はじめに
アイレット DX開発事業部深川です。
2025年12月にInteractions APIとその上で動作する初の組み込みエージェントdeep-research-pro-preview-12-2025が発表されました。
本記事ではInteractions APIの概要とその真価を発揮するDeep Researchエージェントについての調査結果を記載します。
Interactions APIとは
Interactions APIは、Googleの生成AIモデル（Gemini 3 Proなど）やエージェント（Deep Researchなど）と対話するために設計された、統合的なRESTfulインターフェースです 。
現在はGoogle AI Studioを通じてパブリックベータ版として提供されています。
従来のgenerateContent APIが主に「テキスト生成」を目的としていたのに対し、Interactions APIは「相互作用（Interaction）」そのものを管理対象としています。
単一のエンドポイント /interactions を通じて、モデル・エージェントと対話できるのが特徴です。
Interactions APIの目的
このAPIが開発された最大の目的はステートレスな通信の限界を克服し、エージェント開発の複雑性を解消することです。
従来のAPIには「記憶」がありませんでした。
そのため、開発者は以下のような処理をクライアントサイド（自分のアプリ側）で実装する必要がありました。
- 会話履歴のデータベース保存
- リクエストごとの履歴の読み込みと再送信
- トークン制限を超えないための履歴の要約・切り捨て処理
Interactions APIは、これらの状態管理をサーバー側にオフロードすることができ、クライアント側の処理が簡素化できます。
履歴管理の考慮はサーバー側に任せ、「AIに何をさせるか」というロジックに集中できるようになります。
Interactions APIでできること
Interactions APIは、現代的なAIアプリケーションに必要な以下の機能を提供します。
-
サーバーサイドでの状態管理
会話の履歴（コンテキスト）をサーバー側で保持します。
2ターン目以降は previous_interaction_id を送信するだけでモデルは過去の文脈を理解した上で応答します。
これにより、送信データ量が削減されるだけでなくサーバー側でのコンテキストキャッシュが効きやすくなり、コスト削減と応答速度の向上が期待できます。 -
解釈可能なデータモデル
レスポンスは単なるテキストではなく構造化されたデータとして返されます。
- Thought: モデルの思考プロセス
- Tool Call: ツールの呼び出し
- Message: ユーザーへの回答
思考プロセスが明示的に取得できるため、エージェントがなぜその結論に至ったのかをデバッグすることが容易になります。
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バックグラウンド実行
例えば、Web全体を調査してレポートを書くような数分から数十分かかるような重いタスクを非同期で実行できます。background=Trueを指定すると即座にIDが返され、処理はサーバー側で継続されます。
クライアントはタイムアウトを気にせず、後からポーリングで結果を取得できます。 -
MCPのサポート
MCPをサポートしており社内データベースや外部ツールに対して、標準化された方法で直接接続することが可能です。
deep-research-pro-preview-12-2025エージェントでできること
Gemini Deep Research (deep-research-pro-preview-12-2025) は、Interactions APIを通じて利用できる最初の組み込みエージェントです。最新モデル Gemini 3 Pro をベースに構築されており、以下のような高度な能力を持っています。
自律的なリサーチ計画と実行
ユーザーの曖昧な指示から「何を知る必要があるか」を分解し、調査計画を立案します。
検索クエリを作成・実行し、その結果を読んでさらに次の検索を行うという反復プロセスを自律的に行います。
ギャップ分析と深掘り
情報を集める過程で「ここが足りない」「矛盾している」といった情報の欠落（ギャップ）を特定し、追加調査を行います。
検索結果の1ページ目を見るだけでなく、サイトの奥深くにあるPDFや詳細データまでアクセスします。
信頼性の高いレポート作成
収集した情報を統合し、論理的なレポートを作成します。
最大の特徴は、すべての主張に対して情報源へのリンクが細かく付与される点であり、業務利用における信頼性が担保されています。
圧倒的なベンチマーク性能
複雑な調査能力を測る「DeepSearchQA」ベンチマークにおいて66.1%というスコアを記録し、既存のモデルやシステムを大きく上回る性能を示しています。
deep-research-pro-preview-12-2025エージェントの使いどころ
このエージェントは人間が数時間から数日かけて行うような「情報集約型」のタスクにおいて、圧倒的な生産性を発揮します。
