Google、Gartner® Magic Quadrant™ の AI アプリケーション開発プラットフォーム部門でリーダーに選出: 中間報告
Mike Clark
Director of Gemini Enterprise Agent Platform
※この投稿は米国時間 2026 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
2026 年 5 月の更新: この投稿は、レポートが初公開された昨年 11 月から半年後の時点での Google のポジショニングとプラットフォームの進化を反映して更新されました。
昨年秋、Google は Gartner® Magic Quadrant™ の AI アプリケーション開発プラットフォーム部門でリーダーに選出され、実行能力については評価対象となった全ベンダーの中で最高評価を獲得しました。
先週公開された中間報告では、Google がその勢いを維持していることが示されています。今回の報告で、Google はリーダーに選出され、実行能力において最も高い評価を獲得しました。また、関連する Critical Capabilities レポートでは、評価された 3 つのユースケースすべてでランキング 1 位を獲得しました。
昨年 11 月以降、プラットフォーム自体を含め、多くの変化がありました。Google Cloud Next ‘26 で、Google は Vertex AI のコア機能を Google DeepMind と Google Cloud の画期的な新技術と統合し、Gemini Enterprise として提供することを発表しました。その結果誕生したのが Gemini Enterprise Agent Platform です。これは、プロダクション レディなエージェントの構築、スケーリング、ガバナンス、最適化を支援する統合されたプラットフォームです。
以下では、Gartner レポートからも読み取れる、Google のエージェント プラットフォーム戦略の指針となる 3 つの原則を紹介します。
後付けではなく、デフォルトでガバナンスを適用
通常、ガバナンスを後から追加するものとして扱うと、過度な制限でイノベーションを妨げるか、一貫性のない手動チェックで組織を危険にさらすかという、いずれかの極端な結果になってしまいます。
Agent Platform では、エージェントのライフサイクル全体を管理するための統合された信頼フレームワークを提供します。これにより、すべてのエージェントが検証可能な ID を持ち、無秩序に乱立しないよう中央レジストリにインベントリとして登録されるほか、すべてのリクエストがセキュア ゲートウェイを介してルーティングされるようになります。
これらの制御を Model Armor のリアルタイム保護や最近買収した Wiz の技術と統合することで、コード、クラウド、ランタイムを単一の共有コンテキストに接続させます。これにより、チームが環境全体のリスクを特定して修正できるようにします。
L’Oréal にとって、このアーキテクチャは、スクリプトによる自動化から自律型エージェントのオーケストレーションへの抜本的変化を可能にするものです。
「Google Cloud は、人間による監視を中核に据えつつ、（当社の Beauty Tech Data Platform を）グローバルにスケールするために必要なレジリエンス、マルチ LLM の柔軟性、エンタープライズ グレードの信頼フレームワークを提供してくれます。」– L'Oréal、グループ CIO、Etienne Bertin 氏
長時間実行タスクの永続性
Chatbot と真のエージェントの違いは、タスクを最後までやり遂げる能力の有無です。エージェントが実際の成果を上げるには、ユーザーの同僚のように機能する必要があります。つまり、数日間にわたってコンテキストを維持し、複数のステップからなるプロセスを実行する能力が求められます。
Google は、Agent Runtime を再設計し、セッションをまたいでコンテキストを永続的に保持するメモリバンクを利用して、エージェントが数日間アクティブな状態を維持できるようにしました。これにより、人間の常時介入がない状況でも、エージェントは長時間にわたるビジネス プロセスを管理できます。
Payhawk では、このインフラストラクチャによってエージェントがビジネスに貢献できる範囲が根本的に変わりました。
「Payhawk は Gemini Enterprise Agent Platform を使用して、AI エージェントを単純なタスク実行者から真の財務アシスタントに変革しています。当社のエージェントは専任のチームメンバーのように行動し、ユーザー固有の制約や履歴を自律的に呼び出すようになりました。」- Payhawk、プリンシパル応用 AI エンジニア、Diyan Bogdanov 氏
予測可能な成果の可視化
非決定論的な世界では、エージェントが何をしたかを知るだけでは、全体像の半分しかわかりません。運用上の成果は、エージェントがそのように行動した理由を把握し、エージェントのパフォーマンスが低下し始めたときにユーザーに影響が及ぶ前にそれを検知するツールを持つことから生まれます。
Google は、AI エージェントのユースケースに関する Critical Capabilities レポートで最高スコアを獲得しました。これは、エージェントの推論をチームが深く把握できるようにするという Google の取り組みが正しかったことを裏付けるものです。Agent Platform でエージェント シミュレーションと軌跡評価を行うことで、組織は当て推量から脱却し、エージェントが実際のインタラクションで期待どおりに動作することを確認できます。
Burns & McDonnell の場合、この可視性を利用して、エージェントの創造的な推論を特定のビジネスルールでグラウンディングしています。
「Agent Platform は、決定論的なビジネスルールと確率的推論を組み合わせることで、このイノベーションを責任を持ってスケールできるようにします。これにより、AI は単なる生産性向上ツールではなく、信頼できる運用機能となります。Agent Platform を活用することで、知識を管理するだけでなく、経験を活かして、より迅速かつ的確な意思決定を促進しています。」- Burns & McDonnell、最高イノベーション責任者、Matt Olson 氏
オープンなエージェント エコノミーに対する Google の取り組み
プラットフォームは進化しましたが、選択肢、柔軟性、アクセシビリティに関する Google の基本的な理念は変わっていません。Model Garden では、Gemini 3.1、Gemma 4、Anthropic の Claude などのサードパーティの主要モデルを含む、200 を超える最高水準のモデルを継続して提供しています。
Google は、幅広いモデルを提供するだけでなく、オープンソース コミュニティと、より広範なエージェント エコノミーの相互運用性に対する投資も行っています。Google が提供するオープンソースの Agent Development Kit（ADK）は、オープンに構築するために必要なコアツールを開発者に提供します。プラットフォーム間のコラボレーションをさらに標準化するために、Google は Agent2Agent プロトコル（A2A）を Linux Foundation に寄贈し、Agent Payments Protocol（AP2）を FIDO Alliance に正式に寄贈しました。
また、Model Context Protocol（MCP）を基盤となる標準として採用し、エージェントを Google Cloud エコシステムに安全に接続させるために利用できる Google マネージド MCP サーバーを 50 個以上提供しています。これらは、安全でベンダーに依存しないエージェント トランザクションの実現に向けた長期的な取り組みです。
Google Cloud は、スタックに関係なく、あらゆるビジネスに役立つエージェント エコノミーの標準を構築しています。
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- Gemini Enterprise Agent Platform 担当ディレクター、Mike Clark
