Gemini Enterprise Agent Platform とは？Gemini Enterprise や Vertex AI との違い、機能、他AIエージェントとの比較を解説

2026年以降、企業のAI活用は、単なるチャット型の生成AIの利用から、「AIエージェント」の活用にシフトしていっています。

OpenAI の Codex や、Claude の Claude Code など、AI企業によるAIエージェントのリリース／アップデートも激化するなか、Gemini を開発する Google も、関連サービスに注力しています。

Google が提供するエージェントは、Gemini Spark や Google Workspace Studio、Gemini Enterprise など多岐にわたりますが、なかでも「高度なAIエージェントの“開発”」に特化しているのが「Gemini Enterprise Agent Platform」です。

本記事では、Gemini Enterprise Agent Platform の全体像や構成要素、他のAIサービスとの違いを体系的に再整理し、明確に区別できるよう分かりやすく解説します。

Gemini Enterprise Agent Platform は、エンジニアやIT担当者など開発者向けに提供される、ローコード／プロコードで高度なAIエージェントを構築・管理できる開発基盤です。デプロイから運用に至るまで、AIエージェントの開発全体をサポートしてくれます。

「Vertex AI」は、Gemini Enterprise Agent Platform の旧称です。従来の Vertex AI は主に機械学習（ML）モデルの構築を中心としたプラットフォームでしたが、Gemini Enterprise Agent Platform ではローコード／プロコードで高度なAIエージェントが構築・管理できるプラットフォームへとリブランドされました。

単純な名称変更にとどまらず、AIエージェントのライフサイクル全体（開発・デプロイ・運用）をサポートする機能が追加されたり、AIエージェントの誤作動や情報漏えいを防ぐ機能が強化されたりなど、大幅なアップデートもありました。

参考：Introducing Gemini Enterprise Agent Platform, powering the next wave of agents｜Google Cloud

「Gemini Enterprise」とは、Google が提供する組織向けのAIエージェントプラットフォームの総称です。Gemini Enterprise に連なるサービスには、ノーコードでAIエージェントを作成できる「Gemini Enterprise app」や、本記事で解説している「Gemini Enterprise Agent Platform」などがあります。

一方で、「Gemini Enterprise」というと「Gemini Enterprise app」を指すことがほとんどで、「Gemini Enterprise Agent Platform」とは区別されることが多いです。

名称が似ているため分かりづらいですが、Gemini Enterprise Agent Platform と Gemini Enterprise app は明確に異なるサービスです。

Gemini Enterprise app が営業やバックオフィスなどのビジネス職でもノーコードで簡単にAIエージェントを作成できる「アプリケーション」であるのに対し、Gemini Enterprise Agent Platform はエンジニアやIT担当者などの開発者が高度なAIエージェントを構築するための「開発基盤」です。

Gemini Enterprise Agent Platform はユーザー側のインターフェースを持たないため、社内向けに公開されているポータルサイトなど、どこかにデプロイ（公開）する必要があります。

Gemini Enterprise app をインターフェース（利用画面）としてデプロイ（公開）することも可能ですが、作成したAIエージェントの内容によっては Gemini Enterprise app ではうまく機能しないケースもあります。

Gemini Enterprise Agent Platform では、ユーザーのスキルや目的に合わせて「Studio（スタジオ）」「Models（モデル）」「Notebooks（ノートブック）」という3つの主要開発環境が提供されており、それぞれにユーザーの開発を支援するサービスやライブラリ、ワークスペースが用意されています。

参考：Agent Platform の概要｜Google Cloud

Google Enterprise Agent platform では、AIエージェントの構築・展開に必要な要素を、

1. Build（構築）
2. Scale（スケール）
3. Govern（ガバナンス）
4. Optimize（最適化）

という4つに定義しています。前述した「Agent Studio」や「Model Garden」などのサービスやライブラリ、ワークスペースは、この4要素の中にもカテゴライズされています。

構築とは、多様な開発ツールを用いてAIエージェントを設計・プロトタイピングするフェーズです。

Build（構築）のカテゴリーには、コードベースのAIエージェント開発に特化したフレームワーク「Agent Development Kit」や、ローコードの開発をサポートする「Agent Studio」などが用意されています。

