Ai

Agent Development Kit

Googleの Agent Development Kit (ADK) は、主に Googleアシスタント (Google Assistant) 上で動作するカスタムエージェント（またはアクション）を開発するためのSDK（ソフトウェア開発キット）を指します。

これは、ユーザーが「OK Google」と話しかけることで操作できる、スマートスピーカー（Google Home/Nest）、スマートフォン、スマートディスプレイなどのデバイス上で動作する独自の機能やサービスを作成するためのツールセットです。

Agent Development Kit (ADK) の主な特徴と提供された時代背景

  • Googleアシスタントの登場初期: ADKという名称は、Googleアシスタントが普及し始めた初期の頃に、開発者がアシスタント向けのカスタム機能を開発する際に使われていました。当時は、主に「Actions on Google」というプラットフォーム上で、ユーザーと対話する「Agent (エージェント)」または「Action (アクション)」を構築するためのツールとして提供されていました。
  • Dialogflowとの連携: ADKの主要な部分は、Googleの自然言語理解（NLU）プラットフォームである Dialogflow と密接に連携していました。開発者はDialogflowを使って、ユーザーの発話意図（インテント）と情報の抽出（エンティティ）を定義し、エージェントの会話フローを設計しました。
  • SDK/ライブラリの提供: 特定のプログラミング言語（例えばNode.js用のクライアントライブラリなど）で、GoogleアシスタントAPIと連携するためのSDKやライブラリが提供され、開発者がエージェントのロジックを実装できるようになっていました。

現在の状況と進化

「Agent Development Kit (ADK)」という厳密な名称は、現在では公式ドキュメントで以前ほど強調されて使われることは少なくなっています。しかし、その機能と目的は、現代のGoogleアシスタント開発エコシステムに引き継がれています。

現在のGoogleアシスタント向け開発の主要なコンポーネントは以下の通りです。

  1. Actions on Google (Actions Console):

    • Googleアシスタント向けのカスタム機能（アクション）を定義、設定、デプロイするためのプラットフォームです。このコンソールからDialogflowエージェントをアシスタントに接続したり、Webhookを設定してバックエンドロジックを実装したりします。これが、かつてのADKが対象としていた「エージェント開発」の中心的な場所です。

  2. Dialogflow:

    • 引き続き、Googleアシスタントの会話型インターフェースの核となるNLUエンジンとして機能します。ユーザーの発話を理解し、エージェントの会話フローを管理します。

  3. Webhook (Cloud Functions, etc.):

    • エージェントがユーザーの意図を理解した後、実際のビジネスロジック（データベースからの情報取得、外部APIの呼び出しなど）を実行するためのバックエンドコードは、Webhookとして提供されます。Google Cloud Functionsのようなサーバーレス機能がよく利用されます。

  4. Google Assistant SDK (for Devices):

    • これは少し異なる文脈で使われますが、Googleアシスタントの機能をカスタムハードウェアデバイスに組み込むためのSDKも存在します。これは、スマートスピーカーのようなデバイスを自作したい開発者向けです。

まとめると

Googleの Agent Development Kit (ADK) は、Googleアシスタント向けのカスタムエージェント（アクション）を開発するための、かつての包括的な呼び名でした。現在では、その機能は主に Actions on Google と Dialogflow を中心としたツールとプラットフォームに引き継がれ、さらにバックエンドのWebhook実装と組み合わせて開発が進められています。

AIエージェント

https://www.genspark.ai/

Claude MCPで「DeepResearchして画像付き資料をPCに保存して」って言ったら凄かった！

https://www.youtube.com/watch?v=tDJO9AGACKo

Model Context Protocol (MCP)

https://docs.cursor.com/ja/context/mcp

GoogleのAIエージェント作成サービスで、特にエンタープライズ（企業向け）を意識した名称や機能を持つものは、主に以下の2つです。

  1. Dialogflow CX (Customer Experience)

    • 特徴: Dialogflowのエンタープライズグレード版です。大規模で複雑な会話フロー、多数のインテントとエンティティ、複数の環境管理、チームコラボレーション、高度なバージョン管理など、企業の複雑なニーズに対応するための機能が強化されています。顧客体験（Customer Experience）の最適化を目的とした名称が示す通り、企業が顧客と対話するための高度なチャットボットや音声アシスタントの構築に特化しています。
    • 用途: 大企業のカスタマーサポート自動化、コールセンターのルーティング、複雑な業務プロセスの自動化など。

