複数のAIエージェントが連携して業務をこなす「マルチエージェント構成」が中小企業にも広がっています。しかし「エージェント同士が協調して動く」という仕組みは、同時に管理の死角も生み出します。その課題の中心に立つのが、A2A（Agent-to-Agent）プロトコルです。
エージェントガバナンスの観点から見ると、A2Aは「便利な技術」であると同時に、ガバナンス設計を根本から問い直す契機でもあります。
A2Aプロトコルとは何か
A2Aは異なるフレームワークのAIエージェントが標準化された手順で委任・協調できる2025年公開のオープン仕様です。
A2A（Agent-to-Agentプロトコル）は、2025年にGoogleが主導して公開したオープン仕様で、異なるフレームワークや事業者が構築したAIエージェント同士が、標準化された方法でタスクを委任・実行・報告する仕組みです。
従来のマルチエージェント構成では、エージェント間の通信は独自実装に頼ることが多く、エージェントAが別のエージェントBに仕事を渡す際の手順がバラバラでした。A2Aはこの部分を標準化し、異なるベンダーのエージェントが同じルールで連携できる土台を提供します。
具体的には、A2AはHTTPS上で動作し、エージェントが持つ能力（スキル）の公開・タスクの受け渡し・進捗報告・結果取得をJSON-RPCベースの統一インターフェースで行います。2026年現在、Google Agentspace・Vertex AI Agent Engineなどが対応済みで、エンタープライズ向けSaaSへの採用が加速しています。
MCPとA2Aの違いを整理する
MCPはモデルとツールの接続、A2Aはエージェント間の委任・協調という役割分担で、両プロトコルは補完関係にあります。
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが外部ツール・データベース・APIを呼び出す際の標準規格です。エージェントが「手を伸ばしてツールを使う」ための仕様、と理解するとわかりやすいでしょう。詳細はMCP（Model Context Protocol）とは何かで解説しています。
一方、A2Aは「エージェントが別のエージェントに仕事を依頼する」ための規格です。
| 比較軸 | MCP | A2A |
|---|---|---|
| 目的 | モデル⇔ツール接続 | エージェント⇔エージェント協調 |
| 主導 | Anthropic | Google |
| 通信相手 | データソース・API | 別のAIエージェント |
| 採用状況 | Claude・GPT等 | Google Agentspace等 |
中小企業が実際にマルチエージェント構成を組む場合、MCPでツール連携をしながら、A2Aで複数エージェント間の役割分担を実装するという組み合わせが、現実的な設計パターンとなっています。マルチエージェント構成の選び方も合わせて参照してください。
中小企業がA2Aに向き合うべき理由
A2A対応SaaSを使う企業では意図せずエージェント間通信が発生するため、ガバナンス設計が2026年以降の必須要件です。
「うちにはA2Aは関係ない」と思う中小企業の経営者は少なくありません。しかし現実は異なります。
SaaS経由で間接的に関係する
A2A対応のAIエージェント基盤を提供するSaaSを導入すると、ユーザー企業が明示的に意識していなくても、エージェント間通信が裏側で発生します。Google Agentspace対応のプラットフォームや、A2A対応のRPAサービスを使い始めた場合がその典型例です。
ガバナンスの難易度が上がる
エージェントが複数連携するマルチエージェント構成では、「どのエージェントがどんな権限を持ち、何を別のエージェントに委任しているか」が可視化されていないと、障害発生時の原因特定もコスト管理も困難になります。A2Aはこの複雑性をさらに高めます。
対策は「把握から始める」こと
まず自社のAIシステムの中にA2A通信が存在するかを確認します。次に、エージェントが別のエージェントに何を委任できるか（委任スコープ）を明文化します。そして、エージェント間通信のログを保管・モニタリングする仕組みを整備します。この3ステップがA2A時代のガバナンスの基礎です。
A2A時代のガバナンス設計ポイント
委任の連鎖管理・権限境界の明確化・ログ粒度向上という3つがA2A時代に必須のガバナンス追加要件です。
A2Aプロトコルが本格普及すると、従来のエージェントガバナンス設計に3つの追加要件が生まれます。エージェントガバナンスフレームワークと合わせて設計することを推奨します。
委任の連鎖を管理する
エージェントAがエージェントBに仕事を委任し、Bがさらに別のエージェントCに委任する——という連鎖が発生します。この連鎖が設計意図の範囲内に収まっているかを監視する仕組みが必要です。連鎖の深さに上限を設け、承認フローを挟むポイントを決めておくことが基本的な対策です。
権限境界を明確にする
A2A通信では「どのエージェントが何を委任できるか」という権限境界（パーミッションスコープ）が曖昧になりがちです。AIエージェントの権限管理設計で解説している最小権限の原則をエージェント間通信にも適用することで、想定外の動作を防ぎます。各エージェントが委任できるスキルの種類と範囲を明文化したスコープ定義書を整備することが出発点です。
ログの粒度を上げる
単一エージェントのログと比べ、マルチエージェント構成では「誰が誰に何を頼んだか」というA2Aレベルのログが追加で必要です。このログは障害調査だけでなく、コスト最適化や品質評価の根拠にもなります。ログには委任元エージェントID・委任先エージェントID・タスク内容・実行時刻・結果ステータスを最低限含めます。
まとめ
A2Aプロトコルは、AIエージェントの活用を「1対1の自動化」から「エージェントチームによる高度な自動化」へと引き上げる技術基盤です。中小企業にとって今すぐ自前で実装するものではありませんが、採用しているSaaSや外部パートナーがA2Aを使い始めれば、間接的に関係します。
大切なのは、マルチエージェント時代のガバナンス設計を今から準備することです。委任スコープの明確化・ログ管理・権限境界の設定という基本を整えることが、複雑化するAI活用を安全・安定的に運用する土台になります。
Kuuでは、A2AやMCPを含むマルチエージェント構成のガバナンス設計から導入・継続改善まで一貫して支援しています。AIオペレーション支援サービスの詳細をご確認のうえ、まずは現状のご相談からお気軽にどうぞ。