Gemini Enterprise: 事業変革を推進するエージェント型AIプラットフォームの詳細分析

エグゼクティブサマリー

本レポートは、Googleが提供するGemini Enterpriseについて、その機能、アーキテクチャ、および戦略的価値を網羅的に分析するものである。Gemini Enterpriseは、単なる製品群ではなく、「職場におけるAIへの単一の玄関口」として機能するよう設計された、包括的なエージェント型AIプラットフォームである 。その中核的な価値提案は、組織内に散在するデータソース、ツール、そして人材を、単一のインテリジェントで統制可能なAIレイヤーの下に統合することにある。
このプラットフォームは、5つの主要なアーキテクチャの柱に基づいている。第一に、Googleの最先端AIモデル群が「頭脳」として機能し、あらゆるタスクに世界クラスのインテリジェンスを提供する。第二に、「ワークベンチ」として提供されるノーコードツールがAIを民主化し、あらゆる部門のビジネスユーザーが独自のAIエージェントを構築することを可能にする。第三に、「タスクフォース」として機能するAIエージェント群は、Google製、カスタムビルド、およびサードパーティ製のものを組み合わせて、複雑なワークフローを自動化する。第四に、「コンテキスト」として、プラットフォームは企業のデータが存在する場所を問わず安全に接続し、AIエージェントに業務遂行に必要な文脈を提供する。最後に、「ガバナンス」として、中央集権的な管理フレームワークにより、すべてのAIエージェントを可視化し、保護し、監査することが可能となる。
Gemini Enterpriseの戦略は、単なるタスク支援を超えたワークフロー全体の自動化と、オープンなエコシステムを重視する点において、競合他社との差別化を図っている 。本レポートでは、これらの要素を詳細に解き明かし、Gemini Enterpriseがどのようにして企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる戦略的資産となり得るのかを明らかにする。

第1章 Gemini Enterpriseアーキテクチャ：AIへの統一された玄関口

このセクションでは、Gemini Enterpriseが単なる「シンプルなチャットボット」のパラダイムを超え、企業のオペレーションに深く統合される全体論的なプラットフォームであるという基本概念を確立する 。ここでは、Googleが描く、中央集権的なAIハブとしての戦略的ビジョンを解き明かす。

プラットフォームの哲学の定義

Gemini Enterpriseは、分断されたツールの集合体ではなく、包括的で統合されたプラットフォームとして明確に設計されている。その目的は、企業のデータ、ツール、人材を一つの安全な場所に集約し、個別のタスクだけでなく、ワークフロー全体を自動化することにある 。このアーキテクチャは、大企業におけるAI導入の断片化という課題に対する直接的な回答である 。Googleの戦略は、Gemini Enterpriseを企業のAI駆動型オペレーション全体を実行するための基盤となるプラットフォーム、すなわちAIのための「オペレーティングシステム」として位置づけることにある。統一されたインターフェース、中央集権的なガバナンス、そして異なるベンダーの「エージェント」（アプリケーション）を統括する構造は、OSのそれに酷似している 。このアプローチは、単にアプリケーションを販売するのではなく、企業がAIを活用する上で不可欠な基盤となることで、強力な競争優位性を築くことを目指している。

プラットフォームの5つの中核的柱

Google Cloudのリーダーシップが明確にした、アーキテクチャを定義する5つの主要要素を詳述する 。

• 頭脳 (Models): プラットフォームは、Googleの最も先進的で世界クラスのGeminiモデルによって駆動され、あらゆるタスクに対して中核的なインテリジェンスを提供する 。詳細は第2章で深く掘り下げる。
• ワークベンチ (No-Code Tools): AIを民主化する強力なノーコード環境。これにより、マーケティングから財務部門に至るまで、あらゆるビジネスユーザーがプログラミングの専門知識なしに独自のカスタムAIエージェントを構築できる 。このワークベンチは、単なるツール提供に留まらず、業務のあり方そのものを変革する触媒となる。非技術系の従業員が「市民オートメーター」となり、自身の「最も退屈なタスク」を直接解決するためのエージェントを構築できるようになることで 、従来IT部門が担っていた自動化のボトルネックが解消される 。これは、ボトムアップのイノベーションと継続的なプロセス改善の文化を醸成し、最終的には職務内容や組織構造の変革を促す可能性がある。
• タスクフォース (AI Agents): Deep ResearchやData InsightsといったGoogle製の事前構築済みエージェント、カスタムビルドされたエージェント、そしてサードパーティのパートナーエージェントから成るスイート。これらを連携させることで、複雑で多段階のプロセスを実行できる 。詳細は第3章で詳述する。
• コンテキスト (Data Grounding): エージェントが企業のデータが存在する場所を問わず、安全に接続し、その上で推論する能力。これにより、関連性が高く正確な結果を提供するために不可欠なビジネスコンテキストが得られる 。詳細は第5章で詳述する。
• ガバナンス (Centralized Management): 企業がすべてのAIエージェントを中央で可視化、保護、監視、監査することを可能にするフレームワーク。これにより、企業のセキュリティおよびデータ主権の要件への準拠が保証される 。詳細は第6章でカバーする。

第2章 プラットフォームの動力源：Googleの基盤モデルへの詳細な考察

このセクションでは、プラットフォームの「頭脳」として機能するAIモデルの技術的能力を分析し、その仕様がどのように具体的なビジネス上の利点に転換されるかに焦点を当てる。

