ChatGPTとMCP導入で失敗しないPoC設計と監査対策のリアル

PoCまでは盛り上がったのに、監査と運用設計で止まり、結局「ChatGPT＋MCPは一部部署の実験止まり」になっていないか。今のまま進めると、MCPそのものよりも、レートリミット逼迫・ログ不備・社内規程違反といった「見えない負債」で、数カ月後のあなたのキャリアと予算が削られる。

ChatGPT MCPは、たしかに「AI時代のUSB-C」と呼ばれるだけの汎用性を持つが、現場では次のような構造的欠陥が繰り返されている。

• 既存のAPIゲートウェイやESBを無視した「なんでもMCPハブ化」で、社内API地獄を再発させる
• 開発者モードとRemote MCP serverでの成功体験に引きずられ、権限設計と監査ログを後回しにする
• function callingで十分な案件までMCPを入れ、保守できないシステムだけが増える

どれも技術力の問題ではない。「どこまでMCPを使うか」「どこで既存基盤に任せるか」の線引きと、PoCの段階でどこまで監査・セキュリティを織り込むかの設計判断が抜けていることが原因だ。この記事は、その線引きを情シス・DX担当・エンジニア・経営層それぞれの視点から言語化し、「PoC炎上」「監査NG」「エンジニア疲弊」を避けるための実務ロジックだけを抽出している。

ここで扱うのは、次のような現場で実際に起きている話だ。

• MCP経由のSaaS連携でレートリミットを食い尽くし、業務アプリ全体が遅くなった案件
• MCPサーバだけログを出して満足し、監査で「クライアント側とバックエンド側の突合作業」がやり直しになった案件
• 「ChatGPT＋MCPを社内規程上どこに分類するか」が決まらず、セキュリティレビューが進まない案件

これらを、単なる失敗談ではなく、「どう設計すれば避けられたか」「どの規模ならMCPを入れない方が速いか」まで分解する。読み終えるころには、自社でMCPをどのレベルまで展開するか、どの順番で誰を巻き込むかをそのまま社内提案に落とし込めるはずだ。

この記事から得られる実利を、前半・後半で整理すると次の通りになる。

ChatGPT MCPを検討している時点で、あなたの組織はもう「実験段階の失敗」では済まされないフェーズにいる。この段階で誤った設計判断をすると、後から修正するほどに社内政治と技術負債が膨らむ。そうなる前に、この記事でMCP導入の「引き際」と「攻めどころ」を整理してほしい。

ChatGPT×MCPとは何かを「現場目線」で分解すると見えてくるもの

「MCPを入れたら一気にDX加速」ではなく、「PoCはうまくいったのに監査で止まり、エンジニアが燃え尽きた」──現場で実際に起きているのは後者のほうが多い。
ChatGPT MCPを本当に味方にするには、技術仕様ではなく“組織と既存システムとの摩擦”をどうさばくかから見る必要がある。

情シス・DX担当、開発エンジニア、経営層がそれぞれ違う期待を持ったままMCPに手を出すと、高確率で「PoC成功→本番NG」のパターンに落ちる。ここからは、その分岐点を現場目線で分解していく。

「AI時代のUSB-C」と言われる理由と、過大評価されがちなポイント

MCPはよく「AI時代のUSB-C」と例えられる。
意味としては妥当だが、この比喩だけを信じると痛い目を見る。

連携イメージを整理するとこうなる。

実際の現場でよく起きるのは、情シスが「一元的なMCPゲートウェイ」構想を打ち上げた結果、既存のAPIゲートウェイやESBと役割が衝突し、社内アーキテクトと衝突するパターンだ。
MCPは“AIが呼びやすい規格”に過ぎず、企業内統合基盤を丸ごと肩代わりする存在ではない。

ChatGPT・Claude・自社システムの三角関係を図で捉える

MCPを理解する一番の近道は、「誰と誰のあいだの翻訳者なのか」を三角関係で見ることだ。

ChatGPT側から見ると、MCPは「社内ツールをまとめたカタログ＋取扱説明書」に近い。
問題は、このカタログが勝手に全SaaSにアクセスし始めると、レートリミットを食い尽くして本来の業務アプリが遅延することだ。実際に「PoCでは順調に見えたのに、MCP経由の呼び出しがSaaS側のレートリミットを食い潰し、営業現場の画面レスポンスが耐えられないレベルまで落ちた」というトラブルは珍しくない。

この時点で押さえておきたいのは、MCPはあくまで“道を増やす仕組み”であって、交通量制御（スロットリング設計・キューイング）は別途きっちり設計が必要ということだ。

