MCPで“安全に本番運用するAI”をSaaS化する —— 日本市場の刺さりどころと6週間MVP
「一次発明で覇権」よりも、「安全・監査・互換で包んで運用まで届ける」方が日本で勝ちやすい。下は海外クラウドAI、上は現場業務。その “中間レイヤー”をMCPでSaaS化 する戦略は、国内の導入加速とガバナンス要請の両方に合致する。
TL;DR
日本はPoC→本番の橋渡し（権限境界／監査ログ／越境管理／差し替え互換）に強い需要。
最初の縦は金融・医療 → 製造 → 公共。 “運用をSaaSで持つ” ことが買い理由になる。
6週間MVPは「MCPゲートウェイ＋監査ビュー＋LLMルータ」を核に、1ユースケース特化SKUで始める。
いま“刺さる”市場シグナル（直近）
国内の生成AI市場は拡大基調：IDC Japanの分析では2024年に市場規模が1,000億円超との見立て。
個人向けサービス市場も伸長：MM総研は2024年度1,679億円→2030年度5,618億円を予測。用途の有料化・高度化が進む。
企業導入は進むが“本番運用の設計”が課題：日本企業は米国より効果実感が低い傾向＝統合・運用・ガバナンスの不足がボトルネック。
規制側は“実務ガイド”を整備：経産省×総務省のAI事業者ガイドライン1.1、PPCの注意喚起など、監査・説明責任・越境管理が要件化。
現場採用の波：CopilotやAzure OpenAIの国内事例が増加（例：KDDIの営業準備時間約74%削減、日本製鉄の段階導入、Yahoo! Japanの全社活用方針など）。＝「周辺の統制を整えるSaaS」に需要。
業界別「刺さり度」と最初のWedge
業界 主要な“痛点” 刺さり度 最初のWedge（MCPで商品化）
金融 監査・モデルリスク・越境/秘匿・人手ゲート ⭐⭐⭐⭐⭐ 最小権限ツール（金額/回数/時間帯の上限）、改ざん耐性ログ、BYOK/地域固定
医療 同意管理・要配慮PII・説明責任 ⭐⭐⭐⭐⭐ 機械可読の同意/保持期限、説明可能性ログ、FHIR等への前室
製造 IT/OTを止めない現場運用 ⭐⭐⭐⭐☆ 人手介入ゲート、ネットワーク許可リスト、監査UI
公共/自治体 調達要件・監査義務・多言語案内 ⭐⭐⭐⭐☆ SLA可視化、行動記録の提示性、データ駐在の明示
補足：医療の母数（病院・診療所）も大きく、開設者別統計が公的に整備されているため、規格化の受け皿がある。
“中間レイヤー”をSaaS化する基本設計（リファレンス）
① コントロールプレーン（運用・課金・監査）
SSO/IdP（OIDC/SAML）
Policy Engine（RBAC/ABAC/Cedar/OPA）
MCP Tool Registry（審査・署名・バージョン）
Audit Lake（プロンプト/入出力/ツールI/O/ポリシー決定を完全記録）
Metering/Billing（席×実行量×ストレージ）
② データプレーン（テナント実行環境）
MCP Gateway：実行前ポリシー評価→許可／拒否、実行後証跡永続化
LLM Router：OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / Bedrock 等を差し替え互換
Secrets/Vault、Egress Control（許可リスト）、RAG/キャッシュ（テナント隔離）
権限つきツール宣言（例）:
tool: web.fetch
scopes:
- name: read
allowlist:- https://*.go.jp/**
- https://*.pref./
rate_limit_per_min: 30
pii_scrub: true
redact_rules: ["email", "phone", "address"]
- name: write
disabled: true # まず書き込みは禁止
ポリシー断片（例）:
policy: >
allow if role in ["admin","operator"]
and tool.scope == "read"
and time.between("08:00","20:00")
and tenant.budget.remaining > 0;
6週間MVPロードマップ（現実解）
W0–1｜骨組み：Org/Workspace/Roleスキーマ、OIDCログイン／LLM Router（2社）／MCP Gatewayと監査ログ
W2–3｜商品化：スコープ化ツール（allowlist/上限）＋ポリシー宣言、監査ビュー、メータリング
W4｜隔離とRAG：テナント別ストレージ/Vault、ベクタDB暗号化、RAG運用テンプレ
W5｜安全運用：自動評価（注入/PII/誤用/暴走）・レート制限・バジェット上限・OTel監視
W6｜β：料金プラン／招待制／“適合テスト通過ツール”ミニマーケット
KPI（“運用で勝つ”指標）
PoC→本番移行率、監査照会の提示時間、運用停止時間
タスク完了率／人手介入率、¥/完了タスク
ツール審査リードタイム、不適合率、LLM差し替え所要時間
リスクと対策
効果実感の低さ → 業務KPI連動のダッシュボードで“時間/コスト/品質”を可視化。
SOTA更新の速さ → LLMルータ＋互換テストを内蔵（差し替え前提）。
自前実装との競合 → 審査済ツールストアと完全証跡でSaaSの優位を明確化。
ガバナンス要件 → AI事業者GL 1.1／PPC注意喚起／IPAガイドの準拠テンプレを同梱。
参考リンク（一次情報・事例・調査）
IDC Japan分析を引用する解説（国内生成AI市場、2024年に約1,016億円）
MM総研：生成AIサービス（個人）市場、2024年度1,679億円→2030年度5,618億円見通し
経産省×総務省：AI事業者ガイドライン（第1.1版）（本編・別添、2025/3/28）
PPC：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（2023/6/2）
IPA（有志プロジェクト）：テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン（2024/7/31, PDF）
KDDI × Azure OpenAI：営業準備時間約74%削減（Microsoft事例）
日本製鉄 × Copilot：段階導入の背景（Microsoft事例）
Yahoo! Japan：社員1.1万人のAI活用方針（ニュース）
厚労省／e-Stat：医療施設調査（開設者別統計の基本リソース）
PwC Japan：日米比較にみる企業の活用状況と課題（2024/10）
おわりに
下（モデル/クラウド）は海外SOTAを活用、真ん中を日本の“運用規格”で包んで売る。
MCP×SaaSは、監査・権限・互換を“プロダクトの仕様”として内蔵できる。
最初のSKUは 「実行の全証跡＋人手ゲート」。6週間MVPで市場の手応えを取りにいこう。
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