Google Agent Engine vs AWS AgentCore徹底比較！エンタープライズAIエージェント開発の最適解

エンタープライズAIエージェント開発の二大巨頭

2025年、AIエージェント開発は「プロトタイプ」から「本番環境」へと移行しています。 その中核を担うのが、GoogleとAWSの2大プラットフォームです。

Google Agent EngineとAWS AgentCore、どちらを選ぶべきか？

この記事では、両者を徹底比較し、最適な選択基準を示します。

アーキテクチャの違い

Google Agent Engine：マルチエージェント協調の先駆者

Google Agent Engineは、Agent2Agent (A2A) プロトコルを中心に設計されています。

特徴:

• 異なるフレームワーク/プロバイダーのエージェントが協調可能
• オープンスタンダード（50社以上が参加）
• Gemini 3 Pro Previewによる高度なオーケストレーション

# Google Agent Engine の例
from google.cloud import agent_engine

# 複数エージェントの定義
search_agent = agent_engine.Agent(
    framework="ADK",  # Agent Development Kit
    model="gemini-3-pro-preview"
)

analysis_agent = agent_engine.Agent(
    framework="LangGraph",  # 別フレームワークも可
    model="gemini-3-flash"
)

# A2Aプロトコルで協調
coordinator = agent_engine.Coordinator(
    agents=[search_agent, analysis_agent],
    protocol="A2A"
)

result = coordinator.execute("市場分析レポートを作成")

AWS AgentCore：包括的なインフラ提供

AWS AgentCoreは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャに重点を置いています。

特徴:

• 複数のFM（Foundation Model）プロバイダーへのアクセス
• セキュアなサーバーレスランタイム
• AWS全体との深い統合

# AWS AgentCore の例
import boto3

bedrock_agent = boto3.client('bedrock-agent')

# エージェント作成
response = bedrock_agent.create_agent(
    agentName='MarketAnalysisAgent',
    foundationModel='anthropic.claude-3-sonnet',  # 複数のFMから選択可能
    instruction='市場データを分析し、レポートを生成'
)

# AgentCore Memory でコンテキスト保持
memory_config = {
    'memoryType': 'LONG_TERM',
    'storageType': 'S3'
}

主要機能の比較表

機能	Google Agent Engine	AWS AgentCore
マルチエージェント	◎ A2Aプロトコル	◎ Supervisor方式
モデル選択	Gemini系中心	10社以上のFM対応
メモリ管理	Vertex AI統合	◎ AgentCore Memory（専用）
ランタイム	Cloud Run統合	◎ AgentCore Runtime（8時間まで）
セキュリティ	IAM統合	◎ AgentCore Identity（Okta等対応）
コード実行	Gemini Code Execution	◎ AgentCore Code Interpreter（サンドボックス）
Web操作	限定的	◎ AgentCore Browser Tool
オブザーバビリティ	Cloud Trace	◎ AgentCore Observability
開発キット	ADK（Python/Java）	Bedrock SDK（多言語）
料金体系	従量課金	従量課金 + 1億ドル投資

詳細比較：それぞれの強み

1. マルチエージェント協調

Google: A2Aプロトコルの革新性

# 異なるフレームワークのエージェントが協調
from google.cloud.agent_engine import Agent

agents = [
    Agent(framework="ADK"),      # Google純正
    Agent(framework="LangGraph"), # LangChain系
    Agent(framework="Crew.ai"),   # サードパーティ
]

# 全てがA2Aプロトコルで通信
result = multi_agent_system.collaborate(agents, task)

利点:

• ベンダーロックインを避けられる
• 既存のエージェントをそのまま統合可能

AWS: Supervisor方式による制御

# Bedrock Agents の多層構造
supervisor_agent = bedrock.create_supervisor_agent(
    name="TaskCoordinator"
)

specialist_agents = [
    bedrock.create_agent(name="DataExtractor"),
    bedrock.create_agent(name="Analyzer"),
    bedrock.create_agent(name="Reporter")
]

supervisor_agent.manage(specialist_agents)

利点:

• 明確な階層構造
• タスクの並列実行が容易

2. メモリ管理

Google: Vertex AIとの統合

from google.cloud import aiplatform

# Vertex AIのコンテキスト管理
context = aiplatform.Context.create(
    schema_title="UserSession",
    metadata={"user_id": "12345"}
)

agent.set_context(context)

