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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251225

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 youtube版(スライド付き) 関連リンク Gemini Enterprise 徹底解説！Gemini 3 で実現する Agentic AI の企業実装 これまでの生成AI活用は「AIと対話して得た結果を人間が手作業で別のシステムに入力する」という、人間が介在するプロセスが主流でした。しかし、最新モデル「Gemini 3」と組織向けプラットフォーム「Gemini Enterprise」の登場により、AIが自律的に業務を遂行する「Agentic AI（エージェント型AI）」の企業実装が現実のものとなっています。 1. Gemini 3がもたらす技術的進化 Gemini Enterpriseの核となる「Gemini 3」には、エージェントとしての動作を可能にする3つの大きな進化があります。 高度な推論能力と計画立案: 単なる回答生成を超え、複雑なビジネス上の問題に対して「計画」を立てる能力が向上しました。ロングコンテクストとマルチモーダル理解: 100万トークン級の長いコンテキストと、画像・音声・動画を統合的に理解する力により、膨大なマニュアルや会議記録を跨いだ複雑な指示にも対応可能です。ツール使用能力の向上: 外部システムを呼び出す精度と、複数のステップを順序立てて実行する「指示追従性」が大幅に改善されました。これにより「在庫確認後に発注書を作成し、上司に通知する」といった一連のワークフローを完遂できます。 2. 現場主導のAI開発「Agent Designer」 Gemini Enterpriseには、ノーコードでカスタムAIエージェントを構築できる「Agent Designer」が搭載されています。Google WorkspaceやSalesforce、SAPといった既存の基幹システムとシームレスに連携でき、プログラミングの知識がなくても、現場の担当者が自分たちの業務に特化した「デジタル同僚」を作成できます。これにより、特定の部署に閉じた活用ではなく、全社的な「AI開発の民主化」が促進されます。 3. エンタープライズ基準のセキュリティとガバナンス 企業導入において最も重要なセキュリティ面も強化されています。 データの保護: 入力されたデータがGoogleのモデル学習に利用されることはなく、所有権は顧客に帰属します。権限管理の継承: 既存のファイル閲覧権限（ACL）をAIが厳密に引き継ぐため、権限のないデータが回答に含まれるリスクを防ぎます。強固なインフラ: IDプロバイダー（Entra ID等）との連携や、VPCによるネットワーク境界の構築、顧客管理の暗号鍵（CMEK）への対応など、大規模組織の厳しい要求に応える設計となっています。 新人エンジニアへのメッセージ 「メールの下書きをAIに作らせる」といった個人の効率化のフェーズは終わり、これからは「業務プロセスそのものをAIに自律実行させる」設計能力が求められます。Gemini Enterpriseは、そのための強力な土台となります。まずは身近な「システム間の転記作業」などから自動化の可能性を探り、組織全体の働き方をアップデートする一歩を踏み出してみましょう。 引用元: https://note.com/google_gemini/n/nb7be1d6582b6 Agent Skillsを一番かんたんに作る方法（Claude Code + skill-creator） 本記事は、Anthropicが提供するAIツール「Claude Code」において、エージェントの機能を拡張するための標準規格「Agent Skills」を効率的に作成する方法を解説しています。 Agent Skillsとは Agent Skillsは、AIエージェントに特定の専門知識や新しい機能（ツール）を提供するためのフォーマットです。2025年12月にオープンスタンダードとしてリリースされ、Claude Codeだけでなく、CodexやCursorといった他の主要なAI開発ツールでもサポートが進んでいます。これにより、一度作成した「スキル」を異なるAIツール間で再利用できる可能性が広がっています。 「skill-creator」によるスキルの作成 記事では、スキル作成自体をAIにサポートさせるツール「skill-creator」の活用を推奨しています。これを利用することで、以下の2つの方法で簡単にスキルを定義できます。 対話による新規作成: 作成したいスキルの概要を伝えると、AIが詳細をヒアリングしながらスキルを構築してくれます。会話履歴からのスキル化: AIとのやり取りで上手くいったプロセスがある場合、その流れをそのままスキルとして保存できます。これにより、個人のノウハウを再利用可能な資産に変換できます。 管理と...
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