Vertex AI Agent Builderとは何か: 概要と主要機能、活用メリットを解説

Vertex AI Agent Builderとは何か: 概要と主要機能、活用メリットを解説

Vertex AI Agent BuilderはGoogle Cloudが提供するマルチエージェントAIプラットフォームで、既存のビジネスプロセスを複数のAIエージェントで実現する仕組みを提供します。エージェント開発の迅速化を支えるAgent Development Kit (ADK)や、稼働環境を自動管理するAgent Engineなどのコンポーネントを核に、エンタープライズデータや外部サービスと連携可能です。例えば、ADKを用いることで100行未満のコードで高度なマルチエージェントアプリを構築でき、データ連携には100以上のプリビルトコネクタやApigeeを活用できます。こうした機能により、開発プロジェクトの生産性向上やAI活用範囲の拡大が期待されます。

Vertex AI Agent Builderの概要: エンタープライズ向けAIエージェント構築支援

Vertex AI Agent Builderの特徴は、エンタープライズデータへの接続性にもあります。ADKはModel Context Protocol (MCP)をサポートしており、BigQueryやCloud Storageなど既存システムのデータを直接参照できます。また、100以上のプリビルトコネクタやApigee連携でSalesforceやJiraなどの外部APIとも統合可能です。これにより、企業内のリソースを活用したAIエージェント開発が容易になります。

主要機能の紹介: Agent Development KitやAgent Engineの特徴

Agent Development Kit（ADK）は、マルチエージェントシステムを構築するための柔軟なオープンソースフレームワークです。ADKでは複数の専門エージェントを階層的に組み合わせ、複雑なワークフローを構築できます。Geminiモデルはもちろん、AnthropicやMeta、Mistralなど多様なLLMモデルを利用可能で、幅広いモデルエコシステムを活用できます。さらに、CLIやWeb UIによる開発体験が用意されており、エージェントのテストやデバッグを効率的に行えます。

ユースケースと導入事例: Agent Builderが解決するビジネス課題

Agent Builderを活用した典型的なユースケースには、社内情報を活用するチャットボットや複数業務の自動化があります。Vertex AI Searchと組み合わせることで社内ドキュメントから回答を得るRAGシステムが構築可能で、問い合わせ応答の精度が大幅に向上します。また、マルチエージェント機能を使えば、緊急対応用エージェントと業務サポート用エージェントを分担させるといった高度な運用も実現できます。実際にGoogle Cloudでは小売やヘルスケア向け検索ソリューションが提供されており、さまざまな業界でAIエージェントの効果が示されています。

他社ソリューションとの違い: Agent Builderの優位性と特徴

Agent Builderはマルチエージェント連携に注力している点が他製品と異なります。GoogleはAgent2Agent（A2A）というオープンプロトコルを推進しており、異なるエージェントフレームワーク間の通信が可能です。これにより、分散したエージェント群を協調動作させられます。さらにADKではエージェントの階層構造を簡単に定義できるため、複数の役割を持つエージェントを組み合わせた複雑なワークフローを容易に構築できます。他社のAIチャットボットプラットフォームが単一エージェント中心なのに対し、Agent Builderはエンタープライズ向けに最適化された分散処理が可能です。

導入手順と注意点: Agent Builder利用開始のステップ解説

Agent Builderの利用は、Google Cloudプロジェクトの設定から始まります。まずVertex AI SDK for Pythonをインストールし、認証情報を設定します。次にADK CLIでプロジェクトを作成し、エージェント定義をコードで記述します。開発が完了したら、Agent EngineのManaged Runtimeにエージェントをデプロイします。注意点としては、プライベートデータやAPIにアクセスする場合、IAM設定やネットワーク制御（VPC Service Controls）を事前に検討しておくことです。

