01
接続の壁
デスクトップでは動いたが、本番環境で繋がらない
社内SaaS（Slack、Salesforce、freee等）やオンプレ基幹システムとの接続は、認証方式・ネットワーク構成・データ形式の壁がある。個人のローカル環境とエンタープライズ環境では要件が根本的に異なります。
MCP活用支援
AIエージェントと業務システムを
セキュアに接続
MCP（Model Context Protocol）の環境構築から業務別MCPサーバー設計、 エンタープライズ・ガバナンスまで。1-3週間で「AIが業務システムを直接操作できる」基盤を構築します。
homulaは、MCP（Model Context Protocol）を活用したAIエージェントと業務システムの接続基盤構築を、 環境設計・MCPサーバー開発・ガバナンスポリシー策定まで一気通貫で支援する、 日本におけるエンタープライズMCP導入の専門パートナーです。
1-3週間
環境構築完了
200+
接続可能ツール数
3-5本
MCPサーバー初期構築
MCP（Model Context Protocol）とは
MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が提唱したオープンプロトコルで、AIエージェント（Claude、GPT-4、Gemini等）が外部ツールやデータソースと安全に接続するための標準規格です。
従来、AIと業務システムの連携にはツールごとに個別のAPI開発が必要でしたが、 MCPにより「1つのプロトコルで、あらゆるツールと接続」が可能になります。 2024年11月の公開以降、GitHub Stars 40,000超を獲得し、Google、Microsoft等の主要ベンダーがMCP対応を進めています。
MCP導入で何が変わるか
| MCP導入前 | MCP導入後 |
|---|---|
| AIツールごとに個別API連携を開発 | 1つのプロトコルで標準接続 |
| ツールが増えるたびに開発工数が増加 | MCPサーバー追加だけで接続先を拡張 |
| 認証情報がアプリごとに散在 | 認証情報を一元管理 |
| 監査ログが取れない/散在 | 全操作の統一ログ記録 |
| 個人利用レベルで止まる | 組織レベルでの本番運用が可能 |
エンタープライズでのMCP活用、3つの壁
個人での利用は簡単でも、組織での本番運用には固有のハードルがあります。
02
統制の壁
AIが勝手にデータを読み書きして大丈夫か？
情報セキュリティ部門・法務部門の承認が得られない。「誰が」「何のデータに」「どんな操作を」したかの監査証跡が必要。DLP（情報漏洩防止）やWAFによるアクセス制御が未整備では本番稟議が通りません。
03
拡張の壁
1部署で成功しても、全社展開の道筋が見えない
部門ごとにバラバラなMCPサーバーが乱立。ガバナンスポリシーがなく、野良AIエージェントが増殖。「PoC成功→本番化頓挫」のパターンに陥るケースが多発しています。
MCP環境構築からガバナンス策定まで、1-3週間で完了
homulaのFDE（Forward Deployed Engineer）が、MCP/AIアーキテクチャの設計からセキュリティポリシー策定まで一気通貫で担当。 1-2人で従来5-10人分の成果を実現します。
対象
AIエージェント（Claude / GPT-4 / Gemini等）を業務に本格導入したい企業
期間
1-3週間
含まれるもの
MCP環境構築、業務別MCPサーバー設計（3-5本）、ガバナンスポリシー策定、運用ガイドライン
体制
LLM-Native FDE 1名（戦略設計〜実装〜ポリシー策定を一気通貫）
成果物
MCP接続基盤（本番品質）
MCPサーバー設計書
ガバナンスポリシー文書
運用マニュアル
導入の進め方 — 「繋がる」から「統制できる」へ
2フェーズで段階的にMCP環境を構築。まず動く状態を作り、次にエンタープライズ統制を整えます。
Phase 1
MCP環境構築
まず「繋がる」状態を作る — 1-2週間
要件定義
接続対象システムの棚卸し、データフロー設計、認証方式の選定
