Gemini AIエージェントとは｜種類・作り方・費用の考え方

Geminiのエージェントとは目標を渡すと計画から検証までを自分で回す機能です。Geminiが目標を受け取り、計画を立て、ツールを実行し、結果を検証して返すまでを一連の流れとして扱います。チャットのように1往復で終わらず、途中の判断をGemini側が持つ点が核になります。

入口は、個人向けのGeminiアプリ、法人向けのGemini Enterprise、開発者向けのGemini APIの3つです。まず個人向けで試し、業務で使うなら法人向け、独自システムに組み込むならAPI（プログラム同士をつなぐ接続口）を選ぶ、というのがこの記事の結論です。

この記事は、GeminiでAIエージェントが使えると聞いた業務担当者と情報システム担当者、それにAPIでの作り方を探す開発者に向けて書いています。AIエージェント全般の定義と判定表は親記事にまとめています。詳しくはAIエージェントとは。

3つの入口を、作り方、向く人、データ連携、始めやすさの4つの観点で並べると次の図になります。左から個人向けアプリ、Gemini Enterprise、Gemini APIの順です。

• 個人向けアプリ：作り方はチャットで指示、向く人は個人・お試しです。データ連携は限定的ですが、始めやすさは◎です。
• Gemini Enterprise：作り方はノーコード設計、向く人は部門の業務を持つ担当者です。社内データと連携でき、始めやすさは○です。
• Gemini API：作り方はコードで構築、向く人は独自システムを持つ開発者です。任意のAPIと連携でき、始めやすさは△です。

製品名と機能名は、2026年9月時点でGoogleの公式ページに載っているものだけを使います。「近日提供予定」と案内されている名称は提供後に仕様が変わりうるため、この記事では断定しません。

違いは、手順を自分で組み立てて途中で判断するかどうかです。チャットのGeminiは1往復で答えを返し、RPA（Robotic Process Automation、決めた手順をソフトで繰り返す自動化）は固定した手順を繰り返します。エージェントは目標から手順を自分で組み立て、途中で判断を挟みます。

チャット・RPA・エージェントの3者を比較する

チャットは答えを受け取るたびに、人が次を指示します。RPAは手順が変わると止まりますが、同じ作業なら安定して速く回ります。エージェントはその中間に位置し、手順が多少変わっても目標に向けて進み方を変えられます。RPAとの組み合わせ方は、兄弟記事「AIエージェントとRPAの使い分け」で扱います。

個人向けアプリのエージェント機能とは（2026年9月時点）

個人向けのGeminiアプリにも、エージェント的に動く機能があります。複数ステップの調査を自分で進めるDeep Researchや、目標を渡して作業を進めるエージェントモードと呼ばれる機能がその例です。提供状況は国とプランで変わるため、日本で使えるかは2026年9月時点の公式ページで確認してください（Google）。

自分で進めるかどうかで切り分ける判断基準

判定に迷ったら、目標を渡す、計画を立てる、ツールを使う、結果を確かめる、人に確認する、の5項目で見ます。計画から確認までを自分で回しているなら、それはエージェントです。

• 目標を渡す：手順ではなく「何を達成するか」を渡せるか。チャットもRPAも、ここは人が手順に落とします。
• 計画を立てる：目標を手順に分解する動きがあるか。RPAは事前に人が決めた手順しか持ちません。
• ツールを使う：検索やAPI、社内データを必要に応じて呼ぶか。チャットは会話の中で完結します。
• 結果を確かめる：出力を見て、足りなければやり直すか。この戻りの有無が分かれ目です。
• 人に確認する：判断が要る場面で止まり、人の承認を待てるか。全部自動で進むものは業務では危険です。

呼称の違いも混乱のもとです。「AIエージェント」と「Agentic AI」の使い分けは、兄弟記事「AIエージェントとAgentic AIの違い」で整理します。

内部では、指示・計画・ツール実行・検証・報告の5工程がループで回っています。チャットとの違いは、検証で足りなければ前の工程に戻る点と、最後の承認を人が持つ点です。

