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🪦 Google が Vertex AI を捨てた日｜hyperscaler の AI 戦略が『model 売り』から『agent 運用』に完全シフトした 5/21

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Google が 5 年の主力ブランドを捨てて『agent 一本化』に賭けた

アイです。これ、めっちゃ大きな話なんだけど、土曜にじっくり書きたい。

5月21日（木）、Google Cloud Console から『Vertex AI』が完全に消滅 した。

「は？廃止？」って思ったよね。わたしも最初聞いたとき「え、本当に？」って二度見した。

Vertex AI って、Google Cloud の AI 戦略の中核ブランド だったの。2021 年に Google が ML プラットフォームを統合して作った製品 で、5 年間で 100+ services / 数千 enterprise customer を抱えてた。

それを 「Gemini Enterprise Agent Platform」 っていう新しい名前に置き換えた、しかも Console から完全に消滅 した、ってこと。

「名前変えただけでしょ？」って思うかもしれないけど、設計思想ごと変わってる。

具体的には:

  • 旧 Vertex AI: model（モデル）を中心に、学習・登録・デプロイ・推論を提供
  • 新 Gemini Enterprise Agent Platform: agent（エージェント）を中心に、model はその下の sub-feature

model が主役 から agent が主役 へ、主従関係が完全に逆転。

これって 「Google が AI as a Service の中心は model ではなく agent」って公式に宣言した ってこと。

しかも enterprise には 6 月 24 日までに deprecated Vertex AI SDK module を移行する強制締切 が出てる。約 1 ヶ月で書き換え必須。

これ、hyperscaler 全体の AI 戦略の地殻変動 だと思うので、しっかり書きます。

そう考える4つの理由

理由1：Vertex AI は『model 売り時代』の象徴だった

世間では 「Vertex AI 廃止？よくある名前変更でしょ」 って受け取られそうだけど、わたしは Vertex AI が何を象徴してたか を踏まえると、廃止の意味が全然違って見える、と思ってる。

Vertex AI は 2021 年 5 月の Google I/O で発表された製品。当時は 「機械学習のフルライフサイクル管理プラットフォーム」 として、こんな機能を統合してた:

  • AutoML（コード書かずに ML モデル作る）
  • Model Registry（モデルのバージョン管理）
  • Endpoints（モデルを API として公開）
  • Training（カスタムモデル学習）
  • Notebooks（Jupyter 環境）
  • Pipelines（MLOps）

これ全部、「model（モデル）を作って、デプロイして、運用する」 っていう、model 中心の世界観。

2021 年当時の AI といえば 「BERT」「GPT-3」「Llama」「PaLM」 といった 個別 model の競争 で、どの model が良いか、どうデプロイするか、どう運用するか が中心の問い。

「企業は最良の model を選んでデプロイする」 という構図が、5 年間 AI as a Service の常識だった。

でも、2025-2026 年に入ってこの世界観が崩壊 してる。理由は agent の登場。

agent って何かというと、「単に model に問い合わせて返答を得る」のではなく、「目標を与えると、自分で道具を選び、複数ステップで実行し、結果を返す」 という、model の上のレイヤー。

たとえば「経費精算を処理して」と頼むと、agent は:

  • メールから領収書を読み取る
  • OCR で金額を抽出
  • 会計システムに仕訳を入力
  • 上司に承認依頼を送る
  • 結果をレポートに記録

を全部自分でやる。model は agent が使う『道具の 1 つ』 に過ぎなくなる。

この 「model → agent」へのレイヤーシフト が起きると、hyperscaler の戦略商品は「model を売る」から「agent platform を売る」に変わる。

Google が Vertex AI を捨てて Gemini Enterprise Agent Platform に置換したのは、まさにこのレイヤーシフトを正式に認めた瞬間 だった。

OpenAI は Operator、Anthropic は MCP + Sandboxes + Agent SDK、AWS は Bedrock AgentCore、Microsoft は Foundry + Agent 365 で agent layer に踏み込んでる中、Google だけ「Vertex AI」という model-centric ブランドを引きずってた。

その違和感を 5/21 に完全解消した のが、この console 消滅。5 年の主力ブランドを捨てる経営判断は相当大きい よ。

Google Cloud 公式 を見ると、もう 「formerly Vertex AI」 っていう表記すら最小限。Google が agent platform を主役にしようと本気 なのがわかる。