- 金融・投資: デューデリジェンスの初期調査、数千社の財務諸表とニュースの突き合わせ分析。
- バイオ・製薬: 特定のトピックに関する膨大な学術論文のレビューとインサイト抽出。
- 法務・コンプライアンス: 世界各国の規制変更のモニタリングや、新法案が自社ビジネスに与える影響の調査。
- 企業戦略: サプライチェーンのリスク分析、競合他社の製品戦略や動向の徹底調査。
1回の調査で数十万トークンを消費し、数ドルのコストがかかる可能性がありますが、専門家の人件費と比較すれば非常に高いROI（費用対効果）が見込めます。
deep-research-pro-preview-12-2025エージェントの使い方
Python SDK (google-genai) を使用して、Deep Researchエージェントを呼び出す基本的な実装例です。処理に時間がかかるため、 background=True を設定して非同期で実行するのが基本パターンです。
- 環境セットアップ
pip install -U google-genai
- コード例：リサーチタスクの実行とポーリング
import time
from google import genai
# クライアントの初期化
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
# 1. リサーチタスクの開始（非同期実行）
# agentパラメータにIDを指定し、background=Trueを設定します
interaction = client.interactions.create(
agent="deep-research-pro-preview-12-2025",
input="量子コンピューティングが物流業界に与える影響と、主要プレイヤーの動向を詳細に調査してください。",
background=True
)
print(f"リサーチを開始しました。Interaction ID: {interaction.id}")
# 2. 結果のポーリング
while True:
# ステータスの確認
status_check = client.interactions.get(id=interaction.id)
state = status_check.status
print(f"現在のステータス: {state}")
if state == "completed":
# 完了した場合、結果を表示
print("\n--- リサーチレポート ---\n")
# 最後の出力（レポート本文）を取得
print(status_check.outputs[-1].text)
break
elif state == "failed":
# エラーハンドリング
print(f"エラーが発生しました: {status_check.error}")
break
# サーバー負荷を考慮して一定時間待機
time.sleep(10)
このスクリプトを実行すると、エージェントがバックグラウンドで調査を開始し、完了後にレポートを出力します。
出力結果（抜粋）は下記のようになりました。
処理完了までに約7分かかったので非同期処理を推奨します。（10秒でポーリングしていてin_progressが41回表示されました）
リサーチを開始しました。Interaction ID: v1_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
現在のステータス: in_progress
〜〜省略〜〜
現在のステータス: in_progress
現在のステータス: completed
--- リサーチレポート ---
# 量子コンピューティングが物流業界に与える影響と主要プレイヤーの動向に関する包括的調査報告書
## 要約と重要ポイント
本報告書は、量子コンピューティング技術が物流およびサプライチェーン管理（SCM）に及ぼす変革的な影響と、その技術を採用・開発する主要な世界的および日本国内のプレイヤーの動向を詳細に分析したものである。
**重要ポイント:**
* **物流における「組み合わせ爆発」の解決:** 物流業界が直面する配送ルート最適化（巡回セールスマン問題など）、在庫配置、コンテナ積載などの課題は、変数が多くなると計算量が指数関数的に増大する「NP困難」な問題である。量子コンピューティング（特に量子アニーリングおよび量子風技術）は、これらの問題を古典コンピュータよりも劇的に高速かつ高精度に解く可能性を示している [cite: 1, 2, 3]。
* **「量子風（Quantum-Inspired）」技術の実用化先行:** 完全な量子コンピュータの実用化には時間を要するため、富士通（デジタルアニーラ）、日立製作所（CMOSアニーリング）、NEC（ベクトルアニーリング）、東芝（シミュレーテッド分岐マシン）などの日本企業は、量子力学の原理を古典ハードウェア上で模倣した「量子風」技術を先行して商用化し、すでに物流現場で成果を上げている [cite: 4, 5, 6, 7]。
* **主要プレイヤーの動向:**