Geminiモデルファミリー

Gemini Enterpriseは、Gemini 2.5シリーズ（Pro、Flash、Flash-Lite）や特殊モデルを含む、Googleの最も高性能なモデル群を活用する 。

• Gemini 2.5 Pro: 最も高度な推論モデルであり、複雑で多段階の問題解決、詳細なリサーチ、洗練された分析のために設計されている 。その市場をリードする性能は、重要な差別化要因である 。
• Gemini 2.5 Flash & Flash-Lite: 速度、コスト効率、高頻度のタスクに最適化されたバランスの取れたモデル。リアルタイムのカスタマーサポートチャットボットのようなスケーラブルなアプリケーションに理想的である 。

ネイティブマルチモーダル

Geminiファミリーの核心的な設計思想は、テキスト、コード、画像、音声、ビデオといった複数のデータタイプを単一のプロンプト内でネイティブに理解し処理する能力にある 。これは、テキストのみのモデルよりも複雑で現実世界のユースケースを可能にする基本的な能力である 。プラットフォームは、ドキュメント（PDF, TXT）、画像（PNG, JPEG）、音声（MP3, WAV）、ビデオ（MP4, MOV）など、広範なMIMEタイプをサポートしており、これらはインラインデータ、Cloud Storage URI、または公開URLを介して提供できる 。

100万トークンのコンテキストウィンドウ

Gemini 2.5 Proのようなモデルが持つ画期的な特徴は、1回の要求で最大100万トークン（約1,500ページまたは75万語に相当）を処理できる巨大なコンテキストウィンドウである 。この能力は、単に多くのデータを処理するだけでなく、AIアプリケーションのアーキテクチャを根本的に簡素化する。従来、大規模なドキュメントを扱うには、データのチャンク化、埋め込みの作成、ベクトルデータベースの管理といった、Retrieval-Augmented Generation (RAG) のような複雑なエンジニアリングソリューションが必要だった 。この巨大なコンテキストウィンドウにより、開発者は多くの場合、関連するすべての情報をモデルに直接「インコンテキスト」で提供することで、この複雑さを回避できる 。これにより、洗練されたコンテキスト認識型エンタープライズアプリケーションの開発が大幅に加速される。

特殊生成モデル

プラットフォームは、特定のタスクのために他の世界クラスのモデルも統合している。

• Imagen & Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image): テキストプロンプトから高品質でブランドイメージに沿った画像を生成・編集するための最先端モデル 。
• Veo: テキストや画像のプロンプトから、ネイティブ音声付きの高品質なビデオを生成する先進的なモデル 。
• Gemini 2.5 Computer Use: グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）と対話できるエージェントを強化する特殊モデル。人間のようにウェブサイトやアプリケーションを操作（クリック、タイピング、スクロール）することでタスクの自動化を可能にする 。このモデルは、AIが情報処理者からデジタルな「行為者」へと移行するパラダイムシフトを象徴している。従来のAIアシスタントはAPIの範囲内で動作していたが、Computer Useモデルはこの障壁を打ち破り、エージェントが画面を見て直接操作することを可能にする 。これにより、以前は自動化が不可能だった「スイベルチェア」タスク（あるアプリケーションからデータをコピーし、別のウェブフォームに貼り付けるなど）の膨大なロングテールを自動化する可能性が生まれ、AIエージェントが人間の従業員と並行して定型的なデジタル労働を行う未来が示唆される。

表1：Gemini Enterpriseにおける中核AIモデルの比較

モデル	主な特徴	コンテキストウィンドウ	主なユースケース	対応モダリティ
Gemini 2.5 Pro	最も高度な推論と問題解決能力	1,048,576トークン	詳細なリサーチ、複雑なデータ分析、コード生成、戦略立案	テキスト、コード、PDF、画像、ビデオ、音声
Gemini 2.5 Flash	バランスの取れた価格性能、高速性	1,048,576トークン	スケーラブルなチャットボット、リアルタイム要約、高頻度タスク	テキスト、コード、PDF、画像、ビデオ、音声
Imagen / Gemini 2.5 Flash Image	高品質で文脈に応じた画像生成・編集	32,768トークン	マーケティング資産の作成、プレゼンテーション用ビジュアル、製品モックアップ	テキスト、画像（入出力）
Veo	最先端のビデオ生成	該当なし	プロモーションビデオ、トレーニング資料、広告のパーソナライズ	テキスト、画像（入力）、ビデオ（出力）
Gemini 2.5 Computer Use	GUI操作とウェブナビゲーション	該当なし	UIテスト、自動データ入力、複数アプリケーションにまたがるワークフロー自動化	スクリーンショット、ユーザーリクエスト（入力）、UIアクション（出力）

第3章 エージェント型ワークフローエンジン：ノーコード自動化からパートナーエコシステムまで

このセクションでは、Gemini Enterprise戦略の中核である「エージェント型」フレームワークを探求する。ユーザーがAIエージェントを構築、発見、連携させて、複雑で多段階のワークフローを自動化する方法を詳述する。

