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【A2A】Agent2Agent 進展の【最も有力なシナリオ】 ─ 具体的な状況証拠をもとに予測

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予測の概要

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以下では、具体的な状況証拠をもとに、上記 A2A 進展のシナリオについて考察していきたいと思います。

なぜ Agent 間通信は必須になると言えるのか？

  • SaaS のいくらかは（もしかしたら多くは）「Agent as a Service」で置き換えられていく
    主要 SaaS がエージェント層を実装しはじめたことはすでに確認できる
  • つまり、例えば、現状人手で行っている「社内情報を参照しつつ freee を操作して、会計処理をする」といった作業全体を、将来的には「会計処理 Agent」に丸投げするようになる
    実際 2025 年 5 月に、その実現の第一歩となる「freee AI（β版）」が発表された
  • Agent 連携が進むと、例えば、企業が Salesforce（CRM 顧客関係管理システム） と SAP（ERP 企業資源計画システム） を利用した業務処理を行いたい場合、社員は社内の AI Assistant（Agent）にその業務を依頼し、そのAgent が Salesforce や SAP の AI Agent と連携して業務を遂行 するようになる
  • そんな時代が訪れた時、 Agent 間通信は、本質的に避けられなくなる
    セキュリティ・ガバナンス面が導入時の高い障壁となるが、A2A はそれを大幅に緩和する点が鍵となる（後述）

なぜ A2A は MCP のようにコミュニティ主導で発展しないのか？

  • MCP（Model Context Protocol） の場合は、「作って→動かして→すぐ便利を実感」できる最低限の要素が最初から揃っていた
  • 仕様のオープンさや SDK 等の充実に加え、MCP Server をローカルで立ち上げて Claude for Desktop や MCP 対応 IDE などの MCP Client で簡単な設定をするだけで外部ツールとの連携ができ、明確なメリットが得られる ― この「即効性」がコミュニティ拡散を後押しした
  • 一方 A2A では、エンドユーザーが直接触れる実用的な GUI Client はまだ無い
  • また現時点で得られる A2A Server の実装はローカルなものが中心で、それだと MCP Server から切り替えるメリットが希薄
  • つまり、開発者が手元で「すぐ便利」を体験できる最低セット（実用的な A2A GUI Client + A2A Remote Server）が未整備のため、コミュニティ主導で発展しづらい

なぜ クロスクラウド要件が顕在化したら A2A が優勢になると言えるのか？

  • 単一企業システム内での AI Agent 連携の実現には、A2A は必須ではない
    既に利用可能なマルチ・エージェント開発環境は多数存在する
  • 企業の垣根を越えての AI Agent の協業の実現には、企業ガバナンスを満たすためのクロスクラウド要件（特に監査と責任分界）がキモ
  • これを含め「実用段階に向けて」という視点で、A2A 対 競合プロトコル を比較し整理した
  • その結果を元に、実用段階への到達シナリオと A2A の可能性を考察した

