この記事の結論
2026-04-22のGoogle Cloud Next '26で、旧Vertex AIは「Gemini Enterprise Agent Platform」として独立した。
単なる改名ではなく、エージェント運用の層が正式プロダクト群として切り出された転換点。
Model GardenにはClaude Opus/Sonnet/Haikuが正式同居し、合計200超モデルが並ぶ。
Google純正基盤にAnthropicが並列で乗る構造はここで確定した。
個人でClaudeやChatGPTを回してきた人が、次に会社へ提案する時の地図として整理する。
私の結論は、Google Workspace企業ならまず触る価値あり、Microsoft 365企業はCopilot Studio優先で問題なし。
この記事は個人でClaudeやChatGPTを使い込んでいて、次は会社のAI設計に関わりたい人向け（クラウド・API・SDKの基本用語が分かれば読めます）。
2026-04-22、Google Cloud Next '26でGemini Enterprise Agent Platformが発表されました。
名前の後ろに"(formerly Vertex AI)"と添えられている通り、旧Vertex AIのエージェント機能群が独立した新ブランドです。
ただのリネームでは片付かない話。
個人でAIを回してきた人にとっての「次の戦場＝会社のAI」がどういう地形になるか。
その地図が一枚確定した、というのが私の見方です。
この記事ではGoogle Cloud公式ブログ、製品ページ、Google Cloud公式の移行ドキュメントを一次ソースに、発表内容そのものより「これが何を意味する転換点なのか」に絞って整理します。
Gemini Enterprise Agent Platformとは何か
公式ブログの表記は "Introducing Gemini Enterprise Agent Platform, formerly Vertex AI"。
製品ページのURL自体にも "formerly Vertex AI" が含まれています(Google Cloud製品ページ)。
ポジショニングは開発者・技術者向けの「企業エージェントを作って・動かして・守って・磨く」バックエンド基盤。
エンドユーザーが直接触るアプリではありません。
ここ重要。
4つの柱で機能を整理しているのが今回の発表の骨格です。
4つの柱（Build / Scale / Govern / Optimize）
| 柱 | 主要コンポーネント | 役割 |
|---|---|---|
| Build（構築） | Agent Studio / ADK / Agent Garden | ローコードUIとSDKの両建て。Agent Gardenはあらかじめ用意されたテンプレート集 |
| Scale（稼働） | Agent Runtime / Agent Sandbox / Memory Bank | 1秒未満で立ち上がる実行基盤。安全な実行環境と長期記憶 |
| Govern（統治） | Agent Identity / Agent Registry / Agent Gateway | 暗号方式のID割当と承認ツールの中央管理。Security Command Center統合 |
| Optimize（最適化） | Agent Simulation / Evaluation / Observability / Optimizer | 仮想ユーザーでの事前テスト、継続スコアリング、失敗の自動分析 |
私が一番注目しているのはGovern層。
IDと監査とゲートウェイが正式プロダクトとして並んだのが産業化のサインです。
なぜ今「転換点」と言い切れるのか
Google Cloud公式ブログは今回の発表を、自律エージェントを企業システム全体で動かすフェーズへの移行と位置付けています。
"Gemini Enterprise Agent Platform brings together everything you need to build, scale, govern, and optimize sophisticated agents in one place."
— Google Cloud公式ブログ, 2026-04-22(出典)
モデル単体の性能はコモディティ化しつつあり、勝負どころは作業の指揮・統治・ID・実行の層に移った。
Google Cloudがこの層の統合ブランドを正式に独立させた意味は大きい。
これは構造の話。
Google Cloudのブログでは、初期の「生成AIツール」段階から、統治機構付きの「自律エージェント管理」段階への移行と説明されています。
私から見ても位置づけとして妥当な整理です。
Google Cloud公式の数字でも、Gemini利用量は前年比35倍の伸び(出典: 公式報告)。
エージェント運用が試作段階から本番運用段階に抜ける時期に、統治層を表に出したタイミングは合っている。
「Gemini Enterprise」と「Agent Platform」は別物
ここが日本語記事で一番混乱している箇所。2層構造を先に整理します。
| 項目 | Gemini Enterprise | Gemini Enterprise Agent Platform |
|---|---|---|
| 発表時期 | 2025-10 | 2026-04-22（旧Vertex AI） |
| 対象 | ビジネスユーザー・管理者 | 開発者・技術者 |
| 位置づけ | 入口（ガバナンスの正面玄関） | 奥（産業グレードの工場） |
| 主な機能 | Agent Designer / Inbox / Projects / Canvas | ADK / Agent Runtime / Model Garden / Govern系 |
| 料金体系 | ユーザーあたり月額（ライセンス） | API従量課金 |
ざっくり言うと、Gemini Enterpriseが「社員が触る窓」で、Agent Platformが「裏で動く工場」。
Google Cloud公式の製品ページも同じ2層構造で説明されています(Google Cloud: Gemini Enterprise製品ページ)。
個人AIユーザーが会社で提案する時、最初に「窓と工場のどっちの話をしてるか」を分けるだけで議論が整理されます。
ここ押さえておくと強い。
私の判断は、社内説明は窓と工場で30分ずつ別に取るのが正解。
混ぜると必ず破綻します。
Model Gardenに200超モデル、Claudeも正式に同居
今回の発表で個人Claudeユーザーにとって見逃せないのがModel Gardenの構成です。
- Google製: Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2)、Lyria 3、Gemma 4
- Anthropic: Claude Opus、Claude Sonnet、Claude Haiku（全系列）
- 合計200以上のモデル(出典: Google Cloud公式ブログ)
Google純正のエンタープライズプラットフォームにAnthropicのClaudeが正式に並ぶ構図。
これなかなかやばい。
200超のモデルが1つの管理画面に並ぶ運用は、3年前なら自社で組むしかなかった。
Vertex AI上のClaudeは、Anthropic公式が同じ料金単価でVertex AIに提供すると明記しています(Anthropic公式: Claude on Vertex AI)。
「Googleの基盤だけどClaudeを普通に呼べて、しかも同じ値段」という状態。
月20ドルでClaude Proを個人契約してきた人にとって、会社の本番ワークロードでも同じ単価で乗せられる意味は大きい。
個人でClaudeを回してきた人が「会社ではGoogle基盤を使う」となった時、使ってきたモデルをそのまま持ち込める。
これが構造の言いたいことです。
料金は2層で分けて見る
先に触れた通り、料金体系も2層で分かれています。
Gemini Enterprise（アシスタント版）ライセンス料金
| プラン | 年間コミット | コミットなし |
|---|---|---|
| Business | $21/ユーザー・月 | — |
| Standard | $30/ユーザー・月 | $35/ユーザー・月 |
| Plus | $50/ユーザー・月 | $60/ユーザー・月 |
Google Cloud公式の料金ページに、年間コミットの方が安く、コミットなしの月額が割高になる構造が明記されています(Google Cloud Gemini料金ページ)。
100人にPlusを当てれば年6万ドル（$50×100人×12ヶ月）。
コミット無しは1人月10ドル高くつくので、人数が読める案件は年間契約が無難です。
Agent Platform側（従量課金）
| モデル | 入力（1Mトークン） | 出力（1Mトークン） |
|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro（≤200K） | $1.25 | $10.00 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15 | $0.60 |
| Claude 3.5 Sonnet v2 | $3.00 | $15.00 |
| Claude 3.5 Haiku | $0.80 | $4.00 |
Google Cloud公式の生成AI料金ページに、プロビジョニングスループット契約で持続的な高負荷利用時にコストを下げる選択肢が示されています(Vertex AI生成AI料金)。
私が気になるのは、ライセンス側（窓）とAPI側（工場）が別会計という点。
社内提案で見積もる時、ここを混ぜて話す担当者が必ず出る。
整理しておく値打ちあり。
前述の年6万ドル（Plus 100人）に加えてAPI側はその5〜10倍のレンジになる可能性が普通にあるので、最初の試算で桁を間違えると企画が止まる。
本番運用に耐えるかの慎重論
発表に浮かれず、慎重派の声も素で置いておきます。
Google Cloud公式ブログにはComcast、Payhawk、L'Oréalの事例が並びます。
Payhawkの「経費申請時間50%以上削減」はGoogle Cloud公式ブログの数字、Payhawk自社サイトでは60%削減と揺れがあり(Payhawk公式)、社内向け資料として引く時は出典をどちらかに統一しておく方が安全です。
ベンダーロックインの観点では、Anthropic自身の公式声明も参考になります。
AnthropicはAmazon Bedrock、Vertex AI、Microsoft Foundryなど複数のクラウドに同時提供しており(Anthropic公式: Microsoft Foundry提供開始)、モデル側はマルチクラウド前提です。
ただし、Model GardenにClaudeが入っても、ID・監査・ランタイムの層はGoogle Cloud側で閉じる設計。
Anthropic公式が複数クラウドを並走させている事実を考えると、抜ける時のコストは別途見ておく必要があります。
ここは素直に重い指摘。
個人AIユーザーは何を知っておくべきか
今回の発表から、個人でAIを使い込んできた人が読み取るべきは3点です。
1つ目は「個人AI活用のスキルは会社AI設計に流用できる」。
Agent StudioはローコードUIですが、ADK側はPython/TypeScript/Go/Java対応のSDK。
GitHubで15,600星超、2,800プロジェクトで採用済み(google/adk-python)。
個人でプロンプトを書けてきた人はそのまま上の層に上がれる構造です。
2つ目は「Claudeが会社でも普通に使える時代が確定した」。
Model Garden経由で同額。
個人で Claude Opus を回してた人が、会社に入れても「いつものClaude」で提案できる。
これでかい。
私なら最初の社内提案で「個人で半年使い込んだプロンプト3本をそのまま動かすデモ」を15分組む。
3つ目は「日本のデータ保管対応は現時点で未アナウンス」。
Gemini Enterpriseのデータ保管対応はeuとus、許可リスト付きでcaとin。
日本リージョン（asia-northeast1）はリストに不記載(出典: Google Cloud公式ドキュメント)。
