Google Cloud Next 2025で発表されたAIイノベーションの全貌

Day 1 at Google Cloud Next 25 recap（https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/next25-day-1-recap） , Welcome to Next ‘25
April 10, 2025（https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/welcome-to-google-cloud-next25） より

目次

• はじめに：Google Cloud Next 2025の概要
  • イベントの規模と重要性
  • 基調講演のハイライト
  • AIを中心とした戦略の転換
• Part 1：次世代インフラストラクチャ
  • Ironwood TPU：AIコンピューティングの飛躍的進化
  • Cloud WAN：Googleのグローバルネットワークインフラ
  • AI Hypercomputer：システム全体の最適化
  • ストレージとネットワークの革新
• Part 2：次世代AIモデルの進化
  • Gemini 2.5：「思考」する新世代AIモデル
  • マルチモーダル生成モデルの進化
  • AIモデルの実用例
• Part 3：Vertex AI - AIプラットフォームの進化
  • ダッシュボードと管理機能の強化
  • Model Garden：サードパーティモデルの統合
  • エンタープライズセキュリティとデータ連携
• Part 4：マルチエージェントシステムの構築
  • Agent Development Kit（ADK）
  • Agent2Agent（A2A）プロトコル
  • Agent Engine：エージェントのデプロイと管理
  • Google Agentspace：組織全体へのAIの提供
• Part 5：業種別エージェントとユースケース
  • カスタマーエージェント
  • クリエイティブエージェント
  • データエージェント
  • コーディングエージェント
  • セキュリティエージェント
• まとめ：AIの未来とGoogle Cloudの戦略
  • オープン性とインターオペラビリティ
  • エンタープライズレディのAIプラットフォーム
  • 展望と次のステップ

はじめに：Google Cloud Next 2025の概要

イベントの規模と重要性

2025年4月にラスベガスで開催されたGoogle Cloud Nextは、クラウドコンピューティングとAI技術の最新イノベーションを紹介する年次イベントです。今年のテーマは「AIが仕事を再定義し、生活を向上させる方法」に焦点を当て、数千の製品アップデートと500以上の顧客事例が紹介されました。

このイベントはGoogle Cloudの急速な成長を反映しており、現在42のリージョン、200カ国以上のエリアをカバーし、200万マイル以上の光ファイバーで接続された巨大なインフラストラクチャを持つに至っています。

基調講演のハイライト

Google CloudのCEOであるThomas Kurianは、過去1年間の驚異的なモメンタムを強調しました：

• 400万以上の開発者がGeminiを使用して開発
• Vertex AIの使用量が20倍に増加
• 毎月20億以上のAIアシストがGoogle Workspaceのビジネスユーザーに提供

さらに、GoogleおよびAlphabetのCEO Sundar Pichaiは、第7世代のTPU「Ironwood」を発表し、初代TPUと比較して3600倍のパフォーマンス向上と29倍のエネルギー効率の向上を実現したことを強調しました。

AIを中心とした戦略の転換

Googleは「AIスタック全体」への投資を重視しています：

Sundar Pichaiは「1年前、私たちは組織のためのAIの未来について語りました。今日、その未来は私たち全員によって構築されています」と述べ、AIが多様な業界やユースケースにおいて600以上の用途で活用されていることを強調しました。

Part 1：次世代インフラストラクチャ

Ironwood TPU：AIコンピューティングの飛躍的進化

Googleの第7世代TPU「Ironwood」は、AIコンピューティングの新時代を切り開くものです。最新のハイパフォーマンスTPUと比較して10倍以上の性能向上を実現し、ポッドあたり9,000以上のチップを搭載しています。

この驚異的な計算能力（ポッドあたり42.5エクサフロップス）は、世界最高性能のスーパーコンピュータの24倍に相当し、Gemini 2.5のような最も洗練された「思考」モデルの需要に対応します。

エクサフロップスとは？
1エクサフロップス = 1秒間に10^18（100京）回の浮動小数点演算を実行できる計算能力を表します。現代のスマートフォンが1テラフロップス（10^12）程度の能力を持つことを考えると、Ironwood TPUの計算能力の規模がいかに巨大かがわかります。

