AI エージェントの準備は完了。では、データは？ Google Cloud が実施した調査結果を基に、AI エージェントを本格活用するためのデータインフラの重要性を解説します。データを単なる記録保管から能動的なアクションへ繋げる「AgenticDataCloud」を紹介。AI モデルとデータベースを融合した基盤により、リアルタイムで安全なデータ活用と AI エージェントの業務実行を支えます。
AI エージェント時代に必要な「インフラ再構築」 GoogleCloud の最新レポートから、AI エージェントの本格運用に向けたインフラの最新動向を解説します。83% の組織が「エージェント型 AI の普及にはインフラ刷新が必要」と回答。複雑な連続処理に伴うコスト増やセキュリティ、運用の煩雑さといった課題に対し、用途に応じて計算資源を使い分ける「フルイド コンピューティング」の考え方など、AI を安全かつ効率的に拡張する方法を提案します。
エージェンティック エンタープライズに関する 20 の質問 AI エージェントの構築や運用を進める企業に向け、開発・スケール・ガバナンスなどの局面で検証すべき 20 の問いと実践的なアプローチを解説します。セキュリティリスクやコスト増加、ツールの乱立といった技術的課題を回避しつつ、ビジネス価値を最大化するためのポイントを列挙。「GeminiEnterpriseAgentPlatform」の活用法も含め、安全な運用基盤を築くヒントを紹介します。