指示を受ける、計画する、ツール実行、検証する、報告する、の順に流れを図にすると次のとおりです。矢印が検証から計画へ戻るところが、エージェントらしさの中心です。

5つの工程の流れをたどる

指示を受ける工程では、目標と制約を渡します。「競合各社の直近の動向を会議向けにまとめて」という目標に、「公式発表だけを使う」「短くまとめる」といった制約を添えます。制約が薄いと、後の工程で戻りが増えます。

計画する工程では、目標を手順に分解します。どの情報を集め、どの順で確かめ、どんな形で出すかを決めます。Geminiが立てた手順を人が見られる形にしておくと、後の修正が楽になります。

ツール実行の工程では、検索・API・社内データを呼びます。Gemini APIのマネージドエージェントは、単一のAPI呼び出しでサンドボックス（隔離された実行環境）が用意され、推論・コード実行・ファイル管理・ウェブ閲覧を自律的に行うと公式ドキュメントに書かれています（Google AI for Developers、2026年9月時点）。

検証する工程では、結果が目標と制約を満たすかを確かめます。足りなければ計画かツール実行に戻ります。この戻りがあるから、1往復のチャットでは崩れる作業でも形になります。

報告する工程では、人が承認して完了します。Gemini APIの公式ドキュメントは、セキュリティとベストプラクティスの中で人間による監視を挙げています。私たち株式会社くるみは、この承認を省ける手順ではなく、報告工程に含まれる必須の要素として扱うと決めています。

4つの構成要素の基礎

• モデル（Gemini）：計画と判断を担う中心です。どのGeminiモデルを使うかは入口ごとに選べます。
• ツール：検索・API・社内データなど、モデルが外の世界に触れる手段です。
• 記憶：会話の履歴と、作業中に作ったファイルです。工程をまたいで状態を保ちます。
• ループ制御：検証の結果で戻るか進むかを決める仕組みです。これが無いと、ただのチャットに戻ります。

報告工程で人の承認を外さない理由（外すと失敗する）

エージェントは検証まで自分で回せますが、結果の責任は人が持ちます。承認を外すと、誤った出力がそのまま社外に出るか、社内システムに書き込まれます。承認を報告工程に固定しておけば、任せる範囲を広げるときも入口は変わりません。フレームワークの選び方やツール定義の書き方は、兄弟記事「AIエージェント開発入門」で扱います。

任せやすいのは調査・要約と文書の下書きで、最終判断は当面人が持ちます。この差はGeminiの性能ではなく、その業務が待てば解決する側かどうかで決まります。

調査・要約とアイデア出し・下書きの事例

上位記事に共通する使い方は、調査と要約、アイデア出し、文書の下書きです。市場や競合の動向を集めて要約する、会議メモから決定事項を抜き出す、企画の切り口を並べる、メールや提案書の初稿を書く、といった作業です。出力を人が読んで直す前提なら、今日から任せられます。

Gemini Enterpriseには、Googleが作った「Made by Google」エージェントが用意されています。2026年9月時点ではDeep Researchとアイデア生成があり、Deep Researchはウェブと企業内のアクセス制御されたデータを横断して調べ、レポートにまとめると案内されています（Google Cloud）。

個人向けのGeminiアプリでもDeep Researchは使えます。加えて公式ページには、2026年9月時点で「Gemini Spark」というパーソナルエージェントが近日提供予定と載っています。大きな目標をステップに分け、使い慣れたアプリと連携して進めると説明されていますが、提供前のため仕様は断定しません。

データ集計と社内ツール操作の事例

データ集計は、確認前提なら任せられます。スプレッドシートの集計や、Gemini EnterpriseのData Insights（2026年9月時点でプレビュー版）のように、SQLを書かずにBigQueryのデータから分析情報を取り出す使い方です。集計の式や分類の基準が合っているかは、人が見ます。

社内ツール操作は、接続と権限の設計が先です。カレンダーやドライブ、Gmail、社内データベースをつないで予定調整や資料探しを任せられますが、どこまで読み書きさせるかを決めてから始めます。この設計を飛ばすと、便利さより事故の方が先に来ます。

