MCP vs RAG — エンタープライズAI技術選定ガイド

なぜ「MCP vs RAG」という比較が生まれるのか

「MCPを導入すれば、RAGは不要になりますか？」——エンタープライズのAI導入支援の現場で、この問いを繰り返し耳にします。 結論から言えば、この問い自体がカテゴリーエラーです。MCPとRAGは競合しておらず、AIアプリケーションスタックの異なる層に位置します。

しかし、なぜこの混同が起きるのか。両者がともに「モデルに外部情報を与える」ためのアプローチとして語られることが多いからです。 「どちらが優れているか」ではなく、「何のためにどちらを選ぶか」——この問いへの答えが、エンタープライズAI導入の成否を分けます。

技術の本質：スタックの「どの層」に位置するか

RAGとは何か：知識補完のアーキテクチャ

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMが本来持っていない最新情報や企業固有の知識を、 推論時に動的に注入するための検索エンジン的アーキテクチャパターンです。 処理の流れは、インデックス化（Index）→ 検索（Retrieve）→ 文脈注入（Augment）→ 生成（Generate）の4段階で構成されます。

[社内ドキュメント]
  → チャンク分割 + ベクトル化（Embedding）
  → ベクトルDB（Pinecone / pgvector 等）へ格納

[ユーザーの質問]
  → 同じEmbeddingモデルでベクトル化
  → 類似度検索でTop-K件のチャンクを取得
  → 取得したチャンクをプロンプトに挿入
  → LLMが回答を生成

RAGが本質的に解決するのは「モデルは何を知っているか」という問いです。

MCPとは何か：接続の標準プロトコル

MCP（Model Context Protocol）は、Anthropicが提唱しオープンソース化された、 AIアプリケーション（ホスト）と外部システム（サーバー）を標準化された方法で接続するためのプロトコルです。 2025年3月にOpenAIが公式採用し、GoogleもGemini APIの標準規格として採用したことで、業界のデファクトスタンダードへと昇格しました。

[MCPホスト]（Claude / GPT / Gemini等）
  ↕ JSON-RPC 2.0 over stdio or Streamable HTTP
[MCPサーバー]
  ├── Tools（実行可能な関数: API呼び出し、DB操作等）
  ├── Resources（文脈データ: ドキュメント、レコード等）
  └── Prompts（再利用可能なテンプレート）

MCPが本質的に解決するのは「モデルは何ができるか」という問いです。

本質的な対比

ユースケース別の選定フレームワーク

RAGが本領を発揮する場面

RAGは「大量の非構造化テキストから、意味的に関連する情報を抽出して回答する」という課題において、 現時点で最も実績のあるアプローチです。

MCPが本領を発揮する場面

MCPは「AIエージェントが企業の業務システムと安全かつ一貫した方法で対話し、実際にアクションを実行する」という課題において不可欠な基盤です。

「RAGで始めたがMCPが正解だった」3つの逆転パターン

意思決定マトリクス：DX推進部門のための判断基準

意思決定ツリー

AIに何をさせたいか？
│
├── 「知りたい・探したい・要約したい」
│   └── RAGの検討へ
│       ├── 情報の鮮度：数時間のラグが許容できる？
│       │   ├── Yes → RAG単体で有効
│       │   └── No  → MCPへの転換、またはMCP+RAGへ
│       └── 答えに「計算・集計・最新値」が含まれる？
│           ├── No  → RAG単体で有効
│           └── Yes → MCPの補完が必要
│
└── 「動かしたい・連携したい・実行したい」
    └── MCPの検討へ
        ├── 実行に「判断根拠となる文書」が必要？
        │   ├── No  → MCP単体で有効
        │   └── Yes → MCP + RAG（ハイブリッド）
        └── 人間の最終確認が必要？
            ├── No  → MCPのツール実行
            └── Yes → Human-in-the-loop付きMCP設計

最も高度な構成：ハイブリッドアーキテクチャ

実際のエンタープライズAI環境では、RAGとMCPは競合するのではなく、 「MCPのツールの一つとしてRAGが組み込まれる」構造へと進化しています。

[ユーザー]
    ↓
[AIエージェント（MCPホスト）]
    │
    ├── tool: search_manuals（RAGサービスをMCPツール化）
    │   └── ベクトルDB → 規定・マニュアルを検索・取得
    │
    ├── tool: check_inventory（在庫DBへの直接クエリ）
    │   └── リアルタイムの在庫数・納期を取得
    │
    ├── tool: create_ticket（ITSMシステムへの書き込み）
    │   └── Jiraにチケットを自動起票
    │
    └── tool: notify_slack（Slack APIへの通知）
        └── 担当者へのメンション通知を送信

このアーキテクチャにより、AIエージェントは「規定を調べ → 在庫を確認し → チケットを起票し → 担当者に通知する」 という業務プロセス全体をエンドツーエンドで実行できます。RAGは「知識補完ツール」の一つとして、 MCPの標準化されたインターフェース上で呼び出されます。

エンタープライズ導入時のガバナンス設計

RAGの運用上の落とし穴

MCPのセキュリティ・ガバナンス要件

MCPは「AIに実行権限を与える」ため、従来のRAGを超えた厳格なセキュリティ設計が不可欠です。

業種別の選定ガイド

2026年以降のトレンド：二者択一の議論が終わる

GraphRAGとAgentic RAG

RAGは進化を続けており、2026年においては以下の形態が主流になりつつあります。 GraphRAGは文書間の関係性をナレッジグラフで表現することで、横断的推論を実現します。 Agentic RAGは検索行為そのものをエージェントのタスクとして捉え、AIが自律的に検索戦略を判断します。 この形態では、RAGサービス自体がMCPサーバーのツールとして提供されるアーキテクチャが自然な実装になります。

A2A（Agent-to-Agent）プロトコルの登場

2026年には、AIエージェント同士が自律的に連携するA2Aプロトコルが実用段階に入りつつあります。 役割の分担は明確です。A2Aが「タスクの委譲（何をしてほしいか）」を定め、 MCPが「ツールの実行（どうやってやるか）」を定める。 RAGは依然として知識補完の役割を担いながら、MCPサーバーのツールとして各エージェントから呼び出される形態が標準になります。

まとめ：「選択」ではなく「設計」の問題として捉える

MCP vs RAGは、「どちらが優れているか」という選択の問題ではなく、 「AIアプリケーションスタックをどう設計するか」というアーキテクチャの問題です。

日本企業が直面している「M×N問題」——AIの数と連携先システムの数の掛け算的な開発コスト——は、 MCPの標準化によって初めて根本解決できます。 そして、その上に乗る知識補完の仕組みとして、RAGは依然として重要な役割を果たし続けます。 どちらかを「選ぶ」のではなく、両者を「正しく配置する」ことが、 2026年以降のエンタープライズAI戦略の出発点です。

よくある質問