この記事のポイント
- Google Cloudは目的を受けて計画・実行するGemini agentを発表。端末を閉じてもクラウドで作業を続ける設計です。
- モデルはGeminiに固定せずClaudeも組み合わせて運用。作業に応じて使うモデルを振り分ける機能を備えます。
- 権限・通信・操作記録に加え、プロジェクトの支出上限で一時停止する機能を用意し、企業の運用管理を支えます。
Google Cloudが2026年10月8日に示した仕事向けエージェントの設計を紹介します。基盤モデルの選択と、権限・監査・費用を管理する仕組みを整理します。
目的から計画・実行するGemini agent
Google Cloudの説明では、ユーザーが「目的(objective)」を渡すだけで、計画を立て、必要なツールやスキルを自分で選び、結果を納品するところまで一気通貫でこなす設計です。
利用できる場所もWeb・iOS/Android・デスクトップ・コマンドラインに加え、Google Workspace、Microsoft 365、Slackと幅広く、他社製アプリへの組み込みも可能です。さらに特徴的なのが「永続的な実行」で、数時間から数日かかる作業はノートPCを閉じたあともクラウド側で継続します。必要に応じて作業を分担する一時的なエージェントを作ったり、継続的に働く「コワーカーエージェント」(専用のメールアドレスを持つ常駐役)を割り当てたりする仕組みも用意されました。
Claudeも動かすマルチモデル運用と、権限・監査・費用の管理
基盤モデルは固定されていません。現時点ではGeminiファミリーに加え、AnthropicのClaudeモデルも複数モデルを組み合わせて動かす対象になっており、今後は他社の主要モデルにも対応を広げる方針が示されています。作業の内容に応じて最適なモデルを振り分ける「Smart Routing」も備え、精度とコストの両立を狙う設計です。
権限や操作を管理する機能も発表されています。各エージェントには暗号技術で身元を確認できる固有IDが付与され、役割に応じて必要最小限の権限を割り当てます。全操作は個人ではなくエージェントに帰属する形で確認用の履歴に記録され、操作範囲を区切る専用環境と、組織のルールを一括適用する「Agent Gateway」が通信を制御します。コスト面でも、プロジェクト単位でリアルタイムの支出上限を設定でき、上限に達するとエージェントが自動で一時停止する仕組みです。
同ブログはGemini Enterpriseなどを使う国内企業の事例も紹介しています。（既存の活用事例であり、新エージェント全機能の導入報告ではありません。）発表(Google Cloud公式ブログ)では、SOMPOが1万件以上のカスタムエージェントを構築、NTT DOCOMOがデータ分析エージェントで作業時間を短縮、日立やMarubeniでも活用が進んでいる事例が紹介されています。
まとめ:モデル性能と、権限・費用の管理を分けて比較
AIエージェントの導入を担当している方にとって、今回の発表の核心はモデルの賢さそのものより「複数のモデルの権限・操作・費用を管理する仕組み」にあります。導入を検討する際は、監査ログがどこまで残るか、権限管理をどの単位で設定できるか、予算の上限と一時停止の挙動がどうなるかを、情シスやセキュリティ担当と一緒に確認すると判断材料になるでしょう。Google CloudとAIエージェント活用を進める事例はGMOがGoogle Cloudと提携、AIエージェント前提へ業務を再設計でも紹介しているので、併せて読むと具体的な進め方のイメージがつかみやすくなります。複数サービスを比較したい場合はAIエージェントの選び方、主要6サービスを3タイプで整理も参考になります。
※ 2026年10月時点の情報です。
同じGoogleからは、一般消費者向けの買い物支援エージェント「Universal Cart」も発表されており、用途ごとにエージェントの機能が広がっています。社内で任せる作業を決める際は、必要な連携先と停止条件をセットにして、発表された管理機能との対応を確認するとよいでしょう。
