製造業のためのモデルコンテキストプロトコル：MCPが現場でのAI統合を可能にする方法

誰もが人工知能について話しています。しかし、人工知能を製造現場で活用するとなると、ほとんどのメーカーは同じ疑問から抜け出せずにいます：何から始めればいいのか？

チームの足かせになっているのは、関心の低さではありません。強力な大規模言語モデル（LLM）と、生産を推進する厄介な現実世界のシステムとの間に断絶があるからです。ERP、MES、マシン・データ、品質記録...AIはこれらをどのようにナビゲートすればよいのかわかりません。そして、構造化された、文脈に沿った情報へのアクセスがなければ、AIは大きな価値を提供できません。

そこで、モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）の登場です。MCPは、AIと製造業がすでに使用しているツールやシステムを接続するために構築され、言語モデルに必要なコンテキストを提供することで、洞察の引き出し、タスクの自動化、意思決定のサポートを、作業が行われているその場で行うことができます。この記事では、MCPとは何か、製造現場環境でどのように機能するのか、そしてなぜ製造チームにとってAIツールキットの重要なピースになりつつあるのかについて見ていきます。

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言語モデルをプロダクションシステムに接続しようとしたことがあれば、その痛みをご存知でしょう。新しい統合はすべてゼロから始めるようなもので、カスタムスクリプト、もろいAPI、そして終わりのない試行錯誤を必要とします。

MCPはそのようなサイクルを終わらせるために作られました。

モデル・コンテキスト・プロトコルとは何ですか？

MCPとして知られるModel Context Protocolは、GoogleやMicrosoftサポートを受け、Anthropicが2024年に発表したオープンスタンダードです。その目的は単純で、AIシステムに、毎回単発のコネクタを構築することなく、外部のツールやデータとやり取りするための構造化された信頼性の高い方法を提供することです。

仕組みはこうです。

各APIを個別にコーディングする代わりに、製造実行システム、機械、品質表などをMCPサーバーを通じて「ツール」として公開できます。各ツールは、何をするのか、どのようなデータが必要なのか、どのような応答を返すのかなどを明確に定義します。そして、AIはこれらのツールを「見て」、どれを使用するかを決定し、必要なときにトリガーすることができます。カスタムコードなし。ブラックボックス化された動作もありません。

MCPの特徴はコンテキストです。従来のAPIは生のデータを返します。MCPは各インタラクションに意味を持たせます。構造、メタデータ、そしてデータが現実世界で何を表しているかを理解するのに十分な情報を提供します。これにより、よりスマートな質問、実際のタスクの自動化、意味のあるアクションが可能になります。

そして重要なのは、すべてがパーミッション制であるということです。個々のツールに至るまで、AIがアクセスできること、できることを正確にコントロールすることができます。つまり、メーカーは安全性、コンプライアンス、コントロールを犠牲にすることなく実験ができるということです。

製造システムは2つとして同じものはありません。ある工場では自家製のMESいるかもしれません。別の工場では、スプレッドシート、カスタムデータベース、そして半ば統合されたERP依存しているかもしれません。さらに、機械データ、品質記録、作業指示書が加わると、突然5つのシステムができ、そのどれもが互いにきれいに話をすることはできません。

今度はAIを導入しましょう。生産統計の取得？ダウンタイムイベントを記録しますか？リアルタイムの欠陥データに基づいて是正措置を提案しますか？物事はバラバラになり始めます。AIは構造を理解していなければ行動できません。

MCPはまさにそれを解決してくれるのです。

MCPは、開発者に各システムと言語モデル間の単発の接続を構築してもらう代わりに、共有ミドルレイヤーを導入します。MCPサーバーを立ち上げ、AIに使わせたいツールをマッピングし、モデルが理解できる形式で公開します。そこからAIは必要なものを選び、アクションを起こすことができます。

これを便利にしているのは、配管だけではありません。抽象化です。AIはMES 仕組みや、シフトデータがどのテーブルのどのフィールドに格納されているかを知る必要はありません。MCPは、すべての詳細をハードコーディングすることなく、仕事に適したツールを使用するのに十分なコンテキストを提供します。

実際には、より迅速な回答、手作業によるハンドオフの削減、そして現場でのチームの意思決定を実際にサポートできるAIを意味します。

ほとんどの製造チームは、より多くのデータを必要としているわけではありません。必要なのは、すでにあるデータの意味を理解することです。そこでMCPの出番です。一旦システムが接続されれば、AIはただ観察するだけではありません。介入し、支援し、行動を起こすことができます。

これが実際のところです。

品質管理

例えば、さまざまなラインやサイトにわたる品質不良について、カテゴリー、根本原因タグ、オペレーターのコメント、コストへの影響などの項目を参照しながら分析を実行しているとします。手作業で行をふるいにかけたり、ダッシュボードを作成したりする代わりに、AIアシスタントがデータセットをすべて取り出し、分析し、要約を返します。その後、プロンプトを調整するだけで、重大度や時間範囲でフィルタリングすることができます。