Vertex AI Agent Builderの主要コンポーネント概要: ADK、Agent Engine、Agent2Agentなど

Vertex AI Agent Builderは複数の主要コンポーネントから構成され、それぞれがエージェントの開発・連携・運用を支援します。主な要素には、エージェント開発用のAgent Development Kit (ADK)、本番実行環境を提供するAgent Engine、エージェント間通信の標準化を行うAgent2Agentプロトコル、さらに検索連携やデータ接続の仕組みがあります。このセクションで各コンポーネントの概要を解説します。

Agent Development Kit (ADK)の役割: マルチエージェント開発の基盤機能

ADKはエージェント開発の中心となるフレームワークで、開発者はPythonコードでエージェントの振る舞いを定義できます。複数のエージェントを構築し、階層的な委譲ワークフローを作ることが可能です。また、Geminiを含む多彩なモデルやツール（検索やコード実行など）と統合できるため、柔軟なAIアプリケーション開発が行えます。

Agent Engineの特徴: 本番環境へのデプロイと運用管理

Agent Engineは、開発したエージェントを本番環境で稼働させるためのフルマネージドサービスです。エージェントをデプロイすると、必要に応じて実行インスタンスが自動的にスケーリングされ、開発者はインフラ管理から解放されます。また、セキュリティ機能（VPC Service ControlsやIAM設定）やモニタリング（Cloud Monitoring/Logging）も組み込まれており、企業レベルで安全に運用できます。

Agent2Agentプロトコル: 複数エージェント間の通信仕様

Agent2Agent（A2A）プロトコルは、異なるエコシステムのエージェント間の通信を可能にするオープンな標準規格です。これにより、ADKで構築したエージェントとLangGraphやCrewAIなど他社フレームワークのエージェントがシームレスに協調できます。Agent2Agentを使うと、複数のエージェントがチームのように連携し、タスクを効率的に分担する仕組みが実現します。

Vertex AI Search/Vector Searchとの連携: 検索とRAG機能の統合

Vertex AI SearchおよびVector Searchは、エージェントが外部知識を参照するための検索基盤を提供します。エージェントはこれらを使って社内ドキュメントやクラウドストレージの情報を検索し、得られた結果を回答生成のコンテキストに追加できます。特にVertex AI Searchは数クリックで導入できるRAG機能を備えており、検索とLLM生成を組み合わせた高度な対話システムを迅速に構築可能です。

MCP (Model Context Protocol)を使ったデータ接続方法

Model Context Protocol (MCP)は、エージェントが既存データソースにアクセスする際の標準規格です。MCPに対応したコネクタを利用すれば、BigQueryやCloud Storageのファイル、さらに企業内の各種サービスからデータを取り込んでエージェントに提供できます。これにより新規開発なしで既存データを活用でき、企業知識を直ちにエージェントに組み込むことができます。

Agent Development Kit(ADK) の使い方: エージェント構築手順と実例コード

Agent Development Kit (ADK)を使うには、まずVertex AI開発環境を整えます。Python環境にADKパッケージをインストールし、サービスアカウントと認証情報を設定します。ADKにはCLIツールが用意されており、コマンドで新規エージェントプロジェクトのひな形を作成できます。以下ではADKを用いたエージェント開発の基本ステップを紹介します。

ADKの環境構築手順: SDKのインストールからプロジェクト設定まで

まず、Pythonパッケージマネージャ（pip）でADKライブラリ（google-cloud-aeなど）をインストールします。続けてVertex AI SDKを導入し、gcloud authで認証情報を取得します。Google Cloudコンソール上でVertex AI APIを有効化し、サービスアカウントに適切な権限（Vertex AI Adminなど）を付与します。これでADK CLIコマンドが使用可能になり、開発環境のセットアップが完了します。

エージェント開発の基本フロー: ADKでのステップバイステップ解説

ADKでは、エージェントを構成するPythonコードを書くことから始めます。開発者はまずエージェントの役割やツール（外部API呼び出し関数など）を定義し、それらをAgentクラスに組み込みます。定義後はローカルでエージェントを実行・テストし、期待通りに動作することを確認します。動作確認ができたら、ADK CLIでContainerイメージをビルドし、Agent EngineのManaged Runtimeにデプロイします。以上の工程をステップ実行することで、エージェント開発から本番展開までを効率的に行えます。

