Informa TechTarget傘下の調査会社Omdiaのアナリストであるマーク・ベキュー氏は、「これはデジタルワークスペース市場を狙った巧みな一手だ。日常業務の中で、ごく自然にパーソナルAIアシスタントを使いこなす世界が現実になろうとしている」と評価する。

　Meta PlatformsやMicrosoftなどの競合他社も独自のAIエージェントを立ち上げている。Meta Platformsは2026年9月、バックグラウンドで長時間のタスクを自律処理し、中小企業のニーズにも応える個人向けAIエージェント「Muse」を発表。Microsoftも同月、チームの協業を支えるAIエージェント「Microsoft Copilot Autopilot」を市場に投入した。

　ベキュー氏は、日常のオフィス業務こそが「AIの費用対効果を最も手っ取り早く出せる領域だ」と指摘する。AIエージェントは、ソフトウェアの操作方法そのものを根本から変える可能性を秘めている。「人間がツールを操作する時代から、AIに言葉で目的を伝えればAIが勝手に作業を完遂してくれる時代に変わろうとしている」（同氏）

自社データに対するリスクは受け入れるべき

　しかし、この方向に進む以上、GoogleやMicrosoft、Meta Platformsといった大手ITベンダーは、AIエージェントが企業のデータにアクセスする必要がある世界へと向かっている。AIエージェントが制御不能になることへの懸念が高まっている状況を踏まえると、一部の企業はGeminiやその他のAIモデルにデータへのアクセスを許可することに慎重になるかもしれない。

　調査会社Futurum Groupのアナリストであるデビッド・ニコルソン氏は、AIエージェントの恩恵を最大化したいならば、企業はある程度のリスクを負う必要があると説く。

　「企業が自ら金庫の扉を開けて、AIエージェントにその中を自由に探索させない限り、AI技術の真の価値を引き出すことはできない」とニコルソン氏は説明する。

　ニコルソン氏の予測は、まずは特定部門でのパイロット運用にとどめる企業もあれば、一気に全面展開に踏み切る企業も現れるというものだ。すでにGoogle Workspaceを使いこなしている企業であれば、「Gmail」「Googleスライド」「Googleカレンダー」をGemini Agentに開放することに、さほど心理的抵抗はないはずだ。同氏が指摘するように、これらの業務ツールに蓄積された情報はAIエージェントが的確に動くための必須情報であり、高度な業務をこなすためには避けて通れない。

立ちはだかる権限と費用の問題

　ただし、問題はそれだけではない。「その先に必ずぶつかるのが、『Google以外のベンダーが提供するシステムにあるデータはどう扱うのか』という問題だ。企業のコア資産はSAPやSalesforce、Oracleといったベンダーが提供する基幹エンタープライズシステムの中にこそ眠っている」とニコルソン氏は指摘する。

　仮に企業がそうした他社製システムへのアクセスを認めたとしても、次に「アクセス権限の壁」が立ちはだかる。AIエージェントがSAPやMicrosoft製システムに踏み込もうとした際、スムーズに処理を続行できる権限が保証できるのか。Microsoft製システムを重用する企業では、個別の承認なしにGoogleドライブ内のファイルを閲覧することさえ禁じられているケースがある。

　ベキュー氏は、これはアプリケーション同士の相互運用性ではなく、企業ごとのガバナンスポリシーの問題だと指摘する。「セキュリティを厳しくすれば生産性が落ちる」というのは昔からあるジレンマだ。「ツールベンダーではなく各企業が定めたセキュリティ境界に、自律型エージェントはどう折り合いをつけるのかが問われている」と同氏は言い添える。

　2つ目の課題は運用費用の跳ね上がりだ。GoogleはGemini Agentで、GeminiだけではなくAnthropicの「Claude」も用途に応じて選択できるとアピールする。しかし最先端のAIモデルをフル稼働させれば、費用は跳ね上がる。現場のエンドユーザーにモデルを自由に選ばせる運用は、高度な利用統制とトークン費用の仕組みを組織全体が深く理解していなければ成立しないとベキュー氏は危惧する。

　「プロンプトの書き方を必死に覚えたと思ったら、今度は従業員全員にAIの利用費用の責任を持たせるのか、という話になる。企業にとってこの財務リスクの管理は難題だ」（ベキュー氏）

　調査会社Tekonyxの創設者兼最高研究責任者（CRO）であるシド・ナグ氏は、こうしたハードルはAIエージェント導入の初期段階における「産みの苦しみ」を示していると分析する。業務ワークフローをAIエージェントに委ねる試みは、特に複数ベンダーのシステムが入り乱れた複雑な状態の場合、「最初から一発でうまくいくはずがない」と同氏は言う。実用に耐え得る正確性を保証するには、試行錯誤のための時間が必要になるという。

　「すでにGoogleサービスを多用している企業ならGemini Agentを歓迎するだろうが、機密データや知的財産を自社の統制下にとどめておきたいと考える企業は慎重姿勢を崩さないだろう」とニコルソン氏はみる。特定の大手ベンダーによるロックインを警戒し、会社のコア資産である知的財産を自前で管理したいと望むのは、同氏いわく「まっとうな戦略」だ。

　データの帰属や権限設計を巡る課題が山積しているとはいえ、ナグ氏はGoogleの挑戦を「正しい進化の方向へ踏み出した確かな一歩」だと評価する。「自社の最先端モデルのパワーと、実務を自律的に動かすAIエージェントを融合させたことは、Googleにとって英断であり、見事な戦略的一手だ」（同氏）。

　Googleによると、Gemini AgentはWebブラウザをはじめ、「iOS」や「Android」搭載のスマートフォンといったデバイスから呼び出せる。クラウド上で常時稼働しており、どの端末からアクセスしても統一された記憶や作業コンテキスト、パーソナライズ設定がそのまま引き継がれる。複雑なタスクには、特定の作業だけを受け持つ一時的な「サブエージェント」を裏側で動的に立ち上げ、並行処理や分担作業をこなすマルチエージェント機構も備えるという。