「MCPを入れるほどでもない案件」と「入れないと後悔する案件」の境界線

DX担当とエンジニアが最初に決めるべきなのは、「今回はMCPを使うのか、それともfunction callingとRAGで済ませるのか」という線引きだ。
現場でうまくいっているチームは、ざっくり次のような判断軸を持っている。

特に気をつけたいのが、「MCPを使わなくてもfunction callingで十分な規模なのに、とりあえずMCPを入れてしまい、保守要員が確保できずに頓挫する」パターンだ。
裏返すと、連携先が3つを超え、別LLMへの乗り換えを数年単位で見込むなら、その時点でMCPを検討しないと将来の乗り換えコストが跳ね上がる。

情シス・DX担当がやるべきは、「MCPは“全社標準技術”にする案件なのか」「今回は個別最適で割り切るのか」を、最初のPoC企画書の段階で言語化しておくことだ。ここを曖昧にしたまま走り出すと、「PoCだけMCP」「本番は別実装」という二重投資になりやすい。

よくある勘違いから始まるMCP導入の落とし穴

「MCPを入れたら社内システムが全部“しゃべり出す”」――この期待からプロジェクトがスタートした瞬間、炎上カウントダウンが始まることがある。

「とりあえず全部MCPでつなごう」で起きる、社内API地獄

ChatGPT MCPを「AI時代のESB代わり」に扱うと、多くの現場で同じ光景が起きる。

• とりあえずSaaSも基幹システムも全部MCPサーバーに接続

• レートリミット設計がないままPoCを実行

• 数日後、CRMや社内SaaSのAPI制限を食い尽くし、業務アプリが全体的に重くなる

典型的なトラブル構造を整理するとこうなる。

MCPは「新しいゲートウェイ」ではなく、LLMが業務APIを安全に叩くための“通訳レイヤー”と捉えた瞬間、設計の解像度が一段上がる。
逆に、既存のAPI戦略をスキップしてMCPに集約しようとするほど、社内API地獄にハマる。

DX担当とエンジニアのズレ：MCPを“魔法のハブ”だと思っていないか

DX担当・情シス・プロダクトエンジニアで、MCPへの期待値が微妙にズレるとプロジェクトは簡単に空中分解する。

現場でよくあるのが、function callingで済む規模の連携にまでMCPを突っ込んでしまうケース。
一見リッチな設計に見えるが、実態は次のような負債になりがちだ。

• MCPサーバーの運用・監視・権限管理のコストが増える

• 担当できるエンジニアが限定され、保守要員が確保できない

• ChatGPT以外のエージェントやCopilotとの連携要件がまだ固まっていない

「この案件は“AIと1対1で話す”だけか、“AIが社内の複数サービスを横断する必要があるか”」
この問いにYesが増えた瞬間だけ、MCPを候補に上げるくらいでちょうどいい。

公式ドキュメントを読んでも現場が動けない、3つの見落とし

MCPのProtocol仕様やサーバー実装の解説を読んでも、「で、社内でどう進める？」で止まる原因はだいたい同じパターンに収束する。

1. 「分類」が抜けている

• 「ChatGPT＋MCP」はSaaS利用か、システム開発か、外部委託か

• 社内規程上の扱いを曖昧にしたままPoCを走らせると、監査で止まる

2. 「3点ログ設計」を前提にしていない

• MCPサーバーのログだけでは、監査要件を満たさないケースが多い

• クライアント（ChatGPT側の操作ログ）、MCPサーバー、バックエンドAPIの3点で

  「誰が・いつ・どのデータに・どんな権限でアクセスしたか」をつなげて追える設計が必要になる

3. 「失敗させ方」を決めていない

• レートリミット超過時に、AIの応答をどう“穏やかに”失敗させるか

• 権限不足やポリシー違反時に、業務ユーザーへどう説明するか

これらはProtocolの話ではなく、業務設計とガバナンスの話なので、公式ドキュメントにはほぼ書かれていない。
だからこそ、DX担当・情シス・エンジニアが同じテーブルで「分類・ログ・失敗パターン」の3点を最初に言語化しておくと、その後のMCP設計が驚くほどブレなくなる。

ChatGPTの開発者モード＆Remote MCP serverで現場が踏みがちな地雷

「開発者モード触ってみたら一晩でPoCできた。でもそこから一歩も前に進まない」――現場でよく聞く声だ。ChatGPT MCPは“つながった瞬間”より、「その後の3カ月」で会社の明暗が分かれる。

