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【Next Tokyo】Expo 最新情報を公開！Gemini やクラウドを企業で活かすヒントを体感

Wed, 13 May 2026 03:00:00 +0000

触れる、聞ける、組み立てる。
AI エージェントとクラウドを体験できる Expo 最新情報！

2026 年 7 月 30 日（木）、 31 日（金）に、旗艦イベント Google Cloud Next Tokyo を開催します。

Expo 最新情報を公式サイトにて公開しました。Google Cloud やスポンサーブースでは、最新の Agentic AI とクラウドをライブ体験し、エキスパートに質問しながら最新の Gemini の性能を実感いただけます。また、Expo 内では事前登録不要のセッションも実施。テクニカルな内容をお届けする Developer Stage やパートナーによるオープンステージにもお気軽にお立ち寄りいただき、最新トレンドをキャッチしてください。

Gemini とクラウドで AI エージェントを組み立て、企業の変革を加速させる。明日に効くヒントが、会場で待っています。

事前登録は、公式サイトから！

Google Cloud ブース
Google Cloud の最新技術を 6 つのソリューションエリアにてご体験いただけます。事例の森やプロダクトデモ、エキスパートとの交流を通じて、具体的な導入イメージやご自身の課題に合ったソリューションを見つけましょう。

Dev Experience
エキスパートと直接対話できる Ask the Expert や Developer Stage（事前登録不要）、進化し続ける開発者コミュニティのブースなど、2026 年のみなさんの開発をさらに加速させるヒントや、最新情報が満載です。

オープンステージ
事前登録不要のスポンサーセッションです。AI エージェント、データ分析、セキュリティ、Google Workspace、Google Maps Platform などの多様なセッションを通して、Google Cloud の可能性を最大限に体感してください。

認定資格 & ラーニング
クラウドの基礎から最新技術まで、あらゆるレベルに対応した多様な学びをご用意。Google Cloud 認定資格ブースやクイズチャレンジなど、知見を深めるプログラムがあなたのキャリア更新を支えます。

スポンサーブース
ビジネス変革を牽引するパートナー企業が集結！生成 AI による課題解決や価値創造の最新事例を、展示ブースやミニステージでご紹介します。確かな実績を持つ多様なパートナーが、皆さまのビジネス課題解決と「未来への一歩」を強力にバックアップします。

開催概要

名称：Google Cloud Next Tokyo（略称 Next Tokyo）

日時：2026 年 7 月 30 日（木）、31 日（金）

会場：東京ビッグサイト南展示棟・会議棟

対象：エンジニアからビジネスリーダーまで、生成 AI やクラウドを活用して、ビジネスを次のステージへと進めたいすべての方へ

- お問い合わせ -
Google Cloud Next Tokyo 運営事務局
E-mail: gc-nexttokyo-info@google.com

Managed Service for Apache Airflow によるデータと AI のスケーリング

Wed, 13 May 2026 02:40:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 5 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

オーケストレーションとは、もはや単なるデータの移動ではなく、エンタープライズインテリジェンスを管理することです。オープンソースソフトウェアに対する Google の深いコミットメントと受容を反映するため、Cloud Composer が正式に Managed Service for Apache Airflow になったことを以前にお知らせしました。

オーケストレーション機能が大幅に進化し、AI 時代におけるデータチームの業務が根本的に再構築されました。Google は、4 つの主要なリリースにより、AI をワークフローに直接組み込み、アクセスを民主化し、生産性を加速させ、特に要求の厳しい MLOps を強化します。

1. Apache Airflow 3.1 の一般提供を開始

このたび、特に要求の厳しい AI と MLOps のワークロードを強化する Apache Airflow 3.1 の一般提供を発表しました。このリリースでは、Airflow 3.0 の重要な基盤と、3.1 の最新のコミュニティイノベーションが組み合わさっています。

主な機能は次のとおりです。

アーキテクチャの分離: Airflow システム全体と実行レイヤの明確な分離により、スケーラビリティとセキュリティが向上しています。
DAG のバージョニング: DAG の自動バージョニングをネイティブにサポートし、過去の構造と実行履歴を保持します。
強力なマネージドバックフィル: バックフィル機構を刷新し、スケジューラがフルマネージドで扱う第一級の機能として再設計しました。
イベントドリブンスケジューリングとデータアセット: アセットに基づくトリガーに加え、メッセージキューへの到着などの外部イベントに応じてワークフローを起動できる機能を強化しています。
人間参加型（HITL）と期限アラート: UI を介して人間が意思決定できるように実行を一時停止し、重要なパイプラインに対して時間ベースのプロアクティブなしきい値を設定できます。
その他多数

2. データエンジニアリングエージェントによるエージェント型トラブルシューティング

複雑なパイプラインの管理が大幅に簡素化されました。データエンジニアリングエージェントが Managed Airflow ダッシュボードに直接組み込まれ、ログの迅速な分析、根本原因の特定、修正の提案を行います。

迅速な解決: Gemini Cloud Assist Investigations1 を統合することで、AI を活用して DAG 実行の失敗をトラブルシューティングし、個別の修正案をコンソールで直接受け取ることができます。
MTTR の短縮: エージェント型アプローチにより、手動によるログ解析が不要になり、平均修復時間（MTTR）を最小限に抑えることができます。さらに、トラブルシューティングがタスクレベルだけでなく DAG 実行レベルにまで引き上げられ、パイプラインの健全性を包括的に把握できるようになりました。

3. Orchestration Pipelines とデプロイ自動化フレームワーク

Apache Airflow のエキスパートでなくても、Apache Airflow を活用できるようになりました。Orchestration Pipelines は、新しいプロダクト横断的なデプロイ自動化フレームワークの中核となるコンポーネントです。これを使用すると、エンドツーエンドのデータパイプラインを効率的に作成できます。

宣言型オーケストレーション: オーケストレーションのロジック、インフラストラクチャ構成、依存関係など、パイプライン全体を人が読めるシンプルな YAML ファイルで定義できます。
プロダクト間のバンドル: これらの YAML 定義は、完全なバンドルとしてクラウドに簡単にデプロイできます。たとえば、Airflow の構文を知らなくても、dbt、Spark、DTS などにまたがる包括的なデータ統合パイプラインを迅速に作成してデプロイできます。
統合された IDE エクスペリエンス: GitHub Actions を介した検証とデプロイの自動化に加えて、Google データクラウド拡張機能により、エージェントによるオーサリングとトラブルシューティングがワークフローの中心に据えられます。強力な AI エージェントを利用して、IDE で直接パイプラインを構築してデバッグできるようになりました。また、エージェントが生成した DAG を視覚的に検査して、全体を把握することもできます。

重要なのは、この宣言型アプローチによって、高度な Python デベロッパーとデータアナリストの間にこれまで存在したサイロが解消されることです。人が読める YAML に移行することで、よりインクルーシブなデータ文化を育み、より幅広い実務担当者が重要なデータワークフローを独自に作成、理解、管理できるようになります。

4. Managed Airflow 用 MCP サーバー（公開プレビュー版）

AI とオーケストレーションのギャップをさらに埋めるために、Managed Airflow MCP サーバーの公開プレビュー版をリリースします。

エージェントツール: このサーバーは、環境に関する重要な情報を取得するための list_environments、get_dag_run、get_task_instance などのツールを提供します。
シームレスな統合とコンテキスト切り替えの削減: 人間とエージェントの両方がこれらのツールを使用してタスク管理を簡素化できます。最も重要なのは、これにより、デベロッパーが複雑な DAG をデバッグする際に直面するコンテキスト切り替えが大幅に減ることです。環境とタスクのデータを好みのインターフェースに直接取り込むことで、さまざまなコンソールを頻繁に切り替えることなく、迅速にトラブルシューティングができます。

データオーケストレーションの未来を切り開く

これらのリリースにより、オーケストレーションの参入障壁が根本的に下がり、同時にパワーユーザーが達成できることの限界が引き上げられます。インフラストラクチャの負担を取り除き、ネイティブなエージェント型ツールを提供することで、データチームはボイラープレートコードとの格闘をやめ、主に分析情報の導出とビジネス価値の創出に集中できるようになります。

Managed Service for Apache Airflow は、動的な Python DAG を構築する経験豊富なデータエンジニアにも、シンプルな YAML パイプラインを定義するデータアナリストにも役立ちます。

今すぐ始めましょう。次世代のデータパイプラインオーケストレーションを体験してみませんか。Google Cloud コンソールで新しい環境を作成し、Google Cloud Data Agent Kit 拡張機能を試して、未来のエージェントを築き始めましょう。

- Google、シニアプロダクトマネージャー Piotr Wieczorek

- リードエンジニアリングマネージャー Rafal Biegacz

Google Cloud Next ‘26 での公共部門の勢いとミッションの成果

Wed, 13 May 2026 02:30:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 5 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

エージェントの時代が到来し、公共部門がこの変革を主導する最前線に立っています。

Google Cloud Next ’26 では、学術機関や公共部門の組織はもはや AI の可能性を探っているだけでなく、組織全体で積極的に AI をスケールして、ミッションの具体的な成果を上げていることが明らかになりました。メインステージから展示フロアまで、公共部門のお客様とパートナーの講演者 40 名以上が、AI とエージェントがどのように従業員の能力を高め、生産性を新たなレベルに引き上げ、サービスの提供方法を変革しているかを紹介し、参加者にインスピレーションを与えました。

Google Cloud Next '26 でエージェントの時代を現実のものにした公共部門向けのセッションやその他のイベントなどを詳しく見ていきましょう。

エージェントによる変革のブループリント

行政、テクノロジー、公共サービスの分野で活躍する優秀な人材にお集まりいただき、公共サービスの未来をどのように形作っているかを紹介していただきました。「エージェントによる公共部門の変革」のスポットライトセッションでは、Google Public Sector の CEO である Karen Dahut、ロサンゼルス市の CIO である Ted Ross 氏、米国食品医薬品局（FDA）の最高 AI 責任者である Jeremy Walsh 氏、米国運輸省（DOT）の最高デジタル情報責任者である Pavan Pidugu 氏が講演を行いました。これらのリーダーは、組織全体で AI とエージェントをスケールして生産性を高め、成果を上げ、ミッションを推進するためのブループリントを共有しました。これらのリーダーが実証したように、AI とエージェントのスケーリングを成功させるには、現状を打破する意志を持ち、能力を強化するツールとしてエージェントを扱い、日常のワークフローを変革する人間中心の導入を推進する必要があります。スポットライトセッションの全編はこちらで、セッションの簡潔なまとめはこちらでご覧いただけます。

AI とエージェントによる公共サービスの変革

メインステージ以外にも、25 名を超える Google Public Sector のお客様とパートナーの講演者がブレイクアウトセッションで、AI とエージェントが公共部門のあらゆる側面をどのように変革しているかを紹介しました。参加者は、復元力のある輸送ネットワークの設計、AI 対応の未来のキャンパスの構築、科学的ブレークスルーの加速、医療成果の向上など、エージェントの時代について行動につながるインサイトを得ました。公共部門に関する一部のブレイクアウトセッションの録画は、以下のリンクからご覧いただけます。

公共部門専用プログラム

Next ’26 では、公共部門の参加者向けに、専門的なプログラムと参加者同士の交流の機会を拡大しました。Next for National Security and Accelerated Research の傍らで、AI 最適化インフラストラクチャ、最新の Gemini モデル、エージェントのイノベーションなど、さまざまなトピックについてお客様に学習と交流の機会を提供する専用のプログラムを主催しました。Partner Summit のプログラムを通して、Google がパートナーエコシステムを通じて公共部門全体で AI 基盤を構築している方法を共有しました。

Google Public Sector ハブでイノベーションを体験

エージェント型 AI について学ぶ最良の方法は、実際に体験してみることです。そのために、メインストリートのビーコンシアターで、初の「Mission Talks」を導入しました。ここでは、エージェントをデプロイしてミッションクリティカルな課題を解決する方法を紹介するライブデモを行うセッションを 28 回実施しました。さらに、展示会場の Google Public Sector ハブでは、参加者が実際に、幅広いユースケースに対応する数百ものエージェントの作成に取り組み、この強力なテクノロジーでソリューションを構築することへの大きな関心と意欲を示しました。

次の時代を築きましょう

Google Cloud Next ’26 で見られた勢いは、まだ始まりにすぎません。組織全体でユースケースをスケールすることや、社内の AI 支持者を支援することを検討している場合でも、AI の導入を始めたばかりの場合でも、Google Public Sector は、成果を上げてミッションを推進するための明確な道筋を示すお手伝いをします。この勢いを維持して、公共部門向けの Best of Next ウェブセミナーにぜひご登録ください。このイベントの公共部門に関する主なハイライトをご確認いただけます。エージェントの時代をリードするのは皆さんです。皆さんと一緒に次の時代を築けることを楽しみにしています。

- Google Cloud、公共部門担当マーケティングディレクター、Katharyn White

ファナックとの協業により、製造業の未来を切りひらく「フィジカル AI」を加速

Wed, 13 May 2026 02:00:00 +0000

Google Cloud は、AI を活用してお客様のイノベーションを支援することを使命としています。この度、産業用ロボットの世界的リーダーであるファナック株式会社（以下、ファナック）との協業を強化し、同社の「フィジカル AI」の取り組みを Google の最先端 AI 技術で支援することを発表いたします。この協業は、製造業における自動化の新たな世界を切りひらくものです。

AI の進化がもたらす「フィジカル AI」の可能性

近年、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする AI 技術は急速な進化を遂げ、その応用範囲はデジタルの世界から物理的な世界へと広がりを見せています。Google が特に注力しているのが、AI による認知的な知能とロボットによる物理的な動作を融合させる「フィジカル AI」です。これは、ロボットがセンサーを通じて周囲の状況を自律的に認識・判断し、タスクを実行する技術であり、AI 活用の新たなフロンティアとして大きな注目を集めています。

写真左から
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 AI 技術統括本部兼プロダクト開発部門日本リード執行役員寳野雄太
Google LLC Intrinsic CEO ウェンディ・タン・ホワイト
Google LLC 新規事業担当プロダクト責任者兼本社日本担当エグゼクティブスポンサーヒロシ・ロックハイマー
ファナック株式会社代表取締役社長兼 CEO 山口賢治
ファナック株式会社常務執行役員安部健一郎

Google の AI とエンジニアリングが、ファナックのロボットを進化させる

この度の協業を通じて、ファナックが開発する産業用ロボットのシステムに、Google の高性能 AI である Gemini や、企業向けの高度でセキュアな AI アシスタントである Gemini Enterprise、そして Google Cloud の最新技術が活用されます。これにより、これまで専門的なプログラミングが不可欠であったロボットの制御が、自然言語による平易な指示で可能になります。

来たる 5 月に開催されるファナックの「新商品発表展示会」では、この次世代フィジカル AI ロボットシステムが公開されます。デモンストレーションでは、Gemini Enterprise の AI Agent によって、来場者による自然言語での指示をロボットが理解し、対象物を認識。そして、協働ロボットと標準的な産業用ロボットが連携し、与えられたタスクを自律的に実行する、最先端の「AI 活用型産業用ロボットシステム」を直接ご体験いただけます。

この先進的な取り組みを強力にサポートするため、Google Cloud は「Forward Deployed Engineer」による技術サポートをファナックに提供しました。Google のエンジニアがお客様のすぐそばで、深い技術的知見を活かした密なサポートを提供することで、革新的なソリューションの実装を加速させます。

開発者エコシステムとオープンなイノベーション

さらにGoogle の AI ロボティクスグループの Intrinsic は「CRX」シリーズをはじめとする同社の拡大し続けるロボットラインナップとの、さらなる連携強化と新たなプラットフォーム統合を支援していきます。

「Flowstate」は、Intrinsic が提供する開発環境およびデジタルツインプラットフォームであり、設計から導入に至るまで、高度な自律性と適応力を備えた AI ロボティクスソリューションの構築、展開、管理することを容易にします。ROS や Gazebo に加え、今回のファナックのオープンプラットフォーム技術との相互運用性の実現により、工場や生産現場における次世代の AI ソリューションの導入を強力に後押しします。

また、ファナックは Google DeepMind の Gemini Robotics の信頼できるテスタープログラムにも参加しており、両社でフィジカル AI の先進的な研究開発を推進していきます。

製造業の未来の実現に向けて

Google Cloud は、AI の恩恵がすべての人々に行き渡るべきだと信じています。今回のファナックとの協業は、AI の力を物理的な世界へと拡張し、製造現場が直面する課題を解決するための重要な一歩です。私たちは、より安全で、より効率的で、より創造的な未来の工場を実現するため、今後もお客様と共にイノベーションを追求してまいります。

Google Cloud Next '26 で行われた 260 の発表のまとめ

Tue, 12 May 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next ‘26 が今週ラスベガスで開催され、32,000 人を超えるリーダー、デベロッパー、パートナーの皆様がエージェントの時代について Google とともに探求しました。

3 つの基調講演、25 のスポットライト、700 以上のブレイクアウトセッション、490 以上のスポンサーシップ、最新技術を体験できるショーケースとエキスポ、そしてネットワーキングとコラボレーションのための無数の機会を通じて、多くの組織がエージェントを試験運用から本番環境へと、かつてない規模で移行させている様子を実感できる場となりました。

開会基調講演と 1 週間の開催期間を通して、エージェンティックエンタープライズの設計図と、企業がこの時代に対応するための最新のイノベーションをすべてご紹介しました。以下にその一部をご紹介します。

Gemini Enterprise Agent Platform: エージェントの構築、スケール、管理、最適化を行うための Google の新しい包括的なプラットフォームです
Gemini Enterprise アプリ: すべての従業員があらゆるワークフローで Google AI の優れた機能を活用できるようにするもので、あらゆる従業員が AI を組み込んで構築できる新機能が含まれています
Google Cloud AI のインフラストラクチャ: 新しい第 8 世代 TPU を含む AI Hypercomputer のあらゆるレイヤで、業界で最も幅広いコンピューティングオプションと新しいイノベーションを提供します
Agentic Defense: Google の脅威インテリジェンスとセキュリティ運用を Wiz のクラウドおよび AI Security プラットフォームと組み合わせたサイバーセキュリティプラットフォームを通じて提供され、脅威の検出、防止、対応を行います
Agentic Data Cloud: エージェント型 AI に必要な速度と規模でデータを活用できる、新しい AI ネイティブアーキテクチャを導入します
Agentic Taskforce: Gemini Enterprise for Customer Experience と Workspace のプロダクト全体にわたる新しいイノベーションにより、エンゲージメントと生産性を再定義します
他にもさまざまなイノベーションが紹介されました

盛りだくさんのプログラムが用意された 1 週間でしたが、ご紹介したのはほんの一部です。そこで、Next ‘26 で発表された Google のプロダクト、パートナー様、お客様の導入事例について 260 件すべてをまとめた包括的な概要を以下に示します。

プロダクトニュース

AI モデル、プラットフォーム、エージェント

エージェントが人間のチームメンバーと同じ独立性と信頼性を持って行動する自律型企業へと移行するにあたり、信頼を維持できる新しいエージェント基盤が必要となります。ここでは、その方法をご紹介します。

1. Gemini Enterprise Agent Platform: エージェントの構築、スケール、管理、最適化を行えます。Vertex AI の進化版として、お客様に好評のモデル選択、モデル構築、エージェント構築の機能に加え、エージェントのインテグレーション、DevOps、オーケストレーション、セキュリティに関する新機能も提供します。

Agent Platform では、AI を完全に信頼して、個々の AI タスクの管理や、ビジネス成果を創出するための利用を進めるのに役立つ多くの新機能を発表しました。

2. Agent Development Kit（ADK）: エージェントをサブエージェントのネットワークに編成することで、より強力な推論を実現します。この新しいグラフベースのフレームワークでは、エージェントが連携して複雑な問題を解決する方法について、明確で信頼性の高いロジックを定義できます。

3. Agent Studio: 簡単なプロンプトの作成から複雑なエージェントのデプロイまで行えます。詳細なカスタマイズを行う準備ができたら、ADK に直接ロジックをエクスポートして、フルコードの開発環境で作業を続行できます。

4. エージェントランタイム: 1 秒未満のコールドスタートを実現し、新しいエージェントのプロビジョニングは数秒で行えます。

5. Agent Sandbox: モデルが生成したコードを安全に実行し、ホストシステムにリスクを与えることなく、ブラウザベースの自動化などのコンピュータ使用タスクを実行するための強化された環境を提供します。本プロダクトは、一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

6. Agent Memory Bank: 会話から長期記憶を動的に生成して選別することで、インタラクションをパーソナライズします。新しいメモリプロファイルを使用することで、エージェントは低レイテンシかつ高い精度で詳細を想起できるため、コンテキストが失われることはありません。詳しくはこちらをご覧ください。

7. エージェントセッション: 履歴を保存して管理します。カスタムセッション ID を使用すると、独自の固有の識別子を使用してセッションを追跡し、内部データベースや CRM レコードに直接マッピングできます。詳しくはこちらをご覧ください。

8. Agent Identity: 各エージェントに、一意の暗号 ID という形式で検証可能な ID を割り当てます。これにより、エージェントが実行するすべてのアクションについて、監査可能な明確な証跡が作成され、定義された認可ポリシーにマッピングされます。詳しくはこちらをご覧ください。

9. Agent Registry: 承認されたツールの一元的なライブラリを維持できます。内部のすべてのエージェント、ツール、スキルをインデックスに登録することで、検索を簡素化し、ユーザーが管理された承認済みの資産のみを利用できるようにします。詳しくはこちらをご覧ください。

10. Agent Gateway: 単一のコントロールポイントからエージェントフリートを管理し、あらゆる環境でエージェントとツールの間で安全で一貫性のある接続性を提供します。また、一貫したセキュリティポリシーと Model Armor の保護を適用して、プロンプトインジェクションとデータ漏洩から保護します。詳しくはこちらをご覧ください。

11. Agent Anomaly Detection: 不審な動作をリアルタイムで検出し、統計モデルと LLM-as-a-judge フレームワークを使用して、異常な推論にフラグを立てます。Agent Threat Detection と連携して、リバースシェルや既知の不正な IP アドレスへの接続などの悪意のあるアクティビティを可視化します。

12. Agent Security ダッシュボード: 脆弱性を自動的に検出します。Security Command Center を利用して、脅威検出とリスク分析を統合することで、チームがエージェントとモデルの関係をマッピングし、アセット検出を自動化して、基盤となるオペレーティングシステムと言語パッケージ内の脆弱性をスキャンできるようにします。詳しくはこちらをご覧ください。

13. Agent Simulation: 制御された環境下で、人間のような合成ユーザーインタラクションと仮想化されたツールに対して、リアルな会話をシミュレートし、エージェントをテストできます。複数ステップからなる会話におけるタスクの成功と安全性に基づいて、エージェントが自動的にスコア付けされます。詳しくはこちらをご覧ください。

14. Agent Evaluation: ライブパフォーマンスを追跡し、単一の回答だけでなく会話全体のロジックを評価できるマルチターンの自動評価ツールを使用して、ライブトラフィックに対してエージェントを継続的にスコア付けします。すぐに使えるダッシュボードと Agent Observability を使用すると、複雑な推論を視覚的にトレースして、リアルタイムで問題をデバッグできます。詳しくはこちらをご覧ください。

15. Agent Optimizer: 実際の障害を自動的にクラスタ化し、精度を向上させるためにシステム指示の改善を提案します。詳しくはこちらをご覧ください。

16. 長時間実行エージェント: 安全なクラウドサンドボックスで自律的に動作できる複雑なビジネスプロセスを実行します。何度もプロンプトを行う必要なく、エージェントがビジネスロジックのオーケストレーション、カスタムツール構築のためのコードの記述、複数ステップからなる作業を行うことができます。詳しくはこちらをご覧ください。

次に、エージェント時代のためのエンドツーエンドのシステムである Gemini Enterprise を紹介します。これには Gemini Enterprise アプリと、以下の新機能が含まれます。

17. Agent Designer: Agent Platform と同じノーコードエージェントデザイナーエクスペリエンスを使用し、従業員が任意のエンタープライズコネクタを使用して高度なスケジュールベースまたはトリガーベースのエージェントを構築できるようにし、エージェントの仮想フローチャートを提供します。

18. Gemini Enterprise の受信トレイ: 長時間実行エージェントを含む、すべてのエージェントのアクティビティをモニタリング、ガイド、管理する一元的な場所を提供します。通知は、「入力が必要」、「エラー」、「完了」など対応するアクションがわかりやすいように分類されます。

19. Projects: エージェントのメモリをチームが追加したファイルと会話に限定する専用のスペースを作成し、Google ドライブ、NotebookLM、Google グループチャットなどのデータソースに接続します。

20. Skills: ブランドガイドラインの適用、レポートの書式の設定、特定のデータへのアクセスなどの反復的なタスクに対し、「@」メンションを使用して簡単なショートカットを作成します。

21. Canvas: Gemini Enterprise 内のインタラクティブなエディタです。チームは同じ環境内でドキュメントやスライドを簡単に作成、編集でき、Microsoft 365 ファイルにエクスポートすることもできます。

22. 強化された Deep Research エージェント: オープンウェブと社内データから情報を自律的に統合する、複数ステップからなる複雑なリサーチプランを実行します。

23. 動的かつインタラクティブなエージェント UI エクスペリエンス: Agent-to-UI のプロトコル（A2UI）を新たにサポートすることにより、シンプルなテキストチャットから一歩進んで、カスタムエージェントが Gemini Enterprise アプリ内で直接、リッチなネイティブ UI コンポーネントを動的に生成できるようになります。

24. ハイコードエージェント: エンジニアリングチームと IT リーダーがフルコードで高度なエージェントを構築し、ビジネスで利用できるように Gemini Enterprise アプリに直接公開できます。

25. 統合分析のための Data Insights エージェント: データ環境全体に潜むパターンを検出します。

26. Bring Your Own Model Context Protocol（BYO-MCP）のインテグレーション: 管理者は、Gemini Enterprise アプリを独自のカスタムツールやサードパーティのビジネスツール、内部のワークフロー、カスタムビルドアプリケーションに直接安全に接続できます。

27. クロスプラットフォームの統合インテリジェンス: データが Google Workspace、Microsoft 365、またはその他のビジネスアプリケーションにわたって存在する断片化されたデータ環境全体で、統合インテリジェンスを提供します。

Gemini Enterprise アプリは、こちらからご登録いただくと、今すぐお試しいただけます。

Google の優れた AI エコシステムも成長を続けています。Agent Gallery では、パートナー様が構築した厳選されたエージェントをお客様が閲覧できます。

28. Agent Gallery: Accenture、Adobe、Atlassian、Deloitte、Lovable、Oracle、Palo Alto Networks、Replit、S&P グローバル、Salesforce、ServiceNow、Workday などのパートナー様の新しいサードパーティエージェントにアクセスできます。

AI とコンピューティングインフラストラクチャ

第 8 世代の Tensor Processing Unit（TPU）を発表しました。内容は以下のとおりです。

29. TPU 8t: 高スループットの AI ワークロード向けに特別に設計されたトレーニングの主力製品で、前世代の約 3 倍近くのコンピューティングパフォーマンスを実現し、大規模モデルのトレーニングタイムラインを短縮します。TPU 8t の詳細については、こちらをご覧ください。

30. TPU 8i: 推論と強化学習（RL）のワークロード向けの画期的なシステムです。エージェントワークフローと混合エキスパート（MoE）モデルで、前世代と比較して超低レイテンシと最大 80% の費用対効果を実現するように設計されています。TPU 8i の詳細については、こちらをご覧ください。

31. TPU 向けの PyTorch のネイティブサポート（TorchTPU）: TorchTPU を使用することで、Eager Mode などのネイティブ PyTorch 機能を完全にサポートした状態で、モデルをそのまま TPU で実行できます。現在、一部のお客様を対象にプレビュー版を提供しています。

ネットワークから完全に分離されたデプロイが必要な場合でも、独自のハードウェア上で Google が管理する統合環境が必要な場合でも、Google Distributed Cloud（GDC）は、Google のソブリンネオクラウドアーキテクチャの基盤となります。こちらが最新の発表内容です。

32. NVIDIA Blackwell GPU: NVIDIA Blackwell（NVIDIA HGX B200）および NVIDIA Blackwell Ultra プラットフォーム（NVIDIA HGX B300）GPU は、第 5 世代の NVIDIA NVLink を活用して AI パフォーマンスを加速し、データセンタースケールの帯域幅をお客様の環境に直接提供します。

33. 新しいマシンファミリー: 汎用ワークロード向けの N2 および N3 マシンファミリーに加えて、GDC は推論向けの新しい A4 マシンファミリーと、より高いメモリ対 vCPU 比が必要とされるワークロード向けのメモリ最適化 M2 および M3 マシンファミリーをサポートするようになりました。

34. ストレージの強化: GDC でゾーンあたり 6 PB のオブジェクトストレージがサポートされるようになりました。これは、以前のストレージ容量の 6 倍です。さらに、ゾーンあたり 30 IOPS/GB を提供するようになり、パフォーマンスが 10 倍に向上しました。

また、Compute Engine ファミリー全体でいくつかの新しいインスタンスと機能も発表しました。

35. NVIDIA Vera Rubin プラットフォーム搭載の A5X: A5X は、今年後半に提供予定の NVIDIA Vera Rubin NVL72 を搭載し、オープンソースの Falcon ネットワーキングプロトコルのコンセプトも取り入れています。詳しくはこちらをご覧ください。

36. Google Axion N4A: 一般提供が開始された Google の Arm ベースのカスタム Axion CPU は、コスト重視のワークロードにおいて、同等の現行世代の x86 ベースの VM と比較して最大 2 倍のコストパフォーマンスを実現します。詳しくはこちらをご覧ください。

37. Google Axion N4A は、GKE Agent Sandbox をサポートしています。GKE Agent Sandbox を使用すると、エージェントは信頼できないコードやツールの呼び出しを安全に実行できます。また、Axion N4A インスタンスで実行すると、業界 2 番手のハイパースケールクラウドプロバイダよりも最大 30% 高いコストパフォーマンスが得られます。一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

38. Google Axion C4A.metal: Google 初の Axion ベアメタルインスタンスであり、Android 開発、自動車シミュレーション、CI/CD パイプライン、セキュリティワークロード、カスタムハイパーバイザに対応できるよう設計されています。現在はプレビュー版での提供です。詳しくはこちらをご覧ください。

39. C4 インスタンスでインテル Xeon 6（Granite Rapids）をサポート: インテル AMX とネイティブ FP16 を使用することで、AI ワークロードで高パフォーマンスを実現します。C4 VM は、すべてのシェイプで Intel Xeon 6 プロセッサを利用できます。詳しくはこちらをご覧ください。

40. より多くの VM ファミリーにフレキシブル CUD を適用: フレキシブル CUD が、メモリ最適化（M1～M4）VM ファミリーと HPC 最適化（H3、H4D）VM ファミリー、および Cloud Run で利用できるようになりました。詳しくはこちらをご覧ください。