MCP環境構築
MCPサーバー環境のセットアップ（クラウド/オンプレ）、ネットワーク設計、SSL/TLS設定
業務別MCPサーバー設計
3-5本の業務別MCPサーバーの設計・実装（例: カレンダー連携、チャット通知、社内DB検索、CRM連携）
動作検証
エンドツーエンドのテスト、パフォーマンス計測、エラーハンドリング設計
成果物
MCP接続基盤（本番品質）、MCPサーバー設計書、接続対象システム一覧、テスト結果レポート
Phase 2
ガバナンス・拡張設計
「統制できる」体制を作る — 1週間
ガバナンスポリシー策定
MCP利用ガイドライン、データアクセス制御ポリシー、承認フロー設計
セキュリティ設計
認証情報の一元管理設計、DLPポリシー設定、監査ログ設計
拡張ロードマップ
追加MCPサーバーの優先順位、全社展開計画の素案、Agens連携による発展パス
運用引き継ぎ
運用マニュアル作成、担当者トレーニング（ハンズオン1回）
成果物
ガバナンスポリシー文書、セキュリティ設計書、拡張ロードマップ、運用マニュアル
情報セキュリティ部門の承認が取れる状態を作ること — これがPhase 2の最終ゴールです。
MCP基盤が整ったら、次は業務AI化の本番へ
MCP環境構築はAI活用の「土台」です。基盤が整った企業の多くが、 次のステップとしてAIエージェント・ブートキャンプ（3-5日）で具体的な業務自動化のプロトタイプ構築とROI試算を実施しています。 MCP活用支援の費用は、本契約移行時にクレジットとして充当可能です。
ブートキャンプの詳細を見る200以上のツール・システムとMCP経由で接続
主要なSaaS、データベース、社内システムに対応。一覧にないツールもカスタムMCPサーバー開発で接続可能です。
コミュニケーション
Slack, Microsoft Teams, Gmail, Google Chat
カレンダー・タスク
Google Calendar, Outlook, Notion, Asana, Jira
CRM・営業
Salesforce, HubSpot, Zoho CRM
開発・コード
GitHub, GitLab, Bitbucket, Linear
ストレージ
Google Drive, SharePoint, Confluence, Box
会計・経理
freee, MoneyForward, QuickBooks
HR
SmartHR, KING OF TIME, BambooHR
データベース
PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake
カスタム
社内API、オンプレ基幹システム（カスタムMCPサーバー開発で対応）
MCPに準拠した全てのツールに接続可能。カスタムMCPサーバーの追加開発にも対応します。 モデル非依存設計 — Claude / GPT-4 / Gemini / Llama / Mistral 等あらゆるLLMから接続可能。
エンタープライズ対応のMCPアーキテクチャ
IT部門・セキュリティ部門が安心できる構成を設計。閉域網対応も可能です。
システム構成
AIエージェント（Claude / GPT-4 / Gemini）
↓ MCP Protocol
MCPゲートウェイ（認証・ログ・DLP）
↓
MCPサーバー群
Slack MCPCalendar MCPSalesforce MCP社内DB MCPGitHub MCPカスタム MCP
↓
社内SaaS / 基幹システム / データベース
認証・認可
OAuth 2.0 / SAML / SSO対応。APIキーの暗号化保管、実行時のみメモリ展開
アクセス制御
WAF / DLP によるデータ流出防止。ツール・操作レベルの粒度でアクセス権限を設定
監査証跡
全操作のログ記録。「誰が」「いつ」「どのツールで」「何をしたか」を追跡可能
閉域網対応
オンプレミス/VPC環境でのMCPサーバー構築にも対応。インターネット非接続環境での運用が可能です。 金融機関等の厳格なセキュリティ要件にも対応します。
