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Google ADK for Go で作る「アニメ聖地もわかる」日本レンタカー旅 AI Agent

2025/12/16に公開
Gemini
googleadkforgo
tech
 【実践開発】Google ADK for Go で作る「アニメ聖地もわかる」日本レンタカー旅 AI Agent成果物：

https://github.com/nn10n10/japan-drive-rentcar-agent/tree/main

 1. 背景と動機私は普段の旅行でレンタカーを利用することが多く、アニメも大好きです。そこで、自分のニーズに特化した AI Agent を開発することにしました。
私が必要としていたのは以下のような機能です：

ホテル予約は不要：基本的に日帰りか、すでに宿泊は確保していることが多いため。

レンタカー料金の複雑な比較：私がよく利用する2大カーシェア・レンタカーサービス（タイムズカーとdカーシェア/カリテコ）は、課金体系（時間料金 vs 距離料金）が異なり、比較計算が非常に面倒です。

聖地巡礼の提案：ルート計画時に、近くにあるアニメの「聖地」を提案してほしい。
この課題を解決するため、Googleが発表したばかりの ADK for Go (Agent Development Kit) を使用し、自分専用の AI Agent を開発することにしました。

 2. 技術選定：なぜ ADK for Go なのかPython ベースのフレームワーク (LangChain/LlamaIndex) ではなく、ADK for Go を選んだ主な理由は以下の通りです：

コード優先：大量の YAML や JSON 設定ファイルを書くよりも、Go の堅牢な構造体とインターフェースでツールを定義する方を好むため。

ネイティブな並行処理：ルート検索や観光スポット検索など、複数の API を並行して呼び出す際に、Go の並行処理モデルが非常に適しているため。

デプロイの容易さ：シングルバイナリにコンパイルでき、Docker や Cloud Run と組み合わせたデプロイが非常に簡単で、Cloud Native なトレンドにも合致しています。
主な技術スタック:

フレームワーク: Google ADK for Go

モデル: Gemini 2.5 Flash / Pro

検索: Google Custom Search JSON API

設定: godotenv

 3. コア機能の実装この Agent は単なるチャットボットではありません。Go のネイティブ関数として実装された3つの主要な「ツール (Tools)」を搭載しています。

 3.1 レンタカー精算ツールこれが本プロジェクトの最大のハイライトです。LLM は厳密な計算が苦手なため、比較ロジックは Go の関数として実装しました。

入力: 総距離 (km), 総利用時間 (時間)

ロジック: タイムズカーとdカーシェアの複雑な料金体系（距離料金の発生条件、ナイトパック、夜間割引など）を比較。

出力: どちらがどれくらい安いかを具体的に提示。
func calculateCarRental(ctx tool.Context, args CarRentalArgs) (*CarRentalCost, error) {
	log.Printf("Tool: %d km、%d 時間の利用でカーシェア料金を計算中... (Times vs Cariteco Compact)", args.DistanceKM, args.DurationHour)

	// --- タイムズカー料金計算（2025年12月1日～） ---
	// 時間料金: ベーシック 880円/時間 (220円/15分)
	// 距離料金: 20km超過分のみ 20円/km
	timesTimeCost := args.DurationHour * 880
	timesDistanceCost := 0
	if args.DistanceKM > 20 {
		timesDistanceCost = (args.DistanceKM - 20) * 20
	}
	timesTotalCost := timesTimeCost + timesDistanceCost
	timesBreakdown := "基本料金: 時間(" + itoa(timesTimeCost) + "円) + 距離(" + itoa(timesDistanceCost) + "円)"

	// --- dカーシェア（カリテコ・コンパクトクラス）料金計算 ---
	// 時間料金: 280円/15分 -> 1120円/時間
	// 距離料金: 18円/km (6時間以下の予約・利用で無料)
	// ※詳細化: 最安プラン（通常料金 vs パック料金）を自動適用

	// 1. 通常料金（時間課金）
	dcarTimeRateCost := args.DurationHour * 1120
	// ... (中略: 具体的な計算ロジック) ...
	