ここでは、開発者モードとRemote MCP serverまわりで、情シス・DX担当・エンジニアが同じようにハマりがちな罠を、技術と運用の両側から分解する。

「DeepWikiはつながったのに自社MCPは動かない」典型パターン

公式のデモMCP（DeepWikiなど）は動くのに、自作MCPサーバーだけが沈黙する。このパターンは、技術力より「前提のズレ」で起きていることが多い。

代表的な原因を整理するとこうなる。

特に多いのが「PoCの段階で、連携先SaaSのレートリミットを食い尽くす」パターンだ。チャット1往復ごとに大量のAPI叩きをしてしまい、業務アプリ全体が重くなる。
対策としては、MCPサーバ側でのスロットリング設計・一部処理のバッチ（オフラインジョブ）化が必須になる。

開発者モードの便利さが、権限設計を後回しにさせてしまう理由

開発者モードは、GUIからMCPを登録し、権限も“とりあえず自分のトークン”で試せてしまう。この「早く動く」体験が、情シスと監査部門から見るとかなり厄介だ。

よくある流れはこうだ。

• 個人アカウントでRemote MCP serverを接続

• 本番相当のSaaS・社内システムにそのままアクセス

• PoCは成功するが、後から権限境界・責任分界の再設計に追われる

特に問題になるのは、どの社内規程に乗るのかが曖昧なまま進むことだ。

開発者モードでつなぐ前に、最低限決めておくべきことはシンプルだ。

• 扱うデータレベル（機密区分）

• そのデータを扱ってよいのは「人」なのか「システム」なのか

• ログをどこまで残すか（MCPサーバ・クライアント・バックエンドの3点セット）

この3つを決めずにPoCを走らせると、「成功したPoCがそのまま監査リスク」になる。

search/fetch必須論争から見える「MCP設計のセンス」の差

MCPのsearch/fetchが本当に必要かどうかは、現場でよく揉める。
だが、この論争は「どの機能を実装するか」という話ではなく、エージェントに何を任せるかという設計センスの差が表れている。

search/fetchを設計する際の軸は次の3つが分かりやすい。

• 知識の粒度

  • 細かいドキュメント単位で取りたいならsearch
  • まとまった業務レポート単位ならfetch

• レートリミットとの相性

  • 回数制限が厳しいSaaSは「1回でどれだけ情報を取るか」が重要

• 監査ログの取りやすさ

  • 「どの検索クエリで、どのデータにアクセスしたか」を残せるか

MCPを入れなくてもfunction callingで済む規模の案件なのに、search/fetchをフル実装してしまうと、保守要員が追いつかない“過剰設計MCP”になりがちだ。
逆に連携先が増える案件でsearch/fetchをサボると、後からRAGや外部ツールとの連携を増やすたびに、クエリ設計をやり直す羽目になる。

ポイントは、「今便利かどうか」ではなく2年後にモデルやクラウドを乗り換える時、何を守りたいかを先に決めておくことだ。
MCPはChatGPT専用の魔法のツールではなく、「モデルをまたいで使える共通プロトコル」だと捉えた瞬間、search/fetchの重みづけも変わってくる。

PoCはうまくいったのに監査で止まる――MCP案件のリアルな失速パターン

ChatGPT×MCPのPoCは「動くところ」まではすぐ行けるのに、「本番に乗せる瞬間」に一気に空気が凍る。炎上ポイントは技術力よりも、監査・セキュリティ・お金と責任の線引きだと割り切った方が早いです。

ログは出ているのに「監査で使えないログ」になってしまう構造

MCPサーバーのログがどれだけ詳細でも、それだけでは監査は通らないケースが多いです。理由はシンプルで、「誰が」「どの業務として」「どのデータにアクセスしたか」が分断されるからです。

典型パターンはこの3点バラバラ構造です。

• クライアント（ChatGPT側ログ）：ユーザーID・プロンプトはあるが、業務コードがない

• MCPサーバ：tool呼び出し履歴はあるが、ユーザーとの紐づけが弱い

• バックエンド（SaaS/API）：従来通りIPやトークン単位でしか残っていない

この結果、「誰がこの会計データを見たのか」「誰がこの操作を指示したのか」が三つ巴のパズルになり、監査部門がNGを出しやすくなります。

改善の現場感覚としては、「3点ログ設計」を最初からPoCに埋め込んでおくのが近道です。

• クライアント：業務ID・利用目的（例: 売上集計レポート作成）を必須パラメータ化

• MCP：上記とユーザーIDをすべてのtool実行に伝播させる

• バックエンド：受け取った業務IDを監査ログのキーにする

この「3点揃わないと監査に使えない」構造を先に図解して監査部門と握っておくと、PoC終了後にやり直しになりにくくなります。

セキュリティレビューで揉めるポイントは技術より“分類”にある

セキュリティ部門とぶつかるのは暗号化や権限設計そのものより、「ChatGPT＋MCPを社内ルール上どう扱うか」というラベル付けの問題です。

現場でよく論点になる分類は次の3つです。

MCPを「単なるAPIクライアント」に寄せるか、「業務システムの一部」に寄せるかで、求められる審査レベルが変わります。DX担当がここを曖昧にしたままPoCを走らせると、成功したPoCほど止められるという逆説的な事態が起きがちです。