ノーコードエージェントワークベンチ

プラットフォームの中心的な特徴であり、AIの民主化を推進する。ビジネスユーザーは、シンプルで直感的なインターフェースを通じてカスタムAIエージェントを作成し、その目的を定義し、データソースに接続し、コードを書くことなくそのアクションを編成できる 。

事前構築済みGoogleエージェントのタスクフォース

Gemini Enterpriseは、導入初日から価値を提供するために、Googleが作成した強力ですぐに使えるエージェント群を含んでいる 。例として以下が挙げられる。

• Deep Research Agent: 複雑なトピックの包括的な分析用 。
• Data Science / Data Insights Agent: データの分析とトレンドの発見用 。
• NotebookLM Enterprise: 情報源の要約やアイデアのブレインストーミングを支援するAI搭載のリサーチ・知識アシスタント 。
• Coding Agents (Gemini Code Assist): ソフトウェア開発タスク用（詳細は第4.2章で後述）。

エージェントマーケットプレイスとパートナーエコシステム

Googleのオープンプラットフォーム戦略の重要な要素。Gemini Enterpriseは10万人以上のパートナーからなる豊富なエコシステムと統合されており、企業は数千もの検証済みサードパーティエージェントを発見し、自社のワークフローに直接展開できる 。このパートナーエコシステムは、強力なネットワーク効果を生み出す戦略的な動きである。プラットフォームの価値は、利用可能な高品質なエージェントの数に比例して増加する。オープンなマーケットプレイスとA2Aのようなプロトコルを提供することで、GoogleはBox、Salesforce、ServiceNowなどのサードパーティ企業にGemini Enterprise向けのエージェント開発を促す 。これにより、より多くの顧客を引きつけ、それがさらに多くのパートナーを惹きつけるという好循環が生まれ、競合他社が追いつくことが困難になる。

• パートナーエージェントの例: Box AI Agent（コンテンツ分析）、Avalara Avi Agent（税務コンプライアンス）、S\&P Global Data Retrieval Agent（財務分析）、Elastic AI Agent（セマンティック検索）、ServiceNow AI Agents（インシデント管理）などがある 。

エージェント間通信 (A2Aプロトコル)

社内製、Google製、またはパートナー製のエージェントが、互いに安全に通信し、複数のシステムにまたがる複雑なタスクを達成するために連携することを可能にする、基盤となるオープンスタンダード 。このエージェント型フレームワークは、Googleの戦略が個々のアプリケーションを置き換えることではなく、それらの上に位置する不可欠なオーケストレーションレイヤーになることを目指していることを示唆している。例えば、ServiceNowでのイベントをトリガーに、Salesforceから関連顧客データを引き出し、GoogleのData Scienceエージェントで分析し、Microsoft Wordでレポートを生成する、といったことが可能になる 。このシナリオでは、Googleは個々のアプリを所有せずとも、それらを繋ぐ高価値なクロスファンクショナルなワークフローを所有することになり、企業オートメーションの中枢神経系という戦略的に極めて強力な地位を確立する。

第4章 生産性の向上：Googleエコシステム内のGemini

このセクションでは、GeminiがGoogleの二大製品スイートであるWorkspaceとCloudに深く統合され、ビジネスユーザーと技術専門家の両方の生産性をどのように向上させるかを詳述する。

4.1 Google Workspaceにおける日常業務の変革

GeminiはWorkspaceアプリの構造に直接織り込まれており、「常時稼働のAIアシスタント」として機能する 。この深いネイティブ統合は、AIを呼び出すべき別のツールとしてではなく、周囲に常に存在する協力者として位置づける戦略である。機能が単一の「AIアプリ」に集約されるのではなく、Docsの「文章作成をサポート」、Gmailの「要約」ボタンのように、作業が行われる文脈に埋め込まれている 。これにより、ユーザーが日常の小さなタスクでAIを活用することが自然になり、Workspaceエコシステムへの依存度とユーザーの定着率が高まる。

• Gmail: メールや長文スレッドの下書き、返信、要約を行う 。Salesforceなどの拡張機能と統合し、受信トレイから直接リードや連絡先を作成できる 。
• Google Docs: アイデアのブレインストーミング、ブログ投稿やプロジェクト計画などの文書全体を簡単なプロンプトから下書き（「文章作成をサポート」）、文法やスタイルのチェック、長文の要約を行う 。
• Google Sheets: 自然言語の指示（「整理をサポート」）からプロジェクト計画や予算用のカスタムテーブルやテンプレートを作成し、AI強化されたスマートフィルを使用してデータ入力を自動的に完了させる 。
• Google Slides: 「クリエイティブアシスタント」として機能し、テキストプロンプトからブランドイメージに合ったカスタム画像やデザインを生成し、魅力的なプレゼンテーションを作成する 。
• Google Meet: 自動要約（「メモを作成」）機能を持つ「会議の議事録係」として機能し、スタジオエフェクトでビデオとオーディオの品質を向上させ、カスタム背景を作成し、40以上の言語でリアルタイムの音声翻訳を提供してコミュニケーションの壁を取り払う 。
• Google Vids: 既存のドキュメントやプレゼンテーションを、AIが生成したスクリプトとナレーション付きの魅力的なビデオに変換できる新しいAI搭載ツール 。

4.2 Google Cloudにおける開発と運用の加速

Geminiは、Google Cloud向けGeminiとしてブランド化され、開発者、DevOpsエンジニア、クラウドアーキテクト向けのツールスイートを提供する。