ほかにも、社内データを接続する「RAG Engine」や直感的なデータ検索を支援する「ベクトル検索エンジン」、AIエージェントのテンプレートを提供する「Agent Garden」など、開発を加速する機能がそろっています。

スケールとは、構築したAIエージェントを高パフォーマンスな環境にデプロイし、運用していくフェーズです。

Scale（スケール）のカテゴリーには、AIエージェントの立ち上げ時の遅延を抑制する「Agent Runtime」や、セッション間の文脈を保持する「Memory Bank」、安全なサンドボックス内でコード実行やブラウザー操作を行う「Agent Sandbox」が備えられており、運用をサポートします。

ガバナンスとは、構築したAIエージェントの管理やセキュリティポリシーを統制するフェーズです。

Govern（ガバナンス）のカテゴリーには、全てのエージェントを一元管理できる「Agent Registry」や、暗号化IDでアクセス権と監視を厳格化できる「Agent Identity」、トラフィックを制御する「Agent Gateway」、意図しない個人情報・機密情報の入出力を防ぐ「Model Armor」などがあり、情報漏えいや有害コンテンツを未然に防ぐことができます。

最適化とは、デプロイされたAIエージェントの品質や回答精度を継続的に向上させるフェーズです。

Optimize（最適化）のカテゴリーでは、AIエージェントの推論プロセスや実行ログを追跡する「Agent Observability」などが提供されます。リアルタイムで推論プロセスの可視化とテストを繰り返すことで、AIエージェントの出力の最適化を支援します。

参考：Agent Platform の概要｜Google Cloud 

Gemini Enterprise Agent Platform は、企業内の多様な部門において高度な自動化を実現します。社内問い合わせ分野では、Q&Aエージェントが社内検索やモデルと連携し、交通費申請などの質問に対し社内規程を参照した手順や根拠リンクを自動提示する業務に活用されています。また、エンジニアリングにおけるコード生成やテスト自動化、さらにはマーケティングでのトレンド分析や個別化キャンペーンの自動作成など、業務プロセス全体の革新に幅広く貢献しています。

営業支援の分野では、社内のCRM（顧客管理システム）や過去の類似案件データと連携し、商談前に顧客の企業情報や最新ニュースを要約したり、顧客の課題に合わせた提案書のドラフトを自動生成したりして、営業担当者の業務効率を大幅に向上させます。

Gemini Enterprise Agent Platform は、使用したコンピューティング、メモリ、ストレージなどのリソースに応じた従量課金制を採用しています。

例として、先ほどの項目で挙げた「Q&Aで交通費申請等の質問を受け付けるAIエージェント」に質問した場合と、「商談準備と提案書作成を自動化するAIエージェント」で資料作成した場合の金額を算出します。

Google 公式が Google Cloud の料金計算ツールを提供しており、Gemini Enterprise Agent Platform を利用する際に金額も算出することができます。今回は、そのツールを利用して料金を算出しています。

料金を計算する際、Gemini Enterprise Agent Platform はあくまで「開発基盤」であり、その基盤上でいくつかのサービスを組み合わせてAIエージェントを構築していく、という点に注意してください。開発基盤である Gemini Enterprise Agent Platform 自体に料金がかかるわけではなく、AIエージェントを構成するサービスごとに料金がかかるというイメージです。

前述のアーキテクチャの通り、以下の4つのサービスを組み合わせます。

まず、交通費申請等に関する情報が格納されるデータベースに「Cloud Storage」というサービスを利用します。ロケーションを東京、ストレージの種類を Standard Storage 、ストレージの総容量を10GBを想定する場合、【37円／月】の利用料がかかります。

次に、データベースからほしい情報を検索するために「Agent Search」というサービスを利用します。月間の検索回数を300回、月間のAI回答機能リクエスト数も300回、検索データベース合計容量を1GBを想定する場合、【191円／月】の利用料がかかります。

FAQ応対には「Gemini 3.5 Flash」を利用し、1日あたりのリクエスト件数が10件、平均入力文字が1,000文字、平均出力文字数が300文字、使用リージョンを東京リージョンで固定する想定の場合、【428円／月】の利用料がかかります。

