Googleは、Data Commons MCP Serverをリリースしました。これにより、AIエージェントは公開データセットにアクセスし、現実世界の統計情報に基づいて回答を紐づけることで幻覚を軽減できるようになります。同社によると、このリリースは、データリッチなエージェントベースアプリケーションの開発を加速することを目的としているとのことです。
GoogleのソフトウェアエンジニアであるKeyur Shah氏は、MCPサーバーによって公開データセットに即座にアクセスし、すぐに活用できるようになると述べています。これにより、エージェントは煩雑なオンボーディングを必要とせずに、標準化された方法でデータを利用し、信頼できる情報源に基づいた情報を取得できるようになります。
MCPとは何ですか?
MCP (Model Context Protocol) は、一貫したインターフェースを通じて AI アプリケーションがデータ ソース、ツール、ワークフローなどの外部システムに接続できるようにするオープン フレームワークです。
実際には、MCPはエージェントに、サービスごとに個別の統合をまとめるのではなく、情報を取得してアクションを実行するための単一のパスを提供します。開発者にとっては、MCPによって統合にかかる時間と複雑さが軽減され、ユーザーにとっては、より広範なデータとアプリケーションのエコシステムを公開することでエージェントの機能が拡張されます。
Google のサーバーは、この標準を Data Commons に適用し、公開データセットを AI ワークフローに直接取り込みます。
クエリからレポートまでワンステップで
Data Commons MCP サーバーは、Google のエージェント開発キットおよび Gemini CLI と統合され、シームレスなセットアップを実現します。
エージェントは探索的、分析的、そして生成的なクエリを処理できます。その機能は、アフリカの健康データのスキャンから、BRICS諸国の平均寿命、不平等、GDP成長率の比較、米国の各郡における所得と糖尿病に関する簡潔なレポートの作成まで、多岐にわたります。
Gemini CLI の単一のクエリで、エージェントは Data Commons のデータセット全体の情報を体系的に取得し、ソースが添付された構造化レポートに変換できます。
現場でのサーバーのテスト
Data Commons MCP サーバーを採用した最初のグループの 1 つは ONE Campaign で、同団体は政策および擁護活動をサポートするエージェントを構築しました。
ONE Data Agent は、数千万の医療財政データ ポイントを数秒でクエリできます。これは、従来は数千のサイロにまたがる断片化されたレコードを検索する作業を意味していました。
エージェントは、その情報を統合することで、意思決定者やキャンペーン担当者に迅速な洞察を提供し、かつては干し草の山から針を探すような検索を、使用可能な出力に変えます。
AIの回答への信頼を築く
Googleは、Data Commons MCP Server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。回答を公開データセットに結び付けることで、推測を抑制し、ソースと照合可能な回答を提供するように構築されています。
Google は、PyPI のスターター パッケージ、GitHub のサンプル コード、テスト用の Colab ノートブックなど、開発者向けのオープン リソースとしてサーバーを公開しています。
AI幻覚が続く中でタイムリーな措置
AIは急速に日常的な利用へと移行していますが、システムは依然として幻覚や、自信過剰で誤った回答をする可能性のある問題に悩まされています。医療や法律といったデリケートな分野にAIが適用される場合、そのリスクはさらに増大します。
Google の Data Commons MCP サーバーは、出力を引用された公開データ内にルート化することで、そのリスクを軽減できます。
Google も Chrome の再構築を進めており、最近ではこれまでで最大のアップグレードと称して Gemini をブラウザに組み込んだ。
