コンテクシア

AIにはリスクがあります。 情報漏えい、著作権、誤情報、個人情報の扱いなど、企業が注意すべき点は少なくありません。 しかし、リスクを理由にAI活用そのものを止めてしまうことは、本当に安全な判断なのでしょうか。 今、世界ではAI規制をめぐる議論が進んでいます。高度なAIモデルがサイバー攻撃にも防御にも使えるようになり、政府も安全性への対応を強めています。一方で、AI研究者のAndrew Ng氏は、過剰な規制によってAIの進歩や有益な活用まで止めてしまうことに警鐘を鳴らしています。 この話は、国や大企業だけのものではありません。 中小企業にとっても、同じ問題が起きています。 「AIは危ないから使わない」と考える会社と、「どうすれば安全に使えるか」を考える会社。その差は、これから確実に広がっていきます。

Anthropicのエンジニア、Boris Cherny氏の「RAGを捨て、Agentic Searchを選んだ」という発言は、AI業界に衝撃を与えました。しかし、これは単なる技術的な好みの問題ではありません。 株式会社コンテクシアでは、この変化を「AI導入のフェーズが変わったサイン」と捉えています。

「社内のファイルをAIに読ませて、調べものや要約を任せたい」——そんなニーズに応えるのが、MCP（Model Context Protocol）をはじめとする AIとGoogle Driveの連携です。AnthropicのClaude、OpenAIのChatGPTのどちらからも、Google Drive上の資料を参照できるようになりました。 ただし2026年現在、連携の方式は1つではありません。どの方式を選ぶかで「検索の賢さ」「必要なプラン」「設定の難易度」が大きく変わります。 本記事では、技術に詳しくない方に向けて「実際に何ができるのか」「方式ごとの違いは何か」「どんな制限・注意点があるのか」を最新の公式情報にもとづいて整理し、中小企業が解決できる業務課題を具体的に解説します。

CRMの顧客情報、社内に蓄積されたノウハウ、個人間のやり取り——MCPサーバーを使えばこうしたデータをChatGPTやClaudeから活用できますが、多くの担当者が「入力したデータがAIの学習に使われてしまうのでは」と不安を感じます。結論から言うと、ビジネス向けの利用形態（API・Team・Enterprise）では、主要AIは原則としてあなたのデータを学習に使いません。一方で「無料・個人プラン」は扱いが全く異なります。本記事では、OpenAI・Anthropicの最新の公式ポリシー（2026年時点）にもとづき、どのデータをどこまで連携してよいのかを、中小企業の判断軸として整理します。

MCP（Model Context Protocol）サーバーを一から作る手順を、実際に動かしながら解説します。この記事は基礎編です。まず動くサーバーを立て、ツールを1つ公開し、Claudeから呼べるところまでを目標にします。 前提知識は、Pythonの基本（型ヒント、デコレータ、async/await）です。MCPやJSON-RPCの事前知識は要りません。FastMCPがその部分を隠してくれます。

MCP（Model Context Protocol）の解説記事の多くは「何ができるか」「どのプランで使えるか」で止まっています。この記事はその先、構築する側の実装の話です。社内データにつながる認証付きMCPサーバーを、安全に作るために何を実装すべきか。自社プラットフォーム（BeyondWeb）で認証付きMCPサーバーを構築した経験をもとに、具体的に書きます。

Salesforceは、業務用チャットツールSlackに大規模なAIアップデートを発表し、Slackbotを「究極のチームメイト（ultimate teammate）」として再設計した。今回のアップデートでは30以上の新しいAI機能が追加され、単なるチャットボットから「業務を実行するAIエージェント」へと進化しています。

AIの進化により、「アプリケーション企業は不要になるのでは？」という議論が増えています。高性能なAIが複雑な業務まで自動化する時代、アプリケーションにどれだけの価値が残るのでしょうか。ここでは、AI時代に生き残るプロダクトの条件について整理します。