バックアップからファイルを探し出して復元する作業が、ChatGPTにメールの下書きを依頼するほど簡単だと想像してみてください。または、バックアップから重要なデータが欠落していないかどうかを確認するために、大規模言語モデル（LLM）を活用できると想像してみてください。あるいは、インシデント発生後にデータが適切に復元されたかどうかをAIが検証できると想像してみてください。
Model Context Protocol, または MCPに感謝し, これらのほか、データバックアップと復元の世界における多くの革新的なユースケースが実現可能になりました。実際、MCPがデータ保護の特定の側面を再定義する可能性を秘めていると述べるのは過言ではありません。なぜなら、MCPはエージェント型AI機能をデータバックアップと復元オペレーションに統合するのを大幅に容易にするからです。
そのため、MCPについて聞いたことがない場合（技術がまだ比較的新しいことから、それは十分にあり得ます）、今こそこの標準規格と、データ保護分野をはじめとする幅広い分野での潜在的な活用事例について学ぶべき時です。
Model Context Protocol: データバックアップと復旧の最新のイノベーション
MCPとは何ですか？
Model Context Protocol（MCP）は、AIモデル外部にあるデータソースやツールとAIエージェントを接続するための標準化されたフレームワークです。
別の言い方をすれば、MCPはAIモデル（Anthropic ClaudeやChatGPTなど）と、通常はアクセスできないリソースや処理できないタスクを実行するためのインターフェースを提供します。
例えば、MCPを使用して、AIモデルとGmailを統合したAIエージェントを構築できます。このエージェントを使用すると、「30日間未開封のメールをすべて削除」や「ジェーンにピクニックについて尋ねたメールを探して」といったリクエストを発行でき、エージェントがタスクを実行します。
MCPが重要な理由は、エージェント型AIと呼ばれる分野における新たな可能性を拓くからです。この分野は、AIエージェントを活用して自律的なタスクを実行することに焦点を当てています。これまで、生成AI技術に関するイノベーションの多くは、ChatGPTのようなチャットボットに代表されるツールやサービスに集中していました。これらのツールは、テキストやコードを生成する用途には最適です。しかし、バックアップのスケジュール管理やバックアップデータ内のファイル検索など、他のタスクを実行したい場合、生成AIを活用する簡単な方法は歴史的に存在しませんでした。
MCPは、多様なモデルや外部ツール・サービスとインターフェースできるAIエージェントを開発するための標準化された方法を提供することで、このギャップを埋めます。
MCPはどのように機能するのでしょうか？
MCPのアーキテクチャはサーバ・クライアントモデルに基づいています。MCPサーバは、AIエージェントが利用可能なデータソースやソフトウェアツールを提供するプロセスの一種です。MCPクライアントは、ユーザのリクエストに応答するためにMCPサーバとAIモデルと相互作用するAIエージェントです。
つまり、MCPを使用するには、まず、使用したいデータやツールの種類を露出させるMCPサーバを作成する必要があります。データバックアップと復元の場合、MCPサーバは、AIエージェントがバックアップデータにアクセスできるようにしたり、バックアップと復元ソフトウェアが提供するコマンドラインインターフェースやAPIを使用して自動化されたタスクを実行できるようにしたりする役割を果たします。
MCPのデータバックアップと復元における役割
MCPは既に多様なユースケースに対応しています。（例：GitHubの「公式」MCPサーバ一覧を参照。オープンソースサーバを使用して接続可能なシステムやプラットフォームの種類が紹介されています。）
しかし、最も興味深いと考えるMCPのユースケースは、データバックアップと復旧の領域です。この分野では、MCPは以下のような多様なイノベーションを可能にする可能性があります。
1. バックアップポリシーの策定
MCPを使用することで、データ保護チームはサポートが必要なシステムに存在するデータについて質問を投げかけることで、具体的に何をバックアップし、どの頻度でバックアップすべきかを決定できます。その後、その結果に基づいてバックアップポリシーを構成できます。
例えば、どのデータが最も頻繁に変更され、したがって最も頻繁にバックアップすべきかを把握する必要がある場合、手動でファイルメタデータを確認する代わりに、MCPを使用してプロセスを自動化できます。
2. バックアップの監視
バックアップの作成には多くの問題が発生する可能性があります。従来は、何が起こったかを把握する唯一の方法は手動での調査でした。
しかし、データバックアップソースやツールと接続するMCPサーバを使用すれば、バックアップ管理者はバックアップの問題を調査する際、自然言語で質問を投げかけることができます。例えば、I/O問題により最近のバックアップから欠落しているファイルを特定したり、スキップされたり破損したファイルのバックアップを再試行するようにバックアップツールに指示したりすることも可能です。その結果、エラーの少ないより高速なバックアップが実現します。
3. バックアップされたデータの探索
