W3CのAI Context仕様とは？｜MCP入門 7.3｜文脈の国際標準化とMCPの役割

7.3 W3CのAI Context仕様に向けた動き

AI技術が社会のあらゆる領域に浸透するなかで、「AIにおけるコンテキスト（文脈）の定義と標準化」は国際的にも急務となっています。 特に、Web技術の標準化を担うW3C（World Wide Web Consortium）では、AIに関する情報構造、権限、説明責任、対話履歴の扱いなどを含めたContext仕様の策定が進行中です。

なぜ標準化が必要なのか

現在、多くのLLMシステムはベンダーごとに独自のプロンプト構造やコンテキストスキーマを設計しています。 しかし、それらは相互運用性がなく、以下のような課題を生んでいます：

• AIによる判断の根拠（コンテキスト）が不透明
• ユーザーによる意思確認や修正が困難
• システム間で文脈が移植・再利用できない

これを解決するには、「コンテキスト」という概念を明示的に定義し、機械可読かつ共有可能な形で記述する必要があります。

W3CのAI標準化の動向

W3Cでは、「AI KR（Knowledge Representation）」「Intent Schema」「Context Object Model」といったプロジェクトが進行しています。 これらは、AIに渡す情報の「意味」「制約」「意図」を標準的な構造で表現し、ユーザーの信頼性と開発者の再利用性を高めることを目的としています。

また、OpenAIやGoogle、Meta、Microsoftなどの企業もW3Cのコミュニティグループに参加しており、文脈の仕様化は現実的なロードマップに入っているといえます。

MCPとの関係と将来像

MCP（Model Context Protocol）は、こうした標準化の文脈において「実装レベルの準拠モデル」として活用される可能性があります。 たとえば、MCPで設計されたプロンプトテンプレートやスロットスキーマは、将来的にW3Cが策定するContext Schemaとマッピング可能です。

• 「state」「role」「intent」などのフィールドは国際標準に準拠できる構造
• アプリケーション側で生成されるcontext.jsonをAIに渡す設計は、W3C提案と親和性が高い
• セマンティックWeb（RDF/OWL）との統合も視野に入る

W3CのAI Context仕様は、MCPのようなアプローチをより汎用的で相互運用可能なかたちへ昇華させる動きであり、両者は排他的ではなく連携的な関係にあります。 今後は、MCPをベースに設計されたプロンプトや文脈構造が、そのまま業界標準に転用できる未来が現実味を帯びてきています。

次のセクションでは、こうした標準化の先にある、7.4「人格」「役割」「意図」が設計可能な時代へを展望していきます。 → 7.4 「人格」「役割」「意図」が設計可能な時代へ進む