• Gemini Code Assist: Standard版とEnterprise版があり、人気のIDE（VS Code、JetBrains、Android Studio）に直接統合されるAI搭載のコーディングアシスタント 。
  • 中核機能: コード補完、コメントからの関数全体の生成、単体テストの作成、コードのデバッグと説明、知的財産コンプライアンスのための出典表示機能を提供する 。
  • カスタマイズとコンテキスト: Enterprise版は、組織のプライベートなコードベースでカスタマイズでき、より適切な提案が可能になる。また、100万トークンのコンテキストウィンドウを利用して、ローカルのコードベースを深く理解する 。このプライベートコードベースでのカスタマイズ機能は、企業がGoogle Cloudエコシステム内にコードとデータを集約する強力なインセンティブとなる。最も正確で文脈に即したコード提案を得るためには、企業はモデルに独自のコードへのアクセスを提供する必要があり、これを最も安全かつ効率的に行う方法は、そのコードをGoogle Cloudリポジトリでホストすることである。これにより、Code Assistへの投資対効果を最大化するために、開発ワークフローとソースコードをGoogle Cloudに移行するという説得力のあるビジネスケースが生まれる。
• Gemini CLI: Geminiのパワーをコマンドラインターミナルに直接もたらすオープンソースのAIエージェント。開発者は自然言語を使って、バグ修正やテストカバレッジの向上といった複雑で多段階のタスクを自動化できる 。
• クラウドサービスとの統合: Gemini Code Assist Enterpriseは、Google Cloudポートフォリオ全体で支援を拡張する 。
  • BigQuery: 自然言語プロンプトからSQLやPythonコードを生成し、データインサイトを得て、複雑なクエリを説明する 。
  • Apigee & Application Integration: プロンプトからAPIやエンドツーエンドの自動化フローを構築する 。
  • Gemini Cloud Assist: AI支援によるインフラ設計とトラブルシューティングを提供する 。
  • Firebase: コードスニペット、トラブルシューティングサポート、品質インサイトにより、モバイルおよびウェブアプリ開発を効率化する 。
• Vertex AIとの統合: 開発者はVertex AIを使用して、Geminiをはじめとする基盤モデルの全範囲にアクセスし、テスト、チューニング、デプロイを行い、API経由で独自のカスタム生成AIアプリケーションを構築できる 。

第5章 サイロの橋渡し：クロスプラットフォーム統合とデータグラウンディング

このセクションでは、Gemini Enterprise戦略の基盤の一つである、外部の非Googleシステムに接続し、そのデータに基づいて推論するオープンなプラットフォームとしての能力を分析する。これにより、企業内のデータサイロが解消される。

オープン性の原則

Googleは、Gemini Enterpriseを10万人以上のパートナーからなるエコシステム上に構築されたオープンプラットフォームとして明確に位置づけ、顧客の選択とイノベーションを強調している 。これは、異種混合のIT環境を持つ企業にアピールするための直接的な競争戦略である 。

Microsoft 365内でのシームレスな運用

重要な約束事として、Gemini EnterpriseはMicrosoft 365およびSharePoint環境でシームレスに動作することが挙げられる 。このMicrosoft 365との統合への注力は、エンタープライズAI市場における非常に戦略的な攻撃的措置である。Microsoft 365は市場で支配的な地位を占めているため 、Gemini EnterpriseをMicrosoftのデータ上で動作する強力なAIレイヤーとして提供することで、GoogleはMicrosoftのホームフィールドアドバンテージを無力化する。これにより、Microsoftに大きく投資している企業でも、生産性スイート全体を移行するという莫大なコストと混乱なしに、Googleが提供する優れたAIプラットフォームを導入できる。

• アーキテクチャ的アプローチ: Gemini Enterpriseは、Microsoft 365内の企業データに安全に接続できるAIレイヤーとして機能し、エージェントがGoogle Workspaceへの完全な移行を要求することなく、ドキュメント、メール、ファイルにアクセスし、それらについて推論することを可能にする 。
• 統合方法: 直接的なアーキテクチャ図は提供されていないが、統合は安全なAPIコネクタや、特定のワークフロー自動化のために両エコシステムを橋渡しできるZapierのようなサードパーティツールを通じて実現される可能性が高い 。

CRM/ERP統合によるビジネス機能の強化

AIの応答をSalesforceやSAPのような企業の特定のリアルタイムデータに接地させる能力は、一般的な生成AIから真に価値のあるビジネスAIへと移行するための鍵である。汎用的なLLMは一般的な営業メールを書くことができるが、Salesforceのデータに接地されたLLMは、顧客の特定の購入履歴、未解決のサポートチケット、最近のやり取りに言及した営業メールを書くことができる 。企業がより多くのコアシステムをGemini Enterpriseに接続するにつれて、プラットフォームはビジネスの現実をより深く、より包括的に「理解」するようになる。この蓄積されたコンテキストは、その企業にとって独自の資産となり、AIの出力はますますカスタマイズされ、正確で価値のあるものになる。

