MCP 対 RAG 対 AI エージェント:2025 年の AI をリードするのはどれか？

GPT-4、Claude、Llama は、大規模言語モデルが実行できることの限界を押し広げてきましたが、その中核は依然として基本的な言語生成に依存しています。

これらはスマートに聞こえるかもしれませんが、ほとんどのモデルには、過去のやり取りの記憶や、複雑なタスクに対して自律的に行動する能力はまだ備わっていないのが現状です。そこで登場するのが、次世代の AI アーキテクチャです。

検索拡張生成（RAG）エージェント、メモリコンテキストプロンプト（MCP）エージェント、AI エージェント、つまり、テキスト予測を超えて、根拠のある知識、コンテキスト認識、目標主導のアクションを実現する 3 つのアプローチをご紹介します。

このブログでは、RAG、MCP、AI エージェントについて詳しく説明し、それぞれをいつ使用すべきかを理解して、ClickUp を使用してそれらを 1 つのインテリジェントでスケーラブルなワークスペースに簡単に統合する方法をご紹介します。

RAG、MCP、AI エージェントの概要

MCP と AI エージェントに対する RAG の評価を簡単にまとめました。詳細な説明、定義、例などについては、スクロールしてご覧ください。

要約：

最も高性能な AI システムには、ClickUp Brain のように、この 3 つがすべて組み合わされている場合が多いです。今すぐお試しください！🚀

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは何ですか？

検索拡張生成（RAG）は、ベクトルデータベース、API、プライベートドキュメントなどの外部ソースから最新の情報を取得して、応答を生成する前に、LLM によって生成された応答の精度と関連性を高める AI アーキテクチャです。

RAG は、モデルが「記憶している」情報だけに頼るのではなく、一元化されたナレッジストアからリアルタイムで現実世界のデータを取得し、より現実的で信頼性の高い出力を生成します。

類似性検索などの技術を活用することで、RAGエージェントは知識ベースから最も関連性の高いデータを1回の検索で抽出します。これにより、抽出された文脈をモデルの推論ループに組み込むことで、現実的な応答を生成できます。

仕組み：ユーザーがプロンプトを送信すると、RAG はまず、接続されたデータソースから関連コンテンツを取得します。この情報は、多くの場合、サポート記事、社内 wiki、契約書などの取得文書から抽出され、プロンプトに追加されます。これにより、モデルのコンテキストが現実世界との関連性でより豊かになります。このセットアップにより、LLM は、トレーニングだけでなく、実際のリアルタイムの事実に基づいて応答を生成します。

なぜ重要か：RAGは、モデルの再トレーニングなしで、出力結果を回収したデータと外部知識に根拠付けることで、幻覚を大幅に削減します。

また、モデルを再トレーニングすることなく、最新データや独自データにアクセスすることも可能です。モジュール式であるため、さまざまな検索エンジンに組み込むことができ、特殊なタスクのために複数の AI モデル構成で運用することも可能です。

もちろん、引用もサポートしています。引用があることで、モデルが追跡可能な情報源から正しい答えを生成していることを確認できるため、ユーザーの信頼が高まります。

RAG エージェントの使用例としては、RAGを使用して、社内の wiki から返金ポリシーを即座に検索し、正確なセクションを引用して、数秒で役立つ回答を提供するカスタマーサポートボットがあります。

留意すべき課題：RAG システムでは、正しい情報を検索するために慎重な調整が必要です。また、レイテンシーが発生する可能性があり、チャンクサイズ、埋め込み、プロンプト構造の管理には多大な努力が必要となります。特に、重要度の高いクエリの検索精度を向上させようとする場合は、その傾向が顕著です。

知識の検索に RAG を使用すべきか、ファインチューニングを使用すべきか検討している方は、RAG とファインチューニングの比較ガイドで、その違いをわかりやすく解説しています。

