Google CloudがGemini factoryを開始、企業向けソフトウェアパートナーによるエージェント型ソリューションの共同開発を支援

Gemini factoryの支援内容

Gemini factoryは、MCPコネクタやスキル、プラグイン、自律型エージェントにわたる、パートナーのエージェント型アーキテクチャの選択を支援します。資金の優遇策とgo-to-market (GTM)の支援で、パートナーの顧客の利用開始も早めます。^[1]

図1　パートナー向けGemini factoryの3つの支援

統合されたGeminiの体験

従来の企業向けAIでは、サードパーティの連携が独立した最上位エージェントとして動くことが多く、従業員は作業の流れを離れる必要がありました。新しい統合されたGeminiの体験では、企業がMCPやA2Aランタイム、REST APIの標準化されたコネクタで、パートナーの機能を直接取り込めます。

宣言的なスキルやプラグインも登場しつつあり、Google Cloudは統合されたGeminiのアーキテクチャが独立系ソフトウェアベンダーに機会を開くとしています。ドメイン特化型の知能や規制対象のワークフロー、稼働中の記録システムを、企業の日常業務へ直接組み込む機会です。

図2　Google Cloudが見る独立系ソフトウェアベンダーの機会

本番統合へ進める支援

Google Cloudは、認証の接続や複数段階のツール実行の調整などで、統合作業が滞りやすいとしています。Gemini factoryについては、パートナーの最初のユースケースから本番の統合までを数か月ではなく数日で進められるとしました。

図3　Google Cloudが挙げる統合の滞りと本番化

Gemini factoryの開発支援

Gemini factoryは、適切なアーキテクチャのパターンが決まると、数か月分の統合作業をAI支援の開発の流れへ圧縮します。パートナーの開発チームは、開発を加速するAccelerated Partner Development PipelineでGoogle Cloudの専門家と協働します。^[1]

図4　開発を支えるGemini platformの3つの機能

Antigravityでの開発作業

Antigravityは、AIを前提にした開発環境です。パートナーのチームは、既製のRapid Agent Development (RAD) skillsとAIの支援で次の作業を進めます。

Geminiへつなぐ構成

大半の統合では、Cloud Runや既存のクラウドに置けるRemote MCP Connectorで、プラットフォームのAPIを公開します。そこへDeclarative Skills (.md)を重ね、Pluginにまとめる構成です。

図5　大半の統合で使うRemote MCP Connector構成

native MCP appsとガイド付きのインライン部品で、パートナーの連携はGemini内に文脈に応じた画面を表示します。Geminiは利用者を分断された外部ポータルへ移さず、出力をGoogle Workspaceやほかの企業向けコネクタへつなぎます。

Gemini factoryが支援する対象

Gemini factoryの対象は、企業向けソフトウェアのパートナーです。実践型のワークショップの開催地は世界の技術拠点で、東京もその1つです。^[1]

図6　Gemini factoryの対象と開催地

開催地には、サンフランシスコやニューヨーク、サニーベール、ロンドン、パリ、テルアビブも含まれます。日本から参加したい場合は、東京のワークショップの日程と参加条件を最初に確かめる順序を編集部は勧めます。

BuildからScaleまでの支援

Gemini factoryは、ハッカソンにとどまらず、構築から規模拡大までを通しで支える商用化の流れとして組まれています。段階はBuild、Launch、Scaleの3つで、段階ごとに支援の柱とパートナーが得る利点がある構成です。

図7　Gemini factoryの3つの段階

Google Cloudは、検証済みのパートナーを成長の各段階で支援します。Build段階の柱はSeed creditsで、事前に範囲を定めたクレジットや利用量ベースのperformance credits、範囲を定めた技術支援が支援の内容です。

Launchでは、請求や調達、企業向けの統合を簡素化してGoogle Cloud Marketplaceに直接掲載し、世界の大企業や中堅企業から見つけやすくします。Scaleでは共同マーケティングの素材やPRキットを使え、Googleが費用を負担するキャンペーンは成果の高いパートナーが対象です。