実務的には、次のような整理を文書に落とすと通りやすくなります。

• ChatGPT：クラウドSaaS（対話UI＋推論エンジン）

• MCPサーバ：社内開発ミドルウェア（APIゲートウェイ相当）

• 連携先SaaS：従来通りの業務システム（責任分界は変更しない）

この「誰をどの規程で見るか」のマトリクスを先に共有すると、セキュリティレビューは一段穏やかになります。

レートリミット・課金・責任分界――数字で見える危ない兆候

PoC中は見逃されがちなのに、本番直前で一気に問題化するのがレートリミットと課金、そして障害時の責任です。

実際の失速パターンはこう動きます。

• MCPでSaaSをつなぎまくる

• ChatGPTからの自動呼び出しが増え、SaaS側APIのレートリミットを食い尽くす

• 社内の既存業務アプリがタイムアウトし、インシデント扱いに

• 「誰の責任か」で情シス、事業部、SaaSベンダーが三つ巴

これを避けるには、PoC段階から数字ベースの上限設計を入れるしかありません。

特に重要なのが、「MCP経由の呼び出しはSaaS側からどう見えるか」を明示しておくことです。単一APIキーで全部打つと、監査・課金・障害対応のすべてが1本のホースに見えてしまい、問題が起きた瞬間に誰もトラブルの発生源を特定できなくなります。

部門別APIキーやテナント分離、オフラインバッチ化などをPoCの設計書に最初から書いておくことが、「PoC成功後に止まらないMCPプロジェクト」への一番現実的な近道です。

情シス・DX担当のための「MCP導入チェックリスト」を言語化する

「MCPを入れた瞬間から、自社の情報システムが“AI時代の社内バイパス”になるか、“新しいレガシー”になるか」が静かに決まります。鍵になるのが、導入前にどこまでチェックリストを言語化できるかです。

ここでは、情シス・DX担当がPoCで燃え尽きず、監査NGもエンジニア疲弊も避けるための実務チェックを固めます。

まず業務・データ・責任者を棚卸ししないと始まらない理由

MCPを「技術テーマ」で始めたプロジェクトほど、監査部門に止められます。原因はシンプルで、業務・データ・責任者の三点セットが曖昧なままPoCに突入しているからです。

最低限、次の棚卸しをExcelでもNotionでも良いので1枚にまとめておくと、監査・セキュリティレビューの通過率が一気に変わります。

業務・データ・責任者の棚卸しチェック

• どの業務プロセスをChatGPTやClaudeから触らせるのか

• その業務で扱うデータ種別（個人情報・機微情報・会計データなど）

• データの「正式な責任者」（部長名レベルまで）

• 利用するクラウド・SaaS・社内サーバーの一覧

• AIエージェントに許可する操作（閲覧のみ/登録/更新/削除）

この棚卸しを行わず、remote MCP serverを立てて「とりあえず社内システム全部に接続」した結果、次のようなパターンが多く見られます。

よくある失速パターン

• 接続先ごとに責任分界がバラバラで、監査部門からストップ

• SaaS側レートリミットを食い尽くし、業務アプリ全体が遅延

• 「誰が承認したのか」が追えず、PoC成功がそのままリスクに転化

先に業務と責任者を固めておくことで、AIエージェントの「行動範囲の地図」が作れます。MCPの設計書より、この地図の方が最初は重要です。

既存のAPIゲートウェイやESBと役割衝突させない設計のコツ

MCP導入で揉めやすいのが、「一元的なMCPゲートウェイ」を作ろうとして、既存のAPIゲートウェイやESBと真正面から衝突するケースです。ここを曖昧にすると、社内アーキテクトとの関係が一気に険悪になります。

MCPと既存基盤の役割整理イメージ

設計のコツは「MCPはAI専用の薄いアダプタ」に徹させることです。

• 認証・IP制限・監査ログの一次収集はAPIゲートウェイ側を主役にする

• MCPサーバーは「AI用のユースケースAPI」を切り出す位置に置く

• 従来のESBフローは維持し、AIから呼ぶ入口だけ薄く追加する

これにより、DX担当としては「既存インフラを尊重しながらAI活用を拡張する」というストーリーを描けます。経営層にも「従来資産を捨てない安全な攻め方」と説明しやすくなります。

PoC設計書に最低限入れておくべきチェック項目

PoC設計書が「ツール紹介＋使い方メモ」で終わっていると、PoCは成功しても、監査・運用設計で確実に詰まります。情シス・DX担当が押さえておくべきは、次のような実務項目です。

