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コース概要

Model Context Protocolの基礎

  • MCPとは何か、およびエンタープライズAIエージェント統合においてどのような役割を果たすか
  • クライアント・サーバー・ツール・リソース・プロンプトといった基本概念の解説
  • 企業向け適用事例およびアーキテクチャ構成内でのMCPの位置づけ
  • MCPと独自統合手法やAPIのみを用いた実装との比較検討

エンタープライズ向けMCPアーキテクチャの設計

  • プラットフォーム構成要素、相互作用フロー、信頼境界線の設定方法
  • 集中型と分散型統合モデルの比較検討
  • 再利用性・制御可能性・責務分離を考慮した設計手法
  • 既存の企業アーキテクチャ基準やプラットフォームとの整合方法

システムおよびツール統合用パターン

  • エージェントと業務アプリケーション・データサービス・社内ツールとの接続手法
  • ツール公開・リソースアクセス・リクエストルーティングのパターン例
  • レガシーシステム対応、サービス境界の考慮、統合上の制約への対処法
  • 相互運用性を確保するための明確なインターフェース設計と契約設定方法

セキュリティ・アクセス制御・ガバナンス

  • 認証・認可処理および最小権限原則に基づく設計手法
  • データ保護策、ポリシー適用と監査体制の整備方法
  • ツール利用制限や機密性の高いリソースアクセスを管理するための安全対策
  • ガバナンス主体者の役割定義、承認プロセスおよびコンプライアンス要件への配慮点

運用・導入計画・拡張検討

  • 利用状況のモニタリングや障害検知、プラットフォーム健全性の維持方法
  • バージョン管理・ライフサイクル運用および変更制御の手法
  • クラウド・オンプレミス・ハイブリッド環境への導入検討事項
  • 現実的な展開ロードマップ作成および適切な運用モデルの策定法

アーキテクチャ設計ワークショップ

  • 現実に起こり得る企業AI統合事例の検証
  • 潜在的なリスク要因、適切な制御方法および重要な設計決定事項の特定
  • MCPベースの安全なエージェントプラットフォーム向け参考アーキテクチャの作成
  • 選択した設計案の説明および今後の実行計画の策定作業

要求

  • エンタープライズアーキテクチャおよびシステム統合に関する基礎知識があること
  • API、クラウドまたはオンプレミス環境、基本的なセキュリティ管理手法への理解があること
  • 技術的なソリューション設計やアーキテクチャ検討の実務経験があること

対象者

  • エンタープライズアーキテクトおよびソリューションアーキテクト
  • AIプラットフォーム設計担当者や技術責任者
  • 企業内でのAI導入に関わる統合・セキュリティ・ガバナンスの関係者
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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