Google、AIエージェントを主要データ＆開発プラットフォームに組み込み

エンタープライズテクノロジーの状況は、「エージェント型AI」の登場によって深い変革を遂げています。これらのインテリジェントなAIエージェントは、単なる理論的な概念や実験的なプロトタイプにとどまらず、生産環境内で具体的な運用上の役割をますます担うようになっています。複雑なデータパイプラインのオーケストレーションからコード生成、複雑なビジネスロジックの解釈に至るまで、これらの自律システムはワークフローを再定義しており、Googleのようなテック大手は、この急成長する分野の基盤となるインフラを迅速に確立するよう促されています。

Googleがこの分野で最近行った取り組みは、Cloud Next Tokyoイベントで発表されました。同社は、包括的なAIエージェントスイートと、重要なインフラの強化を導入しました。これらの新機能は、データエンジニア、科学者、アナリスト、開発者など、すべての人を支援するように設計されています。Googleは、スタンドアロンのツールやまったく新しいインターフェースを提示するのではなく、これらのプレビューリリースをBigQuery、Vertex AI、GitHubなどのコアプラットフォームにシームレスに統合しました。この戦略的な統合は、ベクター検索と大規模言語モデルの推論をGoogleのデータサービスに直接組み込むアップデートによって強化されており、既存のワークフローを中断することなく即座に利用できることを保証します。これらの新しいAIエージェントの一部はバックグラウンドで目立たずに動作しますが、他のものはより直接的に関与します。しかし、すべてに共通する唯一の目標は、反復的なタスクに費やす時間を劇的に削減することです。

ソフトウェア開発の分野では、Gemini CLIが際立っており、GitHub内で作業するチームに堅牢なサポートを提供します。プルリクエストのレビュー、イシューのトリアージ、コメントを介してチャネル化されるマイナーなコーディングタスクの処理など、重要なプロセスを合理化します。イシューに簡単に言及するだけで、Gemini CLIは提案されたコード、付随するテスト、およびレビュー準備ができた変更のドラフトを返します。このエージェントを補完するために、Googleは、受信イシューのラベリングやソートなどの一般的な雑用を自動化するように設計されたオープンソースのワークフローもリリースしています。この一見些細な変更は、チームが蓄積するバックログに悩まされるのを大幅に防ぐことを約束します。

データエンジニア向けに、GoogleはBigQuery内にデータエンジニアリングエージェントを導入しました。これは、手動のパイプライン設定を不要にするように設計されたツールです。ユーザーは、SQLクエリをゼロから作成したり、複数のインターフェース間を移動したりする代わりに、単に「CSVをロードし、特定の列をクリーンアップし、別のテーブルと結合する」といった平易な言語で要件を記述するだけで済みます。すると、エージェントは開始から完了までワークフロー全体を自律的に管理します。Googleは、このイノベーションがエンジニアを置き換えることを意図しているのではなく、彼らの仕事の最も反復的で時間のかかる側面を加速することを強調しています。エージェントの出力は完全に編集可能であり、エンジニアが完全な制御を維持できるため、特に大量の複雑なデータや断片化されたデータを扱う場合に、チームはより迅速に作業を進めることができます。

この加速の原則は、Colab Enterpriseに統合された新しいデータサイエンスエージェントの導入により、データサイエンスにもシームレスに拡張されます。探索的分析とモデリングの全ライフサイクルをサポートするように設計されたこのエージェントは、BigQueryおよびVertex AIと直接接続します。データプロファイリング、特徴量生成、機械学習モデルの実行など、さまざまなタスクに対して自然言語のプロンプトに応答します。このエージェントを真に際立たせるのは、継続的なワークフローの一部として各ステップを最後まで実行する能力です。Googleは、単一のセッション内で計画、実行、推論、結果の提示を行うことができ、チームは勢いを失うことなく結果をレビュー、洗練、ガイドできると断言しています。他のエージェントと同様に、Googleは、データサイエンティストを置き換えるのではなく、実験の初期段階（多くの場合反復的）でのプロセスを大幅に加速することが目標であることを改めて表明しています。

ビジネスアナリスト向けに、Googleは新しいコードインタープリターで会話型分析エージェントを強化しています。この強力なツールは、自然言語のプロンプトを実行可能なPythonコードに変換し、要求された分析を実行し、結果と対応する視覚化の両方を提示します。顧客セグメンテーションや予測など、単純なSQLクエリでは対応できない複雑な質問に対処するように特別に設計されています。ここでのGoogleの目的は、チームが自分でコードを書いたり管理したりすることなく、漠然とした質問から構造化された洞察へと移行できるようにすることです。

これらの新しいエージェント機能を支えているのは、Googleのデータスタック全体にわたる大幅なインフラアップグレードです。Spannerには、分析ワークロード向けに最適化されたカラム型エンジンが搭載され、特定のクエリで最大200倍のパフォーマンス向上を実現します。BigQueryは、Data Boostと呼ばれる新機能を通じて、ライブトランザクションデータへのアクセスが改善されています。さらに、Googleはベクター検索と検索拡張生成（RAG）をプラットフォームに直接組み込み、エージェントに実際の企業データにしっかりと基づいた永続的なメモリを提供しています。

「データとの関わり方は根本的な変革を遂げており、人間主導の分析からインテリジェントなエージェントとの協調的なパートナーシップへと移行しています」と、Google Cloudのデータビジネス担当マネージングディレクターであるYasmeen Ahmadは、ローンチを発表するブログ投稿で述べました。彼女はこれを「エージェント型のシフト」と表現し、専門のAIエージェントが自律的かつ協調的に動作し、これまで想像もできなかった規模と速度で洞察を解き放つ新時代を告げました。

エージェント自体を超えて、Googleはより広範な採用のための基盤を積極的に構築しています。新しいGemini Data Agents APIは、当初は会話型分析APIとしてリリースされ、開発者がGoogleのエージェント機能を自身のツールやワークフローに直接組み込むことを可能にします。これに加えて、Data Agents APIとAgent Development Kit (ADK) は、チームが独自の内部ロジックとビジネス要件に合わせて、カスタムエージェントをゼロから構築することを可能にします。これらのツールは、エージェントモデルを単にチームが使用するものから、積極的に形作ることができるものへと変革します。これらのエージェントが定義された境界内で動作することを保証するために、GoogleはModel Context Protocol (MCP) とLooker MCP Serverも展開しています。これらは、構造化データを扱うエージェントが正しいコンテキスト、権限、定義を遵守することを保証します。

これらのエージェントとサポートツールの導入は、人々がデータとどのように相互作用するかについてのGoogleの根本的な再考を強調しています。全体的な目標は、既存のワークフローを置き換えることではなく、それらを本質的に、より速く、より軽く、より集中したものにすることです。この戦略的なシフトは、チームが設定や日常的なタスクに費やす時間を大幅に削減し、真のビジネス問題の解決により多くのエネルギーを費やすことができるようにすることを目指しています。