業界別の事例

営業では提案書の初稿と商談前の企業調査、経理では請求書と発注データの一次照合、カスタマーサポートでは問い合わせへの一次回答案、製造では手順書の検索と要約が入りやすい業務です。どの業界でも、任せるのは「案を作る」までで、「決めて送る」は人が持ちます。ここは業種で変わりません。

できることを、調査・要約、文書の下書き、データ集計、社内ツール操作、最終判断の5項目で並べると次の図になります。◎から×までの差は、精度ではなく業務の性質で決まります。

• 調査・要約 ◎：今すぐ任せられます。出典を人が確認する運用があれば十分です。
• 文書の下書き ◎：今すぐ任せられます。最終稿は人が直す前提です。
• データ集計 ○：確認前提で任せます。集計の基準と数字の扱いは人が見ます。
• 社内ツール操作 △：接続と権限の設計が要ります。設計後に限定した範囲で任せます。
• 最終判断 ×：当面人が持ちます。責任が伴う判断はエージェントに渡しません。

私たちは、AIの弱点を「待てば解決する側」と「待っても解決しない側」の2つに分けて考えています。精度不足は待てば解決する側、社内固有の判断や責任は待っても解決しない側で、○×の差はここから来ています。

複数のエージェントを連携させる構成は、兄弟記事「複数AIエージェントの連携」で扱います。他社製品との比較は既存記事にまとめています。詳しくはAIエージェントの比較。

待てば解決する側で、手順が決まっている業務から任せます。逆に、待っても解決しない側で判断が要る業務は、当面エージェント化しません。

4つの象限に分けて順番を判断する

横軸をAIの弱点2分法（待てば解決する／待っても解決しない）、縦軸を業務の手順が決まっているか判断が要るかに取ると、業務は4つの象限に分かれます。右上から始め、左下は人が持つ、というのが判定の骨子です。

• 今すぐ任せる（待てば解決する×手順が決まっている）：調査・要約や定型文書の下書きです。精度は改善し手順も固定できるので、確認を軽くしやすい象限です。
• 確認前提で任せる（待てば解決する×判断が要る）：提案書の構成案やデータの解釈です。出力は使えますが、判断の部分は人が確認します。
• 道具として使う（待っても解決しない×手順が決まっている）：社内ルールに沿った処理です。手順は人が持ち、作業の一部だけを渡します。
• 人が持つ（待っても解決しない×判断が要る）：顧客への最終回答、契約や人事の判断です。責任が伴うため、当面エージェント化しません。

私たちは、この4象限のうち中間的な業務から順に置き換わっていくと考えています。両端の「今すぐ任せる」と「人が持つ」を先に決めておくと、中間の業務を動かすときに迷いが減ります。

棚卸しのチェックは既存記事を使う

業務の棚卸しに使う判定項目は、既存記事にまとめています。詳しくはAI導入の進め方。AIエージェント全体の判定表は親記事「AIエージェントとは」に載せているので、この記事では再掲しません。

私たちの回し方：失敗を防ぐ順番

私たちは、任せた業務の出力を毎週、人が抜き取って確認しています。○が続いた業務だけ人の確認を減らし、任せる範囲はこの結果で広げると決めています。順番を決めるのは図ですが、続けるかを決めるのは抜き取り確認の結果です。

作り方は、ノーコード・API・CLIの3通りです。業務担当者はGemini Enterpriseのノーコード（プログラムを書かずに画面操作で作る方法）、開発者はGemini API、ターミナル作業の自動化はGemini CLIが入口になります。

Gemini Enterpriseのノーコードで作る手順（2026年9月時点）

Gemini EnterpriseのAgent Designerには、プロンプトで対話しながら作る方法と、フロービルダーで処理の流れを組む方法があります。目的を文章で書くと初期版が生成され、プレビューで実データを流して試し、共有とスケジュール実行で部門に配布します。公式ページでは、ノーコードのWorkflow Builderも案内されています。

