MCPの三つの機能を医院の業務へ置き換えると道具と資料と定型指示になる

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MCPの三つの機能は、医院の業務に置き換えると「道具」「資料」「定型指示」です。操作を実行するツール、情報を参照できる形で渡すリソース、決まった依頼の型を渡すプロンプトに分けると、それぞれに何を任せるのかが具体的になります。

医院で準備する順番は、患者さんへ伝える資料を整え、その資料をどう使うかという定型指示を決め、必要な操作だけを道具として加える流れが基本です。3種類を一度にそろえるより、答えたい質問や実行したい作業に合わせて選ぶほうが、準備する内容を絞れます。

MCPの三つの機能は「実行・参照・依頼の型」で分ける

違いを分ける軸は、AIに何を渡すかです。医院の案内文を渡すのか、作業を呼び出せるようにするのか、依頼文のひな型を用意するのかで分類できます。

道具は動き、資料は読まれ、定型指示は使われる

ツールは、指定した条件を受け取って処理を実行する機能です。受付業務に置き換えるなら、入力した内容に応じて結果を返す業務用の道具にあたり、説明書そのものとは区別します。

リソースはAIが参照する情報であり、医院で配る案内や診療時間の掲示を資料として渡す姿に近いものです。プロンプトは、その資料を使って何をどの順で答えるかといった依頼の型にあたり、受付で使う定型指示になぞらえられます。

診療時間表は資料、受付時間の計算は道具、確認手順のひな型は定型指示に分ける

診療時間を案内する場面では、曜日ごとの時刻や休診日の記載が資料にあたります。その情報を読んで回答を作るだけなら、何かを書き換える道具まで用意する必要はありません。

特定の日付を入力して当日の受付時間を計算する処理を呼び出すなら、その処理は道具にあたります。「通常の時間と臨時休診を確認してから案内する」という依頼のひな型は定型指示であり、同じ診療時間の話でも受け持つ部分が異なります。

医院でのたとえは機能を区別するためのもので、実際の受付業務がそのまま自動化されるという意味ではありません。

機能名よりも受け渡す中身に注目する

「案内を作る」という作業名だけでは、3種類のどれを指すか決まりません。渡される中身が医院の説明文なら資料であり、説明文を使って案内を作る依頼文なら定型指示です。

さらに、条件を入力して案内文を生成する処理を呼び出す形なら、道具として扱う構成もあり得ます。完成した文章が同じでも、情報を渡したのか、依頼の型を渡したのか、処理を呼んだのかを追うと混同を防げます。

AIを使うアプリ全体はホストと呼ばれ、実際に使える機能や表示のされ方は、そのアプリの対応状況にも左右されます。

ツールは医院の作業を呼び出す道具です

情報を読むだけで足りず、条件を指定して何かを実行したい場面がツールの出番です。道具を用意するときは、作業の名前とともに入力内容や返ってくる結果を決めます。

入力と結果を対にすると道具が具体化する

医院への行き方を案内するために、出発地点からの経路を調べる処理を呼び出す例を考えます。出発地点や移動手段が入力であり、その条件に応じた経路の候補が結果です。

この例で道具にあたるのは経路を調べる処理であり、医院の住所を記した案内文は資料にあたります。道具の説明には何を渡せば何が返るのかを記し、利用する側が必要な入力を判断できる形にします。

入力が足りないときの扱いも道具の内容に含めれば、出発地点が未指定なのに経路が決まったかのような案内を避けやすくなります。

情報を調べる道具と書き換える道具の違い

ツールには、指定した条件で情報を調べる処理も、保存済みの情報を変更する処理も含められます。道具という呼び名だけで判断せず、実行した後に何が変わるかを確認する必要があります。

たとえば、院内の案内文を検索する処理なら、返ってくるのは条件に合う文章です。同じ案内文を更新する処理では保存内容が変わるため、実行する人の権限や変更内容の確認まで含めて扱います。

実行結果を受け取るまで完了とは言えない

道具を呼び出したという事実と、作業が成功したという結果は分けて扱います。処理が途中で止まったり入力内容が受け付けられなかったりしたときは、実行を頼んだだけでは目的を果たしていません。

患者さんへ案内する情報を調べる道具なら、取得できなかった状態と該当する情報がない状態を区別して返す設計が役立ちます。取得に失敗したのに「案内はない」と答えると、医院が用意した情報そのものが存在しないと受け取られるためです。

