Gemini Enterprise app とは 何ができるのか、導入の進め方まで整理

生成 AI を業務に取り入れる動きが広がるなか、「Gemini Enterprise app」という名前を目にする機会が増えました。ただ、

「Gemini のアプリと何が違うのか」
「Google Workspace を使っていれば足りるのではないか」
「何から始めればよいのか」

と、全体像がつかめないまま情報収集を続けている情シス担当者や DX 推進担当者の方も多いのではないでしょうか。

Gemini Enterprise app とは、Google が提供する企業向けの AI エージェントのプラットフォームです。チャットで社内外のデータを横断して調べる、定型業務を自動で動かす、従業員自身がエージェントを作るといったことを、統制の利いた環境で行なえます。

本記事では、Gemini Enterprise app の定義と背景、主な機能、導入の進め方を整理します。あわせて、当社が従業員1,300名超に全社導入した経験から、つまずきやすい3つの点と、法務部門での活用事例を紹介します。

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Gemini Enterprise app とは

Gemini Enterprise app とは、社内の文書や業務システムのデータをもとに、AI エージェントが調査、作成、定型業務の実行を行なう、企業向けのプラットフォームです。AI エージェントとは、指示を受けて自分で手順を組み立て、複数のシステムを使いながら作業を進める AI を指します。
単にチャットで質問に答えるだけでなく、Google Workspace や既存の業務システムとつなぎ、アクセス権限やログといった企業の統制の仕組みの上で動かせる点が特徴です（参考：Gemini Enterprise 公式ドキュメント）。

3つの Gemini の違い

企業の AI 活用がエージェントに向かう背景

AI の使い方は、大きく3つの段階で整理できます。

1. 人が AI を道具として操作する段階
2. AI が指示に従って動く「賢い助手」の段階（人が確認しながら進める）
3. AI 同士が連携して自律的に動く段階（人の関与が少なくなる）

多くの企業は、1から2の段階にいます。ここで効果を左右するのは、モデルの賢さだけではありません。CRM や ERP など、業務データとどれだけつなげられるか、つまり AI が使える情報の範囲（コンテキスト）が、エージェントの有用性を決めます。Gemini Enterprise app が社内外のシステム連携を重視しているのは、このためです。
※外部システムとの接続は初めから使える状態ではなく、コネクタや MCP を管理者が設定して、はじめて「つなげられる」状態になります。

Gemini Enterprise app の主な機能

Gemini Enterprise app には、次の6つの機能があります。

• チャットと横断検索
• パーソナライズ
• コネクタと MCP
• Gemini Spark
• Workflow Builder とスキル
• セキュリティとガバナンス

これらの機能は Gemini Enterprise app に用意されており、Google Workspace の中だけでは届かない社内外の情報の検索、日々の作業の自動化、現場の担当者によるエージェント作成を、1つの環境で行なえるようにします。ただし、一部の機能は、管理者が設定や有効化をしてはじめて利用できます。以下で、それぞれの機能と、使うことで業務がどう変わるかを紹介します。

チャットと横断検索

Gemini のアプリと同じ画面で質問でき、他システムへの接続画面が加わっています。複数のシステムに分かれた情報を、自然言語で1つのチャットから調べられます。

パーソナライズ

会話履歴やナレッジグラフ、Gmail、Google ドライブ、Google カレンダーの情報を参照し、利用者ごとの文脈に合わせて回答を最適化します（管理者が機能管理で「メモリとカスタマイズ」を有効にして使う機能です）。
※これらの情報は回答を作るときに参照されるもので、AI モデル自体の学習には使われません。

コネクタと MCP

コネクタは外部システムとの接続機能で、Salesforce、Microsoft SharePoint、ServiceNow、Slack などの標準コネクタが用意されています。MCP（Model Context Protocol）は、AI と外部のデータやツールをつなぐ方法を標準化したオープンな規格で、自社で構築した MCP サーバーをカスタム MCP サーバーとして接続することもできます（参考：Gemini Enterprise app コネクタとデータストアの概要）。これらを使うと、Microsoft SharePoint の社内文書や Salesforce の顧客情報など、別々のシステムに分かれた情報を、システムごとに開いて探さなくても、Gemini Enterprise app のチャットから確認できるようになります。標準のコネクタがない自社独自のシステムも、MCP サーバーを用意すれば AI が参照できる対象に加えられます。接続できる範囲は管理者が設定します。

Gemini Spark

Gemini Spark は、2026年5月の Google I/O で発表された、24時間365日バックグラウンドで動くパーソナルエージェントです。定期的に発生するタスクや複数ステップの作業を、利用者の指示のもとで進めます。一度指示しておけば、定例の確認作業や複数の手順にまたがる作業を任せられるため、担当者は結果の確認や判断に時間を使えるようになります。Gemini Enterprise app へは順次展開されているため、利用できる時期は公式情報で確認してください（参考：Google I/O を受けて Google Cloud ユーザーが知っておくべきすべてのこと）。メールの受信やスプレッドシートへの入力をきっかけにした定型処理は、次の Workflow Builder でも組めます。

Workflow Builder とスキル

Workflow Builder（旧称：エージェントデザイナー）は、ノーコードで従業員自身がチャットエージェントや複数ステップのワークフローを作る機能で、2026年9月に一般提供（GA）となりました。スキルは、特定の業務で使う指示や前提条件を再利用できる形で保存し、アシスタントに参照させる機能です（参考：Gemini Enterprise app リリースノート）。

