Google Cloudが8月に発表したAIエージェント向けインフラとは？

Google Cloudは2026年8月、AIエージェントを支えるインフラを2つの方向から拡張しました。1つはデータベースの構築・監視・トラブル対応を自動化するDatabase Operations Agents、もう1つは長時間稼働する単一エージェント向けのCloud Run instancesです。両者を組み合わせることで、Googleが掲げる「Agentic Data Cloud」の範囲は、データ管理だけでなく、エージェントを動かし続ける実行基盤へと広がります。78

Database Operations Agents：データベース運用を自然言語で支援

Gemini Cloud Assistと連携するDatabase Operations Agentsは、データベース運用を大きく2段階に分けて支援します。8

• Database Onboarding Agent：いわゆるDay 0の作業を担当。データベースの選定、プロビジョニング、構成、初期デプロイを案内します。
• Database Observability Agent：Day 1・Day 2の運用を担当。監視、トラブルシューティング、継続的なメンテナンスを支援します。8

従来は、アーキテクチャ設計、スクリプト作成、リソースの準備、スキーマやインデックスの設定、クエリのチューニング、障害診断などを、DBAや開発者、SRE、DevOps担当者が個別に進める必要がありました。新しいエージェントは、こうした反復作業を自然言語によるガイド付きワークフローに置き換え、運用上の負担を減らすことを狙います。8

Onboarding Agentが対応するデータベース

Onboarding Agentは、自然言語で要件を確認しながら、データベースのプロビジョニングと初期構成を支援します。対象となるGoogle Cloudのマネージドデータベースは、次のとおりです。8

• AlloyDB
• Bigtable
• Cloud SQL
• Spanner

Observability Agentはテレメトリーを横断して原因を分析

Observability Agentは、Database Insights、Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Traceなどから得られるテレメトリーを相関分析します。その結果、単に「遅い」と知らせるだけでなく、レイテンシーの急増、特定クエリへの負荷集中、ロック競合、コンピュートやメモリなどのリソース制約といった根本原因の候補を特定します。8

利用できる場所も限定されません。Gemini Cloud Assistのチャット、Google Cloudコンソール内のデータベース画面、Database Centerのフリートビュー、CLI、IDE、サードパーティー製ツールから利用できます。8

さらに、Database InsightsとDatabase Centerの機能は、Google Remote MCPサーバーを通じてMCPツールとして公開されます。これにより、外部の開発者向けツールやMCP対応エージェントが、システムやクエリのメトリクス、データベース群のインベントリ、検出された問題を取得できるようになります。8

診断だけでなく、修正案の実行まで

Database Operations Agentsは、問題の検出にとどまりません。変更の理由や期待される効果を示したうえで、検証済みの対応策を提案します。ユーザーが承認すれば、Cloud SQLのコネクションプーリングを有効にしたり、インデックスを追加したりといった、対応済みの修復処理を実行できます。8

なお、一部の調査・修復機能は、選定された顧客向けのプレビューとして提供されていました。8

Cloud Run instances：単一エージェントを長時間動かす新しい選択肢

8月27日にプレビューとして発表されたCloud Run instancesは、通常のCloud Runサービスとは異なる、専用のシングルトン実行環境です。個人用AIエージェントのような、長時間稼働かつステートフルな、主に単一ユーザー向けのワークロードを想定しています。9

主な特徴は次のとおりです。9

• 常に1つのコピーだけを実行し、自動スケールしない
• スケール・トゥ・ゼロを行わない
• 自動再起動ポリシーを設定したうえで、最長7日間連続稼働できる
• 必要に応じて停止し、後から再開できる
• 更新や再起動の前後で変わらない固定HTTPS URLが割り当てられる

通常のCloud Runは、リクエストに応じてインスタンスを増減させるサーバーレスサービスです。一方、Cloud Run instancesは、常にプロセスを保持したいエージェントに適した設計です。Googleは、仮想マシンを継続運用する代替手段として位置付けており、OSの保守、ファイアウォール設定、HTTPSエンドポイントの準備といった作業を避けながら、従来のスケール・トゥ・ゼロ型サーバーレスにはない永続的なプロセスモデルを利用できると説明しています。9

料金については、共有vCPU 1基、メモリ1GiBの構成を30日間連続稼働させた場合、提示額は5.70ドルです。常時発生する最大負荷に合わせてVMを用意するのではなく、通常時は小さな構成で動かし、短時間の計算量増加にはバースト予算を使う考え方です。9

永続実行によって、コールドスタートの影響も抑えられます。初期ユーザーの1人は、長時間稼働するエージェントでコールドスタートが88％減少したと報告しています。ただし、これは個別顧客による報告であり、すべての環境で同じ効果が得られることを示す一般的な性能保証ではありません。9

2つの発表が示すGoogle Cloudの狙い

AIエージェントには、非同期処理や複数回にわたる対話を受け止める、安定した実行環境が必要です。同時に、エージェントが利用するデータベースには、迅速な構築、継続的な監視、問題発生時の安全な修復が求められます。18

Cloud Run instancesは前者、Database Operations Agentsは後者に対応する機能です。つまりGoogle Cloudは、エージェントそのものを動かす場所と、エージェントが依存するデータ層の運用を、いずれも自然言語やエージェント対応ツールから扱えるようにしようとしています。18

ただし、「ステートフルに実行できる」ことは、再起動後も状態が自動的に保存されることを意味しません。エージェントが実行環境の再起動後も会話履歴や未完了の処理を維持する必要がある場合は、外部の永続状態管理が不可欠です。Googleのガイダンスでも、本番環境のエージェントにはCloud SQLなどを利用した永続的なセッションストレージが示されています。5