Cloud Next今週、Googleは、何も知らない、あるいはおそらくは受け入れる見込みのない企業ユーザーに向けて「エージェントAI」というコンセプトを推し進めているテクノロジーベンダーの仲間入りを果たしました。しかし、これらのツールがビジネス上の課題解決にどれほど効果的か、そしてコストはどの程度になるのかという疑問は依然として残っています。
AIエージェントがMicrosoft Security Copilotに集結
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今週ラスベガスで開催された毎年恒例の Google Cloud Next パーティーで、チョコレート ファクトリーが大量の製品ニュースを一気に発表しました。
発表の中には、エージェント開発キット（ADK）の導入も約束されていました。これはオープンソースフレームワークで、Googleによると、AIエージェントを統合したビジネスソフトウェアの構築プロセスを簡素化するものです。AIエージェントとは、大規模な言語モデルを用いて意思決定を行い、出力を生成する質問応答およびタスク実行ソフトウェアです。エージェントは、人間だけでなく他のソフトウェアとも対話するソフトウェアと捉えることができます。
Googleは、ADKを利用することで、100行未満のコードでAIエージェントを構築できると謳っています。ADKには、あらかじめ構築されたボットやツールの「エージェントガーデン」に加え、一般的なデータソースへの100以上のコネクタもあらかじめ用意されています。
一方、検索・広告大手のマイクロソフトは、異なるベンダーのエージェント同士の連携を支援するための新しいプロトコルを導入する予定です。Agent2Agent（A2A）プロトコルには、アクセンチュア、Box、デロイト、セールスフォース・ドットコム、SAP、ServiceNow、TCSなど50社のパートナーが参加しており、同社によると、これらの企業は積極的に貢献しているとのことです。
これは企業に人間の置き換えを加速させるという誤った期待を与えているが、我々はまだそこに至っていない。
詳細を掘り下げると、GoogleのエージェントガーデンはADK内にパッケージ化されたツール群であり、ユーザーは100種類以上の構築済みコネクタ、カスタムAPI、統合ワークフロー、あるいはBigQueryやAlloyDBといったGoogleクラウドシステム内に保存されたデータにアクセスできます。Googleは、エージェントビジョンの導入企業として法律事務所Freshfieldsを挙げています。この小規模企業は、GoogleのAI向けエンタープライズデータプラットフォームであるVertex AIを活用し、法務および業務プロセス向けのカスタムAIエージェントを開発するとともに、検索ボットを活用して社内情報を統合していくと述べています。
Google は、ユーザー向けの言語処理と情報収集を強化するために、Google 社内で初めて使用された AI 加速専門の行列計算ハードウェアである Tensor Processing Unit (TPU) の第 7 世代を発表しました。
コードネーム「Ironwood」のチップ（The Regの記事はこちら、The Next Platformの記事はこちら）は、従来のTrillium TPUの10倍以上の性能を誇ります。Google CloudからレンタルしたIronwood TPUをフル装備したポッドは、FP8演算で42.5エクサFLOPSを達成し、Googleが最近発表したGemini 2.5などの生成モデルの「指数関数的に増大する需要に対応」します。
AIエージェントに顧客からの収益拡大の機会を見出しているのはGoogleだけではない。例えばSalesforceは、自社のビジョンである「gen-AI駆動型オートマトン」によってビジネスインタラクションが強化されるという構想に非常に前向きだ。CEOのマーク・ベニオフ氏は昨年、投資家に対し、ボットとの会話ごとに課金することで顧客ライセンス数の減少を克服できる可能性があると述べ、Salesforceにとって「非常に高い利益率のチャンス」になると述べた。
SaaS ビジネス アプリケーション ベンダーの Workday も、自社の新プラットフォームで AI エージェントを推進しており、これを自社の人員削減の手段とさえみなしている。
一方、オムニベンダー大手のマイクロソフトも、ChatGPTメーカーのOpenAIとの100億ドル以上の提携を活用した365 Copilotシリーズでエージェント事業に参入している。
しかし、ユーザーはどうでしょうか？彼らはそこから何を得ているのでしょうか？ガートナーは最近の調査レポートで、Microsoft Copilot Studio製品の直接ライセンスに加えて追加費用が発生する可能性があるため、慎重に交渉する必要があると述べています。
「Microsoft 365 Copilot Chatは、Microsoftクライアントのソフトウェアおよびクラウド支出に大きな影響を与える可能性があります。使用量とコストのガバナンスが必要です」と同社は述べています。
すべての AI エージェントの展開において、ユーザーはクラウド インフラストラクチャに対する要求の複雑さを認識する必要がありました。
監視・観測ベンダーDatadogのプロダクト担当バイスプレジデント、イリークス・ガルニエ氏は、エージェントはMicrosoftやGoogleなど複数のプラットフォームで動作することが多いと述べています。「エージェントの動作は、入力内容、コンテキスト、そして連鎖ロジックによって大きく変化する可能性があります」とガルニエ氏は言います。「ユーザーからのたった一つの指示で、複数段階の推論プロセスが開始されたり、API呼び出しがトリガーされたり、他のエージェントが起動されたりする可能性があるため、利用状況やコストは非常に動的になり、予測が困難になります。」
この複雑さを管理するために、組織は従来の監視を超えた可観測性の実践を実装する必要があります。これには、あらゆるエージェントタスクの入力、中間推論ステップ、および出力のキャプチャと分析が含まれます。
トークンの使用状況、レイテンシ、モデルのレスポンス、エラー率は、きめ細かなレベルで追跡する必要があります。マイクロサービスと同様に、チームはトレーサビリティとコンテキストを把握することで、非効率性やエラーの発生箇所、そしてそれらがもたらすコストを把握する必要があります。ガードレールも不可欠です。制限がないと、エージェントがループに陥ったり、過剰な下流タスクを生成したりして、制御不能な支出につながる可能性があります。
Googleのエージェントインターフェースプロトコルは非常に魅力的です...これはマーケティングの誇大宣伝である可能性が高いです
ガートナーの副社長アナリスト、チラグ・デカテ氏は、Google は TPU への投資、データソースとのやり取り能力、そして異なるベンダーのエージェント間の連携を保証する A2A プロトコルによって市場で差別化を図っていると述べた。
「未来のエージェント型企業を作ろうとするなら、複雑なタスクや複雑な活動を解決するために、エージェント同士が連携する必要があります。この点において、Googleのエージェント・インターフェース・プロトコルは非常に魅力的です。複数のエージェントが共同で、あるいは互いに建設的に連携して作業できるようになるからです」と彼は述べた。
しかし、現在の生成AIモデルには限界があり、人間の労働力を置き換えるのに必要な知能レベルには程遠い。「これはおそらくマーケティング上の誇大宣伝に過ぎない。企業に人間の置き換えを加速させるという誤った期待を与えているが、まだそこまでには至っていない」と彼は述べた。
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同時に、アメリカの世界的な関税戦争によって生じた経済的不確実性により、組織は Google、Salesforce、Microsoft などの企業が提供するエージェント AI のビジョンへの投資を躊躇するかもしれません。この戦争によって世界の株価は数兆ドル下落し、世界的な景気後退の警告が出ています。
「昨年はgen-AIに重点が置かれていましたが、企業がコスト最適化へとシフトし始めている兆候が見られ始めています。企業はgen-AIへの投資を継続するでしょうが、あらゆるものが変化しているため、コスト最適化は今年を通してより深刻なものになるでしょう。AIの導入率は低下するでしょうが、クラウドとハイパースケーラーの勢いは衰えていないため、AIのイノベーションは落ちません。彼らは投資を倍増させています」とデカテ氏は述べた。®