セキュリティとガバナンス

Gemini Enterprise app には、Google Cloud の統制の仕組みが用意されています。いずれも管理者が設定してはじめて機能します。
・Model Armor：利用者の入力と AI の応答を検査し、個人情報などの機密情報や、AI を不正に操作しようとする入力を検出してブロックします。追加費用なしで、すべてのエディションで利用できます。
・Cloud Logging：誰がいつどのような操作をしたかを、利用状況の監査ログとして記録できます。プロンプトと応答の本文まで記録する場合は、ログ自体が機密情報を含むため、閲覧できる担当者と保存期間も決めておく必要があります。
・そのほか：VPC Service Controls によるアクセス境界、会話履歴の保持期間の設定など。自社でエージェントを開発する場合は、Agent Identity や Agent Registry も使えます。

（参考：Gemini Enterprise app のセキュリティ概要)）。

Gemini Enterprise app の導入を進める4つのステップ

Google Workspace を全社で使っている企業が Gemini Enterprise app の導入を進める場合、AI エージェントを業務に定着させる過程は、次の4つのステップで整理できます。

1. 日常業務での AI 活用（調べる、まとめる、下書きを作る）。Google Workspace の Gemini で、すでに取り組んでいる企業が多い段階です。
2. Gemini Enterprise app で取り組む、AI エージェントで効果が見込める業務プロセスの選定（Workspace の外のシステムをまたぐ業務、繰り返し発生する問い合わせ対応など）
3. Workflow Builder によるノーコードでの開発（エージェントの作成）
4. 複数のエージェントの連携

実際には、ステップ2と3の間で止まる企業が少なくありません。業務プロセスの選定でつまずく原因は、多くの場合、使い方の具体像が描けていないことにあります。最初から全社でステップ4を目指すのではなく、ステップ2を一部の部門で試し、成果の出た業務をステップ3に進める順序が現実的です。

導入時につまずきやすい3つの点

全員分のライセンスを前提にしてしまう

1,000人の企業に1,000ライセンスが必要とは限りません。Google Workspace の機能で足りる層はそのままにし、Gemini Enterprise app は「このくらいから始めて、ここまで広げる」と段階を決めて設計します。

管理者の設定が済んでいない

モバイルアプリ、Canvas、モデルセレクター、スキルなどは、管理者が管理コンソールで設定・有効化しないと利用者は使えません（参考：ウェブアプリの機能を管理する）。新しいサービスやモデルが加わるたびに管理画面の設定変更が必要になるため、運用を担う管理者を決めておく必要があります。

ユースケースを決めずに配る

「自由に質問してください」だけでは、何に使えばよいか分からず利用が広がりません。部門ごとに「この業務のこの場面で使う」という型を用意することが、定着の前提になります。

導入事例： 当社法務部門が2週間で実用化

当社（KDDIアイレット）は、2025年9月に従業員1,300名超を対象に Gemini Enterprise app を全社導入しました。法務・コンプライアンスグループは、社内からの問い合わせ対応に時間がかかること、契約書ドラフトの品質が担当者の経験によって異なることを課題としていました。

法務関連の文書が Google ドライブに集約されていたため、追加のデータ整備なしで検証を始められました。参照先の優先順位を定め、毎日の検証でプロンプトを改善した結果、導入から2週間で実用化しています。再販事業の覚書のドラフト作成は、ゼロから作ると1時間半から3時間かかっていた作業が、10分から15分になりました。
（参考：【法務 DX 成功事例】導入2週間で契約書作成を3時間→10分に！Gemini Enterprise の活用術）

よくある質問

どの業務から始めればよいですか

文書が一か所に集約されていて、問い合わせや作業の頻度が高い業務が向いています。当社では法務部門が該当しました。このほか当社では、Google Cloud の ADK と MCP を使い、Slack 上で社内 Wiki（Backlog）を検索して社内問い合わせに答える AI エージェントを開発し、月2,000分の業務効率化につなげています（参考：KDDIアイレット 事例）。

セキュリティは大丈夫ですか

入力したデータや社内のデータは、Google の AI モデルの学習には使われません。標準のコネクタで接続したデータは元のシステムの閲覧権限を引き継ぐため、権限のない人が回答を通じて内容を見ることはありません。このほか、入力と応答を検査する Model Armor、利用状況を記録する Cloud Logging、ネットワークを制限する VPC Service Controls などがあります。いずれも管理者が設定して使う機能のため、導入時に「何を検査し、何を記録し、誰がログを見るか」を決めておくことをおすすめします。

まとめ 小さく始めて、成果の出た業務から広げる

Gemini Enterprise app は、社内外のデータをつなぎ、調べる、作る、自動で動かすを1つの環境で行なうための AI エージェントのプラットフォームです。導入では、次の点が分かれ目になります。

• 最初から全員に配らず、一部の部門で小さく始める
• 管理者を決め、設定とガバナンスを先に整える
• 業務ごとの使い方の型を用意する

機能は追加や変更が続くため、最新の仕様は Google の公式ドキュメントやリリースノート（Google の公式ドキュメントやリリースノート）もあわせて確認してください。

KDDIアイレットでは、Gemini Enterprise app の導入支援として、ユースケースの整理から設定、運用までを支援しています。どの業務から始めるべきか整理したい段階でも、お気軽にご相談ください。
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