投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
Antigravity 2.0とは、複数のAIエージェントを並行して動かすGoogleの開発基盤のことです。
ECサイトの改修をAIに任せるとき、最初に決めるべきは「どのモデルを使うか」ではなく「どこまで無断で実行させるか」です。Google Antigravity はプロジェクト単位で権限をスコープできる設計を持ち、2026年4月のバージョン1.22.2で統一パーミッションが導入されました。同年5月19日のGoogle I/Oで発表された Antigravity 2.0 では、デスクトップアプリ・CLI・SDK・エンタープライズ向け提供までが揃っています。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）の現場知見にもとづき、権限をどう切るかを商用サイトの前提で整理します。
開発の主語がエディタからエージェント管理へ移った
結論を先に書くと、Antigravity 2.0で変わったのは補完の精度ではなく、開発者の役割です。人がコードを書いてAIが補助する形から、複数のエージェントが並行して作業し、人がそれを承認・監督する形に主語が移りました。公式の製品ページは、この製品を「エージェントと働くための専用プラットフォーム」と説明し、独立した複数プロジェクトにまたがって自律エージェントを並列で動かすことを主機能に据えています。
構成要素で見ると4点が中心です。第1に、エージェントを起動・監視・統括する中央コンソール。第2に、複雑な課題を分割して並列処理するために動的に生成されるサブエージェント。第3に、cron形式のスケジュールで定期タスクを背後で走らせるScheduled Tasks。第4に、進捗を人に伝えるための成果物であるArtifactsです。Artifactsは、計画・タスクリスト・スクリーンショット・ブラウザ操作の記録といった、生ログを読まずに作業内容を確認できる「レシート」に相当します。
商用ECサイトの運用担当者から見て意味が大きいのは、この4点目です。エージェントが何をしたかを人が短時間で検証できないなら、本番環境に近い場所では使えません。ログを1行ずつ追う運用は現実的ではないからです。プロジェクト機能では、複数フォルダにまたがる会話をまとめ、プロジェクトごとに設定とスコープ付きの権限を持たせられます。開発用リポジトリと本番反映用リポジトリで権限の強さを変える、という設計がここで可能になります。
権限まわりの土台は2.0の前に入っています。バージョン1.22.2（2026年4月7日）で統一パーミッションが導入され、コアのセキュリティライブラリの変更やファイル削除のようなリスクの高い操作について、サブエージェントの行動を明示的に承認させる仕組みが整理されました。段階的な権限管理は企業導入の前提条件なので、この順序は理にかなっています。
補足として、第三者の解説記事では「Secure」「Review-driven」「Agent-driven」「Custom」の4段階の自律性レベルが説明されています。ただしこの4段階の呼称と挙動は公式ドキュメントの記述と細部が異なる可能性があるため、導入前に公式ドキュメントで最新の設定名を確認してください（要確認）。既定モデルについても、Gemini系のどのモデルが既定かはバージョンで変わります。
補足をもう1点。Antigravity 2.0はSkills、MCP、JSON Hooksという3つの拡張点を持ちます。Skillsはエージェントの振る舞いをグローバルまたはワークスペース単位で定義する仕組み、MCPは外部ツールとの接続規格、JSON Hooksは処理の前後に自前の判定を差し込む仕組みです。EC運用の文脈では、JSON Hooksが権限の実効性を担保する要になります。「本番の接続文字列が含まれるファイルに触れようとしたら止める」といった判定を、モデルの判断に頼らずコード側で持てるからです。モデルへの指示だけで安全を担保しようとすると、指示が長くなるほど守られなくなります。
EC開発で権限を切る5つの境界線
権限設計は、抽象論で決めると必ず破綻します。ECサイト特有の「壊れると売上が止まる場所」を先に列挙し、そこに境界線を引くのが実務的です。境界線は5本あります。
1本目は、本番データベースへの書き込みです。商品マスタ、在庫数、価格、注文レコード。ここは自動実行を許さないのが原則です。読み取りは許可し、書き込みは人の承認を挟む。ある食品ジャンルの中規模店舗の事例では、在庫更新スクリプトの修正をエージェントに任せた際、テスト環境と本番の接続文字列が同じ設定ファイルに同居していたことが後から発覚しました。設定ファイルの分離が先です。
2本目は、決済とカート周辺のコードです。決済代行の連携部分は、金額計算・税計算・クーポン適用のロジックが集中します。ここは変更差分が小さくても影響が大きい領域なので、承認必須にします。加えて、テストで通ったことを確認する手順を人が持つ必要があります。
