要な目的は、AIシステム内でのメッセージ、メモリ、そしてメタデータといった要素の受け渡し方法を標準化することにある。メッセージとは、ユーザーからの入力やAIの出力だけでなく、AIが内部で利用する指示や、システム間の情報交換も含む。メモリとは、以前の対話履歴をAIが記憶し、それを現在の対話の文脈として活用するための機能だ。これにより、ユーザーが「先ほどの件について」と尋ねたときに、AIが直前の会話内容を適切に思い出して応答できるようになる。メタデータは、メッセージやメモリに関連する付加情報で、例えばメッセージの送信時刻、送信者のID、優先度、あるいはAIが利用する特定のツールの情報などが該当する。MCPは、これらの情報が単にバラバラに存在するのではなく、明確な構造とルールに基づいてやり取りされるように設計することで、AIシステム全体の整合性を保ち、開発やメンテナンスを容易にする。

具体的な例を挙げれば、MCPがなければ、あなたはAIモデルに質問する際、過去の会話履歴や利用したいツール、関連するあらゆる情報を、一つの長いテキストの塊としてプロンプトに詰め込む必要があるかもしれない。これは非常に扱いにくく、複雑なAIシステムを構築する上での障壁となる。しかしMCPを導入すれば、メッセージは定義された適切な形式で受け渡され、メモリは過去のセッションと連携して活用され、特定の処理を行う外部の「ツール」との連携もスムーズに行われる。これにより、AIシステムはより「モジュール化」され、それぞれの部品が独立して機能しやすくなる。また、異なる対話セッション間でも一貫した情報処理が可能となり、システム全体として「スケーラビリティ」が高まる。つまり、利用者が増えたり、機能が追加されたりしても、システムが安定して動作しやすくなるのだ。MCPは、AIシステムが知識を「どのように活用し、表現するか」を整理し、効率的で信頼性の高い対話を実現するための堅牢な基盤を提供する。

ここまで見てきたように、RAGとMCPはそれぞれ異なる問題領域を担当するが、これらを組み合わせることで、非常に強力なAIシステムを構築できる。RAGは、AIモデルが「何を知っているか」という知識の範囲を広げ、訓練データだけでは得られない具体的な事実や最新情報を活用できるようにする。一方、MCPは、その広げられた知識が「どのようにユーザーに届けられ、システム内でどのように処理されるか」という対話の構造と効率性を管理する。

RAGによってAIは、例えば会社の最新の報告書や特定の顧客情報に基づいて、より正確で詳細な回答を生成できる。そしてMCPによって、その回答が過去のやり取りを踏まえ、適切なフォーマットで、必要に応じて別の社内ツールと連携しながら、ユーザーにとって最も理解しやすい形で提示される。これにより、ユーザーはより深く、よりパーソナライズされたAIとの対話を体験できるようになるのだ。

AI開発の現場では、これらの技術は今後ますますその重要性を増していくだろう。RAGとMCPを適切に組み合わせることで、単なる質問応答システムに留まらない、企業の業務プロセスに深く組み込まれた高度なAIアシスタントや、ユーザーごとに最適化された情報提供システムなど、多岐にわたる革新的なアプリケーションが実現可能となる。システムエンジニアを目指す皆さんは、これらの技術がAIの「知識」と「振る舞い」をどのように進化させるかを理解し、実践することで、次世代のAIシステム開発を牽引する人材へと成長できるはずだ。