Vertex AI API自体は日本で使えますが、データ保管要件が厳しい業種はここ確認必須です。
会社で立ち上げを提案するなら、公式ブログの原文(cloud.google.com)と製品ページ、ADKのGitHubの3点を社内資料に貼るのが最短ルートだと考えています。
既存Vertex AIユーザーはどうなるのか
製品ページのURLに "formerly Vertex AI" の表記がある通り、エージェント機能群はAgent Platform名に統合されました。
ただしVertex AI ブランド自体はML基盤として残ります。
完全廃止ではなく再編。
SDKはVertex AI SDK（2026年6月以降Geminiサポート終了予定）からGen AI SDKへの移行が推奨されています。
Vertex AI SearchはAgent Searchにリネーム中(出典: Google Cloud公式移行ガイド)。
既存のVertex AIエージェント開発資産は、基本そのままAgent Platform名義で継承されます。
移行コストより命名変更の追従コストが主、という印象です。
FAQ
Q. Gemini EnterpriseとGemini Enterprise Agent Platformは同じもの？
別物です。
Gemini Enterprise（2025-10発表）は社員が触るアシスタント版＝入口。
Gemini Enterprise Agent Platform（2026-04発表、旧Vertex AI）は開発者がエージェントを作る基盤＝奥。
料金体系も別です。
Q. Vertex AIはなくなるのか？
完全廃止ではありません。
エージェント機能群がAgent Platform名に再編された形で、Vertex AI ブランド自体はML基盤として残ります。
SDKはGen AI SDKへの移行が公式推奨です(公式移行ガイド)。
Q. Model GardenのClaudeは本家と何が違う？
Anthropic公式によれば、Vertex AI上のClaudeはAnthropic自社APIと同じ料金で提供されます(Anthropic公式)。
差分はGoogle Cloud側の認証・監査・IAM統合で呼び出せる点。
社内で監査ログを揃える要件がある場合はこちらが有利な場面があります。
Q. Microsoft Copilot Studioと迷っている
普段使いのオフィス基盤がGoogle WorkspaceかMicrosoft 365かでほぼ決まります。
Microsoft公式はCopilot StudioをMicrosoft 365とDynamics 365の統合前提で位置付けており(Microsoft Copilot Studio公式)、両方併用する合理的理由は現状乏しい、というのが私の見方です。
Q. 日本企業で使える？データは日本に置ける？
Vertex AI APIは日本リージョン（asia-northeast1等）で利用可能ですが、Gemini Enterprise側のデータ保管対応は2026-04時点でeuとusのみリストに掲載。
日本は不記載です(公式ドキュメント)。
厳格なデータ保管要件がある業種は要注意。
Q. 個人で試せる？
Agent Platform側（Vertex AI継承の従量課金）はGoogle Cloudアカウントがあれば個人でもAPI従量で触れます。
Gemini Enterpriseの年間コミットライセンスは法人契約想定のプランです。
用語ミニ辞書
このページに出てきた言葉
- Vertex AI
- Google Cloudの統合AI開発・運用プラットフォーム。エージェント機能はAgent Platformに独立、ML基盤としては残存
- Gemini Enterprise
- 社員が直接触る企業向けAIアシスタント。ライセンス課金
- Gemini Enterprise Agent Platform
- 開発者がエージェントを構築・運用する基盤。API従量課金
- エージェント
- 指示を受けて自律的に複数の操作を組み合わせて実行するAI仕組み
- ADK
- Agent Development Kit。Google公式のエージェント開発用ツールキット
- SDK
- ソフトウェア開発キット。特定サービスを呼び出すためのコード一式
- Model Garden
- Vertex AI/Agent Platform上で200超のAIモデルを選んで呼び出せるカタログ
- トークン
- AIが文章を処理する単位。日本語1文字で1〜2トークン程度
- 従量課金
- 使った分だけ支払う料金体系
- プロビジョニングスループット
- 一定の処理量を事前確保して契約する方式
- ベンダーロックイン
- 特定の事業者から抜けにくくなる状態
- マルチクラウド
- 複数のクラウド事業者を併用する構成
- データレジデンシー
- データを物理的にどの国・地域に置くかの規定
- オーケストレーション
- 複数のAIや処理を1つの流れにまとめて指揮すること
- ガバナンス（統治）
- 誰が何を実行できるか、ログをどう残すかなどのルール管理
- ランタイム
- プログラムが実際に動く実行環境
参考リンク
- Google Cloud公式ブログ: Introducing Gemini Enterprise Agent Platform
- Gemini Enterprise Agent Platform 製品ページ
- Gemini Enterprise 製品ページ
- Gemini Enterprise刷新ブログ
- A2A Protocolアップグレード発表
- ADK (Agent Development Kit) GitHub
- Anthropic公式: Claude on Vertex AI
- Anthropic公式: Claude on Microsoft Foundry
- Microsoft Copilot Studio公式
- Google Cloud Gemini料金ページ
- Vertex AI生成AI料金ページ
- Google Cloud公式: Vertex AI移行ガイド
- データ保管対応リージョン一覧
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。