* **グローバル:** DHL、UPS、Maerskなどの物流大手は、IBMやIonQ、D-Waveなどの量子ベンダーと提携し、ラストワンマイル配送や海上輸送の最適化に向けた実証実験（PoC）を進めている [cite: 8, 9, 10]。
* **日本:** トヨタグループ（豊田通商、トヨタシステムズ）はサプライチェーン最適化において最も積極的な企業の一つであり、住友商事（QXプロジェクト）や日本通運（NXグループ）もスタートアップとの連携を通じて実用化を模索している [cite: 11, 12, 13, 14]。
* **サステナビリティへの貢献:** 最適化による配送距離の短縮や積載率の向上は、コスト削減だけでなく、CO2排出量の大幅な削減に寄与し、グリーンロジスティクスの実現手段として注目されている [cite: 15, 16]。
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## 1. 序論：物流業界が直面する課題と量子コンピューティングの可能性
### 1.1 物流クライシスと計算の限界
現代の物流業界は、eコマースの急激な成長による小口配送の増加、ドライバー不足（日本では「2024年問題」）、燃料費の高騰、そしてサプライチェーンの複雑化という多重の課題に直面している [cite: 2, 3, 17]。従来の古典コンピュータを用いた最適化手法では、数千台のトラック、数万の配送先、時間指定、積載制約、交通状況といった膨大な変数が絡み合う「組み合わせ最適化問題」に対し、実用的な時間内で厳密解を導き出すことが困難になっている [cite: 18, 19]。
### 1.2 量子コンピューティングによるブレークスルー
量子コンピューティングは、「重ね合わせ（Superposition）」や「量子もつれ（Entanglement）」といった量子力学の現象を利用することで、膨大な数のパターンを同時に探索・評価することを可能にする [cite: 20, 21]。これにより、従来は数日かかっていた、あるいは計算不可能であった複雑な物流計画を、数分から数秒で最適化できる可能性があり、物流業界にパラダイムシフトをもたらすと期待されている [cite: 2, 22]。
### 1.3 技術分類：アニーリング、ゲート型、量子風
物流分野での適用においては、以下の3つの技術アプローチが混在しており、それぞれの成熟度と適用領域を理解することが重要である。
1. **量子アニーリング (Quantum Annealing):** D-Wave Systemsなどが提供。組み合わせ最適化問題に特化しており、物流ルート最適化などで先行して実証実験が行われている [cite: 23, 24]。
2. **量子風/疑似量子技術 (Quantum-Inspired / Digital Annealers):** 富士通、日立、NEC、東芝などが開発。古典コンピュータ上で量子アニーリングの数理モデルを再現・高速化したもの。現時点で最も実用化が進んでおり、大規模な問題を扱える [cite: 5, 7, 25]。
3. **量子ゲート方式 (Gate-based Quantum Computing):** IBM、Google、IonQなどが開発。汎用的な計算が可能だが、大規模な最適化問題への適用はハードウェアの発展途上にある。しかし、IonQとUPSの事例のように、物流分野での利用も始まっている [cite: 1, 10, 26]。
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## 2. 量子コンピューティングが物流業界に与える具体的な影響
### 2.1 ラストワンマイル配送とルート最適化
物流における最大のコスト要因の一つである「ラストワンマイル」配送において、量子コンピューティングは劇的な効率化をもたらす。
* **巡回セールスマン問題 (TSP) / 配送計画問題 (VRP) の解決:** 複数の車両で多数の拠点を回る際の最短ルートを導き出す。IBMと商用車メーカーの事例では、ニューヨーク市内1,200箇所の配送先に対し、時間枠や積載量を考慮した最適化を行い、コスト削減を実現した [cite: 3, 18]。
* **動的な再最適化:** 交通渋滞や急な注文変更に対し、リアルタイムでルートを再計算することが可能になる。これにより、配送遅延の回避や顧客満足度の向上が見込まれる [cite: 27, 28, 29]。
### 2.2 サプライチェーン・ネットワークの最適化と強靭化
サプライチェーン全体（調達、生産、在庫、配送）の最適化は、変数が極めて多く複雑である。
* **ネットワーク設計:** 工場、倉庫、配送センターの最適な配置や、拠点間の輸送フローを最適化し、総ロジスティクス・コストを最小化する [cite: 30]。
* **リスク管理とレジリエンス:** 自然災害やパンデミックなどの混乱（ディスラプション）が発生した際、量子コンピュータは多数の「What-if」シナリオを高速にシミュレーションし、代替ルートや在庫の再配置案を即座に提示することで、サプライチェーンの寸断を防ぐ [cite: 3, 18, 31]。
