数十年にわたり、ソフトウェアのインタラクションは、ユーザーが様々なインターフェースの特定の言語や構造に適応することで定義されてきましたが、大規模言語モデル（LLM）の台頭がこのパラダイムに挑戦しています。Dhyey Mavani氏によれば、2026年1月3日の記事で、根本的な問いは「どのAPIを呼び出すか？」から「どのような成果を達成しようとしているか？」へと移行しています。

この変化は、コード中心のインタラクションから言語ベースのインタラクションへの移行を意味し、ユーザーは自然言語で意図を表現でき、システムが必要な機能を解釈して実行します。Mavani氏は、この新しい時代における重要な抽象化として、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の概念を紹介しています。MCPにより、モデルは人間の意図を理解し、関連する機能を発見し、ワークフローを実行し、自然言語のリクエストをソフトウェア機能に効果的に変換できます。

従来のソフトウェアインタラクションのアプローチでは、ユーザーは特定のコマンドを学習し、HTTPメソッドを記憶し、ソフトウェア開発キット（SDK）を統合する必要がありました。1980年代には、ユーザーは'grep'、'ssh'、'ls'のようなコマンドをシェルに入力していました。2000年代半ばには、'GET users'のようなRESTエンドポイントを呼び出していました。2010年代には、基盤となるHTTPの複雑さを抽象化した'client.orders.list()'のようなSDKが登場しました。しかし、これらの方法はいずれも、ソフトウェア機能が公開される構造化された形式をユーザーが理解し、遵守する必要がありました。

LLMは、より直感的でアクセスしやすいインターフェースを可能にすることで、これを変えようとしています。ユーザーが特定の関数やメソッドのシグネチャを知る必要はなく、LLMは自然言語を解釈して適切なアクションを判断できます。これは社会に大きな影響を与え、ソフトウェアへのアクセスを民主化し、技術的な参入障壁を下げる可能性があります。

MCPの開発は、このビジョンを実現するための重要なステップです。モデルがコンテキストを理解し、機能にアクセスするための標準化された方法を提供することで、MCPはよりインテリジェントでユーザーフレンドリーなシステムの作成を促進できます。この記事では、MCPは単なる流行語ではなく、人間の意図とソフトウェアの実行との間のギャップを埋めるための具体的なアプローチであると強調しています。

この変化の影響は広範囲に及びます。LLMが進化し続けるにつれて、自然言語を主要なインターフェースとして活用するアプリケーションが増えることが予想されます。これにより、より直感的で効率的なワークフローや、新たなイノベーションの機会が生まれる可能性があります。焦点は、それを達成するための技術的な詳細に取り組むのではなく、望ましい成果を定義することに当てられるでしょう。