Google Vertex AI を廃止。Gemini Enterprise Agent プラットフォームのこれからの姿

Vertex AI は 2021 年より Google Cloud の AI 開発プラットフォームを担っていました。2026 年 4 月 22 日、Google Cloud Next（ラスベガス）で Google は、廃止通知ではなくフルブランド名変更およびアーキテクチャの再構築を伴い、それを撤退させたのです。今後は、すべての Vertex AI サービスおよびロードマップの進歩が、排他的に Agent Platform を介して提供されます。Google Cloud の AI スタックで開発をしている場合、その土台は完全に変わったのです。 Vertex AI は異なる時代のために作られました。生成 AI の早期段階では、安全で信頼性の高いビジネスツールを構築するには巨大なエンジニアリングの労力と試行錯誤に対する高い許容度が必要でした。Vertex AI はそれを十分に扱っていました——モデルの選択、ファインチューニング、デプロイメント。しかし、それは実際のところエンタープライズ AI がなっているもの、すなわち複数のシステムを同時に横断して自律的なエージェントのfleet に対して、適切なセキュリティやガバナンスのガイドレールなしで——設計されていませんでした。 ギャップは実際のものがあります。今日は、ほとんど苦労せずに能力のあるエージェントを構築できます。それらを支配——それが何をしているか、アクセス権限、意図された行動か——を制御するのは全く異なる問題です。Anthropic の Managed Agents は実行時とメモリをカバーしますが、ガバナンスと可視化を第三者に委ねてしまいます。Google は、そのフルスタックを所有することが差別化要因であると賭けしています。 このプラットフォームは、Build、Scale、Govern、Optimize の 4 つの支柱で構成されています。それぞれが具体的なツールのセットに対応しています、マーケティングのカテゴリではありません。 Build は開発の表面をカバーします。Agent Studio は、エージェントの推論ループを設計、プロトタイプ作成、および管理するためのローコードビジュアルキャンバスを提供します。Agent Development Kit (ADK) は複雑なエージェントのコード優先型開発を処理します。Agent Garden は開発者にプリビルトのエージェントとテンプレートライブラリを提供し、Model Garden は 200 以上の基礎モデルへのアクセスを提供します——Gemini 3.1 Pro、Gemma 4、Anthropic の Claude Opus、Sonnet、Haiku などサードパーティ製モデルを含む。 今回のリリースには、重要な ADK のアップグレードがリリースされます。ADK は月に 6 兆token を処理しています。新しいグラフベースのフレームワークは、エージェントをサブエージェントのネットワークに整理し、彼らが複雑な問題を協働する際の明確で信頼性の高いロジックを定義します。 Scale は Agent Runtime によって処理され、これは特定かつ重要なユースケースのために再構築されました：数日間状態を維持する長期的なエージェント。これらは、メモリ銀行によってバックアップされ、恒久的な長期的コンテキストをサポートします。ここに、Google は状態ないのチャットベースのアーキテクチャに対して明確な線を引いています。Payhawk はすでにメモリ銀行を使用しており、彼らの財務管理員エージェントはユーザーの習慣を呼び出し、自動的に請求を提出し、提出時間を 50% 以上短縮しています。 Govern は、このプラットフォームが市場上の何よりも異なる部分です。3 つのコンポーネントが作業を行います： Agent Identity は、すべてのエージェントにユニークな暗号化された ID を付け、それが取ったすべてのアクションを、定義された認証ポリシーにマッピングされた明確な監査証跡を作成します。それは、人間ではなくエージェントのための IAM、すなわち SPIFFE フォーマットでネイティブに統合されたものを思考してください。 Agent Registry はエンタープライズの唯一の真実源を提供し、すべての内部エージェント、ツール、スキルをインデックス化し、ガバナンスと承認されたアセットのみがユーザーに利用可能であることを確保します。 Agent Gateway は、エージェントエコシステムのエアクонтроルとして機能し、あらゆる環境内のエージェントとツール間の安全で統合された接続を提供するとともに、一貫したセキュリティポリシーと Model Armor プロテクションを強制し、プロンプト注入やデータリークから保護します。 Optimize は、Agent Simulation、Agent Evaluation、Agent Observability によってループを閉じます。マルチターン AutoRaters およびライブトラフィックのためのオンライン評価は、体系的な品質評価を与えます。Unified Trace Viewer は、エージェントの推論とパフォーマンスの詳細な可視性を提供し、デバッグのためのものです。 発表に含まれる顧客引用は、典型的なランチテストimonial よりも具体的なものです。したがって、それらを引用する価値があります。 Comcast は、Xfinity Assistant を ADK で再構築——スクリプトされた自動化から対話型、生成 AI に...

