[DRプロンプト実験]  GCP✖Agent2Agent✖Terraformの学習ノベル～クラウディア冒険譚：アキと目覚めるTerraformの魔法、そしてAIエージェントギルドの夜明け～


> 💡 **NOTE**
> この記事はGemini Advanced Deep Research with 2.5 Pro で作成されています！

 ## 📒 プロンプト
```bash
GCPをAgent2Agentを使うこと前提でTerraformベースで作成したいです
そこで初心者でもわかるような学習プランを作成して
また、ハッカソンとかでも使えそうな応用例もきさいして
ーーー
上記について、何が革新的で何が嬉しいのかを知識がない人でも理解できるように解説して、また動かし方も記載してください
また、文体は高校生でも興味を持って読めるようにラノベ風にして起承転結を意識して
```

## **序章：未知なる大地「クラウディア」への誘い**

「うーん、ハッカソンまであと少しなのに、テーマが決まらないよぉ…」

放課後の誰もいない教室で、ノートパソコンと睨めっこしていたのは、情報処理部に所属する高校二年生の**アキ**。彼女の目の前には、「学園ハッカソン – 未来を創造せよ！」というポスターが貼られている。

「アキ、また難しい顔をしているね。何か面白いテーマでも見つかったのかい？」

声の主は、アキが密かに「師匠」と呼んでいる、部活のOBで今はIT企業で働く**ユウト**だった。時折、ふらりと部室に現れては、アキに新しい技術の面白さを教えてくれる、ちょっと不思議な先輩だ。

「ユウト師匠！それが…テーマは『AIで学校生活を便利に！』ってぼんやり考えてるんですけど、具体的にどうすればいいか…」

ユウトはニヤリと笑った。「AIか、面白いじゃないか。ただAIを動かすだけじゃなくて、そのAIたちが住む『家』や『街』を、魔法の呪文で一瞬にして作り上げる方法があるとしたら、興味あるかい？」

「えっ、魔法の呪文！？ なんですかそれ！」アキは目を輝かせた。

「ふふふ、その名も**Terraform**。そして、AIたちが協力し合うための秘密の約束事、**Agent2Agentプロトコル**。これらを使いこなせば、君だけのAIギルドを、この広大なデジタル世界――僕らが呼ぶところの『**クラウディア大陸**』、一般的にはGoogle Cloud Platform、略してGCPに築き上げることができるのさ」1。

アキはゴクリと唾を飲んだ。「AIギルド…なんだかすごい冒険が始まりそうな予感がします！」

「その通り。さあ、アキ。クラウディア大陸の探検と、Terraformの魔法、そして未来のAIたちの協奏曲を奏でる準備はいいかい？」

こうして、アキのGCPとTerraform、そしてAgent2Agentを巡る、ちょっぴり不思議な冒険が幕を開けたのだった。

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**起 (Ki \- Introduction): 魔法使いへの第一歩**

* **全体目標:** 物語の導入。主人公アキがGCPとTerraform、Agent2Agentという新しい技術に出会い、学習へのモチベーションを高める。  
* **コアメッセージ:** 新しい技術の世界への扉が開かれる。

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**第1章：クラウディア大陸へようこそ！ – GCPってなんだろう？**

「師匠、まず『クラウディア大陸』…GCPって、一体何なんですか？ サーバーとか、そういうのですか？」最初の週末、ユウトに連れられてやってきたのは、彼が時々利用するというコワーキングスペースの一室だった。

ユウトはコーヒーを一口飲むと、ゆっくりと説明を始めた。「いい質問だね、アキ。GCP、つまりGoogle Cloud Platformは、Googleが提供しているクラウドコンピューティングサービスのことさ。昔はね、何かサービスを作ろうと思ったら、物理的なサーバーマシンを買ってきて、設定して、管理して…って、すごく大変だったんだ」1。

「想像つきます…お金も場所も手間もかかりそう…」

「その通り。でもクラウドコンピューティングは、インターネット経由で、Googleみたいな大きな会社が持っている高性能なコンピューターや便利なサービスを、必要な時に必要なだけ借りられる仕組みなんだ。ソフトウェアやサーバーを自分で抱え込む必要がない。まさに『雲（クラウド）』の上にある資源を使うイメージだね」1。

アキは頷いた。「なるほど、だから『クラウド』なんですね。GCPを使うと、Googleのすごい技術が使えるってことですか？」

「その通り！Googleの検索エンジンやYouTubeみたいな巨大サービスを支えているのと同じインフラやテクノロジーを、僕らも使えるようになる。例えば、超大量のデータを一瞬で分析できる『**BigQuery**』とか、どんなファイルでも安全に保管できる大容量ストレージ『**Cloud Storage (GCS)**』、専門知識がなくてもカスタムAIモデルを作れる『**Cloud AutoML**』なんていう魔法みたいな道具がたくさん揃っているんだ」1。

ユウトはホワイトボードにGCPの主要なサービスをいくつか書き出した。

| GCPサービス名 | 魔法の道具に例えると… | 主な機能・特徴 | 関連情報 |
| :---- | :---- | :---- | :---- |
| **Compute Engine** | 魔法のゴーレム召喚 | 仮想サーバー（VM）を自由に作成・利用できる。スペックも自由自在。 | 3 |
| **Cloud Storage (GCS)** | 無限容量の魔法の鞄 | 画像、動画、バックアップなど、あらゆるデータを安全かつ大量に保管。高い耐久性と可用性。 | 1 |
| **BigQuery** | 真実を見通す水晶玉 | 大量のデータをSQLで高速に分析できるデータウェアハウス。リアルタイム分析も可能。 | 1 |
| **Cloud Functions** | 小さな妖精の使い魔 | 特定のイベント（例：ファイルアップロード）をきっかけに、短いコード（関数）を自動実行。サーバー管理不要。 | 6 |
| **Pub/Sub** | 伝書鳩のネットワーク | アプリケーション間でメッセージを非同期に送受信。システムを疎結合にし、信頼性を向上。 | 8 |
| **Vertex AI** | AI魔法使いの工房 | 機械学習モデルの開発からデプロイまでを統合的にサポートするプラットフォーム。AutoMLやカスタムモデル作成も。 | 5 |
| **Vertex AI Agent Builder** | AIエージェント育成所 | 会話型AIエージェントや、データと連携するAIエージェントを簡単に構築できる。A2Aプロトコル対応の基盤。 | 5 |

「わぁ…本当に魔法の道具がいっぱい…！」アキは感嘆の声を上げた。

「GCPのいいところは、**スケーラビリティ**（アクセスが増えても自動で対応してくれる力）、**コスト効率**（使った分だけ支払う従量課金制）、そしてGoogleならではの**高度なセキュリティ**なんだ。しかも、最初は無料枠も充実しているから、アキみたいな学生でも気軽に冒険を始められるのさ」1。

アキは目を輝かせた。「なんだかワクワクしてきました！ このGCPっていう大陸で、私も何か作ってみたいです！」

GCPという広大な世界への第一歩。それは、アキにとって、これからの冒険の舞台を知る重要な一歩だった。この大陸の多様な「地域」や「資源」を理解することが、後にTerraformという「地図作成魔法」を使いこなし、Agent2Agentという「異種族間コミュニケーション魔法」を操るための基礎となるのだから。

## **第2章：Terraformとの出会い – インフラ構築の魔法の呪文**

「師匠、GCPがすごいのは分かりました！でも、これらの道具を一つ一つ手作業で準備するのって、やっぱり大変そう…ハッカソンみたいに時間がない時は特に…」アキが不安そうな顔をする。

