Vertex AI Agent Builder の高度なガバナンス機能の発表

※この投稿は米国時間 2025 年 12 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud は、包括的かつオープンなプラットフォームである Vertex AI Agent Builder への重要な投資を継続することで、より迅速な構築、効率的なスケーリング、そしてエンタープライズ グレードのセキュリティによる管理を実現します。

このたび、Cloud API Registry の統合により、Vertex AI Agent Builder のツール ガバナンス機能が強化されました。今回の最新のアップデートにより、管理者は組織全体のデベロッパーが利用できるツールを Vertex AI Agent Builder コンソールで直接管理できるようになりました。また、デベロッパーは新しい ApiRegistry を使用して、レジストリで管理されているツールを活用できます。

これにより、組織はすでに使用している組み込みのセキュリティと運用管理機能にエージェントを固定し、エージェントをデジタル ワークフォースとしてデプロイおよび管理できるようになります。

こちらにある先月の Agent Builder プラットフォームの拡張に続き、エージェントのライフサイクル全体にわたる新機能も導入します。これにより、デベロッパーは新しい ADK 機能とビジュアル ツールを使用して開発を高速化し、セッションとメモリのサポートの一般提供を含む Agent Engine サービスの拡張を通じて高いパフォーマンスでスケーリングできるようになります。以下で詳しく説明します。

1. ツールを自信を持って管理

有用なエージェントを構築するには、エージェントが必要なツールにアクセスできるようにする必要があります。しかし、今日のデベロッパーは、各エージェント用のツールの構築にかなりの時間を費やしており、作業の重複が生じています。こうしたアプローチは、エージェントがアクセスできるデータやツールを管理したい管理者にとっても課題となります。

そこで Google は、Vertex AI Agent Builder コンソールに Cloud API Registry を統合することで、ツール ガバナンスを強化します。これは、組織全体でデベロッパーが使用できる承認済みツールのセットをキュレートおよび管理できる管理者向けのプライベート レジストリとして機能し、次の機能を提供します。

• Google サービス用の事前構築済みツール: Google は最近、BigQuery や Google マップなどの Google サービスに対する MCP のサポートを発表しました。これらのサービスは、Vertex AI Agent Builder で使用できるようになります。

• カスタム MCP サーバーのサポート: エージェントの時代に向けて API 資産全体を活用できるようにします。Apigee では、既存のマネージド API をカスタム MCP サーバーに変換し、確立されたデジタル アセットと最新の AI ワークフローを結び付けることができるようになりました。さらに、これらのツールを複数のクラウドから Apigee API ハブに取り込むことで、エージェントのデベロッパーが Cloud API レジストリを通じてキュレートされたカタログに迅速かつ安全にアクセスできるようになります。

• ツール管理の強化: Vertex AI Agent Builder の新しいエクスペリエンスを使用してツールを表示、管理、制御する管理者は、組織内のデベロッパーに適切なツールを利用してもらえるようになります。

• ツールへのアクセスの簡素化: デベロッパー向けに、Agent Development Kit（ADK）に Cloud API レジストリのサポートが導入され、新しい ApiRegistry オブジェクトによってマネージド ツールを簡単に活用できるようになりました。

2. AI エージェントを迅速に構築

先月、Google は最もインテリジェントなモデルである Gemini 3 Pro をすべてのデベロッパーと企業チームにリリースしました。マルチモーダル理解において世界最高水準のモデルであり、Google 史上最も強力なエージェント型モデルでもあります。ADK との完全な互換性があるため、信頼性と確信を持って、強力な AI エージェントを構築、テスト、デプロイできるようになります。また、コンセプトからインタラクティブなプロダクトへの移行を支援する新機能も導入されます。

• ADK による Gemini 3 Pro と Flash のフルサポート: ADK が Gemini 3 Pro と Flash をフルサポートするようになったため、信頼性の高い本番環境対応のエージェントを構築できるようになります。