41. C4N VM: 高負荷ネットワークアプリケーション向けに、Titanium アダプタを搭載した C4N は約 400 Gbps の VM 間の帯域幅を実現します。また、Hyperdisk Extreme を搭載した C4N はブロックストレージのスループットが 25 GiB/秒、IOPS が約 100 万です。現在はプレビュー版をご利用いただけます。こちらからご登録ください。

42. M4N インスタンス: M4N はメモリ使用量の多いデータベース向けに設計されており、Hyperdisk Extreme を使用すると vCPU あたり 26.57 GiB の RAM を提供します。プレビュー版はこちらからお申し込みください。

43. Z4D インスタンス: 最大 84 TiB の高パフォーマンスのローカル SSD をノードに直接搭載し、SQL、NoSQL、ベクトルデータベースなどの I/O 集約型ワークロードを最適化します。Z4D 仮想マシンとベアメタルインスタンスは、近日中にプレビュー版を提供予定です。

44. Hyperdisk Balanced の改善: Hyperdisk Balanced High Availability では、完全なディスクパフォーマンスをアクティブな VM に動的にルーティングすることで、SQL Server や PostgreSQL などの高可用性データベースのパフォーマンスが 4 倍に向上しました。詳しくはこちらをご覧ください。

45. Hyperdisk ML のパフォーマンスの向上: 総スループット 2 TiB/秒（1.2 TiB/秒から向上）により、Hyperdisk ML はディスクあたりのスループットが競合製品の 200 倍以上となり、AI ストレージのボトルネックの解消を支援します。詳しくはこちらをご覧ください。

46. Hyperdisk Exapools: 大規模なトレーニング向けに、あらゆるハイパースケーラーの中で最も優れた AI クラスタあたりのブロックストレージの集計パフォーマンスと容量を提供します。一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

47. Z4M: 分散並列ファイルシステムと大規模な AI / ML ワークロード向けに、最大 168 TiB のローカル SSD、最大 400 Gbps のネットワーク帯域幅、RDMA のサポートを提供します。Z4M VM とベアメタルインスタンスは、2026 年第 3 四半期にプレビュー版が提供される予定です。

お客様の環境にエージェントをデプロイするにあたってサポートが必要な場合は、こちらからお申し込みいただくと、Google のエキスパートがデータとインフラストラクチャの診断を行います。

Agentic Data Cloud

AI が受動的なインテリジェンスからプロアクティブな行動を取れるように進化するにつれて、エージェントの負荷により従来のデータアーキテクチャでは対応が難しくなっています。Google の Agentic Data Cloud は、思考と行動のギャップを埋め、分析履歴とトランザクション処理能力をリアルタイムループで統合することで、エージェントがお客様の代わりに安全に行動できるようにします。Agentic Data Cloud は、以下をはじめとする多くのプロダクトとプラットフォームで構成されています。

48. Knowledge Catalog: 集計、拡充、検索を使用してデータ資産全体でビジネス上の意味をマッピングおよび推論するユニバーサルコンテキストエンジンです。エージェントがタスクを正確に実行できるようにします。Knowledge Catalog の詳細については、こちらをご覧ください。

49. Knowledge Catalog を活用した Deep Research エージェント: ビジネスデータ、社内ドキュメント、ウェブ調査を統合して、最も難解で複雑な質問にも自律的に回答します。

50. ゼロコピーフェデレーション: Palantir、Salesforce Data360、SAP、ServiceNow、Workday など、アプリケーション、オペレーティングシステム、AI プラットフォームをまたいでデータとコンテキストに直接アクセスできます。詳しくはこちらをご覧ください。

51. LookML エージェント: 戦略ドキュメント、スプレッドシート、レポートを自律的に読み取り、ビジネスにそのまま活用できるセマンティクスを生成します。これにより、AI とアナリストが企業による共通した定義を使用できるようになります。

52. BigQuery のメジャー: プログラムによるビジネスロジックを SQL エンジンに直接埋め込むことで、データの整合性を再定義します。これにより、計算の再利用性、正確性、管理が保証されます。

53. Data Products: 組み込みインテント、SLA、ガバナンス制約とデータアセットをパッケージ化します。自己完結型のインテリジェンスブロックにより、本番環境でエージェントを確実に運用できます。

54. 再利用可能なデータ品質ルール: 複数のアセットにわたって再利用可能なエキスパート定義のテストロジックを組み合わせて、一貫した高品質のデータガバナンスをスケールし、信頼できるデータを確保します。

55. 構造化された承認ワークフロー: 構造化されたワークフローで新しいビジネス用語とデータプロダクトを検証し、変更が AI に到達する前に分野のエキスパートが検証できるようにします。

56. 列レベルのリネージ: エージェントが利用した情報源がどこから来たのかを正確に追跡します。Looker に対応するためエンドツーエンドのリネージのトラッキングに加えて、BigQuery と Spark の列レベルのリネージもサポートするようになりました。

AI ネイティブなクロスクラウドのレイクハウスは、Agentic Data Cloud のもう一つの基盤要素です。こちらで Google の最新情報を紹介しています。

57. クロスクラウドのレイクハウス （旧 BigLake）: ボーダーレス設計のレイクハウスでデータサイロを解消します。Iceberg REST Catalog を利用することで、エージェントは AWS、Azure、広大なパートナーエコシステムにわたるデータにシームレスにアクセスできます。

58. Lakehouse カタログ連携: AWS Glue、Databricks、Snowflake、SAP 全体で、データをシームレスに簡単に検出、分析、ゼロコピー共有できます。

59. Apache Spark 向け Lightning Engine: 類似サービスと比較して最大 2 倍のコストパフォーマンスを実現するエンジンにより、エージェントによるデータサイエンスワークロードを高速化します。詳しくはこちらをご覧ください。

60. AlloyDB 向けのレイクハウスフェデレーション: データを移動したり、複雑な ETL パイプラインを構築したりすることなく、トランザクションデータと膨大な過去の分析情報をライブで結合できます。

61. マネージドの Iceberg ストレージと REST カタログ: 自動管理とマルチテーブルトランザクションのメリットに加えて、BigQuery、Spark、OSS エンジン間での読み取りと書き込みの相互運用性を実現します。

62. クロスクラウドキャッシング: このインテリジェントなキャッシュは、最初の読み取り時にクロスクラウドデータを保存することで、高額な下り（外向き）料金を削減して、AWS と Azure のデータに対する後続のクエリを高速化します。

実務担当者向けには、拡張版自動化プール機能を強化した以下のようなプロダクトを発表しました。

63. Google Cloud Data Agent Kit: VS Code や Gemini CLI などの環境を、自律的に成果をオーケストレートするネイティブデータワークスペースに変える、スキル、MCP ツール、プラグインのポータブルなスイートです。詳しくはこちらをご覧ください。

64. データサイエンスエージェント: 目的を簡単な英語で指定するだけで、BigQuery ノートブックでデータの読み込み、クリーニング、可視化を行う複雑な計画を自動的に実行できます。詳しくはこちらをご覧ください。

65. データエンジニアリングエージェント: ガバナンスルールを適用し、テストを実施して、不良データが本番環境システムに入り込まないようにしながら、複雑な Dataform パイプラインをゼロから自律的に構築します。詳しくはこちらをご覧ください。

66. データベースのオンボーディングとオブザーバビリティエージェント: エージェントがデータベースのプロビジョニングをガイドし、データベースフリート全体の健全性をプロアクティブにモニタリングして自動トラブルシューティングを実行します。詳しくはこちらをご覧ください。

67. 会話型分析: チームが自然言語を使用して複雑なデータセットにクエリを実行し、カスタム分析エージェントを Gemini Enterprise に直接公開できるようにします。詳しくはこちらをご覧ください。

データベースポートフォリオ全体においても、新しいプロダクトと機能を発表しました。

68. Spanner Omni: このエディションでは、Spanner のグローバルな整合性を備えたマルチモデルデータベースを Google Cloud 以外でも利用できます。複数のクラウド、オンプレミス、ノートパソコンなど、どこでも実行できます。詳しくはこちらをご覧ください。

69. Spanner カラム型エンジン: ベクトル化された実行により、本番環境のトランザクションワークロードに影響を与えることなく、ライブ運用データに対する分析クエリを最大 200 倍高速化します。

70. データベース向けマネージドリモート MCP サーバー: AI モデルを運用データに直接接続するためのインフラストラクチャを安全に管理することで、MCP サーバーをホスティングする負担を軽減します。

71. AI Studio とのバイブコーディングのインテグレーション: エージェント主導のワークフローにより、簡単なテキストプロンプトからライブアプリケーションを生成し、信頼できるデータベースサービスに簡単に接続できます。

72. データエージェント向けツール: 高精度の Text-to-SQL の変換など、すぐに使用できる機能を提供するモジュール式のビルディングブロックです。カスタムエージェントに安全かつ直接的なデータベースアクセスを提供します。

73. Bigtable インメモリ: 新しいハイブリッドストレージアーキテクチャにより、頻繁にアクセスされるデータをネイティブにインメモリに統合し、リアルタイムアプリケーションでミリ秒未満の読み取りレイテンシを実現します。

74. Memorystore for Valkey 9.0: セルフマネージド Redis からのフルマネージドの移行パスを提供します。アクセス制御リスト（ACL）などのエンタープライズグレードのセキュリティ機能も備えています。

75. AlloyDB AI を活用した大規模な検索: Google の ScaNN インデックスを使用してエンタープライズ検索を 100 億ベクトルにスケーリングし、標準的な PostgreSQL と比較して最大 6 倍高速なクエリを実現します。

76. AlloyDB 向けの新しい AI 関数: AI.if、AI.ANALYZE_SENTIMENT、AI.SUMMARIZE に最適化されたモードを使用して、Gemini の強力な推論をデータベースクエリに直接組み込めます。

77. Firestore の全文検索と地理空間検索: Google の検索テクノロジーが Firestore にネイティブに統合され、関連性の高いキーワードクエリと地理空間クエリが提供されます。

78. Compute Engine からマネージドサービスへの移行: 自動ネットワーキングとレプリケーションにより移行の複雑さを最小限に抑え、PostgreSQL ワークロードを Cloud SQL または AlloyDB に簡単かつ安全に移行できます。

79. BigQuery を使用したデータベースセンター: Gemini フリート分析を利用した単一の管理プレーン上で、トランザクションデータベースから分析用ウェアハウスまで、データ資産全体をモニタリングします。

BigQuery は、最新のエージェント型データ分析の要として、かつてないほどに重要性が高まっており、多くの新機能が登場しています。

80. BigQuery 向けリバース ETL: レイクハウスから AlloyDB または Spanner に大量の分析情報を同期して、エンドユーザーに低レイテンシ、高 QPS でサービスを提供するワンクリックソリューションです。詳しくはこちらをご覧ください。

81. BigQuery Graph: データプラットフォーム内でエンティティ、関係、ビジネスロジックを直接マッピングし、複雑な推論タスクのために管理された基盤に AI エージェントを固定します。

82. BigQuery の流動的なスケーリング: きわめて多様なエージェントワークロードを秒単位の課金で実行します。この優れた自動スケーリングモデルは、リソースを即座に調整します。

83. ObjectRef: SQL と Python を使用して、非構造化データを構造化データとともに処理します。データを移動することなく、Knowledge Catalog に深いマルチモーダルコンテキストを構築できます。

84. AI.PARSE_DOCUMENT: BigQuery AI の一部であり、Gemini のレイアウトパーサーを使用して OCR、レイアウト解析、チャンク化を自動化する単一の SQL 関数により、複雑なドキュメント処理を簡素化します。

85. TabularFM モデル: BigQuery AI の一部であり、広範な特徴選択やモデル管理を必要とせずに、高品質なゼロショット回帰と分類を BigQuery にネイティブに提供します。

86. SQL 優先の AI 向け最適化モード: BigQuery AI の一部として、AI.CLASSIFY や AI.IF などの関数向けにタスク固有のモデルをその場でトレーニングでき、トークン消費量と費用を最大 230 分の 1 に削減します。

87. BigQuery ネイティブの Gemma エンベディング: BigQuery AI の一部であり、データウェアハウス内の標準 CPU 上で高品質のベクトルエンベディングを大規模に直接生成し、エンタープライズ AI の準備を簡素化します。

88. 自律的なエンベディング生成: BigQuery AI の一部であり、非構造化データのパイプラインを完全に管理し、BigQuery スケールで新しいデータが取り込まれると、ベクトルインデックスを非同期で自動的に同期します。

89. BigQuery ハイブリッド検索: BigQuery AI の一部であり、セマンティック検索と全文検索を 1 つの強力な機能に統合することで、RAG と複雑なデータ探索タスクで優れた検索精度を実現します。

90. Python UDF: BigQuery AI の一部であり、フルマネージドの Python スカラー関数を使用してデータを拡充、変換、クリーンアップします。この関数は、BigQuery 内で直接数百万行にサーバーレスで自動スケーリングされます。

91. TimesFM を使用したコネクテッドシート: BigQuery AI の一部として、BigQuery のスケールを Google スプレッドシートに導入します。TimesFM モデルによる最先端のゼロショット予測と、堅牢な異常検出が特徴です。

92. 地理空間分析データセット: BigQuery AI の一部であり、ネイティブの Google Earth AI と道路管理データを企業データと直接組み合わせて、ラングリングを必要とせずにエージェントによる詳細な実世界分析を実現します。

93. プロアクティブなエージェントワークフロー: BigQuery を使用すると、エージェントは基本的な質問への回答機能を超えて、指標変化の検出、根本原因分析の実行、受信トレイへのスケジュールされた調査ブリーフィングの直接配信ができます。

94. BigQuery Agent Analytics プラグイン: ADK や LangGraph などのフレームワークからの詳細なインタラクションを BigQuery に直接記録し、エージェントの長期的なパフォーマンスを監査、トラブルシューティング、最適化します。

95. BigQuery Studio の生産性向上ツール: コンテキストを認識したアシスタント、SQL セルと可視化セル、ファイルエクスプローラ、Git ワークフローを直接 BigQuery で使用できるようにします。

96. 高度なランタイム、短いクエリ、履歴ベースの最適化: これらの BigQuery の最適化により、処理コストを削減しながら、パフォーマンスが前年比 35% 向上しました。

97. BigQuery の新しいワークロード管理機能: 予約グループ、動的割り当て、プロジェクトレベルのスロット制御により、きめ細かい費用管理が可能になります。ルールベースの管理により、この運用が簡素化されています。

98. Colab データアプリ: ノートブック分析を、ビジネスチームがデータポータルから直接アクセスできる、共有可能なフルマネージドのインタラクティブな Python アプリケーションに進化させます。

Looker の Business Intelligence では、エージェント型 AI だけでなく、エージェント BI も利用できます。こちらが最新の発表内容です。

99. データポータル（旧称 Looker Studio）: データ可視化エンジンであり、データソース、アプリ、エージェントを閲覧するための統合インターフェースも提供されるようになりました。無料版とプロ版が用意されています。詳しくはこちらをご覧ください。

100. Looker ダッシュボードエージェント: 静的なビューをインタラクティブなハブに変換します。ダッシュボード内で自然言語で質問すると、即座に要約とコンテキストに応じて管理の範囲内で回答が得られます。

101. Looker のエージェントワークフロー: リアクティブなクエリ実行からプロアクティブに結果を導き出すよう転換します。エージェントが、重要な指標の異常をモニタリングし、隠れた相関関係を特定することで、ビジネスの変化に即座に対処できます。

102. Looker に組み込まれた会話エクスペリエンス: Looker の API と SDK を活用して、Gemini を活用した複数ターンの会話エクスペリエンスをカスタムデータアプリケーションと内部ワークフローに統合します。

103. Looker セルフサービスエクスプローラ: LookML を自動的に生成するアップデートされた AI-Explore エクスペリエンスを使用して、個人のファイルと企業データを統合し、企業のガバナンスにおいてスプレッドシートのアジリティを実現します。

104. Looker AI アシスタント: Visualization Assistant、Expression Assistant、Insight Assistant により BI を簡素化します。自然言語を使用して、グラフの作成、カスタムフィルタの生成、主要なトレンドの自動要約を行うことができます。

105. オープンな BI と MCP: 外部の AI エージェントが自律的にデータをクエリして分析できるようにします。Google は管理を容易にするために、MCP ツールボックスを介したオープンソースの MCP と、Looker にネイティブな Google が管理するまったく新しい MCP サーバーの両方を提供しています。

106. 継続的インテグレーション: Looker では、開発ワークフロー内で SQL 検証とコンテンツテストを自動化し、本番環境で問題となる前に潜在的な破壊的変更を特定して、信頼性の高いモデル更新を実現します。

アプリケーション開発、管理、ランタイムプラットフォーム

Google のフルマネージドアプリケーションプラットフォームである Cloud Run は、現在以下をサポートしています。

107. Google AI Studio のフルスタックアプリ: Firestore データベースやユーザー認証など、AI Studio でバイブコーディングされたアプリを構築して Cloud Run にデプロイできるようになりました。一般提供が開始されています。

108. Gemini Enterprise Agent Platform とのインテグレーション: Cloud Run とのインテグレーションにより、Agent Platform はエージェントを試験運用環境からフルマネージドの本番環境グレードのシステムに移行するのに役立ちます。現在、一部のお客様を対象にプレビュー版を提供しています。

109. フルマネージドのリモート MCP サーバー: デベロッパーとエージェントによる簡単なデプロイが可能になりました。一般提供が開始されています。

110. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server エディション GPU: 基盤となる GPU インフラストラクチャを管理することなく、Cloud Run で最大 700 億以上のパラメータモデルのハイエンド推論を実行し、リソースが使用されていないときはゼロにスケーリングできます。

111. 請求の上限: 月あたりの最大利用額を設定できます。この額に達すると、Cloud Run リソースは無効になります。近日提供予定です。

112. Cloud Run インスタンス: 長時間稼働するバックグラウンドジョブをホストします。一部のお客様向けにプレビュー版が提供されています。

113. Cloud Run サンドボックス: 組み込みのサンドボックス ツールを使用して、エージェントコードから厳密に分離されたエフェメラルサンドボックスをスピンアップします。近日提供予定です。

114. SSH: 実行中の Cloud Run コンテナに直接 Secure Shell アクセス（SSH）ができるようになりました。現在、一部のお客様を対象にプレビュー版が提供されています。

115. Cloud Run サービスバインディング: スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャのためのサービス間通信です。近日提供予定です。

116. エフェメラルディスク: インスタンスの起動時に作成され、停止時に削除されるエフェメラルディスクストレージです。現在プレビュー版が提供されています。

モバイルデベロッパーとウェブデベロッパー向けには、クライアントデベロッパー向けの優れたプラットフォームである Firebase に新機能を追加しました。

117. Firebase SQL Connect: Firebase Data Connect は、Firebase SQL Connect になりました。モバイルクライアントアプリとウェブクライアントアプリを Cloud SQL for PostgreSQL に接続して活用できるようにして、リアルタイム同期、オフラインキャッシュ、ネイティブ SQL がサポートされるようになりました。これらはすべて無料トライアルでご利用いただけます。

118. Firebase と App Design Center のインテグレーション: Firebase と App Design Center（ADC）のインテグレーションにより、Firestore、App Check、Authentication、Firebase AI Logic など、モバイルアプリやウェブクライアントアプリで使用するリソースを、Google Cloud インフラストラクチャの他の部分で行うのと同じように、デプロイおよび管理できる統合モデルが提供されます。

119. Firestore Enterprise エディション: Firestore Enterprise の新しいクエリエンジンの一部として、ネイティブの全文検索、地理空間クエリ、サブクエリを使用したリレーショナルスタイルの JOIN、堅牢なデータ操作言語（DML）が導入されました。

120. Firebase AI Logic: サーバーサイドの設定なしで、生成 AI 機能をモバイルアプリやウェブクライアントアプリに直接組み込むことができます。自動の関数呼び出しや JSON スキーママッピングなどの新機能により、技術的なオーバーヘッドが削減され、リソースと費用の最適化をより細かく制御できるようになっています。詳しくはこちらをご覧ください。

121. Firebase の電話番号の確認: モバイル通信または Wi-Fi 経由でデバイスの SIM に割り当てられた電話番号を取得することで、新規ユーザーのアプリへのオンボーディングを支援します。現在、6 つの地域で 10 社以上の携帯通信会社がサポートしています。

次に、Google Kubernetes Engine（GKE）です。GKE は、要件の厳しい複雑な AI アプリケーションやエージェントアプリケーションに最適なプラットフォームとして台頭しています。GKE の新機能は次のとおりです。

122. GKE Agent Sandbox: オープンソースの Agent Sandbox コントローラプロジェクトをベースにした GKE アドオンです。GKE 上で分離されたステートフルな単一レプリカワークロードを管理し、AI エージェントランタイム向けに最適化されています。詳しくはこちらをご覧ください。

123. GKE ハイパークラスタ: Google Cloud リージョン全体で数百万のアクセラレータを管理する、単一の適合 GKE コントロールプレーンです。現在は限定公開されています。

124. 予測レイテンシブースト: GKE Inference Gateway の機能であり、ヒューリスティックな推測をリアルタイムの容量認識ルーティングに置き換えることで、最初のトークンまでの時間のレイテンシを最大 70% 削減できます。手動によるチューニングは必要ありません。プレビュー版での提供です。詳しくはこちらをご覧ください。

125. 自動の KV キャッシュストレージ階層化: RAM、ローカル SSD、Google Cloud Storage/Lustre 全体で、長いコンテキストのメモリボトルネックを解消します。詳しくはこちらをご覧ください。

126. RL スケジューラ: 「ストラグラー効果」とバッチ間のテールレイテンシを解決し、インテリジェントなルーティングによってスループットを最大化します。詳しくはこちらをご参照ください。

127. RL サンドボックス: ツール呼び出しと報酬評価のためのカーネルレベルの分離を提供します。ミリ秒単位のプロビジョニングが可能です。

128. RL のオブザーバビリティと信頼性のダッシュボード: RL ループ全体のトラブルシューティングと最適化を即座に、すぐに使える状態で実行するために必要な詳細な可視性を提供します。詳しくはこちらをご覧ください。

129. カスタム指標に基づくスケーリング: CPU とメモリ以外のトリガーに基づくインテントベースの自動スケーリングをサポートします。詳しくはこちらをご覧ください。

130. ノードと Pod の起動の高速化: GKE ノードの起動が最大 4 倍高速化され、Pod の起動時間は最大 80% 短縮されました。詳しくはこちらをご覧ください。

131. モデルの迅速な読み込み: Google Cloud Storage の Run:ai Model Streamer と Rapid Cache を活用することで、モデルの読み込みが 5 倍速くなり、従来のストレージのボトルネックが解消されます。詳しくはこちらをご覧ください。

デベロッパーとオペレーターの皆様向けに、AI を活用した Google のクラウド運用プラットフォームである次世代の Gemini Cloud Assist をご用意しています。以下よりご紹介します。

132. 再設計された App Design Center: 自然言語と Gemini の能力を活用して、アーキテクチャ設計から新規または既存のマルチリソース環境のデプロイまでの時間を短縮します。

133. gcloud、kubectl、Terraform のサポート: プロアクティブなマルチターンのエージェントを使用してインシデントのトラブルシューティングと解決を行いながら、インフラストラクチャの運用を自動化します。

134. プロアクティブな費用の異常検出: 新しい FinOps エージェントが支出の急増を分析し、オンデマンドで詳細な費用レポートを生成します。

135. MCP サーバー: Gemini Cloud Assist の設計、運用、トラブルシューティング、最適化といった強力な機能を、MCP サーバーを経由することで、統合開発環境（IDE）、CLI、サードパーティツールなど、どこで作業していても活用できるようになります。詳しくはこちらをご覧ください。

ご使用の Google Cloud の管理インターフェースを問わず、どれでもさまざまな新機能をご利用いただけます。

136. Unified Maintenance 向けのアプリ中心の可視性: アプリケーション環境全体にわたるメンテナンスイベントを統合的に表示し、可視性をリソースレベルからビジネスレベルに移行させます。詳しくはこちらをご覧ください。

137. アプリケーションのライフサイクル管理（ALM）のフィーチャートグル: 機能リリースとコードデプロイを分離し、安全でターゲットを絞ったロールアウトと即時のロールバックを可能にします。詳しくはこちらをご覧ください。

138. FinOps Explainability エージェント: AI 関連のクラウド費用の要因を自律的に調査します。商業的な監査可能性を提供する新しい FinOps ツールに加えてこの調査が行われます。こちらから利用開始できます。

139. 利用額上限: FinOps マネージャーと DevOps マネージャーが Google AI Studio、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Run、Cloud Run Functions、Maps においてプロジェクトレベルで予算を設定し、費用の範囲を管理できます。限定公開プレビュー中です。上限に応じてアラートが通知され、最終的に上限に達すると API トラフィックを一時停止します。プレビュー版にはこちらからご登録いただけます。

導入事例

こうした新機能は、お客様が活用することで真の価値が発揮されます。AI の導入事例のリストを更新し、300 件以上のエントリを追加して合計 1,302 件になりました。

また、新規顧客のユースケースもいくつかご紹介しました。

140. カプコンは Google Cloud と連携して、ゲームプレイエクスペリエンスを向上させるエージェントを構築することで、開発者が創造的な作業に専念できるようにしました。目視検査、予測、組織的知識などに特化した AI エージェントが、非常に複雑なテストプレイのプロセスをサポートしています。

141. Citi Wealth は、AI を活用した常時稼働のエージェント Citi Sky をリリースします。利用するお客様は、市場に関する分析情報を入手し、機会に対して行動を取って、アドバイザーとやり取りできます。Citi Sky は多言語に対応した会話型エージェントであり、より直感的で応答性が高く、パーソナライズされた資産管理エクスペリエンスを実現します。

142. Citadel Securities は、TPU を使用して AI ワークロードを最大 4 倍高速化し、コストを 30% 削減するスケーラブルなクラウドベースのリサーチ環境を構築しました。以前は数日かかっていた作業が、今では数分で実行できるようになりました。

143. Deutsche Telekom は、Gemini モデルをベースに構築されたマルチエージェントシステムである MINDR を発表しました。MINDR は、複数のドメインにわたる自律的で自己回復可能なネットワーク運用を可能にし、ネットワークの問題が顧客に影響を与える前に解決します。イベント管理時間を 95% 以上削減できます。

144. GE Appliances は、製造、ロジスティクス、サプライチェーンのオペレーション全体で Gemini Enterprise を使用して 800 を超える AI エージェントをデプロイしています。

145. Highmark Health は、従業員の生産性を高めるために Sidekick を導入しました。AI アシスタントである Sidekick は、調査プロトコルを自動化し、社内チームに「AI 検索プロキシ」を提供することで、2025 年だけで 2,790 万ドルの価値をもたらしました。

146. Home Depot は、Gemini Enterprise for Customer Experience を基盤として構築された高度なデジタルエージェントである Magic Apron を作成しました。これにより、同ブランドのオレンジ色エプロンに象徴される専門知識をすべてのお客様に提供しています。また、AI を活用した新しい電話エージェントは、お客様が複雑な電話メニューに対応する必要なく、10 秒以内にニーズを特定できます。

147. Macy’s は、Gemini Enterprise for Customer Experience を活用して新しいデジタルショッピングコンシェルジュ「Ask Macy’s」を開発し、マルチモーダルなエージェント型 AI ショッピングを飛躍的に進化させました。このマルチモーダルエージェントは、テキストや画像の処理といった単なるチャットボットのレベルをはるかに超え、独自のバーチャルでの試着機能まで備えています。

148. Mars は、グローバルな従業員向けの主要な AI オペレーティングシステムとして Gemini Enterprise を選択しました。同社は、複数ステップの複雑なタスクを処理できるように設計された高度な AI アシスタントなど、エージェント機能のスイートを従業員に提供しています。これにより、従業員はより効率的かつ創造的に作業できるようになります。

149. Merck は、研究開発、製造、商業、コーポレートオペレーション全体にわたって新しいエージェントプラットフォームをデプロイします。この取り組みの中心となるのは、データをデジタル化し、同社の全世界 75,000 人の従業員の生産性を向上させることです。

150. Papa John’s は、Gemini Enterprise for Customer Experience のデリバリー＆テイクアウトエージェントを最初に導入した企業です。このエージェントは、音声とテキストを統合した AI 注文システムを備えています。また、オムニチャネルゲートウェイとのインテグレーションにより、顧客の好みや過去の注文をエージェントが記憶し、料理をより迅速に届けることができます。

151. Tata Steel は、広大なグローバル組織全体で自律機能を急速に拡大しており、わずか 9 か月で 300 を超える専門的な AI エージェントをデプロイし、グローバルな事業全体で効率性と精度を向上させています。具体的には、エージェントを簡単にデプロイできるローコードプラットフォームや、情報に基づいた意思決定を支援するデジタルアシスタントなどを利用しています。

152. Unilever は、数十億人の顧客へのサービス提供方法を変革するために、エージェントを安全かつ確実に、グローバル規模で設計、デプロイしています。同社は、エージェントプラットフォームを使用して、調達チームがより迅速かつスマートに購入を決定できるようにするマルチエージェントソリューションを開発しました。

153. Virgin Voyages の新しい Rovey エージェントは、Gemini Enterprise と Google Distributed Cloud が活用された、外洋航海のためのパーソナルコンシェルジュです。Rovey は、乗組員が最新のブランド情報を 24 時間 365 日確認できるようにします。また、航海中で接続性が制限された船舶上でも、Google Distributed Cloud によってすべてが接続された状態に保たれます。

154. Vodafone Business は、Google Security Operations を活用したマネージド型の検出サービスおよび対応サービスと、Google Gemini を活用した Vodafone Business AI Concierge をリリースします。この検出サービスおよび対応サービスが、頻度と巧妙さを増すサイバー脅威から Vodafone のお客様をさらに効果的に保護します。

こうした組織の新しいエージェントの多くで、Gemini Enterprise for Customer Experience が活用されています。新しく追加されたエージェントと機能を紹介します。

155. ショッピングエージェントとデリバリー＆テイクアウトエージェント: 新しい会話型の販売機能と注文機能を企業やサードパーティのチャットインターフェースとデジタルインターフェースに直接提供します。

156. Omnichannel Gateway: エージェントがウェブ、モバイル、音声をまたいでエージェントがコンテキストを維持できるようにし、よりパーソナライズされたサービスを提供できるよう支援します。

157. Agent Assist: 最も複雑なカスタマーサービスシナリオにおいて、生成 AI のグラウンディングを通じて組織データをすぐに利用できるようにし、顧客の質問に迅速かつ正確に回答できるよう従業員を導きます。

ネットワーキング

クロスクラウドネットワークファミリーでも幅広い機能強化を発表しました。

158. Virgo Network: 最新の AI ワークロードに対応したスケールアウトファブリックです。スイッチあたりのポート数を増やすことができる高ラディックススイッチ上に構築されており、分散トレーニングとサービスワークロードに膨大な二分割帯域幅と決定論的低レイテンシを提供します。こちらから詳細をご覧ください。