自社構築とプロフェッショナル支援、
どちらが最適か
MCP自体はオープン技術であり、自力構築は可能です。 しかし、エンタープライズでの本番運用には専門知見が求められます。
| 比較軸 | 自力構築 | homula MCP活用支援 |
|---|---|---|
| 環境構築 | 自分でMCPサーバーを構築・設定 | 本番品質の環境を1-2週間で構築 |
| 接続先の拡張 | ツールごとに個別開発が必要 | 業務別MCPサーバーを3-5本一括設計 |
| 認証管理 | 各SaaSのOAuth/APIキーを個別管理 | 認証情報の一元管理基盤を構築 |
| ガバナンス | ポリシーなし。野良AI運用のリスク | ガバナンスポリシー＋承認フロー策定 |
| 監査ログ | なし（または手動） | 全操作の自動ログ記録 |
| セキュリティ審査 | 情シス承認を自力で通す必要あり | 情シス向け説明資料・設計書を成果物に含む |
| 全社展開 | 部門ごとに個別対応 | 拡張ロードマップで全社展開の道筋を設計 |
MCP基盤からAgensへ — 構築ゼロの次のステージ
MCP環境が整った企業の多くが、次のステージで直面する課題があります。 MCPサーバーの増加に伴う管理の複雑化、部門別のAIエージェント乱立、 そしてコンテキスト（文脈情報）の統合です。
Step 1
MCP活用支援で基盤構築
本サービスでMCP環境を構築。AIと業務システムが「繋がる」状態に
Step 2
Agensで構築ゼロ化＆統合管理
自然言語で指示するだけ。フロー設計不要。動的ツール発見で必要な接続を自動選択
Step 3
Agens Controlで全社ガバナンス
WAF/DLP/監査ログの統合統制。全社AIのセマンティックレイヤーとして機能
| MCP基盤（本サービスで構築） | + Agens連携で追加される機能 |
|---|---|
| MCPサーバーを手動で管理 | 動的ツール発見（必要なツールを自動選択） |
| フロー設計が必要 | 構築ゼロ（自然言語で指示するだけ） |
| 処理速度は標準 | 処理時間93%削減（45秒→3秒） |
| 個別の管理画面 | 統一ダッシュボード + WAF/DLP/監査ログ統合 |
よくあるご質問
APIは個別のサービスごとに異なるインターフェースで接続しますが、MCPはAIエージェントが外部ツールに接続するための統一プロトコルです。1つのプロトコルで複数のツールに接続でき、ツール追加時の開発コストを大幅に削減できます。
はい。MCPはモデル非依存のオープンプロトコルです。Claude以外にもGPT-4、Gemini、Llama、Mistral等、MCPに対応した全てのAIモデルからご利用いただけます。homulaは特定モデルに縛られない「コンポーザブルAIアーキテクト」として、要件に応じた最適な構成をご提案します。
いいえ。既存のAPI連携はそのまま活用できます。MCPは既存のAPIを「ラッピング」する形で導入するため、既存システムへの影響を最小限に抑えながら、AIエージェントからのアクセスを追加できます。
はい。MCPサーバーをオンプレミスまたはVPC内に構築することで、インターネットに接続しない閉域網環境でも運用可能です。金融機関等の厳格なセキュリティ要件にも対応します。
MCP基盤が整った段階で、大きく2つの発展パスがあります。（1）AIエージェント・ブートキャンプ（3-5日）で具体的な業務自動化のプロトタイプとROI試算を実施。（2）Agensプラットフォームと連携し、構築ゼロの自動化と全社ガバナンス基盤へ発展。いずれもMCP基盤をそのまま活用でき、追加投資を無駄にしません。
標準的なMCP環境構築は1-3週間で完了します。接続対象システムの数や複雑性、ガバナンス要件の厳格さにより変動しますが、まずは3-5本のMCPサーバーで「動く状態」を作り、段階的に拡張するアプローチを推奨しています。
MCP導入の第一歩を踏み出す
まずは30分の無料相談で、MCP活用の可能性を整理します。 すでに具体的な業務課題がある方は、ブートキャンプで短期検証も可能です。