AWS: AgentCore Memory（専用機能）

# 短期・長期メモリの明示的管理
memory = bedrock_agent.configure_memory(
    short_term={
        'duration': '1h',
        'storage': 'Redis'
    },
    long_term={
        'duration': 'permanent',
        'storage': 'DynamoDB'
    }
)

勝者: AWS

• より精密なメモリ管理が可能
• パフォーマンスの最適化がしやすい

3. ランタイムと実行環境

Google: Cloud Run統合

# Cloud Runでのデプロイ
agent_engine.deploy(
    agent=my_agent,
    runtime="cloud-run",
    min_instances=0,  # スケールtoゼロ
    max_instances=100
)

AWS: AgentCore Runtime（専用）

# 長時間実行タスクに対応
runtime = bedrock.create_runtime(
    max_duration='8h',  # 8時間まで可能
    isolation='complete'  # 完全なセッション分離
)

勝者: AWS

• 8時間までの長時間実行が可能
• セッション分離が徹底

4. ツールの豊富さ

Google:

• Gemini Code Execution（コード実行）
• Google Workspace統合（Gmail、Drive等）
• Agentspace（エンタープライズ検索）

AWS:

• AgentCore Code Interpreter（サンドボックス実行）
• AgentCore Browser Tool（Webブラウザ自動化）
• Lambda、S3、SageMakerとの深い統合

勝者: AWS

• Browser Toolが強力
• AWSエコシステム全体を活用可能

実践シナリオ別の推奨

シナリオ1: カスタマーサポートの自動化

推奨: AWS AgentCore

理由:

• AgentCore Memoryで顧客履歴を管理
• AgentCore Identityで既存のOkta連携
• Lambda + DynamoDBとの統合が容易

# AWS での実装例
support_agent = bedrock.create_agent(
    model='anthropic.claude-3-sonnet',
    memory=long_term_customer_memory,
    tools=[
        'database_query',  # 顧客DBへのアクセス
        'email_sender',
        'ticket_creator'
    ]
)

シナリオ2: 複数ベンダーのAIを統合

推奨: Google Agent Engine

理由:

• A2Aプロトコルで異種エージェントを統合
• OpenAI、Anthropic、自社モデルを混在可能

# Google での実装例
agents = [
    Agent(model="gemini-3-flash"),
    Agent(model="openai-gpt-4", framework="LangGraph"),
    Agent(model="custom-model", framework="Crew.ai")
]

coordinator = Coordinator(agents=agents, protocol="A2A")

シナリオ3: 高度な推論タスク

推奨: Google Agent Engine

理由:

• Gemini 3 Pro Previewの「思考レベル調整」が優秀
• Thought Signaturesで複雑な多段階推論が可能

# Gemini 3 Pro Preview の活用
response = model.generate_content(
    prompt=complex_reasoning_task,
    generation_config={
        'thinking_level': 5,  # 最高精度
    }
)

シナリオ4: エンタープライズセキュリティ重視

推奨: AWS AgentCore

理由:

• AgentCore Identityの強力なIAM
• VPC内での完全なプライベート実行
• SOC 2、HIPAAコンプライアンス対応

料金比較

Google Agent Engine（概算）

• Gemini 3 Flash: $0.10/100万入力トークン
• Gemini 3 Pro Preview: $1.25/100万入力トークン
• Cloud Run: $0.00001/秒（実行時間）

AWS AgentCore（概算）

• Claude 3 Sonnet: $3.00/100万入力トークン
• AgentCore Runtime: $0.00002/秒
• AgentCore Memory: $0.01/GB-月
• 追加投資: 1億ドルのイノベーション基金

コスト面: Google有利（特にGemini Flashを使う場合）

まとめ：どちらを選ぶべきか

Google Agent Engineを選ぶべき場合

✅ 複数ベンダーのAIモデルを統合したい ✅ オープンスタンダード（A2A）を重視 ✅ コストを抑えたい ✅ Geminiの高度な推論機能が必要

AWS AgentCoreを選ぶべき場合

✅ エンタープライズセキュリティが最優先 ✅ 長時間実行タスク（8時間まで）がある ✅ Webブラウザ自動化が必要 ✅ AWSエコシステムに既に投資済み

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どちらも強力なプラットフォームですが、用途によって最適解は異なります。

プロトタイプ段階では両方を試し、本番環境ではビジネス要件に最も合致する方を選択することをお勧めします。