Googleの新しい「Gemini agent」はなぜAnthropicの「Claude」も使うのか。企業向けAIエージェントの中身を確かめる

まず初めに

自社の看板AIだけでは手が回らない時、ライバル企業の製品を呼ぶ。しかも、それを隠さず発表してしまう度量の広さにはちょっと驚く。「うちの味だけでは足りない日もある」と認めるレストランのような話で、Googleがここまで実利重視に振れてきたのは、ある意味潔い。看板に自社の名前しか出さない企業が多い中、競合の名前を自分の発表に書き込むのは、それなりの勇気か、よほどの実利判断かのどちらかだろう。※個人の感想です

何が起きているのか

Google(Google Cloud)は2026年10月8日付の公式発表で、企業向けイベント「Gemini at Work」における新しい「Gemini agent」を紹介しました。知識労働、コンテンツ作成、プログラミングなどの業務を進める汎用エージェントとして位置づけています。Gemini agentというエージェントの名称と、内部で使われるGeminiモデルは区別されています。

特徴的なのは、依頼されたタスクに応じて、使用するAIモデルを選び、組み合わせる仕組みです。Google公式発表は、発表時点でGemini系モデルとAnthropicのClaudeを扱い、将来は他の主要な商用・非公開モデルやオープンモデルにも対応する計画を説明しています。「Smart Routing」は、タスクに合うモデルを選び、品質と費用のバランスを取るための仕組みです。将来の対応計画を、すでにすべてのモデルが使えるという意味に広げることはできません。

今回確認した公式発表だけでは、この汎用エージェントの契約者ごとの利用条件、料金、一般提供時期や、プライベートプレビューの対象条件は確認できません。公式発表にある金融・法務向け専門機能のプレビュー説明を、汎用エージェント全体の提供条件へ読み替えないことも必要です。業務ツールとの連携や、導入可能な機能・契約条件は、利用企業側で最新の公式案内を確認してください。

公式発表では、継続して業務を担う「coworker agent」に専用の識別情報(社内ドメインのメールアドレスなど)と永続的な保存領域を与え、利用者やチームが提供した文脈だけを扱うと説明しています。これはcoworker agentについての説明であり、汎用のGemini agentやすべてのエージェントに同じメールアドレス・保存領域の仕様があると一般化することはできません。

なぜ重要なのか

これまで各AI企業は、自社のモデルだけで顧客の業務をできるだけ多くカバーしようとする傾向が強く、他社のAIモデルを自社製品に組み込むという動きは目立ちませんでした。今回の発表は、Googleという業界最大手の一社が、タスクの種類に応じて競合のモデルも使うという「マルチモデル戦略」を企業向け製品で前面に出した例として注目されています。

利用企業の視点で見ると、一つのAIベンダーに依存せず、タスクの性質に応じて最適なモデルが自動的に選ばれるのであれば、性能面でのメリットが期待できます。一方で、どのタスクがどのモデルに振り分けられているかが利用者から見えにくくなる可能性もあり、データの取り扱いや、モデルごとの得意・不得意を企業側がどこまで把握・管理できるかが、今後の実用面での論点になりそうです。

私たちへの影響

今回の発表は企業向けの業務利用が中心で、一般消費者向けの提供条件は、確認した公式発表からは確認できません。ただし、普段利用しているサービスの運営企業がこうした企業向けAIエージェントを業務に導入する場合、カスタマーサポートの応答や、社内文書の処理スピードなど、間接的な形で影響が及ぶ可能性があります。

IT・情報システム部門の担当者にとっては、複数のAIモデルを併用する設計が、データの保存場所やアクセス権限の管理にどう影響するかを検討する際の参考情報になります。特にcoworker agentの専用ID・保存領域は、エージェントを個別に管理する設計として説明されています。Googleはcoworker agentが利用者やチームから提供された文脈だけを扱うとしていますが、これだけで実際の権限設定や運用の安全性まで確認できたわけではありません。導入時には、どのエージェントにどの情報を渡し、どの操作を許すかを、利用する製品・契約の管理機能で確認する必要があります。

初心者が知っておくべきこと

「AIエージェントえーあいえーじぇんと」とは、与えられた目標に対して、人間が一つひとつ指示を出さなくても、自律的に計画を立てて複数の作業を実行するAIの仕組みのことです。

「マルチモデル」とは、一つのサービスの中で、単一のAIモデルだけでなく、複数の異なるAIモデルを組み合わせて使う設計の考え方です。今回のGoogleのエージェントのように、タスクの性質に応じて使うモデルを切り替える仕組みは、その代表的な実装例といえます。

Q. 個人でもこのエージェントを使えますか? A. 今回確認したGoogle公式発表は企業向けの業務利用を扱っています。個人向けの利用可否や一般提供の条件は、この資料からは確認できません。また、汎用エージェントが企業契約者向けのプライベートプレビューに限られるという条件も確認できないため、この記事では断定しません。

IT Postの見方――競合の名前を出す勇気、あるいは計算

IT Postは、Googleが自社製品の発表に、競合であるAnthropicのClaudeの名前を堂々と書き込んだ点に、素直に感心している。多くの企業は「自社の製品が一番」という体裁を崩さないものだが、今回は「タスクによってはライバルの方が向いている」と言わんばかりの構成だ。

もちろん、これは利用企業にとって最適な性能を提供するための、極めて実利的な判断だろう。看板の格好良さより、実際の仕事がうまく進むかどうかを優先した結果とも言える。ただ、利用企業の側からすれば、自社のデータがどのモデルにどこまで渡っているのかを正確に把握する手間は増える。IT Postは、「どのタスクをどのモデルが処理したか」を利用企業が後から追跡できる仕組みが、使い勝手以上に重要になってくると考える。※個人の感想です

今後どうなりそうか

Googleは、Gemini系とClaudeに加え、将来は他の主要モデルやオープンモデルを扱う計画を説明しています。ただし、追加時期や具体的な対象モデル、この汎用エージェントの料金・一般提供条件は、今回確認した公式発表からは確認できません。IT Postでは、新しい公式案内があれば、対象と提供条件を確認して取り上げます。