Google は、Data Commons Model Context Protocol (MCP) サーバーのデビューにより、膨大な公開データの宝庫を AI の金鉱に変えています。これにより、開発者、データ サイエンティスト、AI エージェントは自然言語を使用して現実世界の統計にアクセスし、AI システムをより適切にトレーニングできるようになります。
2018年に開設されたGoogle Data Commonsは、政府調査、地方行政データ、国連などの国際機関の統計など、様々な情報源から公開データセットを整理しています。MCPサーバーのリリースにより、これらのデータに自然言語でアクセスできるようになり、開発者はAIエージェントやアプリケーションに統合できるようになりました。
AIシステムは、ノイズが多く検証されていないウェブデータで学習することがよくあります。さらに、情報源が不足している状況で「空白を埋める」傾向が見られるため、幻覚的な結果につながる可能性があります。そのため、特定のユースケースに合わせてAIシステムを微調整しようとする企業は、大規模で高品質なデータセットへのアクセスが必要になることがよくあります。Googleは、MCPサーバーをData Commons向けに公開することで、この両方の課題に取り組むことを目指しています。
Data Commonsの新しいMCPサーバーは、国勢調査の数値から気候統計に至るまでの公開データセットと、正確で構造化されたコンテキストへの依存度が高まっているAIシステムを繋ぎます。このリリースでは、自然言語プロンプトを介してこれらのデータにアクセスできるようにすることで、検証可能な現実世界の情報に基づいてAIを構築することを目指しています。
「モデルコンテキストプロトコルにより、大規模な言語モデルのインテリジェンスを使用して、適切なデータを適切なタイミングで選択できるようになります。データのモデル化方法やAPIの仕組みを理解する必要はありません」と、Google Data Commonsの責任者であるプレム・ラマスワミ氏はインタビューで語った。
昨年11月にAnthropicによって初めて導入されたMCPは、AIシステムがビジネスツール、コンテンツリポジトリ、アプリ開発環境など、様々なソースからデータにアクセスできるようにし、コンテキストプロンプトを理解するための共通フレームワークを提供するオープンな業界標準です。MCPの導入以来、OpenAI、Microsoft、Googleなどの企業が、AIモデルを様々なデータソースと統合するためにこの標準を採用しています。
他のテクノロジー企業が自社のAIモデルにこの標準規格を適用する方法を模索する一方で、ラマスワミ氏とGoogleのチームは今年初め、このフレームワークを使用してデータコモンズプラットフォームをよりアクセスしやすいものにする方法を調査し始めた。
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Googleは、アフリカの経済機会と公衆衛生の向上に注力する非営利団体ONE Campaignと提携し、ONE Data Agentを立ち上げました。このAIツールは、MCPサーバーを活用し、数千万もの金融および健康に関するデータポイントを分かりやすい言葉で表現します。
ONE Campaignは、Googleのデータコモンズチームに対し、自社のカスタムサーバー上にMCPのプロトタイプ実装を提案しました。Ramaswami氏はTechCrunchに対し、このやり取りが転機となり、チームが5月に専用のMCPサーバーを構築することになったと語っています。
しかし、この体験はONE Campaignに限定されません。Data Commons MCP Serverはオープンな性質のため、あらゆるLLMと互換性があり、Googleは開発者が開発を開始するための複数の方法を提供しています。サンプルエージェントは、Colabノートブックのエージェント開発キット（ADK）から入手できます。また、Gemini CLIやPyPIパッケージを使用したMCP互換クライアントから直接サーバーにアクセスすることもできます。サンプルコードもGitHubリポジトリで提供されています。
ジャグミートは、TechCrunchでインドのスタートアップ、テクノロジー政策関連の最新情報、その他主要なテクノロジー関連の動きを取材しています。以前はNDTVで主任特派員を務めていました。
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