必要なのは、成功時だけでなく失敗時にも次の判断に使える結果です。操作を実行する機能には、この結果の扱いまで含めて作業を定義します。

MCPのリソースは医院が渡す資料

患者さんへ伝える内容が既に文章としてあるなら、まず資料として整理できます。リソースはその情報をAIが参照できる形で提供する機能であり、回答を組み立てる材料を受け持ちます。

院内の掲示や受診案内が材料になる

資料の候補は、診療時間の案内やアクセスの説明など、医院として内容を確認できる情報です。受付で同じ説明を繰り返している事項も、回答の根拠となる文章を用意する対象になります。

患者さんが初めて訪れる場面を思い浮かべると、建物の入口がどちら側にあるかという情報にも意味があります。住所だけでは入口まで判断できないなら、案内に必要な補足を資料へ加えると、AIが推測で埋める部分を減らせます。

大切なのは情報の量よりも、尋ねられた内容に対して医院の確認済みの答えがある状態です。

事実とお願いを分けて書く

「水曜午後は休診」は医院についての事実であり、「休診日を先に案内する」は回答を作る際のお願いです。1つの文章に混ぜてしまうと、参照すべき情報とAIへの依頼の区別がつきにくくなります。

資料には診療時間や案内の条件を記し、伝える順番や文体などは定型指示へ分けると管理しやすくなります。休診日が変わったときも、依頼文のあちこちに同じ時刻が埋め込まれていなければ、修正すべき情報を追いやすい構成です。

情報の対象と適用する日付をそろえる

資料を読んでも対象が分からないと、正しい文章を別の場面へ当てはめるおそれがあります。「午後は休診」という短い記載より、対象となる曜日や日付を含む記載のほうが、案内に使う範囲を判断しやすくなります。

通常の診療時間と臨時の変更があるなら、どの期間にどちらを使うのかが読み取れる状態にします。資料の更新日だけが新しくても、本文に過去の日付が残っていれば案内の根拠として迷いが生じます。

• 対象 … 医院全体の案内か、特定の日や場所の案内か
• 適用期間 … いつからいつまで有効な内容か
• 確認先 … 記載の変更を確かめる院内の担当先

こうした情報はAIのためだけに増やす項目ではなく、受付で同じ資料を使う際にも内容を確かめる手がかりになります。

プロンプトには繰り返す依頼の型を持たせる

毎回同じ順序で依頼したい作業には、プロンプトという定型指示が合います。MCPで扱うプロンプトは呼び出して使う依頼のひな型であり、資料に書かれた事実とは別に用意します。

初めて受診する人への案内を型にする

初めて受診する患者さんへ案内を作るなら、医院の資料を参照して、来院時に必要な情報から順にまとめるという依頼が考えられます。その都度長い依頼文を書き直さずに済むよう、繰り返す部分をひな型として準備します。

具体的には「診療時間を確認し、持参する物の案内を続け、資料に記載のない事項は確認が必要だと伝える」といった内容です。依頼の型に持ち物そのものを固定して書くより、確認済みの資料から取り出す形にすると、内容の変更を反映しやすくなります。

同じ型を使う目的は、一字一句同じ文章を必ず出すためではなく、案内を作る際に参照する情報や求める作業をそろえるためです。

毎回変わる条件は入力として渡す

案内する日付や尋ねられた内容など、その都度変わる条件は、ひな型を使う際に渡す入力として分けられます。定型指示を毎回修正する形にすると、ある日の条件が残ったまま次の案内へ使われるおそれがあります。

たとえば、受診予定日を入力して当日の案内を作るなら、日付そのものと「その日付に合う資料を確認する」という依頼を分けます。変わる部分が明示されていれば、依頼する側も入力が必要な内容を把握しやすくなります。

一方、医院がまだ確認できていない事項は、ひな型を詳しく書くだけでは事実として補えません。情報の不足が見つかったら、元の資料を確かめる作業へ戻ります。

依頼文と実際の処理を区別する

「対象の日の受付時間を調べて案内する」という定型指示を用意しても、それだけで照会の処理が実行されるとは限りません。依頼の型を受け取り、必要な資料や道具を利用して回答へ進む段階が別にあります。

定型指示は、作業の進め方を依頼する文章です。入力の誤りを必ず防ぐ仕組みや、操作の許可を強制する仕組みの代わりとして扱うと、文章でお願いした範囲と実際に制御できる範囲を取り違えます。