生産監視

AIエージェントは、機械、テーブル、ワークステーションからリアルタイムのデータを取得することができます。例えば、"ライン4の直近100ユニットの平均サイクルタイムは ？" とか、"最終シフトにダウンタイムを報告したステーションは？" とか。MCPレイヤーはツールの記述方法を標準化するため、AIはどこを見て、どのように使用可能な回答を返すかを知っています。

設定と構成

MCPは読み取りアクセスを可能にするだけではありません。新しいレコードの追加、ステーションへのアプリやワークフローの割り当て、新しいプロダクションセルのプロビジョニングなど、書き込みアクションもサポートします。ITチケットやプラットフォームのスペシャリストに頼る代わりに、チームは必要なことを自然言語で説明し、定義したルールと権限の範囲内でAIにセットアップを任せることができます。

意思決定支援とレポーティング

その週のトップクオリティの問題を上司に説明する必要がありますか？シフトのサマリーをEメールにしたいですか？MCPを介してコンテキスト・ツールにアクセスすることで、AIモデルは構造化されたレポート、ステータス・アップデート、あるいはアクション・プランを生成し、対象者に合わせてカスタマイズし、自動的に共有することができます。AIはデータだけでなく、それが果たす役割も理解しているため、アウトプットは実際に役に立ちます。

これらのAIの応用は、現在すでに行われていることの一例です。MCPを通じて適切なツールが公開されれば、AIにカスタム・トレーニングや統合は必要ありません。AIは仕事をするだけです。

Tulip 長年にわたり、アプリの構築、機械と設備の接続、現場からのリアルタイムデータの収集により、製造業のデジタル化を支援してきました。Tulip MCPサーバーのリリースにより、同じ柔軟性がAIにも拡張されました。

Tulip お客様の業務に組み込むことで、大規模な言語モデルは、カスタム統合作業を必要とすることなく、お客様の生産プロセスと安全にやり取りすることができます。すべてがTulip管理されたAPIを通じて実行されるため、AIは許可されたものだけを見ることができ、すべてのアクションは追跡可能です。

すぐに使えるAI

MCPサーバーが稼動すると、テーブル、マシン、ステーション、ユーザーといった環境の中核部分が、AIが理解して使用できる「ツール」として公開されます。つまり、生産KPIのチェック、不具合のログ、ワークフローのトリガーなどを、わかりやすい言葉でモデルに依頼することができます。

Tulip 各レスポンスには構造化されたメタデータが含まれているため、モデルは生のデータを取得するだけではありません。そのデータが何を表しているかを理解します。ステータス」フィールドは単なる文字列ではありません。それは、実際のコンテキストの中で、実際のステーションに結びついているのです。そのため、AIはより明確に推論し、実際に役立つ回答を提供することができます。

簡単に始められます

今日Tulip 走らせるにせよ、新しく始めるにせよ、セットアップは軽量です：

• ワークスペースに接続：既存のTulip 環境を使用するか、試用版を立ち上げてください。

• MCPサーバーを実行します：サーバーはオープンソースで簡単にインストールできます。実験のためにローカルで実行することも、継続的なAIサポートのためにデプロイすることもできます。

• パーミッションを設定します：すべてのアクセスは、TulipAPIトークンを介してスコープされます。AIが何を見たり、何ができるかを決めるのはあなたです。

• 質問を開始サーバーとMCP互換クライアント（ClaudeやGPT-4など）をペアリングし、自然言語で本番環境とのやり取りを開始します。

Tulipアプローチは、複雑なレイヤーを増やすことではありません。すでに利用しているシステムをより利用しやすくし、チームがすでに持っているデータをよりスマートに活用できるようにすることです。

TulipMCPがどのようなものか、以下のデモでご覧ください：

AIは多くのことができます...しかし、それが働いている世界を理解している場合に限ります。

これが、Model Context Protocolが製造業にとって非常に重要な開発である理由です。AIが実際のツール、実際のシステム、実際のコンテキストにアクセスできるようにすることで、MCPは静的なクエリを超えて、リアルタイムの支援、自動化、洞察に向かうことを可能にします。MCPは、より迅速な意思決定、より少ない手動ステップ、より有用なサポートのためのスペースを作成します。

AIを自社の業務にどのように取り入れるかをお考えなら、Tulip なら簡単に始められます。

私たちのMCPサーバーはオープンソースで、軽量かつ迅速に導入できます。既存のワークスペースに接続するか、試用版を立ち上げて、AIがアクセスできるものを正確に定義し、実験を開始することができます。品質傾向の分析、リアルタイムでの生産監視、定型的なセットアップ作業の自動化など、どのような目的であっても、構成要素はすでに用意されています。