159. Agent Gateway のパートナーシップ: お客様が信頼できるベンダーを統合して、エージェントによるコミュニケーションでセキュリティを確保できるようにします。Broadcom、Check Point、Cisco、CrowdStrike、Exabeam、F5、Netskope、Okta、Palo Alto Networks、Ping Identity、Saviynt、Silverfort、Thales、Zscaler などのパートナーソリューションに対応します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

160. アンビエントネットワーキング: GKE と Cloud Run 向けの新しい統合データプレーンで、複雑でリソースを大量に消費するサイドカープロキシを必要とせずに、サービスディスカバリ、ゼロトラストアクセス、トラフィック管理を提供します。現在はプレビュー版での提供です。

161. サービスバインディング: アンビエントネットワーキングによって有効になり、エージェントアプリケーションとサービスの間でサービス間接続を自動的に確立します。

162. ネットワークサービスモニタリング: アンビエントネットワーキングによって実現され、アプリケーションとネットワークのオブザーバビリティのギャップを埋め、根本原因分析の迅速化とトラブルシューティングの簡素化を実現します。現在はプレビュー版での提供です。

163. GKE Inference Gateway のマルチリージョンサポート: リージョン全体で推論サービスをスケーリングし、リージョン間のフェイルオーバー、利用率の最適化、グローバルレイテンシの短縮を実現します。プレビュー版での提供です。

164. GKE Inference Gateway の分離型サービング: llm-d の SGLang サポートを活用して、モデル提供に vLLM と SGLang のどちらかを選択できます。一般提供が開始されています。

165. アクセラレータネットワークプロファイル: DRANET を使用してアクセラレータ搭載の GKE ノードプールを設定し、分散 AI/ML ワークロードの帯域幅を最大 60% 向上させます。一般提供が開始されています。

166. Cloud Interconnect の 400 Gbps 回線: 1 つの接続で最大 3.2 Tbps を使用できます。一般提供が開始されています。

167. Partner Cross-Cloud Interconnect: AWS 向けに一般提供を開始しています。また、CoreWeave と Lumen 向けにまもなくプレビュー版を提供予定です。

168. 金融取引所向けの Ultra Low Latency Solution: CME グループとのパートナーシップにより、このフルマネージドのクラウド環境では、CME グループとそのクライアントがコア取引システムを Google Cloud に移行できます。現在はプレビュー版での提供です。

169. Cloud Network Insights: Broadcom AppNeta を利用したネットワークパフォーマンスモニタリング（NPM）とデジタルエクスペリエンスモニタリング（DEM）により、ネットワーク関連のエージェント、アプリケーション、API の問題の検出と軽減にかかる平均時間を短縮します。現在はプレビュー版での提供です。

170. Private Service Connect 公開サービス: 40 以上の Google およびサードパーティの公開サービスを通じて、マネージドサービスへの安全なプライベートグローバルアクセスを確立します。詳しくはこちらをご覧ください。

171. Private Service Connect エンドポイントベースのセキュリティ: プロデューサーとコンシューマー間のサービス通信で、きめ細かい認可ポリシーを使用できます。現在はプレビュー版での提供です。

172. Cloud Number Registry: エージェント型の IPAM ソリューションであり、空き IP 範囲の検索、使用率の追跡、リソースの割り当てを行います。現在はプレビュー版での提供です。また、Infoblox Universal DDI と統合して、クロスクラウドネットワーク IPAM の検出と適用を実現します。

173. ハイブリッドサブネット: ハードコードされた IP アドレスを変更する必要なく、レガシーワークロードをオンプレミスから VPC に移行できます。一般提供されています。

174. Cloud NAT: DNS64 とプライベート NAT64 の機能を組み合わせて、IPv6 専用ワークロードをプライベート IPv4 の宛先に接続します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

175. ネットワーク料金の詳細な可視化: Cost Explorer と新しい App Optimize API により、関連するデータ転送費用の帰属が、Google Cloud プロダクトの送信元リソースに提供されるようになります。この機能は近日中にプレビュー版を提供予定です。

176. Gemini Cloud Assist ネットワークセキュリティエージェント: ポリシーの生成、レコメンデーション、影響分析により、ネットワークセキュリティ運用を合理化します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

177. Gemini Cloud Assist ネットワークエージェント: パフォーマンスと信頼性のためのワークロード配置の最適化、Private Service Connect のトラブルシューティング、オブザーバビリティサービスのための高度な費用見積もりを提供します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

178. ネットワークオブザーバビリティ MCP ツールとエージェントスキル: パートナー様はエージェントを構築して、接続テストを活用し、自然言語で VPC フローログをクエリできます。プレビュー版での提供です。

クロスクラウドネットワークの一環として、グローバルフロントエンドの新機能は以下が発表されました。

179. グローバルフロントエンドエンタープライズによる使用の簡素化: グローバル Cloud Load Balancing、Google Cloud Armor、Cloud CDN、Service Extensions の機能を組み合わせることで、TCO を最大 15% 削減します。近日中にプレビュー版を提供予定です。詳しくはこちらをご覧ください。

180. ポスト量子暗号（PQC）: 従来の攻撃者と量子コンピュータの攻撃者の両方に対する多層防御を提供する業界標準のアルゴリズムで、ワークロードの保護を支援します。詳しくはこちらをご覧ください。

181. Google タグゲートウェイ: 広告主が独自のドメインからタグを配信できるようにする機能です。測定シグナルの精度とレジリエンスを大幅に高めることができます。近日中に一般提供予定です。

182. Cloud CDN の画像最適化: エンドユーザーの画面に最適なコンテンツを配信し、帯域幅費用の削減を可能にします。近日中にプレビュー版を提供予定です。

183. Cloud CDN GKE Gateway のサポート: GKE API を使用してキャッシングサービスを有効化、管理できるようになりました。一般提供が開始されています。

Cloud WAN は、企業を接続するための信頼性の高いフルマネージドのグローバルバックボーンであり、次の新機能が発表されました。

184. 地理的範囲の拡大: Network Connectivity Center のサイト間データ転送が 25 か国以上で利用できるようになりました。詳しくはこちらをご覧ください。

185. NCC Gateway: Palo Alto Networks（近日中に一般提供）と Symantec（プレビュー版）のサードパーティのセキュアサービスエッジ（SSE）インテグレーションを使用します。

186. Verified Peering Provider プログラムの拡大: 世界中の 175 社以上のプロバイダを通じて、Google への信頼性の高いインターネット接続を実現します。詳しくはこちらをご覧ください。

187. ラストワンマイル接続: Google Cloud コンソールから優先パートナーを使用して、わずか数分でサイトとクラウド間のプライベート接続をプロビジョニングできます。近日中にプレビュー版を提供予定です。

進化する脅威から保護するために、AI を活用したネットワークセキュリティサービスに新しい機能を追加しました。

188. Cloud Armor マネージドルール: Thales Imperva を活用して、レイヤ 7 アプリケーション攻撃とゼロデイ脆弱性を検出します。プレビュー版を利用可能です。

189. ネットワークロードバランサおよび VM 向けの Cloud Armor Adaptive Protection: L3 / L4 トラフィックに対する高度な機械学習により、ボリューム型 DDoS 攻撃を検出して軽減します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

190. Cloud Armor のビジュアルルールビルダー: ユーザーエクスペリエンスを簡素化することで、カスタムルールの作成を容易にします。近日中にプレビュー版を提供予定です。詳しくはこちらをご覧ください。

191. Cloud NGFW の内部アプリケーションとプロキシネットワークロードバランサのサポート: GKE、Cloud Run、Private Service Connect トラフィックなどの抽象化されたサービスに対して、サービス中心の一貫したセキュリティを適用できます。プレビュー版での提供です。

192. Cloud NGFW プロジェクトレベルのポリシー: Cloud NGFW エンドポイント、セキュリティプロファイル、セキュリティプロファイルグループをプロジェクトレベルで作成、管理します。近日中にプレビュー版を提供予定です。

193. Cloud NGFW の高度なマルウェアサンドボックス: 回避性の高いゼロデイ脅威からの防御に役立ちます。今年後半にプレビュー版が提供予定です。この機能は、Palo Alto Networks の 70,000 社を超える顧客からのデータでトレーニングされた Palo Alto Networks Advanced Wildfire を利用しており、既知および未知のマルウェアの 99% を阻止します。

グローバル接続を管理する Google のハブである Network Connectivity Center（NCC）に、新しい機能が追加されました。

194. 静的ルートのサポート: 内部ロードバランサをネクストホップとして使用することで、Secure Web Proxy とサードパーティのネットワークセキュリティ仮想アプライアンスを統合できます。一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

195. プライベートで利用されるパブリック IP（PUPI）のサポート: PUPI IPv4 アドレスと VPC スポークおよびプロデューサー VPC スポークの交換を可能にします。一般提供が開始されています。詳細については、こちらをご覧ください。

パートナー

Google Cloud の成功において、共通のお客様に向けたソリューションの考案、構築、実装を支援するパートナーエコシステムは非常に大きな役割を占めます。このパートナーシップを強化するために、Google はいくつかの重要な発表を行いました。その大部分をこちらで詳しく説明しています。

196. 7 億 5,000 万ドルのイノベーション基金: あらゆるビジネスプロセス、機能、業界向けに、エージェントの開発とデプロイを世界中で加速するための新しいモデル、ツール、エンジニアリングサポート、インセンティブに投資を行います。

197. Gemini Enterprise でのパートナーエージェントの販売: Gemini Enterprise の Agent Gallery を備えた新しい Agent Marketplace により、パートナーやスタートアップ企業などがエージェントを他の企業ユーザーに直接販売できるようになります。

198. Agent Marketplace で 70 以上のパートナー様が構築したエージェントを利用可能: 70 以上のビルド済みエージェントがそろった Agent Marketplace を公開します。Accenture、Adobe、Atlassian、Deloitte などのパートナー様が提供する特化型 AI を見つけて管理できます。詳しくはこちらをご覧ください。

199. 現場に配置されたエンジニアとの提携: Google Cloud は、高度なエンジニアリング手法を確立している Accenture、Deloitte、McKinsey などの一部のパートナー様のお客様に、エンジニアリング人材を提供します。

200. モデルのより深いインテグレーション: Gemini へのアクセス機能を備えた主要 SaaS および AI プラットフォームに、新たに Palantir が加わりました。また、Box、DocuSign、Oracle、Salesforce、SAP は、より多くのエージェントやツールに Gemini の機能を追加しています。

201. Google Cloud パートナーネットワークの AI 搭載機能: 新しいパートナーエージェントと、収益ハブおよびパートナー検索ツールのエージェント機能により、パートナー様は共通のお客様に対する影響力を拡大できます。

202. SAP との新しい統合データ基盤: SAP データと SAP 以外のデータを信頼できる双方向の情報源に統合し、AI ワークフローを強化してデータドリブンな価値を提供します。ゼロコピーデータ共有により、外部プラットフォームへのアクセスを安全に開放できます。

203. SAP のその他のニュース: SAP Engagement Cloud の新しい Gemini 機能、Cortex Framework のソリューションアクセラレータ、SAP Sovereign アプリケーションのサポートも発表しました。SAP に関する発表全体は、こちらでご覧いただけます。

204. Oracle AI Database@Google Cloud の拡張: 最近公開された Oracle データコネクタが 20 リージョンに拡大され、新しい AI 機能が提供されます。また、Oracle GoldenGate のサポートにより、BigQuery への準リアルタイムのデータレプリケーションと Knowledge Catalog のインテグレーションなどが可能になります。詳しくはこちらをご覧ください。

205. パートナーオブザイヤー: 各専門分野、業種、地域で、数百のパートナー様を表彰します。詳しくはこちらをご覧ください。

セキュリティ

セキュリティ運用から不正行為の検出、暗号化、鍵管理まで、Next ‘26 ではセキュリティに関するニュースが数多く発表されました。

206. Google Security Operations の脅威ハンティングエージェント: 従来の防御をすり抜ける新しい攻撃パターンやステルス性の高い攻撃者の行動をプロアクティブにハンティングするチームを支援します。

207. Google Security Operations の検出エンジニアリングエージェント: カバレッジの抜け漏れを特定し、脅威シナリオに対応する新たな検知ルールを作成します。トイルを削減し、検知ルールの作成を属人的な手作業から科学的なアプローチに基づく自動対応へと転換させます。

208. Google Security Operations のサードパーティコンテキストエージェント: サードパーティコンテンツのコンテキストデータでワークフローを強化します。

209. Google Security Operations: Google Security Operations の新しいパートナーとのインテグレーションの強力なラインナップは、導入後すぐに利用できる高精度なセキュリティワークフローを提供できるように設計されています。Google Cloud Security のインテグレーションエコシステムパートナーに新たに、Darktrace、Gigamon、SAP などが加わりました。詳しくはこちらをご覧ください。

210. Model Armor: プレビュー版で利用可能な Agent Gateway、Agent Runtime、Langchain、一般提供されている Firebase と統合されたことで、デベロッパーはコードを変更することなく、エージェントのトラフィックとインタラクションに対して、インラインでのポリシー適用とサニタイゼーションを行うことができるようになりました。また、Google Cloud サービスと Google の AI ポートフォリオ全体で、プロンプトインジェクション、ツールポイズニング、センシティブデータの漏洩などのランタイムリスクに対する Model Armor の保護も強化されます。詳しくはこちらをご覧ください。

211. Google Cloud Fraud Defense: ボット、人間、エージェントの正当性と認証を識別することで、reCAPTCHA をエージェント型ウェブを保護するように設計された包括的なプラットフォームへと進化させました。一般提供が開始されています。さらに、Fraud Defense は Google のエコシステム保護と同等のスケールおよびシグナルを活用し、人間ユーザーと AI エージェント向けの新機能をまもなくプレビュー提供します。これにより、アカウント作成やログインから、支払いやチェックアウトに至るまで、デジタルコマースジャーニー全体の安全性を強化します。詳しくはこちらをご覧ください。

212. Chrome Enterprise: AI 拡張機能向け脅威検出機能が、高度な拡張機能テレメトリーを可視化することで、セキュリティチームはAI エージェントの異常な挙動を検出して、対応できるようにします。現在はプレビュー版での提供です。詳しくはこちらをご覧ください。

213. Chrome Enterprise: 新しいシャドー AI レポート機能が、未承認のウェブベースの AI や SaaS アプリケーションを従業員が使用した際にフラグを立てることで、シャドー AI に関する環境を可視化します。近日中に一般提供されます。詳しくはこちらをご覧ください。

214. Identity and Access Management: 最小権限を迅速かつ簡単に実現するために、IAM ロール選択ツールや機密性の高いアクションを再認証する機能などを提供して、管理者、編集者、閲覧者などの使いやすいロールに整理し、事前定義ロールのカタログを合理化しました。

215. G4 VM 向けの Confidential Computing のサポート: NVIDIA とのパートナーシップにより、G4 VM 向けの Confidential Computing のサポートがグローバルでプレビュー版として提供されます。Compute Engine Confidential G4 VM に NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server エディション GPU を搭載し、幅広い機密性の高い AI ワークロードの機密性と完全性を強化します。詳しくはこちらをご覧ください。

216. C4 Confidential VMs: Intel とのパートナーシップにより、C4 Confidential VMs のプレビュー版も導入します。これにより、第 6 世代 Xeon プロセッサに Intel TDX が搭載されることで、業界トップクラスの計算密度とパフォーマンスを実現しながら、多様な AI および分析ワークロードを保護できるようになります。

217. Cloud Key Management Services（KMS）: 新しい Confidential External Key Manager（cEKM）を使用することで、外部鍵を任意のリージョンでホストして保護し、機密性の高い環境で検証可能な制御を維持する柔軟性を実現できます。プレビュー版が利用可能となっています。

218. ポスト量子暗号（PQC）: KMS Quantum Safe Key Imports を使用すると、耐量子アルゴリズムでお客様独自の鍵を持ち込めるようになります。プレビュー版が利用可能となっています。

219. Secret Manager: Google の Secret Manager と Agent Development Kit のネイティブインテグレーションです。パスワードの漏洩を防ぎ、プロンプトインジェクションのリスクを軽減できます。一般提供されています。

Google は Wiz の買収を正式に完了しました。今後は、業界のリーダー的存在である 2 社の連携のもと、あらゆるクラウド環境を対象に、AI 対応の包括的なサイバーセキュリティプラットフォームを構築していきます。

Wiz は、以下の新機能により、AI を迅速かつ安全に導入する能力を継続的に拡大、深化させています。

220. エージェントスタジオのサポート: Databricks に加え、AWS Agentcore、Gemini Enterprise Agent Platform、Microsoft Azure Copilot Studio、Salesforce Agentforce などの新しいエージェントスタジオもサポートすることで、どの構築方法を選択したチームでも、可視性を確保できるようにします。詳しくはこちらをご覧ください。

221. Wiz Defend のセキュリティ検出機能のアップデート: Wiz Defend のセキュリティ検出機能と Google Security Operations および Mandiant Threat Defense の連携方法をアップデートし、アナリストが脅威情報の自動転送をより容易に設定できるようにしました。

222. バイブコーディングのインテグレーション: バイブコーディングされたアプリケーションの保護に役立ちます。5 月に一般提供が開始されます。この新しいインテグレーションにより、Wiz のセキュリティスキャンが Lovable プラットフォーム内で直接実行されるため、Wiz が検出した脆弱性、シークレット、構成ミスが Lovable の組み込みのセキュリティビューに表示されるようになります。

223. インライン AI セキュリティフック: Wiz を統合開発環境（IDE）とエージェントワークフローに直接統合することで、プロンプトを評価して AI が生成した出力を即座にスキャンし、コードがコミットされる前にセキュリティガードレールを組み込めます。

224. Wiz Skills: コーディングエージェントや AI ネイティブ IDE に対して、コードからクラウドまでを網羅する完全なコンテキストと、Wiz Security Graph から得られる検証済みの攻撃対象領域に関する検出結果を提供することで、エージェントベースの修復を支援します。この機能により、チームは、開発者個人の IDE 上でも、バージョン管理システム内のリポジトリや pull リクエスト単位でも、エージェント主導の自動修復ワークフローを実行できます。

225. AI 部品構成表: シャドー AI を排除するため、Wiz の動的な AI 部品構成表が、環境全体のすべての AI フレームワーク、モデル、IDE 拡張機能を自動的にインベントリ化します。これにより、スタック全体でどのツールがコード生成に使われているかを可視化し、Gemini Code Assist や GitHub Copilot などの承認済みツールを管理すると同時に、未承認のシャドー AI プラグインを検出できます。

ストレージ

機能が強化された Google Cloud のストレージサービスは、高パフォーマンスのストレージインフラストラクチャから、スマートストレージ、新しい管理機能、エコシステムサービスの拡大までに及びます。

226. Rapid Bucket: 新しい Cloud Storage Rapid ファミリーの高性能オブジェクトストレージの一環として、Rapid Bucket は単一のゾーンバケットにおいて 15 TB/秒を超える帯域幅、1 秒あたり 2,000 万件のリクエスト、1 ミリ秒未満のレイテンシを実現します。一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

227. Rapid Cache（旧称 Anywhere Cache）: バースト性の高いワークロードの帯域幅を高速化し、コードを変更することなく、既存のバケットに対して 2.5 TB/秒の合計読み取りスループットを実現します。詳しくはこちらをご覧ください。

228. Rapid Cache の書き込み時取り込み: チェックポイントの復元が最大 2.2 倍高速化され、トレーニングクラスタが中断からより迅速に復旧できるようになります。詳しくはこちらをご覧ください。

229. Google Cloud Managed Lustre のスループットの向上: 最大 10 TB/秒のスループットにより、他の Google Cloud ストレージソリューションと比較して、チェックポイントの書き込みと復元が 2.6 倍高速です。詳しくはこちらをご覧ください。

230. Managed Lustre Dynamic ティア: トレーニングやチェックポイント処理など負荷の高い AI ワークロード向けに低レイテンシパフォーマンスを、$0.06/GB-月で提供します。

231. Managed Lustre での新しい TPUDirect と RDMA のサポート: ホストをバイパスしてデータをアクセラレータに直接移動できるようにすることで、レイテンシを最小限に抑えます。詳しくはこちらをご覧ください。

232. Smart Storage のオブジェクトコンテキスト: このメタデータ基盤により、すべてのオブジェクトに対して、構造化された変更可能な IAM 管理のコンテキストが追加されます。一般提供が開始されています。詳しくはこちらをご覧ください。

233. Smart Storage の自動アノテーション: 自動化されたメタデータアノテーションにより、非構造化データの価値を引き出します。

234. Cloud Storage MCP サーバー: 標準の MCP プロトコルを使用して Cloud Storage データの読み取り、書き込み、分析を行うことができます。詳しくはこちらをご覧ください。

235. Storage Intelligence の構成不要のダッシュボード: 費用の異常を把握できるほか、Security Command Center のデータセキュリティポスチャー管理（DSPM）データガバナンス機能が統合されているため、Cloud Storage 全体にわたってセキュリティの脆弱性を検出できます。現在はプレビュー版での提供です。

236. Storage Intelligence のオブジェクトイベントおよびバケットアクティビティ テーブル: 分析情報データセットで利用できます。この新しいテーブルを使用することで、下り（外向き）パターンに基づいてバケットの配置を最適化したり、429 エラーを迅速にトラブルシューティングしたりできます。

237. Storage Intelligence のバッチオペレーションの強化: 新しい ACL の変更やストレージクラスオペレーション、マルチバケットオペレーションのサポートにより、数十億のオブジェクトに対してますます容易にアクションを実行できるようになりました。

238. Google Cloud NetApp Volumes: 新しい Flex Unified を使用することで、同一のストレージプール上でブロック（iSCSI、NVMe/TCP）とファイル（NFS / SMB）の両方をプロビジョニングできます。新しい ONTAP モードでは、既存の自動化ツール（Terraform、Ansible）や ONTAP API を NetApp Volumes に直接取り込むことができます。

239. Filestore for GKE: GKE で AI ワークロードを構築するデベロッパーは、100 GiB 程度の小規模な共有から始めることができます。容量と IOPS は個別にスケールできます。Colossus との緊密なインテグレーションにより、スケーリング機能とエンタープライズ機能が強化されています。

240. Google Cloud Backup and DR のエージェント型 AI 機能: エージェントがバックアップアセットを自律的に監査し、カバレッジのギャップを修復します。すでに一般提供されている AlloyDB と Filestore の新しいインテグレーションも利用できます。

スタートアップ

Google のモデル、専用のインフラストラクチャ、独自のセキュリティソリューションを利用するために Google Cloud を基盤としているスタートアップについてご紹介します。注目の新機能や新しいスタートアッププログラムについて詳しくは、こちらをご覧ください。

241. Google Cloud を利用している注目すべきスタートアップ: Lovable、Notion、Proximal Health、Gamma、Mavvrik、Insilica、Parrallel など、Google のサービスを使用している、または Google とともに事業を拡大している数十の新しいスタートアップを発表しました。

242. NVIDIA ハードウェアへのアクセス: Thinking Machines、Interfact、Nucleus AI、Reflection、Neuraldefend など、業界をリードするスタートアップの多くが NVIDIA チップでのトレーニングや推論のワークロードに Google Cloud を使用しています。

243. Global Gemini Startup Forum: 今年 6 月に、シードからシリーズ A までのスタートアップの創業者を対象とした 2 日間の会合を開催します。参加者は Google のリーダーやエンジニアと交流し、プロダクトを構築、拡大して、フィードバックを共有します。

244. Google for Startups AI エージェントチャレンジ: 誰でも参加できるこのグローバルコンペティションは 6 週間開催されます。参加するチームには $500 のクレジットと、新しい Agent Platform などのツールが提供され、自律型システムを構築して、賞金総額 $90,000 の分け前を競い合います。

245. 新しい生成メディアレポート: 「Future of AI: Perspectives on generative media for Startups」レポートでは、8 人のスタートアップ創業者、投資家、Google 社員への独占インタビューが掲載されています。

ワークスペース

Google Workspace with Gemini は、個人事業主から中小企業、Fortune 500 企業まで、30 億人以上のユーザーと 1,300 万を超えるお客様に利用されている、仕事の中心となる場所です。AI を活用した働き方を革新する新しいイノベーションを導入しました。

246. Workspace Intelligence: Workspace アプリ（Google ドキュメント、スライド、Gmail など）内の複雑な意味的な関係、アクティブなプロジェクト、共同編集者、組織のドメイン知識を理解することで、エージェント型の業務を強化する、統合されたリアルタイム状況把握を実現します。こちらをご覧ください。

247. Ask Gemini in Chat: すべての作業に対する統合コマンドラインとして機能します。目的を述べるだけで、Gemini がタスクを完了したり、ドキュメントやスライドを生成したり、説明文のみを使用してファイルを検索したりできます。

248. Google スプレッドシート、ドキュメント、スライドの新しい Gemini 機能: 自然言語を使用したスプレッドシート全体の構築または編集、Gemini in Google ドキュメントを活用した独自のデータに基づくインフォグラフィックの作成やコメントのフィードバックに基づいた編集、編集可能なスライド資料の作成などが可能です。

249. Gmail の AI 受信トレイと AI による概要: 受信トレイ内の最も重要な内容をわかりやすく確認できます。また、Gmail 検索で AI による概要を使用すると、詳細を調べなくても回答を得られます。

250. Google ドライブの Gemini の新機能: AI による概要と Gemini に相談の機能を使用して、情報をすばやく見つけ、すべてのファイルで詳細な分析情報を取得できます。また、Drive Project を使用してファイルとメールを整理することで、同僚と Gemini が完全なコンテキストを把握できるようにもできます。

251. スプレッドシート内のサードパーティデータ: HubSpot や Salesforce などのプラットフォームからサードパーティデータを Gemini in Google スプレッドシートにインポートして、ダッシュボードやカンバンボードなどのインタラクティブな可視化を新しいスプレッドシートキャンバス内で直接作成できます。

252. Workspace スキル: スキルを使用してワークフロー全体にエージェントによる自動化機能をデプロイできるようになりました。Workspace Studio でスキルを共同で構築して共有すると、Gemini in Workspace を使用する場所ならどこからでもスキルを呼び出せます。

253. Google Vids のカスタムアバター: シャツに会社のロゴを入れたり、背景全体をブランドデザインにしたりなど、あらゆるブランディング要素をカスタムアバターに追加できます。近日中には、プレゼンテーションを動画に変換する際に、アバターを追加できるようになります。

254. すべての会議で Gemini がサポート: Google Meet の自動メモ生成機能を拡張し、対面式の会議、Zoom や Teams などの他のプロバイダ上で開催される会議など、あらゆる会議で要約とアクションアイテムを自動生成できるようになりました。

255. Gemini Enterprise アプリの Workspace 機能: 近日中に、Gemini Enterprise アプリのキャンバスモードから直接 Google カレンダーの会議をスケジュールしたり、ドキュメントやスライドをシームレスに作成、表示、編集したりできるようになります。まもなく限定公開プレビュー版が提供されます。

256. Gemini in Chrome の自動ブラウジング: 米国で Workspace をご利用のお客様は、Chrome Enterprise で新しい Gemini の自動ブラウジング機能を有効にできるようになりました。詳しくはこちらをご覧ください。

257. Workspace MCP サーバー: Drive 上のドキュメント内容の統合や Gmail の返信の作成などの高度な Workspace 機能を、デベロッパーが AI アプリケーションやエージェントに組み込むことができるようになります。プレビュー版が利用可能となっています。詳しくはこちらをご覧ください。

258. エージェントガバナンスの簡素化: AI コントロールセンター、エージェント管理、Workspace Studio 管理機能などの新しいエージェントガバナンスコントロールにより、Workspace のデータへのエージェントアクセス状況をモニタリング、制御、監査できるようになります。これにより、間接的なプロンプトインジェクション、過剰共有、データ損失のリスクを低減できます。

259. 新しい主権管理とクライアントサイド暗号化: 規制要件を満たすために、データの処理と保存場所を米国と EU に限定できます。今後、ドイツやインドなど、さらに多くの国がサポートされる予定です。特に機密性が高いセンシティブデータについては、クライアントサイド暗号化により、Google を含むすべてのエージェントとエンティティからのアクセスを拒否できます。

260. 移行機能と相互運用機能の向上: メール、ファイル、チャットを簡単に移行できる新しいクラウドサービスを使用することで、組織のシステム全体を Microsoft 365 から Workspace に移行できます。相互運用機能が改善され、Office アプリを使用している顧客やパートナーとのコラボレーションが可能になりました。

会場にお越しいただいたお客様、パートナー様、参加者の皆様、そしてオンラインでご参加いただいた皆様に心より感謝申し上げます。来年 2027 年 4 月 13～15 日にラスベガスで開催される Cloud Next ‘27 でまたお会いしましょう。

- Google Cloud、マーケティング担当バイスプレジデント、Sarah Kennedy

- Google Cloud プロダクトマーケティング担当バイスプレジデント、Peder Ulander

カプコンが推進するエンタープライズエージェンティック AI の活用

Tue, 12 May 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 22 日に、Press Corner に投稿されたものの抄訳です。

30 年前の『バイオハザード』の発売は、単なる新フランチャイズの登場に留まらず、人間とデジタル環境の関わり方を再定義しました。それ以来、この壮大な物語の生みの親である株式会社カプコン（以下、カプコン）は、AI をはじめとするテクノロジーの早期イノベーターとして歩み続けています。現在、その技術はゲームの領域を大きく超え、多くの産業や企業組織へと広がりを見せています。

中でも特筆すべき先進的な取り組みがプレイテストにおける革新的な活用です。リリース前のゲームを AI エージェントが検証、テストすることで、バグや不整合の発見に伴う負荷を軽減し、開発チームが創造的な業務に専念できる環境を構築しています。

カプコンは Google Cloud と共同で、プレイテストなどの定型業務を自動化する AI プラットフォームを構築しました。このプラットフォームはゲーム開発を支える単なるツールではありません。クリエイティブ業界が AI の次なるフェーズであるエージェンティック AI 時代に向けて、どのようにテクノロジーを設計すべきかという指針を示す取り組みでもありました。

ゲームと企業：共通する探索の DNA

ゲーム業界とエンタープライズテクノロジーの結びつきは、決して新しいものではありません。1 世紀近くにわたり、共通の問題解決の歴史を歩んできました。現代の AI 開発を牽引する多くの設計者が、ゲーム開発でそのキャリアをスタートさせています。1950 年代のコンピュータサイエンス黎明期から 1990 年代の家電ブームに至るまで、ゲームという「デジタルサンドボックス」は、 AI の進化において極めて重要な役割を果たしてきました。初期のコンピューティングにおける論理パズルから、NPC（ノンプレイヤーキャラクター）との複雑なインタラクションまで、ゲーム業界は常にコーディングの限界に挑み続けてきました。

創造性の火を絶やさないために

現代のゲーム開発は、かつてない圧倒的な規模のデジタル世界を構築するという難題に直面しています。50 時間以上のコンテンツ、数百万通りのアセットが組み合わさる、巨大で変化し続けるエコシステムへとゲームが進化を遂げるなか、開発者の負担はかつてないほど高まっています。その結果開発現場では、この複雑さに起因する「守りの開発（defensive development）」という現象が課題となっています。

