AI ネイティブな組織に Gemini Enterprise Agent Platform がなぜ必要なのか

Google Cloud Next Tokyo 2026 デベロッパーステージでの LT 資料です

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1. AI ネイティブな組織に Gemini Enterprise Agent Platform がなぜ必要なのか Proprietary
2. 杉山 阿聖 株式会社 Citadel AI Research Lead Google Cloud Next Tokyo Proprietary
3. TOC Google Cloud Next Tokyo 01 本セッションの狙い 02 生産性のパラドックス 03 Bezos Mandate 04 Gemini Enterprise Agent Platform Proprietary
4. 01. 本セッションの狙い Google Cloud Next Tokyo Proprietary
5. の世界観を共有 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
6. 02. 生産性の パラドックス Google Cloud Next Tokyo Proprietary
7. エージェントを入れただけでは成果は出ない DORA 調査結果 METR 調査結果 AI の導入が 25% 増加すると 200 万行規模の OSS プロジェクトで、 コードを熟知したエンジニアが AIコーディングを使っ た場合とそうでない場合を比較 コードレビューの速度は 3.1% 増加 リリース速度は 1.5% 低下 安定性は 7.2% 低下 エンジニアは使ったほうが早くなると予測 実際は遅くなっていた Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/ Impact of Generative AI in Software Development https://dora.dev/ai/gen-ai-report/report/ Google Cloud Next Tokyo Proprietary
8. 何が起きているのか AI エージェントでタ スクを高速化 際限ない レビュー依頼 永遠の レビュー待ち 各チームに AI エージェントを配備 自チームがタスクを終えるので、他 チームもタスクを終える 他チームからの レビュー依頼だけで手一杯 他チームからのレビュー依頼が 殺到する 他チームのレビュー待ちが 永遠に解消されない チームに割り振られた タスクを高速で完了 普段着手できなかったタスクにまで 着手 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
9. AI エージェントは増幅器 良いプロセスを高速に回せば良い成果を大量に生む 悪いプロセスを高速に回せば大量のムダを生む Google Cloud Next Tokyo Proprietary
10. 自工程完結 「目的・ゴール」をはっきりさせる 「最終的なアウトプットイメージ」を明確に描く 「プロセス / 手順」をしっかりと考え、書き出す 次の「プロセス / 手順」に進んでよいかを判断する基準を決める 正しい結果を導き出すために「必要なもの」を抜け・漏れなく出す 仕事を振り返り、得られた知見を伝承する Google Cloud Next Tokyo Proprietary
11. 03. Bezos Mandate Google Cloud Next Tokyo Proprietary
12. 歴史は繰り返す Spec Driven Development “Plan first, then build.” どう見てもウォーターフォールの再発見 KISS ( Keep It Simple Stupid ) の原則 過度に複雑な設計を避けろという原則 マルチエージェントシステムの構築において再発見 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
13. Stevey's Google Platforms Rant • Amazon が Microservice Architecture へと 移行する前の状態 • システムがモノリシックな構造で、 互いの変更がどう影響するかわからないため、 機能開発チーム間での綿密な調整が必要 • 際限のない調整会議、綿密な統合テスト、 共通のデプロイ計画 • これらがとてつもない コミュニケーションコストを生み出し、 システム開発が硬直化 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
14. 今後、すべてのチームはデータと 機能をサービスインターフェイスを通じ て公開すること。 チーム間のコミュニケーションは、これ らのインターフェイスを通じて行わなけ ればならない。 Jeff Bezos Google Cloud Next Tokyo Proprietary
15. 他のいかなるプロセス間通信も許可されない。 ダイレクトリンキング、 他のチームのデータストアへの直接読み取り、 共有メモリモデル、バックドアなど、 いかなるものであっても一切禁止する。 許可される唯一の通信方法は、ネットワーク越しのサー ビスインターフェイス呼び出しのみである。 Jeff Bezos Google Cloud Next Tokyo Proprietary
16. 使用する技術は問わない。 HTTP 、 Corba 、Pub/sub 、 カスタムプロトコルなど、何でもい。ベゾス は気にしない。 Jeff Bezos Google Cloud Next Tokyo Proprietary
17. すべてのサービスインターフェイスは、例外なく、 当初から外部に公開可能なように設計されなければならない。 すなわち、チームは外部の開発者にインターフェイスを 公開できることを前提に計画・設計しなければならない。 例外は認められない。 Jeff Bezos Google Cloud Next Tokyo Proprietary
