基本情報

製品・サービス名Manufacturing Data Engine（Geminiエージェント）
提供元Google Cloud（Google LLC）
本社所在地米国（カリフォルニア州）
地域欧米
用途分類AIエージェント・プラットフォーム
主な用途品質パフォーマンス分析、保全支援、生産スケジューリング、OT/IT/ETデータの統合
提供形態クラウド（Google Cloud・BigQuery）＋エッジ（Manufacturing Connect）、SI経由での構築が基本
主な対応業種—
価格MDE自体は追加課金なし。クラウドの消費分（ストレージ・計算・BigQuery処理）とエッジ製品・SI費用がかかる
日本での提供日本での提供状況は未確認
情報確認日2026年10月12日

特徴と位置づけ

Manufacturing Data Engine（MDE）は、工場のOT（設備・制御）、IT（ERP・MESなど）、ET（エンジニアリング）のデータを統合するGoogle Cloudのデータ・AI層です。公式ページによれば、エッジでLitmus Automationが開発した「Manufacturing Connect」（270超の産業プロトコルに対応）がデータを集め、MDEがBigQuery上でデータを統合し、その上でGemini Enterpriseが「Quality Performance Agent」「Maintenance AI Agent」「Production scheduling agent」を動かす3段の構成です。2025年のHannover Messeで新リリースが発表されました。

MDE自体には追加の課金がなく、利用したクラウドリソースの消費分だけが課金されます。SAPとは「SAP Business Data Cloud Connect for BigQuery」でデータを複製せずに双方向に連携できるとされ、受注・在庫・原価のデータと工場データを組み合わせた分析に向きます。

Googleは2022年の初発表時に「SIを通じて拡大するのが最善」と述べており、工場ごとの構成はSIが作り込む形が基本です。同じMDEでもSIによってデータモデルやダッシュボードが変わる点は、選定時の注意点になります。

強み

  • 製品ライセンスの年額がなく、初期費用を抑えて始めやすい
  • SAPとのゼロコピー連携、BigQueryでの全社データとの統合がしやすい
  • エッジからエージェントまでの構成が公式に示されている

検討時の注意点

  • 「追加課金なし」でもクラウド消費・エッジ製品・SI費用はかかり、高頻度の時系列データでは費用が膨らみやすい
  • SIに依存する作り込みが多く、データモデル定義など成果物の所有権を確認する必要がある
  • 各Geminiエージェントの提供状況と日本語対応、国内の構築実績は公表資料で確認できない

出典

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