AIアシスタント「Le Chat」が、MCP（Model Context Protocol）による20以上のコネクタと、ユーザーが制御可能な「メモリ」機能を導入したと発表した。公式X（旧Twitter）では「なぜ乗り換えるべきか」を示すスレッドも公開され、企業・個人双方に向けた接続性と関連性の高さを打ち出している。
発表の概要
何が発表されたのか
Le Chatは、MCPに対応する20以上のコネクタを追加し、多様な外部サービスやデータソースと連携できるようになった。また、ユーザーが保存内容を把握・管理できる「完全にコントロール可能なメモリ」を搭載し、利用者主導のデータ管理を前面に出している。これにより、同社はLe Chatを「最も接続性が高く、現場に役立つAIアシスタントの一つ」へ押し上げる狙いを示した。
背景と狙い
生成AIの業務活用が進む一方、実務は多様なSaaSや社内システムに分散している。接続性とコンテキスト活用の深さは生産性に直結する。今回の発表は、分散した情報への“橋渡し”と、記憶（メモリ）機能をめぐる懸念（制御性・透明性）への応答といえる。
MCPと「完全にコントロール可能なメモリ」の意味
MCP対応コネクタの利点
MCPは、一般にAIと外部システムをつなぐための接続様式として注目されている。Le ChatがMCP対応のコネクタを多数用意したことで、現場が使うツール群とAIの間で、よりスムーズな連携や文脈共有が期待できる。
- 分散データへの横断アクセスで、検索・要約・タスク実行が一箇所で可能に
- 共通プロトコルにより、追加コネクタの拡張や保守がしやすいエコシステムを志向
- ワークフローの自動化やナレッジ活用を促進し、現場の手戻りを削減
メモリのコントロール性がもたらす安心感
「完全にコントロール可能なメモリ」は、どの情報が記憶され、どのように使われるかをユーザーが主導で管理できる設計を示す。これは、利便性とプライバシーの両立を重視する動きとして重要だ。
- 記憶内容の可視化や管理主体の明確化により、安心して長期利用できる
- 不要な記憶の削除や保持範囲の調整など、意図しない学習・利用を抑制
- チーム利用時のポリシー設計や情報共有の線引きが行いやすい
利用シーンと乗り換え検討ポイント
企業利用のユースケース
多部門・多ツール環境での情報集約、ドキュメント要約、タスクの自動化、顧客対応のナレッジ活用などで効果が見込まれる。コネクタの拡充は、既存ワークフローにAIを自然に組み込みやすくする。
- 部門横断の検索・要約・レポーティングの高速化
- 会議準備や議事録整備など繰り返し業務の省力化
- 問い合わせ対応での過去事例・手順の即時参照
個人利用のユースケース
日々の情報整理、学習計画の最適化、家計・生活ログの振り返りなど、個人の“自分専用アシスタント”としての活用が進む。メモリの制御性は、生活情報を扱う際の心理的ハードルを下げる。
- 学習・読書メモの要約と継続支援
- ライフログの整理と目標達成のトラッキング
- 複数サービスに散在する情報の一元的な参照
乗り換え前にチェックしたいこと
実運用の滑走路を短くするために、導入前の確認が重要だ。特に、既存システムとの適合性とデータ取り扱いポリシーの整合を見極めたい。
- 必要な外部サービスに対応するコネクタが提供されているか
- メモリ機能の管理方法とプライバシーポリシーの整合
- 料金体系・利用制限・運用コスト（管理者工数）の見積もり
- セキュリティ要件や監査対応（ログ取得や共有範囲の制御）
市場への影響
競合との違いの可能性
AIアシスタント市場は機能が同質化しがちだが、接続性（コネクタの広さ・深さ）とメモリの制御性は差別化要因になりやすい。Le Chatの方向性は、単なる回答品質だけでなく、実務への溶け込み方での優位を狙うものとみられる。
エコシステム拡大のカギ
対応コネクタの継続的な拡充、開発者向けの実装容易性、利用者が安心できるデータ管理の透明性が、採用の広がりを左右する。MCPに準拠した開放的な連携方針は、周辺パートナーを巻き込む呼び水になりうる。
結び
まとめ
Le Chatは、MCP対応の20以上のコネクタと、ユーザー主導のメモリ管理を掲げることで、実務と生活に根差した“つながるAI”を強化した。乗り換え検討にあたっては、必要コネクタの網羅性、メモリ運用の透明性、コストとセキュリティ要件の適合を見極めたい。接続性と制御性の両立が、次世代アシスタント選びの新たな基準になりそうだ。