ユウトはにっこり笑って、一冊の古びた（ように見える）本を取り出した。「そこで登場するのが、今日の主役の一つ、**Terraform**さ。これはね、インフラを『コード』で記述して、自動で構築・管理するための魔法の書、いわゆる\*\*IaC (Infrastructure as Code)\*\*ツールなんだ」14。

「いんふら・あず・こーど…？」

「そう。例えば、さっき話したCompute Engineの仮想サーバーやCloud Storageのバケツを『こういう設定で作りたい』って呪文（コード）で書き留めておけば、Terraformがその通りにGCP上にパパッと作り上げてくれる。手作業での設定ミスも防げるし、同じ環境を何度でも正確に再現できるんだ」14。

アキは本をまじまじと見つめた。「それって、まるで設計図を魔法で実体化させるみたいですね！」

「まさにその通り！ Terraformの呪文は、HCL (HashiCorp Configuration Language) という、人間にも比較的読み書きしやすい言語で書くんだ。そして、TerraformはGCPだけじゃなく、AWSやAzureといった他のクラウド大陸とも連携できるから、一度覚えれば色々な場所で活躍できる強力な魔法だよ」14。

ユウトはTerraformのメリットをいくつか挙げた。

* **インフラ構築の自動化**: コードを実行するだけで、必要なGCPリソースが自動で作成・設定される 16。  
* **再現性**: 同じコードを使えば、開発環境、テスト環境、本番環境など、全く同じインフラを何度でも正確に構築できる 16。  
* **バージョン管理**: インフラの構成をGitなどのバージョン管理システムで管理できる。いつ、誰が、どんな変更を加えたかが一目瞭然で、問題があれば過去の状態に戻すのも容易 15。  
* **ドキュメント化**: Terraformのコード自体が、インフラ構成の正確なドキュメントになる 16。  
* **モジュール化**: よく使うインフラの組み合わせを「モジュール」として部品化し、再利用できる。これにより、複雑なインフラも整理しやすくなる 16。Google Cloudも便利なモジュール（ブループリント）を公開しているよ 17。  
* **実行計画 (Plan)**: 実際に変更を加える前に、Terraformが「これからこういう変更をしますよ」という計画を見せてくれる。これにより、意図しない変更を防ぐことができるんだ 17。

「すごい…！ これがあれば、ハッカソンで複雑なシステムを作るときも、素早く正確に環境を準備できますね！」アキは興奮気味に言った。

「その通り。Terraformは、インフラエンジニアにとっては必須スキルのひとつになりつつある。そして、アキがこれから学ぶAgent2Agentのような、複数のAIエージェントが連携するシステムを作る上でも、その基盤となるインフラを効率的に管理するために非常に役立つはずさ」14。

Terraformという強力な魔法の存在を知ったアキ。それは、手作業によるインフラ構築の煩雑さから解放され、より創造的な作業に集中するための大きな一歩だった。GCPという舞台装置を自在に操るための「呪文」を、彼女は今まさに手にしようとしていた。この「コードによるインフラ定義」という考え方は、複雑なAIシステムを安定して運用するための基盤となり、後のAgent2Agentによる連携の実現性を高めることになる。

## **第3章：Agent2Agentプロトコル入門 – AIたちの秘密の会話術**

「師匠、Terraformでインフラを魔法のように作れるのは分かりました！でも、その上で動くAIたちが、どうやってお互いに『会話』するんですか？特に、別々の場所で作られたAI同士が協力するなんて…」アキは首を傾げる。

ユウトは満足そうに頷いた。「核心を突いてきたね、アキ。そこで登場するのが、もう一つの鍵、**Agent2Agentプロトコル**、略して**A2A**さ。これは、異なるAIエージェントたちが、まるで同じギルドの仲間のように、お互いを理解し、協力してタスクをこなすための『共通言語』や『行動規範』のようなものなんだ」18。

「AIたちの共通言語…？」

「そう。今のAIエージェントは、それぞれ特定のタスクは得意でも、まるで別々の国で育ったみたいに『言葉』が通じなかったり、お互いの能力を知らなかったりする。A2Aは、そんなAIエージェントたちが『孤立』するのを防ぎ、お互いの能力を認識し、タスクを依頼したり、結果を共有したりするためのオープンなルールブックなんだ」18。Googleが中心となって開発を進めていて、多くの企業がこの「ギルド規約」作りに参加しているんだよ 19。

ユウトはA2Aの革新性と利点を、アキにも分かりやすいように説明した。

* **革新性：AI界の国連通訳システム！**  
  * 今までのAIは、特定のアプリやサービスの中でしか能力を発揮できなかった。まるで、それぞれの国の中に閉じこもっているような状態だね。  
  * A2Aは、そんなAIたちが「国境」を越えてコミュニケーションできるようにする、いわば**AI界の国際標準語と通訳システム**のようなもの。異なるベンダーやフレームワークで作られたAI（例えば、一方はGoogle製、もう一方は別の会社製）でも、A2Aという共通ルールに従えば、お互いに「こんにちは、この仕事を手伝ってくれませんか？」と話しかけられるようになるんだ 19。  
  * これにより、今までバラバラだったAIの能力を組み合わせて、もっと大きくて複雑な問題を解決できるようになる。まさに、AIの「チームワーク」が生まれる瞬間さ！  
* **利点：AIギルドがもたらす未来**  
  * **超絶コラボレーション**: 想像してみて。あるAIは歴史に詳しく、別のAIは科学計算が得意、さらに別のAIは絵を描くのが得意だとする。A2Aがあれば、彼らが協力して、歴史的に正確で科学的根拠に基づいた、美しいイラスト付きの解説記事を自動で作り上げる、なんてことも可能になる 18。  
  * **究極の自動化**: 今まで人間が色々なソフトを使い分けてやっていた複雑な作業も、A2Aで連携するAIチームに任せられるようになる。例えば、採用活動。候補者探しAI、面接調整AI、経歴チェックAIが連携すれば、採用担当者はもっと重要な業務に集中できる 18。  
  * **新しいサービスの誕生**: 個々のAIの能力は限られていても、それらを組み合わせることで、今まで考えられなかったような新しいサービスや体験が生まれる可能性がある。  
  * **オープンなエコシステム**: A2Aはオープンなプロトコルだから、特定の企業に縛られることなく、世界中の開発者が作った多様なAIエージェントが参加できる「開かれたAIギルド」が実現する 18。

アキは目を丸くした。「それって、AIたちが本当に『ギルド』を組んで、一緒に冒険に出るみたいですね！」

「その通り！ そして、そのAIギルドのメンバーを育成できる場所の一つが、GCPにある**Vertex AI Agent Builder**なんだ。ここでは、会話が得意なエージェントや、特定のデータを探すのが得意なエージェントなど、色々なAIエージェントを作ることができる。そして重要なのは、ここで作られたエージェントたちがA2Aプロトコルを話せるように設計できるということさ」5。

A2Aプロトコルは、単なる技術仕様ではなく、AI同士が真に協調し、人間の生活をより豊かにするための大きな一歩と言える。TerraformがそのAIたちの「活動拠点」を築く魔法なら、A2Aは彼らが「心を通わせる」ための魔法。この二つが組み合わさることで、アキのハッカソンプロジェクトは、単なる個々のAIの寄せ集めではなく、真の「AIギルド」としての可能性を秘めることになる。

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**承 (Shou \- Development): 魔法の呪文とAIの心得**

* **全体目標:** GCPとTerraformの具体的な使い方、Agent2Agentの仕組みを学び、ハッカソンで使えるレベルの知識を習得する。  
* **コアメッセージ:** 理論を実践に移し、ツールを使いこなすための具体的なステップを学ぶ。

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**第4章：Terraform実践編 – 最初の呪文「ハロー、クラウディア！」**