• Salesforce: Gemini Enterpriseは、特にGmail内で「Salesforce for Gemini」拡張機能を通じて深い統合を提供する 。これにより、営業チームは受信トレイを離れることなく、リードや連絡先の作成・表示、営業ブリーフの生成、Salesforceのデータを使用したメール返信のカスタマイズ、商談の更新が可能になる 。
• SAP: プラットフォームは、SAPのような基幹業務アプリケーションに安全に接続できる。これにより、AIエージェントは財務、人事、サプライチェーンのデータからコンテキストを取得し、ビジネスプロセスの自動化において、よりインテリジェントで関連性の高い結果を提供できる 。

第6章 エンタープライズ対応：セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスのためのフレームワーク

このセクションでは、企業の導入に不可欠な非機能要件に対応し、Googleがプラットフォームの安全性、統制可能性、およびコンプライアンスをどのように確保しているかに焦点を当てる。

エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー

Googleは、Gemini Enterpriseの顧客データが共有モデルのトレーニングに使用されることはなく、データのプライバシーとIP保護を保証すると明言している 。

• Model Armor: 悪意のある、または安全でない対話を事前にスクリーニングするための組み込み保護機能群 。
• 詳細なアクセス制御: Geminiは、特定のユーザーが既にアクセス権を持つコンテンツのみを取得し、既存のアクセス制御リスト（ACL）を尊重する。管理者は、組み込みのデータ損失防止（DLP）制御を使用して、機密データへのアクセスを制限できる 。
• 高度なセキュリティ機能: より厳しい要件に対応するため、プラットフォームはVPC-SC、顧客管理の暗号鍵（CMEK）、アクセスの透明性、およびデータ所在地のポリシーをサポートしている 。

中央集権的なガバナンスフレームワーク

Gemini Enterpriseは、管理者が組織全体のすべてのAIエージェント（カスタムおよびサードパーティ製）を可視化、管理、監視、監査するための単一のダッシュボードを提供する 。これは、AIの利用が拡大する中で統制と監督を維持するために不可欠である。この中央集権的なガバナンスフレームワークへの重点は、企業のCIOやCISOが最も恐れる「シャドーAI」の無秩序な拡散に対する直接的な答えである。これにより、IT部門はビジネス全体のAIイノベーションを可能にしながら、完全な可視性と制御を維持できる。これは、AIを封じ込めるべきリスクから、管理された企業資産へと変えるものであり、リスク回避的な大企業にとって非常に魅力的な提案である。

コンプライアンスと認証

プラットフォームは、ISO 42001、SOC 1/2/3など、包括的なプライバシーおよびセキュリティ認証を取得しており、組織がHIPAAコンプライアンス要件を満たすのを支援できるため、医療などの規制の厳しい業界での使用に適している 。特にHIPAAコンプライアンスを強調することは、巨大で収益性の高い医療市場を開拓するための意図的な戦略である。これにより、Googleは、医師による患者メモの要約や研究者による臨床試験データの分析など、これまで多くのAIツールが手を出せなかった高価値なユースケースをターゲットにすることができる。

知的財産の保護

Gemini Code Assistには、コードの提案がオープンソースリポジトリから長文を直接引用した場合に自動的にフラグを立てる出典表示機能が含まれており、企業がライセンス要件を遵守するのを支援する 。

第7章 応用インテリジェンス：部門横断的なワークフローシナリオとユースケース

このセクションでは、これまでのすべての概念を統合し、Gemini Enterpriseの機能がどのように組み合わされて現実のビジネス問題を解決するかを示す、実践的なステップバイステップのシナリオを紹介する。

表2：業務機能別Gemini Enterprise機能マトリックス

業務機能	主な機能と統合	主なビジネスインパクト
マーケティング	Imagen/Veo, Google Vids, Gemini in Docs/Sheets, BigQuery Connector, Custom Agents	キャンペーン作成を数週間から数日に短縮。ハイパーパーソナライズされたブランドコンテンツを大規模に生成。
営業	Salesforce Extension for Gmail, Gemini in Meet, Custom Agents, Microsoft 365 Connector	リサーチとアウトリーチを自動化し、営業サイクルを短縮。CRMの精度を向上させ、顧客との対話時間を増加。
ソフトウェア開発/R\&D	Gemini Code Assist, Gemini CLI, NotebookLM, Vertex AI, 1M Token Context Window	開発のボトルネックを削減。コードの品質とドキュメントを改善。研究とイノベーションのサイクルを加速。
カスタマーサポート	Custom Agents, Gemini in Gmail, Google Meet Translation, Salesforce/ServiceNow Connectors	初回解決率を向上。応答時間を短縮。定型的な問い合わせの処理を自動化。
財務・オペレーション	Gemini in Sheets, BigQuery Connector, SAP Connector, Custom Agents	財務報告とモデリングを自動化。企業データの一元的なビューにより、迅速な意思決定を可能に。ガバナンスを強化。
人事	Gemini in Docs/Gmail, Custom Agents	職務記述書や面接質問の草案作成により、採用を加速。スケーラブルなオンボーディング資料を作成。