Cloud WAN：Googleのグローバルネットワークインフラ

Googleの巨大なバックボーンネットワークを企業に開放する「Cloud Wide Area Network (Cloud WAN)」が発表されました。このネットワークは：

• 200以上の国と地域をカバー
• 200万マイル以上のファイバーにより駆動
• 世界中の数十億のユーザーに「Googleスピード」（ほぼゼロの遅延）を提供

Cloud WANは、パブリックインターネットと比較して40％以上のパフォーマンス向上を実現し、同時に総所有コスト（TCO）を最大40％削減します。Citadel SecuritiesやNestléなどの企業がすでにこのネットワークを活用しています。

AI Hypercomputer：システム全体の最適化

AI Hypercomputerは、AIデプロイメントを簡素化し、パフォーマンスを劇的に向上させ、コストを最適化するために設計された革新的なスーパーコンピューティングシステムです。このシステムは、ハードウェア、ソフトウェア、および消費モデルを包括的に組み合わせています。

AI Hypercomputerのハードウェアには、Ironwood TPUに加えて、NVIDIA B200およびGB200 Blackwell GPUを搭載したA4およびA4X VMが含まれています。Googleは両方のオプションを提供する最初のクラウドプロバイダーとなりました。

ストレージとネットワークの革新

AIワークロードのボトルネックを最小限に抑えるため、Googleは以下のストレージ革新を発表しました：

1. Hyperdisk Exapools：AIクラスターごとに最高の集約パフォーマンスと容量を提供
2. Anywhere Cache：データをアクセラレータの近くに保持し、ストレージレイテンシを最大70％削減
3. Rapid Storage：Googleの最初のゾーナルオブジェクトストレージソリューションで、最速のクラウド代替品と比較してランダムリード/ライトのレイテンシが5倍低い

AIインフェレンス向けのソフトウェア革新も発表されました：

1. GKE Inferencing：Gen AI対応のスケーリングとロードバランシング機能により、サービスコストを最大30％削減、テールレイテンシを最大60％削減、スループットを最大40％向上
2. Pathways：GoogleのML分散ランタイムがクラウド顧客向けに初めて利用可能に
3. vLLM on TPUs：GPUでPyTorchをvLLMで最適化した顧客がワークロードをTPUで簡単かつコスト効率よく実行可能に

Part 1のまとめ：Googleは、AIインフラストラクチャを飛躍的に進化させ、計算能力、ネットワーク、ストレージのすべての面で革新をもたらしています。Ironwood TPUとCloud WANの導入により、企業はこれまで不可能だった規模と速度でAIワークロードを実行できるようになります。

Part 2：次世代AIモデルの進化

Gemini 2.5：「思考」する新世代AIモデル

Gemini 2.5は、Google DeepMindの最新モデルファミリーで、回答する前に「思考」する能力を備えています。これにより、推論能力が大幅に向上し、精度が向上しました。

Gemini 2.5 Proは、複雑なコードの作成やデバッグ、または医療文書からの重要な情報の抽出などの精度を要する作業に最適化されており、ChatbotArenaのリーダーボードで第1位を獲得しています。また、業界最難関ベンチマークの一つである「Humanity's Last Exam」で過去最高スコアを達成しました。

一方、Gemini 2.5 Flashは低レイテンシとコスト効率に特化し、高ボリュームの顧客対応などの日常的なユースケースに最適です。プロンプトの複雑さに基づいて推論の深さを調整し、顧客の予算に応じてパフォーマンスを制御できます。

Gemini 2.5の思考能力の例
Sundar Pichaiが紹介した例では、Gemini 2.5 Proが複雑なRubik's Cubeシミュレーションを作成し、調整可能な次元、キーボードコントロール、スクランブル機能などを実装できることが示されました。これは単なるトイプログラムではなく、複雑な推論課題を解決する能力を示しています。

