はじめに
2025年4月、Googleは「Agent2Agent（A2A）プロトコル」という新たな技術仕様を公表しました。これは、様々な企業が提供するAIエージェント同士を連携させるための規格です。
本記事では、「A2Aという言葉は知っているが、詳細が分からない」という方に向けて、A2Aが開発された目的、そしてどのように機能するのかみていきます。
後半では、Googleが公開しているOSSリポジトリを実際にローカルで動かし「通貨変換エージェント」とデモ用UIを組み合わせて試す方法を紹介します。
A2Aプロトコルとは何か
A2Aプロトコルは、異なるAIエージェント同士を共通の言語でつなぐためのオープン規格です。
企業や研究機関が独自に開発したAIエージェント同士を、異なるベンダーやプラットフォームを超えて連携・協力できるようにすることを目的としています。
A2Aによってエージェント同士が相互に情報をやり取りすることで、単体では処理が難しい複雑なタスクにも対応できるようになります。
現状、AIを使ったシステムやアプリケーションは数多く存在しますが、それぞれが独立して動作していることが多いです。
例えば、文章生成を行うAIと画像を生成するAIがあっても、両者が直接やり取りして、ひとつのサービスとして連携動作する機会は限られています。
A2Aは、そのような複数のAIシステムを連結し、一貫した作業フローを構築するための土台となる技術仕様です。
GoogleはA2Aを企業の生産性向上やコスト削減につなげる基盤として位置付け、SalesforceやAtlassianなど、すでに50社以上の企業が賛同しています。
1) オープンな標準規格
A2Aプロトコルが「オープン標準規格」である点は重要です。多様な開発者や企業が同じルールに則り、互換性のあるエージェントを作ることで、後から別のシステムやアプリケーションが増えても相互に連携できる可能性が高まります。
特定企業のプラットフォームに依存しないため、将来的にユーザーが選べるサービスの幅も拡大します。
2) 異なるAIエージェント同士の相互運用
A2A以前は、AI同士の連携に明確な共通ルールがほぼ存在していませんでした。そのため企業ごとに仕様が異なり、連携を行う場合には個別の調整が必要でした。
A2Aが普及すると、企業や研究機関が作成したエージェントが規格に準拠しているかぎり、連携は容易になります。多くのAIエージェントが協力してタスクを進めるため、広範な領域で効率化が期待されます。
3) 大規模な業界連携の動き
A2AはGoogleの主導で進められていますが、すでに多数の企業が参加を表明しています。
業界標準としてA2Aが確立すれば、今後登場するAI関連のサービスがこの規格に対応する可能性が高くなり、多くのサービスがスムーズに連携できるようになります。
A2Aの仕組み
クライアントエージェントとリモートエージェント
A2Aでは、エージェント同士が通信するときに「クライアントエージェント（依頼を出す側）」と「リモートエージェント（依頼を受ける側）」という役割を使います。
クライアント側は「この作業をお願いしたい」というタスクを作り、リモート側に送信します。リモート側は、そのタスクを実行できる機能や専門性を持っていれば引き受け、処理を進めます。
エージェントカード（Agent Card）
各エージェントは、自分が得意とする作業分野や利用できる機能を「エージェントカード」という自己紹介カードで公開します。
クライアントエージェントは、そのカードを参考に「このエージェントなら画像処理が得意そうだ」とか「このエージェントなら音声認識に強みがある」と判断します。
これによって、最適な相手を探すことが可能になります。
タスクのやり取りと進捗管理
A2Aでは、依頼したい作業を「タスク」というオブジェクトとして定義します。
クライアントエージェントはタスクを作成し、リモートエージェントに送ります。リモート側はタスクを受け取ると処理を開始し、進捗や途中結果をクライアント側に返します。
タスクが長時間に及ぶ場合でも、途中経過を定期的に共有し、結果が出た時点で最終データをまとめて返却します。
メッセージによるコラボレーション
エージェント同士の連携はメッセージ交換によって実現します。
途中で追加の情報を渡したり、次の手順を確認したりといったやり取りを、A2Aで決められた形式で行います。
各エージェントは必要な内容を正しく交換するだけでなく、セキュリティや認証の手順も踏むため、業務システムとして利用する際にも安全性が確保されます。
ユーザー体験の調整
A2Aでは、単に結果を返すだけでなく、ユーザーにどの形式で見せるかまでを含めてエージェント間で調整できる仕組みが定義されています。
例えば、「生成した画像を埋め込み表示する」「グラフをウェブページに貼り付ける」といった形で、どのように最終結果を提示するかを自動で調整します。
これにより、ユーザーは複数のエージェントが共同で作業した結果を自然な形で受け取れます。
従来技術との比較
これまでは、AIエージェントの連携は主に以下のような課題がありました：
独自仕様が乱立: 企業ごとに仕様やインターフェースが違い、統合が難しい
カスタム統合が必要: 他社のシステムと繋ぎ込む際に都度個別対応する必要
セキュリティ設計が複雑: 異なる環境間での通信を安全に行う仕組みを企業ごとに整備する手間
A2Aでは、これらを解決するために以下の点を重視しています。
オープン標準: 一定の共通ルールを決めることで互換性を担保
既存インターネット技術との親和性: HTTPやSSE、JSONといった従来の仕組みを活用
認証・認可の標準化: デフォルトで安全なやり取りを可能にする
マルチモーダル対応: テキストだけでなく、音声や動画、画像などにも対応
HTTP（エイチティーティーピー）：インターネット上でコンピュータ同士が“手紙”を送り合う約束ごとのようなもの。Webページを見たいときに、あなたのブラウザがサーバーに「ページをください」とお願いし、サーバーが「はい、どうぞ」と返事を送る仕組み。一度返事が来たら終了なのが基本。
SSE（サーバー・セント・イベント）：一度返事が来た後もサーバーが待機していて、新しい情報（ニュース速報やチャットの新着メッセージなど）ができると、ブラウザに自動で“お知らせ”を送り続けてくれる機能。リアルタイムで更新を受け取りたいときに便利。
業界で注目される理由
A2Aが注目される理由は、大きく分けて3つあります。
① 業務効率化の可能性
企業内で使われる様々なAIエージェントが相互に連携すれば、従来は別々に処理していた業務が一元化できます。最終的には生産性向上やコスト削減が期待されるため、多くの企業が関心を示しています。
② 多くの企業が賛同
すでに50社以上がA2Aの構想に参加しており、Google主導とはいえ業界全体の大きな潮流になりつつあります。今後、A2A対応サービスが普及すれば、導入側は連携の手間を大幅に省くことができると見込まれます。
③ 新しい事業やサービス創出への期待
企業間でのシステム連携を容易にすることで、新しいサービスや付加価値が生まれる余地が広がります。複数のエージェントが同時に協力して行う作業は幅広く、あらゆる分野で実務への応用が検討されています。
A2Aに対応した主要エージェントフレームワーク
A2A は HTTP と JSON を使う軽量プロトコルなので、既存フレームワークにアダプタを足すだけで動きます。
2025 年 4 月時点で 実際のサンプルが公式リポジトリに含まれるか、公式ブログで明言されているものは下記の通りです。その他は「コミュニティ実装」または「対応計画の公表」にとどまります。