  2. Vertex AI (旧 Google Cloud AI Platform)

    • 特徴: Google Cloudの機械学習開発のための統合プラットフォームで、エンタープライズ向けの機械学習ワークフロー全体をカバーします。モデルの構築、トレーニング、デプロイ、監視、管理まで一貫して行えます。カスタムのAIエージェント（特定のビジネスロジックに基づいて意思決定やアクションを行うエージェント）を開発する際に、その中核となる機械学習モデルをVertex AI上で作成・運用します。
    • 「エンタープライズ」という名称は直接ついていませんが、その機能、スケーラビリティ、セキュリティ、管理機能の全てがエンタープライズ利用を前提として設計されています。 例えば、MLOps（Machine Learning Operations）に対応した機能が充実しており、企業の機械学習モデルを安定して運用するための基盤となります。
    • 用途: 予測分析エージェント、画像認識による品質管理エージェント、レコメンデーションエンジンエージェント、データ駆動型の意思決定エージェントなど、カスタム機械学習モデルを基盤とするAIエージェント全般。

したがって、「エンタープライズ」という言葉が直接的または暗示的に付くGoogleのAIエージェント作成サービスとしては、Dialogflow CX が会話型AIエージェントの分野で最も該当し、より広範なカスタムAIエージェントの作成基盤としては Vertex AI がエンタープライズグレードのサービスとして機能します。

GoogleがAIエージェントを作成するために提供している主要なサービスは、いくつかあります。

最も直接的に「AIエージェント」という言葉に合致し、特に会話型AIエージェントの構築に使われるのは、以下のサービスです。

  1. Dialogflow (Dialogflow ES / Dialogflow CX)
    • 特徴: 会話型インターフェース（チャットボット、音声アシスタントなど）を構築するためのプラットフォームです。自然言語理解（NLU）に優れており、ユーザーの意図を解釈し、適切な応答を生成したり、アクションを実行したりするエージェントを作成できます。
    • 用途: カスタマーサポートボット、情報提供ボット、スマートホームデバイスの音声制御など、幅広い会話型AIエージェント。
    • ES (Essentials): 比較的シンプルで簡単に始められるバージョン。
    • CX (Customer Experience): 大規模で複雑な会話フローを持つエンタープライズ向けのバージョン。

その他、より広範な意味での「AIエージェント」の構成要素として、または特定の機能を持つエージェントを構築するためにGoogle Cloudが提供しているサービスには以下のようなものがあります。

  1. Google Cloud AI Platform (Vertex AIに統合)

    • 特徴: 機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理をエンドツーエンドで行うための統合プラットフォームです。カスタムのAIエージェント（例えば、特定のデータを分析して意思決定を行うエージェントなど）を開発する際に、その中核となる機械学習モデルをここで作成・運用できます。
    • 用途: 画像認識エージェント、レコメンデーションエージェント、予測を行うエージェントなど、カスタム機械学習モデルを基盤とするAIエージェント。

  2. Cloud AI Services (一部はVertex AIの機能としても提供)

Gemini Enterprise

Googleの Gemini Enterprise は、Google Cloud が企業顧客向けに提供する、Gemini モデル を基盤とした生成AIサービスの包括的なポートフォリオを指します。

Gemini は、Googleが開発した最先端のマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）のファミリーであり、テキスト、画像、音声、動画など様々な形式の情報を理解し、生成する能力を持っています。Gemini Enterprise は、この強力なGeminiモデルを、企業のセキュリティ、プライバシー、データ管理、スケーラビリティ要件に合わせて提供するものです。

