Gen AI Leader合格への道#7：AIエージェントで実現する組織変革と成功戦略


本記事は、2025年5月14日（米国時間）に一般提供が開始されたGoogle CloudのGenerative AI Leader認定資格を取得するために必要となる知識を紹介するシリーズです。本連載は以下の内容に分かれています。本連載の目的や試験概要については「Gen AI Leader合格への道#1：試験概要と学習ロードマップ」を参照してください。

連載記事一覧

1. はじめに：AIエージェントがもたらす変革の具現化

本記事では、前回解説した生成AIエージェントの基本的な仕組みとGoogle Cloudでの開発基盤を土台として、具体的な応用例と組織への導入を成功させるための戦略に焦点を当てます。
前回記事：「Gen AI Leader合格への道#6：AIエージェントの基本とGoogle Cloudでの開発基盤」

AIエージェントは、単なる技術的なツールに留まらず、顧客エンゲージメントの劇的な向上や社内業務の効率化、スマートな検索・レコメンデーションといった形で、組織全体に変革をもたらす可能性を秘めています。Google Cloudが提供する豊富なツール群を活用することで、これらの変革を現実のものにできます。本記事を通じて、生成AIエージェントを組織でどのように活用し、導入を成功させるためのロードマップをどのように描くべきかを具体的に解説していきます

2. Gen AIエージェント開発をサポートするGoogle Cloudツール

前回の記事では、生成AIエージェントの基本的な仕組みと、Google Cloudが提供するモデル試用・開発環境、そしてエージェントツールの種類と活用法について解説しました。本章では、引き続きGoogle Cloudの提供するツール群の中でも、**エージェントの機能拡張やデプロイ、管理に不可欠な関連サービスと、即座に利用可能な事前構築済みAI API**に焦点を当てて深掘りしていきます。これらを活用することで、組織を変革するカスタムAIエージェントの構築を強力にサポートできます。

・Google Cloudの関連サービスと事前構築済みAI API

Google Cloudは、エージェント開発をサポートする強力なツール群を提供しています。
エージェント開発に関連性の高いGoogle Cloudサービスには以下があります

  • ・データの保存・管理
    • ♢ Cloud Storage
      拡張性と耐久性に優れたオブジェクトストレージで、エージェントが必要とするデータの保存と取得に使用できます
    • ♢ データベース
      Cloud SQL、Bigtable、Firestoreのようなデータベースを使用して、情報の保存と取得、ユーザーデータの管理、またはエージェント自身の進捗状況の追跡を行うことができます
  • ・カスタムツールの実行
    • ♢ Cloud Run functions
      エージェントの専門ツールとして機能するサーバーレス関数を作成できます。データベースへの接続、外部APIの呼び出し、複雑な計算の実行など、特定のタスク処理に使用でき、エージェントによって簡単にトリガーされ自動的にスケーリングされます
    • ♢ Cloud Run
      より複雑なエージェントツールでコンテナ化された環境が必要な場合、ステートレスコンテナをデプロイ・実行するためのサーバーレスプラットフォームを提供します
  • ・エージェントをツールとして利用
    • ♢ Vertex AI
      他のエージェントをツールとして利用することができます。Vertex AIを使用して、他のエージェントからツールとして呼び出されるモデルやエージェントを作成できます

これらのサービスに加えて、Google Cloudはエージェントに多様な機能を提供する様々な事前構築済みAPIも提供しています。これらは、自然言語の理解、画像の分析、テキストの翻訳などのタスクに迅速に機能を追加するために使用できます

  • ・事前構築済みAPI
    • ♢ Speech-to-Text API: 音声を正確にテキストに変換します
    • ♢ Text-to-Speech API: テキストを自然な響きの音声に変換します
    • ♢ Translation API: テキスト、ドキュメント、ウェブサイト、音声、動画ファイルを135以上の言語に翻訳できます
    • ♢ Document AI API: さまざまな形式の文書からデータを抽出し、データキャプチャや文書処理を自動化できます。生成AIを使って大量の文書を要約する機能も備えています
    • ♢ Cloud Vision API: 画像コンテンツを理解し、オブジェクト、顔、ランドマークを検出したり、画像内のテキスト（OCR）を読み取ったりできます
    • ♢ Natural Language API: 非構造化テキストから感情分析、コンテンツ分類、重要なエンティティ抽出などの洞察を導き出すのに役立ちます
    • ♢ Other APIs: Googleマップ、Google Workspace、YouTube、Googleフォトなど、他の多くのGoogle製品にリンクされたAPIライブラリも利用可能です

