テクノロジー業界にいる方なら、最近「エージェントAI」という言葉を耳にしたことがあるかもしれません。これは、単に答えを返すだけのシンプルなチャットボットを超えようという考え方です。次の波は、思考し、計画し、実際にタスクをこなすことができるAIエージェントです。企業にとってこれは大きな出来事であり、非常に複雑な業務を自動化する可能性を拓くものです。
開発者の先頭を走っているのが、GoogleのVertex AI Agent Builderです。これは、このような高度なマルチエージェントシステムを構築するために設計されたプラットフォームです。しかし、それが強力だからといって、必ずしも貴社のサポートチームやITチームに適しているとは限りません。
このガイドでは、サポートユースケース向けの最新のGoogle Vertex AI Agent Builderのアップデートについて、率直な視点で解説します。それが何であるか、何ができるか、そしてどこに欠点があるかを分析します。目的は、それが貴社のエンジニアが気に入るツールキットなのか、それともまだ取り組む準備ができていない巨大なプロジェクトなのかを判断する手助けをすることです。
Google Vertex AI Agent Builderを理解する
Google Vertex AI Agent Builderは、スイッチを入れるだけで使える既製のアプリケーションではありません。むしろ、開発者向けのプロ仕様の作業台のようなものだと考えてください。これは、Google Cloud内のツールスイートであり、企業のデータに接続し、ワークフローを自動化するAIエージェントを構築、展開、管理するためのものです。
その主なセールスポイントは柔軟性です。LangChainのようなオープンソースフレームワークを使用したり、Google独自の強力な技術（GeminiモデルやBigQueryなど）を活用したり、異なる特化型エージェントの連携方法を調整したりすることで、開発者は高度にカスタマイズされたAIエクスペリエンスを構築できます。
しかし、その柔軟性には代償が伴います。これは、高度な技術力とGoogle Cloudの世界での豊富な経験を持つチーム向けに作られています。サポートマネージャーが週末に設定できるようなものではありません。もしサポートチケットの管理を効率化したいだけなら、かなり急な学習曲線に直面することになるでしょう。
コアコンポーネントと最近のアップデート
Vertex AI Agent Builderが自社に適しているかどうかを本当に判断するには、その内部を詳しく見る必要があります。このプラットフォームは、チームが組み立てる必要のあるコンポーネントの集合体であり、単純にスイッチを入れるだけのものではありません。
構成要素：ADK、Agent Engine、Agent Garden
全体は主に3つの柱に基づいています：
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Agent Development Kit (ADK): これはオープンソースのPythonフレームワークであり、開発者がほとんどの時間を費やす場所です。エージェントのロジック、その「思考」方法、そして何をするかを指示するコードを書くために使用されます。Googleは、「100行未満のPythonコードで」エージェントを構築できると述べていますが、これはまさに実践的なコーディング作業であることを示しています。
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Agent Engine: エージェントのコードが書かれた後、Agent Engineはそれが稼働するマネージド環境です。裏側のインフラストラクチャは管理されますが、エージェント自体の設定、デプロイ、管理は依然としてチームの責任です。
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Agent Garden: これは基本的に、開発者にスタート地点を提供するための、事前に構築されたコードサンプルとツールのライブラリです。インスピレーションを得るのには役立ちますが、これらはあくまでテンプレートです。特定のビジネスルールやプロセスに対応するためには、多くのカスタム作業が必要です。
2025年の主要アップデート
Googleは常に新機能をリリースしており、最新のいくつかの機能は、複雑さを増すとはいえ、サポートやIT担当者にとって特に興味深いものです。
大きなアップデートの1つがAgent2Agent (A2A) プロトコルです。これは、異なる特化型エージェント同士が対話できるようにするための標準です。サポートチームの場合、理論的には、受信したチケットを読み取り、「注文検索エージェント」や「返金エージェント」に引き渡す「トリアージエージェント」を持つことができます。これは複雑な自動化を構築するための強力なアイデアですが、1つのエージェントを構築するだけでなく、それらのシステム全体を設計、コーディング、管理することを意味します。
Googleはまた、**検索拡張生成（RAG）**を強化しました。これにより、エージェントはGoogle Drive、Jira、Slackなどのより多くのデータソースに接続し、企業の実際の知識に基づいて回答を生成できます。これらのソースを接続することは素晴らしいことですが、通常はカスタム設定やAPI構成が必要です。もしこれが大変な作業に聞こえるなら、その通りです。これはeesel AIのようなツールとは異なるアプローチです。eesel AIは同じアプリに対してワンクリックでの連携を提供し、開発者を必要とせずに、知識ソースを接続してほぼ即座に稼働させることができます。
このインフォグラフィックは、eesel AIがさまざまなソースからの知識統合をいかに簡素化するかを示しており、サポートユースケース向けのGoogle Vertex AI Agent Builderアップデートにおける重要なトピックです。Google Vertex AI Agent Builderの適用