Gemini Enterprise の主な特徴と提供されるサービス

  1. Vertex AI 上での Gemini 提供:

    • Gemini Enterprise の主要な提供形態は、Google Cloud の統合AIプラットフォームである Vertex AI を通じて行われます。
    • これにより、企業はGeminiモデルを、使い慣れたVertex AIの環境で、独自のデータと組み合わせてファインチューニングしたり、アプリケーションに組み込んだりすることができます。
    • Vertex AI の MLOps 機能（モデルのデプロイ、監視、バージョン管理など）も利用できるため、企業レベルでの生成AIの運用が可能です。

  2. エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー:

    • 企業の厳しい要件を満たすために、厳格なデータ保護とプライバシー管理が提供されます。
    • 顧客データがモデルのトレーニングに使用されないこと、データが隔離されていることなどが保証されます。

  3. スケーラビリティと信頼性:

    • Google Cloud のインフラストラクチャ上で動作するため、大規模な利用にも対応できるスケーラビリティと高い可用性、信頼性が提供されます。

  4. マルチモーダル機能:

    • Gemini モデルの最も強力な特徴の一つであるマルチモーダル能力を企業アプリケーションに活用できます。例えば、画像とテキストを同時に分析して顧客からの問い合わせに対応したり、動画コンテンツの分析・生成に応用したりできます。

  5. 責任あるAI:

    • Googleの責任あるAIの原則に基づき、有害なコンテンツや偏見の生成を防ぐためのセーフティフィルターやツールが提供されます。企業は、ガイドラインに沿った安全なAIアプリケーションを開発できます。

  6. 専用のインスタンスとサポート:

    • 企業の特定のニーズに合わせて、専用のリソースや専門的なサポートが提供されることもあります。

Gemini Enterprise が提供する価値

  • イノベーションの加速: 企業は、最先端の生成AI技術を自社の製品、サービス、業務プロセスに迅速に組み込むことができます。
  • 生産性の向上: ドキュメントの要約、コンテンツ生成、コード生成、データ分析など、多岐にわたる業務で効率化を実現します。
  • 顧客体験の向上: より自然でパーソナライズされた顧客対応や、新しいサービス体験を提供できます。
  • カスタムAIソリューションの構築: Geminiを基盤として、企業の特定の課題を解決するためのカスタムAIソリューションを構築できます。

まとめると

Gemini Enterprise は、Googleが企業向けに提供する、Vertex AI を通じた Gemini モデルの活用サービス です。企業のセキュリティ、プライバシー、スケーラビリティ、管理要件に対応しつつ、Geminiの強力なマルチモーダル生成AI能力をビジネスに統合するための包括的なソリューションと言えます。

Python プログラミング

Python プログラミングに特化して、あるいは特に強く機能する人気のAIツールは

  1. GitHub Copilot:

    • Pythonとの相性: PythonはCopilotが学習した大量のオープンソースコードの中でも主要な言語の一つであるため、Pythonコードの生成精度は非常に高いです。データサイエンス、Web開発（Django, Flask）、スクリプト作成など、幅広いPython用途で活躍します。
    • 人気の理由: 関数定義の自動生成、コメントからのコード生成、テストコードの提案など、Python開発で頻繁に必要となるタスクを効率化します。

  2. Amazon CodeWhisperer:

    • Pythonとの相性: PythonはAWSのSDKやLambda関数など、AWS環境での開発において非常に広く使われています。CodeWhispererはこれらのAWS固有のPythonコードの提案に特に強みを発揮します。
    • 人気の理由: AWS Lambda関数、Boto3（AWS SDK for Python）を使った操作、その他AWSサービスとの連携コードを効率的に記述できます。脆弱性スキャン機能もPythonコードの品質向上に役立ちます。

  3. Tabnine:

    • Pythonとの相性: 高速なローカル補完と、Pythonの一般的なライブラリやフレームワーク（例: NumPy, Pandas, TensorFlow, Django）に特化した補完を提供します。
    • 人気の理由: 個人のコーディングスタイルに適応しやすく、オフライン環境でも補完が可能な点がPython開発者にとって便利です。