これらのGoogle Cloudツールを活用することで、データベースへのアクセス、外部サービスとの連携、データの保存・管理、多様なAI機能の組み込みなど、エージェントが複雑なタスクを実行し、世界とインテリジェントにやり取りするために必要なリソースを装備できます

3. 組織変革を実現するGen AIエージェントの応用例

Gen 生成AIエージェントは、単なる情報処理ツールを超え、企業が顧客エンゲージメントを高め、社内業務を効率化し、スマートな検索とレコメンデーションを提供することで、組織に変革をもたらす強力なツールとなり得ます。Google Cloudは、これらの応用例を実現するための多様なツールとサービスを提供しています

・顧客エンゲージメントの向上：Customer Engagement Suite

顧客との良好なエンゲージメントは、企業の成功に不可欠です。Google CloudのCustomer Engagement Suiteは、顧客と効果的に関わるために設計されたツール群を提供し、クラウドネイティブなコンタクトセンターソリューションである**Contact Center as a Service (CCaaS)**の上に構築できます。Customer Engagement Suiteに含まれる主要なツールは以下の通りですAI Studioのようなツールでも、これらのパラメータを調整できます

  • ・会話型エージェント（Conversational Agents）：効果的なチャットボット
    顧客とコミュニケーションをとる効果的なチャットボットとして機能します。ルールに基づいた「決定論的アプローチ」と、LLMを使用し自然な会話を実現する「生成アプローチ」を組み合わせたハイブリッドエージェントを構築できます。これにより、生成AIの柔軟性を活用しながらエージェントの行動を厳密に制御でき、幅広い顧客ニーズに効果的に対応します
  • ・エージェントアシスト（Agent Assist）：人間エージェントのリアルタイム支援
    より複雑なケースに対応する人間のライブコンタクトセンターエージェントをリアルタイムでサポートするツールです。生成された応答の推奨、適切なナレッジベースコンテンツの提案、通話の文字起こしや要約などを行い、エージェントの生産性を高めます
  • ・会話インサイト（Conversational Insights）：顧客コミュニケーションの分析
    コンタクトセンターのリーダーやマネージャーに、顧客とのコミュニケーションに関するデータ駆動型インサイトを提供します。機械学習分析により、エージェントと顧客の感情、通話トピックなどを把握し、サービスの改善に役立ちます。Generative FAQ機能で、FAQのギャップ特定も可能です

・社内業務の効率化：Agentspace

組織変革は、外部顧客向けだけでなく、社内の知識労働者や従業員をサポートすることによってもたらされることが多くあります。Google Agentspaceは、この目的のために設計されたプラットフォームです

  • ・社内情報を横断的に活用できるエージェントプラットフォーム
    Google Agentspaceは、特定のビジネスニーズに合わせて設計されたAIエージェントの中央プラットフォームです。AIを活用して、従業員が組織内の様々なソースからデータにアクセスし理解できるカスタマイズされたエージェントを作成できます。データがどこに保存されていても関係なく、社内ウェブサイトやダッシュボードに統合可能です
  • ・従業員のパーソナルAIアシスタント
    Agentspaceは、仕事のためのパーソナルAIアシスタントのように機能します。従業員が情報を見つけたり、データを理解したり、タスクを自動化したりするのを支援し、マーケティング、営業、人事など様々なチームの生産性向上に貢献します。

なお、特定の文書に深く入り込むNotebookLMとは異なり、Agentspaceは接続されているすべてのビジネスシステム全体でタスクを自動化し、情報を探すための包括的なエンタープライズAIアシスタントです

・スマートな検索とレコメンデーション：Vertex AI Search

組織内の情報に簡単にアクセスし、発見することは、顧客体験や従業員の効率にとって極めて重要です。Google CloudのVertex AI Searchは、強力でスマートな検索体験を提供します