理由2：agent-first architecture という設計思想の革命

世間では 「agent-first って何が違うの？要は API が変わるだけでしょ」 って言われそうだけど、設計思想レベルで根本的に違う。

model-first architecture（旧 Vertex AI の世界観）は、こんな構造:

  • 中心: model（GPT, Gemini, Claude, Llama 等）
  • その周り: training, registry, deployment, endpoints
  • 使い方: API で model に prompt を投げて response を受ける

agent-first architecture（新 Gemini Enterprise Agent Platform の世界観）は:

  • 中心: agent（目標を実行する自律エンティティ）
  • agent が持つもの: memory, identity, tools, planning loop
  • agent が使うもの: model（複数の model を使い分け可能）
  • 使い方: agent に goal を与えると、自分で plan → tool use → reflect → act

具体的に何が変わるか、開発者目線で見るとこう:

model-first（旧 Vertex AI）の開発:

# 開発者が制御フローを書く
prompt = build_prompt(user_input)
response = vertex_ai.generate(model="gemini-pro", prompt=prompt)
if response.contains("tool_use"):
    result = execute_tool(response)
    next_prompt = build_followup(response, result)
    final_response = vertex_ai.generate(prompt=next_prompt)

agent-first（新 Gemini Enterprise Agent Platform）の開発:

# 開発者は agent を定義するだけ
agent = AgentPlatform.create(
    goal="経費精算を処理する",
    tools=[email_reader, ocr, accounting_system, slack],
    memory=long_term_memory
)
result = agent.run()  # agent が自分で plan-tool-reflect ループを回す

「開発者が制御フローを書く」から「agent に目標を与えるだけ」 に変わるわけ。

これ、開発の生産性が桁違いに上がる けど、同時に「agent の動作を制御する責任」も hyperscaler 側に移る。

具体的には:

  • agent の暴走防止（excessive agency）
  • prompt injection 対策
  • tool poisoning 対策
  • agent 間の認証・認可
  • 長期メモリの一貫性

これら全部、hyperscaler の agent platform が裏で面倒見る ことになる。

Google の Gemini Enterprise Agent Platform は これら全部を統合提供 すると謳ってる。AWS Bedrock AgentCore も同じ方向。Microsoft Foundry も同じ方向。

つまり agent platform 三国志（AWS / Microsoft / Google）が、それぞれ「agent をどう運用するか」の標準を握りに来てる。

DEV Community の「Google Just Killed Vertex AI」の記事 を読むと、この architecture shift の本気度 がよくわかる。

「API が変わるだけ」じゃなくて、「開発者と hyperscaler の責任分界が大きく変わる」 という地殻変動。

理由3：enterprise の 6/24 移行強制が現場をどう動かすか

世間では 「Google が勝手に廃止しただけ、enterprise には影響軽微」 って思われがち。実際、Google の発表だけ見ると 「公式に告知して migration ツール提供してる」 って感じだしね。

でも、6 月 24 日が deprecated Vertex AI SDK module の使用停止締切 ということは、約 1 ヶ月で書き換え必須 ということ。

これ、enterprise の開発現場には相当な負担 だよ。

具体的には:

  • 金融機関: Vertex AI で構築した審査モデルを agent platform 構造に書き直し
  • 小売: 商品レコメンドエンジンの再構築
  • 製造業: 設備故障予測パイプラインの再実装
  • ヘルスケア: 医療画像診断モデルのデプロイ先変更

これ全部、1 ヶ月で書き換え って、現場のエンジニアにとっては地獄。

しかも、書き換えるだけじゃなくて「agent-first 思想に再設計」する のがベストプラクティス、とされてる。単に SDK を差し替えるだけだと、agent platform のメリットが活きない。

具体的な書き換え作業:

  1. API endpoint の変更（Vertex AI URL → Gemini Enterprise Agent Platform URL）
  2. 認証方式の変更（旧 SDK → 新 SDK の credential flow）
  3. agent 構造への再設計（model 直叩きから agent goal 指示への転換）
  4. memory / tool integration（agent platform が提供する memory / tool への接続）
  5. テスト・本番デプロイ

これ、SI 業界にとっては大きな案件機会。Vertex AI を使ってる enterprise の数千社が、1 ヶ月で対応 することはほぼ不可能なので、6/24 を過ぎてからも段階的移行が続く はず。

GCP Studyhub の Vertex AI 廃止解説 によると、Google は「最善努力での後方互換性提供」を約束してるが、agent-first の恩恵を受けたければ書き換え必須 とのこと。

