A2A（Agent2Agent）プロトコルとは、異なる企業やツールで作られたAIエージェント同士が、互いの内部の仕組みを公開しないまま、仕事を依頼したり結果を受け取ったりするためのオープンな標準です。公式サイトでは「AIエージェント間のシームレスなコミュニケーションと協働のためのオープンな標準」と説明されています。
A2Aは、もともとGoogleが発表し、2025年6月にLinux Foundationへ移管されました。Linux Foundationは2026年4月9日、A2Aの最初の安定版であるバージョン1.0のリリースと、150を超える組織が支持していることを発表しています。本記事では、公式情報をもとに、A2Aの仕組み、MCPとの違い、企業への影響を解説します。
A2Aプロトコルが必要とされる理由
AIエージェントの活用が進むと、営業支援のエージェント、経理のエージェント、取引先のエージェントなど、用途ごとに専門化したエージェントが社内外に増えていきます。それぞれが別の企業のツールで作られていると、連携させるたびに個別の開発が必要になります。
A2Aは、この連携の方法を標準化するためのものです。公式サイトでは、A2Aの特徴として次の4つを挙げています。
| 特徴 | 内容（公式サイトの説明の要約） |
|---|---|
| 相互運用性 | 異なるプラットフォームで作られたエージェント同士が連携できる |
| 複雑なワークフロー | エージェントがサブタスクを委任し、情報を交換し、行動を調整できる |
| 安全で不透明 | 内部のメモリ、ツール、独自のロジックを共有せずにやり取りできる |
| 拡張性 | 用途に合わせて拡張できる |
特に3つ目の「不透明（opaque）」という考え方が重要です。取引先のエージェントと連携する場合でも、自社のエージェントがどのようなデータやプロンプトを使っているかを相手に見せる必要はありません。
AIエージェントそのものの基本はAIエージェントとはで解説しています。
A2Aの基本的な仕組み
公式サイトの「Key Concepts」では、A2Aの主要な要素を次のように説明しています。
| 要素 | 説明（公式サイトの要約） |
|---|---|
| A2Aクライアント | ユーザーの代わりに通信を始めるアプリ、サービス、またはエージェント |
| A2Aサーバー（リモートエージェント） | A2Aを実装したHTTPのエンドポイントを公開するエージェント。内部はクライアントから見えない |
| エージェントカード | エージェントの識別情報、能力、エンドポイント、スキル、認証の要件を記述したJSON形式のメタデータ |
| タスク | 一意のIDとライフサイクルを持つ作業の単位。長時間の処理や複数回のやり取りを追跡できる |
| メッセージ | クライアントとエージェントの間の1回のやり取り。役割（user／agent）と内容を持つ |
| パート | メッセージやアーティファクトの中身。テキスト、バイナリ、ファイルのURL、構造化データのいずれか |
| アーティファクト | タスクの中で生成された成果物（文書、画像、構造化データなど） |
通信はHTTP(S)で行われ、リクエストと応答の形式にはJSON-RPC 2.0が使われると説明されています。やり取りの方法としては、リクエストと応答（ポーリング）、Server-Sent Events（SSE）によるストリーミング、クライアントのWebhookへのプッシュ通知があります。
- エージェントカードを確認相手の能力と接続方法を知る
- タスクを依頼メッセージで依頼内容を送る
- リモートエージェントが処理内部の仕組みは見せない
- 途中経過を受け取るストリーミング・通知
- 成果物を受け取るアーティファクトとして返却
MCPとの違い
A2Aとよく比較されるのが、Anthropicが発表したMCP（Model Context Protocol）です。A2Aの公式サイトとLinux Foundationの発表では、両者は競合ではなく補完関係にあると説明されています。
| 観点 | MCP | A2A |
|---|---|---|
| つなぐ対象 | エージェントとツール・データ | エージェントとエージェント |
| 主な用途 | 社内のデータベースやSaaSの機能をエージェントから使う | 専門化したエージェント同士でタスクを依頼し合う |
| 相手の内部 | ツールの機能を直接呼び出す | 相手の内部の仕組みは見えない |
公式サイトでは、ツールへのアクセスにはMCPを使い、専門化したエージェント間の協働にはA2Aを使うことが提案されています。また、A2Aは「エージェントが自身のサブエージェントとどう通信するか」や「ツールをどう呼び出すか」は定めていないとされています。MCPについてはMCPとはで詳しく解説しています。
バージョン1.0の内容
Linux Foundationの2026年4月9日の発表によると、A2Aのバージョン1.0は最初の安定版の仕様で、次のような内容が含まれています。
| 項目 | 内容（発表の要約） |
|---|---|
| 複数のプロトコルへの対応 | 複数の通信方式への対応 |