7.1 マーケティング＆セールス加速ワークフロー

このシナリオは、データ分析から顧客へのアプローチまで、完全な市場投入プロセスを示す。

1. 市場トレンド分析 (BigQuery & Gemini): マーケティングアナリストがBigQuery Studioで自然言語プロンプトを使用し、「過去四半期で最も急成長した上位3つの顧客セグメントを特定し、その主要な購買行動を要約せよ」とGeminiに問いかける 。
2. キャンペーンブリーフ生成 (Google Docs): アナリストはその要約とグラフをGoogle Docsにエクスポートし、「このデータを用いて、これらのセグメントをターゲットにした新製品発売のための包括的なキャンペーンブリーフを作成せよ。主要メッセージ、ターゲットオーディエンスのペルソナ、提案KPIを含めること」とGeminiに指示する 。
3. クリエイティブアセット作成 (Imagen & Google Vids): マーケティングチームはキャンペーンブリーフを基に、「このブリーフに基づいて、ソーシャルメディアキャンペーン用の高品質でブランドイメージに合ったライフスタイル画像をシリーズで生成せよ」とImagenにプロンプトを入力する 。次に、Google Vidsを使用して「このキャンペーンブリーフのドキュメントを、エネルギッシュなナレーション付きの30秒のプロモーションビデオに変換せよ」と指示する 。
4. ターゲットを絞ったアプローチ (Salesforce & Gmail): 営業担当者はキャンペーンからターゲットリードのリストを受け取る。Gmailで見込み客へのメールを開き、Salesforce拡張機能を使用して、「この連絡先に対して、Salesforceからの最近の活動を参照し、新製品キャンペーンに言及したパーソナライズされたアウトリーチメールを作成せよ」とGeminiに指示する 。
5. リード管理 (Gmail & Salesforce): 見込み客が関心を示して返信すると、Geminiは自動的に担当者に「このリードをSalesforceで追跡する」よう促す 。ワンクリックでSalesforceに新しいリードが作成され、メールスレッドの主要な詳細が自動的に要約されて入力される 。

7.2 ソフトウェア開発＆R\&Dワークフローの効率化

このシナリオは、大規模な既存アプリケーションに新機能を追加する任務を負った開発者の作業を追う。

1. リサーチの統合 (NotebookLM): 開発者は、必要な機能に関する複数の技術論文と社内設計ドキュメントをNotebookLM Enterpriseにアップロードする。そして、「これらの資料から主要なアーキテクチャパターンを要約し、潜在的な実装上の課題のリストを生成せよ」と指示する 。
2. コードベースの理解 (Gemini Code Assist): 開発者は、VS Code IDEで大規模で不慣れなコードベースを開く。複雑なモジュールをハイライトし、チャットパネルでGemini Code Assistに「このコード部分がどのように機能するかを説明し、新機能のために修正すべき最適なファイルを特定せよ」と尋ねる 。100万トークンのコンテキストウィンドウにより、Geminiはプロジェクト全体を分析し、包括的な理解を得ることができる 。
3. コード生成とテスト (Gemini Code Assist): 開発者がコードを書くと、Geminiはリアルタイムで補完を提供する。// ユーザーデータを処理し、新しいAPIを呼び出す関数 というコメントを書き、キーを押すと、Geminiが関数ブロック全体を生成する 。次に、新しい関数をハイライトし、「この関数の包括的な単体テストを作成せよ」と指示する 。
4. プロジェクトの進捗報告 (Google Meet): Google Meetでのデイリースタンドアップミーティング中、開発者は進捗を報告する。会議後、Geminiは自動的にアクションアイテム付きの要約を生成し、チームに送信する。手動での議事録作成は不要である 。
5. CI/CDの自動化 (Custom Agent & Gemini CLI): 開発者はコードをコミットする。Gemini Enterpriseによって編成されたカスタムビルドのエージェントがトリガーされる。このエージェントはGemini CLIを使用して一連の自動テストを実行し、結果の異常を分析し、すべてのテストがパスした場合、デプロイメントパイプラインを進め、Google Chatでチームに通知する 。

7.3 カスタマーサポートとオペレーションワークフローの最適化

このシナリオは、複雑な顧客の問題が複数のシステムを横断して効率的に解決される様子を示す。

1. 問題のトリアージ (Custom Agent): 顧客がエラーのスクリーンショットを添付した詳細なサポートリクエストをメールで送信する。Gemini Enterpriseのカスタムビルドエージェントがメールを取り込む。マルチモーダル機能を使用して、テキストから感情と緊急性を分析し、画像からエラーメッセージをOCRで読み取る 。
2. コンテキストの接地 (Salesforce & Confluence Connectors): エージェントはコネクタを介してSalesforceにクエリを送り、顧客の履歴とサービスレベル契約を取得する 。また、エラーメッセージに関連する技術文書を社内のConfluenceナレッジベースで検索する 。
3. 解決策の草案作成 (Gemini in Gmail): エージェントはチケットを人間のサポート担当者に割り当て、Gmailで返信の下書きを事前に入力する。下書きには、顧客の問題の要約、その履歴、およびConfluenceの記事から統合されたステップバイステップの解決策が含まれている 。
4. リアルタイムコラボレーション (Google Meet): 問題が複雑で通話が必要になる。サポート担当者は、異なる言語を話す顧客とGoogle Meet通話を開始する。担当者はリアルタイムの音声翻訳を有効にし、明確なコミュニケーションを確保する 。
5. ワークフローの自動化と監査 (ServiceNow & Governance Framework): 問題解決後、担当者はエージェントに「この解決策を要約し、Salesforceチケットを更新し、その後ServiceNowの対応するインシデントをクローズせよ」と指示する。エージェントはA2Aプロトコルを介してこれらのアクションを実行する 。メールの取り込みからチケットのクローズまでのワークフロー全体が、監査のためにGemini Enterpriseのガバナンスダッシュボードに記録される 。

