Google は 2026 年 4 月 22 日、Google Cloud Next ’26 にて、新しい開発基盤である Gemini Enterprise Agent Platform を発表しました。
このプラットフォームは、これまで開発者に提供されてきた Vertex AI の進化版として位置付けられており、企業が AI エージェントを構築し、安全に運用・管理するための機能を統合した環境として、現在すでに Google Cloud コンソールからアクセス可能になっています。
Vertex AI からの移行とマルチモデル対応
Gemini Enterprise Agent Platform は、Vertex AI が備えていたモデル構築やチューニング機能をベースに、エンタープライズ向けのセキュリティや運用機能を追加したプラットフォームです。
Google は今後、Vertex AI に関連するすべてのサービスやアップデートを、この新しいプラットフォームを通じて展開する計画です。
また、特定の AI モデルに縛られない設計となっており、Model Garden を経由して Google の Gemini 3.1 Pro や Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)、Lyria 3、オープンモデルの Gemma 4 を利用できます。
さらに、Anthropic の Claude Opus や Sonnet、Haiku などのサードパーティ製モデルを含め、200 以上の AI モデルをサポートしており、タスクの性質に合わせて最適なモデルを選択できます。
開発から運用までを支える主な機能
これまでの開発ツールはタスクの自動化に重点が置かれていましたが、Gemini Enterprise Agent Platform は、自律的に思考し継続して動作するエージェントの実装と、企業水準のガバナンス確保に焦点を当てています。
複数エージェントの連携と自律稼働
エージェントの開発環境には、視覚的に操作できるローコードツールの Agent Studio と、コードベースで構築する Agent Development Kit (ADK) が用意されており、ADK はグラフベースのフレームワークを採用しました。
これにより、複数のサブエージェントを連携させ、複雑な処理を段階的に実行させることが可能です。
また、実行環境である Agent Runtime も刷新され、数秒でのプロビジョニングや、数日間にわたって自律的に稼働するエージェントの展開をサポートしています。
長期的なコンテキストを維持する記憶機能
実用性を高める機能として Agent Memory Bank が実装されており、エージェントは過去の対話履歴やユーザーの固有の状況といった長期的なコンテキストを記憶・保持できるようになりました。
ユーザーが毎回前提条件を入力する手間が省けるため、経費精算やカスタマーサポートなどの領域において、状況に応じた継続的な対応が可能になります。
企業水準のセキュリティと評価システム
企業環境での安全性を確保するため、セキュリティおよび監視機能が強化されています。
Agent Identity によって各エージェントに固有の暗号化 ID が割り当てられ、権限ポリシーに基づくアクセス履歴の追跡が可能です。
また、生成されたコードやブラウザ自動化タスクをホストシステムから隔離して安全に実行できる「Agent Sandbox」も提供されています。さらに、Agent Registry や Agent Gateway といった管理ツールを用いることで、社内で承認されたエージェントやツールのみが動作するよう一元管理できます。
エージェントの展開前には Agent Simulation を活用し、仮想ユーザーを用いた対話テストによる安全性の自動スコアリングが可能です。
運用開始後も Agent Evaluation などを通じて実際のトラフィックを評価し、エラーが検出された場合は Agent Optimizer を用いて、システム指示の修正案を得ることができます。
まとめ
Gemini Enterprise Agent Platform は、AI タスクの自動化に加え、企業が自律的に動作するエージェントを安全に運用するための総合的なプラットフォームです。
Vertex AI の機能を引き継ぎつつ、自律型 AI の実運用に必要なガバナンスと拡張性を備えています。
詳細な機能や技術ドキュメントについては、Google Cloud の公式ドキュメントおよびリリースノートをご確認ください。
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