ツールとタスク定義: Agentに組み込むアクションの設定方法

ADKでは「ツール」を使ってエージェントに外部機能を持たせます。例えばPython関数をツールとして登録し、特定のタスク（データ取得や外部計算など）を実装します。エージェント定義時には、nameやdescriptionにツールの役割を明記します。こうすることで、モデルがクエリ内容に応じて適切なツールを選択できるようになります。例えば天気取得ツールをエージェントに組み込むと、ユーザーの「東京の天気は？」といった問いにそのツールが用いられます。

サブエージェントとデリゲーション: 役割分担による処理分散

ADKは複数エージェントの階層構造をサポートし、タスクを適切なエージェントに委譲できます。上位エージェントは子エージェントの能力を理解しており、条件に応じて処理を引き渡します。例えばメインエージェントが挨拶を受けると、挨拶専門エージェントへ制御を移すといった動作が可能です。この自動委譲機能により、分業化された複雑な対話を自然に実現できます。

実践サンプル: 天気情報エージェントの作成例とコード解説

実例として「天気情報エージェント」を考えます。まず、都市名を入力すると対応する天気を返すPython関数（ツール）を実装します。次にADKで主エージェントを作成し、そのツールとLlamaモデルを組み込みます。さらに挨拶や別タスク用にサブエージェントを設定して階層構造を定義します。ADKは内部でツール呼び出しと状態管理を自動的に処理するため、開発者はロジック実装に集中できます。完成したコードはローカルテストで検証後、Agent Engineにデプロイして本番運用します。

Agent Engineによるエージェント運用: 本番環境への展開と管理方法

Agent Engineはエージェントを本番稼働させるための実行基盤です。デプロイしたエージェントを自動でスケーリング・モニタリングし、インフラ管理の負荷を低減します。以下では、デプロイ手順、スケーリング、セキュリティ、監視機能について解説します。

Agent Engineとは: フルマネージド環境でエージェントを運用する基盤

Vertex AI Agent Engineは、開発者がAIエージェントを本番環境へデプロイ・管理・スケーリングするためのフルマネージドサービス群です。インフラストラクチャの構築や負荷分散はAgent Engine側で自動化されるため、開発者はアプリケーション機能の開発に集中できます。

エージェントのデプロイ手順: Agent Engineへの展開フロー解説

Agent Engineへのデプロイは簡単に行えます。まず開発したエージェントをコンテナ化し、Managed Runtimeへデプロイします。CLIやコンソールからデプロイ操作を実行すると、自動的に必要なインスタンスが起動します。また、Managed Runtimeではエージェントのバージョン管理やロールバックもサポートされており、安定した運用が可能です。

自動スケーリングと可用性: 負荷対応と耐障害設計

Agent Engineではトラフィックに応じたオートスケールが可能です。例えばユーザーアクセスが増加すると、必要に応じてエージェントのインスタンスが自動的に複製されます。逆に需要が減少すればリソースが自動的に縮小され、コスト効率を高めます。この仕組みにより、高負荷環境下でも可用性とパフォーマンスが担保されます。

セキュリティ設定: サービスアカウントやIAMによるアクセス管理

Agent Engineは高度なセキュリティ機能を備えています。VPC Service ControlsやIAMによるアクセス制御をサポートしており、エージェントの操作権限を細かく管理できます。これによりエージェントをプライベートネットワーク内に閉じ込めたり、必要な権限のみを付与することが可能です。また、SSL/TLSでの通信や認証も標準でサポートされ、安全な環境が構築できます。

監視・ロギング機能: エージェント運用状況の可視化

運用監視にはCloud MonitoringやCloud Loggingが統合されており、エージェントのログやパフォーマンスを可視化できます。さらに、Example StoreやMemory Bank機能を使えば、AIエージェントのテスト例や会話履歴を管理できます。これによりエージェントの動作を詳細に追跡し、問題発生時には素早く原因分析を行えます。

