投稿者 global-ai-media 
Googleが新たな学習プログラム「GEAR (Gemini Enterprise Agent Ready)」を発表しました。これは単なる技術研修の枠を超え、生成AI活用が「情報の検索・要約」から「自律的な業務遂行（エージェント）」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、この動きの背景と、日本企業が備えるべき実務的なポイントを解説します。
「チャットボット」から「エージェント」への転換点
Google Cloud Blogにて発表された「GEAR (Gemini Enterprise Agent Ready)」プログラムは、Google Developer Programの一環として提供される、Geminiを用いたエンタープライズ・エージェント構築のための学習パスです。記事自体は短潔な告知ですが、この動きはAI業界における重要なトレンドを反映しています。
これまで多くの日本企業が取り組んできた生成AI活用は、主にRAG（検索拡張生成）を用いた社内ドキュメント検索や議事録要約など、「情報の取得・加工」が中心でした。しかし、現在グローバルで競争が激化している領域は、LLM（大規模言語モデル）が自律的にツールを使いこなし、複雑なワークフローを実行する「AIエージェント」の実装です。
GEARの登場は、Googleが「単にLLMをAPIで叩く」段階から、「LLMを中核に据えた自律的な業務システムを構築する」段階へと、エンジニアのスキルセットを引き上げようとしていることを示唆しています。
エンタープライズ・エージェントに求められるスキルセット
従来のソフトウェア開発や機械学習エンジニアリングと、エージェント開発にはスキルのギャップがあります。エージェント開発では、プロンプトエンジニアリングに加え、以下のような設計能力が求められます。
- ツールの定義と権限管理：AIがどのAPIを叩き、どのデータベースにアクセスしてよいかを厳密に制御する設計。
- 推論のオーケストレーション：複雑なタスクを「計画」「実行」「検証」のステップに分解し、AIに自律的に判断させるロジックの構築。
- 評価とモニタリング：テキストの正確性だけでなく、「意図したアクションが正しく実行されたか」を評価する仕組み。
GEARのような体系的なプログラムが登場したことで、ブラックボックスになりがちなエージェント開発に一定の「型」や「ベストプラクティス」が共有され始めることは、エンジニア不足に悩む日本企業にとって朗報と言えます。
「ハルシネーション」のリスクが変わる
エージェント化が進むにつれ、リスクの質も変化します。従来のチャットボットであれば、AIが嘘をつく（ハルシネーション）リスクは「誤情報の拡散」に留まりました。しかし、AIエージェントが社内システムと連携してアクションを行う場合、誤った発注処理や不適切なメール送信など、「実害を伴う誤動作」につながる可能性があります。
日本の商習慣やコンプライアンス基準において、このリスクは極めて敏感な問題です。したがって、技術的な実装能力だけでなく、どの範囲までをAIに自律させ、どこで人間（Human-in-the-loop）の承認を挟むかという「業務設計」と「ガバナンス」が、プロダクトの成否を分けることになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本の実務者は以下の視点を持つべきでしょう。
1. PoC（概念実証）のゴールを再設定する
「回答精度」だけを検証するPoCから脱却し、AIがシステム連携を通じて「業務を完遂できるか」を検証するフェーズへ移行すべきです。単純なQ&Aボットではなく、特定の定型業務（例：請求書内容の読み取りから経理システムへの下書き登録まで）を代行させるエージェントの開発を視野に入れてください。
2. エンジニアの再教育（リスキリング）への投資
外部ベンダーに丸投げするのではなく、社内エンジニアがLLMの特性やエージェント特有の振る舞いを理解することが重要です。GEARのようなベンダー提供の学習リソースを積極的に活用し、社内に「AIを指揮できる人材」を育成する必要があります。これはベンダーロックインを防ぐ上でも有効です。
3. ガバナンス先行型のアプローチ
日本企業では、リスクが不明瞭なままでは本番導入が進みません。エージェント開発においては、開発初期からセキュリティ部門や法務部門を巻き込み、「AIが実行可能なアクションのホワイトリスト化」や「アクセス権限の最小化」をポリシーとして定めておくことが、結果として導入スピードを早めることになります。