「実用フェーズへの到達速度」を軸にした Agent 連携プロトコルの比較

評点軸 A2A (Google主導 ＋ Microsoft / Salesforce / SAP 他) Amazon Bedrock Agents OpenAI Agents SDK / Assistant-mesh LangChain Agent Protocol 参考：MCP (Model Context Protocol)
目的スコープ “エージェント↔エージェント”協調 （Discovery / Task Lifecycle / Audit） AWSクラウド内のマルチエージェント協働 OpenAIモデル中心のエージェント実装＋オーケストレーション どのLLM・フレームワークでも動く最小 API 群 LLM⇄外部ツール呼び出し（単機能）
仕様公開度 / ガバナンス 公開ドラフト＋GitHub WG　複数ベンダーで仕様策定 Microsoft 非公開（AWS ドキュメントのみ） AWS AWS SDKはMITライセンスだがプロトコルは未公開；OpenAI依存 OpenAI, TechCrunch Openソース＆OpenAPI 定義、コミュニティ運営 LangChain Blog, GitHub Open仕様（JSON-RPC）・IETF draft 予定 Microsoft
実運用事例 Copilot Studio↔Joule デモ、Salesforce Agentforce PoC など Preview 段階 Amazon 自社＆一部金融・小売で Pilot Box・Coinbase が PoC を公開 ContentGrip OSS PaaS (LangGraph Cloud) 内で α 運用 VS Code、Replit、Cursor など IDE で本番利用
エコシステム熱量 GitHub stars: a2a-directory 276★（伸長中） AWS Bedrock ユーザ基盤 >100k と推定 Agents SDK GitHub stars 4k+/ 2 か月で急増 TechCrunch LangGraph 12.8k★・急活性 MCP Server 4万★・IDE プラグイン多数
企業導入ハードル ☑ OAuth 2.1/JWT 標準　☑ タスク監査API ✖ GUIクライアント不足 ☑ AWS IAM統合　◎運用フルマネージド ✖ クロスクラウド不可 ☑ OpenAI Auth 一体型　☑ SDK充実 ✖ ベンダーロック ☑ 軽量REST　☑ マルチクラウド ✖ セキュリティ指針が曖昧 ☑ 超シンプル　☑ GUI/IDE多数 ✖ エージェント協調は対象外
2025-H2→2026 のロードマップ v1 schema 凍結→Microsoft GA → SIer案件横展開 GA+Bedrock Guardrails →AWS Marketplace 化 Agents SDK GA →Assistant-to-Assistant API公開？ Agent Protocol v0.3 draft →OSS ランタイム統合 IETF標準化→A2Aブリッジ拡充

Agent 連携「実用フェーズ」への到達シナリオ

  1. 短期（〜2025 Q4）
    • A2A 非依存の最速の商用化 は AWS Bedrock Agents（自社クラウド完結ゆえ）
      なお、AWS は、2025年 5月に 「Strands Agents」を発表 し、まもなく A2A プロトコル対応を追加予定 と公式にアナウンス
    • OpenAI Agents SDK により SaaS 連携 / PoC が量産され、現場開発者のリアルな声が引き出される
  2. 中期（2026 H1）
    • A2A が Microsoft Copilot Studio と Salesforce Agentforce に GA 実装 ⇒ 基幹業務 PoC が初公開
    • LangChain Agent Protocol が OSS PaaS に組み込まれ「スタートアップ標準」的な位置を狙う
  3. 長期（2026 H2〜）

A2A は「クロスクラウド＋エンタープライズ基盤」で優勢になる可能性が高い

  • A2A の強みは オープンな仕様 と 既存のエンタープライズインフラやセキュリティ・ガバナンス機能とシームレスに統合できる能力 → 監査・ID 管理など企業必須のガイドラインを丸ごと策定している点は他にない
    • A2A プロトコルは新規の独自規格を持ち込むのではなく、HTTP ベースの標準的なエンタープライズアプリケーションとして振る舞うことで、「既存のセキュリティ、監視、ガバナンス、ID 管理機能をそのまま活用できる」 点が最大の特徴
  • ただし 「触ってすぐ動く」開発者体験が弱い
    ここを補うまでは AWS / OpenAI の開発者エコシステムに見劣りする
  • SIer と業務 SaaS 連合を起点に先に実用事例を出せるかが成否の分水嶺
  • Microsoft + SAP + Salesforce 連携 PoC が 2026 H1 に GA すれば、一気に標準化フェーズへ入る公算が高い