実際の工程は、業務を1つ選ぶ、役割を書く、データ接続、プレビュー、共有・定期実行、の5つです。プロンプトで大枠を作り、フロービルダーで調整する進め方が、この5工程に沿います。

• 業務を1つ選ぶ：調査か下書きから始めます。「今すぐ任せる」象限の業務を1つに絞ります。
• 役割を書く：目的・口調・禁止事項を書きます。禁止事項を先に書くと、プレビューでの戻りが減ります。
• データ接続：社内資料とツールをつなぎます。ドライブや社内データなど、参照させる範囲をここで決めます。
• プレビュー：実データで試します。想定した入力と想定外の入力の両方を入れます。
• 共有・定期実行：部門に配布して回します。共有後も、抜き取り確認は続けます。

Gemini APIでコードから作る手順

Gemini APIでは、関数呼び出し（モデルが必要に応じて外部の処理を呼ぶ仕組み）でツールを定義し、Google検索ツールで最新情報を引き、エージェントフレームワークでループ制御を組みます。2026年9月時点の公式ドキュメントには、Antigravityエージェントなどのマネージドエージェントと、コードを書かずに試せるAI Studioのエージェント機能も載っています。

どこまで自分で組むかは、独自システムとの接続の深さで決めます。社内APIを呼ぶだけならマネージドエージェントに指示とツールを足す形で足り、ループの中身まで変えたいなら自前で組みます。

Gemini CLIでターミナル作業を任せる方法

Gemini CLI（ターミナルから命令を打って使う道具）は、開発者がコードやファイルの作業を対話しながら任せる入口です。ファイルの確認と修正、コマンドの実行、作業内容の説明をターミナルの中で頼めます。対応環境や無料枠の条件は、2026年9月時点の公式ページで確認してください。

安全に動かす3つの設定（注意点）

Gemini APIの公式ドキュメントは、マネージドエージェントを安全に動かすためにネットワークアクセスの範囲、外部ツールやAPIの権限、人間による監視を挙げています（Google AI for Developers）。私たちはこの3つを、ノーコードで作る場合にも同じ順で設定項目として確認しています。

• ネットワークアクセスの範囲：エージェントが外に出られる先を限定します。
• 外部ツール・APIの権限：読み取りだけか、書き込みまで許すかを決めます。
• 人による承認ポイント：報告工程のどこで人が止めるかを固定します。

最初の1体に渡す指示は、次の3行に収めると安全に動きます。

目的：週次の売上集計を作る。 使ってよい道具：社内の集計シートの読み取りだけ。 止まる条件：数字が前週比で2割以上動いたら人に確認する。

入口を問わない汎用の作り方は、兄弟記事「AIエージェントの作り方」で扱います。

費用は入口ごとに課金の構造が違い、依頼先は段階で選びます。金額はこの記事に書かず、2026年9月時点の公式ページで確認する前提で、構造だけを整理します。

3つの入口の料金構造（2026年9月時点）

個人向けアプリは、無料枠で基本機能を使い、有料プランで上位モデルや機能が広がる2層です。Gemini Enterpriseはユーザー単位の契約で、エディションによって使えるエージェントが変わります。Gemini APIは呼び出した量に応じた課金で、無料枠の範囲で試せます。

いずれも条件が変わりやすいので、契約前に公式ページで最新の内容を確認してください。個人向けで試す段階では、費用より先に「どの業務を任せるか」を決める方が結果に効きます。

内製・外注・伴走の選び方：3つの軸

依頼先は、立ち上げの速さ、社内に残る知見、運用の継続、向く段階の4行で比べます。左から内製、外注、伴走の順です。

• 立ち上げの速さ：内製は△、外注は◎、伴走は○です。作り慣れた外部が動く方が初速は出ます。
• 社内に残る知見：内製は◎、外注は△、伴走は◎です。作った過程が社内に残るかどうかの差です。
• 運用の継続：内製は○、外注は△、伴走は◎です。作った後に確認と改善を回す体制が残るかで決まります。
• 向く段階：内製はお試し、外注は本番構築、伴走は定着までです。段階に合わせて切り替えて構いません。