「師匠、理論はなんとなく分かりました！でも、実際にTerraformってどうやって使うんですか？魔法の書を開いて、呪文を唱えるだけ…じゃないですよね？」アキは期待と不安が入り混じった表情だ。

ユウトは頷き、自分のノートパソコンを開いた。「もちろん、少し準備は必要だよ。でも心配いらない。最初の呪文はとてもシンプルさ。まずは、Terraformの『魔法の杖』、つまりTerraformのコマンドラインツールを君のパソコンにインストールすることから始めよう」20。

ユウトはTerraformの公式サイトを示し、インストール手順を説明した。そして、GCPと連携するための初期設定（Google Cloud CLIのインストールと認証）も手伝った 20。

「よし、準備完了だ。じゃあ、最初のTerraformファイル、main.tfという名前のテキストファイルを作ってみよう。ここに、僕たちの最初の『創造の呪文』を書き込むんだ」

ユウトが示した最初の呪文は、GCP上に「魔法の宝箱」、つまりCloud Storageバケットを作成するものだった。

Terraform

\# クラウディア大陸（GCP）での冒険をTerraformに伝える  
provider "google" {  
  project \= "your-gcp-project-id" \# 君のギルドのプロジェクトIDに置き換えてね  
  region  \= "us-central1"         \# 君が活動したいクラウディア大陸の地域  
}

\# 魔法の宝箱（Cloud Storageバケット）を作る呪文  
resource "google\_storage\_bucket" "aki\_hackathon\_chest" {  
  name          \= "aki-hackathon-notes-unique-chest" \# 世界で一つだけの名前にする必要があるよ！  
  location      \= "US"                               \# 宝箱を置く地域  
  storage\_class \= "STANDARD"                       \# 宝箱の種類（標準的なもの）  
}

「これがTerraformの基本的な呪文の形だよ。provider "google"で『これからGCPで作業します』と宣言し、resource "google\_storage\_bucket" "..."で『Cloud Storageのバケットという種類のリソースを、この名前と設定で作ります』と指示しているんだ」17。

アキは慎重にコードを打ち込んだ。「your-gcp-project-idは、私のGCPプロジェクトのIDですね？ aki-hackathon-notes-unique-chestは、他の人と被らないようにしないと…」

「その通り。バケット名は世界中でユニークである必要があるからね。さて、呪文を書いたら、次はお決まりの詠唱だ」

ユウトはTerraformの基本的なコマンドを教えた。

| Terraformコマンド | 詠唱（コマンド） | 魔法の目的 | 関連情報 |
| :---- | :---- | :---- | :---- |
| 初期化の呪文 | terraform init | 魔法の書（Terraformプロジェクト）を使えるように準備する。必要な魔法のルーン（プロバイダプラグイン）をダウンロードする。 | 21 |
| 未来予知の呪文 | terraform plan | これからクラウディア大陸にどんな変化が起きるか（どのリソースが作られ、変更され、削除されるか）を、実行前に正確に表示する。 | 17 |
| 創造の呪文 | terraform apply | 未来予知の呪文で確認した計画を実行し、実際にクラウディア大陸にインフラを構築・変更する。 | 17 |
| 消滅の呪文 | terraform destroy | Terraformで創造したインフラを、綺麗さっぱりクラウディア大陸から消し去る。ハッカソン終了後などに便利。 |  |

「じゃあ、アキ。ターミナルを開いて、main.tfを保存したディレクトリで、まずはterraform initと唱えてごらん」

アキがコマンドを打ち込むと、いくつかのメッセージが表示され、「Terraform has been successfully initialized\!」と出た。

「次に、terraform planだ」

実行すると、Terraformがこれからgoogle\_storage\_bucket.aki\_hackathon\_chestというリソースを作成しようとしていることが表示された。

「最後に、terraform apply。実行すると、本当に作成していいか聞かれるから、yesと入力するんだ」

アキがyesと入力すると、数秒後、「Apply complete\! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.」と表示された。

「できた…！ 私の最初の魔法の宝箱が、クラウディア大陸に…！」アキはGCPのコンソールを開き、指定した名前のバケットが実際に作成されているのを確認して歓声を上げた。

「おめでとう、アキ！ これで君もTerraform使いの仲間入りだ。この調子で、もっと複雑な呪文も覚えていこう。例えば、AIエージェントたちが情報を交換するための伝書鳩ステーション（Pub/Subトピック）や、彼らの知恵を書き留めておく魔法の巻物（Cloud Functionsのコード）を配置する場所（Cloud Storageバケット）なんかも、Terraformで一瞬で作れるようになるよ」23。

この最初の成功体験は、アキにとって非常に大きなものだった。コードという「呪文」が、目に見える形で「インフラ」という現実世界（デジタルだが）の物体を創り出す。その不思議さと力強さに、彼女はすっかり魅了されていた。この基本的なinit、plan、applyのサイクル 17 を繰り返すことで、どんな複雑なシステムでも構築できるという実感が、彼女の学習意欲をさらに加速させた。

## **第5章：Vertex AI Agent Builder – AIエージェント育成ギルド**

「師匠、TerraformでAIたちの『家』や『通信手段』を作れるのは分かりました。じゃあ、肝心のAIエージェント自体は、どこでどうやって『育てる』んですか？」アキは次のステップに興味津々だ。

ユウトは微笑んだ。「いいところに気がついたね。GCPには、まさにそのための強力な施設がある。それが**Vertex AI Agent Builder**さ。これは、様々な種類のAIエージェントを、まるでギルドで新人を育成するように、手軽に、かつ高度に作り上げることができる場所なんだ」5。

「AIエージェント育成ギルド…！ どんなAIが作れるんですか？」

「主に二つのタイプのエージェント育成コースがあると思ってもらうといいかな」ユウトは説明を続ける。

1. **会話型AIエージェント (Conversational AI Agents / Playbooks & Tools):**  
   * 「これは、人間と自然な言葉で対話できるエージェントだ。チャットボットをイメージすると分かりやすいね。Agent Builderでは、『**Playbook**』という脚本のようなものでエージェントの基本的な振る舞いや目標を定義し、『**Tool**』という道具を持たせることで、外部のAPIを叩いたり、Cloud Functionsを実行したりして、より複雑なタスクをこなせるようになるんだ」13。  
   * 例えば、ユーザーからの「今日の天気は？」という質問に対して、天気APIをToolとして呼び出し、その結果を自然な言葉で返すエージェントが作れる。  
2. **データストアエージェント (Data Store Agents):**  
   * 「こちらは、特定のデータソース（例えば、ウェブサイトのコンテンツや、Cloud Storageに置かれたドキュメント群）と連携して、そのデータに関する質問に答えるのが得意なエージェントだ。社内FAQボットや、製品マニュアル検索システムなんかに使えるね」24。  
   * Terraformで作ったCloud StorageバケットにマニュアルPDFを置いておけば、このエージェントがそれを読み込んで、ユーザーからの質問に答えてくれるようになる。

アキは目を輝かせた。「PlaybookとTool…なんだかTRPGのキャラクターメイキングみたいですね！ データストアエージェントも、ハッカソンで役立ちそう…」

「その通り。そして、これらのエージェントを作る上で、Agent Builderは開発を助ける様々な機能を提供している。例えば、**Agent Development Kit (ADK)** というオープンソースのフレームワークがあって、これを使うとPythonなどの言語で、より細かくエージェントの振る舞いを制御したり、複数のエージェントが連携する複雑なシステム（マルチエージェントシステム）を構築しやすくなるんだ」13。

「ADK…！ それを使えば、Agent2Agentプロトコルで話せるエージェントも作れるんですか？」

「まさにそれが重要なポイントだ。Agent Builderで作成・管理されるエージェントは、**Agent2Agentプロトコル (A2A) に準拠するように設計できる**。つまり、ここで育てたエージェントたちは、A2Aという共通言語を話せるギルドメンバーとして、他の場所で作られたA2A対応エージェントとも協力できるようになるんだ」5。

ユウトは続けた。「Terraformの役割も忘れてはいけないよ。Agent Builderでエージェントの『知能』や『スキル』を設計するのはGUIやADKのような専用ツールだけど、そのエージェントが使うデータストア（Cloud Storageバケットなど）や、ToolのバックエンドとなるCloud Functions、あるいはエージェントを外部に公開するためのAPI Gatewayといった『周辺環境』は、Terraformでしっかりと構築・管理できる。いわば、Terraformはギルドメンバーたちの活動基盤を整える役割を担うんだ」27。

Vertex AI Agent Builderは、単にチャットボットを作るツールではない。それは、A2Aという未来の協調型AI社会を見据えた、高度なエージェントを育成するための戦略的なプラットフォームなのだ。アキは、Terraformでインフラを整え、Agent Builderで賢いエージェントを育て、そしてA2Aプロトコルで彼らを繋ぐ…そんな壮大な計画の輪郭を、確かに掴み始めていた。この理解は、ハッカソンで単機能のAIを作るのではなく、複数のAIが連携してより大きな価値を生み出すシステムを構想する上で不可欠となる。

## **第6章：Agent2Agentプロトコルの深奥 – AIたちの通信規約**

「師匠、A2AプロトコルでAI同士が話せるようになるのは分かりました。でも、具体的にはどうやって『話す』んですか？ テレパシー…ではないですよね？」アキは首をかしげる。

ユウトは笑って答えた。「いいところに目を付けたね、アキ。A2Aは魔法のように聞こえるかもしれないけど、その実体は非常に論理的で、既存のウェブ技術を巧みに利用した通信規約なんだ。いわば、AIエージェントたちが国際会議でスムーズに意思疎通するための、詳細なルールブックだと思ってもらうといい」18。

ユウトはホワイトボードにA2Aプロトコルの主要な構成要素を書き出し始めた。

1. **エージェントカード (Agent Card \- .well-known/agent.json): AIの名刺** 19  
   * 「まず、あるAIエージェント（クライアントエージェント）が、別のAIエージェント（リモートエージェント）に仕事を頼みたいとする。でも、どうやってそのリモートエージェントを見つけて、何ができるかを知るんだろう？」  
   * 「そこで登場するのが『**エージェントカード**』さ。これは、各A2A対応エージェントが持つべき『自己紹介ファイル』で、通常は /.well-known/agent.json という決まった場所に置かれるJSON形式のドキュメントだ」19。  
   * 「このカードには、エージェントの名前、説明、提供できるスキル（能力）、連絡先（APIエンドポイントのURL）、そして通信に必要な認証方式などが書かれている。まさに、AI界の『名刺』兼『能力カタログ』だね」29。  
   * **エージェントカードの主な記載事項（概念）:**  
     * name: エージェントの名前 (例: "翻訳エージェント太郎")  
     * description: エージェントの機能説明 (例: "日本語と英語間のテキスト翻訳を行います")  
     * url: A2A通信を受け付けるAPIエンドポイントのURL (例: https://translator-taro.example.com/a2a/v1) 29  
     * authentication: 認証方式 (例: OAuth2) と、そのための情報 (トークンURLなど) 29  
     * skills: このエージェントが持つ能力のリスト。各スキルにはID、名前、説明、入力/出力形式 (MIMEタイプ)、使用例などが記述される 29。  
       * 例: スキルID translate\_text、説明 "テキストを指定言語に翻訳する"、入力 text/plain、出力 text/plain。  
2. **メッセージング (JSON-RPC over HTTP(S)): AIたちの手紙交換** 18  
   * 「エージェントカードで相手を見つけたら、次はいよいよ通信だ。A2Aでは、**JSON-RPC 2.0** という形式でメッセージを作成し、それを標準的なウェブ通信プロトコルである **HTTP(S)** を使って送受信する」29。  
   * 「JSON-RPCは、簡単に言うと『このメソッド（機能）を、これらのパラメータ（情報）で実行してください』という依頼をJSON形式で記述するルールだ。HTTP(S)で送るから、インターネットさえ繋がっていれば、どこにいるエージェントとも通信できる」29。  
   * 「本番環境では、通信の安全性を確保するためにHTTPSが必須だよ」29。  
3. **タスク (Task): AIたちの共同作業の単位** 18  
   * 「クライアントエージェントがリモートエージェントに何かを依頼するとき、それは一つの『**タスク**』として管理される。タスクには一意のIDが振られ、その進捗状況（例：受付済み、処理中、完了、エラー）が追跡される」18。  
   * 「タスクの中で、エージェントたちはメッセージを交換し合い、必要な情報（コンテキスト）を伝えたり、中間成果物（アーティファクト）を共有したりする。例えば、画像生成エージェントなら、生成された画像データがアーティファクトになる」18。  
   * 「タスクは短時間で終わるものもあれば、人間の介入が必要で数時間から数日かかるような長期間のものも扱えるように設計されているんだ」18。  
4. **ストリーミングとプッシュ通知: リアルタイムな連携** 19  
   * 「長時間のタスクや、リアルタイムでの応答が必要な場合のために、A2Aは**Server-Sent Events (SSE)** を使ったストリーミング通信や、**Webhook** を使ったプッシュ通知の仕組みもサポートしている」19。  
   * 「これにより、例えば処理の進捗状況を逐一クライアントエージェントに伝えたり、タスクが完了したら即座に通知したりできるんだ」。

「なるほど…エージェントカードで『何ができる誰か』を見つけて、JSON-RPCという手紙で『これやって』とお願いし、タスクとして進捗を管理するんですね。すごく具体的で、本当にAIたちが組織的に動いているみたいです！」アキは興奮を隠せない。

ユウトは頷いた。「その通り。A2Aプロトコルは、まさにAIエージェントたちが組織的に、効率よく、そして安全に協調作業を行うための土台となる。設計原則として、既存のウェブ標準技術を活用し、セキュリティを重視し、多様なデータ形式（マルチモーダル）や長期間のタスクにも対応できるように考えられているんだ」18。

A2Aプロトコルの詳細な仕様は、公開されているドキュメント 29 を見れば、APIエンドポイントの定義、メッセージフォーマット、エラーハンドリングなど、さらに深く学ぶことができる。しかし、アキにとっては、この「AIたちの通信規約」の基本概念を掴むことが、ハッカソンでA2Aの思想を活かしたシステムを設計するための大きな一歩となった。重要なのは、A2Aが単なる技術的な約束事ではなく、AIの可能性を大きく広げるための「思想」であると理解することだ。

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**転 (Ten \- Twist/Application): ハッカソン決戦！ クラウディアのAIギルド、集結せよ！**

* **全体目標:** 学習した知識を応用し、ハッカソンプロジェクトのインフラを設計・概要構築する。  
* **コアメッセージ:** 新しい知識を武器に、創造的なAIシステム基盤を構築する。

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**第7章：ハッカソンのお題決定！ – アキのグランドデザイン**

「師匠、私、決めました！ハッカソンのお題は…\*\*『スマート学園祭お助けギルド！』\*\*です！」数日後、アキは目を輝かせながらユウトに宣言した。

「ほう、スマート学園祭お助けギルド、か。面白そうだね！ 具体的にはどんなイメージなんだい？」

「はい！ 学園祭って、準備も当日も、すっごくたくさんの仕事があって大変じゃないですか。だから、それぞれ得意な分野を持つAIエージェントたちがチームを組んで、先生や実行委員の人たちを手助けするんです！ スケジュール管理、備品管理、お知らせ配信とか…それをA2Aの考え方で連携させるんです！」

ユウトは感心したように頷いた。「なるほど、まさにAIギルドだね。個々のAIが専門性を持ち、A2Aの思想（あるいはそれを模倣した仕組み）で連携して、より大きな価値を生み出す。素晴らしい着眼点だ。Terraformでそのギルドの『活動拠点』をクラウディア大陸に構築し、Vertex AI Agent Builderでギルドメンバーを育て、Pub/SubのようなGCPのサービスで彼らの『通信網』を整備する。まさに、これまで学んできたことの集大成になるね」17。

アキは力強く頷いた。「はい！ TerraFormの呪文で、AIたちが活躍できる最高の舞台を作ってみせます！」

こうして、アキのハッカソンプロジェクトのテーマが決定した。それは、単にAIを作るだけでなく、AIたちが「協調」して働く未来を、Terraformという魔法の杖で形にする、壮大な挑戦の始まりだった。

## **第8章：ハッカソン設計図 – 「スマート学園祭お助けギルド」の仲間たち**

「よし、アキ。それじゃあ、君の『スマート学園祭お助けギルド』のメンバー構成と、彼らがどうやって連携するのか、具体的な設計図を描いてみよう」ユウトはアキに促した。

アキはノートに、ギルドのメンバーとなるAIエージェントたちの役割と、彼らが使うであろう「魔法の道具」（GCPサービス）を書き出していった。

**スマート学園祭お助けギルド 設計概要**

| エージェント名 (役割) | 主なスキル (A2Aコンセプト) | 実装アイデア (Vertex AI Agent Builder等) | バックエンド/ツール | 通信チャネル (例) |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **スケジューラー先生** (イベント管理AI) | create\_event (イベント作成), check\_availability (空き時間確認), resolve\_conflict (重複解決) | Vertex AI Agent Builder (Playbook \+ Tool) | Cloud Function (Python/Node.js) \+ Firestore (イベントデータ用) | Pub/Subトピック: event-tasks |
| **リソース君** (備品・教室管理AI) | check\_resource\_availability (備品空き確認), book\_resource (備品予約), list\_resources (備品一覧) | Vertex AI Agent Builder (Playbook \+ Tool) | Firestore (備品・予約状況DB) | Pub/Subトピック: resource-requests |
| **アナウンスちゃん** (広報・通知AI) | send\_notification (通知送信), broadcast\_alert (緊急アラート発信) | Cloud Function (Python/Node.js) | (直接メール送信や模擬アプリ通知) | Pub/Subトピック: announcements (受信) |

「こんな感じでしょうか、師匠？」アキは少し自信なさげにノートを見せた。

「素晴らしいじゃないか、アキ！ 各エージェントの役割分担が明確で、連携のイメージも湧きやすい。特に、Vertex AI Agent Builderで作るエージェントの『Tool』のバックエンドとしてCloud Functionsを使うというアイデアは、Terraformで管理しやすいし、柔軟性も高くて良いね」6。

**ギルドメンバーの連携シナリオ (A2A的思考):**

ユウトはアキの設計図を元に、具体的な連携シナリオを話し始めた。  
「例えば、実行委員が『開会式のスケジュールを押さえて、必要なマイクとプロジェクターも予約して、全校生徒に通知してほしい』と依頼したとしよう」

1. **依頼の受付と分解**: まず、この複合的な依頼を最初に受け付ける「窓口エージェント」（あるいは人間が直接）が、タスクを分解する。  
   * タスク1: 開会式のスケジュール確保 → スケジューラー先生へ  
   * タスク2: マイクとプロジェクターの予約 → リソース君へ  
   * タスク3: 全校生徒への通知 → アナウンスちゃんへ  
2. **スケジューラー先生の活躍**:  
   * 「スケジューラー先生」は、check\_availabilityスキルで指定された日時の体育館の空き状況を（Tool経由でFirestoreを調べて）確認する。  
   * 空いていれば、create\_eventスキルで開会式をスケジュールに登録する。  
   * もし、この時リソース君に体育館の予約状況も確認する必要があれば、A2Aの考え方でリソース君に問い合わせメッセージを送る（実際のハッカソンではPub/Sub経由などでもOK）。  
3. **リソース君の活躍**:  
   * 「リソース君」は、マイクとプロジェクターの在庫を（Firestoreで）確認し、book\_resourceスキルで予約処理を行う。  
   * 結果を依頼元（窓口エージェントやスケジューラー先生）に返す。  
4. **アナウンスちゃんの活躍**:  
   * スケジュールと備品が確保されたら、その情報が「アナウンスちゃん」に渡される。  
   * 「アナウンスちゃん」は、send\_notificationスキルで、開会式の日時、場所、内容を整形し、全校生徒向けの通知（模擬メールやアプリ通知）を発信する。

「こんな風に、各エージェントが自分の得意な仕事をこなしつつ、必要に応じて情報を交換し、連携することで、複雑なリクエストにも対応できるんだ。まさにギルドだね」18。

**Terraformによるギルド運営基盤の構築:**

「そして、このAIギルドがスムーズに活動できるように、アキはTerraformの呪文で彼らの『ギルドホール』や『連絡網』を構築するわけだ」17。

* **Cloud Functionsの召喚**: アナウンスちゃんの本体や、スケジューラー先生・リソース君が使うToolのバックエンドロジックを実装したCloud Functionsをデプロイする 6。Terraformで関数のランタイム、トリガー、環境変数などを定義する。  
* **Pub/Subトピックとサブスクリプションの設置**: エージェント間の非同期メッセージングのために、event-tasks、resource-requests、announcementsといったPub/Subトピックを作成し、各エージェント（Cloud Functionなど）がメッセージを受信するためのサブスクリプションを設定する 8。  
* **Firestoreデータベースの準備**: リソース君が備品情報を、スケジューラー先生がイベント情報を格納・参照するためのFirestoreデータベース（あるいはそのコレクションやドキュメント構造の初期設定）をTerraformで管理する（Firestoreはプロジェクト単位で有効化されることが多いが、ルールなどはTerraformで管理可能）。  
* **IAM権限の付与**: 各Cloud FunctionやVertex AI Agentが他のGCPサービス（Pub/Sub、Firestoreなど）にアクセスするために必要な最小限のIAM権限を、サービスアカウントを通じてTerraformで設定する。「最小権限の原則」を忘れずにね 2。  
* **Vertex AI Agent Builder関連リソースの管理**: Agent Builderで作るエージェントがデータストアとしてCloud Storageバケットを使う場合、そのバケット作成やIAM設定もTerraformで行う 27。

アキの頭の中では、Terraformのコードが魔法陣のように展開され、GCP上に次々とAIギルドの活動拠点が構築されていくイメージが広がっていた。Agent2Agentの思想は、個々のAIの能力を掛け合わせる触媒であり、Terraformはその化学反応を安全かつ効率的に起こすための実験室を設営するようなものだ。ハッカソンでは、完全なA2Aプロトコル実装が難しくても、この「協調」の精神をPub/SubのようなGCPサービスで実現するだけでも、十分に革新的な作品になるだろう。

## **第9章：もう一つのハッカソン物語 – 「宿題お助け分隊」 (別案)**

「師匠、学園祭お助けギルドの設計、すごく具体的になってきました！でも、もし他のアイデアも考えるとしたら、どんなものがA2Aの考え方に合いますかね？」アキが尋ねた。

ユウトは少し考えてから答えた。「そうだね、学園祭もいいけど、もっと身近なテーマで、エージェントたちの専門性を活かせるものとして…例えば\*\*『宿題お助け分隊』\*\*なんてどうだろう？」

「宿題お助け分隊！？」

「ああ。例えば、こんなメンバー構成さ」

* **エージェント・数式使い (マス・ウィズ)**:  
  * 役割: 数学の問題を解く専門家。複雑な計算や数式の変形が得意。  
  * スキル: solve\_equation (方程式を解く), calculate\_geometry (図形問題を計算する)  
* **エージェント・歴史語り部 (ヒストリー・バフ)**:  
  * 役割: 歴史に関する質問に答える専門家。出来事の背景や関連人物に詳しい。  
  * スキル: explain\_historical\_event (歴史的出来事を説明する), get\_person\_biography (人物の伝記情報提供)  
* **エージェント・言語博士 (ラング・プロ)**:  
  * 役割: 外国語の翻訳や文法チェックを行う専門家。  
  * スキル: translate\_text (テキスト翻訳), check\_grammar (文法チェック)  
* **エージェント・司令官 (オーケストレーター・コマンダー)**:  
  * 役割: 生徒からの宿題に関する複雑な質問を受け付け、それを分析・分解し、適切な専門エージェントにタスクを割り振る。各エージェントからの回答を統合して、最終的な答えを生徒に返す。  
  * スキル: analyze\_homework\_query (宿題質問分析), delegate\_subtask (サブタスク割り当て), integrate\_answers (回答統合)

「この『司令官』エージェントが、まさにA2Aのクライアントエージェントの役割を果たすわけだ。例えば、『フランス革命について英語で説明して、その時の主要人物の生没年も教えて』という質問が来たら、司令官はまず質問を分解する」

1. 「フランス革命の説明」→ 歴史語り部へ依頼 (出力は日本語でOKと指示)  
2. 歴史語り部からの回答(日本語)を → 言語博士へ「英語に翻訳して」と依頼  
3. 「フランス革命の主要人物の生没年」→ 歴史語り部へ依頼

「そして、言語博士からの英語翻訳と、歴史語り部からの生没年情報を司令官が受け取り、綺麗にまとめて生徒に提示する。ここでも、エージェント間のやり取りはA2Aの原則に従って行われるイメージだね」18。

アキは頷いた。「なるほど！ これなら、それぞれのAIは自分の得意なことだけに集中できて、司令官AIがうまく交通整理してくれるんですね。Terraformで作るインフラは、学園祭の時と似たような感じで、Pub/Subでタスクをやり取りしたり、各専門エージェントが知識を参照するためのデータストアを用意したりする感じでしょうか？」

「その通り。基本的な考え方は同じさ。重要なのは、**タスクを適切に分解し、それぞれの専門家（AIエージェント）に任せ、その結果を統合する**というA2Aの協調作業のパターンを理解すること。Terraformはそのための安定した舞台を提供するだけだ」17。

この別案は、アキにA2Aの汎用性と、Terraformによるインフラ構築パターンの再利用性を示唆した。どんな応用例であれ、核となるのは「AI同士の連携」という思想であり、それを支える「コードによるインフラ」という技術なのだ。

## **第10章：「スマート学園祭お助けギルド」を現実に！(具体的な手順と簡略コード)**

「師匠、設計図はできました！次はいよいよ、この『スマート学園祭お助けギルド』をクラウディア大陸に召喚する魔法ですね！」アキは目を輝かせている。

ユウトは頷いた。「その意気だ、アキ。これから、君の設計図をTerraformの呪文に落とし込み、そしてAIエージェントたちに魂を吹き込む手順を見ていこう。ハッカソン本番では、ここからさらに肉付けしていくことになるけど、まずは骨組みをしっかり作ることが大事だ」

**1\. ギルド規約の策定 (概念的なエージェントカードの設計)**

「まず、各エージェントがどんな能力を持っているか、どうやって連絡を取るかを明確にするために、アキのノートに『エージェントカード』の草案を書いてみよう。これはA2Aプロトコルの正式なものじゃなくてもいい。ハッカソン用のシンプルなもので十分だ」29。

* **スケジューラー先生 カード (草案)**  
  * 名前: スケジューラー先生  
  * 説明: 学園祭のイベントスケジュールを管理し、重複チェックや空き時間検索を行います。  
  * スキル: find\_empty\_slot, book\_event  
  * 連絡先: Pub/Subトピック event-tasks (ここにタスク内容をJSONで送信)  
* **リソース君 カード (草案)**  
  * 名前: リソース君  
  * 説明: 学園祭で使う備品や教室の予約状況を管理します。  
  * スキル: check\_resource\_availability, book\_resource  
  * 連絡先: Pub/Subトピック resource-requests (ここにタスク内容をJSONで送信)  
* **アナウンスちゃん カード (草案)**  
  * 名前: アナウンスちゃん  
  * 説明: 学園祭の最新情報や緊急連絡を通知します。  
  * スキル: send\_notification  
  * 連絡先: Pub/Subトピック announcements (ここに通知内容をJSONで送信)

「うん、これで各エージェントの役割と窓口がはっきりしたね」

**2\. エージェントたちの育成 (実装アプローチ)**

* **アナウンスちゃん (シンプルな通知エージェント)**  
  * 「アナウンスちゃんは、Pub/Subトピックにメッセージが来たら、それを元にメールを送る（今回は模擬的にログに出力する）Cloud Functionとして実装しよう」6。  
  * **Pythonコード例 (functions/announce\_chan/main.py):**  
    Python  
    import base64  
    import json

    def handle\_announcement(event, context):  
        """ Pub/Subメッセージをトリガーに関数を実行 """  
        pubsub\_message \= base64.b64decode(event\['data'\]).decode('utf-8')  
        try:  
            message\_data \= json.loads(pubsub\_message)  
            title \= message\_data.get('title', '学園祭のお知らせ')  
            body \= message\_data.get('body', '詳細不明')  
            print(f"模擬メール送信: 件名「{title}」本文「{body}」")  
            \# ここで実際にメール送信APIなどを叩くこともできる  
        except Exception as e:  
            print(f"エラー: メッセージ処理に失敗しました \- {e}")  
            print(f"受信メッセージ: {pubsub\_message}")

* **スケジューラー先生 & リソース君 (PlaybookとToolを持つエージェント)**  
  * 「この二人は、Vertex AI Agent BuilderのGUIを使って、Playbookで対話ロジックを、Toolで外部連携機能を設定するのがいいだろう」13。  
  * **Toolのバックエンド**: 彼らが使うTool（例: リソース君のcheck\_resource\_availability）は、Cloud Functionとして実装する。このFunctionがFirestoreデータベースを読み書きする。  
  * **A2A的連携**:  
    * もしAgent Builder内で他のAgent Builder製エージェントをA2A的に呼び出す簡単な方法があればそれを利用する 5。  
    * 難しければ、一方のエージェント（例: スケジューラー先生）がPub/Subトピック（例: resource-requests）にメッセージを発行し、それをもう一方のエージェント（例: リソース君のバックエンドCloud Function）が購読して処理する、という形で連携を模擬する。結果も別のPub/Subトピック経由で返すことができる。

**3\. Terraform \- ギルドホール建設の呪文 (main.tf)**

「さあ、いよいよTerraformの出番だ。これらのエージェントたちが活動するためのインフラを構築する呪文を書いていこう」17。

* **プロバイダと変数の設定:**  
  Terraform  
  provider "google" {  
    project \= var.gcp\_project\_id  
    region  \= var.gcp\_region  
  }

  variable "gcp\_project\_id" {  
    description \= "あなたのGCPプロジェクトID"  
    type        \= string  
  }

  variable "gcp\_region" {  
    description \= "リソースを作成するGCPリージョン"  
    type        \= string  
    default     \= "us-central1"  
  }

  variable "function\_source\_bucket\_name" {  
    description \= "Cloud Functionsのソースコードをアップロードするバケット名（ユニークである必要があります）"  
    type        \= string  
  }

  プロジェクトIDとリージョンを変数として定義することで、再利用性が高まる 32。  
* **Cloud Functionsのソースコード用バケット:**  
  Terraform  
  resource "google\_storage\_bucket" "functions\_source\_bucket" {  
    name                        \= var.function\_source\_bucket\_name  
    location                    \= "US" \# または適切なリージョン  
    uniform\_bucket\_level\_access \= true  
  }

  Cloud Functionsのコードは、一度Cloud StorageバケットにZIPファイルとしてアップロードする必要がある 23。  
* **Pub/Subトピックの作成:**  
  Terraform  
  resource "google\_pubsub\_topic" "event\_tasks\_topic" {  
    name \= "event-tasks-topic"  
    project \= var.gcp\_project\_id  
  }

  resource "google\_pubsub\_topic" "resource\_requests\_topic" {  
    name \= "resource-requests-topic"  
    project \= var.gcp\_project\_id  
  }

  resource "google\_pubsub\_topic" "announcements\_topic" {  
    name \= "announcements-topic"  
    project \= var.gcp\_project\_id  
  }

  エージェント間のメッセージングハブとなるトピックを作成する 8。  
* **アナウンスちゃんCloud Functionのデプロイ:**  
  Terraform  
  data "archive\_file" "announce\_chan\_zip" {  
    type        \= "zip"  
    source\_dir  \= "functions/announce\_chan/" \# 'main.py'と'requirements.txt'があるディレクトリ  
    output\_path \= "/tmp/announce\_chan.zip"  
  }

  resource "google\_storage\_bucket\_object" "announce\_chan\_source" {  
    name   \= "announce\_chan\_v1.zip" \# バージョン管理のためにファイル名を変えても良い  
    bucket \= google\_storage\_bucket.functions\_source\_bucket.name  
    source \= data.archive\_file.announce\_chan\_zip.output\_path \# TerraformがローカルでZIP化  
  }

  resource "google\_cloudfunctions\_function" "announce\_chan\_function" {  
    project               \= var.gcp\_project\_id  
    region                \= var.gcp\_region  
    name                  \= "announce-chan"  
    description           \= "学園祭の通知を行うCloud Function"  
    runtime               \= "python39" \# 使用するランタイムに合わせて変更  
    available\_memory\_mb   \= 256  
    timeout\_seconds       \= 60  
    entry\_point           \= "handle\_announcement" \# Pythonファイル内の関数名  
    source\_archive\_bucket \= google\_storage\_bucket.functions\_source\_bucket.name  
    source\_archive\_object \= google\_storage\_bucket\_object.announce\_chan\_source.name

    event\_trigger {  
      event\_type   \= "google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished" \# Pub/Subトリガー  
      pubsub\_topic \= google\_pubsub\_topic.announcements\_topic.id  
      retry\_policy \= "RETRY\_POLICY\_RETRY" \# エラー時の再試行ポリシー  
    }

    \# 必要に応じてサービスアカウントを指定  
    \# service\_account\_email \= google\_service\_account.cf\_sa.email  
  }

  ローカルのソースコードをZIP化し、GCSにアップロード、それを元にCloud Functionをデプロイする一連の流れをTerraformで自動化する 6。同様に、スケジューラー先生やリソース君のToolバックエンドとなるFunctionも定義する。  
* **Firestoreデータベース (有効化と基本的なルール設定 \- 概念):**  
  * 「Firestoreはプロジェクトで有効化されていれば、Terraformで直接的に『データベース作成』というリソースは多くの場合不要だ。ただ、google\_firestore\_documentリソースで初期データを入れたり、google\_firestore\_indexでインデックスを定義したり、セキュリティルールを管理したりはできるよ」  
  * ハッカソンでは、手動で有効化し、コンソールから簡単なデータを投入するだけでも良いだろう。  
* **IAM権限の設定 (概念):**  
  * 「例えば、アナウンスちゃんFunctionがPub/Subトピックを購読できるように、また、リソース君FunctionがFirestoreに読み書きできるように、適切なIAMロールをサービスアカウントに割り当てる必要がある。Terraformのgoogle\_project\_iam\_memberやgoogle\_pubsub\_topic\_iam\_binding、google\_firestore\_document (IAM関連) リソースなどを使うんだ」2。  
    Terraform  
    \# 例：Cloud Function用のサービスアカウント作成（オプション）  
    \# resource "google\_service\_account" "cf\_sa" {  
    \#   project      \= var.gcp\_project\_id  
    \#   account\_id   \= "festival-agent-sa"  
    \#   display\_name \= "Service Account for Festival Agents"  
    \# }

    \# 例：Pub/Subトピックへの発行権限を特定のサービスアカウントに付与  
    \# resource "google\_pubsub\_topic\_iam\_member" "announcements\_publisher" {  
    \#   project \= var.gcp\_project\_id  
    \#   topic   \= google\_pubsub\_topic.announcements\_topic.name  
    \#   role    \= "roles/pubsub.publisher"  
    \#   member  \= "serviceAccount:${google\_service\_account.cf\_sa.email}"  
    \# }

**4\. 指令役 (クライアントエージェントまたはスクリプト)**

「インフラが整ったら、誰かが最初の『指令』を出す必要がある。これは、もう一つのAIエージェントでもいいし、簡単なPythonスクリプトやgcloudコマンドでもいい。例えば、『開会式を計画せよ』というメッセージをJSON形式で作成し、スケジューラー先生が聞いているPub/Subトピックに発行するんだ」

Bash

\# gcloudコマンドでPub/Subにメッセージを発行する例  
\# gcloud pubsub topics publish event-tasks-topic \\  
\#   \--project YOUR\_PROJECT\_ID \\  
\#   \--message '{"task\_type": "plan\_event", "event\_name": "Opening Ceremony", "details": "..."}'

**5\. 学園祭、開幕！ (テストと動作確認)**

「terraform applyでギルドホールと通信網が一瞬で構築されたら、いよいよ指令を出す時だ！」  
アキは、Cloud Functionのログ、Pub/Subのメッセージの流れ、Firestoreのデータが期待通りに更新されるかをGCPコンソールで確認しながら、システム全体の動きを追っていく。  
「最初はうまくいかないこともあるだろう。でも、Terraformでインフラをコード化しておけば、問題点を修正してterraform applyを再実行するだけで、すぐに環境を更新できる。これがIaCの強みさ」15。

**エージェントAPIの公開と利用 (発展)**

「もし、スケジューラー先生やリソース君のようなVertex AI Agent Builderで作ったエージェントの機能を、外部のウェブアプリや他のシステムから直接呼び出したい場合はどうする？」ユウトは問いかける。

「えっ、できるんですか？」

「ああ。Agent Builderで作ったエージェントは、基本的にAPI経由で対話できる。例えば、会話型エージェント（Dialogflow CXベースが多い）なら、Dialogflow CXのSessions.detectIntent APIを使う」33。

* **API呼び出しの概要 (Dialogflow CX detectIntentの場合):**  
  * **エンドポイント:** リージョン固有のURL (例: https://\<region\>-dialogflow.googleapis.com/v3/projects/\<project\_id\>/locations/\<region\_id\>/agents/\<agent\_id\>/sessions/\<session\_id\>:detectIntent) 33。  
  * **リクエスト (JSON):**  
    JSON  
    {  
      "queryInput": {  
        "text": { "text": "今日の体育館の空き状況は？" },  
        "languageCode": "ja"  
      }  
    }  
    33  
  * **レスポンス (JSON):** エージェントの返答、検出されたインテント、信頼度などが含まれる 33。  
  * **認証:** 通常、roles/dialogflow.client権限を持つサービスアカウントの認証情報（アクセストークン）が必要 33。  
  * **Pythonクライアントライブラリ:** google-cloud-dialogflow-cxライブラリで簡単に呼び出せる 33。

「より高度なエージェント、例えばVertex AI Agent Engine (旧ReasoningEngine) 35 でデプロイしたエージェントも、専用のAPIエンドポイントを持っていて、Python SDK (vertexai.agent\_engines) などで呼び出せるんだ」35。

「これらのAPIを安全に外部公開したい場合は、**API Gateway**を使うのが定石だ。API GatewayをTerraform (google\_api\_gateway\_apiなど) で構築し、バックエンドとしてCloud Functionを設定する。そのCloud Functionが、実際のDialogflow CX APIやAgent Engine APIを呼び出すプロキシとして機能する。こうすることで、認証、レート制限、モニタリングなどをAPI Gatewayで一元管理できる」27。

アキは、Terraformのコードがインフラを形作り、エージェントたちがPub/SubやAPIを通じて情報を交換し、学園祭の準備が着々と進んでいく様子を想像して胸を躍らせた。この具体的な手順とコードの断片は、彼女がハッカソンで実際に手を動かすための、かけがえのない羅針盤となるだろう。Terraformは単なるインフラ構築ツールではなく、複雑なAI連携システムを実現するための強力な「魔法」なのだと、アキは確信した。

---

**結 (Ketsu \- Conclusion): 地平線の彼方へ – クラウディア大陸の冒険は続く！**

* **全体目標:** 物語を締めくくり、学習内容を再確認し、さらなる探求を促す。  
* **コアメッセージ:** 学習と創造の旅は無限であり、得た知識とツールは広大な可能性を秘めている。

## ---

**第11章：勝利と反省 – ハッカソンの栄冠！**

ハッカソンの結果発表の日。アキのチームが開発した「スマート学園祭お助けギルド」は、その斬新なアイデアと、Terraformによる堅牢なインフラ構築、そしてAIエージェントたちの（模擬的ながらも）見事な連携デモンストレーションが高く評価され、見事、優秀賞に輝いた！

「やったー！師匠、やりました！」アキは興奮冷めやらぬ様子でユウトに報告した。

ユウトは満面の笑みでアキを迎えた。「おめでとう、アキ！君の努力と、新しい技術への探求心が見事に実を結んだね。完璧なA2A連携ではなかったかもしれないが、その思想を理解し、GCPとTerraformを駆使して形にしたことは素晴らしい成果だよ」。

アキは少し照れながら言った。「最初は、GCPとかTerraformとか、Agent2Agentとか、呪文みたいで全然分からなかったけど…師匠に教えてもらいながら、一つ一つ試していくうちに、だんだん楽しくなってきて。特に、Terraformで書いたコードが、本当にクラウディア大陸に『モノ』を作り出す瞬間は、魔法使いになったみたいで感動しました！」

「その感覚を忘れないでほしい。複雑に見えるシステムも、一つ一つの小さな部品（リソース）と、それらを繋ぐルール（コードやプロトコル）の組み合わせでできている。そして、TerraformのようなIaCツールは、その複雑さを制御し、創造性を加速させるための強力な杖なんだ」14。

アキは、ハッカソンを通じて得た教訓を胸に刻んだ。それは、未知の技術に対する恐れよりも好奇心を持つこと、一歩ずつ着実に学ぶことの大切さ、そして、AIたちが個々に賢いだけでなく、互いに「協調」することで初めて真価を発揮するという、Agent2Agentが示す未来の姿だった。

## **第12章：終わらない旅 – 未来はAIギルドと共に！**

ハッカソンの熱気も落ち着いたある日、ユウトはアキに語りかけた。  
「アキ、君は今回のハッカソンで、AIたちが協力し合う未来の一端を垣間見たわけだ。Agent2Agentプロトコルは、まだ発展途上の技術ではあるけれど、その目指すところは非常に大きい」18。  
「はい。一つの会社や一つのAIだけでなく、世界中のAIが手を取り合って、もっと難しい問題に挑戦できるようになるんですよね」

「その通り。医療、科学研究、都市開発、環境問題…人間だけでは解決が難しい課題に対して、それぞれの専門知識を持つAIエージェントたちがギルドを組み、知識や能力を共有し、解決策を見つけ出す。そんな未来が、A2Aのようなオープンな連携基盤によって現実のものになるかもしれない」18。

ユウトは続ける。「そして、その壮大なAIギルドが活動するための舞台を提供するのが、GCPのような柔軟で強力なクラウドプラットフォームだ 1。そして、その舞台を正確かつ効率的に、そして何度でも再現可能に構築するための魔法の書が、Terraformなんだ 16。君が学んだことは、まさに未来の技術者にとって不可欠なスキルセットの入り口だよ」。

アキは、自分の小さなハッカソンプロジェクトが、実はもっと大きな未来へと繋がっていることを感じ、胸が高鳴った。Terraformでインフラを定義し、Vertex AI Agent Builderで知性あるエージェントを育成し、A2Aの精神でそれらを連携させる。それは、まるで新しい世界の創造主になるような、 exhilaratingな体験だった。

## **第13章：君自身の冒険が待っている！ – いざ、創造の旅へ！**

ユウトはアキの肩をポンと叩いた。「アキの物語は、まだ始まったばかりだ。クラウディア大陸は広大で、Terraformの呪文も、AIの魔法も、探求すればするほど新しい発見があるだろう」。

そして、この物語を読んでいる君へ。  
アキの冒険は、君自身の冒険の始まりでもあるかもしれない。GCPという名の広大なフロンティア、Terraformという万能の創造ツール、そしてAgent2Agentが切り拓くAI協調の未来。これらは、決して一部の専門家だけのものではない。  
「難しそう…」と最初は思うかもしれない。でも、アキが一歩ずつ進んだように、まずは小さな呪文から試してみよう。Cloud Storageのバケットを作る、簡単なCloud Functionをデプロイしてみる。その一つ一つの成功体験が、君を次のステージへと導いてくれるはずだ。

さあ、君だけの「AIギルド」を構想し、Terraformの魔法でその活動基盤を築き上げ、未来のAIたちと共に新しい価値を創造する旅に出よう！

**さらなる冒険のための道しるべ (リソース):**

* **Google Cloud Platform 公式ドキュメント:** [https://cloud.google.com/docs?hl=ja](https://cloud.google.com/docs?hl=ja) (全てのGCPサービスの基本情報がここに)  
* **Terraform Learn:** [https://learn.hashicorp.com/terraform](https://learn.hashicorp.com/terraform) (Terraformの公式チュートリアル) 20  
* **Agent2Agent Protocol GitHub:** [https://github.com/google/A2A](https://github.com/google/A2A) (A2Aプロトコルの最新仕様や議論の場) 29  
* **Vertex AI Agent Builder ドキュメント & Codelabs:**  
  * 概要: 13  
  * Codelabs (実践的なチュートリアル): 24  
  * API連携: 25  
* **Terraform Google Provider ドキュメント:** [https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/google/latest/docs](https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/google/latest/docs) (GCPリソースをTerraformで扱うための詳細仕様) 17  
* **Vertex AI Agent Engine (旧ReasoningEngine) ドキュメント:**  
  * 概要・セットアップ: 35  
  * デプロイ: 44  
  * API呼び出し例(Python SDK): 37

クラウディア大陸で、君の素晴らしい創造物が生まれる日を楽しみにしているよ！ また会おう、冒険者アキ、そして未来の魔法使いたち！

#### **引用文献**

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