マルチモーダル生成モデルの進化

Googleは、画像、音声、音楽、ビデオなど、すべてのモダリティをカバーする生成AIモデルを提供する唯一の企業となりました。これらのモデルはすべてVertex AIで利用可能です：

1. Imagen 3：最高品質のテキスト画像生成モデルが改良され、より優れた画像生成とインペインティング機能を備え、画像の欠損部分や破損部分を再構築できます。LMArenaで1位にランクされており、プロンプトの精度が高く、創造的なビジョンを実現します。

2. Chirp 3：画期的な音声生成モデルに、わずか10秒の音声入力からカスタム音声を作成する新機能が追加されました。企業はコンテンツをパーソナライズし、一貫したブランドアイデンティティを維持しながら、コールセンター、アクセシブルコンテンツ、ユニークなブランドボイスを開発できます。

3. Lyria：業界初のエンタープライズ対応テキスト音楽生成モデルで、シンプルなテキストプロンプトを30秒の音楽クリップに変換できます。これにより、マーケティングキャンペーン、製品発表、没入型店内体験、ポッドキャストなどのサウンドトラックを迅速に作成できます。

4. Veo 2：業界をリードするビデオ生成モデルに、組織がビデオを作成、編集、視覚効果を追加できる新機能が追加され、Veo on Vertex AIを生成ツールから包括的なビデオ作成・編集プラットフォームに変革しています。

AIモデルの実用例

これらのモデルはすでに多くの企業で実際に活用されています：

• Kraft Heinz：マーケティングキャンペーン作成を8週間からわずか8時間に短縮
• Agoda：Imagen & Veoを使用して旅行先の魅力的なビジュアルとビデオを作成し、顧客エンゲージメントと予約を促進
• Bending Spoons：Imagen 3をReminiアプリに統合し、人気の新しいAIフィルターを立ち上げ、1日あたり6,000万枚の写真を処理
• L'Oreal Group：多様なシネマティックショットを生成

さらに、Google Workspaceに新たなAI機能が追加されました：

• Help Me Analyze in Google Sheets：エキスパートレベルの分析を完了するためのデータガイド
• Google Docsのオーディオ概要：高品質の音声バージョンを作成する全く新しい方法
• Google Workspace Flows：時間を要する反復的なタスクの自動化をサポート

Part 2のまとめ：Googleの次世代AIモデルは、テキスト、画像、音声、音楽、ビデオなど、あらゆるモダリティをカバーし、企業が創造的なコンテンツをより迅速かつ効率的に作成できるようにしています。Gemini 2.5の思考能力により、より複雑な問題解決が可能になり、AIの応用範囲が大幅に拡大します。

Part 3：Vertex AI - AIプラットフォームの進化

ダッシュボードと管理機能の強化

Vertex AIは、モデル、データ、エージェントという本番AI環境の3つの柱をシームレスに統合する総合的なプラットフォームです。過去1年間でVertex AIの使用量は40倍に増加し、毎月数十億のAPI呼び出しが行われています。

Vertex AIの新機能には次のものが含まれます：

1. Vertex AI Dashboards：使用状況、スループット、レイテンシのモニタリングとエラーのトラブルシューティングに役立ち、可視性と制御を強化
2. Model Optimizer：Googleのユニークな理解を活用して、品質、速度、コストの設定に基づいて最適なモデルとツールに自動的にクエリを転送
3. Live API：真に会話的なインタラクションを可能にし、オーディオとビデオをGeminiに直接ストリーミング

Model Garden：サードパーティモデルの統合

Vertex AI Model Gardenは、200以上の厳選された基盤モデルへの簡単なアクセスを提供します：

• GoogleのすべてのモデルがVertex AIで利用可能：Gemini、Veo、Imagen、最新の研究モデル
• 人気のあるサードパーティモデル：Anthropic、AI21、Mistral AIなど
• オープンソースモデル：Gemma、Llama、Mistralなど

注目すべき最新のアップデートとして、Meta's Llama 4がVertex AIで一般提供開始となり、AI2のオープンモデルポートフォリオ全体もVertex AI Model Gardenで利用可能になりました。