第8章 戦略的分析と提言

最終セクションでは、Gemini Enterpriseの市場での位置付けに関する専門的な評価を提供し、導入を検討している企業に対する実行可能な提言を行う。

競合環境

Gemini Enterpriseの、主にMicrosoft Copilotに対する位置付けを分析する。重要な差別化要因は、「オープンなエージェント型プラットフォーム」戦略対Microsoftの「閉じたエコシステム内の埋め込みアシスタント」アプローチである 。Googleは、企業が競合他社の製品上で利用することになったとしても、より強力で柔軟、かつ相互運用可能なAIレイヤーを好むという賭けに出ている。

中核的な強み

• 優れた基盤モデル: 100万トークンのコンテキストウィンドウのような業界をリードする能力を持つ、最先端のモデルへのアクセス 。
• オープンなエコシステムと相互運用性: サードパーティシステム、特にMicrosoft 365との統合へのコミットメントは、市場の巨大なセグメントに対する導入障壁を下げる 。
• 統一されたエージェント型フレームワーク: ワークフロー全体を自動化するためにエージェントを編成することに焦点を当てることで、単なるタスクレベルの支援よりも深いビジネス変革への道を提供する 。

導入に関する考慮事項

• 文化的準備: 成功裏な導入には、技術的な展開以上のものが必要である。従業員が自らの業務を自動化する権限を与えられるという文化的な変化が不可欠である。
• データガバナンス: プラットフォームの力は、接続されているデータの質とアクセシビリティに正比例する。価値を最大化するためには、堅牢なデータガバナンス戦略が前提条件となる。
• 高価値な部門横断的ワークフローから始める: 組織は、プラットフォームのオーケストレーション能力の独自の価値を示すために、複数の部門やシステムにまたがる初期のユースケース（第7章のシナリオのような）を特定すべきである。

最終提言

Gemini Enterpriseは、職場におけるAIの未来に対する大胆かつ戦略的なビジョンを提示している。単なる生産性向上を超え、根本的なプロセス再設計と大規模な自動化を目指す組織にとって、そのオープンでエージェント型、かつデータ中心のプラットフォームアーキテクチャは、長期的な競争優位性を推進するための魅力的で強力な選択肢となる。