ノーコード・ローコード開発のメリット: 迅速な開発と業務効率向上

Vertex AI Agent Builderにはノーコード/ローコード開発機能が組み込まれており、非プログラマでもAIエージェントのプロトタイプを構築できます。例えばAgent Gardenではテンプレートやウィザードによる開発が可能で、簡単な選択操作だけで基本的なエージェントを作成できます。これにより開発者はコアロジックに集中できる一方、ビジネス担当者やアナリストも要件定義に携われるようになりました。次に、ノーコード/ローコード開発の利点を詳しく見ていきます。

ノーコード開発とは: コーディング不要でAIエージェント作成を実現

ノーコード開発では、コードを書かずに対話フローやルールを設定できます。Agent BuilderのUIでは、フォーム入力やドロップダウン選択だけで質問テンプレートや応答例を登録でき、初心者でも自然言語のパターンを直感的に設計できます。これにより、要件に詳しい非エンジニアでもAIエージェント開発に参画できるようになります。

ローコードツールの活用例: GUIやテンプレートを用いた開発手法

ローコードツールを使うと、GUIやテンプレートで開発ステップが支援されます。例えば、「質問パターンを入力し、回答テンプレートを選ぶ」「既存データソースを選択し、連携方法を指定する」といったウィザードに従うだけで、複雑なエージェントを作成できます。結果的に、開発者はコーディング時間を大幅に削減しながら高速にプロトタイプを作れます。

メリット1: 非エンジニアでも参画できる開発環境

最大のメリットは非エンジニアでも開発に参加できる点です。従来の開発ではエンジニアリングチームに依存しがちだった要件定義やテスト作業を、業務部門が直接手を動かして行えるようになります。これによりコミュニケーションコストが減少し、要件変更にも柔軟に対応できます。

メリット2: 開発期間短縮とメンテコスト削減

さらに開発期間の短縮とコスト削減につながります。コードの量が減ることで開発スピードが向上し、エラーも減少します。例えば、従来数週間かかっていたチャットボットのプロトタイプが、ノーコードツールなら数日で作成可能になることも珍しくありません。メンテナンス時もGUIベースで更新できるため、ライフサイクル全体の効率が高まります。

導入事例: ノーコードツールによる実際の活用例

事例として、大手企業ではAgent Builderのノーコード機能を使って社内FAQチャットボットを構築しています。質問と回答のペアをツールに登録するだけで、すぐに社内ヘルプデスク用のエージェントが完成しました。このようにノーコードツールを活用すれば、限られたリソースでも迅速にAIサービスを立ち上げることが可能です。

エンタープライズ検索活用例: Vertex AI Searchで実現する社内ナレッジ活用

Vertex AI SearchはGoogleが提供するエンタープライズ向け検索サービスで、ウェブサイトやイントラネットの検索体験を強化します。Vertex AI Agent Builderの一部として統合されており、少ない設定でGoogle品質の検索エンジンを構築できます。検索機能はRAGシステムにも活用でき、エージェントと組み合わせて社内ドキュメントを利用する基盤を提供します。ここでは、Vertex AI Searchを用いた実践例をご紹介します。

Vertex AI Searchとは: Google品質のエンタープライズ検索概要

Vertex AI Searchは、企業内のドキュメント検索で高い関連性を発揮します。Google検索技術をベースにしており、自然言語クエリに強いのが特長です。設定後は検索ウィジェットをサイトに埋め込むだけで、インデックスの作成からクエリ処理まで自動的に処理されます。

社内ドキュメント検索事例: ナレッジ共有を加速する仕組み

例えば社内ドキュメント検索では、担当者が「○○の手順を教えて」と入力すると、Vertex AI Searchが関連ファイルを高速検索し、該当ページへのリンクを提示します。この結果、ナレッジ共有が容易になり、従業員は必要な情報にすぐアクセスできます。