なぜ A2A 商用フローは「Microsoft + Salesforce + Accenture」が最速で実現する可能性が高いと言えるのか？

その主張を検証するため、まず主要な Technology Provier 企業の A2A 商用化への取り組みを比較評価した。

A2A 実用化に関する主要 Tech Provider の評価

評価 Tech Provider A2A 適合度* 2025-H2 までの動き SIer / PoC 実績 主な強み 主な懸念
◎ Google ◎（ネイティブ A2A / 仕様ホスト） Gemini Agent Mode 秋 GA予定；Agent Builder PoC ローリング採択 (The Verge, The Times of India) Deloitte “SAP-on-GCP A2A Blueprint”、Accenture AI Refinery on GCP 仕様ホスト・監査API完備、SAP＋SF を同一 GCP に収容 GUIまだβ・広告依存イメージによる心理障壁
◎ Microsoft ◎（ネイティブ A2A Preview） Copilot Studio GA Preview；Enterprise Agent Challenge 6月締切 (Google Cloud) Accenture+Avanade Copilot Factory、PwC / Capgemini PoC M365基盤・GUI成熟・SIer網が最大 A2A GAは H2予定、ERP深耕は途上
◎ Amazon AWS ◯（独自Agents＋A2Aゲートウェイβ） Agents for Amazon Bedrock GA。Multi-Provider Generative-AI Gateway OSS を公開 (AWS ドキュメント, GitHub) Deloitte・Slalom がテンプレ、Capgemini が Bedrock Lab IAM統合・運用フルマネージド、既存AWS顧客基盤 A2A本体は“ブリッジ”扱いで仕様非公開
◎ OpenAI △（A2A互換レイヤ予定） Agents SDK 公開★4 k超。公式 FAQ で「A2A互換 API を開発中」と明言 (OpenAI, Hugging Face) Box・Coinbase が SDK 本番 PoC 圧倒的開発者熱量・モデル性能 A2A正式サポート時期未定、ベンダーロック懸念
◯ IBM watsonx △（Agent Connect Q4 GA予定） 「Agent Connect で任意フレームワークを Orchestrate に接続」と技術ブログ (Niklas Heidloff) IBM Consulting＋Deloitte が RISE on GCP/OCI 案件で検証中 ハイブリッド環境・規制業界志向、監査機能が豊富 OSSエコシステム小、GUI β
◯ ServiceNow ◯（外部A2A対応ブリッジ） AI Control Towerと Agent Fabric が「Google A2A対応」を正式発表 (ServiceNow, store.servicenow.com) Wipro・KPMG が ITSM エージェントを本番運用 IT/Ops ドメインに強く、統合ガバナンス ERP/CX 連携は別途インテグレーション要
△ Meta / LangChain AP △（OSSラッパでA2A呼び出し可） LangChain Agent Protocol ★12.8 k、A2Aラッパのチュートリアル拡散 (Medium) OSS-SI (Hugging Face, Thoughtworks) PoC 低コスト・オンプレ対応・OSS活性 ガバナンス / 監査未整備、サポート体制薄

