Interactions APIの進化！なぜ今、この変更が必要なのか？
皆さん、AIの進化は本当に目覚ましいですよね。GoogleのInteractions APIもまた、その最前線で進化を続けています。今回、ご紹介するのは、2026年5月に予定されているInteractions APIの「破壊的変更」です。破壊的、と聞くと少し身構えるかもしれませんが、これは未来のAI能力をサポートするための、非常にポジティブな進化だと私は断言します。
このアップデートの背景には、「飛行中ガイダンス（in-flight guidance）」や「非同期ツール呼び出し（asynchronous tool calls）」といった、より高度で複雑なAIインタラクションを実現したいという強い意志があります。従来のAPI構造では、これらの新しい概念を効率的に扱うのが難しくなってきたんです。だからこそ、APIの形状そのものを再構築し、より柔軟で拡張性の高い基盤を築く必要があったわけですね。
主要な変更点は大きく二つあります。
- ステップ構造定義（Steps Schema）：従来の
outputs配列が、stepsという新しい配列に置き換わります。これにより、AIとのインタラクションの各フェーズが、より構造化されたタイムラインとして表現されるようになります。 - 出力フォーマット設定（Output Formatting）：
response_mime_typeが廃止され、新しい多態的なresponse_formatが導入されます。これにより、出力形式の制御が一元化され、より直感的になります。
これは単なるAPIのバージョンアップではありません。AIがより自律的に、より賢く振る舞うための土台作り。私たちがAIと協調する未来を創る上で、この変更は避けては通れない、そして歓迎すべき一歩なんです。
outputsからstepsへ！応答構造の劇的変化を理解する
今回のアップデートの核心は、間違いなくoutputs配列からsteps配列への移行です。これは、AIの応答を「結果の羅列」として捉えるのではなく、「一連の思考や行動のプロセス」として捉え直す、というパラダイムシフトを意味します。
従来のoutputs配列は、モデルが生成したコンテンツがフラットに並んでいました。例えば、「ジョークを教えて」と聞けば、最後の出力にジョークのテキストが入っている、といった具合です。しかし、新しいsteps配列では、ユーザーの入力からモデルの思考、ツールの呼び出し、そして最終的な出力に至るまで、インタラクションの全過程が、タイプ識別子を持つ構造化されたステップとして時系列で記録されます。
具体的に見ていきましょう。
- 基本入出力：以前は
interaction.outputs[-1].textのように、最後の出力を直接参照していました。新構造ではSDKの便利なショートカットinteraction.output_textを使えば、より簡潔にアクセスできます。しかし、裏側ではsteps配列のmodel_outputタイプを参照しているわけです。 - 関数呼び出し（Function Calls）：AIが外部ツールを呼び出す際も、以前は
outputs配列の中からfunction_callタイプを探していました。新構造では、steps配列の中からfunction_callタイプを持つステップを見つけることになります。これにより、AIが「何を考え、どのツールを呼び出したか」という一連の思考プロセスがより明確になります。 - サーバーサイドツール（Google検索など）：Google検索のようなツールを利用する場合も同様です。以前は
google_search_callやgoogle_search_resultがoutputs配列に混在していましたが、新構造ではこれらがsteps配列内の独立したステップとして扱われます。これにより、AIが「いつ、何を検索し、どんな結果を得て、それに基づいて何を生成したか」という一連の流れが、より詳細に、かつ構造的に把握できるようになります。
また、重要な違いとして、POST /interactionsリクエストでは、通常、モデルの最終的な出力ステップのみが返されます。しかし、GET /interactions/{id}を使って特定のインタラクションIDを照会すると、初期のuser_inputステップを含む、インタラクションの完全なタイムラインがsteps配列として返されるようになります。これは、デバッグや監査、ユーザー行動の分析において非常に強力な機能となるでしょう。
実務で活かす！新Interactions APIがもたらす開発・ビジネス価値
このInteractions APIの刷新は、単なる技術的な変更に留まらず、私たちの開発やビジネスに計り知れない価値をもたらします。私の実体験から言っても、このような構造化された応答は、複雑なAIアプリケーションを構築する上で、まさに「喉から手が出るほど欲しかった」機能です。
開発者にとっての価値:
- デバッグと可視性の向上：AIがなぜその応答を生成したのか、どのツールを、どのような引数で呼び出したのか、その思考プロセスが
steps配列として明確に可視化されます。これにより、デバッグが格段に容易になり、AIの振る舞いをより深く理解できるようになります。 - 複雑なエージェント開発の容易化：マルチターン対話や、複数のツールを連携させる複雑なAIエージェントを開発する際、各ステップを細かく制御・追跡できるため、ロジックの構築と管理がシンプルになります。
- 非同期処理と並列処理の最適化：将来的な非同期ツール呼び出しへの対応を見据え、より柔軟なアーキテクチャ設計が可能になります。これにより、ユーザー体験を損なうことなく、バックグラウンドで複数の処理を効率的に実行できるようになるでしょう。
- 監査と分析の強化：インタラクションの全履歴が構造化されているため、ユーザーの行動パターン分析や、AIのパフォーマンス監査が容易になります。これは、サービスの改善やコンプライアンス対応にも直結します。
ビジネスにとっての価値:
- 高度なAIエージェントによる顧客体験向上：より複雑なタスクをこなせるAIエージェントを構築することで、顧客サポートの自動化、パーソナライズされたレコメンデーション、複雑な情報検索など、顧客体験を劇的に向上させることができます。
- RAG（検索拡張生成）などの実現性向上：外部データソースと連携するRAGシステムなど、高度なAIアプリケーションの構築がより現実的になります。AIが「どこから情報を取得し、どのように統合したか」が明確になるため、信頼性の高い情報提供が可能になります。
- 将来的なAI機能拡張への対応力：このAPI構造は、将来登場するであろう新しいAI機能やツールにも柔軟に対応できるよう設計されています。つまり、一度この新しい構造に移行すれば、長期にわたって最新のAI技術の恩恵を受け続けられるということです。
移行は2026年5月まで猶予がありますが、早めに新しい構造に慣れ、その恩恵を享受することをお勧めします。特に、Api-Revision: 2026-05-20ヘッダーを付与することで、今からでも新構造を試すことができます。この機会に、皆さんのAIプロジェクトを次のレベルへと引き上げていきましょう！