| マルチテナント | 企業向けのマルチテナントへの対応 |
| セキュリティ | セキュリティのフローの更新 |
| 署名付きエージェントカード | 暗号技術によるエージェントの身元の検証 |
| 移行 | 初期の利用者のための移行の手順 |
同じ発表では、支持する組織が150を超えたこと、MicrosoftがAzure AI FoundryとCopilot StudioにA2Aを統合し、AWSがAmazon Bedrock AgentCore Runtimeで対応したことが紹介されています。今後のロードマップとしては、相互運用性の仕様、レジストリに関する取り組みの統合、テストとツールの拡充、セキュリティと運用のベストプラクティスが挙げられています。
企業への影響
A2Aが広がると、企業のAI活用は次のように変わっていくと考えられます。
| 変化 | 内容 |
|---|---|
| ベンダーをまたいだ連携 | 異なるベンダーのエージェントを組み合わせやすくなる |
| 取引先との連携 | 受発注や問い合わせなど、企業間のやり取りをエージェント同士で行う可能性 |
| 社内のエージェントの役割分担 | 部門ごとのエージェントが連携して、複数部署にまたがる業務を処理 |
| ガバナンスの重要性 | どのエージェントに何を依頼してよいか、権限と記録の管理が必要に |
ただし、2026年11月時点では、中小企業がA2Aを直接実装する必要がある場面はまだ限られています。多くの場合、利用しているSaaSやクラウドのAI機能がA2Aに対応することで、間接的にその恩恵を受けることになるでしょう。
企業がいま準備すべきこと
- 社内で使っている、または検討しているAIエージェントの一覧を作る
- 各エージェントが扱うデータと権限を整理する
- 利用中のSaaS・クラウドのA2AやMCPへの対応状況を確認する
- エージェントに任せる業務と、人が承認する業務の線引きを決める
- エージェントのやり取りの記録（ログ）を残す方針を決める
- 小さな業務で、エージェント同士の連携を試す計画を立てる
FlowStack Labsの見解：標準を待つより「業務の分解」を先に進める
A2AやMCPのような標準の登場によって、AIエージェント同士をつなぐ技術的な壁は確実に低くなっています。しかし、私たちが企業の現場で感じているのは、技術より先に「業務をどう分解し、どのエージェントに何を任せるか」が決まっていないことが最大の課題だということです。
エージェント同士の連携は、人間の組織でいえば「部署間の業務の受け渡し」にあたります。誰が依頼し、誰が処理し、どこで人が確認するのかが決まっていなければ、標準があってもうまく機能しません。逆に、業務の分解と役割分担ができていれば、A2Aに対応したツールが増えたときに、すぐに連携を試せます。
まずは、1つの業務を「依頼・処理・確認・記録」に分解し、どこにエージェントを使えるかを検討することから始めることをおすすめします。AIガバナンスの全体像はAIガバナンスの構築ガイドもあわせてご覧ください。
よくある質問
QA2Aはどの企業が作ったものですか？
A2AはGoogleが発表し、2025年6月にLinux Foundationへ移管されました。現在はLinux Foundationのもとで、中立的なガバナンスのプロジェクトとして運営されています。
QA2AとMCPはどちらを使えばよいですか？
用途が異なります。エージェントからツールやデータにアクセスする場合はMCP、専門化したエージェント同士が連携する場合はA2Aを使う、という役割分担が公式サイトで提案されています。
Q中小企業でもA2Aに対応する必要がありますか？
2026年11月時点では、中小企業が直接A2Aを実装する必要がある場面は限られています。利用しているSaaSやクラウドのAI機能の対応状況を確認し、業務の分解や権限の整理を先に進めておくことをおすすめします。
QA2Aのエージェントカードとは何ですか？
エージェントの識別情報、能力、エンドポイント、スキル、認証の要件を記述したJSON形式のメタデータです。クライアントは、エージェントカードを見て、そのエージェントに依頼できるかや接続方法を判断します。
QA2Aを使えば、取引先のAIとすぐに連携できますか？
技術的な連携の方法は標準化されますが、実際に連携するには、互いの認証、権限、扱うデータの範囲、責任の分担などを取り決める必要があります。契約や運用のルールづくりが前提になります。
まとめ
- A2Aは、異なる企業やツールで作られたAIエージェント同士が連携するためのオープンな標準です。
- エージェントカード、タスク、メッセージ、パート、アーティファクトなどの要素で構成され、HTTP(S)とJSON-RPC 2.0で通信します。
- MCPはエージェントとツールの接続、A2Aはエージェント同士の連携を担う補完関係にあります。
- 2026年4月にバージョン1.0が発表され、150を超える組織が支持しています。
- 企業は、業務の分解、権限と記録のルールづくりから準備を進めることが重要です。
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