変更要約: Generative AI Leader 第2章を新規作成（ドメイン2「Google Cloud の生成 AI ソリューション」: Gemini とモデル群・Agent Platform＝Gemini/Imagen/Veo/Chirp/Model Garden/Agent Platform/Agent Studio on Gemini Enterprise Agent Platform、業務に組み込む生成 AI＝Gemini for Workspace/Gemini for Google Cloud/NotebookLM/Conversational Agents(Customer Engagement Suite)、エージェントとグラウンディング＝agentic AI/Vertex AI Agent Builder/Grounding/AI インフラ(TPU・GPU)）。
2.3エージェントとグラウンディング
目的に向けて自律的にタスクを実行するエージェント（agentic AI）と、それを構築する Vertex AI Agent Builder、回答を Google 検索や自社データに根ざさせるグラウンディング、そして生成 AI を支える AI インフラ（TPU / GPU）の役割を、ビジネスの観点から理解します。
単に文章を返すだけでなく、目的に向けて自律的に手順を考え、ツールを使い、行動する AI を エージェント（agentic AI） と呼びます。たとえば「出張を手配して」に対し、検索・予約・カレンダー登録まで一連の行動を行う、といった使い方です。エージェントは生成 AI 活用の重要な方向性です。
2.3.1Vertex AI Agent Builder とグラウンディング
Vertex AI Agent Builder は、こうしたエージェントや検索アプリを構築するための仕組みです。エージェントを役立たせる鍵が グラウンディング＝モデルの回答を信頼できる情報源に根ざさせることです。最新情報には Grounding with Google Search（Google 検索に基づく）、社内情報には自社データへのグラウンディング（RAG、第3章）を使います。グラウンディングはハルシネーションを減らし、出典を示せるため、業務利用で特に重要です。
2.3.2AI インフラ
生成 AI の学習や推論には膨大な計算が必要で、Google は専用の TPU（Tensor Processing Unit） や GPU といった AI インフラ を提供します。リーダーが細部を知る必要はありませんが、「大規模な AI は専用の高性能インフラに支えられている」こと、そしてそれがコストと持続可能性（電力）に関わることは押さえておきます。Google はこのインフラを Agent Platform 等を通じてマネージドに提供します。
エージェントは、外部のツールやサービスを呼び出して実際の作業を行います。その土台として、データの保存に Cloud Storage やデータベース、イベント駆動の軽い処理に Cloud Run functions、コンテナ化したカスタムロジックをサーバーレスで動かすのに Cloud Run を組み合わせます。リーダーとしては「エージェントの裏側では Cloud Run や Cloud Run functions といったサーバーレス実行基盤が、必要なときだけ動いて処理を担う」というイメージを押さえれば十分です。
| 概念 | 意味 |
|---|---|
| エージェント（agentic AI） | 目的に向け自律的に計画・ツール利用・行動 |
| Vertex AI Agent Builder | エージェント/検索アプリを構築 |
| グラウンディング | 回答を信頼できる情報源に根ざさせる |
| AI インフラ（TPU/GPU） | 学習・推論を支える専用ハードウェア |
「説明 → 用語」が頻出。例：「目的に向け自律的にツールを使い行動」＝エージェント、「エージェントを構築」＝Vertex AI Agent Builder、「回答を信頼できる情報源に根ざす」＝グラウンディング、「最新情報を Google 検索で根拠付け」＝Grounding with Google Search、「学習/推論を支える専用ハード」＝AI インフラ（TPU/GPU）。
混同に注意：
①エージェント（自律的に行動）は、単に文章を返すチャットより一歩進んだ概念。
②グラウンディングはハルシネーション対策の中心で、Google 検索ベースと自社データ（RAG）ベースがある。
③リーダーはTPU/GPU の詳細でなく「コスト/持続可能性に効く」点を理解すればよい。
2.3.3この節のまとめ
- エージェント（agentic AI）＝目的に向け自律的にツール利用・行動。構築は Vertex AI Agent Builder
- グラウンディング＝回答を信頼できる情報源に根ざす（Google 検索 / 自社データ=RAG）。ハルシネーション対策
- AI インフラ（TPU/GPU）が大規模 AI を支える。コスト/持続可能性に関わる
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. 単に文章を返すだけでなく、目的に向けて自律的に計画し、ツールを使って行動する AI を何と呼びますか？
Q2. モデルの回答を信頼できる情報源に根ざさせ、ハルシネーションを減らす手法を何と呼びますか？
Q3. エージェントや検索アプリを構築するための Google Cloud の仕組みはどれですか？
Q4. 回答に最新の情報を反映させたい場合に適したグラウンディングはどれですか？
Q5. 大規模な生成 AI の学習・推論を支える、Google の専用ハードウェアはどれですか？
Q6. 社内文書に基づいて正確に回答させたい場合、最も適切なアプローチはどれですか？