Google Cloudは、企業向けAIエージェントを構築、拡張、統制、最適化する新基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。Vertex AIのモデル選択・構築機能を引き継ぎつつ、エージェント統合、DevOps、オーケストレーション、セキュリティを一体化する。
発表で重要なのは、Google Cloudがエージェントを「個別のAI機能」ではなく、企業システムの中で継続運用するソフトウェア基盤として扱っている点だ。AIエージェント導入は、試作から本番運用の段階へ進んでいる。
Agent Platformの4つの柱
Google Cloudは、Agent PlatformがBuild、Scale、Govern、Optimizeを支えると説明している。低コードのAgent Studio、コードファーストのAgent Development Kit、長時間状態を保つAgent Runtime、Agent IdentityやAgent Registry、Agent Gatewayなどが中核になる。
柱 | 主な機能 | 企業にとっての意味 |
|---|---|---|
Build | Agent Studio、ADK、モデル選択 | 現場と開発者が用途に応じて作れる |
Scale | Agent Runtime、Memory Bank | 長時間タスクや状態管理を本番化しやすい |
Govern | Agent Identity、Registry、Gateway | 誰が作ったエージェントか、何をしてよいかを管理する |
Optimize | Simulation、Evaluation、Observability | 品質、実行経路、失敗原因を継続的に見直す |
Vertex AIの位置づけも変わる
Google Cloudは、今後のVertex AIサービスとロードマップの進化をAgent Platform経由で提供すると説明している。これは、モデル開発基盤がエージェント運用基盤へ吸収される流れを示す。企業にとっては、モデルを選ぶだけでなく、エージェントが業務システムとどう接続し、どの権限で動くかを設計する必要がある。
また、Model GardenではGoogleのGemini 3.1 ProやGemma 4だけでなく、AnthropicのClaudeなど第三者モデルも利用できる。単一モデルへの固定ではなく、業務ごとにモデルを選び、共通の統制レイヤーで運用する発想が強まっている。
日本企業が準備すべきこと
エージェント基盤を導入する前に、企業は業務プロセスの棚卸しを行う必要がある。人間の承認が必要な操作、エージェントに任せられる操作、監査ログを残すべき操作を分けなければ、本番環境での責任分界が曖昧になる。
Gemini Enterprise Agent Platformの発表は、エージェント時代の競争が、モデル性能だけでなく運用基盤、権限管理、評価、観測性の総合力で決まることを示している。AIエージェントを本格展開する企業ほど、開発部門とIT統制部門を早い段階から同じテーブルに置くべきだ。


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