Geminiエージェントモードとは？Gemini Sparkの使い方・できること・営業活用【2026年9月】

「Geminiエージェントモードとは何ができるのか」「通常のGeminiやDeep Researchと何が違うのか」「日本でも使えるのか」。

GoogleのAIエージェント機能は短期間で大きく変化しており、過去の記事や発表だけを見ると、現在の名称や利用条件が分かりにくくなっています。

2026年9月現在、GoogleのGeminiアプリでは、複数工程のタスクを継続的に処理するパーソナルAIエージェントとして「Gemini Spark」が展開されています。

従来発表されていたGemini Agentと同様に、単に質問へ回答するだけでなく、目的に合わせて情報を調べたり、接続されたアプリを使ったり、複数の作業を組み合わせたりする「エージェント型」の使い方が広がっています。

本記事では、検索時に使われている「Geminiエージェントモード」という表現を使いながら、2026年9月時点のGemini Sparkを含む最新状況、通常のGemini・Deep Researchとの違い、利用条件、使い方、営業リサーチでの活用例、注意点を整理します。

Geminiエージェントモードとは？

Geminiエージェントモードとは、ユーザーが達成したい目的を伝えると、AIが必要な工程を整理し、情報収集やアプリ連携など複数の処理を進める「AIエージェント型」の使い方です。

通常のチャット型生成AIでは、人が一つずつ質問し、その都度回答を受け取る使い方が中心です。

一方、エージェント型では、例えば、

• 調査対象を確認する
• 必要な情報源を探す
• 情報を整理する
• 条件に合う内容を抽出する
• 結果を文書や表へまとめる
• 次のアクション候補を作る

といった複数工程を、一つの目的に沿って進めます。

2026年9月現在はGemini Sparkにも注目

Googleは2025年に「Gemini Agent」を発表し、複数工程のタスクを扱う実験的なエージェント機能として展開してきました。

その後、2026年5月には、24時間継続的にタスクを処理できるパーソナルAIエージェントとしてGemini Sparkを発表しています。

Gemini Sparkでは、接続したGoogleアプリ、チャット、Web上の情報などを利用しながら、ユーザーが設定した目的に沿ってタスクやワークフローを進められます。

そのため、本記事では「Geminiエージェントモード」を特定の旧機能名だけとしてではなく、Geminiで複数工程を自律的・継続的に処理するエージェント型機能を調べている読者向けの検索語として扱います。

通常のGemini・Deep Research・Gemini Sparkの違い

どの機能を使うべきかは、「回答が欲しいのか」「調査結果が欲しいのか」「調査後の作業まで進めたいのか」で考えると整理しやすくなります。

比較項目	通常のGemini	Deep Research	Gemini Spark
主な目的	質問回答、文章作成、要約、アイデア整理	複数情報源を調査してレポート化	複数工程・継続タスク・ワークフローの処理
進め方	人がその都度指示する	テーマをもとに調査を進める	目的や条件をもとに複数の処理を進める
Web調査	必要に応じて利用	中心的な機能	タスクの一工程として利用
アプリ連携	接続設定に応じる	主に調査ソースとして利用	タスク実行や情報整理にも利用
継続タスク	基本的に対話単位	調査単位	スケジュールやワークフローとして設定可能
営業活用	文章案、質問案、要約	企業・業界・競合調査	調査、整理、継続確認、下書きなどを一連化

質問への回答や文章作成なら通常のGemini

メール文面の作成、議事録の要約、アイデア出しなど、一度の依頼で完結しやすい作業は通常のGeminiで十分な場合があります。

詳細な調査ならDeep Research

市場調査、競合調査、企業調査など、複数のWeb情報を調査し、出典を確認しながらレポートへまとめたい場合はDeep Researchが適しています。

複数工程を継続して動かすならGemini Spark

調査だけで終わらず、情報を継続的に確認したり、接続アプリから情報を整理したり、条件に応じて下書きを作ったりする場合はGemini Sparkの考え方が近くなります。

Gemini Sparkは日本で使える？2026年9月時点の利用条件

2026年7月、GoogleはGemini Sparkを日本のGoogle AI Proユーザーにも順次展開すると発表しました。

2026年9月時点では、日本語・英語でGoogle AI ProまたはUltraを利用するユーザーが主な対象となっています。

ただし、AI関連機能は段階的に提供されることがあるため、自分のアカウントで表示される機能を確認することが重要です。

利用前には、少なくとも次を確認してください。

• Google AI ProまたはUltraの対象か
• 個人Googleアカウントか
• 利用する地域で提供されているか
• Geminiアプリに対象機能が表示されているか
• 接続するアプリやデータへの権限が適切か
• Gemini Apps Activity等、必要な設定が有効か