	// 推薦判定
	recommendation := ""
	diff := timesTotalCost - bestDcarCost
	if diff > 0 {
		recommendation = "dカーシェア（カリテコ）が " + itoa(diff) + "円 お得です"
	} else if diff < 0 {
		recommendation = "タイムズカーが " + itoa(-diff) + "円 お得です"
	} else {
		recommendation = "両サービス同額です"
	}

	return &CarRentalCost{
		TimesCarCost:       timesTotalCost,
		TimesCarBreakdown:  timesBreakdown,
		DCarShareCost:      bestDcarCost,
		DCarShareBreakdown: bestDcarBreakdown,
		Recommendation:     recommendation,
	}, nil
}

 3.2 ルートプランニング2地点間の運転距離と時間を計算するナビゲーション API をシミュレートしています。これが後のレンタカー比較の基礎データとなります。
func findDrivingRoute(ctx tool.Context, args RouteArgs) (*RouteInfo, error) {
	log.Printf("Tool: %s から %s への駕驶ルートを検索中...", args.Origin, args.Destination)
	// モックデータ（実際はGoogle Maps APIなどを使用）
	return &RouteInfo{
		DistanceKM:   80,
		DurationHour: 2,
		Traffic:      "順調",
		BestRoute:    "東名高速道路経由",
	}, nil
}

 3.3 聖地巡礼サーチ位置情報に基づき、周辺の観光スポットや二次元コンテンツ（アニメなど）の聖地を検索します。（後述の「ハマりポイント」で触れますが、実用化のために大きなリファクタリングを行いました）
func findAttractions(ctx tool.Context, args AttractionArgs) (*AttractionsResult, error) {
	log.Printf("Tool: %s 周辺の観光スポットを検索中（アニメ聖地含む: %v）...", args.Area, args.IncludeAnimeSpot)

	// モックデータ（実際はGoogle Places APIやアニメ聖地DBを使用）
	attractions := []AttractionInfo{
		{
			Name:        "鶴岡八幡宮",
			Type:        "神社仏閣",
			AnimeName:   "",
			Description: "鎌倉を代表する神社。源頼朝ゆかりの地。",
			Address:     "神奈川県鎌倉市雪ノ下2-1-31",
		},
		{
			Name:        "江ノ島電鉄 鎌倉高校前駅",
			Type:        "アニメ聖地",
			AnimeName:   "スラムダンク",
			Description: "オープニングで有名な踏切がある場所。",
			Address:     "神奈川県鎌倉市腰越1丁目",
		},
		// ...
	}

	return &AttractionsResult{
		Attractions: attractions,
		Area:        args.Area,
	}, nil
}

 4. 開発フロー
 4.1 環境準備ADK for Go のインストール：
go mod init travel-planner
go get google.golang.org/adk
セットアップ：

examples/quickstart/main.go を自分の main.go にコピー。

llmagent.New 部分の llmagent.Config を修正して Agent の設定を変更。

 4.2 カスタムツールの作成tools.go ファイルを作成し、以下のツールを定義・実装します：
レンタカー費用計算ツール
ルート計画ツール
聖地巡礼検索ツール
完全なツールコード（例）：
https://github.com/nn10n10/japan-drive-rentcar-agent/blob/main/tools.go

 4.3 Agent へのツール登録llmagent.Config の Tools リストに、作成した新しいツールを追加します。quickstart に含まれていた GoogleSearch ツールと併用（しようとしましたが、後述の問題が発生）します。

 4.4 依存関係の整理go mod tidy

 5. 開発中のハマりポイント（重要）今回の開発で遭遇した代表的な問題と解決策を共有します。これは本プロジェクトでの最大の学びでもありました。

 ハマりポイント 1：ADK 起動モードの混乱現象:

ビルドした .exe をダブルクリックしてもすぐに終了してしまう。あるいは go run . web で起動後、ブラウザでアクセスしても真っ白な画面かエラーになる。
原因:

ADK の Launcher の仕組みが独特であるため。

console モード：コマンドライン対話用。

web モード：Web コンテナを起動するだけで、子サービスを明示的に指定する必要がある。
解決策:

正しい起動コマンドは以下の通りです。これでバックエンドAPIとフロントエンドUIの両方が立ち上がります。
go run . web api webui

 ハマりポイント 2：Error 400: Tool use with function calling is unsupportedこれが最も厄介な問題でした。
ニーズ:

自作した calculate_car_rental（関数ツール）と、Google 公式の geminitool.GoogleSearch（公式検索ツール）を一つの Agent で併用したい。
エラー内容:
!AGENT_ERROR: Error 400, Message: Tool use with function calling is unsupported
分析:

調査の結果、現在の Gemini API（特に Flash モデル等）の制限により、「公式検索ツール (geminitool.GoogleSearch)」と「Function Calling (ユーザー定義関数ツール)」を同じ Agent 設定内で混在させることができない（どちらか一方しか使えない）仕様のようです。
解決策:

この制限を回避するため、ADK 組み込みの GoogleSearch ツールを諦め、Google Custom Search JSON API を呼び出す自作の Go 関数 searchWeb を実装 しました。

API Key の取得: Google Programmable Search Engine で検索エンジンID (CX) と API Key を取得。

.env に設定: 取得したキーを設定。

ラッパー関数の実装:
// 検索を通常の Function Tool 化する偽装工作
func searchWeb(ctx context.Context, query string) (string, error) {
    // https://www.googleapis.com/customsearch/v1 を呼び出す
    // API Key と CX をパラメータに付与
    // 結果の JSON から Snippet を抽出して返す
}

// ツールとして登録
realSearchTool, _ := functiontool.New(..., searchWeb)
結果:

Agent から見れば、この検索ツールは私が書いたレンタカー計算機と何ら変わらない「ただの関数」です。これにより、API の混在制限を完全に回避しつつ、Web 検索能力を持たせることに成功しました！

 ハマりポイント 3：API Key の安全な管理現象:

ターミナルを再起動するたびに export GOOGLE_API_KEY=... を入力するのが面倒。
解決策:

godotenv ライブラリを導入しました。
go get github.com/joho/godotenv
プロジェクトルートに .env ファイル作成。

.gitignore に .env を追加（GitHub への流出防止）。

main 関数の冒頭でロードする、標準的な構成にしました。

 6. 最終成果調整の結果、Agent のワークフローは非常にスムーズになりました。
完全な結果例はこちら：
https://github.com/nn10n10/japan-drive-rentcar-agent/blob/main/例.md

 7. まとめこのプロジェクトを通じて、Google ADK for Go の強力さを実感しました。「手足（ツール）」を型安全な Go コードで構築し、「頭脳（計画と判断）」を LLM に任せる という開発体験は非常に快適です。
現時点では API レベルでのツール混在制限などが存在しますが、今回のようにカスタムツールでラップすることで柔軟に回避でき、業務要件に合った高度なエージェントを構築できることがわかりました。
今後の計画:
モックのルート検索 API を、実際の Google Maps Routes API に置き換える。
アプリケーションを Docker 化し、AWS App Runner 等へデプロイする。
【実践開発】Google ADK for Go で作る「アニメ聖地もわかる」日本レンタカー旅 AI Agent

1. 背景と動機

2. 技術選定：なぜ ADK for Go なのか

3. コア機能の実装

3.1 レンタカー精算ツール

3.2 ルートプランニング

3.3 聖地巡礼サーチ

4. 開発フロー

4.1 環境準備

4.2 カスタムツールの作成

4.3 Agent へのツール登録

4.4 依存関係の整理

5. 開発中のハマりポイント（重要）

ハマりポイント 1：ADK 起動モードの混乱

ハマりポイント 2：Error 400: Tool use with function calling is unsupported

ハマりポイント 3：API Key の安全な管理

6. 最終成果

7. まとめ

Discussion
