投稿者 global-ai-media 
Googleは、開発者向けのGemini APIにおいて「Interactions API」をベータ版として公開しました。このAPIには、外部ツールと連携するFunction Callingや、高度な調査を行うDeep Research Agentといった機能が含まれており、従来の対話型AIから「行動するAI（エージェント）」への進化を加速させるものです。本記事では、この新機能の概要と、日本企業が導入を検討する際の実務的なポイントを解説します。
Interactions APIの概要と狙い
Googleが新たに公開した「Interactions API」は、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーション開発において、より高度な対話とタスク実行を支援するためのインターフェースです。公開された情報によると、このAPIは現在「ベータ版（Beta）」であり、仕様変更の可能性があるものの、主に以下の機能群を提供・統合する方向性が示唆されています。
- Function Calling（関数呼び出し）：AIが自らの判断で外部のAPIやデータベースを呼び出し、その結果に基づいて回答を生成する機能。
- Deep Research Agent（深層調査エージェント）：単なる質疑応答にとどまらず、複雑なトピックについて自律的に情報の検索・収集・整理を行う機能。
これらは、AIを単なる「チャットボット」から、具体的な業務プロセスを実行する「自律型エージェント」へと昇華させるために不可欠なコンポーネントです。
「行動するAI」へのシフトとDeep Researchの可能性
特に注目すべきは「Deep Research Agent」への言及です。従来のLLMは、学習済みデータに基づく回答生成が主でしたが、Deep Research機能は、AIが能動的に情報を探索し、複合的な推論を行うことを目的としています。
日本のビジネスシーンにおいては、市場調査、競合分析、法規制の一次スクリーニングといった、ホワイトカラーの「調査業務」の効率化に直結する可能性があります。また、Function Callingの統合により、社内の在庫管理システムや予約システムと自然言語で連携するインターフェースの開発が、より標準化された手順で実装可能になることが期待されます。
ベータ版採用におけるリスクと技術的負債
一方で、実務的な観点からは慎重な姿勢も求められます。公式ドキュメントには「機能やスキーマ（データ構造）は破壊的な変更（Breaking changes）の対象となる」と明記されています。
これは、APIの仕様が予告なく変更され、開発したアプリケーションが突然動作しなくなるリスクがあることを意味します。したがって、現段階で基幹システムや顧客向けの安定稼働が求められるプロダクトにそのまま組み込むことは推奨されません。あくまで、PoC（概念実証）や、社内向けの実験的なツール、あるいは変更に柔軟に対応できるアジャイルな開発体制下での利用に留めるのが賢明です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のInteractions APIの登場は、AI開発のトレンドが「精度の高い文章生成」から「複雑なタスクの自律実行」へ移っていることを象徴しています。日本企業がこれを活用する上でのポイントは以下の通りです。
- 「調査業務」の自動化検証：人手不足が深刻な日本企業において、Deep Researchのような機能は、バックオフィス業務や企画職のリサーチ時間を大幅に削減する可能性があります。まずは社内限定の環境で、調査精度の検証（PoC）を開始する価値があります。
- ガバナンスと「Human-in-the-loop」：エージェントが自律的に外部ツールを呼び出したり調査を行ったりする場合、誤った操作や幻覚（ハルシネーション）による誤情報の収集リスクが伴います。最終的な意思決定やアクションの承認には必ず人間が介在するプロセス（Human-in-the-loop）を設計段階から組み込むことが、コンプライアンス上極めて重要です。
- 技術選定の柔軟性維持：現在はベータ版であり、Google以外のプラットフォーマーも同様のエージェント機能を強化しています。特定のAPIに過度に依存（ロックイン）しないよう、アプリケーション層とモデル呼び出し層を疎結合（Loose coupling）にしておくアーキテクチャ設計が、将来的なリスクヘッジとなります。