エンタープライズセキュリティとデータ連携

Vertex AIを使用すると、モデルは常に正しい情報に適切なタイミングでアクセスできます：

• あらゆるデータソースへの接続が可能：プレビルトコネクタ、既存API、Google Data Cloudや他のクラウドプロバイダに保存されたデータ
• NetApp既存データで直接AIエージェントを構築可能（データ複製不要）
• Oracle、SAP、ServiceNow、Workdayなど多様なアプリケーションへの接続
• ファクトチェック（事実検証）のための包括的アプローチ：Google検索、企業独自データ、Google Maps、サードパーティソースとの連携

具体的なユースケースとして以下が挙げられます：

• Nokia：アプリ開発を加速するコーディングツールを構築
• Wayfair：製品属性の更新が5倍速く
• AES（エネルギー会社）：監査コストを99％削減、監査時間を14日間からわずか1時間に短縮
• Commerzbank：投資アドバイザリーコールのAI支援サマリーを作成
• Seattle Children's Hospital：数千ページの臨床ガイドラインを小児科医がすぐに検索可能に
• United Wholesale Mortgage：アンダーライターの生産性を2倍以上に向上

Part 3のまとめ：Vertex AIは急速に進化し、AIモデルやエージェントの開発・管理のための包括的なプラットフォームとなっています。新しいダッシュボード、モデル最適化機能、サードパーティモデルの統合により、企業はAIを効率的に活用してビジネスプロセスを変革できます。

Part 4：マルチエージェントシステムの構築

Agent Development Kit（ADK）

Agent Development Kit（ADK）は、エージェントとマルチエージェントシステムの開発を簡素化する新しいオープンソースフレームワークです。ADKを使用すると、わずか100行未満の直感的なコードでAIエージェントを構築できます。

ADKの主な特徴：

1. 設計段階からマルチエージェント対応：複数の専門エージェントを階層的に組み合わせ、モジュール式でスケーラブルなアプリケーションを構築し、複雑な調整と委任を可能に
2. 豊富なモデルエコシステム：GeminiまたはVertex AI Model Gardenを通じてアクセス可能なモデルを選択。Anthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labsなど多様なプロバイダーから選択可能
3. 豊富なツールエコシステム：事前構築されたツール（検索、コード実行）、Model Context Protocol（MCP）ツール、サードパーティライブラリ（LangChain、LlamaIndex）を統合、他のエージェントをツールとして使用（LangGraph、CrewAIなど）
4. 双方向ストリーミング機能：テキストを超えた豊かなマルチモーダル対話で人間のような会話を実現
5. 柔軟なオーケストレーション：ワークフローエージェント（Sequential、Parallel、Loop）を使用して予測可能なパイプラインを定義、または適応的な動作のためのLLM駆動の動的ルーティングを活用
6. 統合された開発者体験：強力なCLIとWebUIを使用してローカルで開発、テスト、デバッグ。イベント、状態、エージェント実行をステップバイステップで検査
7. 評価機能：事前定義されたテストケースに対して、最終的な応答品質とステップバイステップの実行軌跡の両方を評価

ADKは、Google AgentspaceやGoogle Customer Engagement Suite（CES）で使われているのと同じフレームワークであり、その強力なツールが今オープンソースとして開発者に提供されています。

Agent2Agent（A2A）プロトコル

Agent2Agent（A2A）プロトコルは、異なるフレームワークやベンダーで構築されたエージェント間の通信を可能にする新しいオープンなプロトコルです。Googleは現在、Atlassian、Box、Cohere、Intuit、Langchain、MongoDB、PayPal、Salesforce、SAP、ServiceNow、UKGなど50以上のテクノロジーパートナーと連携して、このプロトコルの定義に取り組んでいます。

A2Aプロトコルの主な機能：

1. 機能発見：エージェントは「エージェントカード」（JSON形式）を使用して機能をアドバタイズし、クライアントエージェントがタスクを実行できる最適なエージェントを特定し、A2Aを使用してリモートエージェントと通信できるようにします。
2. タスク管理：クライアントとリモートエージェント間の通信はタスク完了を中心に進行し、エージェントはエンドユーザーのリクエストを満たすために協力します。「タスク」オブジェクトはプロトコルによって定義され、ライフサイクルを持ちます。
3. コラボレーション：エージェントはコンテキスト、返信、成果物、ユーザー指示などを通信するためにメッセージを送信できます。
4. ユーザーエクスペリエンスのネゴシエーション：各メッセージには「パーツ」（コンテンツの完全な部分）が含まれ、クライアントとリモートエージェントが必要な形式を交渉し、ユーザーのUI機能（iframes、ビデオ、ウェブフォームなど）について明示的に交渉できます。

A2Aプロトコルのメリット：

• 異なるフレームワークで構築されたエージェント間の連携
• エージェント間での安全な情報交換
• マルチモーダル（テキスト、フォーム、音声、ビデオ）のサポート
• エンタープライズグレードの認証と認可

Agent Engine：エージェントのデプロイと管理

Agent Engineは、AIエージェントを本番環境にデプロイするためのフルマネージドランタイムです。プロトタイプから本番へ移行する際にエージェントシステムを再構築する必要はありません。Agent Engineはエージェントコンテキスト、インフラストラクチャ管理、スケーリングの複雑さ、セキュリティ、評価、モニタリングを処理します。

Agent Engineの主な機能：

1. フレームワークに依存しないデプロイ：ADK、LangGraph、Crew.aiなど、どのフレームワークを使用して構築されたエージェントでも、選択したモデル（Gemini、Claude、Mistral AIなど）を問わずデプロイ可能。この柔軟性にガバナンスとコンプライアンスのためのエンタープライズグレードの制御が加わります。
2. セッションコンテキスト管理：毎回ゼロから始めるのではなく、エージェントエンジンは短期メモリと長期メモリをサポート。セッションを管理し、過去の会話や設定を記憶可能。
3. 評価・改善ツール：Vertex AIの包括的な評価ツールでエージェントの品質を測定・向上。実際の使用状況に基づいてエージェントを改良。
4. Agentspaceとの連携：Agent EngineでホストされているエージェントをGoogle Agentspaceに登録可能。この企業向けプラットフォームは、集中管理されたガバナンスとセキュリティを維持しながら、従業員にGemini、Googleクオリティの検索、強力なエージェントを提供。

Google Agentspace：組織全体へのAIの提供

Google Agentspaceは、すべての従業員の手にAIエージェントを提供します。Agentspaceを使用している従業員は、組織内の情報を検索・統合し、AIエージェントと会話し、これらのエージェントに企業アプリケーションに代わって行動してもらうことができます。

Agentspaceの新機能：

1. Chrome Enterprise統合：Agentspaceが今やChrome Enterpriseとシームレスに統合され、従業員はChromeの検索ボックスから直接すべての企業リソースを検索・アクセス可能に
2. Agent Gallery：従業員に企業全体で利用可能なエージェントの単一ビューを提供（Google、内部チーム、パートナーからのエージェントを含む）
3. Agent Designer：日常的な業務タスクを自動化するカスタムエージェントを作成するためのノーコードインターフェース。技術的な経験に関わらず、従業員がエージェントを個別のワークフローやニーズに適応させるのに役立ちます。
4. 特殊エージェント：
   • アイデア生成エージェント：トーナメント形式のフレームワークを使用して、従業員が定義した基準に基づいてアイデアを効果的にランク付け
   • 詳細調査エージェント：複雑なトピックを従業員に代わって調査し、包括的で読みやすいレポートで結果を提供

顧客や従業員向けのAIの採用促進：

• KPMG：新設されたKPMG Law Firmに Google AIを組み込み、Agentspaceを実装して自社の職場業務を強化
• Cohesity：セキュリティと脅威検出を強化しながら、従業員により良い意思決定のためのデータ発見を提供
• Gordon Food Services：インサイト発見の簡素化と次のステップの推奨
• Rubrik：より深い顧客インサイトを開発し、インパクトのある営業交流の準備のためにエージェントを活用
• Wells Fargo：Agentspaceを活用し、銀行業務のモダナイズと簡素化を実現