では、技術チームはこれを実際にどのように使って、日常のサポート問題を解決するのでしょうか？必要なエンジニアリング作業を念頭に置きながら、いくつかのシナリオを見ていきましょう。
社内ITヘルプデスクエージェントの構築
パスワードリセットやソフトウェアアクセスのような一般的なITリクエストを処理するエージェントを構築したいとします。Vertex AI Agent Builderを使用した場合、プロセスは次のようになります：
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タスクの定義： まず、エージェントが何をすべきかをマッピングします。例えば、誰かがパスワードリセットを求めているのか、新しいソフトウェアライセンスを求めているのかを判断するなどです。
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ロジックのコーディング： 次に、開発者はADKに入り、各タスクのロジックを処理するためのPythonコードを書きます。これは、ユーザーが何を望んでいるかを解析し、適切なアクションをトリガーすることを意味します。
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知識の接続： RAGエンジンを使用して、エージェントを社内のITドキュメント（Google DriveやConfluenceにあるかもしれません）に接続します。このステップでは、データストアを設定し、エージェントが正しい情報を取得できるようにする必要があります。
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デプロイと統合： 最後に、エージェントをAgent Engineにデプロイし、Google ChatやSlackなどのチャットツールに接続します。
全体として、これはコーディング、API作業、そして多くの微調整を伴う小規模なソフトウェアプロジェクトです。そのようなオーバーヘッドなしでこの問題を解決したいチームにとって、eesel AIは、社内サポート向けに同じことをシンプルなノーコード設定で実現します。SlackやMicrosoft Teamsに接続し、数分でドキュメントから学習させることができます。
カスタマーサポートエージェントの作成
さて、今度は外部の顧客向けのエージェントを構築したいと想像してみましょう。このプロセスには、ヘルプデスクへの接続、カスタマーサポートエージェントへの公開ヘルプセンター記事の提供、チケットのエスカレーションや注文状況の確認といったアクションの定義が含まれます。
ここでの大きな障害は、チケット用のZendeskや注文データ用のShopifyなど、Googleエコシステムに属さないシステムへの接続です。これにはAPIコネクタの構築または設定が必要であり、技術的に大きな負担となる可能性があります。
これもまた、数週間から数ヶ月に及ぶ可能性のあるプロジェクトです。プロジェクトを待っている専任のAIエンジニアがいないチームにとって、eesel AIのようなプラットフォームははるかにシンプルな道を提供します。ワンクリックのヘルプデスク連携により、過去のチケットや記事から自動的に学習し、数分で運用を開始できます。
制限と導入の現実
Vertex AI Agent Builderは印象的ですが、その開発者第一の設計は、単に機能するソリューションを求めるほとんどのサポートチームやITチームにとって、現実的な障害を生み出します。
急な学習曲線とリソース要件
正直に言うと、Vertex AI Agent Builderはサポートマネージャー向けのツールではなく、開発者向けのツールキットです。これらのエージェントを構築、デプロイ、維持するには、Google Cloud、Python、AIフレームワークに精通している人が必要です。これを担当できるエンジニアリングチームがいない場合、実現は難しいでしょう。
これはeesel AIのセルフサービスアプローチとは全く異なります。当社のプラットフォームは、誰でもコーディング不要で、シンプルなダッシュボードから強力なAIエージェントを構築、テスト、ローンチできるように設計されています。
ベンダーロックインとエコシステムの課題
Vertex AIはオープンソースツールをサポートしていますが、エージェントを実行するためのシステム全体（Agent Engine）はGoogle Cloud内に存在します。これは深刻なベンダーロックインにつながり、複数のクラウドプロバイダーを使用している企業や、単一の技術スタックに縛られたくない企業にとっては頭痛の種となり得ます。
より良い方法は、あなたが働く場所で機能するツールを使用することです。eesel AIは、Zendesk、Freshdesk、Slackなど、既存のツールに直接接続し、運用方法の変更や特定のクラウドへのコミットを強いることはありません。
テストという隠れた課題
AI自動化における最大のリスクの1つは、本当に準備が整う前にそれをリリースしてしまうことです。複雑なマルチエージェントワークフローのテストは非常に困難です。Googleは開発者にデバッグツールを提供していますが、ビジネスユーザーが顧客と対話する前に、エージェントが実際の過去のデータでどのように機能するかを簡単に確認する方法はありません。
ここでeesel AIのシミュレーションモードが大きな利点となります。これにより、安全な環境で過去の何千ものサポートチケットに対してAIセットアップをテストできます。それがどのように応答したかを正確に確認し、解決率に関する確かな予測を得て、顧客が一人も対話する前にその動作を微調整することができます。
eesel AIのシミュレーションモードのこのスクリーンショットは、サポートユースケース向けの実用的なツールを強調しており、Google Vertex AI Agent Builderでのテストの複雑さとは対照的です。Google Vertex AI Agent Builderの価格設定