守りの開発とは、プロジェクトの技術的な導入コストが膨大になることで、エンジニアが新しいアイデアの施行よりも、既存コードの維持を優先せざるを得なくなる状況を指します。特に制作過程の終盤において、コスト上昇への対策としてこうした反応が起こりやすいのは、一般企業や組織の運営にも通じる共通の課題といえます。しかし、複雑でリアルタイムなインタラクションのシミュレーションをし、限界に挑み続けるゲーム開発での技術的進歩は、他セクターにおける課題解決の指針となることが多々あります。

例えば製造業では、設備管理者が、効率的な新ハードウェアの導入によって複雑な工場のフロアにどのような影響が及ぶかをシミュレートする際に、同様のプレッシャーに直面します。また小売業においても、物流チームが既存の在庫システムを止めることなく、サプライチェーンを最適化しようとする際、膨大かつ流動的なデータ群の処理という課題に直面します。

カプコンのアプローチ：マルチモーダルワークベンチ

カプコンは、こうした課題を解決するため、自社の深い技術的知見と Gemini Enterprise Agent Platform を活用し、プレイテストを最適化する多様な AI エージェントを開発しました。固定された手動のスクリプトに頼るのではなく、視覚と推論によってシステムの「意図」を理解する AI エージェントを構築しました。

視覚検査エージェント： Gemini Visionを活用し、人間と同じように画面を認識します。ホラーゲームにおける意図的な演出としての暗がりなのか、あるいは技術的な表示不具合なのかを正確に判別します。
予測エージェント：過去のデータを分析し、不具合が発生しやすい箇所を予測します。ランダムなテストではなく、自律的な「テストボット」をリスクの高いエリアに集中して投入します。

『モンスターハンターストーリーズ3　～運命の双竜～』においてプレイテストを行うエージェント。このシステムにより、月間 30,000 時間を超える自律的なプレイテストの実施が可能に。
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組織知（ナレッジ）共有エージェント：新しいチームメンバーは、ベテランエンジニアが過去に同様の問題をどのように解決したかをエージェントに問い合わせることができます。これにより、数十年にわたる蓄積してきた専門知識を検索可能なベクトルデータベースとして確実に継承できるようになります。
データ効率化エージェント：膨大なデータセット内の非効率性を特定し、ゲームパフォーマンスを最適化します。開発者は AI のチームメイトに複雑な技術ログの要約を依頼でき、高度な開発データにチームメンバー全員がアクセスできるようになります。

月間 30,000 時間以上稼働するこれらのエージェントは、カプコンの開発者がクリエイティブな業務に割く時間を最大化する上で重要な役割を果たしています。その結果、開発者はゲーム開発プロセスにおいて、より本質的で付加価値の高いタスクに集中できるようになりました。

ビジュアライゼーションのサンプル：実際のゲーム映像ではありません。

カプコンの知見をエージェンティックエンタープライズへ応用

カプコンが今年採用したこのエージェンティックアーキテクチャは、実在する企業の「デジタルツイン」を運用する際にも応用可能です。技術的な検証という反復的な手法（How）の部分を、Gemini Enterprise、BigQuery、Google の Agent Development Kit を含む Google Cloud の統合 AI スタックに任せることで、カプコンはゲーム制作の効率化を超え、あらゆる企業が活用できる実証済みのフレームワークを提示しています。

例えば、複雑なゲーム内経済を支えるインテリジェンスループは、小売業者が地域在庫や店舗ネットワーク全体でエージェントを稼働させるために活用できます。同様に、視覚検査エージェントは、製造業における「工場マップ」を巡回し、時間やコストの損失につながる摩擦点を発見する助けとなります。

カプコンは、デジタルサンドボックスにおける困難な課題が、現代のあらゆる産業が直面している課題と本質的に同じであることを証明し、 AI イノベーションを牽引しています。高い精度が要求されるゲーム開発の現場でこれらのエージェンティックソリューションをスケールさせたカプコンの実績は、プレイヤーにとってより良い世界を構築するだけでなく、次世代の企業経営における効率化の設計図も提示しています。

丸紅I-DIGIO と Google Cloud、Agentic AI による産業変革に向けた戦略的提携に合意

Tue, 12 May 2026 01:00:00 +0000

丸紅I-DIGIO グループ（以下、丸紅I-DIGIO）は、このたび、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社（以下、Google Cloud ）と企業のクラウド利用による DX 推進と AI 活用を加速させるための戦略的提携に合意しました。

本提携において、丸紅I-DIGIO は Google Cloud を戦略的パートナーとし、従来の「AIによる業務補助」の次元を超えてAIが自律的に判断しタスクを完結させる「Agentic AI（エージェント型AI）」による産業変革を目指します。

丸紅グループが持つ多角的な事業アセット・現場ナレッジと、 Google Cloud の最先端クラウド技術を融合させ、これまでにないビジネスモデルと顧客体験を創造し、市場に革新をもたらします。

本提携が目指す、市場への提供価値

本提携では、相互信頼に基づく強固な体制を築き、丸紅I-DIGIO が誇るインフラ構築力と、 Google Cloud の AI（ Gemini、 Google Workspace、 Looker 等）をはじめとする先端テクノロジーを結集させます。

最大の特徴は、丸紅I-DIGIO 自らが「クライアントゼロ（第0番目の顧客）」となり、丸紅グループの広大な事業フィールドを巨大な実験場とすることです。そこで実践した成功モデルや失敗の知見を、単なる事例に留めることなく、丸紅グループの顧客をはじめ、あらゆる法人顧客、自治体、文教分野へ、価値あるソリューションとして強力に展開し、日本全体の事業成長に貢献することを使命とします。

（１）クライアントゼロによる「Agentic Workplace」の実践

丸紅I-DIGIO のクライアントゼロでは、Google Workspace や Gemini Enterprise、Looker を駆使し、AI が人の業務を補佐・代行する「 Agentic Workplace 」を推進します。また、生成 AI やデータ分析基盤を活用した「データドリブン経営」および「ビジネスプロセス変革」を自ら実践します。社内実践を通じて導入知見やユースケースを確立することで、顧客の課題・ニーズに対して実体験に基づく具体的な解決策を提供します。

（２）顧客の事業成長を加速させる、セキュアで柔軟なクラウドインフラの実現

丸紅I-DIGIO が強みとするオンプレミス環境からクラウドへの大規模移行に関する豊富な実績を基盤に、世界最高水準のセキュリティとガバナンスを誇る Google Cloud インフラを提供します。ITインフラの設計・構築から 24 時間 365 日の運用・保守まで一貫したサポート体制を組み合わせることで、顧客が安心して事業変革に挑み、成長を加速させるための強固で柔軟なデジタル基盤を実現します。

（３）商社ナレッジ × AI による価値創造

丸紅グループが持つ多角的な事業アセット・現場ナレッジと、 Google Cloud の先進技術。この二つを掛け合わせることで、単なるシステム導入に留まらない、顧客のビジネスに深く根差したソリューションを提供します。さらに、商社特有の交渉力やサプライチェーン管理といった「暗黙知」をデジタル資産化・エージェント化し、特定の業務を自律的に遂行する「Agent Service」として確立します。これは丸紅I-DIGIO の変革に留まらず、あらゆる企業が導入可能な成功モデルとして市場に新たな働き方を提示します。

丸紅I-DIGIO は、本提携から生まれる独自の価値を丸紅グループの広範な顧客ネットワークを最大限に活用して市場へ展開することを目指し、 Google Cloud の販売体制の強化とパートナーシップによる相乗効果で顧客のビジネス成長を強力に後押ししていきます。

<エンドースメント>

丸紅株式会社
情報ソリューション部門長　脇田　英彦

「丸紅グループは今、デジタルの力を使い、既存の商社ビジネスを抜本的にアップデートする転換点にいます。今回の Google Cloud 様との提携は、単なるシステムのクラウド移行ではありません。

我々が持つ『現場のリアルな知見』を、最先端のAgentic AIという器に注ぎ込むことで、自律的に動く新たなビジネスの形を産み出す試みです。丸紅I-DIGIOが『クライアントゼロ』としてグループ内で先んじてAIを実装し、そこで得た確信を日本中の、そして世界中のお客様へ価値として還元していくことを期待しています。」

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社　
上級執行役員パートナー事業兼法人営業統括　上野由美

「AI は今、指示を待つツールから、自ら思考し行動する『エージェント』へと進化を遂げる決定的なパラダイムシフトの中にあります。

幅広い産業ドメインで圧倒的なプレゼンスを持つ丸紅グループ様と、 Google Cloud が戦略的提携を結んだことは、Agentic AI 市場の社会実装を加速させ市場をけん引していくための極めて重要な一歩となります。丸紅I-DIGIO 様と、商社の知見と Google Cloud の AI技術を活用し、これまでの想像を超える自律型AIのマーケットを共に創出していけることを、大変心強く感じています。」

^{【丸紅I-DIGIOグループについて】
丸紅I-DIGIO グループは、丸紅株式会社のICT領域における事業会社グループとして、以下の4事業セグメントに注力し、商社の強みである幅広い顧客基盤とネットワークを生かした成長戦略を推進しています。}

^{製造ソリューションセグメント：製造業向けソリューション
流通・産業ソリューションセグメント：システム開発およびコンタクトセンターソリューション
デジタルソリューションセグメント：ネットワーク・ストレージ・クラウド・セキュリティ領域のソリューション
アドバンストインテグレーションセグメント：IT基盤領域の設計・構築・運用
ホームページ:} ^{https://www.marubeni-idigio.com/}

^{＜お問い合わせ先（プレス関係者窓口）＞
丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社
コーポレートセグメント　コーポレート改革推進本部
マーケティング＆コミュニケーション部広報課}

^{＜お問い合わせ先＞
丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社
アドバンストインテグレーションセグメント　DXソリューション事業本部}

Next ’26: Google Cloud と Wiz が AI 時代のセキュリティを再定義

Mon, 11 May 2026 02:00:00 +0000

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※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI の時代には、セキュリティも新たな時代へと進む必要があります。組織は、AI の可能性を活用すると同時に、その悪用に対抗するという二重の課題に直面しています。Google Cloud は、こうした変化への適応と成長を支援します。

Google Cloud の最新調査によると、攻撃者は AI を利用して、攻撃の速度、規模、巧妙さを高めています。一方、M-Trends 2026 によると、脅威アクター間の連携強化により、初期アクセスからセカンダリ脅威アクターへの引き継ぎに要する時間は、過去 3 年間で 8 時間から 22 秒へと短縮されたことが示されています。

本日開催の Google Cloud Next では、ますます巧妙化する脅威への防御をマシンスピードで実現し、AI とマルチクラウド環境を保護しながら、大規模なクラウドワークロードを安全に運用するための Google Cloud の取り組みをご紹介します。

エージェント型防御の提供

チップからモデルまでをカバーする Google のフルスタック AI アプローチにより、優れた統合性とスピードを実現し、顧客保護を強化するための競争優位性をもたらします。さらに、グローバル規模の脅威モニタリングと Mandiant の最前線の専門家による分析情報に加え、Google DeepMind の最先端のインサイトや技術的ブレークスルーを活用し、お客様のプラットフォームのセキュリティ強化を支援します。

本日 Google は、Google Security Operations に、AI のスピードでの防御を支援する 3 つの新しいエージェントを発表しました。

現在プレビュー提供中の Threat Hunting エージェントは、従来の防御を回避する新たな攻撃パターンや、ステルス性の高い攻撃者の挙動を、チームが先回りして検出できるようにします。
現在プレビュー提供中の Detection Engineering エージェントは、カバレッジギャップを特定し、脅威シナリオに応じた新たな検出機能を生成します。手間のかかる作業を削減し、検出機能の作成を手作業中心の運用から自動化されたプロセスへと刷新します。
近日プレビュー提供予定の Third-Party Context エージェントは、サードパーティコンテンツから得られるコンテキストデータを活用し、ワークフローを強化します。

Threat Hunting エージェントで脅威ハンティングを開始

Triage and Investigation エージェントは、過去 1 年間で 500 万件以上のアラートを処理し、通常 30 分かかる手動分析を、Gemini の活用により 60 秒へ短縮しました。

「運用レジリエンスとサイバーセキュリティは、BBVA におけるお客様からの信頼を支える基盤です。Triage and Investigation エージェントのような高度な AI を導入することで、新たな形で運用を拡張できるようになります」と、BBVA のセキュリティテクノロジー責任者である Diego Martinez Blanco 氏は述べています。

また同氏は、「初期対応に伴う負荷の高い作業を担い、誤検知を取り除くことで、人による判断が必要な問題に優先的に対応できます。さらに、エージェントが判断根拠を明確に示すことで、チームは推奨事項を理解し、より複雑な調査にリソースを集中できるようになります」とも述べています。

Google Security Operations 向けリモート Google Cloud Model Context Protocol (MCP) サーバー対応が一般提供となり、独自のセキュリティエージェントを構築できるようになりました。さらに利便性を高めるため、プレビュー提供中の Google Security Operations のチャットインターフェースから、MCP サーバークライアントへ直接アクセスすることも可能です。

Google Cloud のエージェント型防御を活用し、インテリジェンス主導かつ AI による拡張を取り入れた最新のセキュリティ運用を進める組織は、高い ROI を実現できます。 Christopher Kissel 氏、IDC リサーチ担当バイスプレジデント

Threat Hunting エージェントが作成した検出結果レポート

セキュリティチームは、Google Security Operations のエージェント型自動化を活用することで、対応業務を自動化できます。さらに、チームの手動トリアージからエージェント型防御への移行を進めるため、Google Threat Intelligence にダークウェブインテリジェンスを導入しました。こちらは現在プレビュー提供中です。内部テストによると、この機能は 1 日あたり数百万件の外部イベントを 98% の精度で分析し、真に重要な脅威を優先的に特定できます。

「IDC は、AI を活用したコンテキストと自動化により、組織が平均検出時間と平均対応時間の大幅な短縮、誤検知の減少、アナリストの生産性向上など、定量的に把握できる運用成果を得ていることを明らかにしています。こうした運用上の改善は、業務中断期間の短縮、インシデント関連コストの削減、セキュリティポスチャーや意思決定に対する経営層の信頼感向上など、重要なビジネス成果につながります」と、IDC のリサーチ担当バイスプレジデントである Christopher Kissel 氏は述べています。「Google Cloud のエージェント型防御を活用し、インテリジェンス主導かつ AI による拡張を取り入れた最新のセキュリティ運用を進める組織は、高い ROI を実現できます。」

Google Security Operations の新しいパートナー連携ワークフロー

本日さらに、Google Security Operations 向けの充実した新しいパートナーインテグレーションも発表します。導入後すぐに利用できる高精度なセキュリティワークフローを提供する、Google Cloud Security 統合エコシステムの最新パートナーには、Darktrace、Gigamon、SAP などが含まれます。

あらゆるインフラストラクチャで、AI とクラウドアプリケーションを保護

AI とクラウドアプリケーションは、複数のプラットフォームやモデルにまたがって構築されています。これらをエンドツーエンドで保護するため、構築環境や方法にかかわらず、リスクをより簡単かつ迅速に軽減できるようにします。こうした保護機能は、アマゾンウェブサービス（AWS）、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud などの主要なクラウド環境に加え、OpenAI などの SaaS（Software as a Service）環境、さらにセルフホスト型の環境にも対応しています。

さらに、Wiz が Google Cloud の一員となったことで、お客様が構築し運用するアプリを保護する機能が拡大し、一段と強化されました。Wiz は、AI を迅速かつ安全な導入を可能にするとともに、AI 開発ライフサイクルの保護も強化します。

Wiz は、RSA Conference で AI-Application Protection Platform（AI-APP）を発表しました。AI アプリケーション向けに、高度な可視化、リスクポスチャーの把握、ランタイム分析が可能になります。また、Wiz Security Agents と Wiz Workflows も発表し、リスクや脅威をマシンスピードで特定し、迅速に対応できるようになりました。

Google は、あらゆるクラウド、プラットフォーム、AI 環境でお客様を保護する体制を一段と強化します。その一環として、Wiz は、Databricks に加えて、AWS Agentcore、Gemini Enterprise Agent Platform、Microsoft Azure Copilot Studio、Salesforce Agentforce などの新しいエージェントスタジオにも対応します。チームがどのプラットフォームを選んで構築しても、お客様は全体の可視性の確保が可能です。

Wiz は Google Cloud Apigee、Cloudflare AI Security for Apps、Vercel プラットフォームなど、クラウドの外側レイヤーとのインテグレーションによってセキュリティエコシステムとの連携を継続し、Wiz Security Graph の適用範囲をさらに拡張しています。また、Google は、Wiz Defend のセキュリティ検出機能と Google Security Operations および Mandiant Threat Defense との連携方法のアップデートにより、アナリストが脅威情報の自動転送をより容易に設定できるようになりました。

さらに、Wiz は、AI ネイティブな開発ライフサイクルを保護し、チームがより迅速かつ安全にイノベーションを進められる新機能も発表しました。

バイブコーディングアプリケーションを保護: Wiz は、5 月に一般提供予定の新しいインテグレーションを発表しました。これにより、Wiz のセキュリティスキャンを Lovable プラットフォーム内で直接実行できるようになります。Wiz が検出した脆弱性、シークレット、設定ミスは、Lovable の組み込みセキュリティビュー上に表示され、チームがすでに開発を進めている環境でそのまま確認することができます。
AI 生成コードの保護: Wiz は、AI 生成コードに含まれるリスクを、生成された瞬間に取り除きます。インライン AI セキュリティフックは、IDE やエージェントワークフローに直接統合され、プロンプトを評価するとともに、AI 生成出力を即座にスキャンします。これにより、コードがコミットされる前にセキュリティガードレールを組み込むことができます。
エージェントベースの修復: Wiz Skills は、コーディングエージェントや AI ネイティブ IDE に、コードからクラウドまでの包括的なコンテキストと、Wiz Security Graph による検証済みの攻撃対象領域に関する検出結果を提供します。この機能により、チームは、デベロッパー個人の IDE 上でも、バージョン管理システム内のリポジトリや pull リクエスト単位でも、エージェント主導の自動修復ワークフローを実行することができます。
シャドー AI の排除: Wiz の動的な AI-Bill of Materials（AI-BOM）は、環境全体に存在するすべての AI フレームワーク、モデル、IDE 拡張機能を自動的にインベントリ化します。これにより、スタック全体でどのツールがコード生成に使われているかを完全に可視化し、Gemini Code Assist や GitHub Copilot などの承認済みツールを管理すると同時に、未承認のシャドー AI プラグインを検出することができます。

Wiz の発表について詳しくは、こちらをご覧ください。

AI エージェントとエージェント型ウェブの保護

クラウドと AI ワークロードを保護するだけでなく、Google Cloud の安全性を重視して設計された基盤は、エージェント、不正対策、ウェブ領域に至るまで、AI 時代のスピードでイノベーションを加速します。

Gemini Enterprise Agent Platform によるエージェントの保護とガバナンスGoogle は本日、エージェントの構築、オーケストレーション、ガバナンス、最適化を支援する、Gemini Enterprise Agent Platform を発表しました。主な内容は次のとおりです。

Agent Identity により、アクセス管理と AI ガバナンスを大規模に実現できます。新機能では、エージェントごとに固有の ID を付与し、特定の認証フローや、ユーザーから範囲を限定して委任された権限のもとで、自律的に動作できるようになります。
Agent Gateway は、すべてのエージェント間接続およびエージェントとツール間の接続に対して、ポリシー適用を実現します。エンタープライズ向けエージェントトラフィックを管理するとともに、MCP や Agent2Agent（A2A）などのエージェントプロトコルに対応し、あらゆるエージェント間インタラクションを検査して保護します。
モデルとエージェントのインタラクションを保護するランタイム保護機能 Model Armor は、Agent Gateway、Agent Runtime、Langchain との統合をプレビュー提供します。Firebase との統合は一般提供となります。デベロッパーはコードを変更することなく、エージェントのトラフィックやインタラクションに対して、インラインでのポリシー適用と無害化処理を行うことができます。これらのインテグレーションにより、プロンプトインジェクション、ツールポイズニング、センシティブデータ漏洩などのランタイムリスクに対する Model Armor の保護範囲が、Google Cloud の各種サービスと AI 製品群全体に広がります。

Google Cloud Fraud Defense と Chrome Enterprise でエージェント型ウェブを保護本日、Google は reCAPTCHA をさらに進化させる新サービスとして、Google Cloud Fraud Defense をリリースしました。本サービスは一般提供されています。この包括的なプラットフォームは、ボット、人間、エージェントが正当な利用主体であり、適切な権限を持っているかどうかを見極められるよう設計されています。さらに、Fraud Defense は Google のエコシステム保護と同等のスケールおよびシグナルを活用し、人間ユーザーと AI エージェント向けの新機能をまもなくプレビュー提供します。これにより、アカウント作成やログインから、支払いやチェックアウトに至るまで、デジタルコマースジャーニー全体の安全性を強化します。

AI の安全性を確保するという Google の取り組みは、AI とのインタラクションに不可欠なエンドポイントであるブラウザにも広がっています。Chrome Enterprise は、企業データを守りながら AI を安全に活用するために必要な可視性とコントロールを提供し、AI 時代に向けた包括的なデータ保護を実現します。

現在プレビュー提供中の AI 拡張機能向け脅威検出機能は、高度な拡張機能テレメトリーを可視化し、セキュリティチームが AI エージェントの異常な挙動を検出し、迅速に対応できるようにします。
まもなく一般提供される新しいシャドー AI レポート機能は、従業員による未承認のウェブベース AI や SaaS アプリケーションの利用を検知することで、シャドー AI の利用実態を可視化できます。

Trusted Cloud の新機能

Google は、お客様の環境を保護するため、クラウドプラットフォーム全体で新たなセキュリティコントロールの提供を続けるとともに、ID、データ、ネットワーク領域にわたる機能強化を進めています。今回は、以下のアップデートをご紹介します。

最新の IAM による権限管理の簡素化最小権限を迅速かつシンプルに実現するため、事前定義ロールのカタログを簡素化し、管理者、編集者、閲覧者などの使いやすいロールに整理しました。あわせて、IAM role picker や機密性の高い操作に対する再認証機能なども提供します。

データセキュリティクラウドプラットフォームのデータセキュリティポートフォリオ向けに、最もセンシティブなデータを保護し、AI による変革を加速する複数の新機能を提供します。

Confidential Computing: NVIDIA とのパートナーシップにより、Google は本日、Confidential Computing の G4 VM 向けサポートを発表しました。Google Compute Engine（GCE）の Confidential G4 VM は、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU を搭載し、グローバルでプレビュー提供されます。これにより、機密性の高いさまざまな AI ワークロードにおいて、機密性と完全性を強化します。さらに、Intel とのパートナーシップのもと、Google は C4 Confidential VMs のプレビュー提供も開始します。第 6 世代 Intel Xeon プロセッサに Intel TDX を採用し、業界をリードするコンピューティング密度とパフォーマンスを実現するとともに、さまざまな AI および分析ワークロードを保護します。
Cloud Key Management Services（KMS）: 新たに Confidential External Key Manager（cEKM）をプレビュー提供します。任意のリージョンで外部鍵をホストして保護しながら、機密環境内で検証可能な統制を維持できる柔軟な運用が可能になります。
ポスト量子暗号（PQC）: 新たに KMS Quantum Safe Key Imports をプレビュー提供します。これにより、耐量子アルゴリズムを用いた、お客様独自の鍵を持ち込めるようになります。
Secret Manager: パスワード漏洩防止とプロンプトインジェクションのリスク緩和に向け、Secret Manager と Agent Development Kit のネイティブ統合を一般提供します。

ネットワークセキュリティGoogle Cloud のクロスクラウドネットワークセキュリティ製品群に、複数の新機能を追加します。

Cloud NGFW: 巧みに検知を回避するゼロデイ脅威への防御強化に向け、Cloud NGFWの高度なマルウェアサンドボックスを、今年後半にプレビュー提供します。この機能は、Palo Alto Networks Advanced Wildfire を基盤としており、70,000 社を超える Palo Alto Networks の顧客から得られたデータを基にトレーニングし、既知か未知を問わずマルウェアの 99% を阻止します。
Cloud Armor: Thales Imperva を活用した新しい Cloud Armor マネージドルールをプレビュー提供します。レイヤ 7 のアプリケーション攻撃やゼロデイ CVE（React2Shell など）を検出できます。

SCC で Google Cloud のセキュリティを強化Google Cloud ネイティブのセキュリティソリューションである Security Command Center（SCC）は、Google Cloud 上の従来のアプリケーションと AI アプリケーションの両方を保護するために、クラウドセキュリティのベースラインを確立します。

AI エージェント、モデル、MCP サーバーは、継続的な検出と包括的なリスク分析により、脅威、脆弱性、設定ミスを特定することで保護されます。
SCC は、Google Cloud ワークロードのシャドー AI を把握するために、ランタイムの詳細な可視化を強化します。近日プレビュー提供予定の SCC では、エージェント、Cloud Run または GKE 上でホストされる MCP サーバー、GKE 上で稼働する推論エンドポイントなど、非管理下のエージェント型ワークロードを自動検出し、SCC 上でポスチャー検出結果として表示されます。
強化された Security Command Center Standard ティアは、データセキュリティポスチャー管理、コンプライアンス管理、脆弱性管理、リスク分析を備えています。これにより、Google Cloud のすべてのお客様は追加費用なしで、導入初日から強力なセキュリティ、コンプライアンス、リスク対応体制を確立できます。

次のステップ

Google をセキュリティチームの一員に迎えることで、インテリジェンス主導の AI ネイティブな防御力、安全性を重視して設計されたオープンクラウドの柔軟性、そして自社チームの延長として頼れる、業界屈指の現場経験を持つエキスパートを得られます。

こうした新たなイノベーションと、これから先を守る方法については、セキュリティスポットライトをご覧ください。また、Next ’26 の発表内容についてさらに詳しく知るには、ライブ配信またはオンデマンドで視聴できる多数のセキュリティ関連ブレイクアウトセッションもぜひご覧ください。

- Francis deSouza、Google Cloud COO 兼セキュリティプロダクト担当プレジデント

DevOps × AI Agent Hackathon 2026: AI エージェントを「つくる、まわす、とどける」夏

Fri, 08 May 2026 02:00:00 +0000

生成 AI の活用は、チャットで「答える」段階から、「自律的に実行する」へと急速に進化しています。エンジニアの皆さんも、業務のなかでその変化を肌で感じているのではないでしょうか。

そうした潮流のなかで、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社は、ファインディ株式会社主催の、「DevOps × AI Agent Hackathon 2026」に協賛します。賞金総額 200 万円、最終ピッチの舞台は Google 渋谷オフィス（渋谷ストリーム）。エントリー受付がスタートしました。

参加はこちらから

企画から運用までを一気通貫で体験する「つくる、まわす、とどける」3 つのコンセプト

DevOps × AI Agent Hackathon 2026 は、Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini などを必須技術として、AI エージェントの企画から開発、デプロイ、運用までを一貫して体験できるハッカソンです。単なるプロトタイピングにとどまらず、実運用を見据えた DevOps のプロセス全体をカバーします。

このハッカソンの背骨にしているのが、3 つの動詞です。

つくる。Google の AI、Gemini を中核に、実務で役立つ独創的な AI エージェントを設計・実装します。アイデアの面白さだけでなく、エージェントとしての必然性、自律的に判断しタスクを実行する設計まで踏み込んで評価します。

まわす。CI/CD など DevOps のフローを構築し、AI を継続的に改善するサイクルを参加者自身が回します。机上の理論ではなく、実装して動かしてみる。これが意外と、ハッカソンでは新鮮な経験になるはずです。

とどける。Google Cloud へのデプロイを通じて、スケーラブルな環境で本番品質のプロダクトをユーザーに届けます。動くものをつくる、ではなく、届くものをつくる。そこまでをゴールに置いています。

チームビルディング、Bootcamp、審査員フィードバック ― 学びを底上げする 3 つの仕掛け

「いきなり AI エージェントの実運用まで」と聞くとハードルが高そうに感じるかもしれません。そう感じた方も心配いりません。学びを支える仕組みを 3 つ用意しています。

1 つ目はチームビルディングイベントの開催。チーム開発を経験したい個人参加者向けに、2026 年 6 月 7 日（日）にチームビルディングイベントが実施されます。個人、チームでのワークショップを通して、アイデアの発散からチームづくりまでをサポートします。「気になるけれど 1 人だと不安」という方は、ここを最初の一歩にしてみてください。

2 つ目は Bootcamp。グーグル・クラウド・ジャパンは、6 月 1 日（月）〜 6 月 12 日（金）まで「Agentic AI Bootcamp 2026」と題し、実践的なオンラインハンズオンセミナーを開催します。（無料受講・事前申込制）。Agent Development Kit (ADK)、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Run、Gemini API など、ハッカソン本番で使う技術をハンズオンで身につけ、参加者全員のベースラインを引き上げます。

登録はこちらから

3 つ目は審査員によるフィードバック。AI エージェント開発およびその周辺領域で実績を持つエンジニアが、提出作品に具体的なフィードバックを行います。さらに、9 月開催予定のアフターイベント（オンライン）では、惜しくも入賞には至らなかったものの、優れた着想や技術が光る「審査員の推し作品」を取り上げ、その魅力や工夫をたたえます。

ハッカソンに挑むみなさんへ

AI エージェントは、エンジニアにとっての遊び道具にも、業務の主役にもなり得るテクノロジーです。AI エージェントが業務の中心へと進んでいくいまこそ、企画から運用まで一気通貫で挑める場が必要だと考えています。このハッカソンが、腕試しの場であり、新しい仲間と出会う場であり、そしてキャリアのなかで記憶に残る夏になることを願っています。「つくる、まわす、とどける」という 3 つの動詞を、皆さんならどう実装するのか。本ハッカソンを通じて、AI エージェントを本番環境へ展開するまでの一連のイメージを、皆さんが具体的につかんでいただければと思います。

エージェント型エンタープライズのためのクロスクラウドインフラストラクチャのイノベーション

Fri, 08 May 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

エージェント型 AI の時代が人間の速度から機械の速度へと運用を加速させていますが、それと同時に、以前のテクノロジーインフラストラクチャに深刻なストレスを与えています。数千もの内部メッセージと複雑なクエリを生成するエージェントが、しかもさらに多くのエージェントを生み出すという新たな現実は、基盤となるシステムを限界に追い込んでいるのです。この状況の中、従来のネットワークやデータベースでは瞬く間に手に負えなくなり、新たなセキュリティ脆弱性が顕在化する可能性があります。

エージェントの時代に AI の可能性を最大限に引き出すには、安全で適応性の高い基盤が必要です。Google ではこれを、エージェント型エンタープライズ向けクロスクラウドインフラストラクチャと呼んでいます。Google は Google Cloud Next ‘26 で、このインフラストラクチャの 4 つの分野における一連の新しいイノベーションを発表します。

最新情報:

Fluid Compute: Google Compute Engine サービスと Kubernetes サービスの連携により、新しいコンピューティング機能とオーケストレーション機能が追加されます。これらの機能は、費用対効果と速度に優れた AI エージェントとエンタープライズワークロードを実現するものです。
安全なクロスクラウド接続: Agent Gateway、Cloud Armor などのツールで、AI エージェント向けの安全で管理されたネットワーキング基盤を簡素化します。この基盤には、クラウド間のエージェントトラフィックのオブザーバビリティも組み込まれています。
統合データレイヤ: スマートストレージ、Knowledge Catalog などのイノベーションで、受動的なデータアーカイブを動的な推論エンジンへと変換します。この推論エンジンが、実行に必要となるコンテキストを AI エージェントに渡します。
デジタル主権: Confidential External Key Management と、Google Distributed Cloud の新機能により、データの保存場所を問わずに Google の最先端のモデルと AI イネーブラーを利用できるようになります。

これら 4 つの分野それぞれの最新ニュースを詳しくご紹介します。

Fluid Compute

エージェントワークロードは動的であり、予測することはできません。このことは、従来のエンタープライズアプリケーションにも AI エージェント自体にも影響を与えます。そこで、Fluid Compute を実現するために、Google Compute Engine サービスと Google Kubernetes サービスが連携して動的にワークロードに適応し、リアルタイムで重みをシフトします。これにより、すべてのお客様にとって、費用対効果と速度に優れた AI エージェントとエンタープライズ向け運用ワークロードの実現が可能になります。

AI Hypercomputer が大規模な AI モデルトレーニング向けの素の処理能力を提供する一方で、Fluid Compute によって運用ワークロードとエージェントのニーズに対応します。エージェントが推論と強化学習へと移行する中、CPU は中心的な役割を取り戻しつつあります。CPU は、エージェントワークフローに必要な「分岐」ロジック、複雑な制御フロー、安全なコード実行サンドボックス（エージェントオーケストレーション、RL、SLM 推論、RAG 向けのサンドボックスなど）において優れた能力を発揮するためです。さらに、CPU はエージェントを安全に実行するために重要となるエージェントの隔離を可能にし、トレーニングで使用される GPU と TPU の並列処理能力を補完します。

Google は、従来のワークロードと AI エージェントを安全かつ大規模に実行できるようにするための新しい CPU ファミリー、GKE 機能、Hyperdisk ブロックストレージ機能を導入しています。

Google C4N シリーズ: このシリーズの VM は、エージェント型 AI の需要によってエンタープライズワークロードの速度が低下しないように、1 秒あたり最大 9,500 万パケットを処理します。これは、他の主要なハイパースケーラーと比べて最大 40% 高速なパフォーマンスです。これにより、セキュリティアプライアンス、ストリーミングメディア、オープンソースデータベースなどの要求の厳しいワークロードで、より小さいインスタンスサイズを使用するとしても、I/O ボトルネックが解消されます。
Hyperdisk Extreme を使用した Google M4N シリーズ: M4N は、エージェント、分析、ミッションクリティカルなデータベースからの膨大なデータ I/O の処理のニーズに対処するために、データパイプラインのボトルネックを解消してオーバープロビジョニングの必要をなくし、業界トップクラスのコアあたりの IOPS とスループットを実現しています。vCPU あたり 26.57 GB の RAM を提供する M4N を使用すれば、ミッションクリティカルなワークロードをより少ないコアでスケールして、優れた費用対効果を実現できます。たとえば、Hyperdisk Extreme を使用した M4N は、主要なハイパースケールクラウドと比較して、Oracle ワークロードの総所有コストを 20% 以上削減します。
GKE Agent Sandbox: このソリューションは、信頼できる gVisor でエージェントを隔離して保護し、クラスタごとに 1 秒あたり最大 300 個のサンドボックスを起動して需要の急増に対応します。GKE Agent Sandbox は、主要なハイパースケールクラウドの間で唯一利用可能なマネージドサンドボックステクノロジーを基盤としています。GKE Agent Sandbox で Google Axion N4A を使用して AI エージェントを実行する場合、競合他社よりも最大 30% 優れたコストパフォーマンスを実現します。

「Wayfair の AI 戦略は、Google Cloud での長年にわたる体系的なインフラストラクチャモダナイゼーションに基づいて構築されています。この戦略には、コアの e コマースエンジンとデータベースをレガシーシステムから移行すること、モノリシックなサービスをクラウドネイティブアーキテクチャに分解すること、データと分析プラットフォームを統合することが含まれています。Gemini Enterprise Agent Platform という基盤があるからこそ、他のすべてが可能になります。現在、カタログの拡充から、お客様が自分にぴったりの家を建てられるよう生成 AI が支援するショッピングエクスペリエンスまで、あらゆるものを Gemini Enterprise Agent Platform によって強化しています。また、私たちはこの同じ基盤を頼りに、AI が単に支援するだけでなく、あらゆる顧客タッチポイントとビジネス全体で積極的に発見、パーソナライズ、コマースを推進するエージェントとなる時代に向けて準備を整えています。」- Wayfair、最高技術責任者、Fiona Tan 氏

最新のコンピューティングイノベーションについては、こちらのブログ記事をご覧ください。

安全なクロスクラウド接続

エージェント型 AI は、予測可能な人間のリクエストを自律的な「推論ループ」に置き換えます。このループでは、エージェントが他のエージェントを呼び出し、そのエージェントが LLM を呼び出すため、コンピューティングとマシン間のトラフィックが急増することになります。こうしたエージェント型へのシフトは、ネットワークの予測可能性と人間以外の ID のセキュリティに関して他には見られない課題をもたらします。エージェント型 AI 向けに最適化されたクロスクラウドネットワークは、さまざまな環境間でデータを移動して、可視性とセキュリティによって従業員、顧客、エージェントをつなげます。クロスクラウドネットワークの新機能は次のとおりです。

Agent Gateway: Gemini Enterprise Agent Platform の「航空管制官」として、企業のエージェントトラフィックを管理およびオーケストレートします。MCP や A2A などのエージェントプロトコルをネイティブに理解し、すべてのエージェントのやり取りを検査して管理します。Google とサードパーティの ID および AI の安全性に関するサービスと連携して、アクセスの検証、攻撃のブロック、機密データの保護を目的とした詳細な検査を可能にし、コアビジネス全体でコンプライアンスを維持します。
Cloud Network Insights: ハイブリッドクラウドとマルチクラウドのインフラストラクチャ全体にわたる幅広い可視性を提供し、トラブルシューティングとネットワーク解決を迅速化します。Google Cloud、AWS、Azure、データセンター、インターネットアプリケーション、エージェントワークロード全体で、エージェント、ネットワーク、ウェブのエンドツーエンドのパフォーマンスを継続的にモニタリングします。Cloud Network Insights は、合成トラフィック分析を使用して、ホップごとのネットワークパスを可視化し、パフォーマンス低下の原因を特定できるよう支援します。また、オペレーションの自律性を高めるために、Cloud Network Insights には Gemini Cloud Assist の AI を活用した分析情報が結合されます。
強化された Cloud Next Generation Firewall（NGFW）と Cloud Armor: AI が生成するポリモーフィックマルウェアやゼロデイエクスプロイトの急増に対処するために、AI を活用した機械の速度での保護を提供します。Cloud NGFW の高度なマルウェアサンドボックスは、AI によって生成された脅威をリアルタイムでその場で防止します。一方、Cloud Armor のマネージドルールは、既知および未知の共通脆弱性識別子（CVE）の両方に対する自動保護を提供します。これらのサービスは Model Armor と連携して、AI エージェントのコミュニケーションのインテントと内容を分析します。

Google がデータセンター内外で AI 向けにネットワーキングを最適化した方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

統合データレイヤ

AI エージェントの能力は、アクセスできるデータと与えられたコンテキストによって決まります。構造化データと非構造化データを使用するアプリケーションやプラットフォームが増えていますが、それらのデータを大規模にカタログ化、検索、活用するのは容易なことではなく、それが原因でエージェントの対応が非効率になる可能性があります。このギャップを埋めるためにエージェントに必要となるのは、すべてのデータがまとめられたクエリ可能なナレッジエンジン、つまり統合データレイヤです。これにより、エージェントは正確な情報源を特定してアクセスできるようになります。Next ‘26 では、統合データレイヤを強化する次の機能を取り上げます。

スマートストレージ: このソリューションは、新しいセマンティックインテリジェンスをデータオブジェクトに直接埋め込むことで、ダークデータを AI エージェントとトレーニングのための強力な知識アセットに変換します。自動アノテーション、エンティティ抽出、セマンティック検索などの新しい Google Cloud Storage 機能により、エージェントは必要とする特定のデータが組織全体にわたって存在するスプレッドシート、PDF、その他の非構造化形式のどれに隠されているかどうかにかかわらず、そのデータを瞬時に検出して使用できます。これにより、AI ソリューションの開発とデプロイが大幅にスピードアップします。AI ワークロードを加速するストレージイノベーションについて詳しくは、こちらをご覧ください。
Knowledge Catalog: Knowledge Catalog は、エージェントが最も正確な結果を提供できるように、データエステート全体にわたってビジネスの意味をマッピングし、グラウンディングされた信頼できる情報源を提供します。この基盤により、AI のトレーニングと推論が可能になり、データの移行が不要になります。エージェントは、データがどこにあっても、完全なコンテキストとガバナンスに沿って直接データとやり取りするため、モダナイゼーションが容易になります。

Google の Agentic Data Cloud の一部となっているスマートストレージと Knowledge Catalog により、データを受動的なアーカイブから動的な推論エンジンに変換できます。

「お客様のスマートホームとセキュリティソリューションをよりインテリジェントで便利なものにするためには、AI が不可欠です。Google Cloud のスマートストレージを活用すれば、BigQuery で配信される豊富なメタデータに自動的にアノテーションを付けることができます。データ検出とキュレーションの取り組みを拡大し、加速させたことで、AI 開発プロセスを数か月から数週間に短縮できたと同時に、信頼を築き、全体的な家庭環境を向上させるイノベーションを継続的に提供できるようになりました。」- Vivint、プロダクトおよび AI 担当バイスプレジデント、Brandon Bunker 氏

デジタル主権

エージェントの時代において、管理を犠牲にすることなくイノベーションを加速させようと目指す公共部門や企業のお客様にとって、デジタル主権は基本的な要件です。万能なソリューションというものは存在しません。そのため、Google ではパブリッククラウド、オンプレミス、ハイブリッドなど、あらゆる場所でさまざまなソブリン AI のニーズに対応できるよう、包括的な一連のサービスを設計しました。Google のソブリン AI ポートフォリオの新機能には、次のようなものがあります。

Confidential External Key Management: 組織は Confidential External Key Management を使用して、暗号鍵の完全な未編入領域、管理権、制御権と、暗号鍵を管理するポリシーを維持できます。Confidential External Key Management は、Confidential Compute を活用して、Google Cloud 内の改ざん防止環境で鍵管理エンドポイントをホストします。鍵の保存場所、鍵へのアクセスを許可するユーザー、アクセスを許可する状況は、お客様が管理できます。特権を持つ Google 管理者であっても、承認なしに鍵にアクセスすることはできません。また、承認はいつでも取り消すことができます。自社のデータを自社で管理できるというわけです。
Google Distributed Cloud 上の Gemini: GDC 上の Gemini を使用すると、企業はデータ主権のニーズを満たしながら、機密性の高い環境に Gemini を安全にデプロイできます。デプロイモデルの選択肢には、接続されたハードウェア上のマネージドソフトウェアや、エアギャップのある完全に切断されたソリューションなどがあります。最も制限の厳しい高度なセキュリティ環境であっても、強力な Gemini モデルから高度なコーディング、検索、その他のエージェント機能に至るまでの Google の最先端の AI 機能によるスケーリングが可能になりました。

さらに、すべてのソブリン AI ワークロードを加速および強化できるよう、Google Distributed Cloud では最新世代の AI インフラストラクチャと Gemini モデルを組み合わせたエンドツーエンドの AI スタックをサポートしています。このスタックには以下が含まれます。

NVIDIA Blackwell GPU: NVIDIA Blackwell（NVIDIA HGX B200）および NVIDIA Blackwell Ultra プラットフォーム（NVIDIA HGX B300）GPU は、第 5 世代 NVIDIA NVLink を活用して AI パフォーマンスを加速し、データセンター規模の帯域幅を環境に直接提供します。
新しい VM ファミリー: 新しい A4 ファミリーパッケージは、最も要求の厳しい推論タスクを処理する能力を提供し、ピーク時のコンピューティングを 2.25 倍に向上させます。メモリ最適化 M2 および M3 は、オンプレミスで大規模な ERP とデータ分析のワークロードに必要となる高いメモリ対 vCPU 比を実現します。
ストレージの強化: ゾーンあたりのストレージ容量が 6 倍に増え、パフォーマンスは 10 倍に向上しています。これによりストレージのボトルネックが解消されるため、オンプレミスで AI 推論を実行できます。今や、データインフラストラクチャは AI 推論のスピードで進化しています。

「弊社のお客様は、マルチテナントのリスクを伴わない、高性能なプライベート AI 推論を求めています。Google Distributed Cloud を使用すれば、機密データに関する厳格な要件を満たす、専用の低レイテンシ環境を提供できます。B200 と B300 で Gemini を実行できるため、推論速度を大幅に向上させ、スケーリングに必要となるトークンスループットをお客様に提供できます。」- Cirrascale Cloud Services、CEO / 共同創設者、Dave Driggers 氏

ビジョンを現実にする

以上の製品分野が収束した時点で、インフラストラクチャはエージェント時代に対応する高性能で安全かつ適応性のある基盤へと進化します。Google は単にツールを提供するだけでなく、企業や公共部門が AI とエージェントの力を最大限に活用できるようにするためのアーキテクチャブループリントを提供しています。

AI インフラストラクチャの主要な業界トレンドについて詳しくは、エージェント型 AI 時代のインフラストラクチャの現状に関するレポートをご覧ください。

- コンピューティングプラットフォーム部門プロダクト管理担当バイスプレジデント、Nirav Mehta

- Google Distributed Cloud 担当バイスプレジデント、Muninder Sambi

Google Cloud と SAP、Agentic Enterprise に向けた青ブループリントを公開

Fri, 08 May 2026 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud と SAP はパートナーシップをさらに強化し、世界有数の大企業の中核業務プロセスに Gemini AI を直接組み込む取り組みを進めています。

AI の新たな基盤: このたび、Google Cloud Next '26 において、Google Cloud と SAP は、継続的なパートナーシップを通じて実現した Agentic Enterprise に向けた最新の成果を紹介しました。

その中核を成すのが Unified Data Foundation です。これは、SAP データと非 SAP データを双方向の信頼できる単一の情報基盤に統合し、従来のクラウドモダナイゼーションを、データドリブンな価値を生み出す戦略的な推進力へと進化させるものです。さらに、新たに追加されたゼロコピーデータ共有機能により、データ移動に伴う負荷をなくし、アーキテクチャをいっそう簡素化できます。これにより、ミッションクリティカルな AI ワークロードの構築に不可欠な、高忠実度のデータアクセスとリアルタイムの信頼性を確保できます。

また Google Cloud は、SAP Engagement Cloud の新機能も支援し、AI の作成、発想、学習を支える最新ツールを提供しています。これらのプラットフォームは SAP の従業員だけでなく、SAP のお客様にも提供されます。この一連の AI ツールは、企業全体でのエージェント活用に対する理解を深め、導入を後押しします。

重要な理由: この変化により、データストレージと AI イノベーションの間にあった隔たりは着実に埋まりつつあります。企業は、単にインフラストラクチャを管理する段階から、複雑で多段階のタスクを自律的に実行できるインテリジェントエージェントを実際に展開する段階へと進めるようになります。

とりわけ Unified Data Foundation は、既存のワークフローに有益なインサイトをもたらすだけでなく、AI ツールやエージェント型ワークフローが生み出す成果を支える基盤としても機能します。

全体像: このパートナーシップの深化は、SAP がお客様に価値を提供する方法をすでに変え始めています。

市場での競争力を維持し、優位性を築くという方針のもと、SAP の Engagement Cloud 部門は Google Cloud と連携し、次世代のエージェント型ソリューションを構築しました。これには、動的なコンテンツ開発、マーケティングブリーフやビジュアルコンセプトの生成、そして複数のエージェントが協調して実行する仕組みが含まれます。

コメント:「エージェント型 AI が価値を生み出すのは、信頼できるデータに基づき、実行に直接つながっている場合に限られます。だからこそ、Google Cloud とのパートナーシップは企業にとって非常に大きな意味を持ちます。生成 AI とエージェント型インテリジェンスを Engagement Cloud に直接組み込むことで、Google と SAP はマーケティングチームに、リアルタイムのインテリジェンスを意義ある顧客接点へと変える実践的な方法を提供しています。」- SAP、Engagement Cloud 責任者、Joanna Milliken 氏

新機能:

ゼロコピーの革新: SAP BDC Connect for BigQuery により、双方向のゼロコピーデータ共有が可能になります。膨大なデータセットを移動したり複製したりすることなく、データ基盤全体を統合できます。
Cortex Framework: 豊富なメタデータを BigQuery に直接埋め込む新たなソリューションアクセラレータです。これにより、Gemini エージェントは正確な企業コンテキストに基づいて動作できるようになり、AI のハルシネーションリスクを大幅に抑えられます。
99.95% SLA への向上: AI を活用した障害の予測と予防により、Google Cloud 上の RISE with SAP で業界トップクラスの稼働率保証を提供します。
SAP Sovereign on Google Cloud: 厳格なデータ所在地要件を持つお客様は、SAP の S/4HANA Private Cloud Edition を Google のソブリンインフラストラクチャ上で直接実行できるようになりました。

数値で見る: お客様は、データ分析にかかる総所有コスト（TCO）を最大 54% 削減できます。さらに、エネルギー効率に優れた Google のパブリッククラウドで SAP ワークロードを実行することで、企業の ESG 目標の達成も加速できます。

今後の予定: SAP BDC Connect for BigQuery は、まもなく一部のデータセンターで提供を開始し、2026 年後半にはさらに広い範囲で利用可能になる予定です。

さらに詳しく見る:

- 移行担当マネージングディレクター、Casey McGee

MUFG と Google のリテール領域における戦略的提携について

Thu, 07 May 2026 02:00:00 +0000

株式会社三菱 UFJ フィナンシャル・グループ（代表執行役社長半沢淳一、以下 MUFG）は、今般、Google とのリテール領域における戦略的提携（以下本提携）に合意しました。

テクノロジーの進展により、人々の暮らしや日常行動は大きく変化しています。金融分野においても、仕事や買い物、余暇などの日々の生活の中で、意識することなくより自然に利用できる、シームレスなサービスへの期待が高まっています。

MUFG は、ライフステージ総合金融サービス「エムット」を通じて、決済、貯蓄、家計管理、資産形成、将来への備えなど、多様な金融サービスを展開し、お客さま一人ひとりの人生に寄り添う取り組みを進めてまいりました。

Google および Google Cloud は、検索、動画、地図などといった幅広いサービスに加え、AIやクラウドをはじめとする先進的なテクノロジーを通じて、人々の生活や行動を支えるデジタルインフラとして、社会において重要な役割を果たしています。

本提携は、MUFG が進めるリテール戦略のもと、日常生活の中で金融がより自然に利用される世界を実現するとともに、Google が有する AI および多様なサービス・コンテンツを活用した、新たな顧客体験・金融体験の創出を目的としています。

今回はその第一弾として、Google Cloud との AI 領域における協業を中心にお知らせします。

1．本提携の内容

（1）購買から決済、金融取引の意思決定までを AI エージェントが支える次世代金融体験～Agentic Commerce／Agentic Payments を含む自律型金融への取り組み～

➢ AI エージェントが、商品選択・購買から決済の実行に至るまでの一連のプロセスを自律的に支援する「Agentic Commerce」および「Agentic Payments」の領域について、国内での早期実現を見据え協業していきます。

➢ Google Cloud は、AI およびクラウド基盤に関する知見を生かし、MUFG の取り組みに対してクラウドおよび AI 技術の提供と技術的な助言や開発面での支援を行う予定です。 ➢ MUFG は、本提携を通じて、Agentic Commerce／Agentic Payments を実現するための次世代の決済インフラを Google Cloud 上に構築し、日本における AI エージェント時代の購買・決済の新たなスタンダードの確立をめざします。

➢ さらに、同基盤上で高度に連携する AI エージェントが日常の購買や支払い、各種手続きにおける意思決定プロセスを支援することで、お客さまの意思を尊重しつつ、負担をかけることなく、やさしく先導する新しい金融のあり方（自律型金融）の実現をめざします。

➢ デジタルチャネルに加え、店舗やリモート相談などのリアルな接点も融合し、チャネルを横断して AI エージェントが状況を理解・支援することで、一貫した安心感と利便性を提供するとともに、日常生活やライフイベントに至るまで、お客さま一人ひとりに寄り添った継続的なサポートを実現してまいります。

（2）データと AI によるお客さま理解の深化と、日常体験価値の向上

～データ・マーケティングの高度化とパーソナライズされた顧客体験設計～ ➢ MUFG はこれまでも、AI 技術の活用による Web ページの改善や広告動画生成、およびお客さま一人ひとりにパーソナライズされた情報提供・コミュニケーションの高度化を進めてきました。

➢今後はさらに、Google Cloud の AI を活用したデータ分析、施策立案、効果検証を通じて、マーケティングにおける PDCA サイクルの高度化・高速化を進めます。顧客体験の継続的な改善を図るとともに、本提携を通じて両社の連携を一層強化し、両社のサービスやプロダクトを利用されるお客さまに対し、よりシームレスで高度に最適化された新たな価値や体験を提供することをめざします。

（3）Google のサービスと連携し、日常の中で価値が広がる金融体験

～日常と金融が自然につながる体験設計～

➢ Google が日常生活の中で提供する多様なサービスや体験と金融を組み合わせることで、お客さまの毎日の行動や体験の中に自然に金融が溶け込み、利便性や楽しさ、価値を実感できる新しい顧客体験の創出をめざします。

➢ MUFG のサービスをお申込みいただいたお客さまに対し、動画配信サービス YouTube の有料プラン「YouTube Premium」の 3 ヶ月無料プランを提供します。

➢ ヘルスケア領域において、Google Fitbit を MUFG の特定サービスにご加入いただいたお客さまへ提供するとともに、Moneytree アプリへヘルスケア機能を実装し、お客さまの健やかで豊かな人生を後押しする、家計管理とヘルスケアを組み合わせた新たなサービスのリリースを予定しています。

➢ Google の AI を搭載した、次世代 3D ビデオ会議システム「HP Dimension with Google Beam」を導入し、対面さながらの自然なコミュニケーションを実現して、手続きや相談などあらゆるシーンにおける顧客体験の向上をめざします。

今後も Google が有するサービス・エコシステムとの更なる連携を検討しており、日常生活における金融体験の「広がり」をめざしてまいります。

2．今後の展望

本提携に基づく取り組みは、AI・クラウド領域を起点に、Google が有するサービス・エコシステムとの連携を段階的に深めることで、人々の日常のあらゆるシーンにおいて、金融が自然に利用される世界の実現をめざすものです。

今回は、AI・クラウド領域における取り組みについて発表していますが、今後も、Google が有するサービス・エコシステムとの更なる連携により、お客さまへの新たな金融体験の提供をめざしてまいります。

MUFG は、Google および Google Cloud とともに、リテール領域における顧客体験・金融体験のさらなる進化をめざし、戦略的提携を強化してまいります。

《Google LLC Senior Vice President ヒロシ・ロックハイマーコメント》

MUFG のリテール領域における戦略的パートナーシップを、ともに始動できることを心から嬉しく思います。この提携は、Google にとっても、日本のみなさまが日常生活の中で金融サービスをより安心して、身近にご利用いただけるよう支援するうえで、極めて重要な機会になると確信しています。日常で幅広く利用されている Google のサービスを通じた接点に加え、最先端の AI 技術を含むセキュアで革新的なテクノロジーを、MUFG に積極的にご活用いただくことで、MUFG の金融サービスがより自然に日常に溶け込み、利用されるみなさまにとって一層身近な存在となるよう、その実現に向けて私たちがお手伝いできることを心から楽しみにしています。

《グーグル・クラウド・ジャパン合同会社代表三上智子コメント》

MUFG が進められているリテール領域における取り組みにおいて、Google Cloud の AI およびクラウドの技術と知見をご活用いただけることを大変嬉しく思います。

本提携を通じて、データや AI の活用による顧客理解の高度化や、デジタルを活用したサービス・コミュニケーションの進化など、さまざまな領域で連携を進めてまいります。セキュリティやプライバシー、ガバナンスを重視する Google Cloud は、MUFG が持続的な顧客価値を創出できるよう貢献してまいります。

《MUFG 代表執行役社長半沢淳一コメント》

このたび、グローバルに幅広いデジタルサービスと先進的な AI・クラウド技術を有する Google および Google Cloud と、本戦略的提携に合意できたことを大変心強く感じています。 MUFG は、ライフステージ総合金融サービス『エムット』を通じて、お客さま一人ひとりの人生に寄り添い、金融が日常生活の中で自然に機能する社会の実現をめざしています。本提携は、Google が持つ日常に根ざしたデジタル体験と当社の強みを掛け合わせることで、金融を人々の暮らしにより深く浸透させ、社会全体に持続的な価値をもたらすための重要な一歩です。 MUFG は、信頼・信用を第一に、適切なガバナンスのもとで挑戦を加速し、これからも社会やお客さまと共に成長する金融のあり方を追求してまいります。

エージェント型エンタープライズの実現: ビジネスや業界向けのエージェントが Gemini Enterprise に登場

Thu, 07 May 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

画一的な AI の時代が完全に終わりを迎えようとしています。昨今の企業は、真の生産性を向上させるために、高度に専門化された役割固有のツールを必要としていますが、そのためにセキュリティ、監視、コントロールを犠牲にすることはできません。

新機能: Google はこのたび、パートナーが構築したエージェントを Agent Marketplace から Gemini Enterprise アプリ内の Agent Gallery に直接取り込みました。これにより、Accenture、Adobe、Atlassian、Deloitte、Lovable、Oracle、Palo Alto Networks、Replit、S&P Global、Salesforce、ServiceNow、Workday などのパートナーが提供する専門的な AI を発見して管理するための強力な一元管理されたハブが作成されます。

お客様にとっての重要性: Gemini Enterprise アプリは、何千もの企業で何百万もの有料シートが利用されており、組織が複雑なエンドツーエンドのワークフローを単一の統合環境で自動化できるようにします。主なメリットは次の 5 つです。

過大評価されたエージェントからの解放: 市場には受動的な chatbot や硬直的なワークフローが溢れています。Marketplace に掲載されているパートナーは、複雑なエンドツーエンドのタスクを実行できる真の自律型エージェントを提供しています。これは、深いコンテキストとメモリ、インテリジェントなオーケストレーション、安全なツールの使用を組み合わせることで実現されています。
質の高いエージェント: 掲載のエージェントが「Google Cloud Ready - Gemini Enterprise」の認定を受けるには、基本機能、出力の精度、自律的な実行、エンタープライズ基準に関する厳格な 4 段階の評価に合格する必要があります。
安全保護対策の組み込み: 明確な監査証跡のために、Gemini Enterprise Agent Platform がすべてのエージェントに暗号的に安全な ID を割り当てます。また、Agent Gateway と Model Armor が、トラフィックを積極的にスクリーニングして、データがモデルのトレーニングに使用されないようにします。
IT 部門による強固なガバナンス: 従業員の生産性と、組織の厳格な管理のバランスを取るために、Agent Gallery は安全な 2 段階のガバナンスモデルに基づいて構築されています。従業員がギャラリーを閲覧し、ニーズに合ったエージェントの調達やアクセスをリクエストする間、IT 部門が引き続き管理を担います。管理者は、受け取ったすべてのリクエストを確認してデプロイを承認または拒否し、組織全体で各エージェントを操作できるユーザーをきめ細かく制御できます。
統合されたエコシステムによるサイロの解消: 通常は、サードパーティの AI を購入すると、ばらばらのプラットフォームをつなぎ合わせることになります。Google のアプローチは、こうした摩擦を解消します。各パートナーのエージェントは、Gemini Enterprise Agent Platform 内でネイティブに実行されるように構築されています。つまり、サードパーティのエージェントと社内でカスタムビルドされたエージェントが、単一の統合されたエコシステム内で共存できるため、組織はインフラストラクチャを分断することなく、AI 機能を無限にスケールできます。

パートナー様向けの市場開拓の機会: Google はこのたび、エージェント開発のために 7 億 5,000 万ドルのパートナーファンドを発表しました。また、パートナー様は、確約された企業支出のバックログ 2,400 億ドルを活用し、数百万人の Gemini Enterprise ユーザーの日常業務に直接リーチできます。Google は、日常的なユーザーの発見を IT 部門の調達フローに変え、契約を標準化し、購入サイクルを最大 50%短縮します。Google の営業担当者はパートナー様との連携を奨励され、Marketplace のベンダーは取引成立の規模が 112% 大きくなっています。Google Cloud で構築するなら今が絶好の機会です。

始めるには:

お客様の場合: これらのエージェントは、Gemini Enterprise アプリの Agent Gallery で直接確認できます。ぜひ 30 日間のトライアルをお試しください。

パートナー様の場合: Google の迅速なエージェントデプロイフレームワークを活用することで、明確な道筋に沿ってエージェントをオンボーディング、商用化し、Gemini Enterprise ユーザーに簡単に見つけてもらえます。ぜひ AI エージェントプログラムにお申し込みください。

さらに、Google for Startups の AI エージェントチャレンジも始まります。これには、自社のエージェントを Gemini Enterprise で使用できるように準備できるスタートアップ専用のトラックが含まれます。

今すぐ導入できるエージェントのご紹介

Gemini Enterprise アプリ内の Agent Gallery からアクセスできる Agent Marketplace 掲載のパートナー構築エージェントの例

Acalvio: ShadowPlex Preemptive Cyberdefense Agent は、Cloud IAM とクラウドワークロードにハニートークンをデプロイし、エージェント型 AI 攻撃を偵察フェーズで阻止します。これにより、悪意のあるエージェントや安全でないエージェントの動作からクラウドワークロードをリアルタイムで保護できます。

Accenture: Supply Chain Inventory Intelligent Advisor エージェントは、エージェント型 AI を活用した意思決定支援システムで、在庫の計画と追跡を効率的に最適化するように設計されています。リアルタイムのデータと AI を使用して、サービスレベルのバランスを取り、過剰な在庫を最小限に抑えるための実用的なインサイトを提供します。

Adobe: Adobe Marketing Agent for Gemini Enterprise は、自然言語のクエリを Adobe のカスタマーエクスペリエンスエージェント機能に接続します。Adobe の機能により、キャンペーンのパフォーマンス、ターゲットオーディエンス、カスタマージャーニーのモニタリングに関する分析情報を即座に得られるため、チームはワークフローを離れることなく、よりスマートに作業できます。