引用文献

1. Google launches Gemini Enterprise, a new platform for workplace automation using AI agents, 10月 11, 2025にアクセス、 https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/google-launches-gemini-enterprise-a-new-platform-ai-agents-10297341/
2. Google comes for Microsoft Copilot with Gemini Enterprise - Fierce Network, 10月 11, 2025にアクセス、 https://www.fierce-network.com/cloud/google-comes-microsoft-copilot-gemini-enterprise
3. Gemini Enterprise: The new front door for Google AI in your workplace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://blog.google/products/google-cloud/gemini-enterprise-sundar-pichai/
4. 4 ways Gemini Enterprise makes work easier for everyone - Google Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://blog.google/products/google-cloud/4-ways-gemini-enterprise-makes-work-easier-for-everyone/
5. Google debuts Gemini Enterprise, a unified AI platform for businesses - SiliconANGLE, 10月 11, 2025にアクセス、 https://siliconangle.com/2025/10/09/google-debuts-gemini-enterprise-unified-ai-platform-businesses/
6. Google Cloud introduces Gemini Enterprise, an AI platform for businesses, 10月 11, 2025にアクセス、 https://timesofindia.indiatimes.com/technology/artificial-intelligence/google-cloud-introduces-gemini-enterprise-an-ai-platform-for-businesses/articleshow/124417154.cms
7. Introducing Gemini Enterprise Google Cloud Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-gemini-enterprise
8. Partners powering Gemini Enterprise Google Cloud Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/blog/topics/partners/partners-powering-the-gemini-enterprise-agent-ecosystem
9. Google Unveils Gemini Enterprise: A Comprehensive AI Platform for the Workplace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://mlq.ai/news/google-unveils-gemini-enterprise-a-comprehensive-ai-platform-for-the-workplace/
10. Gemini at Work 2025: Google rolls out Gemini Enterprise to bring AI to every workflow, 10月 11, 2025にアクセス、 https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/gemini-at-work-2025-google-rolls-out-gemini-enterprise-to-bring-ai-to-every-workflow/articleshow/124423248.cms
11. Gemini Enterprise: Best of Google AI for Business, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/gemini-enterprise
12. Gemini API Google AI for Developers, 10月 11, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs
13. Google models Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models
14. 1 Investigating the Potential of Large Language Model-Based Router Multi-Agent Architectures for Foundation Design Automation: A - arXiv, 10月 11, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2506.13811
15. Learn about supported models Firebase AI Logic - Google, 10月 11, 2025にアクセス、 https://firebase.google.com/docs/ai-logic/models
16. Files API Gemini API - Google AI for Developers, 10月 11, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/files
17. Google Gemini multimodal input in 2025: vision, audio, and video capabilities explained, 10月 11, 2025にアクセス、 https://www.datastudios.org/post/google-gemini-multimodal-input-in-2025-vision-audio-and-video-capabilities-explained
18. Gemini: Intro & Use Cases - happtiq, 10月 11, 2025にアクセス、 https://www.happtiq.com/blog/google-cloud-gemini
19. Build with Vertex AI: Google’s Gen AI Models Google Cloud Skills Boost for Partners, 10月 11, 2025にアクセス、 https://partner.cloudskillsboost.google/paths/2294
20. Gemini 2.5 Pro Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-5-pro
21. Generate content with the Gemini API in Vertex AI - Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/inference
22. Supported input files and requirements Firebase AI Logic - Google, 10月 11, 2025にアクセス、 https://firebase.google.com/docs/ai-logic/input-file-requirements
23. What is the usage limit of gemini advanced 2.5 pro?(not api!), 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/gemini/thread/341614088/what-is-the-usage-limit-of-gemini-advanced-2-5-pro-not-api?hl=en
24. Gemini 2.5: Our most intelligent AI model - Google Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/
25. Long context Gemini API - Google AI for Developers, 10月 11, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/long-context
26. Introducing the Gemini 2.5 Computer Use model - Google Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-computer-use-model/
27. Google debuts Gemini 2.5 Computer Use, an AI model with human-like web browsing skills, 10月 11, 2025にアクセス、 https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/google-gemini-2-5-computer-use-ai-web-browsing-10294196/
28. Google announces Gemini 2.5 Computer Use AI model that can control web browsers like humans do, 10月 11, 2025にアクセス、 https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-announces-gemini-2-5-computer-use-ai-model-that-can-control-web-browsers-like-humans-do/articleshow/124383081.cms
29. Google Workspace with Gemini - Business / Enterprise, 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/a/answer/13623623?hl=en\&co=DASHER._Family%3DBusiness-Enterprise
30. What is Gemini Enterprise? Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/gemini/enterprise/docs
31. AI agent finder Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.withgoogle.com/agentfinder/
32. AI Tools for Business Google Workspace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/solutions/ai/
33. Gemini at Work - AI Resources and Prompts for Business Google Workspace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/resources/ai/
34. Gemini for Google Workspace - Business / Enterprise - Google Workspace 管理者 ヘルプ, 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/a/answer/13623623?hl=ja\&co=DASHER._Family%3DBusiness-Enterprise
35. Supported languages for Google Workspace with Gemini - Google Meet Help, 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/meet/answer/14925782?hl=en
36. Use the Salesforce for Gemini extension in Gmail - Google Help, 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/mail/answer/15976055?hl=en
37. Learn how to use the Salesforce extension for Gemini in Gmail Google Workspace Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/blog/ai-and-machine-learning/how-use-salesforce-extension-gemini-gmail
38. How to Summarize Content with Gemini for Google Workspace - Promevo, 10月 11, 2025にアクセス、 https://promevo.com/blog/summarizing-content-with-gemini-ai
39. Gemini for Google Workspace now in seven new languages, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/blog/product-announcements/gemini-google-workspace-now-supports-additional-languages
40. Gemini Code Assist overview - Google for Developers, 10月 11, 2025にアクセス、 https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview
41. Gemini Code Assist for teams and businesses, 10月 11, 2025にアクセス、 https://codeassist.google/products/business
42. Gemini CLI Gemini Code Assist - Google for Developers, 10月 11, 2025にアクセス、 https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/gemini-cli
43. Hands-on with Gemini CLI - Google Codelabs, 10月 11, 2025にアクセス、 https://codelabs.developers.google.com/gemini-cli-hands-on
44. Write queries with Gemini assistance BigQuery - Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/bigquery/docs/write-sql-gemini
45. How to Use Google AI Model, Gemini in BigQuery, 10月 11, 2025にアクセス、 https://bigquery.optizent.com/p/how-to-use-google-ai-model-gemini-in-bigquery
46. Vertex AI Platform Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai
47. Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 10月 11, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs
48. Microsoft Copilot vs. Google Gemini: Which AI Is Right for Your Workplace? - Velosio, 10月 11, 2025にアクセス、 https://www.velosio.com/blog/microsoft-copilot-vs-google-gemini/
49. Microsoft Office 365 Google AI Studio (Gemini) Integration - Quick Connect - Zapier, 10月 11, 2025にアクセス、 https://zapier.com/apps/office-365/integrations/google-ai-studio
50. Salesforce for Gemini - Google Workspace Marketplace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/marketplace/app/salesforce_for_gemini/823564434168
51. Gemini for Google Workspace FAQ - Business / Enterprise, 10月 11, 2025にアクセス、 https://support.google.com/a/answer/14130944?hl=en\&co=DASHER._Family%3DBusiness-Enterprise
52. 柔軟な価格プラン オプションの比較 - Google Workspace, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.co.jp/pricing?hl=ja
53. 128 ways our customers are using AI for business Google Workspace Blog, 10月 11, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/blog/ai-and-machine-learning/how-our-customers-transform-work-with-ai
54. How to Use Gemini in BigQuery (and Why You Should) - YouTube, 10月 11, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=L3J8agZz3O8
55. Gemini for Google Workspace: Setting a new standard for customer service, 10月 11, 2025にアクセス、 https://services.google.com/fh/files/misc/gemini_in_gws_customer_service_handbook.pdf