既存サービスへの MCP 導入による AI モダナイゼーション

課題

既存サービスに AI を組み込みたいが、業務ロジックやデータは既存システムに閉じており、そのままでは AI から安全に扱えない。作り替えは現実的でなく、既存資産を活かしたまま AI 活用を進める道筋が求められた。

アプローチ

1. 01 既存サービスの機能・データを棚卸しし、AI から扱う範囲と権限境界を定義
2. 02 機能ごとに MCP サーバーを実装し、既存 API・DB を AI から安全に呼べる形で公開
3. 03 アクセス制御と監査ログを前提に、扱ってよいデータ・操作を最小権限で設計
4. 04 AI の出力は人の確認を挟む運用とし、重要な判断はシニアのエンジニアが担保
5. 05 既存システムには手を入れず、接続層の追加で段階的に AI 活用を拡大

成功要因

既存資産を活かす

システムを作り替えず、MCP の接続層を足すことで、既存の業務ロジックを保ったまま AI 活用を進めた。

権限と監査の担保

AI が扱える範囲を最小権限で設計し、操作をすべて監査可能にすることで、安全に AI を組み込んだ。

ソリューション

既存サービスの機能・データを Model Context Protocol（MCP）経由で AI から扱えるようにし、権限・監査を担保した接続層を整備。既存システムを作り替えることなく、AI エージェントが社内ツールやデータを安全に利用できる状態を作った。