### 2.3 倉庫業務と在庫管理の効率化
* **ピッキング最適化:** 倉庫内での作業員の移動距離やロボットの動線を最小化し、作業効率を向上させる。
* **在庫配置:** 需要予測に基づき、どの倉庫にどの商品をどれだけ配置すべきかを最適化し、在庫切れや過剰在庫を防ぐ [cite: 9, 32]。住友商事グループのベルメゾンロジスコでは、量子アニーリングを用いて倉庫の人員配置を最適化し、効率を約30%改善する可能性が示唆された [cite: 12, 33]。
### 2.4 海上輸送と港湾オペレーション
* **コンテナ配置と積み下ろし:** 港湾におけるコンテナの積み上げ順序やクレーンの割り当てを最適化し、滞船時間を短縮する。SavantXはロサンゼルス港のターミナルでD-Waveの技術を用い、コンテナ処理の効率化を図っている [cite: 34]。
* **航路最適化:** 天候、海流、燃料価格などを考慮した最適な航路選定により、燃料消費を削減する [cite: 3, 35]。
### 2.5 サステナビリティ（環境負荷低減）
配送ルートの短縮と積載率の向上は、燃料消費量の削減に直結する。量子コンピューティングによる最適化は、物流業界の脱炭素化（CO2排出削減）に向けた強力なツールとなる [cite: 15, 16]。
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## 3. 主要プレイヤーの動向：テクノロジープロバイダー
### 3.1 日本のテクノロジー企業（量子風技術のリーダー）
日本の大手電機メーカーは、量子コンピュータの原理を応用した「量子風（Quantum-Inspired）」技術において世界をリードしており、物流分野での実用化事例が豊富である。
#### **富士通 (Fujitsu)**
* **技術:** **デジタルアニーラ (Digital Annealer)**。量子現象に着想を得たデジタル回路で、組み合わせ最適化問題を高速に解く [cite: 5, 14]。
* **物流事例:**
* **トヨタシステムズとの連携:** 自動車部品の物流ネットワーク最適化において、300万通り以上のルート候補から最適な配送ルートを30分以内に算出。物流コストを2〜5%削減できる可能性を実証した [cite: 11, 14, 36]。
* **ハンブルク港湾局 (HPA):** 港湾エリアの交通信号制御を最適化し、トラックの移動時間を最大15%短縮した [cite: 37]。
#### **日立製作所 (Hitachi)**
* **技術:** **CMOSアニーリング (CMOS Annealing)**。半導体技術を用いてイジングモデルを模倣し、常温で動作可能な最適化マシン [cite: 38, 39]。
* **物流事例:**
* **ベトナムポスト (Vietnam Post):** 配送計画のデジタル化と最適化に向けた実証実験を実施。熟練者の経験に頼っていた配送ルート作成を自動化し、車両数や配送時間の短縮を目指している [cite: 38, 40]。
* **楽天技術研究所:** 大規模な配送スケジュール最適化などに適用可能な、CMOSアニーリングとグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせた手法を開発 [cite: 41]。
#### **NEC**
* **技術:** **ベクトルアニーリング (Vector Annealing)**。スーパーコンピュータ「SX-Aurora TSUBASA」上で動作する量子風アルゴリズム [cite: 25, 42]。
* **物流事例:**
* **NECフィールディング:** 保守部品の配送計画に導入。東京都内での配送において、熟練者が行っていた計画立案を自動化し、業務効率化とCO2削減を実現。2022年10月より本格運用を開始している [cite: 43]。
* **生産計画:** NECプラットフォームズの工場において、表面実装工程の生産計画を最適化し、計画立案時間を90%削減した [cite: 6]。
#### **東芝 (Toshiba)**
* **技術:** **シミュレーテッド分岐マシン (Simulated Bifurcation Machine: SBM)**。大規模な組み合わせ最適化問題を高速に解くアルゴリズム [cite: 7, 44]。
* **物流事例:**
* **豊田通商との連携:** サプライチェーンにおける部品供給の予測と最適化にSBMを適用。半導体不足などの変動要因がある中で、数千の制約条件を考慮した計画をミリ秒単位で処理する実証を行った [cite: 45]。
### 3.2 グローバル・テクノロジー企業
#### **IBM**
* **技術:** 超伝導量子ビットを用いたゲート型量子コンピュータ。Qiskitなどのソフトウェアスタックも提供 [cite: 20, 46]。
* **物流事例:**
* **DHL:** パートナーシップを結び、ラストワンマイル配送や梱包の最適化に向けた研究を進めている [cite: 3, 9]。
* **ExxonMobil:** 海上輸送における在庫ルーティング問題の解決に向けた共同研究を実施 [cite: 3]。