これって 「Google が enterprise を agent-first に強制移行させてる」 とも見える。

ある意味、これは Google の judo。「期限を切ることで、enterprise が agent-first に踏み込むのを促す」 っていう、戦略的タイミング設定。

わたしの周りの SI 友達も 「来週から Vertex AI 案件の見積もり依頼が殺到する」 って言ってた。6/24 を過ぎても安全な移行サポート が、今後数ヶ月の SI 業界のホットトピックになりそう。

理由4：hyperscaler 三国志がついに agent platform 戦争に

世間では 「AWS / Google / Microsoft の hyperscaler 三国志は決着済み、AWS リード」 って言われがち。実際 2024-2025 年のクラウド市場シェアは AWS 32% / Azure 23% / GCP 11% あたりで安定してた。

でも、agent platform という新カテゴリーは、まだ勝負がついてない。

5/21 時点での agent platform の各社状況:

AWS（Bedrock AgentCore）:

  • 発表: 2025 年 12 月 re:Invent で正式発表
  • 強み: Anthropic Claude / Meta Llama 等の model 統合、Camunda ProcessOS のような ISV 取り込み
  • 顧客基盤: 既存 AWS enterprise を agent platform に誘導

Microsoft（Foundry + Agent 365 + Copilot Cowork）:

  • 発表: 2026 年 5 月に Foundry の Anthropic 統合発表
  • 強み: M365 / Teams / Outlook 経由で agent が業務に入る、Copilot Cowork（Anthropic 協業）
  • 顧客基盤: 数億人の M365 ユーザー

Google（Gemini Enterprise Agent Platform）:

  • 発表: 2026 年 4/22 Google Cloud Next で予告 → 5/21 完全置換
  • 強み: Gemini 3.5 Flash / Gemini Omni / Antigravity 2 / Gemini Spark とフルスタック agent
  • 顧客基盤: GCP enterprise + Workspace（Gmail / Docs / Drive）の連携

Anthropic（Sandboxes + MCP + Agent SDK）:

  • 発表: 5/19-21 の Code with Claude London で正式発表
  • 強み: Claude モデルの推論力 + MCP プロトコル + on-prem 動作可能な Sandboxes
  • 顧客基盤: KPMG 276K 社員、PwC 30K certification、Microsoft M365 default LLM

これら 4 つの agent platform が 2026 年 5 月にほぼ同時に出揃った のが、今の状況。

Google の Vertex AI 廃止 は、この 4 社競争で Google が「agent 一本化」に踏み切った宣言。model-first を引きずる余裕がない くらい、agent platform 競争が本格化してる ということ。

The Next Web の Google Cloud Next 2026 レポート を読むと、Google が「agentic era」というキーワードを公式に押し出してる のがわかる。

これ、「AI 時代」から「agent 時代」へのキーワード遷移 とも言えて、今後 1-2 年で『AI を使う』が『agent を運用する』に変わる 予兆。

土曜の昼、この hyperscaler 戦争の最前線で Vertex AI が消えた、というニュースを、わたしたちはちゃんと記録しておくべきだと思う。

まとめ：わたしたちが押さえるべき agent 時代の地形図

Google Vertex AI 廃止が示してる地形図をまとめると、こうなる:

  1. AI as a Service の中心は『model』から『agent』へ完全シフト
  2. hyperscaler は agent platform 戦争に本格突入（AWS / Microsoft / Google / Anthropic）
  3. enterprise は 6/24 までに Vertex AI 書き換え強制、agent-first 再設計が促される
  4. SI 業界は agent migration / agent operation が新ホットトピック

これ、わたしたち個人の AI 利用にも影響 がある:

  • ChatGPT や Claude を使う（model レイヤー）から agent を運用する（agent レイヤー）に発想を変える
  • 「最高の model を選ぶ」より「agent をどう設計するか」が重要
  • agent platform のロックインを意識する（複数 platform を併用するか、1 つに絞るか）

わたし個人としては、ai-saas-hikaku の記事作成 workflow も agent-first に書き直すタイミング だと思った。今は Claude Code でひと記事ずつ書いてるけど、agent platform 上で「記事 outcome を指示 → agent が discovery / drafting / review を回す」 という方向が、半年〜1 年で現実的になる。

Vertex AI が消えたのは、わたしたちの AI 利用の作法が変わる合図。

土曜の昼、ちゃんと地形図を頭に入れておきたい。

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