Alteryx: Alteryx AI Insights Agent は、アナリストがキュレートした分析情報を Gemini Enterprise 内で提供します。Alteryx One を基盤として構築されており、アナリストが信頼できるデータセットを定義すれば、ビジネスユーザーは質問するだけで、管理の範囲内で再現可能な回答が得られます。Alteryx One のサブスクリプションが必要です。

Ambiguous AI: Ambiguous Recruiting Coworker は、応募者とのコミュニケーション、複数回の面接のスケジュール設定、応募から採用までのパイプラインの追跡を管理します。Gmail、Google カレンダー、Google スプレッドシート、Google ドライブなどでネイティブに動作し、重要な判断についてユーザーに情報を伝達します。

Amdocs: Telco Customer Experience Agent は、デジタルチャネルとコンタクトセンターチャネルにまたがって、複雑なカスタマーサービスの問題を自律的に解決します。Amdocs Cognitive Core と Gemini Enterprise for CX を組み合わせることで、エンドツーエンドの通信プロセスを推論、オーケストレート、実行し、解決のスピード、費用対効果、顧客満足度を向上させます。

AODocs: AODocs AI Agent は、管理されたドキュメントの最新の検証済みバージョンのみに基づいて、信頼できる回答を即座に提供します。標準作業手順書（SOP）、技術仕様書、法的ポリシー、リスク管理手順書など、さまざまなユースケースに対応しています。

Articul8 AI: Articul8 Table Understanding Agent は、複雑なドキュメントを分析可能なテーブルデータに変換します。従来の OCR では見逃されていた階層的なレイアウトと関係を再構築し、正確な分析を可能にします。Articul8 Diagram Understanding Agent は、複雑な図を構造化データに変換し、記号と空間的関係を解釈して自動分析とシームレスなワークフロー統合を実現します。

Ascendo: Ascendo AI Agent は、重要インフラの担当チームがワークフローを自動化し、診断を改善して、現場でのエスカレーションを減らせるよう支援します。ログ、テレメトリー、サービスマニュアルを取り込むことで、複雑なサービス環境で最適なアクションを提案し、迅速かつ正確な意思決定をサポートします。

Atlassian: Rovo は、Jira、Confluence、ツールスタック全体にシームレスに統合される AI チームメイトです。Atlassian の Teamwork Graph を基盤として構築されたこのエージェントは、ナレッジを提示し、タスクを自動化し、インテリジェントなアクションを実行することで、チームがコンテキストを把握し、より迅速に行動し、連携を維持できるようにします。

AutoCIO: AutoCIO Financial Forecasting Agent は、ポートフォリオマネージャーや投資チームがポートフォリオの設計、最適化、管理に使用しています。このエージェントは、エンドツーエンドのワークフローを自動化し、50,000 を超える証券にわたって予測シグナルを提供し、自然言語プロンプトを介して高度にカスタマイズされたリアルタイムの戦略立案を可能にします。

Avalara: Avi Agent は、AI を活用して税務とコンプライアンスを自動化するゲートウェイです。Avalara の Agentic プラットフォーム上に構築されたこのエージェントは、外部システムとコンプライアンスエージェントをスマートに調整し、税金の計算、申告、請求書の管理を即座かつ安全に行います。

Backstory: Backstory Revenue Answers Agent は、収益責任者に特定のアカウントの状況を伝え、取引のリスクを特定して、アクションを提案します。そのために、CRM データ、エンゲージメントアクティビティ、ステークホルダーとの関係、公開会社のニュースを総合して実用的なインサイトへと変えます。

Botcopy: TrueQ は、政府機関のコンタクトセンター向けの AI アナリストです。管理者は、Gemini Enterprise アプリで会話型 AI のパフォーマンスを把握して改善できます。このエージェントは、会話のパターン、エスカレーションのトリガー、知識のギャップを特定して、自動化の改善、ガバナンスの強化、サポート費用の削減を実現します。

Carto: Carto Site Selection AI Agent は、企業が空間分析を使用して商業用地の候補を分析し、可視化するのに役立ちます。来店数、ユーザー属性、競合他社についてユーザーが会話形式で質問すれば、その結果から包括的なロケーション分析が自動的に行われます。

Corvic AI: Corvic AI Agent は、企業データに接続して、プロダクションレディな意思決定インテリジェンスを提供します。パイプラインもデータエンジニアリングも必要ありません。ユースケースには、競合シグナルと市場動向データから実用的なインテリジェンスを獲得すること、根本原因の分析、カスタマーサポートの自動化などがあります。

Cotality: Cotality Payoff Analysis Agent は、住宅ローン融資会社による顧客維持の改善とローン流出の削減を支援します。融資の組成と返済を分析することで、再獲得のパフォーマンス、借り手の行動、競合他社に関するインサイトを理解するための実用的なインテリジェンスを提供します。

Crescendo Lab Ltd.: DAAC AI Agent は、複雑なデータをマーケティングとセールス向けの実行可能な成長戦略へと変換します。自然言語を使用した会話の中で、分析情報や自動化されたダッシュボードを即座に提供し、実質的に手動でのレポート作成や推測の必要をなくします。

Deloitte: Tariff Management Agentic Suite は、ドキュメントを取り込み、属性を抽出し、申告書と関税を照合するサブエージェントを介して、税関規制ワークフローを自動化します。矛盾点にフラグを立てることで全範囲の監査を確保し、手作業をなくし、見過ごされていた費用を回収できます。

Devoteam: Demand Sensing Agent は、リーダーが予測の精度を高め、在庫を最適化するのに役立ちます。販売とリアルタイムの市場シグナルを分析して需要に関する分析情報を即座に提供し、先を見越した調整を可能にします。Request for Proposal Agent は、セールスチームによる提案書の下書き作成を支援します。一元化されたナレッジを活用して、コンプライアンス対応のカスタマイズされた提案書の下書きを迅速に生成します。

Dun & Bradstreet: Dun & Bradstreet Business Verification Agent は、Gemini Enterprise アプリ内で信頼できるビジネス検証を可能にします。Dun & Bradstreet の信頼できるデータを利用して、ビジネスを D-U-N-S® 番号に変換し、ID 属性を検証することで、現場のチームがより迅速に動き、例外に集中できるようにします。

Dynatrace: Dynatrace for Gemini Enterprise は、Gemini Enterprise Agent Platform と A2A プロトコルを使用して、AI エージェントを Dynatrace のオブザーバビリティデータと統合します。これにより、パフォーマンス、インフラストラクチャ、ユーザーエクスペリエンスに関するリアルタイムの分析情報を得られるようになり、エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンスを確保しながら AI ワークフローをシームレスに強化できます。

Enigma: Enigma KYB Agent は、AI による即時のビジネス検証をコンプライアンスチームに提供します。1 億件以上の登録と信頼できる政府の記録、制裁対象ウォッチリスト、リアルタイムのトランザクションシグナルから得られたグラウンドトゥルースのビジネスアイデンティティに裏付けられています。

Eon: Eon AI Agent は、クラウドインフラストラクチャチームがデータ保護業務を効率化できるよう支援します。Google Cloud アカウントの接続、リソース検索のトリガー、保護されたリソースのモニタリング、バックアップジョブの追跡、復元ステータスの検査を、すべて自然な会話を通じて行い、手動のコンソールワークフローに取って代わります。

EPAM: Creative Conductor Marketing Agent は、クリエイティブブリーフを洗練されたプロモーション動画に変換します。ビジュアル、ナレーション、音楽の専門サブエージェントを調整し、アセットを最終的な MP4 に組み立てて、高品質なマーケティングコンテンツを迅速かつスケーラブルに提供します。

Exa AI: Exa Agent は、従業員にウェブのライブビューを提供し、コード、人、企業を検索可能なデータベースに変換します。数十億のページを検索して、デベロッパーツールの検討、採用、マーケットマッピングなどのタスクを迅速化します。

Foxtrot Communications: Forge - AI Agent は、チームが手作業での ETL パイプライン開発を排除できるよう支援します。任意の API に接続すると、Forge がクリーンで正規化され、分析に対応したデータセットを自律的に提供します。これにより、分析情報を得るまでの時間が数分に短縮され、エンジニアは戦略的な取り組みに集中できるようになります。

Genpact Ltd（英国）: Genpact Finance One – Revenue Lens and PnL Agents は、Google ADK と A2A プロトコルを基盤に構築されたエージェントのスイートです。財務ユーザーは Gemini Enterprise で自然言語の会話を通じて、収益と損益のデータから実用的なインサイトを得ることができます。

Genspark: Genspark AI Agent は、検索、ウェブ操作、コンテンツ生成、メディア作成を組み合わせて、複数のステップからなる作業を 1 つのプロンプトで最終的な出力に変換します。ユーザーは、実際の業務向けに構築された単一のエージェントを通じて、調査の実施、ドキュメントの作成、ワークフローの自動化が可能です。

HCLTech: HCLTech ITOps Agent は、Google Cloud と HCLTech AI Force プラットフォーム上に構築されており、ServiceNow 内で自律的な IT 運用を実現します。自然言語を使用して、インシデントをトリアージし、関連する標準作業手順を表示して、ガイド付きの修復を推進することで、全体的な効率性、整合性、運用パフォーマンスを向上させます。

Invideo: Invideo は、マーケティングチームが整合性を維持しながら動画制作をスケールできるよう支援します。ブランドのガイドラインとアセットを活用して、品質管理が組み込まれたプロダクションレディな広告や短編動画を 50 以上の言語で出力できます。

Iron Mountain, Inc.: Iron Mountain InSight® DXP AI Agent は、Gemini Enterprise と管理対象コンテンツを連携させ、検索と AI を活用した Q&A を統合します。その目的は、結果を迅速化し、数時間かかる手作業でのドキュメントレビューを、数秒間で終わる会話形式での問い合わせに置き換えることです。

Lilt: LILT Assist は、グローバルコンテンツマネージャーが手動タスクから自律型オーケストレーションに移行し、エンドツーエンドの多言語制作とブランドガバナンスを管理できるよう支援します。Assist は、エンタープライズグレードの整合性とコンプライアンスを確保しながら、AI を使用してグローバルコンテンツのボリュームを拡大します。

Lovable: Lovable を使用すると、AI とチャットするだけで誰でも実際のアプリやウェブサイトを構築できます。プロダクト、デザイン、マーケティング、セールス、オペレーションの各チームが、アイデアを実用に役立つソフトウェアに変えられます。

LTM: LTM Video Intelligence Agent は Google Cloud AI テクノロジーをベースとしており、録画された動画を標準形式の BDD テストケースに変換することで、テストまでの時間を短縮し、生産性を向上させます。

LumApps: LumApps AI Agent は、組織が企業システム全体で会社の知識や発表を検索し、ワークフローをトリガーして、タスクを完了するのに役立ちます。

Manhattan: Manhattan Active Agents は、倉庫管理、輸送管理、注文管理、プラットフォーム運用のための AI デジタルチームメイトです。これらのエージェントは、業務のモニタリング、例外の解決、ユーザーの案内、タスクの自動化、手作業を減らすためのアクションの提案に役立ちます。これにより、速度と精度が向上し、利用率が上がり、運用上のレジリエンスが向上します。

Menlo Security: Menlo A2A HEAT Shield Agent は、ゼロデイフィッシング、ソーシャルエンジニアリング、CAPTCHA の試みを即座に無効化します。Gemini Enterprise Agent Platform 上に構築されており、管理者は Gemini Enterprise で自然言語で会話して、セキュリティポリシーを設定し、結果を確認できます。

monday.com: monday.com agent は Gemini Enterprise 内で計画を実行に移します。チームはワークスペースを離れることなく、ボードの迅速な構築、更新の要約、自動化のトリガーを行うことができます。これにより、全員の足並みを揃え、進捗状況を追跡し、測定可能な成果を促進できます。

Nativeorange: LexAI Agent は、損害保険の引受と業務を効率化します。提出書類を取り込み、データを抽出し、リスク評価を自動化することで、分類について実用的な分析情報を提供するほか、スピード、精度、意思決定の整合性を向上させるための次のステップを提示します。

Neo4j: Neo4j Agent は、自然言語を Cypher に変換し、アプリケーションが Neo4j データベースに対して読み取りと書き込みを行えるようにします。Gemini Enterprise と統合されているため、GraphRAG でグラウンディングされたエージェントを構築し、企業のナレッジに接続するために使用できます。

Obin AI: Obin Financial Agent は、プライベートマーケットや商業融資のチームが Gemini Enterprise から財務分析を実行するのに役立ちます。ユーザーがモデルのスプレッドシートと取引関連のドキュメントを提出して、シナリオについて平易な言葉で説明すると、エージェントが関連データを抽出して、モデリングの前提条件ごとに財務指標を計算します。

Onix: Onix Risk & Compliance Intelligence Agent は、規制対象の業界全体でコンプライアンスレビューとリスク評価を自動化します。レビューにかかる時間を数週間から数分に短縮し、規制上のリスクを事前に特定して、引用を含む詳細な監査証跡を作成します。

OpenText: OpenText™ Content Aviator™ は、コンテンツ検索と生産性を向上させる生成 AI アシスタントです。Gemini Enterprise Agent Platform 上に構築されており、ユーザーは自然言語検索を実行して企業ドキュメントを効率的に要約できます。

Oracle: Oracle AI Database Agent を使用すると、Gemini Enterprise から Oracle データを直接クエリできます。このエージェントは Google Cloud Marketplace から入手でき、エンタープライズグレードの回答を迅速に提供するため、カスタムチャットボットや自然言語の SQL 変換のメンテナンスは必要ありません。

Orion by Gravity: Orion by Gravity は、Looker や BigQuery などに接続して、プロアクティブにインサイトを探す AI アナリストです。データチームは、異常を特定し、分析情報が豊富な業界で「未知の未知」を明らかにするアクションを推奨できます。

Palo Alto Networks: Prisma AIRS Model Security エージェントは 35 を超えるモデル形式をスキャンし、モデルレイヤの奥深くに隠された不正なコードを排除します。このプロアクティブな防御は、標準的なスキャンの枠を超えて、ニューラルネットワークの完全性を確保し、重みポイズニングやバックドアを検出することで、不正なデータの引き出しとモデルのハイジャックを防止します。

Pendo: The Pendo Agent は、プロダクトのインテリジェンスと Gemini Enterprise を接続します。ユーザーは Gemini Enterprise アプリを離れずに、SaaS や AI ツールの使用傾向をクエリし、導入のギャップを明らかにするとともに、AI 投資の影響を把握できます。

Persistent Systems: Ethical Content Auditor Agent は、出版社で働く編集者が政治や社会に関するコンテンツを監査し、潜在的なバイアスやリスクを特定するのに役立ちます。Editorial Assistant Agent は、原稿の効率的な評価を可能にするもので、長い原稿を読んで理解し、市場の動向を分析して、データに裏付けられた要約と推奨事項を提供します。

Pluto7: Pluto7 の Planning in a Box - Pi Agent は、サプライチェーンチームと製造チーム向けに 50 以上のサブエージェントをオーケストレートします。これにより、需要と生産をリアルタイムで最適化する、自己修復型の自律的なサプライチェーンが実現します。

Product Genius: Product Genius は、AI を活用した e コマースインテリジェンスを Gemini Enterprise に直接取り込みます。ウェブサイトの URL を共有するだけで、店舗の最適化に役立つ分析情報、実行可能なポリシー、会話型アナリストを即座に利用できます。コードのインストールは不要です。

Quantum Metric: Felix Agentic for Gemini Enterprise は、ビジネス目標に沿ったコンテキストでデジタルリーダーや分析チームに即座に分析情報を提供します。Felix は Gemini モデルを活用してデジタルエクスペリエンスを継続的に分析し、何が変化したのか、それがなぜ重要なのか、どこにコストがかかっているのかを説明します。

Red Hat, LLC: Red Hat Lightspeed Agent for Google Cloud は、SRE と管理者が Google Cloud 上の Red Hat Enterprise Linux インフラストラクチャを自然言語で管理できるようにします。A2A と Gemini を基盤として構築されており、Red Hat Lightspeed サービスと安全に接続して、Google Cloud 上のエンタープライズ IT 運用を効率化します。

Replit: Replit Agent を使用すると、ビジネスユーザーが自然言語を使用してエンタープライズグレードのアプリケーションを構築できます。コーディングの知識がないユーザーでも、BigQuery をベースとする顧客健全性ダッシュボードなどの複雑な要件を機能的なカスタムツールに数分で変換できます。

S&P Global: Kensho が提供する S&P Global Data Retrieval Agent を使用すると、金融の専門家が S&P Global 独自のデータセットから引用されたデータにアクセスできます。アナリストやポートフォリオマネージャーは、業績発表の分析、市場調査の実施、特定の財務指標の即時取得が可能です。

Salesforce: Agentforce Sales for Gemini Enterprise を使用すると、Gemini Enterprise を離れることなく、見込み顧客への働きかけ、会議の概要の作成、取引のリスクとガイダンスの提示、パイプラインと CRM の更新の管理を、安全にリアルタイムで行うことができます。エージェントが手作業の雑務を処理するので、販売担当者は関係構築と戦略的な販売に集中して成功を収めることができます。

Sana from Workday: Sana Self-Service Agent は、Workday やその他のナレッジソースから情報を即座に検索して要約し、パーソナライズされた回答とタスクの支援を提供します。給与、時間、欠勤などの分野で 300 以上のスキルを備えたエージェントが、日常的な人事と財務のタスクをグローバルに処理するため、サポートチケットが減り、チームは価値の高い業務に集中できるようになります。

Saviynt: Identity Security for AI は、エージェントの継続的な検出とインベントリを行い、その機能、アクセス、リスクを特定します。エージェントは、目的が定義され、責任を負うオーナーがいる第一級の ID として扱われます。ポスチャーの可視性とアカウンタビリティの適用を組み合わせることで、不透明な自動化が管理可能なエンタープライズ対応の ID に変換されます。

ServiceNow: Now Assist for IT Operations Management は ServiceNow AI Platform 内で動作し、生成 AI を活用して IT 環境全体で運用のインテリジェンスと自動化を強化します。AI を活用して、アラートとインシデント管理のあらゆる段階を最適化するように設計された一連の機能が導入されています。

Sheetgo: Sheetgo は AI 対応のデータ実行プラットフォームであり、スプレッドシート中心の業務を、管理された信頼性の高い BigQuery と Gemini Enterprise のパイプラインへと変換します。

Skyflow: Skyflow Runtime Data Security Agent は、チームが Gemini Enterprise Agent Platform にエージェントを安全にデプロイするのに役立ちます。専門家によるガイダンスと、きめ細かなアクセス制御によるオンデマンドのデータ保護を提供するため、企業はプライバシーを危険にさらすことなくコンプライアンスを確保できます。

Supermetrics: Supermetrics Marketing Intelligence Agent は、クロスチャネルのパフォーマンス分析情報を Gemini Enterprise に直接提供します。Google 広告や GA4 など 175 以上のソースに接続し、シンプルな自然言語プロンプトを使用して、ハルシネーションのない高速な分析を実現します。

Synthpop Inc.: Synthpop Patient Journey Orchestration Agent は、受付と患者対応のワークフローを実行することで、構造化されていない紹介状をリアルタイムで検証し、支払者対応の注文に変換します。これらのフローは、Synthpop の調整された本番環境レベルの管理バックボーンの一部として、支払者の時間の節約に役立ちます。

Tech Mahindra: フロントラインエージェントは Order Assist を使用して、複雑な注文やサービスケースをより迅速に解決しています。このエージェントは、会話を通じてリアルタイムのコンテキストインテリジェンスを提供することで、発送準備時間の短縮、初回問い合わせ時の問題解決率の向上、一貫性のあるデータドリブンな回答を実現します。

Teradata: Data Analyst AI Agent を使用すると、Google Cloud で企業データに対して自然言語分析を実行できます。このエージェントは、ビジネスの質問を Teradata 上の管理された SQL や Python のワークフローに変換し、データの移動を必要とせずに、より迅速かつ安全に分析情報を提供します。

Typeface: Typeface Agent は、クリエイティブキャンペーンへのシームレスなブリッジとして機能します。Gemini Enterprise から、自然言語を使用して、Typeface のチーム、ブランドアセット、キャンペーンに即座にアクセスできます。ユーザーは、ブランドに沿った高品質のコンテンツ作成ワークフローをトリガーし、アイデア出しから制作までのプロセスを効率化できます。

UKG: Agentic People Assist — HR Service Delivery は、従業員とマネージャーに知識と、連携するエージェントを提供してインテントを行動に変えることで、UKG Workforce Operating Platform のエージェント機能を強化します。時間、給与、人事にわたってワークフローをオーケストレートし、リアルタイムでパーソナライズされた測定可能な結果を提供します。

WRITER: WRITER Agent は、Fortune 500 企業向けの自律型 AI です。リスクの高いエンタープライズワークフロー向けに構築されており、ブランド指針から再現可能なハンドブックまで、企業のコンテキストに基づいてデータとツールにわたり自律的な作業を安全に計画、実行します。

XM Cyber: XM Cyber の PostureAI エージェントは、自律型のポスチャースペシャリストとして機能し、セキュリティのベストプラクティスに照らして Google Workspace アプリケーションを継続的に評価します。これは、組織が AI を安全に導入し、重要なビジネスプロセスを保護できるようにする、より広範な継続的エクスポージャー管理サービスの一部となります。

Google はパートナーとともに、世界最大級のエージェントエコシステムを構築しています。このエコシステムが、あらゆる業界を再定義し、あらゆる機能を強化し、あらゆるビジネスプロセスを加速させていきます。これから何を一緒に実現できるのか楽しみにしています。

- Google Cloud、応用 AI とプラットフォームエコシステム担当バイスプレジデント、Satish Thomas

Google のエンタープライズプラットフォームとデバイスで AI 時代を乗り切る新たな方法

Thu, 07 May 2026 01:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

IT チームとセキュリティチームにとって、「様子見」のアプローチはもう通用しません。AI の時代は、緩やかな変化をもたらすのではなく、ユーザーがアプリ、デバイス、AI エージェントとやり取りする方法を完全に変容させました。IT チームは AI、セキュリティ、管理が密接に結びついた、リスクの高い現実に対処していますが、従来のシステムはそうした現実に対応しきれません。

Google のエンタープライズプラットフォームとデバイスは、この新しい働き方への道を切り開いています。Google の最もよく使用されているオペレーティングシステムとブラウザの組み合わせに、エンドユーザーコンピューティングに対する Google の統合的なアプローチを掛け合わせることで、組織は、どのデバイスで作業していても、最適な AI モデルと安全なエンドポイントを利用できるようになります。

本日は、これらのプラットフォームとデバイス全体に導入される一連のアップデートについてお知らせします。これは、ブラウザが AI データリスクを検出し、スマートフォンやノートパソコンがユーザーの主な優先事項を理解し、従来のアプリが最新のアプリと同じように AI を活用できる未来につながります。

Chrome で従業員のワークフローを自動化

Google では、Gemini を使用することで日常的なエンドポイントを強力な生産性向上エンジンに変えています。

Gemini in Chrome の自動ブラウジングが、対象となる米国の Workspace ユーザーに提供されるようになりました。このエージェント機能は、ブラウザの独自の機能を活用して、開いているタブのリアルタイムのコンテキストを理解します。これにより、Gemini は旅行の予約、データの入力、会議のスケジュール設定などの複雑なウェブベースの作業を自動化できます。

Google ドキュメントのコンテンツに基づいて任意の CRM ツールで新しいオポチュニティを作成するよう指示すると、自動ブラウンジング機能によってオポチュニティが作成されます。さらに、関連する企業情報を取り込み、オポチュニティに関連付けられた連絡先を作成することまで可能です。ユーザーによる制御を強化するため、自動ブラウジングは、ユーザーによる明示的な確認やタスク（購入やメールの送信など）の完了まで一時停止して待機するよう設計されています。これにより、チームは価値の高い戦略的な作業に集中できるようになり、IT 部門は監視に専念できます。対象となる Workspace ユーザーは、ポリシーを設定することでこの機能を有効にできます。Workspace のデータ保護機能が備わっているため、組織のプロンプトが Google のモデルのトレーニングに使用されることはありません。

ブラウザで Gemini を使用して優れた結果が得られた場合、その AI ワークフローを保存、再利用、発見できるようにしたいと考えることでしょう。Gemini in Chrome に頻繁に入力する特定のプロンプトがある場合は、スキルとして保存し、ワンクリックで再利用することができます。次に使用したいときは、Gemini サイドパネルで「/」を入力してスキルを選択するだけで、表示中のページでプロンプトを即座に実行できます。スキルを使用すると、異なるタブで表示している複数のベンダーの価格を比較したり、採用審査中に候補者のポートフォリオを要約したり、競合他社の商品ページから重要なデータを取得したりするなど、チームの実際の働き方に合わせた AI ワークフローを構築、共有することができます。

Google Pixel でモバイルでの生産性を向上

Google は、デスクワーク、現場作業、外出先への移動など、ユーザーの 1 日のスケジュールに合わせてモバイルエクスペリエンスを再構築しています。

最近発売された Google Pixel 10a は、Google AI を活用して作り込まれた機能を提供し、ユーザーの生産性と創造性を高めるインテリジェントなビジネスパートナーです。Gemini Live1 でカメラや画面を共有すると、カメラを向けるだけで、販売データが記載されたドキュメントを表示したり修理手順を説明したりするなど、状況に応じたサポートをリアルタイムでライブ AI アシスタンスから得ることができます。また、Google Pixel は Titan M2TM チップによるエンタープライズグレードのセキュリティを提供します。

モバイルでもデスクトップのような環境でタスクを簡単に実行できるようになったため、従業員は自分に合った方法で生産性を高めることができます。Google Pixel 8 以降のデバイスでは、デスクトップモード2が利用できるようになりました。従業員はスマートフォンをモニターに接続して、モバイルエクスペリエンスを中断することなく、完全なデスクトップウィンドウ環境、タスクバー、アプリの同時表示などを利用できます。

さらに、Google Pixel は、昨今のビジネスにとって安全な選択肢です。Google Pixel Pro の過去 5 世代の機種は、他の主要なグローバルフラッグシップスマートフォンと比較して、最高レベルのセキュリティ機能評価を獲得しており、機密データを保護する強力なハードウェアおよびソフトウェア保護機能を備えています3、4。

妥協なき AI 保護

組織が AI ツールを導入するにつれて、新たなセキュリティの盲点に直面しています。管理されていない自律型エージェントは「シャドー AI」という高リスク状態を作り出し、機密データを危険にさらす可能性があります。脅威が進化し続ける中、防御もそれに合わせて進化する必要があります。

Chrome Enterprise Premium は、機密データの転送を可視化し、IT チームが未承認の AI ツールをブロックして、承認済みのツールにデータ保護を適用できるようにする機能をすでにブラウザで提供しています。しかし、多くの組織は、不正な拡張機能や AI サービスによるリスクのある行動を特定するのに苦労しています。このたび、Chrome Enterprise で、高度な拡張機能テレメトリーが提供されるようになりました。これにより、IT チームはエージェントの異常なアクティビティを検出して対応できるようになりました。ユーザーが新しい AI アシスタントを導入した場合でも、エージェントを意識したプロアクティブなセキュリティポスチャーを維持できます。これらのデータはすべて Google SecOps や他の SIEM に取り込まれるため、データ損失リスクの可能性をこれまで以上に可視化できます。

Chrome Enterprise では、AI 拡張機能の可視化に加えて、シャドー IT リスクを検出する新機能もまもなく利用可能になります。IT チームは、生成 AI と SaaS アプリのレポートを通じて、承認済みおよび未承認の生成 AI サイトと SaaS サイトの組織全体での使用状況を把握できます。これにより、IT 管理者はシャドー IT とシャドー AI のリスクを検出することが可能になります。

最新のエンドユーザーコンピューティングスタックで IT を簡素化

Chrome Enterprise 管理者向けの概要ページに Gemini の機能が導入されます。IT チームは、Chrome Enterprise リリースノートの「Gemini による要約」と、フリートに関する AI からの提案を受け取ることができます。この新しいモジュールでは、特定のフリートに関連する重要な変更、新しいポリシー、今後予定されているサポート終了の通知が表示されます。Gemini を利用して、新しい設定の構成やマネージドブラウザの確認など、関連する推奨事項を生成します。

モバイルデバイスにも新しい保護機能が導入されます。Android 版と iOS 版の Chrome にモバイルダウンロード保護が導入され、管理対象外のデバイスへの機密データのダウンロードがブロックされるようになります。さらに、Chrome はモバイルでのハードウェア格納型クライアント証明書のプロビジョニングをサポートするようになり、信頼性の高いパスワードレス mTLS 認証が可能になりました。

Android XR デバイスは、大陸をまたいだ共同設計やデジタルプロトタイピングから、製造現場でのリアルタイムの支援まで、ビジネスオペレーションを変革する大きな機会を提供します。XR エクスペリエンスの大規模なデプロイを支援するため、Android Enterprise 管理機能が Android XR デバイスに導入されました。最初に追加される機能は、組織所有のデバイスへのフルマネージドデプロイ、Android ゼロタッチ登録による自動デプロイ、managed Google Play によるアプリ管理に対応します。

お客様は、ArborXR、ManageXR、Microsoft Intune、Omnissa WorkspaceONE、Samsung Knox Manage、SOTI MobiControl を含む 6 つの EMM のソリューションを使用して、Samsung Galaxy XR をはじめとする Android XR デバイスを管理できるようになりました。

既存のセキュリティスタック全体に保護を拡大

真のセキュリティは、プラットフォームの選択を迫るのではなく、プラットフォームを統合します。Google は業界の主流サービスとのインテグレーションを拡張し、お客様がすでに利用しているツールとシームレスに連携できるようにしています。

Google はエージェント型企業の安全性確保のために Okta とのパートナーシップを締結しましたが、このたび、新たなアップデートがリリースされました。Okta は、データ窃盗の最も一般的なベクトルの 1 つであるセッションハイジャックを減らすために、デバイスにバインドされたセッション認証情報（DBSC）のベータ版を Windows 向けにリリースしました。この機能は、Okta エンドユーザーダッシュボードを保護します。認証セッションを暗号化してデバイスのセキュアハードウェアにバインドし、盗まれた Cookie を無効にします。Chrome Enterprise デバイストラストコネクタにより、Okta は Chrome のリアルタイムのポスチャーチェック（新しいウイルス対策チェックシグナルを含む）を取り込めるようになります。また、macOS 版 Chrome で拡張シングルサインオンに対応するようになったことから、Apple ユーザーの認証が効率化されます。今後、下半期に管理対象の Chrome プロファイルの閲覧データを削除する機能のプレビュー版をリリースする予定です。これにより、Okta は Identity Threat Protection（ITP）ポリシーを介してキャッシュと Cookie をクリアする Chrome API コマンドをトリガーし、ローカルセッションデータを即座にパージして不正アクセスをブロックし、不正使用されたデバイスによる影響範囲を抑えることができます。