• TypeScript 用 ADK: ADK による TypeScript のサポートを拡張し、どの言語を選択しても ADK の最新機能を直接活用できるようにします。

• ADK の状態管理: ADK 内のエージェントの状態管理を大幅に改善しました。ADK は、AI エージェントが会話中および会話全体でコンテキストとメモリを維持するためのシステムです。新たな改善点は次のとおりです。

• 障害からの復旧: エラーにより会話がクラッシュした場合、ADK がネイティブで状態を復元するため、デベロッパーによる追加の作業が不要になりました。

• 人間参加型での継続: 複雑なワークフロー内でも、どこでも人間による入力を待機できるようになりました。ADK はエージェントが停止した場所を正確かつ自動的に記憶し、承認後すぐに再開するため、進捗状況を追跡するための追加のコードを記述する必要はありません。

• 状態とコンテキストの巻き戻し: デベロッパーは会話の任意の時点に遡って、その時点以降のすべてのやり取りを無効にできるようになりました。ユーザーは新しいメッセージを送信することなく、「汚染された」コンテキストを削除できます。そして、新しいセッションを開かなくても、問題解決のためのさまざまなアプローチを試すことができるようになります。

• Interactions API の統合: ADK と Agent2Agent プロトコル（A2A）で新しい Interactions API がサポートされるようになりました。これにより、エージェント全体でマルチモーダル入力 / 出力（テキスト、音声、ビジュアル）を管理する一貫した方法が提供され、クライアント アプリケーションとの統合が簡素化されます。

• A2UI: A2A プロトコルをベースに構築された A2UI は、リモート エージェント向けに LLM で生成された UI を容易にするための初期段階の UI ツールキットです。これにより、エージェントは共有 UI ウィジェットとコンポーネントをユーザー向けアプリケーションに直接渡すことができるようになります。iframe や実行可能コードの送信に伴うセキュリティ リスクやオーバーヘッドは発生しないため、充実したユーザー エクスペリエンスを安全に構築できます。

GitHub の adk-samples または Vertex AI Agent Garden で今すぐ構築を開始できます。Vertex AI Agent Garden は、厳選されたエージェントのサンプル、ソリューション、ツールをまとめたリポジトリで、開発を加速し、ADK で構築されたエージェントのワンクリック デプロイをサポートするように設計されています。AI エージェントの構築、テスト、デプロイに適した本番環境対応の基盤を提供しているテンプレート コレクション、Agent Starter Pack もご利用ください。

3. AI エージェントを効果的にスケーリング

エージェントを構築したら、次の課題は本番環境への移行です。そのため、Google は Agent Engine で利用できるマネージド サービスを継続的に拡大し、エージェントのスケーリングに必要なコア機能を提供しています。

• コンテキストを確実に管理: Agent Engine のセッションとメモリバンクが一般提供（GA）に移行します。Agent Engine を使用して、本番環境ワークロードの短期メモリと長期メモリの両方を管理できるようになりました。これにより、エージェントはさまざまなやり取りでコンテキストを維持できます。パーソナライズされた有用な回答を幅広く提供するために不可欠な機能です。このプロダクトは、Google Cloud AI Research の斬新な研究手法（ACL 2025 に採択）を活用しており、エージェントによる情報の学習と記憶のあり方について新たな基準を確立するトピックベースのアプローチを採用しています。

• Agent Engine サービスのサポート地域の拡大: すべての Agent Engine サービスが、世界中の 7 つの地域で新たに利用可能になりました。詳しくはドキュメントをご覧ください。

• Agent Engine の料金の改定: Agent Engine ランタイムの料金が引き下げられ、2026 年 1 月 28 日より Agent Engine の追加サービスに対する課金が開始されます。詳細およびエージェント費用の仮定のシナリオについては、Agent Engine の料金に関するドキュメントをご覧ください。