  • ・関連性と理解力による高品質な検索体験
    良い検索の鍵は、情報の「関連性」と、ユーザーの意図を理解する「理解力」にあります。Vertex AI Searchは、組織内の情報を整理し、自然言語処理と大規模言語モデルを駆使して、ユーザーの曖昧な質問にも対応できる強力でスマートな検索体験を提供します
  • ・グラウンディングによる応答の信頼性確保
    生成AIにおけるハルシネーション（幻覚）を軽減し、検索結果が信頼できる情報に基づいていることを保証する主要機能がグラウンディングです。これは、生成AIモデルの応答を信頼できる外部知識ソースに「根拠付け」るプロセスを指します。Vertex AI Searchは、顧客のファーストパーティデータやGoogleのナレッジグラフなどでLLM応答をグラウンディングすることで、応答の信頼性と正確性を高めます
  • ・検索ソリューションとレコメンデーションソリューションの種類
    Vertex AI Searchは、検索ソリューションとレコメンデーションソリューションの両方を提供しています
    • ♢ 検索ソリューション
      公開ウェブサイト検索、Document search（非構造化文書検索）、Media search（画像、動画、音声検索）、Healthcare search（医療データ検索）、Search for commerce（Eコマース向け商品検索）など
    • ♢ レコメンデーションソリューション：汎用レコメンデーションエンジン、Media recommendations、Retail recommendations（Eコマース向けパーソナライズ商品推奨）など
  • ・アパレル企業の場合における活用例
    例えばアパレル業界では、Vertex AI Search for commerceを活用することで、顧客の購買体験を飛躍的に向上させることができます。従来のキーワード検索では見つけにくかった商品を、AIがキーワードの裏にある意味まで理解して正確に表示。さらに、顧客が持っている服の写真をアップロードするだけで、視覚的に類似した商品を提案するAI画像検索や、過去の購買履歴や閲覧傾向に基づいたパーソナライズされた商品レコメンデーションも可能です。これにより、顧客は新たな商品との出会いを楽しめ、企業は顧客満足度向上と売上増を実現できるでしょう

4 エージェントを活用したアプリケーションを構築する

生成AIモデルはAIエージェントの「頭脳」であり、これらをアプリケーションに統合することで、強力なAI機能を組み込むことが可能になります。Google Cloudは、API、サーバーレス環境、ローコード/ノーコードツールなど、多様な方法で生成AIエージェントの機能をアプリケーションに組み込む手段を提供しています

・APIを通じた統合の基本

生成AIモデルをアプリケーションに組み込む最も直接的な方法は、**API（Application Programming Interface）**の利用です。Googleの生成AI APIは、テキスト補完やチャット、コード生成、画像生成など、特定のタスク向けにファインチューニング可能なモデルを提供します。
アプリケーション内でAPIを使用するには、まずAPIキーの取得など認証設定が必要です。これにより、Gemini APIへ安全にアクセスし、プロンプトを送信して生成されたテキストを動的に受け取れます。Gemini APIは、ウェブやモバイルアプリ、デスクトップソフトウェア、組み込みシステムまで、HTTPリクエストを送信できるあらゆるアプリケーションに統合可能です。
Google AI Studio（初心者向け）とVertex AI Studio（プロフェッショナル向け）は、モデルの試用やプロンプト調整、パラメータ設定、ツール連携のテストを効率的に行い、満足のいく結果が得られたらコードとしてアプリケーションに組み込めます

・サーバーレス環境での実行：Cloud Functions / Cloud Run

アプリケーションへのエージェント機能の統合は、サーバーレス環境を利用することでさらに効率化できます

  • ・Cloud Functions
    クラウドで動作する小規模なコード群で、特定のイベント（例：画像アップロード、メッセージ投稿）によってトリガーされます。Gemini APIを使ってこれらのイベントを自動処理でき、サーバー管理不要なのが大きな利点です
  • ・Cloud Run
    コンテナ内でアプリケーションを実行できるサービスで、アプリケーションの実行に必要なすべてを自己完結型パッケージとして提供します。より複雑なアプリケーションのデプロイやスケーリングを容易にし、例えばGemini APIを利用した高度なチャットボットをホストするWebアプリケーションに最適です