RAG の例をいくつかご紹介します。

MCP（メモリコンテキストプロンプト）とは？

メモリコンテキストプロンプト （MCP） は、LLM がメモリをシミュレートして、複数の対話間でコンテキストを維持できるようにする手法です。これらのモデルは本質的にステートレスであるため、MCP は過去の対話や関連するユーザーデータを新しいプロンプトにフィードバックすることで、そのギャップを埋めます。

MCP は、複雑なインフラストラクチャを構築することなくメモリを拡張するための、軽量なモデルコンテキストプロトコルを定義しています。新しい MCP サーバーを導入する場合も、既存の MCP ツールと統合する場合も、目標は変わりません。それは、コンテキストを維持し、トークンの使用量を削減することです。

仕組み：システムは、以前の会話のターンや構造化されたメモリデータを保存します。その後、新しいプロンプトが入力されると、意味検索、要約、またはスライディングウィンドウを使用して関連のある部分を選択し、そのコンテキストを最新の入力に追加します。その結果、以前に起こったことを認識したかのような応答が返されます。

重要ポイント：MCP により、より自然で多回にわたる会話が可能になります。AI ツールがユーザーの好みを記憶し、進捗を追跡し、本格的なメモリアーキテクチャを必要とせずにタスクの継続性をサポートします。また、軽量で実装が比較的容易であるため、反復的なワークフローや会話型のワークフローに最適です。

特に IT チームにとって、MCP はワークフロー全体でユーザーのコンテキストを柔軟に保持する方法を提供します。メモリ、コンテキスト、自動化を組み合わせた、IT プロフェッショナル向けにカスタマイズされた AI ツールの詳細をご覧ください。

MCP の採用が拡大するにつれ、より多くのチームが、独自の MCP サーバーを介してメモリフローをカスタマイズし、独自のビジネスルールに合わせた応答動作を実現しています。

MCP の活用例をいくつかご紹介します。

留意すべき課題：トークンのリミットは引き続き適用されるため、含めることができるメモリの容量には制限があります。無関係または不適切に選択されたメモリはモデルを混乱させる可能性があるため、何を保持し、いつ含めるかを慎重に検討した戦略が不可欠です。

MCP の例をいくつかご紹介します。

AI エージェントとは？

AI エージェントは、LLM をさらに一歩前進させ、受動的な応答者から能動的な実行者に変えます。エージェントは、単に回答を生成するだけでなく、目標を設定し、意思決定を行い、行動を起こし、フィードバックに基づいて適応します。エージェントは、言語と自動化の架け橋となる存在です。

それぞれの違いは以下の通りです。エージェントは、1 週間のソーシャルメディアの投稿のプランニングなど、定義された目標から作業を開始します。次に、その目標をステップに分割し、API や検索エンジンなどのツールを使用して、コンテンツの作成やスケジュール設定などのタスクを実行し、その結果を評価します。

エージェントは、指示に従うだけでなく、推論、行動、反復を行います。各意思決定ループは、プログラムまたは学習したエージェントの行動の影響を受けるため、エージェントは目標や制約の変化に動的に適応することができます。

高度な AI エージェントは、多くの場合、複数のエージェントが専門的なタスクで連携するマルチエージェントシステム内で動作します。これらの自律型エージェントは、エージェントのロジックに基づいて動作し、変化する入力に適応しながらタスクを自律的に実行します。

たとえば、特殊な AI エージェントは、大規模なワークフロー内の財務、コンテンツ、QA などの特定の役割を処理するようにトレーニングすることができます。

重要ポイント：AI エージェントは、エンドツーエンドのワークフローを処理し、さまざまなツールや環境に対応し、人間による絶え間ない入力の必要性を軽減します。自律性が役立つ、反復的で複雑な、または複数のステップからなるプロセスに最適です。また、エージェントが優先度を判断し、システムと調整し、ワークフロー全体の矛盾を解決しなければならない、より複雑な意思決定の可能性も広がります。

実際の動作についてご興味がありますか？マーケティングの自動化から IT トラブルシューティングまで、エージェントシステムによってワークフローがすでにどのように変革されているかを強調する、業界を横断する最も強力な AI のユースケースをいくつかご紹介します。