最後に、作成したAIエージェントを「Cloud Run」でデプロイします。ユースケースをAIエージェントのフロントエンド作成、リージョンを東京、月間チャットセッション数を500、トラフィックの傾向を営業時間に集中、課金モデルを質問の処理中だけ課金と想定する場合、【402円／月】の利用料がかかります。

以上を計算して想定される利用料は以下の通りです。

前述のアーキテクチャの通り、以下の4つのサービスを組み合わせます。

まず、顧客内容等に関する情報が格納されるデータベースに「Cloud Storage」というサービスを利用します。ロケーションを東京、ストレージの種類を Standard Storage 、ストレージの総容量を50GBを想定する場合、【183円／月】の利用料がかかります。

次に、データベースからほしい情報を検索するために「Agent Search」というサービスを利用します。月間の検索回数を600回、月間のAI回答機能リクエスト数も600回、検索データベース合計要領を1GBを想定する場合、【382円／月】の利用料がかかります。

提案書の作成には「Gemini 3.5 Flash」を利用し、1日あたりのリクエスト件数が20件、平均入力文字が1,500文字、平均出力文字数が1,000文字、使用リージョンを東京リージョンで固定する想定の場合、【2,291円／月】の利用料がかかります。

最後に、作成したAIエージェントを「Cloud Run」でデプロイします。ユースケースをAIエージェントのフロントエンド作成、リージョンを東京、月間チャットセッション数を1,000、トラフィックの傾向を営業時間に集中、課金モデルを質問の処理中だけ課金と想定する場合、【805円／月】の利用料がかかります。

以上を計算して想定される利用料は以下の通りです。

ここまで Gemini Enterprise Agent Platform について解説してきましたが、Google は他にもAIエージェントに関連するサービスを提供しています。代表的な例として、「Gemini Enterprise app」や「Google Workspace Studio」、「Gemini Spark」があります。

サービス名がどれも似ているため、一見すると役割や違いが分かりづらいですが、それぞれ特徴が異なります。

Gemini Enterprise Agent Platform は Google Cloud 上で提供されるサービスですが、Google Cloud は世界的に「3大クラウド」と呼ばれています。3大クラウドとは、世界シェアトップ3のクラウドサービス「AWS」「Microsoft Azure」「Google Cloud」を指します。

AWS や Microsoft Azure も、Gemini Enterprise Agent Platform と類似したAIエージェント開発基盤を用意しています。

ここでは、それぞれの特徴やおすすめの企業を解説します。

それぞれ主要AIモデルの利用やサードパーティ製品との接続は可能であるものの、やはり自社サービスとの連携には強みがあります。

Google Cloud が提供する Gemini Enterprise Agent Platform は、最新の Gemini モデルとAIエージェント作成サービスを強みとしています。Google Workspace などの Google が提供するサービスとの密接な統合に加え、安全に運用するための仕組みが整っており、開発から本番運用までを一貫してカバーできる点が大きな特徴です。

すでに Google のサービスを利用している場合や、Google のデータ・AI基盤と従業員がアクセスする窓口をつなげたい場合、Gemini Enterprise Agent Platform が有力候補になります。

AWS が展開する Amazon Bedrock は、さまざまなAIモデルの選択肢と、サーバーレスなAIエージェント構築環境を提供します。特に Amazon Bedrock AgentCore を活用することで、インフラ管理を省略つつ、高度なAIエージェントを大規模かつ安全に運用できます。当然 AWS 関連サービスとの親和性が高いため、AWS を既に利用している企業におすすめです。

Microsoft Azure の Microsoft Foundry は、様々な外部ツールと柔軟に連携出来る仕組みと Azure AI Search による自社データに基づいた正確な回答を生成する機能などが特徴です。Azure や Microsoft Entra、Teams、Microsoft 365 Copilot を中心に運用している企業におすすめです。

Gemini Enterprise Agent Platform は、企業が安全かつ高精度なAIエージェントを構築・運用するために利用できるプラットフォームです。Google が提供する多様なAIサービスの中で開発基盤としての役割を担い、社内データの活用から複雑な業務フローの自動化までを包括的に支援します。自社のニーズに合ったサービスを選択・組み合わせ、次世代の自動化を推進しましょう。