グーグルは最近、AIエージェントが簡単に公開データセットにアクセスできるようにするためのデータ共有MCPサーバーをリリースしました。これにより、情報の誤り（いわゆる「幻覚」）を減らし、検証可能な答えを提供することができます。この取り組みは、データ豊富なエージェントアプリケーションの開発を加速するものです。グーグルのソフトウェアエンジニアであるKeyur Shah氏は、MCPサーバーが公開データセットを迅速かつ操作可能にし、エージェントに対して標準化されたデータ消費方法を提供し、複雑な導入プロセスなしに信頼性があり出典のある情報を返すことができると述べています。

MCP

図の説明：画像はAIで生成され、画像のライセンスサービス提供者はMidjourneyです。

MCPはモデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）であり、外部システム（例えばデータソース、ツール、ワークフローなど）に一貫したインターフェースを通じて接続できるオープンフレームワークです。これにより、エージェントは単一のパスを通じて情報を取得し、操作を行うことができます。これは、各サービスごとに個別の統合を組み立てる必要がないことを意味します。開発者にとっては、MCPは統合時間と複雑さを削減します。ユーザーにとっては、エージェントの能力を拡張し、より広範なデータとアプリケーションエコシステムへのアクセスを可能にします。

データ共有MCPサーバーは、グーグルのエージェント開発ツールキットとGemini CLIと統合されており、シームレスな設定を提供します。エージェントは探索的、分析的、生成的なクエリを処理でき、その範囲はアフリカの健康データのスキャンから、BRICS諸国の一人当たり寿命、不平等、GDP成長の比較、アメリカの県ごとの収入と糖尿病の状況に関する簡潔なレポートまで含まれます。ユーザーはGemini CLIで一度だけクエリを入力するだけで、エージェントはデータ共有の複数のデータセットから情報を体系的に抽出し、出典付きの構造化されたレポートを生成します。

実際の応用において、ONE Campaignはデータ共有MCPサーバーを最初に採用した組織の一つであり、政策および活動支援のためにエージェントを開発しました。ONEデータエージェントは、何千万もの健康資金データポイントを数秒で照会できます。これは以前では数千もの孤立した記録を順番に検索する必要があったタスクでした。これらの情報を統合することで、このエージェントは意思決定者や活動家に迅速な洞察を提供し、かつての「海に針を投げ込む」ような困難な作業を可能にする出力を可能にしました。

グーグルはデータ共有MCPサーバーをエージェントの出力の信頼性を向上させるツールとして位置付けています。応答を公開データセットと組み合わせることで、推測を制限し、検証可能な答えを提供することを目指しています。また、グーグルはこのサーバーを開発者向けのオープンリソースとして提供しており、PyPIでのスタートパッケージ、GitHubでのサンプルコード、テスト用のColabノートブックが用意されています。AIが日常生活で急速に応用される中でも、幻覚現象は依然としてシステムにとって問題であり、特に医療や法律などの感覚的な分野では依然として問題となっています。グーグルのデータ共有MCPサーバーは、このリスクを軽減する可能性があります。

要点:  

🌐  グーグルがデータ共有MCPサーバーをリリースし、AIエージェントが公開データセットに簡単にアクセスできるようにし、情報の誤りを減らします。  

📊  このサーバーはエージェント開発ツールキットとGemini CLIとシームレスに統合され、エージェントのクエリとレポート能力を向上させます。  

🔍  ONE Campaignはこのサーバーをすでに適用し、健康データの照会を高速化し、迅速かつ信頼性のある意思決定支援を提供しています。