次に、ここでの上位である Google、Microsoft、Amazon AWS、OpenAI について、最速本番シナリオの観点で、より詳細な動向調査を行った。

A2A 実用化に向けた Google・Microsoft・AWS・OpenAI の動向調査

評点軸 Google (Vertex AI Agent Builder / Gemini Agent Mode) Microsoft (Copilot Studio / Azure AI Foundry) Amazon AWS (Agents for Bedrock) OpenAI (Agents SDK / Assistant-mesh)
A2A実装 ネイティブ実装（Task Lifecycle＋Audit API）
‒ 仕様ホスト：google/A2A ★15.7 k (GitHub)		 A2A Preview（Build 2025で発表） (Microsoft) 自社 Multi-agent GA；A2Aは「Strands Agents」で対応予定 (AWS) Agents SDK GA、A2A互換APIはロードマップで明言 (OpenAI)
GUI / UX GA Gemini Agent Mode：2025 秋 GA予定 (blog.google) Copilot Studio：GA Preview（Web GUI / M365統合） (Microsoft) Bedrock Console：GA済（無コードワークフロー） (AWS) CLI & VS Code 拡張。公式 GUI は研究プレビュー (Operator) (OpenAI)
ERP / CRM 対応 SAP Joule と Salesforce Agentforce を GCP 上で PoC 公開（Sapphire 2025 デモ） (SAP) Dynamics 365 / Salesforce 連携は Bot FW→A2A 置換を発表 (Microsoft) SAP RISE と Salesforce on AWS で個別に PoC Salesforce SDK 対応、ERP 連携は SIer 主導
SIer / PoC 熱量 Deloitte「SAP-on-GCP A2A Blueprint」 (Microsoft) Accenture＋Avanade Copilot Factory、Enterprise Agent Challenge (Microsoft) Deloitte Bedrock Accelerators (Deloitte United States) Box / Coinbase が SDK 本番 PoC (Coinbase)
監査・ガバナンス Cloud Audit に自動統合（EU AI Act 準拠を想定） Entra ID＋Purview Audit layer Preview IAM / Bedrock Guardrailsで統制、A2Aゲートウェイはβ “Security hooks” 提供のみ、企業監査は未公開
開発者コミュニティ A2A OSS 15.7 k★ / Py SDK 更新活発 (GitHub) Power Platform⁺Bot FW 生態系（IDE 拡張多数） AWS Samples＋Workshopだが GitHub 活性は中程度 Agents SDK 4 k★ / Coinbase・Box が拡張キット (GitHub, [Coinbase][50])
最速本番シナリオ 2026 H1：Joule↔Agentforce on GCP GA想定 2025 Q4：Copilot Studio + Agentforce (Accenture) 2025 H2：AWS 内エージェント連携は GA 済 /「Strands Agents」の成熟は 2026 か？ 2026 H1：A2A API β → SaaS PoC (Box 等)
  • Microsoft + Salesforce + Accenture が GUI と導入摩擦の低さで「最速本命」
  • Google は SAP / Salesforce を同一クラウドに集め、監査 API 完備で 深い基幹連携に強み
  • AWS は「自クラウド完結」で既に GA、 2025年 5月 発表の「Strands Agents」が成熟すれば一気に拡大
  • OpenAI はモデル力と OSS 熱量で PoC 拡散が速いが、エンタープライズ監査が課題

そこで以下では「Microsoft + Salesforce + Accenture」に続く最速候補を調べ、それらが先んずる際の考慮点をまとめた。

A2A 商用化を より早く形にできる 可能性のある他の候補

順位 (可能性) Tech Company Service / SaaS SIer 追い抜きの根拠 主要ハードル
A Google SAP Joule Deloitte • Joule↔Vertex AI A2A デモが既に稼働
• Deloitte SAP-on-GCP プログラムは本番移行フェーズ		 Joule側 GUI が業務UI寄りで、Gemini Agent Mode GA待ち
B Microsoft SAP Joule Accenture • Copilot Studio ↔ SAP デモ済み
• Accenture には RISE＋Copilot の導入案件パイプ		 SAP フロー用 Task Lifecycle 実装が Preview
C Google Salesforce Agentforce Accenture • Gemini 2.5 が Agentforce 公式モデル
• Accenture AI Refinery on GCP に Agentforce コネクタ追加		 Agentforce側 A2A GAと同時に Gemini Agent Modeが追いつく必要
  • これら候補は GUI / Risk 機能が片側ベータで「あと一歩」という状態
  • Microsoft + Salesforce + Accenture の優位を崩すには 2025 H2 内に GA 宣言 が必要

ファクトチェック：Microsoft・Salesforce の A2A 関連の動き

観 点 確認できた一次情報 補 足
各社の公式コミット Microsoft は Copilot Studio / Azure AI Foundry で A2A 公開プレビューを「まもなく提供」と表明し、A2A ワーキンググループにも参加すると発表 Microsoft 発表は 2025-05-07。まだ正式版ではない
Salesforce は「A2A は Agentforce を他エコシステムへ拡張する標準」と声明 Computerworld Agentforce の早期利用企業 (Disney, Kaiser など) は公表済みだが A2A 連携例は未公表
Microsoft Learn ドキュメント：Copilot Studio エージェントと Salesforce Einstein Bot を Direct Line API で相互呼び出しする手順 (2024-11-19) Microsoft Learn 現行は Bot Framework ベース。A2A 対応版への置き換えが想定される
PoC 相当の示唆 Agentforce 早期導入企業に Walt Disney / Kaiser Permanente など実名 (Agentforce のみ) Investor's Business Daily
Azure AI Foundry の A2A 早期アクセス枠で Fortune 500 企業が “マルチエージェント連携” をテスト中と Microsoft が言及 Microsoft いずれも 個別ベンダー内の PoC で、3 社一体の事例は公表されていない
業界アナリスト/ロードマップ LinkedIn 技術解説「A2A 普及は 2025-26 年＝基礎段階、26-27 年＝本格統合段階」という段階論 LinkedIn 25 年は「テクノロジー確立＋2 社間実証」が主流という見立て