・ノーコード/ローコード開発：Apps Script, AppSheet

プログラミング経験が少ないユーザーや、既存のGoogleサービスと連携した迅速なアプリケーション開発を目指す場合は、ノーコード/ローコードツールを活用できます

  • ・Apps Script
    JavaScriptコードとGoogleの組み込みサービスを組み合わせて、Google Workspaceのタスクを自動化できるクラウドベースのプラットフォームです。Gemini APIを活用し、Google Workspace機能を強化するアドオンを構築できます
  • ・AppSheet
    カスタムビジネスアプリを構築するためのノーコードプラットフォームです。Apps Scriptを通じてカスタムロジックやAPI統合を拡張でき、Gemini APIを使ってAppSheetアプリ内でタスクの自動化、コンテンツ生成、インテリジェントな支援を直接行うことが可能です

これらのツールを組み合わせることで、APIやコードを様々なアプリケーションに統合するための柔軟な選択肢が提供されます

・複雑なタスクを協⼒して達成：マルチエージェントシステム

アプリケーションにエージェント機能を組み込む際には、複数のエージェントが必要となる状況を考慮することも重要です。これをマルチエージェントシステムと呼びます。
このシステムは、それぞれ特定のタスクに特化した複数のエージェントを利用することで、より効率的で有能なアプリケーションを構築します。例えば、旅行予約アプリでフライト検索、ホテル検索、観光スポット提案にそれぞれ異なるエージェントを使用するなどです。これらのエージェントは独立して機能することも、互いに連携してシームレスな体験を提供することも可能で、効率性、柔軟性、スケーラビリティが向上します。さらに、エージェント自体が別のエージェントのツールとなることもあり、例えば顧客サービスエージェントが、ユーザー満足度分析のために感情分析エージェントを利用するといった応用も可能です

・エージェントの動作を定義するプレイブック (Conversational Agents)

Conversational Agentsを使用して生成AIエージェントを構築する際、エージェントがどのように動作するかを定義するために**「プレイブック」**を作成します。
プレイブックでは、顧客サポート、質問応答、コンテンツ生成といったエージェントの具体的な目標を定義し、どのように行動すべきか、どのようなルールに従うべきか詳細な指示を与えます。データストアなどの外部ツールへのリンクも設定可能です。例えば、会話型AIアシスタントに生成AIプレイブックとVertex AIデータストアを統合し、税務関連の問い合わせに対応させる事例があります。プレイブックでエージェントの動作を自然言語で指示し、データストアへの接続を可能にします。
プレイブック定義後は、エージェントのテストを開始できます。Google Cloud Conversational Agentsは、堅牢な本番環境対応エージェント、特に顧客チャットボットの構築に推奨される方法です

プレイブック：生成AIエージェントの動作を定義する指示書です。Google CloudのConversational Agentsなどのプラットフォーム上で作成され、エージェントの目標、具体的な行動、従うべきルール、データストアなどの外部ツールとの連携方法を記述します。これにより、エージェントはシステム上で定められた振る舞いを実行します

これらの統合オプションを理解することで、特定のビジネスニーズに合致する生成AIソリューションを構築し、展開できるようになるでしょう

5. Gen AI導入を成功させるための戦略計画

生成AIは組織を変革する大きな可能性を秘めていますが、その導入を成功させるには、計画的かつ戦略的なアプローチが不可欠です。絶えず進化するAIの波に適応し、戦略を柔軟に調整することが求められます。ここでは、効果的なGen AI統合のための重要なステップを解説します

・明確なビジョンとユースケースの優先順位付け

生成AIを組織に効果的に統合するためには、まず明確なビジョンを確立することが重要です。これは、生成AIが組織全体の企業戦略とどのように統合されるかを定義することを含みます。リーダーシップ層からの賛同を得て、導入を推進する責任者を任命することも不可欠です。
次に、インパクトの大きいユースケースを優先します。ビジネス目標に合致する機会に焦点を当て、技術的な実現可能性、データの準備状況、変革の可能性といった要因を考慮して選定します

