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。けれど業務ロジックもデータも既存システムの中に閉じていて、そのままでは AI から安全に触れません。かといって作り替えは現実的ではありませんでした。いまある資産を活かしたまま AI を使えるようにする道筋が必要でした。

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しました
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しました
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しました
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します
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 活用を広げています

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 活用を進めました。

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 を組み込みました。

ソリューション

既存サービスの機能とデータを、Model Context Protocol（MCP）経由で AI から扱えるようにしました。あいだに置いたのは、権限と監査を担保する接続層です。既存システムには手を入れずに、AI エージェントが社内のツールやデータを安全に使える状態にしています。