競合他社の製品発売を調査し、対応キャンペーンを作成し、プラットフォーム全体でスケジュールを設定し、そのすべてをClickUp ワークスペースに記録するマーケティングエージェントを想像してみてください。そのすべては、人間の介入を必要とせずに実行されます。

注意点エージェントは外部システムにまたがり、さまざまな ツールの使用 に依存するため、より慎重な調整が必要です。構築やデバッグもより複雑になります。特に、重要なシステムに接続している場合は、慎重に監視し、サンドボックスでテストする必要があります。また、エージェントは複数の LLM を呼び出すため、リソースを大量に消費する可能性があります。

AI エージェントの例をいくつかご紹介します。

さまざまな業界でエージェントシステムがどのように活用されているかご興味がありますか？当社のAI 活用事例ガイド では、AI エージェントがマーケティング、エンジニアリング、オペレーションのワークフローにどのように変革をもたらしているかを紹介しています。

RAG、MCP、AI エージェント：どれを使用すべきか？

RAG、MCP、AI エージェントのどれを選ぶかは、トレンドを選ぶことではなく、ワークフロー、データ戦略、最終目標に最適なアーキテクチャを整合させることです。

より深い技術的根拠、実用的な例、および ClickUp が各ユースケースをどのようにサポートしているかを詳しく見ていきましょう。

🧠 RAGをいつ使用すべきか

RAGは、アプリケーションにおいて事実の正確性、データの鮮度、透明性が最も重要な場合に真価を発揮します。

RAGを使用するケース：

使用例：

🚀 ClickUp のメリット：ClickUp Docsでソースドキュメントを保存、構造化。ClickUpKnowledge Managementと Brain による AI 強化検索を追加して、新しいモデルをトレーニングすることなく、現実的な応答をリアルタイムで生成する RAG スタイルのアシスタントを作成できます。

また、RAG のようなアーキテクチャを使用して、情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を行うために、他のチームが意思決定のための AI ツール をどのように実装しているかもご覧いただけます。

🚫 制限事項：RAG は推論や行動は行いません。主に情報の取得と要約を行います。

🧠 MCPをいつ使用すべきか

会話の連続性、ユーザーの詳細情報の記憶、および対話間のコンテキストの維持が鍵となる場合は、MCP が最適な手法です。

MCPを使用するケース：

使用例：

🚀 ClickUp の利点：MCP スタイルのメモリは、タスク、ドキュメント、コメント、アクティビティログを通じて ClickUp に自然に統合されます。ClickUp Brain を使用すると、AI は、誰が何を担当しているか、最後に何が議論されたか、次に何を行うべきかなど、過去のコンテキストを抽出して提案を洗練することができます。

🚫 制限事項： MCP は依然としてプロンプトエンジニアリングに依存しており、通常、自らアクションを開始したり、動的に学習したりすることはありません。

AI エージェントとしての ClickUp AI の仕組み

AI エージェントは、質問に答えるだけではありません。観察、プランニング、実行、適応も行います。そして、まさにそれが ClickUp AI の機能です。

プロジェクトの管理、社内業務の自動化、AI ネイティブ製品の構築など、ClickUp は、チームと「連携」して、複雑さを増すことなく拡張可能なインテリジェントエージェントを立ち上げるための完璧な基盤を提供します。

✅ ClickUp AI がエージェント機能を備えている理由

AI エージェントとしての資格を得るには、システムは生成型 AI機能以上のものが必要です。目標指向のワークフロー内に、記憶、推論、行動、学習を統合する必要があります。

ClickUp はあらゆる要件を満たしています。

統合された意思決定ロジックとクリーンなユーザーインターフェースを備えたClickUp AI は、ユーザーの入力を解釈し、ドメイン知識やビジネスルールと照合します。エージェントがユーザーのクエリによってトリガーされた場合でも、自動化されたワークフローによってトリガーされた場合でも、その制御メカニズムにより、コンテキストと意図に基づいた正確な出力が保証されます。