MCP PoC設計書の必須項目チェックリスト

• 利用するモデルとモード

  • ChatGPTのバージョン（例: GPT-4.1）
  • 開発者モードを使う範囲と、本番データへのアクセス有無

• 接続・アクセス設計

  • 接続する外部サービスやクラウド一覧（CRM、会計、ストレージなど）
  • 各サービスのレートリミットと、MCP側スロットリング設計
  • オンライン実行とバッチ実行（オフラインジョブ）の切り分け

• ログ・監査・権限

  • クライアント（ChatGPT側）・MCPサーバー・バックエンドの3点でのログ粒度
  • 「誰が・いつ・どのエージェントを通じて・どのデータに触れたか」が追えるか
  • 権限ロール設計（閲覧専用ロールと更新ロールの分離）

• 責任分界・分類

  • 社内での分類（SaaS利用規程/システム開発規程/外部委託規程のどれを適用するか）
  • 障害発生時の一次切り分け担当（情シス/開発/ベンダー）
  • PoC期間中の課金上限と、異常検知のアラート条件

特に重要なのが、「MCPサーバー側のログだけでは監査要件を満たせない」という現場の経験則です。クライアントとバックエンドのログ設計を事前に含めておかないと、PoC終了後に「ログ三重改修」という高コストな後追い作業が待っています。

この3つの観点（棚卸し・役割整理・PoC設計書）を押さえておくと、DX担当は「PoCで燃え尽きる人」から「全社展開の土台を静かに作る人」にポジションが変わります。MCPは派手なデモより、こうした地味な設計ドキュメントで差がつきます。

エンジニア視点：ChatGPT MCPサーバを作る前に決めておくべき設計ルール

「とりあえずMCPサーバ立ててから考える」は、ほぼ確実に監査NGと運用炎上コースに乗る。先に決めるべきはコードではなく「どこまでやるか」と「どこで失敗させるか」だ。

「小さく始めるMCP」と「最初から全社対応MCP」の設計は別物

PoCノリで設計したMCPを、そのまま全社展開に流用すると破綻しやすい。まずは自分が今やろうとしているのがどちらかを明示的にラベリングする。

実務上は「PoC用MCP」と「社内標準MCP」を物理的に分けるのが安全。混ぜると、PoCで生やした雑なAPIが技術的負債として固定化される。

判断の目安は次の3つ。

• 連携先が3つを超えるなら「標準化前提」で設計する

• 情シスや監査部門が絡むなら最初から全社MCPとして扱う

• 「一元的なMCPゲートウェイ」にし始めたら、既存APIゲートウェイとの棲み分けを設計資料に書き起こす

ここを曖昧にすると、ESBチームから「それAPIゲートウェイの仕事では？」と突き返されるパターンになりやすい。

接続先SaaSごとの制約と、共通インターフェース設計の落としどころ

実際のMCP案件で一番ハマりやすいのが、SaaSごとの「クセ」の吸収だ。特に痛いのは次の3点。

• レートリミットが厳しいSaaSが1つ混じる

• 認証方式がバラバラ（OAuth2・APIキー・IP制限）

• 監査ログ要件がSaaSごとに違う

ここを無視して「統一インターフェース」を先に決めると、一番弱いSaaSに全体が引きずられる。

落としどころは「ChatGPTから見える顔」と「内部実装」の二重構造にすること。

• MCPのtool名・引数は各業務ユースケース単位で揃える（例: create_invoice, search_customer）

• 内部ではSaaSごとのアダプタ層を切り出し、レート制御・リトライ・バックオフをここに集約

• レートリミットが厳しいSaaSへのcallはオフラインジョブ化も選択肢に入れる

特に「MCP経由でSaaSのレートリミットを食い尽くし、既存業務アプリ全体が遅くなる」事故は発生頻度が高い。避けるには、MCP側で次のような制御を設計段階で決めておくとよい。

• 1ユーザー単位・1セッション単位の最大リクエスト数

• バックエンドSaaSごとの「AI経由最大利用率」（例: 全体の30％まで）

• 超過時は即エラーにせず「処理受付→バッチ実行→完了報告」に切り替えるポリシー

これを仕様書に書いておかないと、「PoCは速かったのに、本番でSaaS側が悲鳴を上げる」パターンに直行する。

テスト戦略：ユニットテストより先に決めるべき“失敗させ方”

MCPサーバのテスト戦略は、「どこで失敗させるか」を先に決めることが肝になる。ユニットテストから入ると、「失敗時の挙動」が場当たりで実装されがちだ。

押さえるべきは次の3レイヤー。

• ChatGPT側に返すエラー表現

• MCPサーバのログ・メトリクス

• バックエンドSaaSに残るログ・監査証跡

よくあるのが「MCPサーバのログだけでは監査要件を満たせず、クライアント・バックエンド・MCPの3点でログ設計をやり直す」ケース。これを避けるために、テスト観点から逆算して設計する。

