Google の Gemini エコシステムは、会話型 AI からフルスタックのエージェント開発プラットフォームへと急速に進化しています。エンタープライズデプロイメント向けの Vertex AI Agent Builder から、コードファーストの制御を実現するオープンソースの Agent Development Kit（ADK）まで、開発者は Google 上で推論・計画・自律的な行動が可能なエージェントを構築するための複数の手段を手にしています。

しかし、Gemini の本番デプロイメントには、エンタープライズユーザーにとっての課題が残っています。Gemini エージェントは Web 検索、コード実行、API 呼び出しは可能ですが、Salesforce、SAP、Oracle、Snowflake といったシステムに蓄積された企業の重要なナレッジにはアクセスできません。このデータへのライブアクセスがなければ、エージェントは的確な回答を生成できず、セキュリティチームはロールアウトをブロックし、ユーザーの AI 活用は停滞してしまいます。

CData Connect AI は、Gemini エージェントを 350 以上のエンタープライズシステムにリアルタイムで接続するマネージド Model Context Protocol（MCP）プラットフォームです。Connect AI を導入すると、エージェントはライブのビジネスコンテキストに基づいて推論を開始し、既存のソースシステム権限を継承しながら、AI スタック全体で機能する単一のガバナンスエンドポイントを通じて実データに対するアクションを実行できるようになります。

障壁：スケーラブルなガバナンスの効いたデータアクセス

Google AI Studio はプロトタイピングを手軽に始められます。ADK は開発者に精密な制御を提供します。Vertex AI Agent Engine は本番規模を処理します。しかし、Google Gemini エコシステム全体で同じ課題が残っています。エージェントには信頼できるデータアクセスが必要であり、セキュリティチームには承認・制御可能なガバナンスが必要です。

Gemini で AI を構築する際、ほとんどの企業は以下のような壁にぶつかります：

• シャドー IT リスク：ユーザーが ITチーム の監視なしに個別のコネクタを立ち上げ、認証情報の散乱と監査ギャップが生じる

• データウェアハウスのレイテンシ：ETL パイプラインが数時間から数日の遅延をもたらし、エージェントは古いデータで推論して時代遅れの提案をしてしまう

• コネクタの乱立：新しいエージェントのユースケースごとにポイントツーポイントの連携が必要となり、メンテナンスのオーバーヘッドが増大する

Connect AI は、すべての Gemini デプロイメントとスタック内の他の AI プラットフォームで機能する単一のガバナンスレイヤーを提供することで、これらの課題を解決します。

Connect AI と Gemini の連携

Connect AI を統合することで、Gemini エージェントは以下のことが可能になります：

ライブでガバナンスの効いたデータをクエリ。 Salesforce、Snowflake、NetSuite、ServiceNow、その他 350 以上のソースから取得できます。すべてのリクエストは接続時ではなく実行時にソースシステムの権限を尊重します。

数千ではなく 8 つの効率的な MCP ツールを使用。Connect AI の効率的なツールセットは、エンドポイント固有の実装と比較してトークン消費を 20〜60% 削減します。ツールが少ないということは、エージェントの推論が速く、コストが低く、選択肢過多による判断の遅れがないことを意味します。

単一のステートメントでクロスシステムクエリを実行。エージェントが Salesforce の商談と Snowflake の使用状況データ、Zendesk のサポートチケットを相関させる必要がある場合、Connect AI は順次 API コールや AI 推論による手動でのデータ統合なしにクエリをフェデレートします。

読み取りを制御するのと同じガバナンスでソースシステムに書き戻し。エージェントは本番システムでレコードを作成し、フィールドを更新し、ワークフローをトリガーできます。すべてのアクションがログに記録され、権限がチェックされます。

AI スタック全体で機能。Gemini エージェントを動かすのと同じ MCP エンドポイントが、Copilot Studio、Claude、ChatGPT、n8n、オープンソースモデルでも機能します。AI プラットフォームを追加したりプロバイダーを切り替えたりしても、連携を再構築する必要はありません。

従来の AI 連携ではデータにアクセスできても、同期の遅延が発生し、読み取り操作しかサポートされません。Connect AI は本番システムをその場でクエリするため、エージェントは常に最新のデータを参照でき、ソースシステムへの書き戻しも可能です。パイプラインも、古いスナップショットも、重複インフラも不要です。

組み込みのエンタープライズガバナンス

セキュリティチームが AI デプロイメントをブロックする理由は、主に 3 つあります。Connect AI はそのすべてに対応しています。

認証情報の露出：Connect AI はパススルー認証を使用します。エージェントクエリは、共有サービスアカウントや認証情報の散乱なしに、OAuth/SAML を介してエンドユーザーの ID と権限を継承します。ソースシステムの RBAC は実行時に動的に適用されます。

監査ギャップ：すべてのクエリは、ユーザー ID、クエリテキスト、アクセスしたシステム、返されたデータ、タイムスタンプを含む完全な帰属情報とともにログに記録されます。ログはコンプライアンスレポートとインシデント対応のために SIEM にエクスポートできます。

スコープクリープ：ワークスペース分離により、エージェントは認可されたシステムにのみアクセスできます。財務エージェントは財務データを参照し、営業エージェントは CRM を参照します。専用ツールは、追加の制御のために組み込みのアクセス制限と特定の操作を組み合わせることができます。

