[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - エージェント基盤の設計思想

2026.04.25 XIMIX 佐々木

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Google Cloud Next '26 Las Vegasとは

Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。

私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。

このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。

本記事で紹介するセッション概要

講演日時：2026年4月22日 15:30 - 15:30
セッションタイトル：Building enterprise-grade customer portals with Gemini Enterprise, ADK & A2A
セッション内容のサマリ：カスタマーサービスの未来は今、企業のワークフロー全体で推論、計画、実行が可能な「エージェンティック・システム（自律型AIシステム）」によって支えられています。
本セッションでは、Gemini Enterpriseを活用して、統合された知識基盤に基づき、マルチエージェント・ワークフローによって制御されるエンタープライズグレードの「インテリジェント・カスタマーポータル」を構築する方法を解説します。単なる簡易的な体験から、企業全体の複雑な課題を解決する、本番環境に対応した自律型ポータルへと進化させるプロセスをぜひご覧ください。

このセッションで期待できること

Gemini Enterprise・ADK・A2A（Agent-to-Agent）プロトコルという具体的な技術スタックを用いた実践的なアーキテクチャ設計の知識が得られると共にマルチエージェントの設計や本番運用に向けた構築手法についても習得できると期待し、このセッションに臨みました。

セッション内容

本セッションでは、Gemini Enterprise・ADK・A2Aプロトコルを組み合わせたエンタープライズグレードのカスタマーポータル構築アーキテクチャが解説されました。ここでは特にシステムインテグレーション・AI活用支援・業務プロセス改善の観点から関連性の高い3つのトピックをご紹介します

1. A2Aプロトコルによるシステム連携設計

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エンタープライズ規模のシステムでは、単一エージェントでは対応できない複雑なワークフローが必然的に発生します。本セッションでは、1つのオーケストレーターエージェントが全体の意思決定を行い、カスタマーサポート担当・製品情報担当・社内ポリシー担当などの専門エージェントを「ツール」として呼び出すマルチエージェント構成が紹介されました。

この構成の鍵となるのが、Linux Foundationで公開されている業界標準のA2A（Agent-to-Agent）プロトコルです。自社エージェントをA2A対応で構築しておくことで、CRM・ServiceNow・外部APIなど既存システムとのシームレスな連携が実現し、将来的な拡張にも柔軟に対応できます。また、各エージェントをツールとして設計する「Agent-as-a-Tool」アプローチにより、メンテナンス性・デプロイ容易性・セッション管理が大幅に向上します。

ポイント：A2Aプロトコル対応でスケーラビリティを確保
顧客の既存システム（CRM・ERP・社内ポータル等）とエージェントを接続する際、A2Aプロトコルへの対応想定することで、将来の拡張・他システム連携を見据えたスケーラブルなアーキテクチャ提案が可能になる。

2. 静的ナレッジベースから動的エージェント検索へ

従来の静的ナレッジベース型チャットボットは、常に最新状態を維持するコストが高く、スケールに課題がありました。これに対し、エージェント型AIでは動的検索機能を活用することで、LLMがその都度必要なデータのみを取得して応答できるため、精度と効率を両立できます。

Gemini Enterpriseが提供するVertex AI Search・Google検索ツール・データレイク連携を組み合わせることで、社内ドキュメント・DB・SaaSアプリなど顧客が既に保有するデータ資産をそのままエージェントの知識基盤として活用できます。データを物理的に移動させる必要がなく、既存のデータ管理体制を維持しながらAI活用が実現できる点が、エンタープライズ導入における大きな利点です。

ポイント：データ基盤提案構成の転換
「まずデータを集約してからAIを使う」という従来の発想を転換し、顧客が保有する既存データ資産をそのままエージェントに活用させるアーキテクチャ提案が、導入ハードルを下げながら早期に価値を届ける鍵になる。

3. 本番運用を支える可観測性とセキュリティ設計

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エージェント型システムを本番環境で安定稼働させるためには、可観測性（Observability）とセキュリティの設計が不可欠です。Cloud Trace・トレースID・詳細ログを活用することで、エージェントの実行経路・ツール呼び出し履歴・推論の流れを可視化でき、予期しない挙動の原因特定とデバッグが格段に容易になります。

セキュリティ面では、本番デプロイのたびにセキュリティスキャンを自動実行し、プロンプトインジェクション・PII（個人情報）漏洩リスク・不正応答生成を継続的に検出する体制が推奨されました。特にカスタマーサービス向けでは、不満を抱えた顧客からの不適切な発言に対してエージェントが誤った応答をしないよう、プロンプト設計段階でのセーフガード組み込みが重要です。「プッシュのたびに検証を走らせる」継続的安全確認のアプローチが、エンタープライズAIの信頼性確保の新しい標準として示されました。

ポイント：セキュリティ設計の標準化まで提案スコープに
エージェント型システムの導入支援においては、実装だけでなく「本番運用を支える可観測性・セキュリティ設計の標準化」まで提案に含めることが、顧客の継続的な運用支援と信頼獲得につながる。特に規制業種（金融・医療・公共等）では、このガバナンス設計が導入判断の重要な要素になる。

まとめ・感想

エージェント基盤の構築において「データを物理的に移動させず、既存のデータ資産をそのままエージェントから活用する」というアプローチは、以前のセッション「Drive agency-wide adoption and impact with AI」（セッションレポートはこちら）で語られた「データレイク集約」から「エージェント型アクセス」への内容と完全に一致しており、改めてこの考え方が今のAI活用における共通の方向性として定着しつつあると実感しました。異なるセッションで同じメッセージが繰り返されていることは、それだけ業界全体が同じ課題に直面しているということの表れだと感じています。

また、A2Aプロトコルへの対応やセキュリティ設計については、将来的な拡張・連携を見据えた構想を持った上で設計に臨むことの重要性もあらためて認識しました。ただ、エージェント導入においては現実としてスピードも同様に求められています。将来構想を踏まえた堅牢な設計と、顧客への迅速な価値提供をどのように両立させていくか——これは今後の自分自身の大きな課題として、引き続き考え続けていきたいと思います。