カスタマーサポート検索事例: 顧客応答を支援する活用方法

カスタマーサポート向けにも活用できます。商品マニュアルやFAQをVertex AI Searchでインデックス化すれば、問い合わせ対応ボットが顧客の質問に対し正確な回答を提示できます。これによりサポートコストを削減できると同時に、顧客満足度の向上が期待できます。

業種別活用例: 医療・金融での特化型検索ソリューション

業種別ソリューションも充実しています。小売業向けの「Vertex AI Search for Commerce」では商品カタログ検索とレコメンデーションが強化され、メディア業界向けの「Vertex AI Search for Media」ではコンテンツ推奨が可能になります。医療・ライフサイエンス向けには診療記録や文献検索を安全に行える「Vertex AI Search for Healthcare」が用意されており、各業界の要件に特化した機能が提供されています。

検索機能のカスタマイズ: ランキングやフィルタ設定の調整

検索エンジンのチューニングも自在です。Vertex AI Searchではランキング向上用のシノニム設定やフィルタリング機能が利用でき、検索結果を業務要件に合わせてカスタマイズできます。また、検索結果から得られた情報を追加のLLM処理に渡すことで、ユーザークエリへの最適な回答生成が可能です。

RAG（検索強化生成）システム構築の基本: Vertex AI技術で実践する方法

RAG（Retrieval Augmented Generation、検索強化生成）は、LLMの出力精度を高めるためのアーキテクチャです。ユーザーからの質問に対し、まず関連情報を検索してコンテキストを補強し、その情報を用いて回答を生成します。Vertex AI RAG EngineはこのRAG処理を支援するデータフレームワークであり、大規模データから適切な知識を抽出し、モデルのハルシネーションを抑制します。ここではRAGの仕組みと構築手順を解説します。

RAGとは何か: 検索強化生成の基本概念と効果

RAGとは、検索（Retrieval）によって取得したドキュメント情報をもとにテキスト生成（Generation）する手法です。LLMだけではアクセスできない組織独自の知識を外部ソースから取り込み、回答の根拠として利用します。これにより、モデルが持たない情報も反映でき、回答の正確さが大きく向上します。

Vertex AI RAG Engine概要: データパイプラインとLLM連携

Vertex AI RAG Engineは、RAGシステムを構築するための統合ツールセットです。データインジェスト、ベクトル化、検索、LLM連携までのパイプラインを提供し、Elastic Searchの代わりにCloud StorageやBigQueryから直接データを取り込むことも可能です。Vertex AI RAG Engineを利用すれば、検索結果と生成モデルの組み合わせを短期間で実装できます。

システム構築手順: ドキュメント登録から回答生成まで

RAGシステムの構築手順は一般に以下の流れです: 1. ドキュメントやファイル等を取り込み（Data ingestion）、2. 前処理してテキストを分割・整形、3. テキストを埋め込みベクトルに変換、4. これらをインデックス化してコーパスを生成、5. 検索クエリに対し類似度検索で関連情報を抽出、6. 最後に抽出情報をLLMに与えて応答を生成します。

活用事例: 社内FAQ検索やナレッジBotの実装例

社内FAQボットでは、RAGで社内ポリシー文書を検索して回答するケースがあります。例えば「〇〇という制度は何ですか？」という問いに対し、関連する社内マニュアルを検索・抽出し、その内容を踏まえてLLMが回答を生成します。このように、業務ナレッジを活用したチャットボットは、AIが誤回答するリスクを大幅に減らせます。

ハルシネーション対策: 信頼性向上のためのベストプラクティス

RAG導入により、モデルのハルシネーションを効果的に低減できます。信頼性の高いデータを組み込むことで、AIは事実に基づいた応答を出力できるようになります。例えば外部APIや公式データソース（Google Search APIや地図情報など）を併用し、出力内容の検証プロセスを設けるといった工夫を行います。

