生成AIパスポート 用語解説
MCPとは
AIエージェントが外部のツールやサービスと連携するための仕組み。
まず押さえる結論
MCPは、生成AIパスポートの「第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-06-27。
公式シラバス（PDF）（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×RAGとファインチューニングの混同。RAGは外部知識（ベクトルデータベース）を検索して文脈に加える手法で、モデルの再学習はしない。ファインチューニングは追加学習。
×ディープフェイクと偽情報（ディスインフォメーション）の区別。前者は人物の映像・音声を本物のように偽造する技術、後者は意図的に作られ拡散される偽情報そのもの。
×生成物の種類の取り違え。Soraは動画、Image Generationは画像、音声生成AIは音声。名前ではなく生成する対象で見分ける。
関連する確認問題
第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 / AIエージェント
AIエージェントに関する「特徴の説明」と「該当する概念」の組み合わせに関する次の説明のうち、誤っているものはどれか。
正解は「言語モデル単体ではできない最新情報の取得や他サービスの実行を行い、現実のタスクを完了できるようにするのは、RAGの役割である」（誤り）である。言語モデル単体ではできない操作を行い現実のタスクを完了できるようにするのは、MCPなどによる外部ツール・サービスとの連携がAIエージェントにとって重要な理由であり、設問の説明はこれをRAGの役割に誤って当てはめている。AIエージェントの特徴・MCP・従来の対話型生成AIとの違いの説明はいずれも正しい。
第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 / AIエージェント
AIエージェントに関する記述として最も適切なものはどれか。
正解は「目標達成のために手順を自ら計画し、外部のツールやサービス（MCPによる連携など）も使いながら自律的にタスクを実行するAI」である。AIエージェントは、与えられた目標に対して自らタスクを計画・分解し、外部ツールやサービスと連携（MCP等）しながら自律的に実行するAIを指す。GenSpark・Manus・Skywork AIなどがツール事例として挙げられる。別の誤答は匿名加工情報（特定の個人を識別できないよう加工し、復元できないようにした情報）の説明。見分ける軸は、単一の生成物を出すことではなく、目標から手順を組み立て、必要な外部機能を使ってタスクを進める点である。画像生成、固定ルール、情報加工はいずれも、この計画・連携・自律実行の組み合わせを満たさない。
第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 / AIエージェント
AIエージェントが外部のツールやサービスと連携するための仕組みとして挙げられるものはどれか。
正解は「MCP」である。MCPは、AIエージェントが外部のツールやサービスと連携するための仕組みとして挙げられる。RAGは外部の知識を検索して回答生成に活かす手法であり、外部ツール・サービスと連携する仕組みそのものではない。RLHFは人間のフィードバックをもとにモデルを調整する強化学習の手法であり、外部連携の仕組みではない。NLPは自然言語処理という技術分野を指す語であり、AIエージェントが外部と連携するための仕組みではない。外部のツールやサービスと連携するための仕組みという条件に当てはまるのはMCPだけである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- MCPを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、MCPに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）