#### **D-Wave Systems**
* **技術:** 量子アニーリングマシンのパイオニア。5,000量子ビットを超えるシステムを提供 [cite: 46, 47]。
* **物流事例:**
* **SavantX:** ロサンゼルス港（Pier 300）において、ゴムタイヤ式ガントリークレーン（RTG）やトラックの配車を最適化し、生産性を向上させた [cite: 34]。
* **フォルクスワーゲン:** リスボンでのバス運行ルート最適化の実証実験を実施 [cite: 9, 27]。
#### **IonQ**
* **技術:** トラップイオン型量子コンピュータ。
* **物流事例:**
* **UPS:** 2025年6月より、アトランタ、シカゴ、ロサンゼルスで量子ルート最適化エンジンのテストを開始。従来の最適化ツールと比較して最大24%の改善が見込まれている [cite: 10]。
* **豊田通商:** 日本市場における販売代理店契約を締結し、物流を含む産業界への導入を推進 [cite: 26, 48]。
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## 4. 主要プレイヤーの動向：物流・産業界の採用企業
### 4.1 グローバル物流企業
#### **DHL (Deutsche Post DHL Group)**
* **動向:** 2020年の「Logistics Trend Radar」で量子コンピューティングを重要なトレンドとして特定。IBMと提携し、動的なルート最適化や、航空貨物のユニットロードデバイス（ULD）への積載最適化（ビンパッキング問題）に取り組んでいる [cite: 8, 21, 27, 32]。
#### **UPS**
* **動向:** IonQと提携し、量子コンピューティングを用いたラストワンマイル配送の最適化を推進。交通データ、ドライバーのスケジュール、燃料コストなどを考慮した複雑なルーティングにおいて、量子アルゴリズムの優位性を検証している [cite: 8, 10]。
#### **Maersk**
* **動向:** 世界最大の海運会社として、量子コンピューティングを用いたサプライチェーン・シミュレーションや、海上輸送ネットワークの最適化を研究。スエズ運河座礁事故のような大規模な混乱時のリルート（経路変更）戦略の策定に活用する可能性を探っている [cite: 8, 9, 31]。
### 4.2 日本の物流・商社・産業界
#### **トヨタグループ (Toyota Group)**
* **豊田通商:** 量子技術の導入に極めて積極的である。
* **東芝との連携:** SBMを用いたサプライチェーンの需要予測と最適化 [cite: 45]。
* **IonQ / Quantum Machinesとの連携:** 量子ハードウェアおよび制御システムの日本市場への導入と、自社物流網への適用を推進 [cite: 26, 49]。
* **トヨタシステムズ:** 富士通のデジタルアニーラを活用し、自動車部品の物流ネットワーク最適化や工場内の生産指示システムの効率化を実現 [cite: 11, 50]。
#### **住友商事 (Sumitomo Corporation)**
* **動向:** 「QX（Quantum Transformation）プロジェクト」を2020年に立ち上げ、量子技術の社会実装を推進 [cite: 12, 51]。
* **事例:**
* **ベルメゾンロジスコ:** 通販物流センターにおいて、量子アニーリングを用いたスタッフの人員配置最適化の実証を行い、約30%の効率化を示唆 [cite: 12, 33]。
* **OneSky:** 量子コンピュータを用いたドローンの3次元交通管理（空の道）の実証実験を実施 [cite: 12]。
* **NEXT Logistics Japan (NLJ):** 物流最適化ソリューション「NeLOSS」を展開し、量子アニーリング等の技術を活用して積載率向上と配車計画の高速化（2時間→40秒）を実現 [cite: 17, 52]。
#### **日本通運 (Nippon Express / NX Group)**
* **動向:** NXグローバルイノベーションファンドを通じて、量子コンピュータとAIに強みを持つスタートアップ「グルーヴノーツ (Groovenauts)」に出資 [cite: 13]。
* **目的:** グルーヴノーツのクラウドプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」を活用し、トラック、人員、倉庫などの物流リソースの最適配置を行い、属人化の解消と業務効率化を目指す [cite: 13]。
#### **アイシン (Aisin)**
* **動向:** QC Wareと共同で、量子アニーリングを用いた物流最適化技術を開発。配送ルートの最適化により、CO2排出量削減と業務効率向上を目指している [cite: 15]。
