はじめに

こんにちは、フクナガです。
2026/3/19(木)に Google Cloud 主催イベント「Agentic AI Summit ’26」が開催されました！
Gemini Enterprise や Google Antigravity などの AI サービスに関する活用ナレッジや事例などの発表が期待される注目イベントですが、本記事では基調講演で発表された内容について関連情報を交えながらご紹介いたします！

注目したポイント

基調講演では主に「Gemini Enterprise」「Google Antigravity」の 2 つに注力して紹介されました。
それらをはじめとする Google のサービスを用いて、各企業がどう業務効率化や顧客価値の向上を図っているのかといった内容です。

セッションの内容の中から私の視点で注目すべきポイントをまとめてご紹介します！

1. Gemini Enterprise の AI ツールとしての優れたポイント

株式会社 日立製作所様の発表の中で Gemini Enterprise を社内に導入した内容が語られたのですが、その中で Gemini Enterprise が選ばれている 3 つの理由が紹介されていました。

(1) エンタープライズ前提のセキュリティ

AI ツールを全社導入するにあたり最も重要と言えるのがセキュリティ面です。
Gemini Enterprise は、デフォルトの暗号化や VPC Service Controls との統合によるアクセスコントロール、監査ロギングや IAM 設定を軸としたユーザー認証などのエンタープライズ導入に耐えうるセキュリティ機能を備えています。そういった部分をクリアしていることで導入に踏み切れたのかもしれませんね。
参考：Gemini Enterprise のセキュリティ概要

データソースとして 3rd Party ツールを使っている場合、そのツール上でのアクセス制御情報を利用するために IdP を設定できるというのもセキュリティ観点だと非常に良いですね。
参考：ID プロバイダを構成する

また、Cloud Storage などに格納したカスタムデータソースについてアクセス制御を実装することも可能です。
参考：カスタム データソースのアクセス制御を構成する

実際に Cloud Storage 上のデータについてアクセス制御を実装する手順については以下記事をご参照ください。

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Gemini Enterprise で Cloud Storage の非構造化データにアクセス制御を構成する

(2) 既存業務資産の有効活用・データ接続

Gemini Enterprise では、対応する 3rd Party のデータソースに加え、Cloud Storage などに配置したカスタムのデータソースを回答に利用することが可能です。
3rd Party のデータソースとして対応しているものは下記にリストが公開されています。
サードパーティのデータソースを接続する
例）Box、GitHub、Teams、Slack

自社データの保管に使っている 3rd Party アプリケーションによっては、Gemini Enterprise を使うことが最適な手段となることもありそうですね。

NotebookLM を活用することで、プロジェクトや業務のナレッジを各自が格納、共有することもできますので、簡易に既存業務資産を活用できる点でも Gemini Enterprise は良い選択肢といえそうです。

(3) AI エージェントの開発と共有

日立製作所様の発表の中では、現場の方が作成したエージェントを共有することでミス削減や効率向上、技術継承支援を行ったという内容が紹介されていました。
Gemini Enterprise では、エンジニアリングのスキルがない方でもエージェント開発ができるように「Agent Designer」が提供されています。

詳細な内容はこちらのブログでご紹介しておりますので興味がある方はご覧ください。

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Gemini Enterprise Agent Designer で AI エージェントを作成する

また、ADK で開発し Vertex AI Agent Engine 上でホストし、Gemini Enterprise から利用するといった方法で、要望に合わせたエージェントの独自開発と共有も可能です。
参考：Gemini Enterprise を構成する > Vertex AI Agent Engine でホストされている ADK エージェントの登録と管理

2. Gemini Enterprise for Customer Experience

社内での活用が中心だった Gemini Enterprise ですが、社外に目を向けた取り組みとして「Gemini Enterprise for Customer Experience」が紹介されました。

現在プレビュー中の「Shopping agent」のデモ動画が紹介されたのですが、画像のインプットに対して実際に存在する商品を入れた動画を生成し、購入体験を向上する様子に非常に驚きました。
Gemini Enterprise for Customer Experience の紹介動画が公式サイトにて公開されているので、ぜひ見てみてください！
Gemini Enterprise for Customer Experience

3. エージェント時代のデータ

AI エージェントを組み込んで顧客へサービス提供する際、顧客と AI エージェントの会話から得られる情報は、顧客体験において重要な資産となります。
このデータをどう管理するか、という文脈で BigQuery が紹介されていました。

出典：「生成」から「実行」へ：Agentic AI が加速させるビジネス変革の最前線と Gemini Enterprise が示す未来

生成 AI が登場してから、非構造化データに対する RAG などのアプローチが取り扱われることが多かったですが、本格活用を目指す 2026 年以降はデータを整備していく部分も議論していくことが重要になりそうですね。

4. Google Antigravity に関するデモ

AI を活用した IDE である Google Antigravity についてもデモを用いたご紹介がありました。
AI とのやり取りを通じた Web サイト構築のデモでしたが、イメージと違った際の修正をどう進めるかであったり、完成後のコードをデプロイするまでの流れなどを知ることができました。

Claude Code が話題になりがちなこの分野ですが、各企業の製品間の競争が激化していきそうですね！

まとめ

本記事では、Agentic AI Summit ’26 の基調講演『「生成」から「実行」へ：Agentic AI が加速させるビジネス変革の最前線と Gemini Enterprise が示す未来』について、関連情報を加えながらレポートいたしました。
セッションについてはアーカイブが公開されますので、見逃した方はぜひご覧ください！

また、Gemini Enterprise で何ができるのか知りたいという方は下記のブログも是非ご覧ください！

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【生成 AI】Gemini Enterprise(旧 Agentspace) が素晴らしすぎる！魅力を解説！

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Gemini Enterprise Agent Designer で AI エージェントを作成する