Vertex AI Agent Builderの最も厄介な部分の1つは、その価格設定です。非常に複雑でコンポーネントに基づいているため、コストを予測することはほぼ不可能です。定額のサブスクリプションを支払うのではなく、さまざまなクラウドサービスの使用量に応じて支払うことになります。
コストはいくつかの部分に分かれています：
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Agent Engine: エージェントが使用する計算能力とメモリに対して、vCPU時間およびGiB時間ごとに請求されます。
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モデル使用量: Geminiのような基盤となるAIモデルに対して、入出力されるテキストの量に基づいて支払います。
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ツールとデータ: BigQueryからのデータ取得やVertex AI Searchの使用など、エージェントが利用する他のGoogle Cloudサービスに対しても課金されます。
以下は、主なコストの簡単な内訳です：
| コンポーネント | 価格 | 請求単位 |
|---|---|---|
| Agent Engine（コンピューティング） | 0.0994ドルから（Tier 1） | vCPU時間あたり |
| Agent Engine（メモリ） | 0.0105ドルから（Tier 1） | GiB時間あたり |
| モデル使用量 | モデルにより異なる | 1,000文字/トークンあたり |
| データ＆ツール使用量 | サービスにより異なる | 保存GB、クエリなどあたり |
ここでの大きな問題は明らかです。この従量課金モデルは予測不可能であり、特にサポート量が急増した場合には、思わぬ高額請求につながる可能性があります。これは、明確な対話ベースのプランを提供するeesel AIの価格設定とは対照的です。eesel AIでは、解決ごとの料金はなく、コストは予測可能で、より多くの顧客を成功裏に支援してもコストが上がることはありません。
eesel AIの透明性のある価格ページ。サポートユースケース向けのGoogle Vertex AI Agent Builderアップデートとその複雑な価格モデルに関する議論に関連しています。Google Vertex AI Agent Builder：専門家向けの強力なツールキット、しかしほとんどのチームにとっては複雑なプロジェクト
結論はどうでしょうか？Google Vertex AI Agent Builderは、専任のAIエンジニアチームがいて、Google Cloudエコシステムに完全にコミットしている場合には、非常に優れたプラットフォームです。カスタムのマルチエージェントシステムをゼロから構築するための信じられないほどのパワーを提供します。
しかし、大多数のサポートチームやITチームにとっては、現実的ではありません。技術的なハードルが高く、設定は長く複雑で、価格設定は頭痛の種であり、自動化を簡単かつリスクフリーに展開する方法がありません。それはまるで、高級車の部品箱を渡されて、自分で車を組み立てろと言われるようなものです。
サポートワークフローを迅速かつ安全に自動化したいチームにとっては、セルフサービスで完全に統合されたソリューションがほとんどの場合、より良い選択肢となります。
サポートを数ヶ月ではなく数分で自動化する準備はできていますか？
複雑なAIツールキットをゼロから組み立てようとする代わりに、ヘルプデスクに直接接続し、データから即座に学習するAIエージェントを立ち上げることができたらどうでしょうか？
eesel AIは、驚くほどシンプルでセルフサービスのプラットフォームを提供し、最前線のサポートを自動化し、エージェントの返信作成を支援し、チケットをトリアージします。これらすべてを開発者チームなしで実現できます。過去のチケットでAIをシミュレーションし、完全な自信を持って本番稼働させることができます。
よくある質問
このプラットフォームは、開発者が計画、思考、複雑なアクションを実行できる高度にカスタマイズされたAIエージェントを構築するためのツールスイートです。マルチエージェントシステムや企業データとの深い統合を可能にすることで、単純なチャットボットを超え、複雑なサポートワークフローを自動化します。
高度な技術的習熟度が必要で、特にGoogle Cloud、Python、AIフレームワークに関する専門知識が求められます。これは、技術的でないサポートマネージャーが簡単に設定するのではなく、相当な開発リソースを持つエンジニアリングチーム向けに設計されています。
Agent2Agentプロトコルにより、異なる特化型AIエージェントが通信し、協調作業を行うことができます。これにより、例えばトリアージエージェントが注文検索エージェントにタスクを引き渡すなど、エージェント間でタスクをパスすることで複雑なサポート自動化が可能になり、より堅牢な多段階ワークフローを構築できます。
主要なコンポーネントは、エージェントロジックをコーディングするためのAgent Development Kit (ADK)、デプロイと管理のためのAgent Engine、そしてコードサンプルやテンプレートを提供するAgent Gardenです。これらは開発チームによる組み立てとカスタム設定が必要です。
主な制限としては、専任のAIエンジニアを必要とする急な学習曲線、Google Cloudエコシステムへのベンダーロックインの可能性、そしてデプロイ前にマルチエージェントシステムを徹底的にテストしデバッグする際の大きな複雑さが挙げられます。
価格設定はコンポーネントベースで、Agent Engineのコンピューティングとメモリ、基盤となるAIモデルの使用量、アクセスされる他のGoogle Cloudサービスに対して請求されます。このインフラに対する従量課金モデルは、特にサポート量の変動がある場合、コストを予測不可能にします。