データバックアップからのファイルレベルのリカバリは、従来は遅く手動作業が中心でした。AWSのようなハイパースケーラーでは、個々のファイルやフォルダーを復元するために事前インデックス化が必要であり、これがさまざまな問題を引き起こす可能性があります。MCPは、AIエージェントに「バックアップからドキュメントXの最新のバージョンを復元する」といった指示を与えることで、このプロセスを大幅に加速できます。より詳細な例として、ファイルの過去のバージョンを復元する場合、AIエージェントに「ジョンがシステムにログインする直前に作成されたファイルXのバックアップを探し、復元する」といった指示を与えることが可能です。
MCPは、バックアップが完了しているかどうかを確認するAIエージェントの作成も可能にし、災害発生時に組織が復旧に必要なデータが実際に存在することを保証する追加のセキュリティ層を提供します。
ここでも、MCPがデータバックアップと復旧に提供するメリットは、より迅速なオペレーションと、複雑な復旧タスクに対するより効率的なアプローチです。
4. データ復旧のオーケストレーション
経験豊富なバックアップ管理者がよく知るように、バックアップの作成はデータ保護の戦いの半分に過ぎません。真の課題は、障害やインシデント後にファイルやシステムを復旧することにあります。
クラウドネイティブプラットフォームは、このプロセスを支援する強力な復旧機能を提供しています。しかし、MCPは管理者が復旧作業中に詳細な指示を発行できるようにすることで、これらの機能を強化できます。例えば、特定のサーバがマルウェアに感染していることが判明した場合、管理者はMCPとAIエージェントを使用して、復旧ツールにそのサーバからのファイルを復旧しないように指示したり、マルウェア感染以前に作成された古いバックアップのみを使用して復旧するように指示できます。
このような機能は復旧時に貴重な時間を節約できます。ダウンタイムは1分あたり多額の損失を招く可能性があるため、時間短縮は極めて価値があります。
5. バックアップと復旧のコスト最適化
コストの観点から、MCPは組織のデータ保護戦略にコスト効率を組み込むのにも役立ちます。
災害復旧コストを削減する方法は多岐にわたり、例えば「古いバックアップを低コストのストレージ階層に移動する」ことや「IT資産の優先順位付けを活用して低優先度資産のバックアップ頻度を削減する」などが挙げられます。しかし、これらの戦略を実施するには手動での分析と設定が不可欠という課題があります。
MCPを活用すれば、チームはAIを活用してバックアップと復旧のニーズを評価し、それに応じてバックアップツールとポリシーを構成することが可能です。これにより、エージェント型AIは企業が気づいていない災害復旧コスト削減の機会を特定しつつ、ITチームへの負担を軽減する可能性があります。
MCPのデータバックアップにおける現状
MCPとデータ保護に関する重要な点は、現在までにMCPベースのツールをバックアップと復旧のニーズに適用するための取り組みがほとんど行われていないことです。したがって、上記で説明したユースケースは、ほとんどが推測の域を出ません。それらをサポートするソフトウェアは、まだ存在しません。
しかし、これは主に、Anthropicが2024年末に導入したMCPがまだ比較的新しい技術であるためです。初期のMCPサーバ実装は、大規模なユーザ基盤に利益をもたらす低コストのユースケース（メールや消費者向けクラウドストレージ管理など）をターゲットにしていました。企業向けMCPツールの開発が、データバックアップや復旧のような特定の領域に焦点を当てた形で進展するには、当然ながら時間がかかるでしょう。
しかし、そのようなツールを作成する技術的な困難はありません。MCPを活用したAIエージェントがデータ保護のルーティンの一部として普及するのは、時間の問題でしょう。
MCPのデータ保護における制限
もう1つの重要な点は、MCPには明確な制限があることです。例えば：
• セキュリティ: MCPサーバを通じて公開されるデータは、漏洩や悪用される可能性があります。このため、MCPはセキュアな環境内のバックアップデータとのみ使用可能です。
• 機能の制限: MCPエージェントは、タスクを実行するために主にコマンドラインインターフェース（CLI）やAPIに依存しています。特定のツールにCLIやAPIが用意されていない場合、MCPはその機能を実装する手段がありません。技術的には、マウスクリックをエミュレートすることで、グラフィカルインターフェースのみを露出するツールとMCPを統合することは可能ですが、これははるかに複雑でツール固有の作業となります。
• エラーのリスク: 生成型AI技術全般と同様、MCPは幻覚リスクにさらされており、エージェントが管理者が意図しない動作を行う可能性があります。作業を確認し、重要なワークフローをAIに盲目的に委ねないことが重要です。
これらの制限事項を含むため、MCP（およびエージェント型AI全般）は、伝統的なバックアップと復旧プラットフォームや熟練したバックアップ管理者のかわりとなる完全な代替手段ではありません。MCPはデータ復旧ツールと組み合わせて使用する場合、重要な機能強化を提供できますが、MCPエージェントに指示を出すのは人間であり、バックアップと復旧ソフトウェアはそれらを実行するための機能を提供する必要があります。
MCPとデータ保護の未来
最後に：MCPがデータバックアップと復旧のあらゆる側面を革命的に変えることを期待できません。しかし、手作業の負担を軽減し、AIとバックアップ/復旧ソフトウェアの間の橋渡しを強化する重要なリソースとして、MCPが重要な役割を果たすことは期待できます。バックアップ管理者にとって、データ保護アシスタントとしてエージェント型AIを活用するスキルは、今後重要なスキルとなるでしょう。
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