Gemini Enterprise Agent Platformとは
2026年4月にラスベガスで開催されたGoogle Cloud Next 2026において、GoogleはエンタープライズAI開発の新たな中心となる「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表しました。このプラットフォームは、これまでのVertex AIの後継として位置づけられており、AIエージェントのライフサイクル全体——構築（Build）・スケール（Scale）・ガバナンス（Govern）・最適化（Optimize）——を一つの統合された環境で管理できる包括的な基盤です。
従来の機械学習基盤が主にモデルのトレーニングと推論に焦点を当てていたのに対し、Gemini Enterprise Agent Platformはエージェントが実際の業務タスクを自律的に遂行することを前提に設計されています。カスタマーサポートの自動化、社内ナレッジの検索・応答、複雑な承認フローの代行など、企業が直面する多様なユースケースに対応できるエンタープライズグレードの品質と信頼性を備えています。
ローコード開発を実現するAgent Studio
エンジニアでなくてもAIエージェントを構築できる環境として注目されているのが「Agent Studio」です。ビジュアルなドラッグ&ドロップのインターフェイスを備えており、プロンプトエンジニアリングからエージェントのロジック設計まで、コードを一切書かずに進めることができます。ビジネスアナリストや業務担当者がプロトタイプを自分で作れるのは、開発速度の観点から大きな強みです。
Agent Studioの重要な特徴の一つは、ADK（Agent Development Kit）へのロジックエクスポート機能です。ビジュアル環境で設計したエージェントのロジックをそのままコードとして書き出し、エンジニアがフルコードの開発環境へとシームレスに移行できます。これにより「まずAgent Studioでプロトタイプを作り、本番用にADKで精度を高める」という段階的な開発フローが実現します。ビジネス側と開発側が同じ成果物を共有しながら協働できる点は、従来のAI開発が抱えていたサイロ化の課題を解消する可能性を持っています。
コードファーストのADKとModel Garden
より複雑なエージェントシステムを構築したいエンジニアには、「ADK（Agent Development Kit）」が中心的なツールとなります。ADKはグラフベースのフレームワークを採用しており、複数のサブエージェントをネットワーク状に連結して協調動作させることが可能です。あるエージェントが情報収集を担い、別のエージェントが分析を行い、さらに別のエージェントが承認ワークフローをトリガーするといった、複雑なマルチエージェント構成を明示的に制御できます。
ADKと組み合わせて使うのが「Model Garden」です。200以上のモデルが揃っており、GoogleのGemini 3.1 ProおよびFlash、軽量オープンモデルのGemma 4、AnthropicのClaude、MetaのLlamaなど、用途やコストに応じて最適なモデルを選択できます。また、MCPツールサポートによりサードパーティのツール群との連携も容易で、既存のSaaSやデータベースへのアクセスにカスタムパイプラインを別途構築する必要はありません。サンドボックス環境でのテストも標準でサポートされており、本番環境への影響を最小化しながら開発を進められます。
Agent EngineとMemory Bankによるスケールアウト
開発したエージェントを本番環境で安定稼働させるための実行基盤が「Agent Engine（Agent Runtime）」です。完全マネージド型のランタイムであり、インフラ管理をGoogleに任せながらエージェントの実行に集中できます。特筆すべきはそのコールドスタート性能で、サブ秒（1秒未満）での起動が実現されており、需要急増時でも数秒以内に新たなエージェントをプロビジョニングできます。従来の多くのマネージドランタイムでは起動遅延が課題でしたが、これを実用的なレベルで解消しています。
「Memory Bank」はエージェントに長期的な記憶を与える仕組みです。通常、LLMベースのエージェントはセッションが終了するとコンテキストを失いますが、Memory Bankを活用することで複数セッションにまたがってユーザーの好みや過去のやり取りを保持できます。これにより、数日間にわたって自律的に作業を継続する「マルチデイワークフロー」が実現します。たとえば月曜日に開始した調査タスクを水曜日に引き継ぎ、木曜日に最終レポートを生成するといった、従来のステートレスなエージェントでは難しかったシナリオに対応できます。
エンタープライズのためのガバナンスと最適化
エンタープライズ環境でAIエージェントを運用するうえで避けて通れないのが、セキュリティとガバナンスの問題です。Gemini Enterprise Agent Platformはこの領域にも力を入れており、複数の機能が用意されています。
「Agent Identity」は各エージェントにSPIFFE形式の一意なIDを付与する仕組みです。これにより、どのエージェントがどのリソースにアクセスできるかをきめ細かく制御できるとともに、操作の監査証跡を自動的に記録できます。「Agent Gateway」はポリシーの実施とリアルタイムの行動監視を担い、エージェントが想定外の操作を行おうとした場合にブロックすることが可能です。「Cloud Observability」はトレース・ログ・メトリクスを統合したテレメトリ機能を提供し、エージェントの動作を可視化します。さらに「Evaluation Service」によってエージェントの回答品質を継続的に評価し、「Agent Optimizer」で自動的な改善を図ることができます。
エンジニアにとっての実践的な活用ポイント
Gemini Enterprise Agent Platformを実際のプロジェクトに導入する際、まず判断すべきはAgent StudioとADKのどちらを主軸にするかです。概念実証や業務担当者が主体となるプロジェクトにはAgent Studioが適しており、複雑なオーケストレーションや既存システムとの密結合が必要な場合はADKを選択するのが合理的です。両者はエクスポート機能でつながっているため、段階的に移行することも容易です。
既存のSaaSやデータベースとの連携では、エコシステム統合機能とMCPツールサポートを活用することで、カスタムのコネクタ開発を大幅に削減できます。Memory Bankを活用したパーソナライズエージェントの設計においては、どの情報を長期記憶として保持し、どの情報をセッションごとにリセットするかを明確に設計することが重要です。また、本番環境へのデプロイ前にはAgent IdentityとAgent Gatewayのポリシーを十分に検討し、Evaluation Serviceで品質ベースラインを確立してからリリースすることが、安定した運用への近道です。
Gemini Enterprise Agent Platformは、AIエージェントをエンタープライズの現場で実用的に動かすための基盤として、開発から運用まで一貫したエクスペリエンスを提供しています。ローコードから始めてコードファーストへ段階的に移行できる柔軟性と、本番運用に耐えるガバナンス機能の組み合わせは、多くのエンジニアリングチームにとって検討に値するプラットフォームといえるでしょう。