3本目は、公開ページのテンプレートです。商品ページ、カテゴリページ、LPのテンプレート改修は、見た目の崩れが直接CVRに響きます。ただしこの領域は差し戻しが容易なので、レビュー付きで自動実行を許す設計が現実的です。Artifactsのスクリーンショットが効くのはここです。
4本目は、依存パッケージの追加・更新です。エージェントが自律的にライブラリを足せる状態は、供給網のリスクを持ち込みます。追加は承認制、更新はロックファイルの差分をArtifactsで確認、という運用に落とします。
この4本に加えて、日本のEC事業者には5本目の境界線が要ります。モール連携のコードです。楽天RMSのAPI、Amazon SP-API、Yahoo!ショッピングのストアクリエイターPro向け連携。ここは自社サイトと違い、誤った書き込みをするとモール側の商品データが直接書き換わります。差し戻しがきかない領域です。しかも各モールには規約があり、たとえば楽天市場では店舗ページから外部サイトへの誘導が制限されています。エージェントが良かれと思って自社ECへのリンクを商品説明文に足す、といった変更は規約違反になりかねません。
対応としては、モール連携コードのディレクトリを丸ごと「エージェント禁止」にするのが最も単純です。もう少し柔軟にやるなら、読み取り系のAPI呼び出しだけを許可し、更新系のエンドポイントを含むファイルを禁止対象にします。どちらを選ぶかは、モール運用の頻度と社内の人員体制で決まります。CSVでの一括更新を主に使っている店舗なら、前者で不便はありません。
この5本を決めたうえで、プロジェクト単位のスコープ権限に落とし込みます。実装の詳細はチームによって変わりますが、判断の順序は共通です。読み取りは広く、書き込みは狭く、公開に至る経路は必ず人を通す。この原則から外れる設定は、あとで必ず事故になります。実行前にエージェントを止める仕組みの考え方は、うるチカラのGemini APIのフックでAIエージェントを実行前に止める設計でも整理しています。
権限設計と運用を組み立てるプロンプト4本
ここからは実装です。エージェントに渡す指示そのものと、権限設計の検討に使うプロンプトを4本示します。2026年8月時点で、ChatGPT（GPT-5.6系）、Claude（Opus 5）、Gemini（3.1 Pro）のいずれでも動きます。設計の検討は上位モデル、定型の点検は安価な高速モデル、という分け方が費用面で合理的です。
まず、自社リポジトリのどこが危険域かを洗い出します。
プロンプト1：ECサイトのリスク領域棚卸し
あなたはECサイトの保守を担当するテックリードです。
以下のディレクトリ構成とファイル一覧を読み、AIエージェントに自動実行を許可してよい領域と、
人の承認を必須にすべき領域に分類してください。
分類の観点：
1. 本番データベースへの書き込みが発生しうるコード
2. 決済・税計算・クーポン適用に関わるコード
3. 公開ページのテンプレート・CSS・JavaScript
4. 依存パッケージ定義（package.json / composer.json / requirements.txt 等）
5. 環境変数・接続情報を含む設定ファイル
出力：
- 「自動実行可」「レビュー必須」「エージェント禁止」の3分類にファイル／ディレクトリを割り当てた一覧
- 判断に迷ったファイルと、その理由
- 分類が曖昧なまま運用すると起きうる事故を3件
ディレクトリ構成：
{ここに貼る}
次に、その分類をエージェントへの常時指示に変換します。
プロンプト2：エージェント向けの運用ルール文書を生成
あなたはAI開発エージェントの運用ルールを設計する担当者です。
以下のリスク分類をもとに、エージェントに常時読ませる運用ルールを日本語で作成してください。
必須で盛り込む内容：
- 承認なしで実行してよい操作の列挙
- 実行前に必ず人の承認を求める操作の列挙
- 実行してはならない操作の列挙（削除・強制push・本番反映など）
- 作業完了時に人へ提出する成果物（変更差分の要約、影響範囲、確認手順）
- 判断に迷ったときの既定動作（止まって質問する）
出力形式：見出し付きの箇条書き。1項目1行、曖昧語を使わない断定形。
リスク分類：
{プロンプト1の出力を貼る}
3本目は、エージェントの成果を人が短時間で検証するためのチェックリストです。
プロンプト3：変更差分のレビュー観点チェックリスト
あなたはECサイトのコードレビュー担当です。
以下の変更差分について、レビュー担当者が15分以内に確認を終えられるチェックリストを作成してください。
観点：
1. 商品表示・価格表示・在庫表示に影響する変更の有無
2. 決済フローに触れる変更の有無
3. 個人情報を扱う処理の変更の有無
4. 外部APIの呼び出し回数・料金に影響する変更の有無
5. 既存テストの通過状況と、追加すべきテスト
出力：
- チェック項目（各項目にYes/Noで答えられる形）
- 「Noなら差し戻し」に該当する項目の明示