#### **凸版印刷 (Toppan) & Sigma-i**
* **動向:** 東北大学発ベンチャーのSigma-iと協力し、物流システム「MITATE」に量子アニーリングを適用する実証実験を開始。配送計画の高速化と精度向上を目指す [cite: 53]。
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## 5. 課題と今後の展望
### 5.1 技術的課題とハイブリッドアプローチ
現在の量子コンピュータ（NISQデバイス）は、ノイズや量子ビット数の制限があり、大規模な物流問題を単独で解くには至っていない。そのため、当面は以下の「ハイブリッド」アプローチが主流となる [cite: 1, 47, 54]。
* **古典-量子ハイブリッド:** 問題の一部（困難な最適化部分）を量子コンピュータ（または量子風マシン）で解き、残りを古典コンピュータで処理する。
* **量子風技術の活用:** 富士通や日立などの技術は、現時点で実用的な規模の問題を解けるため、量子コンピュータが成熟するまでの「架け橋」として、あるいは並行して普及が進むと考えられる [cite: 5, 22]。
### 5.2 導入への障壁
* **コストと専門知識:** 量子コンピューティングの導入には高いコストと、量子アルゴリズムを理解する専門人材（Quantum Bilinguals）が必要である [cite: 9, 12]。
* **既存システムとの統合:** 従来のTMS（輸配送管理システム）やWMS（倉庫管理システム）と量子システムをシームレスに連携させる必要がある [cite: 1, 22]。
### 5.3 将来展望 (2025年以降)
* **実用化の加速:** 2025年以降、UPSやトヨタグループなどの先行事例が成果を上げることで、物流業界全体での採用が加速すると予測される [cite: 10, 28]。
* **適用範囲の拡大:** 現在のルート最適化中心から、サプライチェーン全体のリスク管理、動的価格設定、自律走行車の群制御などへと適用範囲が広がっていく [cite: 16, 55]。
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## 6. 結論
量子コンピューティングは、物流業界が抱える「複雑性」と「非効率性」を解決する鍵となる技術である。特に日本では、富士通、日立、NEC、東芝といった企業が提供する「量子風」技術が、世界に先駆けて実用段階に入っており、トヨタや住友商事などの産業界がこれを積極的に活用している。グローバルでは、DHLやUPSが量子ベンダーと連携し、次世代の物流プラットフォームの構築を進めている。
短期的にはハイブリッド型や量子風技術による最適化が進み、長期的にはハードウェアの進化に伴い、より大規模で複雑なサプライチェーン全体のリアルタイム最適化が実現されるだろう。物流企業にとって、量子技術への早期の取り組みは、将来の競争優位性とサステナビリティを確保するために不可欠な戦略となりつつある。
**Sources:**
1. [thequantuminsider.com](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQGzS7AVxfbB1WjgFBPtsPnqNmYGL-df-HsVTf3BeH1PMQpAkQbi-xR9QEepgH0GGQSepgKmo2N5wR-tDCHlIVErqqSNPR83dCmhem8hT3QRFShAbSs78IKmITjGtkNiyYCCBtaoi5j_W422SrFioq1KYKCe8gqX73Ze9N1CivUoSP9IwrtiaayrBJz8wLmIizPn-AAb4S0B_TM_)
〜〜省略〜〜
55. [quantumtransformation.world](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/AUZIYQF7AhAe2ej4vbWMCv89p_cjH_OgKpbptXzG6C28I23dKOwzdAgUl_Pcty4nOfQbzNkwWt6BpZyfOITtGzg1gTiuTt0KqT9EeHICRxtwYuKXauNP8ibWNFh5G8rADw==)
まとめ
Interactions APIの登場により開発者は複雑な状態管理から解放され、より本質的な「エージェントの活用」に注力できるようになりました。
特に deep-research-pro-preview-12-2025 は、AIを単なるチャットボットから「信頼できる調査パートナー」へと進化させる強力なツールです。
現在はパブリックベータ版であり、仕様変更の可能性はありますが、これからのAIアプリケーション開発の標準となる技術です。
参考文献
https://blog.google/technology/developers/interactions-api/
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/interactions
https://blog.google/technology/developers/deep-research-agent-gemini-api/