では、詳しく見ていきましょう。

🧠 ClickUp Brain = メモリ + コンテキスト認識

ClickUp Brainは、AI エージェントのニューラルコアです。浅いプロンプト履歴や外部データベースに依存するスタンドアロンのツールとは異なり、ClickUpBrain はワークスペース内に存在し、それをネイティブに理解します。データを単に保存するだけでなく、それを解釈して意味のあるアクションを実行します。

このようなコンテキスト認識は、統合されたメモリと推論がインテリジェントな実行のコアとなっている AI および機械学習システムにおける大きな飛躍です。

実際の活用例：

ClickUp Brain は、タスクの更新、コメント、時間記録、期日の変更など、プロジェクトの履歴を即座に呼び出すことができます。たとえば、優先度の高いタスクがコメントで繰り返し遅延や障害が指摘されている場合、そのタスクをエスカレーションの対象としてフラグを立て、タイムラインの更新を提案したり、仕事の再配分をお勧めしたりすることができます。

また、所有権と責任も理解しています。担当者、役割、依存関係はワークスペース構造の一部であるため、次のような質問をすることができます。

「これは誰の所有物ですか？」「これはブロックされていますか？」「設計担当者はこれを確認しましたか？

即座に正確な回答を得られます——往復のやり取りは不要です。

会議に関しては、ClickUp Brain は単なるメモ取り以上の機能を備えています。ClickUp Docs または AI メモ帳を使用すると、重要なアクションアイテムを抽出、担当者を割り当て、フォローアップタスクを自動的に作成することができ、会話を構造化された作業に変えることができます。

ClickUp AI は、オンボーディング に非常に役立ちます。新しいチームメンバーがタスクに参加すると、ClickUp Brain は、ブランドメッセージガイド、デザインリクエスト SOP、キャンペーンチェックリストなどの社内ドキュメントをプロアクティブに添付し、スムーズかつ迅速な業務開始を支援します。

🧠 なぜこれがゲームチェンジャーなのか：

ほとんどのAI ツールは、手動でコンテキストを入力する必要があります。ClickUp Brain は、メモリと認識を実際のワークスペースに組み込むことで、その仕組みを一新しました。これにより、AI エージェントは次の機能を利用できるようになります。

これらすべてにより、AI は、ユーザーによる絶え間ない指示を必要とせずに、リアルタイムでインテリジェントな貢献を行う能力が高まります。カスタムメモリシステムを構築したり、モデルを微調整したりする必要はありません。ClickUp Brain は、導入初日からすぐに使用できます。

⚙️ ClickUp 自動化 = AI が実際の行動を開始する場所

ClickUp Brain はエージェントにコンテキストを提供します。自動化により、実行力を与えます。

ほとんどの自動化システムは単純な「if-this-then-that」のロジックに従いますが、ClickUp のエンジンはさらに一歩進んでいます。ルールと AI を組み合わせることで、ワークフローはチームの行動や活動にリアルタイムで適応するダイナミックなシステムになります。

実際の活用例：

たとえば、タスクに「レビューが必要」とマークされた場合、エージェントはチームに通知するだけでなく、レビュープロセス全体を開始します。

また、入力フォームが送信されると、次のような処理を行うことができます。

バグ報告もアクションアイテムになります。たとえば、「サイトがダウンしている」というコメントが投稿された場合、AI エージェントは次のことを行います。

🧠 なぜこれがゲームチェンジャーなのか：

ClickUp 自動化は、ワークフローに合わせて拡張可能です。いくつかのトリガーから簡単に始め、コードを 1 行も記述することなく、ロジックや AI 搭載のアクションを段階的に追加することができます。

システムが進化するにつれて、AI エージェントも進化します。AI エージェントは、指示に従うだけでなく、チームの働き方を学習し、あらゆる場面でサポートします。

✍️ ClickUp AI + タスク = 勢いを推進する作成

タスク内の ClickUp AI は、単に役立つだけでなく、実際に運用にも役立ちます。

チャットボックスのように脇で動作するのではなく、仕事の中に存在し、チームが生の入力を構造化された共同作業に変換するのを支援します。

実際の活用例：

乱雑な会話を要約する長いスレッドをまとめたばかりですか？AI が重要な決定事項と次のステップを強調表示し、所有者を明確にしたタスクを作成します。

プロンプトをタスク概要に変換 「新しい GTM キャンペーンのランディングページを再設計してください」などの一文を入力すると、AI がそれを次のような完全なタスクの説明に展開します。