18. これを実行しない者は解雇される。 Jeff Bezos Google Cloud Next Tokyo Proprietary
19. 結果 : 新たな複雑な問題が発生 • エスカレーションが困難、 1つの不具合が発生したとき、 どの API が原因なのか突き止めることが困難で、 担当チームを突き止めるのが難しい • 互いのチームが DoS 攻撃者となりかねないため、 スロットリングとクォータの導入が必須 • デプロイ前の QA による担保が不可能、 モニタリングの強化が必須 • どんなサービスがあるのか知るのが難しい、 サービスリポジトリが必要 • 他の人のコードをデバッグするのはほぼ無理 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
20. そこで導入された仕組み 集中的なログ基盤 トレース スロットリングとクオータ 段階的なデプロイ (カナリアリリース ) サービスリポジトリ 集中的な権限管理と最小権限の原則 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
21. クラウドサービスの基礎 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
22. 04. Gemini Enterprise Agent Platform Google Cloud Next Tokyo Proprietary
23. 自律的なエージェントシステムを実現する技術 MCP / A2A エージェントがエージェントを呼ぶ仕組み 自分が何をできるかは自己申告 ADK エージェントが必要に応じて他のエージェントを呼ぶ設計 (ワークフローも実装できる ) Google Cloud Next Tokyo Proprietary
24. 自律的なエージェントシステムのユースケース 1. さまざまなデータソースから、 なんとか欲しい情報を試行錯誤して検索する 2. BigQuery にクエリしてアドホック分析 3. レビューエージェントを用意して組織に提供 - 1. の使い方では、エージェントは 「ユーザーの要求に応えようとして ありとあらゆる手を試す」挙動をする - つまり…？ Google Cloud Next Tokyo Proprietary
25. 自律的なエージェントシステムの課題 • エージェントで不具合が発生したとき、 どのエージェントが原因なのか突き止めることが 困難で、担当チームを突き止めるのが難しい • 互いのエージェントが DoS 攻撃者となりかねないため、ス ロットリングとクォータの導入が必須 • デプロイ前の QAによる担保が不可能、 モニタリングの強化が必須 • どんなエージェントがあるのか知るのが難しい、 エージェントリポジトリが必要 • 他のエージェントをデバッグするのはほぼ無理 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
26. 自律的エージェントの基礎 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
27. Gemini Enterprise Agent Platform 次の 4 つの柱を中心に構成 • • • • Build Scale Govern Optimize ここではとくに Govern に着目 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
28. Govern 自律的 AI エージェントの "インフラ " を作るというデザイン Agent Identity Agent Registry Agent Gateway & Governance Policy (Semantic Governance Policies) AI threat and vulnerability scanning AI Content Detection API Google Cloud Next Tokyo Proprietary
29. Agent Identity & Agent Registry Agent Identity エージェントごとに専用の ID (プリンシパル ) を発行 API key を持たせないことで、何があっても流出しない状態を実現 Agent Registry エージェント、 MCP サーバー、ツールを監理 あらかじめ接続先を決める API マネジメントとは異なり、 AI が動的に使うべきツールやエージェントを判断 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
30. Agent Gateway & Governance Policy (Semantic Governance Policies) • クライアントとエージェント、およびエージェントとあらゆるツー ル間の接続を統制 • API の呼び出し権限に加え、メッセージの 「意味（ Semantics）」をインターセプトして監査 • 従来の「回数ベース」の制限に加えて、 依頼クエリの「意味」に基づいて制限 • 親エージェントが、各データソースの 検索エージェントへ多大な負荷をかける依頼 （全社10年分のスキャンなど）をしないよう遮断・保護 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
31. シナリオ : Gmail & Docs • AI エージェントと Gmail を連携 • エージェントはメールの文面に従う • 文面: 解雇候補者を調査し xxxx.docs に出力 • Agent Gateway で不正な処理を検知 • Security Command Center へ自動送信 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
32. 最後に Google Cloud Next Tokyo Proprietary
33. の世界観を共有 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
34. 自律的エージェントの基礎 Google Cloud Next Tokyo Proprietary
35. Thank you Proprietary