• 想定する失敗パターンを業務視点で列挙する

  • 権限不足（閲覧のみのユーザーが更新ツールを叩いた）
  • レートリミット超過
  • SSOトークン期限切れ
  • 業務ルール違反（締め後の伝票更新など）

• それぞれについて

  • ChatGPTへの返却メッセージ（ユーザーにどう説明するか）
  • ログに必ず残すべき項目（user, system, tool, request粒度）
  • 監査で必要な保持期間・マスキング要件

ここまで決めてからユニットテストを書くと、「テストを書くための仕様がそもそも無い」という状態を避けられる。

また、ChatGPT開発者モードでの検証は便利だが、本番相当データに接続する前に失敗テストを一通り回すのが安全策になる。PoCで成功した瞬間に権限境界の甘さが露呈するケースが現場ではかなり多い。

現場で実際に起きているケーススタディ（業界別）

「MCPを挿した瞬間、業務が“便利”から“綱渡り”に変わる」。現場で起きているのは、そんな生々しい変化だ。業界別に、ChatGPT MCP導入時のリアルなリスクと設計の勘所を切り出す。

経理・バックオフィス：社内会計システムとChatGPTをつなぐときの実務リスク

経理は「AI連携＝自動入力ツール」ではなく、「監査に耐える証憑ワークフロー」として設計しないと一気に詰む。

代表的な危険パターンは次の通り。

• 仕訳案の自動生成ログがMCPサーバにしか残らず、会計監査で証跡として採用されない

• ChatGPTから会計SaaSへのアクセスがレートリミットを食い尽くし、月次締め処理が遅延

• AIが参照した原票(PDFやスキャン)のアクセス権が情シスと経理でバラバラ

このズレは、業務フロー単位で「誰が何を承認したか」を言語化しておけば防げる。

「楽になったけど監査で全部やり直し」という最悪パターンを避ける軸は、ログの粒度と責任分界を最初に決めることだけだ。

営業・カスタマーサクセス：CRM連携で「勝手にメール送信」させないための工夫

CRMとChatGPT MCPをつなぐ案件で一番冷や汗をかくのは、「AIが顧客へ勝手にメールを送っているのでは」という不安だ。実際にはシステムが勝手に暴走する前に、人間の設計が暴走している。

よくある失敗はこの3つ。

• MCP経由でメール送信用APIを直接公開し、Draft/Sendの区別がない

• ChatGPTのエージェントに「顧客対応を自動化して」と曖昧な役割を与え、操作範囲が肥大化

• 送信メールのログがCRM側だけにあり、AIがどんなContextで生成したか再現できない

対策は「AIにペンは渡すが、送信ボタンは渡さない」設計に振り切ること。

さらに、営業・CSチームには「AI導入後に増える面倒」も正直に共有しておく必要がある。

• クレーム対応テンプレの定期見直し

• NGワードや法務チェックルールの更新

• MCPサーバ側での権限ロール管理

この「手間の棚卸し」をしておくと、後から「AIに任せたはずが運用負債になった」という反発を避けやすい。

製造・現場系システム：オンプレ資産とクラウドMCPをつなぐ際のボトルネック

製造現場は、オンプレの生産管理システムやPLC(制御装置)とクラウド上のMCPサーバをつなぐ瞬間に、本番ラインを止めかねないボトルネックが露出する。

典型的な詰まりどころは次の通り。

• 工場ネットワークからインターネットへのOutboundが強く制限され、MCPサーバへの接続だけ特例扱いになる

• 現場のOT担当と情報システム部門で「どこからがクラウド責任範囲か」の合意がない

• 設備から取れるログ形式(CSVや独自バイナリ)と、ChatGPTが扱いやすいContext設計の間にギャップがある

ここで効いてくるのが、「一元的なMCPゲートウェイを無理に作らない」という判断だ。オンプレ資産との橋渡しには、既存のESBやAPIゲートウェイとの役割分担をはっきりさせた方が安全性が高い。

製造系で強いチームほど、MCPを「全部を統合する魔法のハブ」ではなく、「クラウドAIと既存制御系の間に挟む薄い翻訳レイヤー」として割り切っている。リスクを最小に抑えながら、段階的に活用領域を広げていくための現実的な落とし所だ。

「MCPを入れた方がシンプルになる」設計と「MCP抜きの方が速い」設計の線引き

「MCPは最新っぽいからとりあえず採用」か、「全部function callingで押し切る」か。
この二択を感覚で決めると、あとからレートリミット逼迫・監査NG・保守不能の三重コンボに刺さります。ここでは、現場で実際に判断に使っている“仕分け基準”をはっきり言語化します。