次に以下では「Microsoft + Salesforce + Accenture が最速本命」という主張をサポートする根拠を整理した。

A2A 実用化に向けた「Microsoft + Salesforce + Accenture」の評価

評価軸 主要証拠 Microsoft + Salesforce + Accenture コメント
GUI / DX の準備 Copilot Studio GA Preview / Agentforce β ★★★★☆ 今すぐ PoC→パイロットが可能
A2A 実装ステータス Copilot Studio に A2A Preview / Agentforce “remote agent” β ★★★☆☆ サーバ側は実装済、CLI 経由。本番 API は 2025 H2
SIer デリバリ実績 Accenture-Avanade が Copilot Factory、Agentforce テンプレを複数稼働 ★★★★★ 12+ PoC 公開済み
共同 PoC 公募・採択 Enterprise Agent Challenge (MS)＋Agentforce Partner Network (SF) に Accenture が既に登録 ★★★★☆ 2025 Q3 に集中審査
リスク・ガバナンス準備 Entra ID / Purview Audit 統合発表 ★★★★☆ 監査 API は Preview だが 2026H1 GA予定
  • 鍵は Agentforce の A2A GA 時期
  • Salesforce が 2025 Q4 に間に合わせれば「最速」の座はほぼ確定

今後の注目イベント

時期 見どころ
2025 Q3 Dreamforce：Deloitte・Capgemini・Wipro の Agentforce 導入事例セッション
2025 Q4 Microsoft Ignite：Accenture/PwC の “Cross-Cloud Agent Mesh” 実装デモ
2026 H1 SAP Sapphire：IBM・Deloitte が Joule＋Copilot＋Agentforce 3 連携 PoC を披露できるか？

おわりに

以上、興味の赴くままに A2A の動向を ChatGPT を利用して調べ上げた結果を、できるだけ簡潔にまとめてみました（それでも長いですが…）
何か勘違いや分かりにくい部分があったら、ぜひコメントくださいませ 🙇‍♂️
もし何らかのご参考になることがあったのであれば、とってもうれしいです 😀

追記：AI を使ったリサーチについて今回学んだこと

以前は ChatGPT の Deep Research を使って「コンサルのレポートも含めて幅広く情報を集めて、それらを咀嚼してレポートを作って」的なアプローチをしてたのですが、出てきたレポートは、勉強にはなるのですが、今一つ面白みがないかなぁとか感じていました。

ちょっと考えれば当然で、情報食わせすぎると、尖った見解はありがちな見解の中に埋もれてしまうという。「特定のソースだけにみられる尖った意見をまとめて」とか依頼したら、もっと違った景色が見られるのかもしれません。

今回は、「AI Agent 連携の実用化検討には複数企業を跨いだ接続に関して深掘りしないといけないんじゃないか」という直感が最初にあって、それを始点に色々と仮説を立てつつ「o3」を使って「状況証拠をメインの根拠」にして深掘りしたところ、自分としては少しは面白みのあるレポートができたかなと思っています（みなさんにも少しでもそう思っていただけていたなら良いのですが…）

と言うことで、よく言われることですが、AI 活用のキモは「問い」の立て方で、誰でも考えつくような問いに対しては、凡庸な答えを出してくることが多いということです。
でもでも、o3 も結構すごくて、「ブレスト全開モードで跳躍思考をして」とかいうと、かなり意外な興味深い視点を出してくれたりもします。全部任せちゃった方が良いレベルに達するのも、思ったより近いかもしれません…

GitHubで編集を提案

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