タスクを自動的に整理ClickUp AI は、タスクを適切なリストにファイルし、#urgent や #UX などのスマートタグを提案し、文言自体から依存関係をフラグ付けすることができます。

コンテキスト内のコンテンツのドラフトフォローアップの電子メール、ミーティングの要約、進捗報告が必要ですか？ClickUp AI は、プロジェクトの進捗状況を完全に把握した上で、タスク内で直接それらを生成することができます。

ほとんどの AI ツールは文章の作成を支援します。ClickUp AI は、その成果物の出荷を支援します。それが違いです。

ClickUp Chatも AI を搭載しているため、休暇からオフィスに戻ったときや、長い会話のスレッドをすべて確認したくない場合などに、チャットを要約することができます。

🔗 ClickUp 統合 = 混乱のないツール間の実行

真の AI エージェントは、タスクリストだけにとどまりません。ツール間を接続し、データを取得し、仕事が発生した場所でアクションを実行する必要があります。そこで、ClickUp のネイティブ統合とオープン API が威力を発揮します。

AI エージェントは次のことができます。

Google カレンダーでミーティングをスケジュール担当者の空き状況に基づいて時間を提案し、イベントを自動作成して、そのリンクを ClickUp または Slack にドロップします。

Slack または Microsoft Teams で最新情報を送信マイルストーンの達成、期限の変更、障害の発生時にアラートをトリガーし、適切なコンテキストとともに適切な担当者にタグ付けします。

Jira や GitHub などの開発ツールに変更をプッシュ ClickUp でタスクが完了したら、タスクを QA に自動的に移動、問題のステータスを同期、プルリクエストにコメントを追加

Google ドライブまたは Dropbox からファイルを添付コメント内のファイルのメンションを検出し、クラウドストレージを検索して、適切な資産をタスクまたはドキュメントに直接リンクします。

その結果、エージェントはサイロ化されたボットではなく、真のチームプレーヤーになります。

🛠 独自の AI エージェントを構築（開発は不要）

ClickUp で強力なAI エージェントを設定するために、データサイエンティストや開発チームは必要ありません。視覚的なビルダー、自動化ロジック、すぐに使える AI アクションなど、必要なものはすべてすでに備わっています。

3 ステップで始めましょう：

AI エージェントが稼働すると、コードやトレーニング、チームの作業効率の低下を一切必要とせずに、すぐに仕事を開始できます。

ワークフローの未来はエージェント型であり、それはすでに実現しています。

RAG、MCP、AI エージェントは、AI システム設計において、それぞれ強力かつ異なる目的を果たします。RAG はリアルタイムデータで出力を裏付け、MCP は長期記憶を対話に組み込みますが、将来を象徴するのは AI エージェント です。これは、プランニング、実行、学習、ツール間の統合を行う自律型システムです。

人工知能の将来的なトレンドが進化し続ける中、生成型 AI と外部システムおよび逐次的な意思決定の融合により、エージェントの運用方法も変化しています。エージェントは、テンプレート化されたワークフローに制限されることなく、外部データを組み込み、カスタムコードを実行して複雑なアクションを実行することができます。

ClickUp を使用すれば、未来について読むだけでなく、未来を構築することができます。自己運用型のワークフローの作成、AI 搭載のアシスタントの立ち上げ、部門横断的なチームの拡大など、ClickUp AI は、知識の集中化、実行の自動化、インテリジェントな意思決定をすべて 1 か所で実現するツールを提供します。

その結果、雑務が減り、勢いが生まれ、ワークフローが自動的に実行されます。

これが、エージェントの生産性です。ClickUp に登録して、AI エージェントを実際に試してみてください。