連携先が3つを超えたら、MCPでの標準化を真面目に検討すべき理由

MCPを「AI時代のESB」と誤解すると失敗しますが、「LLMから見たミニAPI標準化レイヤ」として割り切ると途端に判断しやすくなります。

まず、LLMから外部ツールやクラウドSaaSに接続するパターンを整理します。

特に、連携先が3つを超えたあたりで、次のような「地味に効くコスト」が一気に跳ね上がります。

• function callingごとにJSONスキーマをバラバラ定義 → LLMが混乱しやすい

• 各SaaS/APIでログ・権限・レート制限のルールが違う

• DX担当が「どの呼び出しがどのシステムの責任か」を説明できない

実際、ChatGPT＋MCPのPoCで「とりあえず社内SaaS全部につないだ結果、レートリミットを食い尽くして本番業務が遅延」というパターンは珍しくありません。
この手の事故は、MCP側で一括スロットリング設計やオフラインジョブ化をしていれば、かなり防げるケースが多いです。

判断の目安はシンプルです。

• 連携先が3つを超える

• 監査ログや責任分界の説明が必須

• 将来、ChatGPT以外（ClaudeやGemini）にも同じ業務をやらせたい

この3つのうち、2つ以上に当てはまるなら、MCPでの標準化を真面目に検討した方が結果的にシンプルになります。

RAG＋function callingだけで十分なケースの見極め方

逆に、MCPを入れることで「技術負債を増やしただけ」になっている案件も少なくありません。現場でよく見るのは次のパターンです。

• 「function callingで済む規模なのに、MCPサーバを立てた結果、保守要員が確保できず頓挫」

• 「ChatGPT開発者モードでremote MCP serverを試した勢いのまま、本番相当データにつないで権限見直しの嵐」

RAG＋function callingで十分な案件は、ざっくり言えば「LLMが触る外部世界が狭い仕事」です。

RAG＋function calling向きの条件は次の通りです。

• 連携先が1〜2個（例: 社内検索＋1つのSaaS）

• トランザクションが軽い or 参照系が中心

• 監査要件が「チャットログ＋最低限のAPIログ」で足りる

• モデルを変える予定が当面ない（ChatGPT前提で良い）

逆に、次のような匂いがしたらMCPを検討した方が安全です。

• LLMから直接「更新系」を触る（CRMにメモ登録、チケット起票、ワークフロー実行など）

• SaaSごとにレートリミットがシビアで、「PoCは動いたが、実運用負荷で一気に破綻」リスクが見えている

• 事業継続上、モデル切替が数年以内に確実に来る（AIベンダーのロックインが怖い）

RAG＋function callingは、「小さな自動化を高速で回すスポーツカー」、MCPは「複数レーンをまとめるインターチェンジ」に近いイメージです。
片側で足りるのに両方作ると、運用チームのリソースがまず詰みます。

将来のモデル乗り換えコストを“今の仕様書”にどう織り込むか

ChatGPT MCPを検討しているDX担当やエンジニアが、ほぼ全員見落としがちなのが「モデル乗り換え時の工事範囲」です。

モデル乗り換えコストを下げるポイントは、次の3つに分解できます。

1. 仕様書の“主語”をモデルからMCPに変える

• 悪い例: 「ChatGPTのfunction callingからSaaS A/B/Cを呼び出す設計書」

• 良い例: 「MCPサーバのtool群としてSaaS A/B/Cを定義し、LLMは“標準tool”だけを知る」

仕様書の主語をMCPにしておけば、将来ClaudeやGeminiのエージェントからも同じMCP Protocolのtool群を叩くだけで済みます。

2. ログ設計を“クライアント/MCPサーバ/バックエンド”の3点セットで定義しておく

PoCでよくあるのが、「MCPサーバのログだけでは監査要件を満たせず、クライアント側・バックエンド側も巻き込んでログ設計をやり直し」という再工事です。
このとき、どのレイヤで「誰が・何を・いつ・どのモデルで」実行したかを記録するかを、最初からMCP前提で仕様に書いておくと、モデルを切り替えても監査設計を流用できます。

3. レートリミットと課金を「MCP経由の統計」で見る前提にする

• ChatGPTの料金と、各SaaS/APIの料金・制限をMCPで集約したメトリクスとして見る

• 「特定のプロンプトが特定SaaSのレートリミットを食い尽くす」パターンを早期検知できるようにする

こうしておけば、将来モデルを変えた際に「モデルが変わったら急にSaaS側の課金が跳ね上がった」といったトラブルも検知しやすくなります。

最終的な指針は1行にまとめられます。
“ChatGPTのためにMCPを設計する”のではなく、“将来のどのモデルからも叩ける業務インターフェースとしてMCPを設計する”。
この視点に立てるかどうかが、「今は速いけど3年後に詰む設計」と「長く回せるAI連携アーキテクチャ」の分水嶺になります。