Part 4のまとめ：GoogleはVertex AIを大幅に強化し、Agent Development Kit、Agent2Agent Protocol、Agent Engine、Agentspaceなどのツールで、包括的なマルチエージェントシステム構築基盤を提供しています。これらのツールはオープンなアプローチを採用しながらも、エンタープライズグレードの制御を提供し、AI採用の障壁を低減します。

Part 5：業種別エージェントとユースケース

カスタマーエージェント

カスタマーエージェントは、顧客が素早く回答や適切な商品を見つけるのを支援します。テキスト、音声、画像、ビデオなど、あらゆる種類のマルチモーダル情報を統合・推論し、自然な会話を実現します。

主な機能と事例：

• Vertex AI Search：テキストと画像の両方を使用した検索クエリで、顧客が回答や商品を素早く見つけるのを支援

  • Reddit：Reddit Answersを導入し、AIを活用した情報、レコメンデーション、ディスカッションの新しい方法を提供
  • Lowe's：動的な商品レコメンデーションと複雑なクエリへの対応で商品発見を革新
  • Globo：ストリーミングプラットフォーム内にレコメンデーション体験を作成し、クリック率を2倍以上に

• Customer Engagement Suite：企業のデータに基づいて、Web、モバイル、コールセンター、店舗、サードパーティのテレフォニーやCRMシステムと連携するエージェント構築機能を提供

  • DBS（アジアの金融サービスグループ）：顧客対応時間を20％削減
  • loveholidays：顧客サービスコストを年間20％削減
  • YouTube：代表者と話すために待機中の通話放棄率を75％削減

• 業種特化型エージェント：食品注文、自動車、小売など特定の業種のユースケースに対応する特化型エージェント

クリエイティブエージェント

クリエイティブエージェントは、メディア制作、マーケティング、広告、デザインなどのクリエイティブチームをサポートします。大規模なコンテンツ制作を可能にしたり、新しい世代の観客に向けてストーリーを再構築する方法を支援したりします。

主な事例：

• Wizard of OzのLas Vegas Sphere：Google DeepMindの研究者と協力し、AIモデルを訓練してVeo 2を活用し、映画の古典をラスベガスの巨大スクリーンに蘇らせました。

• WPP：世界中の12万人の従業員がキャンペーンを構想、制作、測定するためのプラットフォーム「Open」をGoogleモデルで構築

• Monks.Flow：Googleのジェネレーティブモデルを活用してグローバルキャンペーンのクリエイティブをローカライズ

• The Brandtech Group：Japan Airlines向けの広告などを作成するブランド向けジェネレーティブAIプラットフォーム「Pencil」を構築

データエージェント

データエージェントは、どのデータを活用し、どのような質問をすべきかを理解します。データチームがデータを効果的に管理し、ビジネスチームがそれを活用できるようにします。

データプラットフォームBigQueryは、2つの主要な独立データクラウド企業の合計よりも5倍多くの顧客を持っています。BigQueryでは、構造化・非構造化データを組み合わせたすべてのデータをAI用に活用できます。

主な機能と事例：

• データエンジニアリングチーム向け：カタログ自動化からメタデータ生成、データ品質維持、データパイプライン生成まで、データエンジニアリングライフサイクルのすべての側面をカバーするエージェント

• データサイエンスチーム向け：データサイエンスノートブックで包括的なコーディングパートナーとして機能するAIエージェント。データ読み込みから特徴量エンジニアリング、予測モデリングまで、ワークフローのあらゆるステップを加速

• データアナリストとビジネスユーザー向け：自然言語で強力で信頼性の高い分析を実行する会話型アナリティクスエージェント。独自のWebまたはモバイルアプリケーションにこのエージェントをインライン埋め込み可能