拡張機能のセキュリティ管理も大幅にアップグレードされています。管理者は、Google 管理コンソール内でリスクしきい値を設定し、Spin.Ai と LayerX によるサードパーティのリスク評価に基づいて拡張機能を自動的にブロックできるようになりました。さらに幅広い保護を実現するために、管理者は「ゲーム」などのカテゴリで Chrome 拡張機能をブロックして、フリートの集中化と安全性を確保できます。これらの機能は今後数週間以内に Trusted Tester 向けに提供されますが、新しい「アンインストール」機能はすでに利用可能です。管理者はこの機能を使って不正な拡張機能やリスクの高い拡張機能を管理コンソールから直接リモートで削除できます。

また、Microsoft Information Protection（MIP）とのインテグレーションにより、Chrome の DLP エンジンが Microsoft 365 の被密度ラベルをネイティブに認識して適用することが可能になりました。これにより、組織は Microsoft ドキュメントの既存の分類に基づいて、アップロードおよびダウンロードのブロックやコピーまたは貼り付けアクションの制限などの一貫したセキュリティポリシーを Chrome 内で適用できます。

企業では根本的な変化が起きています。ブラウザとデバイスは、イノベーションとセキュリティの最前線となっています。Google の使命は、業界で最も堅牢なセキュリティや最も高性能な AI を提供することにとどまらず、両者の融合がもたらす価値を提供することにあります。安全性を重視して設計されたエコシステムに Gemini AI を直接統合することで、データの安全性を確保しつつ、チームが妥協することなく最高の仕事をすることを支援します。Google は、未来を保護するだけでなく、未来を推進するインテリジェンスを構築しています。Google が提供する革新的な企業向けソリューションに今後もご期待ください。

^{1 説明を目的とした出力結果の例です。結果は状況によって異なる場合があります。回答の正確性をご確認ください。一部の機能およびアカウントに対応しています。インターネット接続が必要です。一部のデバイス、言語、国でのみご利用いただけます。18 歳以上のお客様のみご利用いただけます。提供状況はアカウントとプロファイルの種類によって異なる場合があります。}

^{2 Google Pixel 8 以降でのみご利用いただけます。外部モニターの接続には USB-C DisplayPort が必要です。}

^{3 Omdia、Mobile Device Security Scorecard 2025。2 ページ目からの引用。結果は Google の利用を推奨するものではありません。これらの結果への依存は、第三者の自己責任となります。}

^{4 サードパーティのグローバル調査企業による Google Pixel 6～Google Pixel 10 の評価に基づいています。評価で考慮された機能は、一部の国ではご利用いただけない場合があります。詳しくは、goo.gle/mobilesecurity2021、goo.gle/mobilesecurity2022、goo.gle/mobilesecurity2023、goo.gle/mobilesecurity2024、goo.gle/mobilesecurity2025 をご覧ください。引用元: Omdia、Mobile Device Security Scorecard 2025、2 ページ。}

- Android Enterprise、プロダクト＆エンジニアリング担当バイスプレジデント、David Still

- Chrome Enterprise、プロダクト管理ディレクター、Mark Berschadski

Gemini Cloud Assist: ユーザーの指示を待たずにユーザーに代わって機能するプロアクティブなクラウド運用

Thu, 07 May 2026 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このたび、Google Cloud Next において、よりプロアクティブな運用を可能にするアップデートが AI 支援型クラウド運用プラットフォームの Gemini Cloud Assist に導入されたことを発表いたします。このアップデートにより、Google Cloud の運用が手動のワークフローから、エージェントの強力なエコシステムに支えられたプロアクティブでインテリジェントなエクスペリエンスに移行します。

このアップデートの重要性: 新しいエージェントアーキテクチャにより、Gemini Cloud Assist が煩雑なクラウド管理作業をユーザーに代わって処理できるようになります。インテリジェンス、企業のコンテキスト、Gemini の機能を運用レイヤに直接組み込むことで、Gemini Cloud Assist は、アプリケーションの設計、問題のトラブルシューティング、コストの先行的な最適化など、これまで人間の継続的な監視が必要だった複雑なタスクをプロアクティブに実行します。エンタープライズ規模のシステムでこのアプローチを採用すれば、開発速度が向上し、解決までの時間が短縮されます。

新機能:

自然言語と Gemini の機能を使用することで、再設計された App Design Center での設計から新規のデプロイまたは既存のマルチリソースデプロイメントまでの時間を短縮できます。
gcloud、kubectl、Terraform を使用してインフラストラクチャ運用を自動化し、プロアクティブなマルチターンエージェントを使用してインシデントのトラブルシューティングと解決を行います。
支出の急増を分析してオンデマンドで詳細な費用レポートを生成するプロアクティブな FinOps エージェントにより、24 時間 365 日、費用の異常を検出できます。
どこからでもサポートを提供。Google Cloud MCP サーバーとプロアクティブなエージェントを基盤とする Gemini Cloud Assist は、設計、運用、トラブルシューティング、最適化の機能を公開された MCP サーバーとして公開し、IDE から直接利用できるようにしています。

「Gemini Cloud Assist は当社の開発チームを大いに助けてくれました。Google Cloud に関する質問について、開発チームに連絡する回数やタッチポイントが 60% 減少しました。これにより、当社のクラウドチームはより効果的にスケールし、より複雑なタスクに集中できるようになりました。」- Petco、シニアクラウドエンジニア、Oscar Aldana Assad 氏

エージェント型の Gemini Cloud Assist がどのように運用を支援できるか、詳しく見ていきましょう。

App Design Center で本番環境への準備を加速

Gemini Cloud Assist は、App Design Center のインテリジェントな推論エンジンとして機能し、自然言語のインテントと、視覚的でプロダクションレディなアーキテクチャとの橋渡し役を果たします。Gemini Cloud Assist は App Design Center を活用し、インフラストラクチャの目標を平易な言葉で記述することで、デプロイ可能な Terraform を含むビジュアルデザインを自動的に作成します。これらのテンプレートは、Google Cloud のベストプラクティスアーキテクチャガイダンスに基づいており、セキュリティ、信頼性、コンプライアンスを設計段階から実現するのに役立ちます。Security Command Center と統合されているため、組織のポリシーに準拠したアイデアを迅速にデプロイできます。

プラットフォームチームは、事前承認されたテンプレートの共有カタログをキュレートし、独自のカスタム Terraform モジュールを設計プロセスに直接統合して、管理されたフレームワークを提供できます。この確立された信頼性の高いアプローチは、デベロッパーがデプロイの初日から組織のセキュリティとコンプライアンスのガードレールを遵守するのに役立ちます。Gemini は、クラウドリソースを更新するためのインタラクティブなマルチターン問題解決により、最初のデプロイだけでなくアプリケーションのライフサイクル全体をサポートします。

事後対応型から事前対応型の修復へ

本番環境では、Gemini Cloud Assist によって運用を事後対応のトラブルシューティングから仮説の迅速な分析に移行させ、解決までの時間を短縮することができます。アラートによってトリガーされた Gemini Cloud Assist は、シグナルをプロアクティブにクラスタ化して分析し、問題がエスカレートする前に調査を開始します。Gemini 3 を搭載した Gemini Cloud Assist は、ログと指標を関連付け、インフラストラクチャのシグナルからアプリケーションコードにまで掘り下げて根本原因を特定します。Gemini Cloud Assist は、ツール呼び出しを介して複数の仮説を同時に検証し、観測結果の技術的な分析を一元化された UI に表示します。根本的な Google Cloud の問題に対処するために人間の介入が必要な場合、ユーザーは完全なコンテキストを Google サポートに引き渡すことができます。これにより、構成やコンテキストのデータを共有するために必要な反復処理を最小限に抑えることができます。

24 時間 365 日体制での費用の異常の特定

Gemini Cloud Assist はプロジェクトの事前最適化エージェントとして機能し、経済的な健全性の維持を支援します。Gemini Cloud Assist は 24 時間 365 日バックグラウンドで実行され、費用の異常をモニタリングし、根本原因分析を提供します。費用の急増を、新しいリソースの作成、自動スケーリングイベント、料金の変更などの特定のエンジニアリングトリガーと関連付けます。自然言語でリソース使用率をクエリして、AppHub に登録されているプロジェクトとアプリケーションごとに、オンデマンドの表形式レポートを生成できます。これにより、手動でデータを集計することなく、「誰が、何を、いつ、どのように」使用したかを詳細に把握することができます。たとえば、「昨日、アプリケーションの費用が増加したのはなぜですか？」や「先月のプロジェクトの費用はいくらでしたか？」と質問すると、Gemini Cloud Assist は費用データとインフラストラクチャの変更、監査、モニタリングのログを関連付けて正確な回答を返します。

あらゆる場所でアシスタンスを提供

Google は、利用可能なサーフェスの拡大により、ユーザーが実際に作業する場所で Gemini Cloud Assist を利用できるように努めています。Gemini Cloud Assist エージェントは、コンソールとモバイルインターフェースからすでにアクセスできるようになっています。また、Model Context Protocol（MCP）に新たに対応したことで、Gemini Cloud Assist を Gemini CLI、任意のエージェント IDE や CLI のほか、ServiceNow や Slack などのサードパーティツールチェーンで利用できるようになりました。既存のワークフローにプロアクティブな支援を統合することで、チームはコンテキストの切り替えを回避し、フローの中断を防ぐことができます。

プロアクティブな機能を簡単に利用

Gemini Cloud Assist は、新しいアプリケーションのデプロイからクラウド内の既存のアプリケーションの管理まで、マルチエージェントアプローチを提供し、アプリケーションのエンドツーエンドのライフサイクルを管理できるように設計されています。Gemini 3 のサポートにより、Gemini Cloud Assist では以下のことが可能になりました。

開発速度の向上: ベストプラクティス、セキュリティポリシー、企業のコンプライアンスを統合するインテント駆動型アーキテクチャを使用して、本番環境への準備を加速します。
本番環境の運用を合理化: Gemini によるトラブルシューティング、推奨事項、修復を通じて、本番環境の問題のトリアージ、診断、解決を迅速化します。
費用最適化の自動化: プロジェクトの費用の異常を毎日自動的に検出、分析し、根本原因の特定やアラート通知を行います。
チームのニーズに対応: Google Cloud コンソールから CLI や IDE に至るさまざまなサーフェスからプロアクティブなエージェントと MCP ツールを通じて機能を利用できるため、チームはフロー状態を維持できます。

運用の未来はエージェントにあります。今すぐプロジェクト設定で Gemini Cloud Assist を有効にして、プロアクティブなクラウドの利用を開始しましょう。

- Cloud Foundations 担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Michael Bachman

- プロダクト管理担当シニアディレクター、Ines Envid

Cloud TPU と vLLM で LLM 推論を試そう — リソース確保からベンチマークまで

Fri, 01 May 2026 02:00:00 +0000

こんにちは、Google Cloud でインフラ領域を担当している佐藤です。

今回は、Cloud TPU v6e 上で vLLM を使い、大規模言語モデル Qwen3-32B の推論環境を構築する手順をハンズオン形式でお届けします。DWS Flex Start によるリソース確保から、パラメータチューニング、INT8 量子化、ベンチマークまで一通りカバーしています。

最近、大規模言語モデル（LLM）の推論環境への需要が急速に高まっています。しかし、ハイパフォーマンスなインフラをオンデマンドで調達しようとすると、特定の GPU/TPU Type やリージョンによっては「オンデマンドリソースの即時確保が困難」という課題に直面した—そんな経験はありませんか？

本記事では、Google Cloud の Dynamic Workload Scheduler (DWS) Flex Start モードを活用し、待機キュー経由でリソースの確保を効率的に行いつつ、オープンソースの高スループット LLM 推論エンジンである vLLM を用いて、大規模モデルである Qwen3-32B の推論環境を構築する実践的なハンズオン手順をご紹介します。このガイドを通じて、リソース確保からデプロイ、そしてパフォーマンスのベンチマークまでの流れを解説していきましょう。

TPU 確保方法の比較と DWS Flex Start モードの長所

Google Cloud の GPU/TPU リソースを確保する方法にはいくつかの種類があります。それぞれの長所と短所を理解することで、ワークロードに最適な選択が可能になります。

オプション	特徴とユースケース	期間 / 制限
オンデマンド	必要なときに即座にリソースを要求します。空きがあればすぐに利用可能ですが、需要が高い時期や特定のハードウェア（TPU v6e など）ではリソース枯渇により確保できない場合があります。	Min 1 分 / 制限なし
予約	ユーザーが指定した構成で 1 つ以上の VM の容量を確実に確保できます。Compute Engine のコミットメントである CUD (Commited use discounts) を利用して、 1 年や 3 年の期間で割引を適用することもできます。	Min 1 分 / 制限なしCUD 利用時は1 年 / 3 年固定
DWS Flex Start	【本記事の対象】キュー（列）に並んでリソースを待つ方式です。「利用可能になり次第」プロビジョニングされ、一度確保されれば最大 7 日間中断されることなく実行可能です。割引価格が適用されるため、コストパフォーマンスに優れます。即時性は不要ですが、検証やバッチ推論を完了させたい場合に適しています。	Min 1 分 / Max 7 日
スポット	余剰リソースを利用するため非常に安価ですが、いつでも Google 側から停止される可能性があります。耐障害性のあるワークロード向け。	Min 1 分 / Max 24 時間

では、なぜ Flex Start を使うのでしょうか。

オンデマンドや Spot では、「今すぐ使いたいがリソースがない」というエラーが返されることがありますが、DWS Flex Start を使用することで「キュー」にリソース要求が登録されます。バックグラウンドでリソースの空き状況が監視され、確保可能になった瞬間にプロビジョニングが行われるため、張り付いてリソース作成を連打する必要がなく、リソースプロビジョニングの成功率をぐっと上げられるのが大きな長所です。

vLLM と vLLM-TPU の違いとは？

ハンズオンに入る前に、今回利用する vllm-tpu イメージについて補足します。

vLLM（通常版）： 主に NVIDIA GPU (CUDA) や AMD GPU (ROCm) 向けに高度に最適化された LLM 推論エンジンです。PagedAttention というメモリ管理技術により、KV キャッシュの断片化を防ぎ、高いスループットを実現します。
vLLM-TPU： Google のカスタムシリコンである TPU アーキテクチャ上で、vLLM の PagedAttention や最適化技術を動作させるために特化した拡張実装・環境です。内部的には 2 つのモデルレジストリを確認した上でモデルコードを取得・実行します（下図参照）。そして Torchax によって PyTorch モデルコードが JAX として扱われ、TPU 上での最適な推論実行が可能になります。本ハンズオンでは vllm/vllm-tpu の Docker イメージを利用することで、複雑な依存関係やコンパイラの設定を意識することなく、すぐに TPU のパワーを推論に活用できます。

https://vllm.ai/blog/vllm-tpu から引用

ハンズオンガイド

1. TPU リソースのリクエスト (Flex Start)

まず、通常の gcloud compute tpus tpu-vm create ではなく、queued-resources create コマンドを使用します。このコマンドによって、1 章で触れた Flex Start によるリソース調達を自動化することができます。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export TPU_NAME=takashix-tpuv6e\r\nexport ZONE=us-east5-a\r\nexport PROJECT=takashix-tpu\r\nexport QR_ID=takashix-qr-request # e.g. my-qr-request\r\n\r\ngcloud alpha compute tpus queued-resources create $QR_ID \\\r\n --node-id $TPU_NAME \\\r\n --project $PROJECT --zone $ZONE \\\r\n --accelerator-type v6e-4 \\\r\n --runtime-version v2-alpha-tpuv6e \\\r\n --provisioning-model flex-start \\\r\n --max-run-duration 24h'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f913fde50>)])]>

コマンドの意味について

--provisioning-model flex-start を指定することで、キューにリソース要求がエンキューされます。--max-run-duration 24h によって、利用開始から 24 時間後に自動的に終了するように設定しています。消し忘れによる課金防止にも役立ちますね。Spot VM で起動したい場合は、コマンドから alpha を外して --spot を指定することで起動できます。

キューに格納したいリソースを上記コマンドで作成した後はステータスに則って調達されます。ステータスの確認には以下のコマンドを実行してください。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud alpha compute tpus queued-resources list --project $PROJECT --zone $ZONE'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f913fddc0>)])]>

STATE が qr-request-spot のように ACTIVE になれば調達完了です。一方で takashix-qr-request のように WAITING_FOR_RESOURCES の場合、まだ調達できておらずリソース確保を待っている状態です。

※調達できない（STATE が Active にならない）場合は代わりに以下のコマンドを実行してください。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud alpha compute tpus queued-resources create $QR_ID \\\r\n --node-id $TPU_NAME \\\r\n --project $PROJECT --zone $ZONE \\\r\n --accelerator-type v6e-4 \\\r\n --runtime-version v2-alpha-tpuv6e \\\r\n --labels=purpose=flex-start'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f913fd340>)])]>

2. インスタンスへの接続と Docker 環境設定

リソースが「ACTIVE」になったら、SSH 接続して環境を準備しましょう。本ガイドでは Qwen3-32B を利用することを想定し、Hugging Face の Token を設定します。

SSH 接続

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud alpha compute tpus tpu-vm ssh $TPU_NAME --project $PROJECT --zone=$ZONE'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f913fd940>)])]>

Docker Image の設定

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export DOCKER_URI=vllm/vllm-tpu:latest'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f884bb190>)])]>

Hugging Face Token の設定（<your HF token> はご自身の Token に置き換えてください）

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export HF_HOME=/dev/shm\r\nexport HF_TOKEN=<your HF token>'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f90ea3c40>)])]>

3. vLLM サーバーの起動とパラメータ・チューニング

Docker コンテナを --privileged および --net=host で起動します。これは TPU デバイスへの直接アクセスと、ホストの高速なネットワークをコンテナに許可するためです。また --shm-size 100gb を指定して、モデルの重みや共有メモリ領域が不足しないようにしています。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'sudo docker run -it --rm --name $USER-vllm --privileged --net=host \\\r\n -v /dev/shm:/dev/shm \\\r\n --shm-size 100gb \\\r\n --entrypoint /bin/bash ${DOCKER_URI}'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f8ef70670>)])]>

以下のようにイメージのダウンロードが完了したら vLLM サーバーの起動完了です。

上記コマンドにより root@ から始まるプロンプトになっていれば、コンテナ内へのアクセスが成功したことになります。いよいよ vllm serve コマンドでモデルをデプロイしましょう。ここでのパラメータ設定が、推論のパフォーマンス指標であるスループットやレイテンシに大きく影響を与えます。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export MAX_MODEL_LEN=4096\r\nexport TP=4\r\n\r\nvllm serve Qwen/Qwen3-32B \\\r\n --seed 42 \\\r\n --disable-log-requests \\\r\n --gpu-memory-utilization 0.98 \\\r\n --max-num-batched-tokens 2048 \\\r\n --max-num-seqs 256 \\\r\n --tensor-parallel-size $TP \\\r\n --max-model-len $MAX_MODEL_LEN'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97fd0>)])]>

パラメータ	チューニングの解説と影響
--tensor-parallel-size $TP	モデルの重みをいくつの TPU チップに分割して配置するかを指定します。今回は v6e-4 (チップ 4 つ) を利用するため 4 を設定。32B という巨大なモデルを単一チップのメモリ内に載せることは不可能ですが、並列処理によって高速に分散処理が可能になります。
--gpu-memory-utilization	TPU の HBM（High Bandwidth Memory）のうち、どれだけを KV キャッシュ領域等のために予約するかの割合。デフォルト値よりも高い 0.98 まで引き上げることで、より多くのリクエストを同時処理（バッチ化）できるようになり、全体スループットが向上します。ただし、高すぎるとメモリ不足 (OOM) でクラッシュするリスクがあります。
--max-model-len	入力プロンプトと出力トークンの最大合計長。モデル本来の最大コンテキスト長（例: 32k など）をそのまま受け入れる設定にすると大量の KV キャッシュ用メモリを事前確保してしまい、結果的にバッチサイズが小さくなります。ユースケースに合わせて 4096 などに制限することで、同時並行処理数（max-num-seqs）を最大化でき効率的です。
--max-num-seqs / -batched-tokens	一度に処理するシーケンスの最大数とトークンの最大数。これらを増やすと全体のスループット (tok/s) は上がりますが、個々のリクエストのレスポンスタイム（TTFT など）が低下するトレードオフの関係にあります。ユースケースに合わせて調整します。

4. [オプション] INT8 量子化 (W8A8) を用いた Serving

TPU v6e の性能をさらに引き出し、巨大なモデルのメモリ使用量を削減するために、INT8（W8A8）量子化を有効化してモデルをサーブすることが可能です。

vLLM-TPU では内部的に Qwix と呼ばれる JAX 向け量子化ライブラリを使用します。量子化のためのコンフィグファイルはコンテナ内にすでに存在していることがほとんどですが、なかった場合は以下の手順で YAML 形式の設定ファイルを作成し、そのファイルを --additional-config オプションを用いてサーバー起動時に読み込ませてください。

量子化設定ファイル (int8_default.yaml) の作成

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', "cat <<EOF > int8_default.yaml\r\nqwix:\r\n rules:\r\n - module_path: '.*'\r\n weight_qtype: 'int8'\r\n act_qtype: 'int8'\r\nEOF"), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97eb0>)])]>

INT8 有効化による vLLM サーバーの起動

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export MAX_MODEL_LEN=4096\r\nexport TP=4\r\n\r\nvllm serve Qwen/Qwen3-32B \\\r\n --seed 42 \\\r\n --disable-log-requests \\\r\n --gpu-memory-utilization 0.98 \\\r\n --max-num-batched-tokens 2048 \\\r\n --max-num-seqs 256 \\\r\n --tensor-parallel-size $TP \\\r\n --max-model-len $MAX_MODEL_LEN \\\r\n --additional-config=\'{"quantization": "int8_default.yaml"}\''), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97100>)])]>

ファイルの意味と量子化の仕組みについて

設定ファイル (int8_default.yaml) の役割: Qwix に対する量子化ルールの定義ファイルです。module_path: '.*' によってモデル内のすべてのレイヤーを対象とし、重み (weight_qtype) と活性化関数 (act_qtype) の双方を int8 フォーマットとして扱うよう指示します。これを W8A8 (Weight 8-bit, Activation 8-bit) 量子化と呼びます。
量子化の方法: vLLMがモデルをロードして XLA コンパイルする際、このルールに基づき動的に計算グラフが書き換えられます。ロードされる FP16/BF16 の重みは TPU メモリである HBM 上で INT8 に圧縮・変換され、推論時にも INT8 の行列積として実行されます。これにより、メモリ帯域のボトルネックが緩和されると同時に、TPU v6e に搭載された強力な INT8 演算器の性能が引き出され、スループットの向上とレイテンシの削減が期待できるでしょう。
利用するモデル: Qwen3-32B-GPTQ-Int8 などの FP8 や INT8 ですでに Weight が保存されたモデルはフォーマットが vllm-tpu でサポートされていない可能性があるため、基本的には BF16 の重みをロードできるように HF 上の Qwen3-32B などのデフォルトモデルを利用して Post-Quantization を行うことを推奨します。

上記の vllm serve コマンドでモデルの serve に成功すると Application startup complete. というメッセージが表示されます。

5. 動作確認とベンチマーク

Step 5.1. API エンドポイントへのテストリクエスト

別のコンソールを開いて VM およびコンテナへ接続し、OpenAI 互換の API エンドポイント経由で推論テストを行いましょう。新しいコンソールの方で環境変数を設定していない場合は、以下のように再度設定を行ってから SSH コマンドを実施してください。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export TPU_NAME=takashix-tpuv6e\r\nexport ZONE=us-east5-a\r\nexport PROJECT=takashix-tpu'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97460>)])]>

VM への SSH 接続

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud compute tpus tpu-vm ssh $TPU_NAME --project $PROJECT --zone=$ZONE'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97130>)])]>

コンテナへの接続

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'sudo docker exec -it $USER-vllm bash'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a978b0>)])]>

推論テストの実施

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'curl http://localhost:8000/v1/completions \\\r\n -H "Content-Type: application/json" \\\r\n -d \'{\r\n "model": "Qwen/Qwen3-32B",\r\n "prompt": "I love the mornings, because ",\r\n "max_tokens": 200,\r\n "temperature": 0\r\n }\''), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a974c0>)])]>

以下のようにレスポンスが返ってくれば成功です。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '{"id":"cmpl-aa8f0d83a90554a0","object":"text_completion","created":1773895036,"model":"Qwen/Qwen3-32B","choices":[{"index":0,"text":"1) I get to see the sun rise and 2) I get to see the sun rise. I know, I know, it\'s the same thing, but I like to think of it as two different reasons. Anyway, I was out there this morning, and I saw the sun rise. It was beautiful. The sky was all pink and orange and yellow, and the sun was just coming up over the horizon. I took a picture of it, but it didn\'t turn out very well. The colors were all washed out, and the sun was just a white blob. I guess that\'s why they say a picture is worth a thousand words. I can\'t even describe how beautiful it was. I was so inspired, I went inside and made a pot of coffee. I used my favorite coffee beans, the ones that are from Ethiopia. They have a really strong flavor, and they make my coffee taste like it\'s from a coffee shop. I added some milk and a little","logprobs":null,"finish_reason":"length","stop_reason":null,"token_ids":null,"prompt_logprobs":null,"prompt_token_ids":null}],"service_tier":null,"system_fingerprint":null,"usage":{"prompt_tokens":7,"total_tokens":207,"completion_tokens":200,"prompt_tokens_details":null},"kv_transfer_params":null}'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97ac0>)])]>

Step 5.2. ベンチマークテストの実施

推論サーバーが正しく稼働していることが確認できたら、vLLM に同梱されている公式ベンチマークスクリプトを用いて、本番環境を模した負荷テストを実施しましょう。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'export MAX_INPUT_LEN=1800\r\nexport MAX_OUTPUT_LEN=128\r\nexport HF_TOKEN=<your HF token>\r\n\r\ncd /workspace/vllm\r\nvllm bench serve \\\r\n --backend vllm \\\r\n --model "Qwen/Qwen3-32B" \\\r\n --dataset-name random \\\r\n --num-prompts 1000 \\\r\n --random-input-len=$MAX_INPUT_LEN \\\r\n --random-output-len=$MAX_OUTPUT_LEN \\\r\n --seed 100'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97d00>)])]>

ベンチマークパラメータの意味と影響：

ここでは、1000 個のリクエスト（--num-prompts 1000）を並行してサーバーに投げ込んでいます。--random-input-len と --random-output-len を変えることで、たとえば入力を長くすれば RAG のような prefill 負荷が高いケースを、入出力を同程度にすれば翻訳や対話のような decode 負荷が高いケースを再現できます。

入力トークン長（今回は 1800）を長く設定すると、モデルの Prefill（初回計算）フェーズの負荷が高まり、TTFT（Time To First Token: 最初のトークンが出力されるまでの時間）が増大する傾向があります。逆に、このベンチマーク環境で出力スループットを示す Output token throughput (tok/s) が大きく表示されていれば、TPU の並列計算能力をしっかり引き出せている証拠となります。

ベンチマーク結果の例：

結果 1 - 本ガイド記載のパラメータ通りでのベンチマーク (INT8 量子化なし)

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '============ Serving Benchmark Result ============\r\nSuccessful requests: 1000 \r\nFailed requests: 0 \r\nBenchmark duration (s): 112.72 \r\nTotal input tokens: 1800000 \r\nTotal generated tokens: 128000 \r\nRequest throughput (req/s): 8.87 \r\nOutput token throughput (tok/s): 1135.59 \r\nPeak output token throughput (tok/s): 2965.00 \r\nPeak concurrent requests: 1000.00 \r\nTotal token throughput (tok/s): 17104.85 \r\n---------------Time to First Token----------------\r\nMean TTFT (ms): 54347.41 \r\nMedian TTFT (ms): 54432.95 \r\nP99 TTFT (ms): 108306.56 \r\n-----Time per Output Token (excl. 1st token)------\r\nMean TPOT (ms): 99.48 \r\nMedian TPOT (ms): 104.55 \r\nP99 TPOT (ms): 105.25 \r\n---------------Inter-token Latency----------------\r\nMean ITL (ms): 99.49 \r\nMedian ITL (ms): 113.47 \r\nP99 ITL (ms): 114.83 \r\n=================================================='), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97f10>)])]>

結果 2 - 本ガイド記載のパラメータ通りでのベンチマーク (INT8 量子化あり)

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '============ Serving Benchmark Result ============\r\nSuccessful requests: 1000 \r\nFailed requests: 0 \r\nBenchmark duration (s): 99.15 \r\nTotal input tokens: 1800000 \r\nTotal generated tokens: 128000 \r\nRequest throughput (req/s): 10.09 \r\nOutput token throughput (tok/s): 1290.96 \r\nPeak output token throughput (tok/s): 3904.00 \r\nPeak concurrent requests: 1000.00 \r\nTotal token throughput (tok/s): 19445.13 \r\n---------------Time to First Token----------------\r\nMean TTFT (ms): 47918.69 \r\nMedian TTFT (ms): 47875.01 \r\nP99 TTFT (ms): 95451.81 \r\n-----Time per Output Token (excl. 1st token)------\r\nMean TPOT (ms): 97.67 \r\nMedian TPOT (ms): 103.41 \r\nP99 TPOT (ms): 103.56 \r\n---------------Inter-token Latency----------------\r\nMean ITL (ms): 97.68 \r\nMedian ITL (ms): 103.34 \r\nP99 ITL (ms): 104.47 \r\n=================================================='), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a97d30>)])]>

結果 3 - 非同期スケジューリング有効でのベンチマーク (INT8 量子化あり)

利用コマンド

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'vllm serve Qwen/Qwen3-32B \\\r\n --seed 42 \\\r\n --disable-log-requests \\\r\n --gpu-memory-utilization 0.98 \\\r\n --max-num-batched-tokens 2048 \\\r\n --max-num-seqs 256 \\\r\n --tensor-parallel-size $TP \\\r\n --max-model-len $MAX_MODEL_LEN \\\r\n --async-scheduling \\\r\n --additional-config=\'{"quantization":"int8_default.yaml"}\''), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f62a977f0>)])]>

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', '============ Serving Benchmark Result ============\r\nSuccessful requests: 1000 \r\nFailed requests: 0 \r\nBenchmark duration (s): 91.67 \r\nTotal input tokens: 1800000 \r\nTotal generated tokens: 128000 \r\nRequest throughput (req/s): 10.91 \r\nOutput token throughput (tok/s): 1396.35 \r\nPeak output token throughput (tok/s): 4689.00 \r\nPeak concurrent requests: 1000.00 \r\nTotal token throughput (tok/s): 21032.45 \r\n---------------Time to First Token----------------\r\nMean TTFT (ms): 44362.33 \r\nMedian TTFT (ms): 44326.34 \r\nP99 TTFT (ms): 88584.15 \r\n-----Time per Output Token (excl. 1st token)------\r\nMean TPOT (ms): 90.71 \r\nMedian TPOT (ms): 96.22 \r\nP99 TPOT (ms): 96.39 \r\n---------------Inter-token Latency----------------\r\nMean ITL (ms): 90.71 \r\nMedian ITL (ms): 96.17 \r\nP99 ITL (ms): 97.31 \r\n=================================================='), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f60dd6fd0>)])]>

