この記事を読むと
- Gemini Enterprise Agent Platformの位置づけがわかる
- Agent Studio、ADK、Runtimeをどう見ればよいか整理できる
- Google Cloud上で本番化する時のガバナンス観点がわかる
GeminiでAIエージェントを作る選択肢
Google CloudのGemini Enterprise Agent Platformは、企業向けAIエージェントを構築、スケール、ガバナンス、最適化するための統合基盤として説明されています（Gemini Enterprise Agent Platform）。以前のVertex AI Agent Builder周辺の機能を含む文脈で理解するとわかりやすいです。
検索する人が知りたいのは、Geminiアプリでプロンプトを書く話なのか、Google Cloud上で業務エージェントを作る話なのかです。この記事では後者、つまり本番運用を前提にしたAgent Platformを扱います。
- ノーコード/ローコードで試す
- ADKでコード実装する
- Agent Runtimeで運用する
Agent Platformはライフサイクル全体で見る
公式ドキュメントでは、Agent Platformをエージェントやモデルベースのソリューションを構築、デプロイ、ガバナンス、最適化する統合基盤として説明しています（Google Cloud Docs「Agent Platform overview」）。作る画面だけでなく、デプロイ後の評価や監視まで含めて見る必要があります。
PoCではチャットが動けば成功に見えますが、本番ではID、接続先、評価、ログ、費用管理が揃わないと止まります。
- Build：役割とツール設計
- Deploy：Runtimeと接続先
- Govern：権限、評価、監査
ツールガバナンスを最初から入れる
Google CloudはAgent Builderの高度なツールガバナンスについても情報を出しています（Google Cloud「Vertex AI Agent Builderのガバナンス」）。AIエージェントは、外部APIや業務システムへ接続するほどリスクが増えるため、ツール単位の許可と監査が重要です。
Gemini系のエージェントを作る場合でも、MCPや外部ツールを接続するならMCPとは？AIエージェントで何が変わるのか、エージェントIDやAPIキーを扱うならAIエージェント権限管理とNHI/APIキー棚卸しを合わせて設計してください。
| 論点 | 確認すること |
|---|---|
| ツール | 誰が追加できるか |
| データ | どの範囲を読めるか |
| 実行 | 更新・送信・削除を許すか |
| 監査 | ログの保存先と期間 |
Gemini AIエージェントの最初のユースケース
Google Cloud環境を使う企業では、社内文書検索、問い合わせ分類、レポート作成、申請チェックのように、既存データがGoogle CloudやWorkspace周辺にある業務から始めやすいです。
最初から複数部門をまたぐより、1部門の1業務に限定し、評価データを作ってから拡張します。これはAIエージェント「95％成果ゼロ」の理由5選で整理したPoCから本番への壁を避けるうえでも重要です。
- 社内FAQを根拠付きで回答
- 申請内容をポリシーに照合
- 分析結果をレポートにまとめる
よくある質問
GeminiアプリだけでAIエージェントは作れますか？
個人利用や軽い作業なら可能ですが、企業の業務システム連携、権限管理、評価、監査まで考えるならGemini Enterprise Agent PlatformやGoogle Cloud側の設計が必要です。
Vertex AI Agent Builderとは別物ですか？
Google Cloudのエージェント関連機能は名称や構成が変化しています。2026年時点ではGemini Enterprise Agent Platformの中で、構築から運用までを捉えるのが自然です。
最初からAgent Runtimeまで使うべきですか？
本番運用するならRuntime、評価、監視まで見ます。まずPoCなら小さく作り、成功指標を確認してから運用基盤へ移すのが安全です。
出典・一次情報
- Gemini Enterprise Agent Platform
- Google Cloud Docs「Agent Platform overview」
- Google Cloud「Vertex AI Agent Builderのガバナンス」
最終確認日：2026年6月20日。公式ドキュメントや仕様は変更される場合があるため、導入前に各サービスの最新情報を確認してください。