Vertex AI has been Google Cloud's AI development platform since 2021. On April 22, 2026, at Google Cloud Next in Las Vegas, Google retired it — not with a deprecation notice, but with a full rebrand and architectural overhaul. Going forward, all Vertex AI services and roadmap evolutions will be delivered exclusively through Agent Platform. If you're building on Google Cloud's AI stack, the ground just shifted. Vertex AI was built for a different era. In the early days of generative AI, building safe and reliable business tools took massive engineering effort and a high tolerance for trial and error. Vertex handled that well — model selection, fine-tuning, deployment. But it was never designed for what enterprise AI has actually become: fleets of autonomous agents operating across dozens of systems simultaneously, often without proper security or governance guardrails. The gap is real. You can build a capable agent today without much trouble. Governing it — knowing what it's doing, what it has access to, whether it's behaving as intended — is a different problem entirely. Anthropic has Managed Agents, which cover runtime and memory but leave governance and observability to third parties. Google is betting that owning that full stack is the differentiator. The platform is organized around four pillars: Build, Scale, Govern, and Optimize. Each maps to a concrete set of tools, not just marketing categories. Build covers the development surface. Agent Studio provides a low-code visual canvas for designing, prototyping, and managing agent reasoning loops. The Agent Development Kit (ADK) handles code-first development of complex agents. Agent Garden gives developers a library of prebuilt agents and templates. And Model Garden provides access to over 200 foundation models — including Gemini 3.1 Pro, Gemma 4, and third-party models like Anthropic's Claude Opus, Sonnet, and Haiku. A significant ADK upgrade ships with this release. More than six trillion tokens are processed monthly through ADK. The new graph-based framework lets you organize agents into a network of sub-agents, defining clear, reliable logic for how they collaborate on complex problems. Scale is handled by Agent Runtime, which is rebuilt for a specific and important use case: long-running agents that maintain state for days at a time, backed by Memory Bank for persistent, long-term context. This is where Google draws a real line against stateless chat-based architectures. Payhawk is already using Memory Bank so their Financial Controller Agent recalls user habits and auto-submits expenses, cutting submission time by over 50%. Govern is where this platform separates from everything else on the market. Three components do the work: Agent Identity gives every agent a unique cryptographic ID, creating a clear auditable trail for every action it takes, mapped back to defined authorization policies. Think of it as IAM, but for agents rather than humans — SPIFFE-formatted, natively integrated. Agent Registry provides a single source of truth for the enterprise: it indexes every internal agent, tool, and skill, ensuring only governed and approved assets are available to your users. Agent Gateway acts as the air traffic control for your agent ecosystem — providing secure, unified connectivity between agents and tools across any environment, while enforcing consistent security policies and Model Armor protections to safeguard against prompt injection and data leakage. Optimize closes the loop with Agent Simulation, Agent Evaluation, and Agent Observability. Multi-Turn AutoRaters and Online Evaluation for live traffic give systematic quality assessment. The Unified Trace Viewer provides detailed visibility into agent reasoning and performance for debugging. The customer quotes in the announcement are more concrete than typical launch testimonials, which makes them worth citing. Comcast rebuilt the Xfinity Assistant using ADK — moving from scripted automation to conversational, generative troubleshooting. Color Health built a Virtual Cancer Clinic that uses Agent Runtime to check screening eligibility, connect patients to clinicians, and schedule appointments at scale. L'Oréal is arguably the most technically interesting case: their Beauty Tech Agentic Platform uses ADK for agent orchestration, and connects agents to their data sources via Model Context Protocol (MCP), securely linked to their core operational applications. PayPal is also live with Agent Payment Protocol (AP2), using it as the foundation for trusted agent-initiated payments. That's not a demo — that's commerce infrastructure. More than 85% of OpenAI's workforce uses Codex every week was one of GPT-5.5's big enterprise claims. Google's equivalent signal here is six trillion tokens per month through ADK alone. The scale is real. The headline is governance. Every serious enterprise blocker for production agentic AI comes back to the same questions: Who authorized this agent to do that? What did it actually do? Can we audit it? Can we revoke it? Until this week, the honest answer in almost every platform was "partially, with custom tooling." An IDC analyst framed Google's actual differentiation clearly: "Google has entrenched hardware, developer tools to build and manage agents, and an end-user AI app in Gemini — no one else has those three. That full lifecycle is what they're really hoping differentiates them." The MCP integration is also worth flagging for this audience specifically. Agent Gateway and Agent Registry natively support MCP servers — meaning any tool you've already built using the Model Context Protocol can be registered, governed, and exposed to agents through the same identity and policy system. That's a significant win for developers who've already built on MCP. Developers currently building on Vertex AI keep working in the same console, but the product has a different name and incorporates components that did not exist before: runtimes for long-running agents, persistent memories, registries with cryptographic IDs, security gateways, and simulation tools. The migration surface is low. The capability delta is not. Announced at Google Cloud Next on April 22, 2026, the platform brings together the Gemini Enterprise app, the Gemini Enterprise Agent Platform, and a partner marketplace that lets companies deploy third-party agents from vendors including Oracle, Salesforce, ServiceNow, Adobe, and Workday inside the same governed environment. You can access the platform directly at Agent Platform in the Google Cloud console. The ADK is available at docs.cloud.google.com. Full documentation for the governance layer — Agent Identity, Gateway, and Registry — is at the Agent Platform overview. Google says the new Gemini Enterprise features will roll out over the coming months. Not everything is GA today — build your evaluation timeline accordingly. The enterprise agentic AI race has moved past "which model is smartest" into "which platform can actually govern thousands of agents at once." Google just made the most complete argument yet that it has an answer. Whether the execution matches the architecture is what the next six months will show. Follow for more coverage on MCP, agentic AI, and AI infrastructure.