GeminiでAIエージェントを作る方法

Geminiは同じリクエストの中で動画、音声、画像、PDFを一度に読み込めます。会議の録音データ、建設現場で撮った写真の束、スキャンした紙の資料でも、事前の変換作業なしにエージェントが直接分析できます。

他の主要モデルは画像や文書には対応していますが、動画や音声までこの精度で統合しているものは多くありません。複数の媒体を扱うエージェントを作るなら、これが最大の強みになります。

Gemini 3系のモデルは入力として100万トークンを受け付けます。コードベース全体、数か月分の議事録、書籍数冊分の量でも一度に読み込めるため、情報収集や文書監査を行うエージェントは、短いコンテキストのモデルでは届かない深さの分析ができます。

ただし長いコンテキストがあれば資料の整理が不要になるわけではありません。回答の質は結局、与えた情報がどれだけ整理されているかに左右されます。

Workspace Studioを使うと、GmailやDrive、Docs、Sheetsに直接つながるエージェントを作れます。文書を更新すればエージェント側も最新版を参照します。検索機能もネイティブに組み込まれており、新しい情報を根拠にした回答が返ってきます。

すでにGoogle Workspaceで業務が動いているチームなら、エージェントは既存のフローにそのまま入り込みます。新しいツールを追加する必要はありません。

GeminiのFlash系モデルは、同水準の品質を持つモデルの中でも処理速度に優れています。問い合わせの振り分けや分類、初回回答の生成など大量処理を行うエージェントでは、1件あたりのコストが実質的に無視できる水準になります。

効果的な組み方は、量をこなす作業をFlashに任せ、判断が難しい案件だけProに渡すことです。この2段構成は同じワークフローの中で無理なく組み合わせられます。

Gemini 3系とその派生モデルは、ツール利用、function calling、複数ステップの推論をネイティブに備えています。Googleが公開しているADK(Agent Development Kit)を使えば、A2Aプロトコルによる複数エージェント構成も構築できます。

2026年のGoogle I/Oで発表されたGemini 3.5 Flashは、高度な推論能力と自律的な行動をひとつのモデルに統合しています。長時間動かすワークフローやコーディングを自動化するエージェントを作るなら、現実的な出発点です。