・必要なケイパビリティへの投資と組織変革の推進

生成AIを効果的に活用するためには、必要なケイパビリティへの投資が不可欠です。これには、スキルアップ、採用、トレーニングを通じて、組織内で必要なスキルを開発することが含まれます。また、学習と実験の文化を育むことも重要です。
さらに、組織変革の推進が求められます。生成AIの実装に伴うワークフロー、役割、考え方の変化を積極的に管理しましょう。ベストプラクティスを拡大するために、アジャイルな共同作業と知識共有を奨励することが大切です

・価値を測定し実証する：指標定義、データ収集分析、反復改善

生成AIの取り組みから価値を測定し、実証することは極めて重要です。これを実行するためには、体系的なアプローチが必要です

  • ・主要な指標を定義する（Define key metrics）
    目標に最も関連性の高い指標（ROI、収益増加、コスト削減、効率改善、顧客体験向上など）を特定することから始めます。全体的なビジネス目標に合致する指標を選択しましょう
  • ・データを収集・分析する（Collect and analyze data）
    指標を定義したら、データを収集します。追跡メカニズムを設定したり、アンケートを実施したり、既存データを分析したりして、生成AIの取り組みの影響を把握します。データからパターンや傾向を探し、生成AIがどのような違いを生み出しているかを特定します
  • ・反復して改善する（Iterate and improve）
    生成AIの魅力はその適応性にあります。データ分析から得られた洞察を活用して、生成AI戦略を洗練し、パフォーマンスを最適化します。もし期待する成果が得られない場合は、アプローチを調整します。これには、モデルのファインチューニング、トレーニングデータの更新、プロンプト技術の改善、あるいはワークフローへの生成AIの効果的な統合などが含まれる可能性があります

これらのステップは、データ駆動型の洞察を活用して、継続的に改善し、努力の価値を実証するために不可欠です

・責任あるAI (Responsible AI) の実践

生成AIソリューションの実装においては、倫理的かつ責任あるAI利用のための堅牢なフレームワークを開発・導入することが不可欠です。これにより、すべての生成AIイニシアチブにおいて公平性、透明性、プライバシー、セキュリティを確保します

・変化に適応し、継続的に学習する重要性

モデル、ツール、テクニックが急速に出現しており、最新の状態を維持するには、学習と開発への積極的なアプローチが必要です。また、組織内で継続的な学習と改善の文化を育むことも必要です

生成AIの最先端を行くためのヒントとして、最新の進歩と組織の特定のニーズに基づいて、戦略を定期的に見直し、洗練すること、業界ニュースや研究出版物を積極的に追跡すること、生成AIコミュニティと交流すること、トレーニングと開発プログラムに投資すること、創造性と専門的な成長を育む刺激的な職場環境を作り、優秀な人材を惹きつけ、維持することが挙げられます。
これらの要素は、生成AIの導入を単なる技術的な実装に留まらず、組織全体の変革へと繋げるための鍵となります

6. まとめ：Gen AIエージェントで未来の組織を作る

本記事では「Gen AI Leader合格への道」の最終回として、AIエージェントを活用したアプリケーション構築の方法から、顧客エンゲージメントや社内業務効率化、スマート検索といった具体的な応用例、そしてGen AI導入を成功させるための戦略計画まで、幅広いテーマを網羅しました。
Google Cloudが提供するAPI、サーバーレス環境、ノーコード/ローコードツールを活用することで、エージェント機能を柔軟にアプリケーションに統合できることを確認しました。また、顧客エンゲージメントスイートやAgentspace、Vertex AI Searchのような具体的なソリューションが、どのように組織変革を後押しするかも理解いただけたでしょうか。
Gen AI Leaderとして、この技術を組織に導入する際には、明確なビジョンとユースケースの優先順位付け、ケイパビリティへの投資、価値の測定、そして責任あるAIの実践が不可欠です。未来の組織を創造するために、ぜひ生成AIエージェントの力を最大限に活用してください。
「Gen AI Leader合格への道」は本記事で終わりです。繰り返しになりますが、本連載が、Google CloudのGenerative AI Leader認定資格を目指す皆様の学習の一助となることを願っています。また、たとえ試験を受験されない方にとっても、Google Cloudが提唱する生成AIの全体像、戦略、そして実用的な応用について、より深い理解へと繋がる一助となっていれば幸いです。
最後までお付き合いくださりありがとうございました。