そもそも、Agent Platformにおける「セッション（Session）」とは何でしょうか？公式ドキュメントの「Agent Platform セッションの概要」によると、これは「ユーザーとエージェントシステム間の一連の会話の流れ」を管理する単位です。会話コンテキストと長期記憶を分離・維持するために、以下の4つのコアコンセプトが定義されています。

• セッション (Session)：メッセージやアクション（イベント）の時系列を表すスレッドです。
• イベント (Event)：会話の履歴に加え、AIが実行した関数呼び出し（ツール呼び出し）やその結果などのアクションを記録します。
• 状態 (State)：現在のセッション中のみで保持される一時データです。
• 記憶 (Memory)：特定のユーザーの複数セッション間で共有できる長期的な情報です。セッションをまたぐ継続性を確保するために「Memory Bank」という別機能と連携して動作します。

セッションは通常、デフォルトで365日の有効期間（TTL）を持ちますが、作成時に任意の有効期限（expire_time）や有効期間（秒数）を指定して自動的にクリーンアップすることが可能です。データライフサイクル管理が非常に楽になる仕組みとなっています。

デフォルトでは、セッションの閲覧や編集といった権限は「プロジェクト単位」で設定されます。しかし、IAM Conditions（条件付きアクセス制御）を導入することで、セッションの「ユーザーID（userId）」に基づいてアクセス権を動的に制御できるようになります。この機能がもたらすビジネス価値は非常に強力です。

では、具体的にどのようにセッションのアクセス権を設定するのでしょうか。

セッションのアクセス制御は、プロジェクトレベルのIAMポリシーバインディングに、Common Expression Language（CEL）を使った条件（Condition）を追加することで実現します。この条件内で、API属性 aiplatform.googleapis.com/sessionUserId を参照します。

つまり、「誰にどのロールを付与するか」だけでなく、「どの userId のセッションに対して、そのロールを有効にするか」を条件として定義できます。

セッション用の専用IAMロール

過剰な権限付与を防ぐため、セッション操作には以下の専用ロールを組み合わせて使用します。

ここからは、実務で使いやすい3つの条件設定パターンを見ていきます。

パターン①：ユーザーIDが完全一致する場合のみ読み取りを許可する

特定ユーザー、たとえば userA@gmail.com に対して、セッションの userId が userA と完全に一致するセッションのみ閲覧を許可する設定です。

この設定により、同じプロジェクト内に存在する他ユーザーのセッションにはアクセスできません。

パターン②：テスト用セッションへの書き込みを開発者に許可する

開発者、たとえば developerA@corp.com に対して、userId が test- で始まるセッションのみ作成・更新を許可する設定です。

対象例は、test-user1 や test-session123 のような検証用セッションです。本番ユーザーのセッションとは接頭辞で明確に分離します。

前方一致の判定には startsWith() を使用できます。

パターン③：許可ユーザーリストに該当する場合のみアクセスを許可する

エンジニアリンググループ、たとえば group:engineering@corp.com に対して、特定の userId のセッションだけにフルアクセスを許可する設定です。

以下の例では、userA または user123 のセッションのみがアクセス対象になります。

CELのin演算子を使うことで、複数の許可対象をシンプルに表現できます。

では、AIエージェントのプログラムでこれらのセッションをどのように操作するのかを見てみましょう。

1. Python ADK（Agent Development Kit）での実装

ADKを使用する場合、VertexAiSessionService を用いることで、自動的にGemini Enterprise Agent Platformのセッションサービスと接続されます。

import asyncio

from google import adk

from google.adk import Runner

from google.adk.sessions import VertexAiSessionService

from google.genai import types



# 1. エージェントの定義

root_agent = adk.Agent(

    model="gemini-2.0-flash",

    name="support_agent",

    instruction="あなたは丁寧なカスタマーサポートエージェントです。"

)



# 2. セッションサービスの初期化

session_service = VertexAiSessionService(

    project="your-gcp-project-id",

    location="us-central1",

    agent_engine_id="your-agent-engine-id"

)



# 3. ランナーの設定

runner = Runner(

    agent=root_agent,

    app_name="customer_support_app",

    session_service=session_service

)



async def main():

    user_id = "user-abc-999"



    # 10日後に自動クリーンアップされるセッションを作成

    session = await session_service.create_session(

        app_name="customer_support_app",

        user_id=user_id,

        ttl="864000s"

    )



    print(f"Session Created. ID: {session.id}")



    # エージェントとのやり取りを実行

    content = types.Content(

        role="user",

        parts=[

            types.Part(text="こんにちは！注文ステータスを確認したいです。")

        ]

    )



    async for event in runner.run_async(

        user_id=user_id,

        session_id=session.id,

        new_message=content

    ):

        if event.is_final_response():

            print("Response:", event.content.parts[0].text)



if __name__ == "__main__":

    asyncio.run(main())

2. REST APIでのセッション作成

ADKを使わず、APIから直接セッションを作成する場合は、以下のように userId を含めてPOSTリクエストを送信します。

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/YOUR_PROJECT_ID/locations/us-central1/reasoningEngines/YOUR_AGENT_ENGINE_ID/sessions



Content-Type: application/json



{

  "userId": "user-abc-999"

}

このセッション単位のIAM Conditionsを導入すると、実際の業務現場ではどのような効果があるのでしょうか。

ここでは、特に社内ITやヘルプデスク運用で発生しやすい2つのユースケースを例に、セッション単位のアクセス制御がどのように役立つかを整理します。

この設計により、AIエージェント基盤を共通化しながら、部署ごとの会話履歴を分離できます。インフラやアプリケーション基盤は共有しつつ、データアクセスだけをセッション単位で制御できる点が大きなメリットです。

この設計により、開発者は検証用セッションを使って安全に調査できます。一方で、本番ユーザーの会話履歴にはアクセスできないため、デバッグ効率と情報保護を両立できます。

Google Cloudの Agent Platform Sessions と IAM Conditions を組み合わせることで、エンタープライズAI開発における最大の課題の一つである「セッション情報のプライバシー・セキュリティ保護」を、最小限の実装コストで解決できます。

認可ロジックをインフラであるGoogle Cloud IAMにアウトソーシングし、「userId」に紐づくCEL条件式を設定するだけで、堅牢なマルチテナント隔離とセキュアな開発デバッグ体制が手に入ります。これから本格的な社内AIエージェント基盤や、外部向けSaaS AIサービスを構築される場合は、ぜひこの強固なセキュリティ設計を取り入れてみてください。