Google Cloudとの連携・統合方法: ConnectorやApigeeを活用するアプローチ

Vertex AI Agent BuilderはGoogle Cloudの各種サービスとシームレスに統合できます。100以上のプリビルトコネクタでBigQueryやCloud Storage、Salesforceと直接データ連携でき、Apigeeを使って自社APIを公開すれば、AgentからこれらのAPIを安全に呼び出せます。また、Application Integrationによるワークフロー連携で、エージェントの処理を自動化できます。これらの機能により、Google Cloud全体を使った統合ソリューションを簡単に構築できます。

GCP連携の概要: 他サービスとの統合方法とメリット

Vertex AI Connectorは、GCPの各サービスとVertex AIをつなぐツールです。Cloud StorageやBigQueryなどに格納されたデータをVertex AIに簡単に取り込めるため、既存データ基盤を活用したAIアプリ開発が可能になります。コネクタの設定画面で接続先を選ぶだけで同期処理が走り、エージェントに必要なデータが自動収集されます。

Vertex AI Connector利用例: コネクタによるデータ同期と処理

具体的には、JiraやConfluence、Salesforceといったエンタープライズアプリケーション向けのコネクタが用意されています。例えばConfluenceコネクタを設定すると、ナレッジベースのページがVertex AI Searchのインデックスに追加され、エージェントからアクセス可能になります。これにより最新のドキュメント情報を即座に取り込めるようになります。

ApigeeでAPI公開: エージェントからのAPIアクセス設計

Apigeeを使えば独自のREST APIを公開できます。たとえば社内システム用のAPIをApigeeで公開し、Agent BuilderではそのAPIエンドポイントをツールとして組み込むことができます。これにより、データベース照会や外部サービス呼び出しなどの処理をエージェントが直接行えるようになります。

Application Integration連携: エージェントワークフローの構築例

Webhookやイベントドリブン連携により、リアルタイムな情報連携も可能です。例えばユーザーの操作や外部サービスの通知をトリガーにして、Cloud FunctionやPub/Subが起動するようなワークフローを構築できます。エージェント側ではそのイベントを受けて処理を開始できるため、外部システムと即時連携した対話型アプリケーションを実現できます。

セキュリティ統合: IAMやVPC-SCを用いたアクセス制御

外部連携時には必ずセキュリティ設計を行います。API呼び出しにはOAuthやAPIキーで認証をかけ、不正アクセスを防ぎます。また、Agent Engineに割り当てるサービスアカウントの権限を最小限に留め、必要以上に範囲を広げないようにします。通信経路はTLSで暗号化し、中間者攻撃のリスクも排除する必要があります。

名称変更の履歴と今後の展望: Vertex AIエージェント関連サービスの変遷

これまでに、Vertex AIのエージェント関連サービスでは名称変更が繰り返されてきました。例えば「Vertex AI Agents」は一時「Vertex AI Agent Builder」と改称され、2025年4月には「AI Applications」というソリューション名に再編されました。同様に、旧Dialogflow CXは「Conversational Agents」に改称され、Vertex AIのエージェントコンソールとも統合されています。これらの変更により、Vertex AIエコシステム内の会話エージェントサービスが整理され、エージェント開発の一貫した体験が提供されるようになりました。ここでは、これまでの名称変更と今後の動向をまとめます。

過去の名称変更: Agent Builder以前のサービス名称と統合経緯

Agent Builderが登場する以前、Vertex AIのエージェントサービスには別の名称が使われていました。直近では「Vertex AI Agents」が「Vertex AI Agent Builder」に改称され、さらに2025年4月には「AI Applications」へと再構成されました。この再編により、従来のDialogflowベースとVertex AIベースのエージェントが同一コンソールに統合されています。

Dialogflowとの統合: Conversational Agentsへの移行概要

従来のDialogflow CXは、「Conversational Agents」へと名前が変更され、Vertex AI Agentsコンソールに統合されています。これにより、Dialogflowで作成したエージェントとVertex AIエージェントが共通環境で管理できるようになりました。また、名称統一によりユーザーは機能名の違いを意識せずにエージェント開発が行えます。

Agent Engineの歴史: LangChain for Vertex AIから現状まで

Agent Engineの歴史を振り返ると、以前は「LangChain for Vertex AI」という名称でした。さらにその前は「Reasoning Engine」というコード名で呼ばれていました。APIレベルでは下位互換性を確保するために旧名のリソースが残されていますが、現在はAgent Engineとして統合運用されています。

最新動向: AI ApplicationsやAgentspaceなどの新機能

最近の開発では、エージェント関連サービスの機能強化が進んでいます。企業向けエージェントマーケットプレイス「Agentspace」が提供開始され、組織内でエージェントを共有・管理しやすくなりました。さらに、少数ショット例を管理するExample Storeや会話セッションを保持するMemory Bankなど、新機能が追加されており、エージェント開発・運用の利便性が向上しています。

将来予想: Googleが描くマルチエージェントエコシステム

今後もGoogleはマルチエージェントシステムのエコシステム拡大を進めると予想されます。例えば、さらに多くのコネクタ対応やLLMとの連携強化、エージェント2エージェント標準の普及拡大が期待されます。最新の発表でも示唆されたように、ユーザーの要望やパートナーとの協力を通じて機能が拡張されており、エージェント開発の利便性はさらに高まるでしょう。

API・外部サービス連携の方法: プリビルトコネクタとApigeeでの統合

Agent Builderには100以上のプリビルトコネクタがあり、SalesforceやSlack、Jiraなど多様な外部サービスと簡単に接続できます。また、Apigeeを介して自社APIを統合すれば、Agentから内部システムへのアクセスも安全に実現可能です。さらに、Webhookやイベント連携機能を使うことで、外部システムとリアルタイムな連携も構築できます。以下では、こうした連携手段の詳細を紹介します。

プリビルトコネクタとは: 多彩なエンタープライズシステム連携

プリビルトコネクタは、Vertex AIが公式に提供する多数のデータ連携モジュールで、主要なエンタープライズツールと即時接続できます。例えば、Salesforce（顧客管理）やSlack（社内チャット）、Jira（タスク管理）、Confluence（ドキュメント管理）など、100以上の外部システム向けコネクタが用意されています。これらを設定するだけで、自社データをエージェントが活用できるようになります。

代表的な連携例: JiraやConfluence、Salesforceとの接続

代表的な活用例としては、チャットエージェントがSlackやJiraと連携して情報取得するケースがあります。例えば、Slackコネクタを使ってチームの最新情報を収集したり、Jiraコネクタでプロジェクト課題データを参照できます。Salesforceと連携すれば、顧客情報や商談データをエージェントが直接参照でき、営業支援チャットボットの作成が容易になります。

ApigeeによるAPI連携: カスタムAPI作成とエージェント呼び出し

Apigeeは、Vertex AIエージェントと企業独自APIを統合する手段を提供します。独自のREST APIをApigeeプラットフォームで管理すれば、エージェントからそのAPIを呼び出して外部サービスと通信できます。例えば、社内システムの会計情報APIを作成してAgentに組み込めば、エージェントが経理データを直接参照できるようになります。

Webhookやイベントドリブン連携: リアルタイムで外部サービス接続

Webhookやイベントドリブン連携により、リアルタイムな情報連携も可能です。例えばユーザーの操作や外部サービスの通知をトリガーにして、Cloud FunctionやPub/Subが起動するようなワークフローを構築できます。エージェント側ではそのイベントを受けて処理を開始できるため、外部システムと即時連携した対話型アプリケーションを実現できます。

連携時のセキュリティ: 認証方式とアクセス権管理の注意点

外部連携時には必ずセキュリティ設計を行います。API呼び出しにはOAuthやAPIキーで認証をかけ、不正アクセスを防ぎます。また、Agent Engineに割り当てるサービスアカウントの権限を最小限に留め、必要以上に範囲を広げないようにします。通信経路はTLSで暗号化し、中間者攻撃のリスクも排除する必要があります。