そのため、医院で決めた順序や注意事項をひな型に記すときも、実行してよい操作の範囲は道具の側で別に定める必要があります。

同じ受診案内で3種類をどう使い分けますか？

作りたい案内を先に決めると、資料だけで足りる部分と、定型指示や道具が必要な部分を切り分けられます。受付で尋ねられる1つの質問を例に、情報を受け取ってから答えるまでをたどります。

持参する物の質問にはまず資料を参照

「初めて受診するときに何を持っていけばよいか」という質問では、医院が確認した持参物の案内が回答の材料です。案内に対象や条件が書かれていれば、患者さんの質問と照らして必要な部分を取り出せます。

初めての受診で持ち物がそろっているか気になる患者さんには、長い説明よりも、必要な物と条件つきで必要な物を読み分けられる案内が役立ちます。

ただし、記載のない条件についてまでAIが判断してよいとは限りません。資料に答えがなければ、その点を分けて確認が必要だと伝える形にします。

案内の並べ方は定型指示でそろえる

同じ資料でも、全文をそのまま提示するか、尋ねられた事項を先に答えるかで読みやすさが変わります。持参する物を知りたい質問には、その答えを先に示して必要な条件を続けるという定型指示が使えます。

この段階で増えるのは回答に使う事実ではなく、資料を使って何を作るかという依頼です。短くまとめるよう求める場合にも、対象となる条件まで省略すると意味が変わるため、残したい情報を依頼の型に含めます。

条件によって調べ直す処理だけ道具へ

質問のたびに指定された条件で情報を探す必要があるなら、対象の日付を受け取ってその日に適用する案内文を取得するなど、条件に応じて照会する道具が候補です。

資料の参照と道具による照会は、どちらも回答の材料を得る目的に使えます。違うのは単に情報を読むか、入力した条件に応じた処理を呼び出すかという点であり、医院の業務にどちらが合うかで選びます。

また、道具から返った文章も回答の材料になるため、結果を受け取った後は患者さんが尋ねた内容に合っているかを確かめます。3種類は別々の目的で競う機能ではなく、必要に応じて組み合わせて使う部品です。

医院の準備はMCPへ渡す資料から始めよう

初めの準備では、医院として正しいと確認できる案内をそろえるのが出発点です。元の情報が整ってから依頼の型を作り、文章を読むだけでは足りない作業に道具を加えます。

頻繁に尋ねられる案内を1件選ぶ

最初から院内の文書をすべてまとめる必要はなく、患者さんへ確実に答えたい質問を1件選んで準備できます。診療時間や入口の案内など、答えの正しさを院内で確認できる内容なら、必要な情報の範囲を定めやすくなります。

選んだ質問に対する案内文を読み、対象や条件が抜けていないかを確かめます。複数の文章で時刻や対象が食い違うなら、どの文章を正しい案内として使うかを決める作業が先です。

医院が責任を持って確認した1件の案内文ができれば、機能を増やす判断の前に、AIへ渡す具体的な資料が手元にそろいます。

案内を使ってから定型指示を整える

資料がそろったら、その案内を使ってどのような回答を作ってほしいかを文章にします。「分かりやすく答える」という依頼だけで終えず、質問への答えを先に示すなど、必要な作業を具体化します。

たとえば、入口の案内なら道順を先に示し、建物に着いた後の入口の位置を続けるという型が考えられます。読みやすさを確認しながら依頼を整えると、資料へ追記すべき情報と伝え方の修正を分けて判断できます。

• 資料の修正 … 入口の位置など、答えに必要な事実の不足
• 定型指示の修正 … 事実はそろっているが、説明の順序が不明瞭
• 道具の追加 … 条件に応じて処理を実行する作業の発生

道具を加える前に手作業の中身を記す

資料と定型指示だけでは足りない作業が残ったら、何を入力して何を得たいのかを1件ずつ書き出します。単に「案内を自動化したい」とまとめるより、日付を受け取って適用する案内を返すという形のほうが、道具の受け持つ範囲を絞れます。

保存内容を変える処理まで含むなら、変わる対象や確認する人も同じ段階で決めます。手作業でも判断が定まらない部分は、道具に名前を付けただけでは解消しないため、医院の業務として先に決める内容を分けておきます。

必要な機能をそろえる基準は種類の数ではなく、選んだ質問や作業を扱えるかどうかです。まず1件の案内を資料として整え、繰り返す依頼と実行する処理を区別すれば、追加で準備する部分が見えてきます。

よくある質問

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