投稿者 global-ai-media 
Googleは、Agent Development Kit（ADK）を活用し、システム間の連携を強化する「Interactions API」を発表しました。特に注目すべきは、自社開発のエージェントとGoogleの高度な推論モデル「Gemini Deep Research Agent」をステートフル（状態保持可能）に接続できる点です。本記事では、この技術が日本のエンタープライズ開発にもたらす影響と、マルチエージェントシステムの構築における実務的なポイントを解説します。
Interactions APIと「A2A」の概要
Googleが発表した新しい「Interactions API」は、AIエージェント開発において重要な転換点を示唆しています。これまでのAI開発は、ユーザーとAIが1対1で対話するチャットボット形式が主流でした。しかし、今回のAPIは「Agent-to-Agent（A2A）」、つまりシステム（エージェント）同士が連携してタスクを遂行するアーキテクチャを前提としています。
具体的には、企業がAgent Development Kit（ADK）を用いて開発した独自のエージェントが、Googleの「Gemini Deep Research Agent」などの高度な機能を持つエージェントに対し、API経由でタスクを依頼し、その結果を受け取ることが可能になります。ここで重要なのは、このAPIが「ステートフル（Stateful）」であるという点です。単発の呼び出しではなく、文脈や過去のやり取りの状態を維持しながら連携できるため、複雑な調査業務や多段階のプロセスを自動化する基盤となります。
「Deep Research」機能の統合と業務へのインパクト
「Gemini Deep Research Agent」との連携が可能になることは、実務上大きな意味を持ちます。Deep Research（詳細調査）とは、単に検索結果を要約するだけでなく、複数の情報源を横断的に調査し、比較・分析を行い、結論を導き出すような高度な推論タスクを指します。
従来、このような高度な推論を自社アプリケーションに組み込むには、複雑なプロンプトエンジニアリングやRAG（検索拡張生成）の高度なチューニングが必要でした。しかし、Interactions APIを利用することで、企業側は「社内データの整理」や「ユーザーインターフェース」といった自社固有の領域に集中し、重厚な調査・推論プロセスはGoogleの特化型エージェントに「外注」するような構成が可能になります。
日本企業における活用シナリオ
日本の商習慣や組織文化において、この技術は以下のような領域での活用が期待されます。
- 製造業・R&D部門での技術調査：
社内の技術文書データベースを持つエージェントが、外部の最新論文や特許情報をDeep Research Agent経由で調査し、自社技術とのギャップ分析レポートを作成する。 - 法務・コンプライアンス対応：
契約書審査エージェントが、改正された法令やガイドラインの詳細な解釈を外部エージェントに問い合わせ、自社の規定に照らし合わせたリスク判定を行う。 - 金融・市場分析：
社内アナリストを支援するエージェントが、特定の市場動向に関する多角的なニュース分析を自動で行い、朝一でサマリーを提供する。
これらのシナリオでは、一つの巨大なAIモデルですべてを解決するのではなく、専門特化したエージェント同士が対話（インタラクション）することで、より精度の高い成果物を生成するアプローチが取られます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の発表は、AI開発が「モデルを作る」時代から「エージェントを繋ぐ」時代へ移行しつつあることを示しています。日本の意思決定者やエンジニアは、以下の点を考慮して戦略を立てるべきです。
1. モジュラー型アーキテクチャの採用
全ての機能を一つのAIに詰め込むのではなく、機能ごとにエージェントを分割し、それらをAPIで連携させる設計（マルチエージェント・アーキテクチャ）を検討してください。これにより、将来的に特定の機能だけを最新モデルに置き換えることが容易になり、システムの陳腐化を防げます。
2. ガバナンスとデータプライバシーの再定義
外部の強力なエージェント（今回で言えばGemini Deep Research Agent）を利用する場合、自社の機密情報がどのように外部へ送信されるかを厳密に管理する必要があります。「社内エージェント」と「外部エージェント」の境界線で、どのデータをマスク（秘匿化）し、どの情報を渡して良いかを制御するゲートウェイの設計が、今後のAIガバナンスの要となります。
3. 「人間」と「エージェント」の協働フローの設計
Deep Researchのような高度な機能を使っても、最終的な意思決定や責任は人間が負います。A2Aで自動化が進むからこそ、プロセスの節目で人間が内容をレビューし、承認する「Human-in-the-loop」のフローを業務プロセスの中に明示的に組み込むことが、日本企業における信頼性の高いAI運用の鍵となります。