  4. Google Cloud Gemini (以前のDuet AI for Developers):

    • Pythonとの相性: PythonはGoogle Cloudでも主要な言語であり、Google Cloud SDKやサービス（Compute Engine, BigQuery, Vertex AIなど）との連携コードの生成に強みがあります。
    • 人気の理由: Google Cloud環境でPythonアプリケーションを開発する際には、特に関連性の高いコードを提案してくれます。

Python開発者がAIツールを使う際のメリット：

  • 定型コードの削減: forループ、クラスの定義、よく使うライブラリのインポート文などを素早く生成できます。
  • 学習の加速: 新しいライブラリやフレームワークを使う際に、どのように書けばよいかAIがヒントをくれるため、学習コストを下げられます。
  • エラーの削減: AIが構文的に正しいコードを提案するため、単純なミスを減らせます。
  • 生産性の向上: コードを書くスピードが上がり、より複雑なロジックや問題解決に集中する時間を増やせます。

これらのツールは、Python開発者が日々のコーディング作業をよりスムーズかつ効率的に進めるための強力な味方となるでしょう。

AI を活用して CSV ファイルを読み込み、それを HTML フォームで操作し、最終的にサーバーにデプロイして本番データを視覚化する一連のプロセスですね。これは非常に実践的なプロジェクトで、いくつかのステップに分けて考えられます。

ここでは、Python を中心としたバックエンドとシンプルな HTML/JavaScript のフロントエンド、そして一般的なサーバーデプロイの考え方を組み合わせた、具体的な手順とコードの方向性を示します。

全体の流れ:

  1. AI を使って CSV 読み込みと HTML フォーム生成のコードを記述 (ローカル)
  2. Web アプリケーションの構築 (Python Flask/Streamlit など)
    • CSV アップロード機能 (HTML フォーム)
    • CSV データ処理・視覚化ロジック (Python)
    • 視覚化結果の HTML への埋め込み
  3. サーバーへのデプロイ
  4. 本番データでの運用と視覚化

ステップ 1: AI を使って CSV 読み込みと HTML フォーム生成のコードを記述 (ローカル)

まず、AI（GitHub Copilot や Gemini など）に指示を与えて、必要なコードのひな形を生成させます。

請求書のPDF

AI を使って請求書の PDF を作成する方法は、大きく分けて以下の2つのアプローチがあります。

  1. 既存のデータから請求書を自動生成するアプローチ (最も一般的かつ実用的)
  2. 自然言語指示から請求書の内容とデザインを生成するアプローチ (先進的・実験的)

それぞれの方法について詳しく説明します。

1. 既存のデータから請求書を自動生成するアプローチ (最も一般的かつ実用的)

このアプローチでは、請求に必要なデータ（顧客情報、商品名、単価、数量、日付など）が既に存在し、AI はそのデータをテンプレートにはめ込み、PDF として出力する「自動化エンジン」として機能します。

AI の活用ポイント:

  • データ抽出 (RPA/OCR と LLM の組み合わせ): 紙の請求書やスキャンされた請求書からデータを自動で読み取り、構造化されたデータに変換する際に AI-OCR や LLM が活用されます。
  • テンプレート選択・生成 (LLM の可能性): ユーザーの要望（例:「シンプルな請求書」「ロゴ入りのプロフェッショナルな請求書」）に応じて、適切な請求書テンプレートを選択または生成する。
  • ビジネスロジック適用 (従来のプログラミングとLLM): 消費税計算、合計金額の算出、割引適用、期日の自動計算など。これは従来のプログラミングで処理されますが、複雑なロジックをLLMに指示してコード生成させることも可能です。
  • 最終的なPDF生成: 構造化されたデータをPDF形式で出力する。

具体的な実装方法 (Python を使用した例):

この場合、AI（GitHub Copilot や Gemini など）は、以下の作業を行うための Python コードの生成を支援する役割を果たします。

必要なライブラリ:

  • pandas: 請求データを扱うため
  • reportlab または fpdf2 または Pillow と pyfpdf など: Python で PDF を生成するため
  • jinja2: テンプレートエンジン (HTML テンプレートから PDF を生成する場合)
  • weasyprint または wkhtmltopdf (外部ツール): HTML/CSS から PDF を生成する場合

手順: