エンタープライズ データベースを使用した AI エージェントの構築

講座の対象となる仕組み

企業のデータベースへAIエージェントを接続し、必要な情報を取得する仕組みがテーマです。Google Cloudが提供し、データベース向けMCPツールボックスとAgent Development Kit（ADK）を組み合わせる構成を扱います。チャットの文章の作り方を学ぶ講座とは、必要な技術知識と目的が異なります。

前半はデータと接続の準備

最初のモジュールでは、Cloud SQLやAlloyDBなどのデータ基盤を使うための設定、ツールボックスの配置・構成、データベース操作用のツール定義と接続確認を学びます。どの処理をエージェントに許可するのかを設計する視点が、読み進める際のポイントです。

後半はエージェントの動作を組み立てる

次のモジュールではADKを使い、前半で用意したツールからSQLクエリや意味検索を実行する流れを扱います。AlloyDBのベクトル埋め込みを利用する構成や、処理の追跡・監視も学習項目に含まれます。公式にはラボと理解度チェックが掲載され、全体の目安は約6時間です。

必要な経験と演習環境

公式の難易度は上級です。MIKATAでは、SQLやクラウドの接続設定を理解している人が、AIとの連携部分を学ぶ用途に向くと考えています。ラボ環境の利用条件と、個人で作るGoogle Cloud環境の料金は分けて確認してください。講座の例を本番に適用する前には、所属先の権限管理とデータ取扱いの要件を確認する必要があります。

受講料と学習後の判断

公式FAQは、プレビュー以外の教材を利用するための購入、または対象となる経済支援での受講を案内しています。無料の一般公開教材だけで全課程が完結するとは扱っていません。修了後は、使用するツールの範囲、失敗した処理の追跡方法、環境の停止方法まで説明できるか確かめると、実装への理解を点検できます。

出典と確認範囲

出典：Coursera公式の講座ページ。2026年10月27日に公開情報の講座内容・言語・学習時間・受講条件を確認し、MIKATA編集部が整理しました。受講体験に基づく評価ではありません。日本語教材の掲載を確認したもので、日本国内での個別の契約条件や日本語サポートの提供まで確認したものではありません。