クレジットの受け取り条件

検証済みパートナーの適格なソリューションは、Marketplace掲載時のSeed Creditsと、推論の運用費用を補うperformance creditsを得られます。GTMの素材と営業面の支援も組み合わされる仕組みです。

図8　検証済みパートナーの適格なソリューションへの支援

クレジットを前提に参加を検討する場合は、受け取りの時期と適格の条件を参加前に確かめる手順を編集部は勧めます。申請方法や適格の基準、開催日程、事前のクレジットとSeed Creditsが同じかどうかは、今回の発表に含まれていません。

Geminiでの導入の構成

パートナーがSkillやPlugin、MCP server、A2A agentのどれを作る場合でも、導入の手間を減らし、知的財産を守る設計です。Geminiの利用者は、native OAuthやDynamic Client Registration (DCR)を使って、Geminiの中で連携を利用します。

図9　Geminiでのパートナー連携の導入構成

ライセンスを持ち込む場合は、簡素化されたBring Your Own License (BYOL)の流れを使う形です。パートナーは、バックエンドの安全対策やデータソース、独自のツールを自社のプロジェクト境界の内側に保ちます。

パートナーのソリューションはAI Solution Finderにも載り、利用企業は発表時点で検証済みのMCPコネクタやプラグイン、エージェントを1か所で探せます。IT管理者が、こうしたソリューションをGeminiで設定・管理しやすくなる仕組みです。

Gemini factoryで選ぶ連携方式

Gemini factoryでは、パートナーの機能をGeminiへつなぐ方式を、補い合う4つの構成要素から検討します。Geminiは4つを1つの仕組みにまとめ、共有のセッション文脈をパートナーのコネクタへ渡して出力をつなぐ設計です。^[1]

MCPコネクタは、Gemini platformのAgent Registryに呼び出し可能なツールとして登録されます。Declarative Skills (.md)はSkills Registryに保存され、コネクタをまたぐ繰り返しの作業手順をGeminiに持たせる仕組みです。

A2Aエージェントの位置付け

単独のA2Aエージェントは、独自アルゴリズムや規制対応のワークフロー、厳格なコンプライアンス規則のいずれかに価値がある企業向け独立系ソフトウェアベンダー向けです。このエージェントは分離されたパートナー環境で動き、呼び出し可能なコネクタとしてGeminiにつながります。

図10　単独のA2Aエージェントの対象と構成

Google Cloudは、上の対象向けのこの構成で知的財産を守り、決まった実行順序を保証するとしています。改ざんできない監査記録の維持も、同社が挙げる点です。

目的別の連携方式の選択

各方式の用途から、目的ごとの候補を編集部が整理しました。Gemini factoryで連携方式を選ぶ前には、自社の機能がどの用途に当たるかを確かめる手順を編集部は勧めます。

図11　目的ごとの連携方式の候補（編集部の整理）

外部のAPIや検索、CRUD操作をGeminiから呼びたい場合、編集部はMCPコネクタを出発点と見ています。業界固有の指示やガードレール、繰り返しの多段階作業も持たせたい場合は、宣言的スキルを重ねる構成が候補です。

IT管理者に一括で管理させ、利用者に呼び出させたい場合は、コネクタとスキルを1つのすぐ使えるソリューションとしてPluginsにまとめる構成が編集部の挙げる候補です。独自アルゴリズムや規制対応のワークフロー、厳しいコンプライアンス規則に価値がある企業向け独立系ソフトウェアベンダーには、A2Aエージェントを編集部は挙げます。

ADKとA2Aでのランタイム公開

パートナーは、非公開のモデルや厳密に決定論的な実行が要る場合に、ADKとA2Aプロトコルを使います。自社のランタイムは、Agent Registryで呼び出し可能なコネクタとして公開します。

図12　2つのバックエンド構成の違い