ユースケース：

• Mattel：何百万もの消費者フィードバックを分析し、Barbie Dream HouseのエレベーターやFisher Price Kick and Play Piano Gymなどの製品を改良
• Spotify：BigQueryを使用して膨大なデータを活用し、6.75億人以上のユーザーにパーソナライズされた体験を提供
• Unilever：新興市場の何百万もの小売業者にリーチし、毎日7.5万件の注文を処理
• Bayer：Google検索トレンドと内部データを組み合わせてインフルエンザ傾向を予測するエージェントを構築

コーディングエージェント

GoogleではAIがソフトウェア開発ライフサイクル全体のツールを強化しており、開発者がコーディングするのを支援しています。実際、Googleでは新しいコードの25％以上がすでにAIによって生成され、Google技術者によってレビューされています。

Geminiの高速なパフォーマンス、大きなコンテキストウィンドウ、高度な推論能力は、コーディング支援に特に適しています。Google CloudやAndroid Studio、Firebase Studioなどで利用可能なGemini Code Assistの企業版は、コードベース、規格、慣習を理解します。

主な新機能：

1. カンバンボード：開発者がエージェントとやり取りするためのビジュアルインターフェース
2. パートナー統合：Atlassian、Sentry、Snykなどのパートナーとの統合（今後さらに拡大予定）
3. 外部での利用：Google以外でも、Aider、Cursor、GitHub Copilot、Replit、Tabnine、Windsurfなどでも開発ニーズに利用可能

セキュリティエージェント

セキュリティエージェントは、セキュリティアナリストの速度と効果を劇的に向上させることができます。Googleのセキュリティ製品全体にわたるAIの統合は、世界中の組織がGoogleをセキュリティチームの一部にしている理由の一つです。

Google Unified Securityは、比類のない可視性、より迅速な脅威検出、AI駆動のセキュリティ運用、継続的な仮想レッドチーミング、最も信頼できるブラウザ、Mandiantの専門知識を、プラネットスケールのデータファブリック上で実行される統合セキュリティソリューションとして提供します。

新しいセキュリティエージェント：

1. アラートトリアージエージェント：ユーザーに代わって動的調査を実行。各アラートのコンテキストを分析し、関連情報を収集し、エージェントの証拠と意思決定履歴とともにアラートの判定を下します。

2. マルウェア分析エージェント：コードが安全か有害かを調査。Code Insightを活用して、潜在的に悪意のあるコードを分析し、難読化解除のためのスクリプトを作成・実行する能力を含みます。

Part 5のまとめ：Googleは多様な業種とユースケースに対応する専門化されたAIエージェントを提供しています。顧客対応からクリエイティブ制作、データ分析、コーディング支援、セキュリティまで、これらのエージェントは企業の効率性と生産性を大幅に向上させることができます。実際の事例が示すように、これらのエージェントはすでにビジネスプロセスを変革し、測定可能な成果をもたらしています。

まとめ：AIの未来とGoogle Cloudの戦略

オープン性とインターオペラビリティ

Googleは、AIプラットフォームをあらゆる企業が利用できる開かれたエコシステムとして構築しています。顧客はGoogleのプラットフォームを以下の4つの重要な方法で既存のテクノロジーランドスケープに統合できます：

1. 他のクラウドやアプリケーションとの接続：

   • Cross Cloud Interconnectによる安全なクロスクラウドネットワーキング
   • Microsoft EntraIDによるフェデレーションアイデンティティ
   • AmazonやAzureから移行せずにBigQuery、Spanner、AlloyDBを使用可能

2. 世界をリードするISVとの連携：

   • GoogleのAIと統合された数百のISVソリューションにアクセス可能
   • Google Cloud Marketplaceから簡単にデプロイ可能

3. サービスパートナーとの連携：

   • Accenture、Capgemini、Deloitte、HCLTech、KPMG、TCS、Wiproなどのパートナーが、業界や既存ITシステムに関する深い理解をもたらす数千のエージェントを作成