- 確認に必要な画面・コマンドの具体名
変更差分：
{ここに貼る}
4本目は、定期実行タスクの設計です。Scheduled Tasksでcronを組む前に、何を任せるかを決めます。
プロンプト4：定期実行タスクの設計
あなたはEC運用の自動化を設計する担当者です。
以下の業務一覧から、AIエージェントの定期実行に向くタスクと向かないタスクを分類してください。
判定基準：
- 失敗しても復旧が容易か
- 出力が人の確認なしに外部へ出るか（顧客・モール・広告面）
- 実行頻度に対して確認コストが見合うか
- データの取得だけで完結するか、書き込みを伴うか
出力：
1. 定期実行に向くタスクと、推奨するcron頻度
2. 向かないタスクと、その理由
3. 向くタスクについて、失敗時に人へ通知する条件
4. 最初の1か月で試すべきタスクを1件だけ選び、理由を3行
業務一覧：
{ここに貼る}
この4本は順番に使うことを想定しています。棚卸し、ルール化、レビュー基準、定期実行の順です。順序を飛ばして定期実行から始めると、止め方が決まっていない状態で自動化だけが走ることになります。
現場で起きた3つのつまずき
直近の支援案件で観測したのは、権限を緩めた直後に事故が起きるのではなく、緩めたことを忘れた3か月後に起きるという事象です。導入時は慎重に承認制で回していたのに、承認が面倒になって段階的に自動実行の範囲を広げ、担当者が交代したタイミングで想定外の変更が本番に出る。設定の棚卸しを四半期ごとにカレンダーへ入れておくのが、地味ですが効きます。
2つ目のつまずきは、エージェントの成果物を確認する側の負荷です。Artifactsは確認を軽くする仕組みですが、並列で5本も6本も走らせると、確認そのものが渋滞します。楽天とAmazonの両方を回している店舗で観測されたのは、同時実行数を2本までに制限したほうが、結果的に着地が早かったという結果でした。並列数は「人の確認速度」で決めるべき変数です。
この並列数の話には続きがあります。同時実行を絞ると、今度は「待ち」が発生します。そこで効くのがScheduled Tasksです。人の確認が要らない読み取り系の点検を夜間に回しておけば、日中の承認枠を本当に必要な変更に使えます。アパレル系の単一店舗で試したケースでは、リンク切れ検査と画像欠落検査を毎晩3時に回し、朝の始業時に結果だけ見る運用に変えたところ、日中の作業が途切れなくなりました。並列数を増やすのではなく、時間帯をずらすという解き方です。
3つ目は、テスト環境の不在です。ECサイトの改修をエージェントに任せる前提として、本番と同じ構成のテスト環境が要ります。ここが無い状態でレビュー付き自動実行を許すと、レビューの対象が「本番で動いた結果」になってしまいます。順序としては、テスト環境の整備が権限設計より先です。AIによる開発速度の向上そのものについては、うるチカラの楽天がClaude Codeで開発を79%短縮した事例の読み方も参考になります。
費用と工数の目安、見るべきKPI
費用面から確認します。Antigravityの料金体系は公式の価格ページに記載があり、個人向けから企業向けまで段階が分かれています（金額は改定されるため、契約前に最新値を確認してください）。周辺の生成AIサービスは、2026年8月時点で ChatGPT Plus が月20米ドル、Claude Pro が月20米ドル、Google AI Pro が月20米ドル前後という水準です。開発補助のツール費用より、レビューに使う人の時間のほうがコストとして大きくなるのが通例です。
工数の目安は、権限設計そのものが初回で6時間から10時間、運用ルールの文書化に2時間から4時間というのが現場感覚です。これに、テスト環境の整備が必要な場合は別途かかります。四半期ごとの棚卸しは1時間から2時間で回ります。
KPIは4つ置きます。第1に、エージェントの提案がレビューで差し戻された比率。高すぎるなら指示が曖昧で、低すぎるならレビューが機能していません。目安として2割から4割の差し戻しが健全という見方をしています（業界標準の数値ではなく、支援先での観測に基づく目安です）。第2に、1件あたりのレビュー所要時間。第3に、本番反映後の不具合件数。第4に、担当者が手作業で書いていた時間の削減幅です。
第3のKPIが増えているなら、権限が広すぎるかテストが足りていません。第4だけを追うと、第3が悪化していることに気付けません。この2つは必ず並べて見てください。
測定の仕方も決めておきます。差し戻し比率は、エージェントが提出した変更のうち、人が修正指示を出した件数の割合で取ります。件数が少ない月は比率が跳ねるので、四半期でならして見るほうが安定します。レビュー所要時間は、Artifactsを開いてから承認または差し戻しを押すまでの実測で構いません。ストップウォッチで数回測れば、おおよその水準がつかめます。
