Agentに最適化されたインフラへ Google Cloud Next '26 参加レポート What's new in Google Cloud's agent platform 株式会社ZOZO AI・アナリティクス本部 AI事業戦略部 AIソリューション開発ブロック 桜井 詩音 Copyright © ZOZO, Inc. 1 

自己紹介 株式会社ZOZO AI・アナリティクス本部 AI事業戦略部 AIソリューション開発ブロック ブロック長 生成AIを中心とした最新技術の検証や 事業・業務におけるAI活用の推進 © ZOZO, Inc. 2 桜井 詩音 

What's new in Google Cloud's agent platform 「作る」だけでなく、動かし続けるための基盤へ © ZOZO, Inc. 3 引用元: https://content-cdn.sessionboard.com/content/bgVVe1zfRZCq2ELaHud0_BRK2-093.pdf, p.8 

アジェンダ 1. Agentはどう変わってきているか 2. Gemini Enterprise Agent Platformの全体像 3. Runtime / Govern / Optimize の注目ポイント 4. これからの Agent環境はどうなっていくか © ZOZO, Inc. 4 

Agentは実業務タスクを担い始めている • Interactive Chat Agents: その場で応答する • Background Processing Agents: 裏側で監視・判断・通知する • Real-time Audio/Video Agents: 音声・映像で自然にやり取りする AIが「質問に答えるツール」ではなく 我々を支援する『環境』になり始めている 引用元: https://content-cdn.sessionboard.com/content/bgVVe1zfRZCq2ELaHud0_BRK2-093.pdf, p.5 © ZOZO, Inc. 5 

全体像: 4領域を一つの流れで扱う 引用元: https://content-cdn.sessionboard.com/content/bgVVe1zfRZCq2ELaHud0_BRK2-093.pdf, p.6 Build / Scale / Govern / Optimize が Agentを作って終わりにしないための運用ループになる © ZOZO, Inc. 6 

Buildだけで終わらせない 引用元: https://content-cdn.sessionboard.com/content/bgVVe1zfRZCq2ELaHud0_BRK2-093.pdf, p.7 Build ADK / Agent Studio / MCP / A2Aで、業務に合うAgentを 作る Scale Runtime / Sessions / Memory / Sandboxで、長時間の実 行に耐えさせる Govern / Optimize Identity / Gateway / Registry / Observabilityで、増えた後 も管理し改善する © ZOZO, Inc. 7 

Scale: 長く・速く・安全に動かす • 1秒未満のコールドスタート • 数秒でプロビジョニング • 最大7日間のLong-running Operation • 双方向ストリーミング / BYOC • リソースレベルIAM / 3,000 agents per project Runtimeは、Agentを単発のAPIではなく 本番環境として扱うための土台 引用元: https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/build/runtime?hl=ja © ZOZO, Inc. 8 

Runtime: 追跡できる実行にする • Session ID: 誰の、どの依頼か • Memory: 業務状態をどう持つか • Sandbox: 安全にコードやブラウザを使うか • Evaluation / Observability: 結果と挙動を見続けられるか 「正しく答えたか」だけでなく 誰が・何を・どの権限で実行したかが重要 引用元: https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/build/runtime?hl=ja © ZOZO, Inc. 9 

Govern: IDと台帳で管理する Agent Identity AgentごとにIDを持たせ、 最小権限と監査を前提にする。 Agent Registry 組織内のAgent、MCPサーバー、 エンドポイントを中央で見える化する。 「誰かの権限で動くスクリプト」にしない © ZOZO, Inc. 10 

Agent Gateway: 共通の制御点を持つ • Control: 通信とツールアクセスを中央化 • Policy: IAM連携とプロトコル解析で適用 • Trace: ログとTrace IDで挙動を説明可能にする Agentが増えるほど個別実装の工夫 より共通ゲートウェイの設計が効いてくる 引用元: https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/govern/gateways/agent-gateway-overview?hl=ja © ZOZO, Inc. 11 

Optimize: 品質を見続ける レスポンスが返っても、判断が正しいとは限らない ・Trace / Dashboardで、実行過程を追跡 ・Multi-Agent topology graphで、連携を可視化 ・評価とシミュレーションで、運用中に改善 Agentの品質は、リリースした後に 観測・評価・改善できる形で決まる © ZOZO, Inc. 12 r Request 【 Web App 】 r Response 結果から確認 ◎ r Request 【 Agent 】 r Response 過程も含めて確認 ◎ 処理 

これからの Agent環境: 共通基盤化 実行基盤 長時間・多段階のタスクを ワークロードとして動かす 権限・通信 AgentごとにIDを持たせ ツールアクセスを制御する 観測・評価 結果だけでなく、判断過程と 品質を継続的に見る Agent開発は「モデルを呼ぶ実装」から 実行・権限・観測を含む環境設計へ移っていく © ZOZO, Inc. 13 

これからの Agent環境: バックグラウンド化 Background Processing Agents © ZOZO, Inc. 14 監視 → 判断 → 通知 / 承認を、人の操作を待たずに裏側で回す Trigger Background Agent Human-in-the-loop データ / システム / イベント 監視 判断 通知 / 確認 / 承認 → → 

まとめ: Agent環境はインフラへ進化する プロンプトやモデル選定だけでは完結しない Agentを安全に動かし、見続け、改善できる環境そのものが求められる © ZOZO, Inc. 15