社内を説得するためのストーリー設計とコミュニケーションの型

PoCまでは拍手、本番前に総ツッコミ──ChatGPT×MCPは「技術」より「物語」で失速が決まります。情シスもエンジニアも経営も納得するストーリーを先に設計したチームだけが、監査NGやエンジニア疲弊を回避できます。

経営に響くのは「工数削減」より「ベンダーロックイン回避」の話

経営層は「何人日浮くか」より「5年後にどれだけ身動きが取れるか」を見ています。MCP導入を説明するときは、クラウドAIサービスの“乗り換え保険”として語る方が圧倒的に刺さりやすいです。

この話し方に変えると、「また新しいAIツールの導入か」から「将来の選択肢を増やすための基盤投資なんだな」にトーンが変わります。工数削減は“おまけのメリット”として後から出すくらいでちょうどいいです。

エンジニアに刺さるのは「楽になる部分」と「増える面倒」を正直に見せること

現場エンジニアは、華やかなAI活用ストーリーより自分の負荷カーブを見ています。「MCP導入でここは楽になるが、ここは確実に面倒が増える」と両方をセットで出した方が信用されます。

エンジニア向けの説明ポイント

• 楽になる部分

  • ChatGPTのfunction callingを各システムにバラバラ実装せず、MCPサーバーで共通インターフェースを定義できる
  • モデル変更時（GPT→Claude→Gemini）のクライアント側改修を最小化できる
  • 業務ロジックを「プロンプト＋Protocol定義」に寄せることで、API設計レビューの一部を軽くできる

• 増える面倒（正直に言う）

  • SaaSごとのレートリミットを意識したスロットリング設計（キューイング・バッチ化）が必須になる
  • MCPサーバー・ChatGPTクライアント・バックエンドの3点でのログ設計をやり直す必要がある
  • 「MCPを入れるほどでもない案件」を見極める設計レビューの手間が増える

ここで重要なのは、「MCPを全社標準にするかどうかの最終判断権はアーキテクト側に置く」と最初から宣言することです。DX担当が“魔法のハブ”押しをすると、一気に反発が強まります。

相談メール／チャットのやり取りに学ぶ、MCPプロジェクトの進め方

MCP案件が炎上するチームのチャットは、最初から技術ディテールで始まることが多いです。

悪い例（よくあるパターン）

• 「全部MCPでつないだら便利じゃないですか？」

• 「とりあえずRemote MCP serverを本番データにもつなげませんか？」

良いチームは、最初の相談文から責任範囲と監査観点を織り込んでいます。

最初の相談テンプレ（情シス→エンジニア向け草案）

• 対象業務：どの部門のどの業務か（例：営業の見積作成支援）

• データ種別：個人情報・機微情報の有無、クラウド/SaaS/オンプレのどれか

• 責任分界：

  • MCPサーバー側で握る制御（レートリミット、ログ、マスキング）
  • 既存APIゲートウェイ・ESB側に残す制御

• 監査要件：

  • 「誰が・いつ・どのプロンプトで・どの外部サービスにアクセスしたか」をどこで記録するか

• PoCのゴール：

  • 業務KPI（時間短縮）
  • 技術KPI（MCPで統一すべきインターフェースの候補抽出）

このテンプレをメールやチャットの固定メッセージにしておくだけで、PoC成功→監査ストップのパターンをかなり潰せます。ストーリーを先に揃え、技術の話はその後に乗せる。この順番を崩さないことが、ChatGPT×MCP時代の「炎上しないプロジェクト運営」の最短ルートです。

執筆者紹介

提示された情報だけでは、執筆者の実在の経歴・実績数値・職歴などの「事実」が特定できないため、ここで新たに具体的な経歴や実績をでっち上げることはできません。

そのまま使える形に近づけるための、事実だけを埋めて使えるテンプレートを提示しますので、実際の数字や肩書きに差し替えてご利用ください。

主要領域は「情シス／DX推進における生成AI・ChatGPT活用設計」。社内PoC〜本番導入までのプロジェクトを○件以上支援し、監査・セキュリティレビューを踏まえた設計レビューを行っている。「MCPをどこまで使うか」「既存基盤とどう棲み分けるか」を定量的に判断することを重視し、ベンダー寄りではない中立的な観点から、PoC設計・ログ設計・社内規程との整合を言語化することを専門としている。