【AI初心者】Agent / Skills / MCP？違いとできることまとめ

最近、AI界隈でよく見かける言葉があります。

• Agent（エージェント）
• Skills（スキル）
• MCP（Model Context Protocol）

「全部AIっぽいけど何が違うの？」「どれを覚えればいいの？」と思うことありませんか？

この記事では、AI初心者でも理解できるように簡単な例を出しながらシンプルに解説します。

まず結論：Agent / Skills / MCP全て役割は違う

この3つは「競合」ではなく、担当が違うだけです。

Agent（エージェント）とは？

一言で言うならAIが自分で考えて行動する「実行役」です。

普通のチャットAIは質問に答えるだけですが、Agentは目的達成のために自律的に動きます。

例えば：

• ファイルを読む
• Web検索する
• コードを書く
• アプリを操作する
• タスクを分解して実行する

つまり、「Agent = AIの作業員」になります。

例：旅行計画を作るAgent

「沖縄旅行を計画して」と指示した場合、Agentなら以下のことを人間の代わりに行います。

1. 観光地を調べる
2. 天気を確認
3. 移動時間を計算
4. スケジュールを作成

Skills（スキル）とは？

一言で言うならAIに特定の仕事の「やり方」を教えるものです。

Skillsは、AIの能力そのものではなく専門的な手順や知識のパッケージです。

「Skills = 作業マニュアル・レシピ」と捉えるとわかりやすいと思います。

• 社内文書の書き方
• コードレビューの手順
• 特定のフォーマット
• ブランドの文章スタイル
• 定型業務の流れ

Skillsは必要なときだけ読み込まれ、これによりAIは効率よく動けます。

例：ブログ執筆スキル

「SEO記事を書くSkill」があると、毎回説明しなくても同じ構成・品質になります。

• 見出し構成を作る
• キーワードを配置
• 読みやすい文体にする
• 結論を先に書く

なぜSkillsが重要？

AIは一度に扱える情報量に限界があり、大量の指示を常に持たせると精度が落ちます。

Skillsは、必要なときだけ専門知識を読み込む仕組みになっているため、試行のたびに出力結果が変わることを回避することができます。

MCP（Model Context Protocol）とは？

一言で言うならAIが外部サービスとつながるための共通ルールです。

MCPは、AIが外の世界とやり取りするための接続規格（プロトコル）です。

• Google Driveにアクセス
• Slackを操作
• データベース参照
• カレンダー取得
• 社内システム接続

MCPはAIに「外部ツールを使う能力」を与えてくれます。

例：カレンダー取得

MCPがあるとAIに「今日の予定教えて」と言うことでGoogleカレンダーなどの外部データを取得でして教えてもらうことができます。

【重要】Agent・Skills・MCPの違い（料理の例がわかりやすい）

SkillsとMCPが結構混乱しやすかったりしそうなので改めて全体的に違いを振り返りましょう。

• Skillsだけ → レシピはあるが調理できない
• MCPだけ → キッチンはあるが作り方が分からない

これらは両方あって初めて料理が完成します。

実際にそれぞれをどこで使うのか？

現代のAIシステムでは、以下のようにAgent、Skills、MCPを連携します。

例えば、「顧客データを分析してレポートを作って」と指示した場合、

1. MCP → CRMから顧客データ取得
2. Skills → 分析方法・レポート形式を適用
3. Agent → 結果を作成

このような流れで、SkillsとMCPは補完関係にあります。

最後に

AIは「単体の賢いツール」から自律的に仕事をする存在（Agent）へ進化しています。

これからのAI活用では、

• AIに何をさせるか
• どう教えるか
• どこと連携させるか

が重要になります。

その基礎が、Agent・Skills・MCPになるので、しっかり理解していきましょう。