特に法人利用では、個人向けGeminiアプリとGoogle Workspace環境で利用条件や管理方法が異なる場合があるため、管理者設定と自社のAI利用ルールも確認してください。

Geminiエージェントモードでできること

Gemini Sparkを含むエージェント型機能の特徴は、「文章を作る」だけでなく、複数の情報と作業を一つの目的へつなげられる点です。

複数の情報源を調べて整理する

例えば、特定の企業について、公式サイト、ニュース、公開資料などを調査し、必要な項目へ整理できます。

• 企業概要
• 主要事業
• 最近のニュース
• 重点事業
• 採用情報
• 公開されている導入事例
• 提案テーマに関連する変化

Googleアプリの情報を使って作業する

適切な権限で接続したGoogleアプリから情報を確認し、複数の作業へつなげることもできます。

例えば、メールから必要な情報を探し、表へ整理し、その内容をもとに返信文の下書きを作る、といった流れです。

定期的・継続的なタスクを処理する

Gemini Sparkでは、特定のテーマを継続的に確認したり、定期的な情報整理を行ったりする使い方も想定されています。

一度のチャットで終わるのではなく、「毎週確認する」「新しい情報があったら整理する」といったワークフローへ広げられる点が特徴です。

Gemini Sparkの基本的な使い方

エージェント型機能を利用するときは、「何をしてほしいか」だけではなく、「何を目的に、どの情報を使い、どこまで実行してよいか」を指定することが重要です。

1．目的を明確にする

「企業を調べて」ではなく、例えば「初回商談前に確認する企業情報と課題仮説を整理する」のように目的を具体化します。

2．利用してよい情報源を指定する

公開Web情報だけを使うのか、GmailやDocsなど接続アプリも使うのかを決めます。

3．出力形式を決める

事実、仮説、未確認事項、次に確認する質問など、営業担当者が判断しやすい形式をあらかじめ指定します。

4．実行してよい範囲を決める

調査・整理・下書きまでなのか、アプリ上の処理まで許可するのかを明確にします。

5．重要な操作は人が確認する

メール送信、外部公開、支払い、重要な予定確定など、影響が大きい操作には人の確認を残します。

営業リサーチでGeminiエージェントモードをどう使う？

BtoB営業では、顧客と話す前に行う情報収集や整理に多くの時間がかかります。

例えば営業担当者が毎回、企業サイト、ニュース、過去の接点、顧客の関心テーマなどを別々に確認している場合、エージェント型AIによって調査の手順を共通化できる可能性があります。

企業情報を収集する

• 事業内容
• 企業規模
• 最近のニュース
• 経営・事業上の重点テーマ
• 採用動向
• 提案テーマとの関連情報

過去の営業接点を整理する

利用可能な情報へ適切な権限でアクセスできる場合、過去のメール、会議、議事録などを確認し、「以前何を話したか」「何が未確認か」を整理する使い方も考えられます。

課題仮説を作る

AIが企業の課題を断定するのではなく、公開情報から考えられる仮説を複数出し、商談で確認すべき質問へ変換します。

商談質問を作る

例えば、

• 現在どのような課題を優先しているか
• 既存の方法でどこに負荷があるか
• 誰が意思決定へ関わるか
• 現在どの段階で情報収集しているか

など、仮説検証のための質問を作ります。

一次情報から見る｜AI営業リサーチで重要なのは「答え」より「仮説を作る工程」

インティメート・マージャーが関わったセミナーでは、Geminiを基盤にした仕組みを使い、自然言語で条件を入力し、企業候補の抽出とアプローチ仮説を整理するデモが行われました。

デモでは、条件入力からアタックリストと仮説の整理まで約2分半で処理された例も紹介されています。

ただし、この時間は特定のデモ環境での例であり、一般的な処理時間や営業成果を示すものではありません。

この一次情報から重要なのは「2分半」という数字そのものではなく、これまで担当者が手作業で行っていたデータ抽出・候補整理・仮説作成を、一つの流れとしてAIへ渡せる可能性があることです。

AIに最終的な顧客判断を任せるのではなく、営業担当者が確認・対話すべき論点を短時間で整理するために活用する方が実務へ落とし込みやすくなります。

営業リサーチ用プロンプト例

Geminiエージェント型機能へ依頼するときは、事実と推測を分ける条件を明示します。

Geminiエージェントモードに任せない方がよいこと

エージェント型AIは、複数工程を処理できる一方、実行範囲が広がるほど誤操作や誤判断の影響も大きくなります。

業務	注意する理由	推奨対応
顧客課題の確定	公開情報だけでは内部事情を判断できない	仮説として商談で確認する
営業対象の最終判定	重要な営業判断になる	判断理由を人が確認する
メールの自動送信	誤送信・過剰接触の可能性	下書きから始める
価格・契約判断	責任・条件確認が必要	営業責任者等が判断する
重要データの更新	誤情報が後工程へ広がる	更新候補を作り人が確定する
支払い・外部公開	影響が大きく取り消しにくい	実行前承認を置く

Web上の情報を無条件に実行しない

AIエージェントがWebサイトを閲覧・操作する場合、ページ内に含まれる不正な指示をAIが読み取ってしまう「プロンプトインジェクション」などのリスクも考慮します。

外部Webページの指示をそのまま信用せず、アクセス範囲や重要操作の確認を設計することが重要です。

Geminiエージェントモードを営業へ導入するときのチェックリスト

確認項目	なぜ重要か	不足時に見直すこと
現在の提供状況を公式情報で確認している	仕様変更が速いため	Google公式情報を再確認する
通常Gemini・Deep Research・Sparkを使い分けている	必要以上の自動化を避けるため	業務目的を整理する
対象業務を限定している	PoC範囲を明確にするため	一つの反復業務から始める
利用データを決めている	権限外データ利用を防ぐため	データ一覧と権限を整理する
事実・仮説・未確認を分けている	AIの推測を事実扱いしないため	出力フォーマットを固定する
重要操作に承認を置いている	誤操作の影響を抑えるため	Human Review条件を追加する
顧客情報の入力ルールがある	個人情報・機密情報を守るため	社内AI利用ルールを確認する
AI出力の修正理由を記録している	改善につなげるため	営業担当者のフィードバックを蓄積する
成果を時間削減だけで測っていない	速くても誤った情報では意味がないため	正確性・採用率・商談での有用性も確認する

まとめ｜Geminiエージェントモードは「回答するAI」から「業務を進めるAI」への変化

Geminiエージェントモードを理解するうえで重要なのは、特定の機能名だけを覚えることではありません。

通常のGeminiが質問回答や生成を中心としてきたのに対し、Gemini Sparkを含むエージェント型機能では、目的を受け取り、必要な情報を集め、複数の作業をつなぎ、継続的にタスクを進める方向へGeminiの役割が広がっています。

営業リサーチでは、企業情報収集、過去接点の整理、課題仮説、商談質問、メール下書きなどを一連の流れとして整える用途が考えられます。

一方で、AIが作った企業像や課題仮説は顧客自身が確認した事実ではありません。

AIには調査・整理・下準備を任せ、人は顧客との対話、例外判断、関係構築、最終承認を担う。この役割分担から始めることが重要です。

Geminiエージェントモードに関するよくある質問

Geminiエージェントモードとは何ですか？

目的に沿って情報収集やアプリ利用など複数工程を進める、Geminiのエージェント型機能を調べる際に使われる表現です。2026年9月現在は、GoogleのパーソナルAIエージェント「Gemini Spark」も重要な機能です。

Gemini AgentとGemini Sparkは同じですか？

同一名称の機能として単純に扱うのは避けた方がよいでしょう。Gemini Agentは2025年に発表された実験的なエージェント機能で、その後2026年には24時間稼働するパーソナルAIエージェントとしてGemini Sparkが発表されています。

Gemini Sparkは日本で使えますか？

Googleは2026年7月に、日本のGoogle AI Proユーザーへの提供拡大を発表しています。ただし段階的な展開やアカウント条件があるため、自分のGemini画面とGoogle公式情報で現在の提供状況を確認してください。

通常のGeminiとGemini Sparkの違いは何ですか？

通常のGeminiは質問回答や文章生成など対話中心の利用に向きます。Gemini Sparkは複数工程のタスクや継続的なワークフローを進める用途を想定したパーソナルAIエージェントです。

Deep Researchとの違いは何ですか？

Deep Researchは複数情報源を調査してレポートへまとめることが中心です。Gemini Sparkは調査だけでなく、接続アプリや継続タスクなどを組み合わせて業務を進める用途まで広がります。

営業リサーチでは何ができますか？

企業情報収集、公開情報の整理、過去接点の確認、課題仮説、商談質問、メール下書きなどの下準備に活用できます。課題や購買意思そのものをAIだけで断定しないことが重要です。

顧客情報をGeminiへ入力してもよいですか？

自社の利用目的、契約、アクセス権、Google側のデータ取扱条件を確認したうえで判断する必要があります。不要な個人情報や機密情報は入力せず、必要に応じてマスキングします。