AIが製品を代わりに使うなら、GTMで何を変えるべきか？

私が文書を読む方法から変わった

最近は、ウェブサイトの文書を自分で探して読む代わりに、AIに要約を頼むことが増えました。私もClaudeにNotion MCPを接続して、文書を作成したり修正したりしています。私が依頼すると、AIが文書を読み、ツールを使うわけです。

こうした使い方では、製品の説明書を読む人と、実際に機能を呼び出す主体が異なってきます。製品を選び、費用を支払う顧客は人間ですが、使用プロセスの一部をAIが担うようになるのです。

9か月前、私も似たような文章を書きました。「あなたの主要な顧客がいまやLLMだとしたら、この機能はどう変わるべきか？」という問いでした。カルパシーも2025年3月、LLMが読みやすい文書の必要性を強調しています。人間が画面上で見やすい説明書と、AIがそのまま活用できる説明書は異なり得るという話です。

その時はやや早すぎる話に聞こえました。しかし今は、AIが製品に接続される方法そのものが変わりつつあります。MCPとA2Aは、その変化の一部です。

MCPはツール接続、A2Aはエージェント間の協業を扱う

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションが外部データやツールを利用する方式を定めた公開規格です。Anthropicが2024年11月に公開しました。私がClaudeでNotion文書を扱っているのも、こうした接続方式の一例です。

Anthropicは2025年12月の発表で、公開MCPサーバーが1万個を超え、ChatGPT・Cursor・Gemini・Microsoft Copilotなどでもmcpを採用したと説明しました。同月、Linux Foundation傘下のAgentic AI FoundationにMCPを寄贈しました。複数の企業が同じ規格でツールを接続できる基盤が広がったわけです。Anthropicの発表

Googleが2025年4月に発表したA2A（Agent2Agent）は、異なるエージェント同士が作業を依頼し、進行状況や結果をやり取りするための規格です。発表当時、技術企業とサービス企業を合わせて50社以上が参加していました。各エージェントがどんな作業を行えるかは、「エージェントカード」と呼ばれる構造化された情報で説明されます。Googleの発表

在庫管理業務を例に挙げてみます。社内エージェントはMCPでデータベースの在庫を確認し、A2Aでサプライヤーのエージェントに納期確認を依頼するよう設計できます。発注まで任せるなら、購買権限と承認手続きも定めておく必要があります。規格があるからといって、注文や決済が自動的に安全に処理されるわけではありません。

こうした形で製品を利用するなら、画面のメニューを一つずつクリックする方式より、APIで必要なデータを受け取る方式のほうが有用な場合があります。APIとは、他のソフトウェアが機能を呼び出す接点のことです。どんなリクエストを送るべきか、どんな結果やエラーが返ってくるのかが明確に説明されていてこそ、AIも活用しやすくなります。文書をきちんと整理することが、実際の使いやすさに直結するわけです。