伴走は、社内のメンバーが作り、外部が設計と確認の型を横で支える形です。立ち上げは外注より遅い代わりに、任せる業務の選び方と確認の設計が社内に残ります。私たちが業務改善の伴走で提供している内容は、業務改善の伴走支援にまとめています。

私たちは、Geminiが使えることとデータ接続ができることを「入場券」と呼び分けています。差が付くのはどの業務を任せて確認をどう設計するかで、入場券と混同しないようにしています。

導入の進め方は兄弟記事「AIエージェント導入の進め方」、Microsoft製品との比較は「CopilotのAIエージェント」で扱います。

GeminiでAIエージェントを作成するにはどうすればいいですか？

入口は個人向けアプリ、Gemini Enterprise、Gemini APIの3つです。早く始めるなら個人向けアプリで調査か下書きを1つ頼み、目標と制約を渡して結果を確かめます。部門で共有するならGemini EnterpriseのAgent Designerでノーコードで作り、独自システムに組み込むならGemini APIで関数呼び出しとツールを定義します。

Geminiエージェントは無料で使えますか？料金は？

入口によります。個人向けアプリには無料枠があり、Deep Researchなどの機能も無料枠の範囲で試せます。Gemini APIにも無料枠があり、利用量が増えると課金に移ります。Gemini Enterpriseはユーザー単位の契約が前提です。無料枠の範囲と条件は変わりやすいため、2026年9月時点の公式ページで確認してください。

GoogleのAIエージェントとは何ですか？

Geminiアプリの機能、Gemini Enterprise、Gemini APIの3層で提供されるエージェントの総称と捉えると整理しやすいです。アプリではDeep Researchのように調査を自分で進める機能、Gemini EnterpriseではMade by Googleエージェントと自作エージェント、Gemini APIではマネージドエージェントが該当します。名称は公式ページで確認してください。

Gemini AIエージェントの使い方・始め方は？

渡すものは、目標・制約・確認ポイントの3点です。目標は「何ができたら完了か」、制約は「使ってよい情報源と出力の形」、確認ポイントは「どこで人の承認を待つか」を指します。この3点を最初に渡すと検証で戻る回数が減り、報告の段階で人が判断しやすくなります。手順ではなく目標を渡すのがコツです。

Geminiのエージェントモードは日本で使えますか？

提供状況は国とプランで変わります。2026年9月時点では機能ごとに提供地域と対象プランが分かれているため、Geminiアプリの公式ページで日本の提供状況と自分のプランを確認してください。個人向けで使えない機能でも、Gemini EnterpriseやGemini APIでは別の名称で提供されている場合があります。

やることは、入口を選び、待てば解決する側の業務を1つ任せることです。Geminiのエージェントは、目標を渡すと計画・ツール実行・検証を自分で回し、最後の承認は人が持つ機能でした。チャットとの違いは、検証で戻るループがあるかどうかです。

入口の選び方を、作り方、向く人、データ連携、始めやすさの4つの観点でもう一度確認します。左から個人向けアプリ、Gemini Enterprise、Gemini APIです。

• 個人向けアプリ：チャットで指示し、個人・お試しに向きます。データ連携は限定的で、始めやすさは◎です。
• Gemini Enterprise：ノーコード設計で作り、部門の業務に向きます。社内データと連携でき、始めやすさは○です。
• Gemini API：コードで構築し、独自システムに向きます。任意のAPIと連携でき、始めやすさは△です。

次の一手は、個人向けアプリで調査か下書きを1つ試すことです。出力を人が抜き取って確認し、○が続いたらGemini Enterpriseで部門に共有します。他社製品との比較は「AIエージェントの比較」、定義と判定表は親記事「AIエージェントとは」を参照してください。

どの業務から置き換えるかで迷う場合は、業務を書き出して判定するおきかえくんの無料診断が使えます。待てば解決する側の業務を見つけるところから始められます。

Geminiのエージェント導入や任せる業務の選び方について相談したい方は、株式会社くるみにご連絡ください。現在の業務と目的をお聞かせいただければ、任せる順番と確認の設計を一緒に整理します。