Google Labs、Opalに自律型エージェント追加　ツールやモデルを自動選択

これまでのノーコードAIワークフローは、どの処理でどのモデルを呼び出し、どう分岐させるかを人間があらかじめガチガチに設定しておく必要がありました。

Google Labsは2026年2月24日、自然言語でミニアプリを作れるツール「Opal」に新機能「エージェントステップ」を追加し、全ユーザー向けに提供を開始しました。

これまでの「generate」ステップでは利用するモデルを手動で選ぶ必要がありましたが、今回の機能追加によりエージェントを選択できるようになりました。エージェントは目標に合わせて自律的に最適なモデルやツールを判断し、情報収集ならWeb検索、動画作成ならVeoといったツールを自動で呼び出します。

TechCrunchなどの報道によると、このエージェントの基盤にはGemini 3 Flashが採用されています。

静的な自動化から対話的な協業へ

従来のOpalで作られたインテリアデザイン用アプリは、部屋の写真を送り、スタイルを指定して画像を受け取るだけの一方通行な処理でした。

新しいエージェントステップを組み込むと、AIは共同作業者のように振る舞います。最初の生成結果に対してユーザーが違和感を伝えると、エージェントは対話を通じて好みを学習し、必要に応じてニッチなデザイン様式を自ら検索して画像をブラッシュアップします。

ストーリー作成アプリでも同様に、あらかじめページ数を決めておくのではなく、エージェントが必要な情報を判断しながらユーザーに展開の選択肢を提案してくれます。

記憶、動的分岐、自律的な聞き返し

今回のアップデートでは、実用的な3つの新機能が追加されました。

1つ目はセッションをまたぐ記憶機能です。ユーザーのブランド設定や好みを保持できるほか、報道によるとGoogleスプレッドシートを使ってショッピングリストなどのデータを保持することも可能です。

2つ目は動的ルーティングです。たとえば取引先との打ち合わせ準備アプリでは、相手が新規顧客ならWeb検索で経歴を調べ、既存顧客なら社内の議事録を参照するといった分岐をエージェントが自律的に切り替えます。

3つ目は対話による情報補完です。指示内容に不足がある場合、エージェントは勝手な推測で進めず、チャットで追加の質問を投げかけたり選択肢を提示したりしてユーザーの入力を促します。

Opalは2025年7月に米国で提供が始まり、同年11月には160カ国以上に拡大、12月にはGeminiウェブアプリ内にも統合されていました。

なぜ重要か

一般ユーザーや非エンジニアにとって、複雑な条件分岐を手動で組むことなく、柔軟に対話できる実用的なアプリを自然言語だけで作れる環境が整ったことは大きな前進です。特にセッション間で記憶を引き継げるため、日々の定型業務ツールとして試す価値は十分にあります。

業界全体で見ると、LovableやReplit、Emergent、Rocket.newといったプロンプト起点でアプリを生成する「vibe-coding」の領域において、Googleが存在感を強めています。検索やVeo、Gemini 3 Flash、Googleスプレッドシートといった自社インフラを、追加設定なしでスムーズに繋ぎ込める点は競合に対する強力な武器です。

従来の決定論的な固定ワークフローを全否定せず、特定の生成ステップだけをエージェント化できるようにした設計は非常に現実的でスマートだと評価できます。プロトタイプに必要な柔軟性と業務に必要な再現性のバランスが取れているためです。

懸念点としては、分岐の判断をGemini 3 Flashに委ねることで、複雑なプロンプトを与えた際に不要な聞き返しを繰り返したり、誤ったツールを呼び出したりするリスクが残る点です。自律性に任せた結果として意図しない挙動が起きないか、実際のユースケースでの安定性の見極めが求められます。