社内での合意形成についても触れておきます。権限を締めると、開発担当者からは「遅くなる」という不満が出ます。ここで有効なのは、締めた状態で1か月回した実測値を出すことです。承認待ちで止まった時間の合計が、実は思ったほど大きくないケースが多く、感覚と実測がずれています。逆に本当に大きいなら、その領域だけ自動実行を許可すればいい。議論を印象論から数字に移すことが、権限設計を続けるうえでの現実的な進め方です。
承認の設計が競争力になる理由
AI開発ツールの選定基準は、生成の質から「止め方の設計」へ移りつつあります。生成の質はモデルの更新で数か月ごとに変わりますが、権限と承認の設計は自社の資産として残ります。Antigravity 2.0がプロジェクト単位のスコープ権限、JSON Hooks、Skills、MCPといった拡張の入口を揃えているのは、この方向の現れと読めます。
日本のEC事業者にとっての実務的な意味は、外注との関係にも及びます。制作会社に改修を依頼する際、エージェントの利用可否と権限範囲を契約に書く必要が出てきます。誰が承認したか、どの成果物で確認したかが追える状態でないと、障害時の責任範囲が曖昧になります。Artifactsのような検証可能な成果物が標準になれば、この線引きは書きやすくなるでしょう。
もう1つ、社内の人材配置にも影響が出ます。エージェントが並列で動く前提になると、必要になるのは「書ける人」より「読める人」です。生成された差分を読み、影響範囲を見積もり、差し戻すかどうかを判断する役割。この役割は、コードを書く速度とは別の能力で、経験の浅いメンバーには荷が重い場面があります。5,000社支援の中で何度も再現したパターンとして、ツールを入れた直後に上位の担当者へレビュー負荷が集中し、そこが詰まって全体が止まる、という現象があります。レビューを分担できる形に業務を切っておくことが、導入前の準備として効きます。
今後の見通しとしては、複数エージェントの並列実行が当たり前になるほど、ボトルネックは人の確認速度に移ります。確認を機械化する仕組み、たとえば自動テストの拡充や、変更の影響範囲を自動で可視化する仕組みへの投資が、次の差になると考えています。開発環境そのものの選択肢は、Cursorのクラウドエージェントなど複数あるため、自社のチーム構成に合うものを選んでください。
よくある質問
Antigravity 2.0はエンジニアがいない会社でも使えますか
条件付きで使えますが、推奨はしません。エージェントが生成したコードの妥当性を判断できる人が社内にいない場合、レビューが形骸化します。エンジニアが不在なら、ノーコード寄りのツールで業務アプリを作るほうが安全です。開発そのものより、レビューできるかどうかで判断してください。
権限は最初からどのくらい緩めていいですか
最初は最も厳しい設定から始めてください。ターミナルコマンドの実行と実装計画の確定について、毎回承認を求める状態が出発点です。1か月運用して差し戻しが減ってきた領域から、段階的に自動実行を許可します。逆順にすると、事故が起きてから締め直すことになります。
本番のECサイトで直接使っても大丈夫ですか
本番環境への直接接続は避けてください。テスト環境で作業させ、本番への反映は人が実行する分離が前提です。特に商品マスタ・在庫・価格に触れる処理は、書き込み権限をエージェントに渡さないでください。読み取り専用の接続情報を別に用意するのが実務的です。
Scheduled Tasksは何に使うのが向いていますか
読み取りだけで完結する定期点検に向きます。リンク切れの検出、画像の欠落チェック、依存パッケージの脆弱性情報の収集などです。逆に、顧客へメールが飛ぶ処理や、モールへ商品データを送る処理は、人の確認を挟まない定期実行にすべきではありません。
他のAI開発ツールと併用できますか
併用自体は可能ですが、権限設計を二重に持つことになります。ツールごとに承認ルールがずれると、どちらの経路で本番に変更が入ったか追えなくなります。併用するなら、リポジトリ側の保護設定（保護ブランチ、必須レビュー）で共通の歯止めを作ってください。
日本語での指示は問題なく通りますか
実務上は通りますが、権限に関わる指示は曖昧さを残さない書き方が要ります。「基本的に」「なるべく」といった副詞は避け、「実行しない」「必ず承認を求める」と断定形で書いてください。判断の余地を残すと、エージェントは実行する側に寄る傾向があります。
著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル 編集長／5,000社以上のEC支援実績／書籍3冊）
参考文献
- Google Antigravity｜Antigravity 2.0 製品ページ
- Google Antigravity｜Documentation
- Google Antigravity｜Changelog
- Google Codelabs｜Getting Started with Google Antigravity
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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