4. 国際規制に対応するためのソブリンクラウド：

   • パブリッククラウド、ソブリンクラウド、分散クラウド、およびGoogle Workspaceでのソブリンクラウドサービスを提供

エンタープライズレディのAIプラットフォーム

Google Cloudは、企業がAIを深く採用しながら、主権、セキュリティ、プライバシー、規制要件に関する進化する懸念に対処できるエンタープライズレディのAIプラットフォームを提供しています。

Google Cloudは組織がAIを革新するための3つの重要な理由を提供します：

1. AIに最適化されたプラットフォーム：優れた価格、パフォーマンス、精度と品質を備えたプラットフォーム。最先端のインフラとデータベース、世界クラスの研究、リーディングモデル、グーグル品質の検索によるモデル応答の根拠を提供します。

2. オープンでマルチクラウド対応：AIエージェントを採用しながら、既存のITランドスケープ（データベース、ドキュメントストア、エンタープライズアプリケーション）と接続し、他のプロバイダーのモデルやエージェントとの相互運用を可能にします。AI投資からより迅速に価値を得られます。

3. インターオペラビリティのための構築：AIを深く採用しながら、主権、セキュリティ、プライバシー、規制要件に関する懸念に対処できるよう構築されています。データと知的財産を保護し、コンプライアンスを維持できます。

展望と次のステップ

Google Cloud Nextで示された方向性は、AIがビジネスを根本的に変革する新しい時代の始まりを示しています。企業は以下の手順でこの技術革新の波に乗ることができます：

1. Agent Development Kit（ADK）を使用した開発開始：オープンソースフレームワークを活用してカスタムエージェントの構築を開始
2. Vertex AIコンソールでの探索：最新のインターフェースやツールを試用
3. ドキュメントリソースの活用：包括的なガイドや例を学習

このイベントはGoogle Cloudの戦略方向性を明確に示しています。AIとマルチエージェントシステムが企業の生産性向上と新たな価値創造の中心となる未来へのビジョンです。

Thomas Kurianは閉会の言葉で次のように述べています：「これらの技術進歩を体験し、共に働くという素晴らしい時代です。私たちGoogle は、最高のインフラストラクチャ、リーディングモデル、ツール、エージェントを提供し、オープンなマルチクラウドプラットフォームを提供し、相互運用性を構築することにより、皆様が革新できるよう支援することに全力を尽くしています。」

最終的な展望：Google Cloud Next 2025で示されたAIイノベーションは、企業がAIの可能性を最大限に活用するための包括的なツールセットを提供しています。インフラストラクチャからモデル、プラットフォーム、エージェントまで、Googleのエンドツーエンドの取り組みは、AIを活用した未来への道を開いています。エンタープライズAIの次の波は、単一のエージェントを超えたマルチエージェントシステムにあり、Googleはその最前線に位置しています。

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理解度チェッククイズ

以下のクイズで、Google Cloud Next 2025の主要な発表内容についての理解度をチェックしてみましょう。

1. Ironwood TPUの計算能力はどのくらいですか？

   • 4.25エクサフロップス/ポッド
   • 42.5エクサフロップス/ポッド
   • 425エクサフロップス/ポッド

2. Gemini 2.5の最も重要な新機能は何ですか？

   • 2百万トークンのコンテキストウィンドウ
   • ネイティブマルチモーダル入出力
   • 思考能力（推論してから応答する能力）

3. Agent Development Kit（ADK）の主な目的は何ですか？

   • AIモデルの学習を簡素化する
   • データベースとの連携を改善する
   • エージェントとマルチエージェントシステム開発を簡素化する

4. Agent2Agent（A2A）プロトコルの主な価値は何ですか？

   • 異なるフレームワークやベンダーで構築されたエージェント間の通信を可能にする
   • AIモデルのパフォーマンスを向上させる
   • クラウドコストを削減する

5. Vertex AIで利用可能な生成メディアモデルには何がありますか？（複数選択可）

   • Imagen 3
   • Veo 2
   • Chirp 3
   • Lyria

（答え：1-b, 2-c, 3-c, 4-a, 5-すべて正解）