AWS DevOps AgentにDirected actions（エージェントアクション）機能が追加され、読み取り専用だったエージェントがリソース変更を実行できるようになった。有効化にはエージェントスペースでのトグルON、アカウントごとのIAMアクションロール登録、操作ごとの承認という3層のオプトインが必要。IAMロールで許可されていても、リソース削除・パーミッションバウンダリー変更・iam:PassRoleを伴う操作はエージェント側のガードレールで拒否される仕組み。筆者は実際にLambda関数へのタグ付けを依頼し、承認パネルで実際のAPI呼び出し内容やリスク評価（影響範囲・可逆性）を確認した上でApproveし、正常に実行されることを確認した。
Google Cloud Next Tokyo 26 Day2基調講演のまとめ。AI Hypercomputer（第8世代TPU、GKEの大規模クラスタ）によるインフラ強化、ADK・A2A・Agent Runtimeなどエージェント本番運用基盤のGemini Enterprise Agent Platform、非構造化データを活用するAgentic Data Cloud、GovTech東京のSpanner活用事例、NTTドコモのフルAIマーケティング構想、Big SleepやCodeMenderによるAI活用のセキュリティ対策など、インフラからセキュリティまでAIエージェントをフルスタックで支える技術と国内企業の実践事例を紹介している。
BigQuery Graph（プレビュー版）がメジャー（SUM/AVG等の指標定義）に対応し、既存テーブルをETL不要でプロパティグラフにマッピングできるようになった。エージェントがグラフの関係パスを辿りながら管理された指標で正確に推論できるようになり、フラットテーブルでは追えなかった因果関係の分析が可能になる。BigQuery Studioの視覚的グラフモデラーや会話型分析との統合、LookMLとのネイティブ連携も強化され、指標ロジックを一元管理できる。
S3に保存されたデータを移動せず、BigQueryやLookMLなどのセマンティック層・オントロジー層で意味付けし、Conversational AnalyticsやGemini Enterpriseからエージェントに活用させるGoogle Cloudのリファレンスアーキテクチャ「SOAP」を紹介する記事。Borderless Lakehouseによるゼロコピー分析、LookMLとBigQuery Graphによる意味の付与、3つの利用者ペルソナへの提供方法、モダナイゼーション計画のエージェント支援までを解説している。
AJA DSPでは、AIエージェントに本番環境の操作を任せる範囲が広がる中、Editor/Admin等の強権限を定常付与する従来運用のリスクを見直し、Google Cloud PAM（Privileged Access Manager）によるJust-In-Time権限昇格へ移行した。作業目的ごとにentitlementをTerraformで管理し、申請・承認・自動剥奪のフローを整備。定常権限はViewerと最低限の参照・実行権限に絞り、書き込み・管理権限はPAM経由の一時付与に限定した。移行により「調査はできるが変更はできない」境界が明確になり心理的安全性が向上したほか、申請理由の言語化がチームのナレッジ蓄積にもつながった。一方でSlack通知に申請理由が表示されずConsoleでの承認操作が煩雑という課題も残る。