よりスマートな Gemini エージェントの実例

ADK で構築され、Vertex AI Agent Engine にデプロイされた顧客ヘルス監視エージェントを考えてみましょう。

トリガー：アカウントマネージャーが「Acme Corp の調子はどうですか？」と尋ねます。

プランニング：Gemini エージェントは質問をサブタスクに分解します。最近の商談を確認、サポートチケットの傾向をレビュー、製品使用状況を分析、契約更新日を特定。

クエリ：Connect AI は、8 つのユニバーサルツールを使用する単一の MCP エンドポイントを通じて、Salesforce（商談と取引先）、Zendesk（サポート履歴）、Snowflake（使用状況分析）、NetSuite（請求ステータス）からライブデータを取得します。

推論：Gemini はこれらのシグナルを統一された評価に統合し、前四半期に使用量が 40% 減少し、サポートチケットが 2 倍になったことを特定します。この解約リスクは CRM だけでは表面化しません。

アクション：エージェントは Salesforce でフォローアップタスクを作成し、プロアクティブなアウトリーチメールを下書きし、ガバナンスの効いた MCP 書き込み操作を通じて Slack でカスタマーサクセスチームにアラートを送信します。

監査：すべてのクエリと書き込み操作は、完全なユーザー帰属とともに Connect AI のガバナンスレイヤーにログとして記録され、コンプライアンスレビューのための完全なトレーサビリティを提供します。

Google の AI エコシステム全体での構築

Vertex AI Agent Builder + Agent Engine

本番エージェントをデプロイするエンタープライズチーム向けに、Connect AI は Vertex AI のネイティブコネクタを拡張して、重要なビジネスコンテキストを含むエンタープライズシステムのロングテールをカバーします。データアクセスがエージェントとともにスケールし、パイロット用に構築したガバナンスレイヤーが再設計なしで本番に引き継がれるという確信を持って Agent Engine にデプロイできます。

Agent Development Kit (ADK)

コードファーストの制御を求める開発者向けに、Connect AI は ADK のモジュラーアーキテクチャとネイティブに統合する MCP 標準ツールを提供します。Python、TypeScript、Java、Go でエージェントロジックを定義しながら、Connect AI がエンタープライズ認証、クエリ最適化、書き戻し操作を処理します。コードはクリーンに保たれ、データアクセスはガバナンスの効いた状態を維持します。

Google Workspace Studio

ノーコード自動化を構築するビジネスチーム向けに、Connect AI は Workspace Studio のネイティブ連携を超えた可能性を開きます。SAP からライブ在庫を取得し、NetSuite で価格を更新し、ビジネスユーザーがこれまで到達できなかったシステム全体で顧客データを分析するエージェントを、IT チームが求めるのと同じガバナンス制御のもとで実現できます。

Google AI Studio

迅速なプロトタイピング向けに、Connect AI は本番アーキテクチャにコミットする前に、実際のエンタープライズデータに対してエージェントの動作をテストできます。AI Studio のビジュアルインターフェースで構築と反復を行い、データレイヤーを再構成することなく同じ MCP エンドポイントを ADK または Vertex AI にデプロイできます。

これがエンタープライズ AI 戦略にとって重要な理由

今日勝つ AI プラットフォームが来年も唯一のものであるとは限りません。経営幹部の 63% がプラットフォームの乱立を懸念として挙げており、企業は OpenAI、Anthropic、Google、オープンソースオプションにまたがるマルチモデル戦略に移行しています。Connect AI は、単一の AI ベンダーを超えたインフラソリューションを提供します。

アーキテクトと IT リーダー向け：数ヶ月ではなく数日でガバナンスの効いたエージェントインフラをデプロイできます。4〜6 ヶ月の DIY MCP サーバー開発を回避できます。1 つのレイヤーがエージェントプラットフォームごとの個別コネクタの統合を置き換え、新しい AI プラットフォームを追加しても同じガバナンスが引き継がれます。

セキュリティチーム向け：自信を持って AI デプロイメントを承認できます。パススルーセキュリティがサービスアカウントの散乱を排除します。完全な監査証跡が迅速なインシデント対応を可能にします。ワークスペース分離が設計により最小権限を適用します。

ビジネスステークホルダー向け：古いエクスポートではなくライブでガバナンスの効いたデータで動作する AI エージェントを信頼できます。一貫したガバナンスを維持しながら、インテリジェントな自動化を数百のユースケースにスケールできます。

CData Connect AI と Google Gemini を始める

開始するには：

1. CData Connect AI でエンタープライズデータソースを接続

2. ユースケースに合わせて権限ポリシーとワークスペース分離を構成

3. ADK、Vertex AI Agent Builder、または Google AI Studio で MCP エンドポイントを登録

4. ライブビジネスコンテキストで推論とアクションを行うエージェントを構築

わずか数分で、Gemini エージェントは会話型プロトタイプから、企業全体の顧客、注文、在庫、業務を理解する本番対応システムへと進化できます。

CData Connect AI は、Google の AI エコシステムに、価値を生み出す本番対応エージェントに必要なセマンティックインテリジェンス、エンタープライズガバナンス、ライブデータアクセスを提供します。1 つのユースケースから始め、価値を証明し、同じガバナンスの効いたインフラでチームとプラットフォーム全体にスケールしてください。

CData Connect AI の無償トライアルを開始し、MCP でエンタープライズデータを Gemini エージェントに接続してみましょう。

※本記事はCData US ブログ Build Smarter Gemini Agents with Live Enterprise Data の翻訳です。