上の表には、Agent Engine サービスの変更後の料金と、その変更が適用される時期がまとめられています。

Agent Builder で成果を挙げているお客様

「Burns & McDonnell は、Vertex AI Agent Builder を使用して、組織の知識を企業全体で活用する方法を変革しています。Experience IQ では、ADK を使用して AI エージェントを構築しています。このエージェントは、数十年分のプロジェクト データと従業員の経験をリアルタイムで実用的なインテリジェンスに変換します。Vertex AI 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。このエージェントは、チームが適切なエクスペリエンスを迅速に特定し、人員配置と計画における手作業を減らし、検証済みのデータに基づいた信頼性の高い意思決定を行うのに役立ちます。Vertex AI を活用することで、Burns & McDonnell は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

「Payhawk は Vertex AI Agent Builder を使用して、エージェントを、お客様を真に理解する財務アシスタントに変革しています。メモリバンクを活用し、ステートレスなインタラクションから長期的なコンテキスト保持に移行したことで、エージェントがユーザーの制約条件や過去のパターンを継続的に記憶できるようになりました。たとえば、当社の財務管理エージェントは、少額の食事の経費精算などの習慣を記憶し、それを自動的に申請できるようになりました。これにより、申請に要する時間が 50% 以上短縮されています。同様に、当社の出張管理エージェントは、通路側の席などの好みを事前に適用します。これにより認知負荷が大幅に軽減され、エージェントはプロンプトに反応するだけでなく、過去の行動に基づいてニーズを予測できるようになります。」- Payhawk、プリンシパル応用 AI エンジニア、Diyan Bogdanov 氏

「ぐるなびは、Vertex AI Agent Builder を使用して、AI レストラン検索アプリ『UMAME!』を強化しています。このアプリは、Agent Engine のメモリバンクを活用することで、ユーザーのコンテキストを深く理解するという大きな課題を克服しています。従来のプロンプトベースのシステムとは異なり、当社のエージェントはメモリバンクを活用してユーザーの過去の行動、好み、時間的パターンを記憶し、最適なオプションを積極的に提示します。手動で検索する必要がなくなるため、シームレスなエクスペリエンスが実現します。このコンテキスト認識機能により、ユーザー エクスペリエンスが 30% 以上向上すると予測しています。このメモリ機能は、AI とともに新しい食事体験を創造するうえで、誰にとっても欠かせない機能だと考えています。」- ぐるなび、CTO、岩本俊明氏

「SeaArt Entertainment は、Vertex AI Agent Builder を使用して、デジタル アーティスト向けのクリエイティブ エクスペリエンスをパーソナライズしています。メモリバンクが導入される前は、AI エージェントがユーザーの好みを確実に記憶することはできませんでした。たとえば、ユーザーが複雑なマルチモーダルのアート プロジェクトに取り組む場合は、セッションごとに同一の詳細情報（好きなキャラクター スタイルやモデルの選択など）を繰り返し説明する必要がありました。メモリバンクを導入してからは、エージェントが過去の会話、アクション、ユーザーの好みを記憶できるようになりました。特に気に入っているのは、エージェントがセッションをまたいでコンテキストをシームレスに記憶できる点です。これにより、より自然でパーソナライズされたやり取りが可能になります。」- SeaArt Entertainment、マルチモーダル AI プラットフォーム担当責任者、Aleksei Savin 氏

利用方法

Vertex AI Agent Builder 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プラットフォームを提供し、プロトタイプから本番環境対応のエージェントへの移行を支援します。これらの新機能の詳細については、更新された Agent Builder のドキュメントとリリースノートをご覧ください。

スタートアップ企業の方で、エージェントの構築とデプロイの詳細について関心をお持ちの場合は、スタートアップ向け技術ガイド: AI エージェントをダウンロードしてください。タスクの自動化、創造性の強化、スタートアップでのまったく新しいユーザー エクスペリエンスの構築など、目標の内容を問わず、アイデアからプロトタイプ、そしてスケーリングへと進むために必要な知識を習得できる内容となっています。

-Google Cloud、プロダクト マネージャー Michael Vakoc

-Google Cloud、グループ プロダクト マネージャー John Murray