Gemini Enterprise でインテリジェントな従業員オンボーディングを実現
Wei Yih Yap
Generative AI Field Solutions Architect
Joey Wong
Enterprise AI Integration, Field Product Manager
※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
従業員のオンボーディングは、ほとんどの場合、一直線に進むプロセスではありません。
個々のプロフィールに応じて必要な手続きや条件が大きく異なり、依存関係が複雑に絡み合う構造になっています。たとえば、ノートパソコンを手配するという一見シンプルな依頼であっても、システム側は従業員の職種、部門、役職レベルを突き合わせ、高性能ワークステーションが必要なのか、それとも標準的なモバイル端末で十分なのかを判断しなければなりません。同様に、入館パスの申請も単なる名札の発行にとどまりません。従業員に割り当てられたオフィスの所在地やデスクのエリア（近接ゾーン）に加え、バックグラウンドで稼働するアクセス管理システム固有の要件に関するデータも統合する必要があります。
この記事では、Agent Development Kit（ADK）、Agent Engine、Application Integration を活用し、ITSM、ERP、CRM などのエンタープライズ システムと連携するカスタム エージェントを開発者がどのように構築しているかをご紹介します。構築したエージェントは Gemini Enterprise Agent Gallery に公開され、従業員はそこから簡単にアクセスして対話できます。
その結果、従業員一人ひとりに、よりパーソナルできめ細かなオンボーディング体験を提供できるようになります。会話型 AI を中核となるエンタープライズ システムとどのように連携させるのか、ぜひ続きをご覧ください。
まず、エージェント主導のアプリケーション統合ワークフローとは何でしょうか？
図 1: ツールを備えた ADK エージェントのアーキテクチャ
図 2: Application Integration を用いたエージェント向けローコード ツール
グラウンデッドなエージェント型ワークフローは、現代的なアーキテクチャ パターンの一つです。これは、大規模言語モデル（LLM）が持つ創造的かつ確率的な特性と、ビジネス ロジックが持つ厳密で決定論的な性質との間にあるギャップを橋渡しします。このワークフローは、次の 3 つの重要なコンポーネントで構成されています。
Gemini Enterprise カスタム エージェント: 自然言語を理解し、対話を通じて情報を収集し、ユーザーにとって使いやすい体験を提供するフロントエンド インターフェースです。Agent Development Kit（ADK）を用いて構築され、Agent Engine にデプロイされるこのマルチエージェント アーキテクチャは、高い精度と正確性を備えたインテリジェント アシスタントとして機能します。
自動化と接続レイヤ: このミドルウェア層は、複雑なデータ変換、認証、バックエンド システムとの通信を担います。Application Integration は、あらかじめ用意されたコネクタを活用しながら、決定論的な自動化プロセスを構築できる、視覚的でローコードな開発環境を提供します。
エンタープライズ バックエンド システム: ビジネス トランザクションが実行される、いわゆる「システム オブ レコード」です。この例では、企業の IT サービス管理（ITSM）プラットフォームが該当します。これらのコンポーネントが連携することで、エージェントはユーザーの意図を理解し、統合レイヤがデータを適切にルーティングし、バックエンド システムがトランザクションを処理します。ユーザーはシンプルな会話を行っているだけですが、そのバックグラウンドでは複雑なエンタープライズ ワークフローが実行されています。
ユースケース: 新入社員向けノートパソコンの申請
ここでは、どの組織でも直面する実践的なシナリオを見てみましょう。
課題: 人事部の Sarah は、来週月曜日に入社予定の新任ソフトウェア エンジニア向けにノートパソコンを手配する必要があります。従来のプロセスでは、次のような手順を踏まなければなりません。
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ITSM ポータルにログインする
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社内サイトを確認し、ノートパソコンの申請方法を調べる
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複数のページを行き来して、ハードウェア申請フォームを探す
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各項目の意味や、申請先として適切なチームを調べる
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最後にフォームを送信する
解決策: エージェント主導のワークフローを活用すれば、Sarah はやりたいことをそのまま伝え、あらかじめ用意されたデフォルト構成を確認して承認するだけで済みます。
バックグラウンドで起きていること
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エージェントの処理: Gemini がユーザーの意図を理解し、対話を通じて必要な情報を収集します。そのうえで、職種に基づいて適切なノートパソコンの構成を判断します。
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ツール呼び出し: エージェントが、構造化されたデータを用いて Application Integration のワークフローを起動します。
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統合ワークフロー: Application Integration がリクエストを受信し、データを ITSM 形式に変換するとともに、認証処理を行い、サービス リクエストを作成します。
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ITSM トランザクション: 必要なすべての項目が入力されたカタログ型サービス リクエストが作成され、適切な対応チームに割り当てられると同時に、承認ワークフローがトリガーされます。
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レスポンス フロー: ITSM から返されたリクエスト情報を Application Integration が整形し、エージェントがユーザーに分かりやすい形式で提示します。
Application integration
デモ用として、ノートパソコンの選定プロセスをシミュレートするシンプルなワークフローを作成しました。このワークフローでは、従業員に割り当てられた職種に基づくハードウェアの利用資格の確認、ハードウェアの在庫状況の確認、利用できない選択肢の除外といった特定のビジネスルールや要件に従って処理が行われます。これらの処理は、ローコードまたはノーコードの開発手法を用いて実装されています。
図 3: Application Integration を用いたローコード ツール開発
このワークフローは API エンドポイントとして公開され、ADK のコード内でツールとして利用できるように設定されています（以下を参照）。
図 4: エージェントに利用可能な状態で公開されたローコード ツール
Agent Development Kit（ADK）
ADK のエージェント コードでは、Application Integration のツールセットを構成し、使用するインテグレーションやトリガーを指定できます。
Gemini Enterprise
Gemini Enterprise の管理者は、Vertex AI Agent Engine 上でホストされている ADK エージェントを登録することで、Gemini Enterprise のウェブアプリからユーザーがそれらのエージェントを利用できるように設定できます。
使ってみる
以下のリソースを活用して、ご自身のエンタープライズ向けユースケースを始めてみてください。
- 生成 AI フィールド ソリューション アーキテクト、Wei Yih Yap
- エンタープライズ AI 統合担当 フィールド プロダクト マネージャー、Joey Wong
