Googleが新しく発表した「Interactions API」は、従来の「すべての処理を1つのプロンプトで完結する」アプローチ（「Everything Prompt」）の限界を克服するための構造化AI開発の次世代基盤を提示している。OpenAIなど他社のAPIが進化する中、Googleは大規模言語モデル（LLM）の限界を踏まえ、状態管理や非同期処理、複数のAIエージェントの連携を可能にする新しいアーキテクチャを採用。このAPIは、Geminiモデルや専用エージェントと連携し、長時間にわたる研究タスクや複雑なプロセスの制御を可能にしている。 従来のチャットAPIでは、会話の「状態」がトークン履歴という暗黙的な形式に依存しており、ユーザーが途中で質問を逸脱するとAIが誤った流れを生成する「ハルシネーション」リスクがある。これに対してInteractions APIは、各会話の「Interaction ID」を用いて、完全な履歴をサーバー側で保持。開発者は過去の対話内容を再利用可能で、トークンコストの削減と正確なコンテキストの維持が実現。たとえば、ユーザーが名前を伝えた後、数時間後に「私の名前は何ですか？」と尋ねても、正確に回答できる。 さらに、Googleの高遅延型エージェント「Deep Research」の非同期処理をサポート。例えば、競合企業のSWOT分析を求める場合、AIがウェブ調査、財務報告の読み込み、情報の統合を自動で実行。そのプロセスは背景で進行し、開発者は他の作業を進めながら、結果が返ってきたタイミングをポーリングで確認できる。これにより、AIによる調査が「待つだけ」の作業から、実用的なビジネスプロセスへと進化。 また、マルチモーダル対応も可能。画像生成（Nano Banana）や複数のモデル・エージェントを1スレッド内で組み合わせることも可能。たとえば、Deep Researchでデータ収集し、その後に低コストのGeminiモデルで要約を生成するといったワークフローが実現。 GoogleはこのAPIを「Beta」として提供しており、生産環境への導入には注意が必要だが、AI開発の成熟度を示す重要な一歩。単なるチャットインターフェースから、構造化された状態管理とエージェント連携を実現する「AIアプリケーション開発の基盤」へと進化している。