非同期スケジューリングの有効化 (--async-scheduling)

CPU 側のリクエストスケジューリングと、TPU 側のモデル実行を非同期で行うことで、ホストとデバイス間の待機時間をなくし、スループットを数 % 〜 10 % 程度押し上げる効果が確認されています。

結果の比較

以下の表にそれぞれの条件でのスループットを比較したところ、INT8 での量子化を行い非同期スケジューリングの有効化も併用すると 123 % のパフォーマンス向上がみられました。

Configurations	Mean TTFT (ms)	Total token throughput (tok/s)	TTFTImprovement	Throughput Improvement
INT8 量子化なし	54,347.41	17104.85	100 %	100 %
INT8 量子化あり	47918.69	19445.13	113 %	114 %
INT8 量子化あり + 非同期スケジューリングあり	44,362.33	21032.45	123 %	123 %

Configurations

Mean TTFT (ms)

Total token throughput (tok/s)

TTFTImprovement

Throughput Improvement

INT8 量子化なし

54,347.41

17104.85

100 %

INT8 量子化あり

47918.69

19445.13

113 %

114 %

INT8 量子化あり +

非同期スケジューリングあり

44,362.33

21032.45

123 %

量子化に伴うモデル精度の変化には注意を払う必要がありますが、チューニングを行う際にはぜひ今回利用したオプションもご参照ください。

6. クリーンアップ：リソースの削除

検証が完了したら、余分なコストや Quota の消費を防ぐため、リソースの削除を行います。通常の VM と異なり、キューに格納されたリソースは「SUSPENDED」などの状態に関係なく Quota の割り当てを消費し続けます。今後の別の要求がブロックされるのを防ぐため、明示的に削除コマンドを実行しましょう。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud alpha compute tpus queued-resources delete $QR_ID \\\r\n --zone=${ZONE} --force'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f7f63684d60>)])]>

Warning: ハンズオン終了後は、上記の queued-resources delete コマンドを実行してください。tpu-vm delete だけではキューのエントリが残り、Quota 消費の原因となる可能性があります。

まとめ

本記事では、TPU v6e 上で DWS Flex Start を活用した効率的なリソース調達と、vLLM を用いた推論環境の構築・評価までの一連の流れをご紹介しました。

他の Model などの Recipe は以下のリポジトリに公開されていますのでご参照ください。

https://github.com/AI-Hypercomputer/tpu-recipes/tree/main/inference/trillium/vLLM

Flex Start の活用によるリソース枯渇状態からのプロビジョニング成功率向上、vllm-tpu コンテナを用いた容易な最適化環境の構築、そして gpu-memory-utilization などのパラメータチューニングによるスループットとレイテンシのバランス調整は、本番環境における大規模モデル運用において非常に重要なノウハウとなります。

ぜひみなさんの LLM ワークロードでも試してみてください。

Google Cloud Knowledge Catalog のご紹介

Fri, 01 May 2026 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

従来のデータカタログは、技術ユーザー向けの手動インベントリとして作成されており、AI エージェントが必要とする深いコンテキストではなく、テーブル構造に重点が置かれていました。エージェントがビジネス上のセマンティクスやデータ間の関係性を十分に把握できていないと、ハルシネーションや高レイテンシ、古い分析情報の生成につながります。

この問題に対処するため、Google は Dataplex を動的で常時稼働の Knowledge Catalog へと進化させています。企業向けのユニバーサルコンテキストエンジンとして、エージェントが複雑なタスクを高精度で実行できるよう支援するツールです。

Bloomberg Media のようなお客様は、すでに Knowledge Catalog を使用して、信頼できるコンテキストでエージェントを強化しています。

「Knowledge Catalog を通じて Bloomberg Media のエンタープライズメタデータとビジネスコンテキストを統合することで、Data Access AI Agent を無事にリリースできました。この社内ソリューションにより、組織全体の関係者はデータレイクを直感的に探索できるようになり、複雑なビジネス上の問いに対しては、AI が即座にわかりやすく説明します。重要なのは、信頼できる組織内のコンテキストを根拠として AI に提供することで、生成されるあらゆる分析情報の精度と品質に自信を持てるようになることです。」

- Bloomberg Media、CTO、William Anderson 氏

Knowledge Catalog は、次の 3 つの基本的な柱で構成されています。

集約: コンテキストを統合し、定義の不整合を解消
拡充: 継続的に意味を生成し、関係性をマッピング
検索: 高精度の検索でエージェントを支援

集約: データアセット全体でコンテキストを統合

真のコンテキストを構築するには、あらゆる場所に散在する情報を集約する必要があります。Knowledge Catalog は、Google とパートナーのデータプラットフォーム、セマンティックモデル、サードパーティのカタログ全体でネイティブコンテキストを集約し、それらを管理の行き届いた信頼できる情報源に一元化します。

幅広いメタデータの集約 （GA）: 真に包括的なコンテキストエンジンを構築するには、サイロをすべて解消する必要があります。Knowledge Catalog は、BigQuery、AlloyDB、Spanner、Cloud SQL、Firestore（プレビュー版）、Looker（プレビュー版）などの基盤システム全体から技術的メタデータを自動的に収集します。また、Atlan、Collibra、Datahub、Ab Initio、Anomalo などのサードパーティデータベースやパートナーカタログとの統合もサポートしており、レガシーメタデータもエージェントの枠組みに取り込むことができます。
エンタープライズ接続 （プレビュー）: 業務を本当の意味で理解するには、セマンティックコンテキストが企業内の主要システムをすべてカバーしている必要があります。そうしたシステムは、Google Cloud Lakehouse を使用し、コンテキストフェデレーションによって相互接続されます。これにより Knowledge Catalog は、Palantir、Salesforce Data360、SAP、ServiceNow、Workday などのアプリケーション、オペレーティングシステム、AI プラットフォームを迅速かつ詳細に可視化できます。たとえば、SAP のデータプロダクトは自動的に Knowledge Catalog にマッピングされます。
LookML エージェント: ビジネスロジックの定義方法を自動化します。新しい LookML エージェントは、戦略ドキュメントを自律的に読み取り、ビジネスにそのまま活用できるセマンティクスを即座に生成します。これらのセマンティックモデルを Knowledge Catalog に集約することで、コアとなるビジネスロジックを企業全体で連携させ、エージェントがアナリストと同じ定義に基づいて推論を導き出せるようにします。デベロッパーは、LookML セマンティックモデル用の新しい VS Code 拡張機能を利用し、エージェント対応のあらゆる IDE からセマンティックレイヤのライフサイクル全体を扱えます。
BigQuery measures（プレビュー版）: プログラマティックなビジネスロジックを SQL エンジンに直接組み込むことで、データの整合性を再定義します。BigQuery measures により、すべての計算が汎用的に再利用可能になり、かつ数学的に正確であることが保証されます。Knowledge Catalog は最終的なアグリゲータとして機能し、BigQuery measures と LookML を管理の行き届いたセマンティック基盤に一元化します。
データプロダクト（GA）: データプロダクトは、エージェントを支えるデータアセットとコンテキストをパッケージ化し、本番環境での信頼性を高めます。この自己完結型のブロックには、インテント、SLA、ガバナンスの制約が組み込まれており、複雑な AI ユースケースをスケーリングするための基本要素を提供します。

拡充: 継続的な学習を通じて意味を生成する

Knowledge Catalog は継続的にデータを拡充します。手動によるキュレーションに留まらず、構造化スキーマ、クエリログ、BI セマンティックモデルを能動的に分析し、非構造化データからエンティティ間の関係性を抽出します。こうした継続的なデータ拡充機能を、チームが実際に作業する環境に提供します。

スマートストレージおよびオブジェクトコンテキスト API（プレビュー版）: Google Cloud Storage（GCS）にネイティブで組み込まれたスマートストレージは、ファイルがバケットに保存されると、即座かつ自動的にタグ付け、埋め込み、メタデータによる拡充を行います。このインテリジェンス機能を Knowledge Catalog に統合することで、エージェントは非構造化データを即座に発見できるようになります。
高度なマルチモーダルメタデータ抽出（プレビュー）: 複雑な非構造化データの集合に対しては、Knowledge Catalog は Gemini とネイティブで統合されているため、有用なビジネス情報を特定するとともに、非構造化コンテンツから直接エンティティを抽出して、複雑なビジネス関係をマッピングするパイプラインを自動的に構築できます。
コンテキストの自動キュレーション（プレビュー版）: Knowledge Catalog は、データセット、データプロダクト、関係性、検証済みの SQL パターンに対して、ビジネス用語集を含む自然言語の説明を自動生成します。これにより、人間とエージェントの双方が推測に頼ることなくデータを活用できます。こうした隠れた関係性やインテントに基づくパターンを推論することで、データとビジネスの実際の関連性を示す、動的に進化し続けるマップを構築します。
検証済みのクエリとセマンティックガードレール（プレビュー版）: AI の失敗の主な原因の一つは、ハルシネーションによる誤ったロジックや推測に基づく SQL 結合です。これを防ぐために、Knowledge Catalog には検証済みの SQL パターンと事前生成された自然言語の質問が用意されています。

検索: 高精度で安全なデータ取得によるエージェント活用の拡大

膨大なコンテキストレイヤを作成することは重要ですが、エージェント時代では、検索は新しいクエリ経路に進化しています。自律型エージェントは、ユーザーに代わって作業する際に非常に高速に反復処理を行います。エンタープライズ規模での最大の問題は、スピード、関連性、グローバルなリーチ、セキュリティです。

高精度セマンティック検索（GA）: Knowledge Catalog は、Google の数十年にわたるイノベーションを活用したハイブリッド検索スタックを使用します。Google 検索と同じ高度なクエリ書き換え技術と ML 技術を基盤として構築されており、エージェントが必要とする 1 秒未満のレイテンシと的確な関連性を提供します。エージェントがプロンプトを受け取ると、Knowledge Catalog は適切なコンテキストを即座にランク付けし、リアルタイムでエージェントに返します。
アクセス制御対応の検索: エージェント時代には、適切なデータとそのコンテキストを見つけることが重要です。エージェントが間違ったコンテキストを取得すると、ハルシネーションが発生します。信頼性を確保するために、このグローバル検索では、ソースシステムで定義されているメタデータアクセス権限が尊重されます。これにより、エージェントは明示的に閲覧を許可されたアセットのみを取得、操作します。
測定可能なコンテキスト評価: 長期的な精度を確保するために、堅牢な評価フレームワークで検索機能を強化しています。これにより、コンテキスト構築が、当て推量から測定可能なエンジニアリングプロセスへと変わります。そのため、チームはさまざまなコンテキスト構築戦略を定量的に検証して改善を繰り返し、エージェントに提供するコンテキストの関連性と質を継続的に最適化できます。

基盤となるデータプロダクト、高精度の検索、ガードレールを整備することで、信頼性が高い状態で高度な AI をデプロイできます。その代表的な例が、Knowledge Catalog を活用した Gemini Enterprise の Deep Research エージェント（プレビュー版）です。このエージェントは Knowledge Catalog にネイティブで対応しており、ライブのビジネスデータ、社内ドキュメント、ウェブ調査を統合し、非常に複雑な質問にも回答できます。決定論的な精度と詳細な引用を備え、これまで数週間の手作業が必要だったタスクを数分で実行します。

エージェントにビジネスにおける暗黙のルールを推測させるのはやめましょう。コンテキストを一度構築すれば、あとはエージェントに任せることができます。

Knowledge Catalog を今すぐお試しください。

- Chai Pydimukkala、プロダクトリーダー、Google Cloud

- Sam McVeety、テクニカルリーダー、Google Cloud

Salesforce と Google Cloud、パートナーシップを拡大

Fri, 01 May 2026 01:00:00 +0000

^{※本記事は 2026 年 4 月 22 日に米国で公開された}^{プレスリリース}^{の抄訳です。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。}

Google Cloud と Salesforce （NYSE: CRM）は Google Cloud Next ‘26 で、パートナーシップの拡大を発表しました。これにより、長年の課題であったデータの断片化やシステムの連携不足を解決し、AI エージェントが両プラットフォームを横断してエンドツーエンドのワークフローを実行できるようになります。Salesforce とGoogle Cloud の新たな連携により、顧客は Slack や Google Workspace などのツールに AI エージェントを展開することが可能となります。また、Agentforce とGemini Enterprise がバックグラウンドでインテリジェンスとコンテキストを提供します。これにより、AI エージェントはシステムを横断して業務を行うことが可能になり、リスクを伴うデータ移動が削減され、コンテキストの切り替えに費やされる時間のロスも解消されます。

このパートナーシップの拡大に伴い、両社は、顧客が手動による管理から自律的な運用へと移行しやすくする新機能も開発します。従業員は業務が行われている現場で連携し、自社の技術スタックを活用して複雑なワークフローを実行できるようになります。これらの統合により、Google Cloud と Salesforce は、エージェンティックエンタープライズ（英語）のあらゆるレイヤーにおいて連携します。これには、生のインテリジェンスを企業の業務へと変換するあらゆる「コンテキスト供給のためのシステム（System of Context）」「業務のためのシステム（System of Work）」「AI エージェントのためのシステム（System of Agency）」「エンゲージメントのためのシステム（System of Engagement）」が含まれます。

Salesforce プレジデント兼チーフ・エンジニアリング・オフィサーのスリニ・タラプラガダは、次のように述べています。「企業はエージェンティック AI に全社的に取り組む準備が整っており、そのためには企業全体で運用可能なインフラストラクチャとモデルが必要です。 Google Cloud とのパートナーシップ強化により、両社共通のお客様にまさにそれをご提供できるようになりました。お客様はビジネスのあらゆる分野に Agentforce を導入し、エージェンティックエンタープライズへの変革を加速させることができます」

チームがすでに利用している環境で業務を行う：Slack、Google Workspace、そして Gemini Enterprise

現代の業務環境では、目に見えない切り替えの負担が横行しており、平均的な従業員は毎日 2 時間もの生産性を奪われています。セキュリティ上のエスカレーションは Slack で発生し、背景情報は Google ドキュメントにあり、承認プロセスは Salesforceで処理され、関係者の調整はメールで行われています。こうした個別のソリューションを寄せ集めるのではなく、企業は相互に連携したエンゲージメントシステムを構築できるようになりました。これにより、チームは社内のあらゆる業務を迅速に進め、一つの会話からアイデアをエージェント型の行動へと転換することが可能になります。

主な連携機能：

Slack と Google Workspace：ユーザーは、Slackbot にリクエストするだけで、あらゆる依頼を洗練された Google Workspace のコンテンツに即座に変換できます。プロンプトを受けると、Slackbot は Slack のスレッドや Google スライド、ドキュメント、スプレッドシート、PDF などの関連する Slack と Google Workspace の情報を取得し、情報をインテリジェントに整理して、すぐに共有できるファイルとして提供します。これにより、情報の検索、作成、提示の間のギャップを解消します。
Slack 内の Gemini Enterprise： Gemini Enterprise は Slack 内から直接アクセス可能で、アプリ全体からコネクターや関連情報にアクセスできる強力な検索・アシスタントツールとして機能します（例えば、 Slack のスレッドと併せて Google Meet の議事録を要約するなど）。
Gemini Enterprise 内の Agentforce Sales：Agentforce Sales の AI エージェントは、Gemini Enterprise を離れることなく、安全かつリアルタイムで、見込み顧客とのやり取りや面談サマリの作成、案件のリスクやガイダンスの提示、パイプラインや CRM の更新管理を行うことができます。手作業を自動化することで、営業担当者は顧客との関係構築や成約に集中できるようになります。

Wayfair の CTO のフィオナ・タン（Fiona Tan）氏は、次のように述べています。
「Wayfair は、エージェンティックエンタープライズの構築に取り組んでいます。カスタマーサービスから物流に至るまで、業務のあらゆる分野にインテリジェントな AI エージェントを組み込み、何百万人もの人々が我が家のような居心地の良さを感じられるようにしています。このビジョンを実現する上で、 Salesforce と Google Cloud は重要なパートナーです」

Google Cloud の Chief Product および Business Officer である Karthik Narain 氏は次のように述べています。
「Salesforce とのパートナーシップにより、お客様は両プラットフォームのデータを安全に連携させ、ビジネス成果を加速させるとともに、AI エージェント時代のための拡張性の高い基盤を構築できます。Gemini Enterprise に搭載されたエンタープライズ対応の Salesforce の AI エージェントにより、お客様はデータを迅速かつ確信を持って活用するための強力な新たな手段を手に入れることができます」

エージェンティックコンテキストの拡張：最適化されたセキュリティ、高度なインテリジェンス、ゼロコピーデータ

このパートナーシップの基盤となるのは、「コンテキスト供給のためのシステム（System of Context）」です。これは、世界最先端の AI モデルとエンタープライズ規模のデータを結びつけるアーキテクチャです。 Salesforce と Google Cloud により、AI がデータの保存場所であらゆるデータを利用できるようになり、セキュリティやコストのかかるデータ移行についての懸念が無くなります。 CRM レコードや顧客のシグナルから、 Google Workspace のアクティビティや BigQuery のデータウェアハウスに至るまで、これらのデータ連携により、AI エージェントはこれまで実現できなかった規模での成果を実現することが可能となります。

主な機能強化：

Gemini を活用した Agentforce の推論：Agentforce は、Atlas 推論エンジンを通じて、 Gemini モデルをネイティブにサポートしています。これにより、 Agentforce はテキスト、画像、動画といったさまざまな形式のデータを横断的に「把握」し、長年にわたる顧客接点履歴を活用して複雑な問題を正確に解決することが可能になります。これは、より迅速かつスマートな問題解決を実現することを意味し、 Agentforce 内で Gemini を活用してプロンプトを作成し、すでに成果を上げている 1,400 社以上の顧客の実績を基盤としています。
Google Lakehouse によるゼロコピー：顧客データは元の場所に留めておくことが可能です。 Agentforce は、データのコピーや移動、セキュリティリスクを伴わずに、 Google Lakehouse からネイティブにデータを読み取ることが可能になります。これは、データセットがどれほど大規模になっても高品質なパフォーマンスを発揮する単一のコンピューティングレイヤーを実現するものであり、Salesforce Data 360 や Google BigQuery においてすでに数百社の顧客から信頼されているゼロコピーテクノロジーを基盤としています。
IDMC ガバナンスの強化とマルチソース接続： Informatica のデータセキュリティポリシーや Workday や SAP などのエンタープライズデータソースを Google BigQuery に連携させる新しいデータコネクターにより、不正防止や予測マーケティングなどのリアルタイムのインサイトを解き放ち、セキュリティのガードレールをより効率的に適用できます。さらに Google Cloud Storage 上の Apache Iceberg への接続も対応します。大規模データセットの読み取り・書き込み・変換に加え、スキーマ進化と高性能な分析クエリをサポートします。

Pepkor の AI 責任者であるマイケル・ヨランド（Michael Yolland）氏は、次のように述べています。「Salesforce Data 360 と Google BigQuery を活用し、6,400 万件の顧客プロファイルを 2,400 万件に統合したことで、当社のロイヤルティプログラムは、15 以上の全ブランドにわたる顧客行動をより深く把握できるようになりました。これにより、真にパーソナライズされたエンゲージメントを通じて、リーチできる顧客層が 25% 拡大しました。しかも、データを移動したりコピーしたりすることなく、これらすべてを実現できるのです」

Bionic のグループ CTO であるジェームズ・ロマス氏は、次のように述べています。「Agentforce により、企業全体で自律的なアクションをスケールさせることが可能になります。 Gemini を統合することで、AI エージェントに世界最高水準の知能とより深いコンテキストを提供し、セキュリティやガバナンスを損なうことなく、あらゆる部門でスケールを実現することができます」

エージェンティックエンタープライズの時代がついに到来しています。 Google Cloud と Salesforce の本パートナーシップを通じて、企業は断片化したデータを統合し、複雑なプロセスを自動化し、単一の統合アーキテクチャ内で真の人間と AI のコラボレーションを実現できます。これは次なる AI の時代において、より迅速かつスマートに成長したいと考える企業のために構築されたものです。

提供時期

Slack Enterprise Search（Gmail および Google ドライブの検索）：現在、利用可能です。
Gemini Enterprise 上の Agentforce Sales：Gemini Enterprise Marketplaceにてオープンベータ版として現在、利用可能です。
Slack 上の Gemini Enterprise：Slack Marketplace でプライベートプレビュー版として現在、利用可能です。
IDMC Google BigQuery コネクター（CAI および CDAM）：2026 年 4 月より提供開始予定です。
IDMC Apache Iceberg GCP サポート：2026 年 4 月、提供開始予定です。
Gemini によるAgentforce向け推論機能：2026 年 5 月、提供開始予定です。
Slackbot Google Slides Generator：2026 年半ばに提供開始予定です。
Google Lakehouse によるゼロコピー：2026 年後半に提供開始予定です。

Google Cloud について

Google Cloud は、AI インフラストラクチャ、Gemini をはじめとする先進的なモデル、データ管理、マルチクラウドセキュリティ、開発ツール、さらにエージェントやアプリなど、強力で最適化された AI スタックを提供し、エージェント時代に向けた組織の変革を支援します。200 以上の国と地域で、信頼されるテクノロジーパートナーとして選ばれています。

Salesforce について

Salesforce は、あらゆる規模の企業がエージェンティックエンタープライズへと変革することを支援します。人とAIエージェント、アプリケーション、データを信頼性の高い単一のプラットフォームへ統合することで、これまでにない成長とイノベーションを実現します。詳細は salesforce.com/jp をご覧ください。

詳細情報

Salesforce と Google Cloud のパートナーシップに関する詳細は、こちら（英語）。
AgentExchange 上の Google マップ MCP サーバーに関する最新のニュースは、こちら（英語）。
UCP に対応した Agentforce Commerce に関する最新のニュースは、こちら。

データベースの新機能: エージェントの未来を強化

Fri, 01 May 2026 00:30:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

エージェントの時代を迎え、企業データの役割は受動的なリソースから能動的な「行動のシステム（System of Action）」へと変化しています。そこで Google は、モデル、分析、運用データベースを単一の AI ネイティブシステムに統合する統合型アーキテクチャ Agentic Data Cloud を発表しました。これにより、組織はデータの可能性を最大限に引き出すことができ、すべての AI アプリケーションとエージェントで真実に基づいた運用を行い、費用が急に膨らむようなことなくリアルタイムでアクションを実行できるようになります。

現在、Google は以下の取り組みを進めています。

データスタック全体に AI を組み込むことで、他に類を見ない最適化されたデベロッパーエクスペリエンスを実現しています。
トランザクションと分析の領域を統合し、手動による統合の手間を解消します。
管理が一段と容易でより迅速なデプロイが可能な業界トップクラスのオープンデータベースにより、エンタープライズグレードのデプロイを簡素化します。

データスタックのあらゆるレイヤに AI を組み込む

Google は、AI エージェントとエンタープライズデータベース間のスムーズかつ継続的な接続を可能にすることで、手間のかからないエージェント主導のデータベースエクスペリエンスを実現します。現在、シチズンデベロッパー向けのバイブコーディングツールから、エンタープライズ向けの大規模なベクトル検索まで、データベースがエージェントワークフローの主要なコンポーネントの一つとなっていることは明らかです。

主なリリースは次のとおりです。

AI Studio によるデータベースのバイブコーディング統合: クリエイターを支援するため、Google は最先端のバイブコーディングプラットフォームである Google AI Studio との連携機能を提供します。このエージェント主導の自動ワークフローを使うことで、シンプルなテキストプロンプトからライブアプリケーションを数秒で作成し、そのアプリケーションを Firestore などの信頼できるデータベースサービスに接続できます。Cloud SQL for PostgreSQL のサポートも近日中に提供される予定です。
データエージェント向けツール（プレビュー版）: これらのツールは、開発者がカスタム AI エージェントにデータベース機能への直接かつ安全なアクセスを許可するために使用するモジュール式のビルディングブロックです。AlloyDB、Cloud SQL、Spanner で利用が可能で、高精度のテキストから SQL への変換を行う QueryData ツールなどの機能がすぐに使用できます。これにより、あらゆるエージェントがデータを確実にクエリ、理解、操作できるようにします。AlloyDB、Spanner、Cloud SQL のデータエージェント向けのツールでは、Text-to-SQL で 100% に近い変換精度を実現しました。
データベースオンボーディングおよびオブザーバビリティエージェント（プレビュー版）: 新しいデータベースオンボーディングエージェントは、データベースの選択とデプロイにおける推測を不要とします。単純なユースケースの説明から複雑な企業ニーズといった要件の評価をもとに、理想的な Google Cloud データベースを推奨し、プロビジョニングのプロセスを支援します。さらに、AI を活用した新しい Database Observability Agent が、AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL、Spanner のパフォーマンスと健全性をプロアクティブにモニタリングします。これにより、潜在的な問題の根本原因を特定し、トラブルシューティングのための正確な修復を実現できます。
AlloyDB AI を活用した大規模検索 （プレビュー版）: エンタープライズ検索で、かつてないスケールとパフォーマンスを実現します。AlloyDB は、Google の ScaNN インデックスを使用することで 100 億のベクトルにスケーリングできるようになり、標準の PostgreSQL の HNSW インデックスと比較して最大 6 倍高速なベクトルクエリを提供します。さらに、Google の HNSW インデックスは、カラム型エンジンによって高速化されているため、標準の PostgreSQL の 4 倍の性能となっています。Google は、高速なベクトル取得と業界標準の全文検索を組み合わせることで、デベロッパーが究極のハイブリッド検索エンジンを構築できるよう支援しています。この検索エンジンは、近日中に提供されるネイティブの BM25 サポートによって最適化されます。

AlloyDB のベクトル検索のイノベーション

AlloyDB の最適化された新しい AI 関数 （プレビュー版）: AlloyDB AI 関数は、Gemini などの LLM を活用した企業データの統合を支援します。たとえば、AI.IF 関数は、カスタムロジックの代わりに、ユーザーのトランザクションが不正かどうかを判断するために使用できます。既存のスイートである AI.IF、AI.RANK、AI.GENERATE、AI.FORECAST に加え、新たに AI.ANALYZE_SENTIMENT と AI.SUMMARIZE の 2 つが追加されました。また、AI.IF の最適化モードも利用できるようになり、コストとパフォーマンスが大幅に向上します。
データベース向けマネージドリモート MCP サーバー （一般提供）: AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL、Firestore、Spanner 向けのマネージドリモート Model Context Protocol（MCP）サーバーの提供を開始しました。また、Google のポートフォリオ全体で MCP を利用できるように、Memorystore、Database Migration Service、Datastream、データベースセンター、Oracle Database@Google Cloud のプレビュー版も提供しています。AI モデルをデータに安全に接続するために必要なインフラストラクチャを完全に管理することで、自社で MCP サーバーのホスティング、保護、スケーリングを行う運用上の負担がなくなります。これにより、AI モデルは本番環境グレードの信頼性で、最新の企業データに基づいて推論し、行動できるようになります。
オープンソースのデータベース向け MCP ツールボックス（1.0）: 10 社のベンダーの協力を得ることで 40 以上のデータベースをサポートする、オープンソースかつ業界標準のデータベース向け MCP ツールボックスが、今回のリリースで安定性における大きなマイルストーンを達成しました。メジャーバージョンアップがない限り API が機能することを保証することで、本番環境向けのアプリケーションを安心して構築できるようになり、デベロッパーと自律型 AI エージェントの両方にとって信頼性の高い基盤が提供されます。

レイクハウスのインテグレーションで閉ざされた環境を解消

デベロッパーがリアルタイム AI アプリケーションを構築するには、ライブのトランザクションコンテキストと膨大な過去の分析情報をミリ秒未満のレイテンシで組み合わせる必要があります。現在、データクラウドをご利用の最大規模のお客様の 98% が、Google の Agentic Data Cloud で運用ワークロードと分析ワークロードを実行しています。

発表内容:

AlloyDB 向けレイクハウスフェデレーション （プレビュー版）: AlloyDB のお客様は、PostgreSQL データプレーンから Iceberg と BigQuery のライブデータにアクセスできるようになりました。ユーザーは、AlloyDB Studio UI から直接、BigQuery または Lakehouse for Apache Iceberg テーブルを検出して検索し、すぐにクエリを開始できます。フィルタと集計は BigQuery にプッシュダウンされます。これにより、データの移動を必要とせずに、AlloyDB のトランザクションデータと BigQuery または Iceberg の過去の分析情報をライブで結合できます。
BigQuery 向けリバース ETL（プレビュー版）: 多くのお客様が BigQuery とレイクハウスを使用して、Apache Spark や BigQuery ML などのツールでウェアハウスの構造化データとデータレイクの豊富なコンテキストを組み合わせています。このたび、Google の新しいワンクリックリバース ETL により、お客様はこれらの分析情報を活用し、レイクハウスから AlloyDB にワンクリックでデータを同期できるようになりました。AlloyDB は、リアルタイムアプリケーションやエージェントアプリケーションのニーズを満たすように最適化された、同時実行性が高く低レイテンシのサービングレイヤとして機能します。AlloyDB 独自のカラム型エンジンと超高速キャッシュによって、優れたサービングパフォーマンスを実現します。利用に追加料金は発生しません。
Datastream によるシームレスな継続的レプリケーション （一般提供）: Datastream では、データループを完結させるために、AlloyDB から BigQuery および Iceberg テーブルにデータを継続的に複製できるようになりました。これにより、運用面の変更が分析環境に迅速に反映されるため、リアルタイムの ML 特徴量エンジニアリングに不可欠な環境を実現できます。Datastream は、セットアップが簡単で、完全にサーバーレスです。AlloyDB から BigQuery へのストリームには無料枠が用意されています。
Knowledge Catalog（旧称 Dataplex） （プレビュー版）: Knowledge Catalog は、集約、継続的な拡充、検索の厳格なフレームワークを使用して、データ資産全体でビジネス上の意味をマッピングおよび推論するユニバーサルコンテキストエンジンです。Google とパートナーのデータプラットフォーム、セマンティックモデル、サードパーティカタログのネイティブコンテキストを集約し、単一の管理された信頼できる情報源として統合します。一貫してガバナンスが適用され、アクセス制御は一元的に管理されるため、データライフサイクル全体で完全な可視性とセキュリティが維持されます。
Spanner カラム型エンジン（一般提供）: この機能により、ライブ運用データでスキャンが最大 200 倍高速化されるため、分析クエリが加速されます。Spanner は、従来の行ベースのストレージと並行してカラム形式でデータを保存することにより、複雑なクエリを自動的に実行できます。その際は、データを行単位ではなく一度にバッチ処理するベクトル化された実行を使用します。Spanner では、Iceberg テーブル、BigQuery からの継続的なリバース ETL、高速化された連携クエリもサポートされるようになりました。これらすべてで Spanner のカラム型エンジンが使用されています。
BigQuery を使用したデータベースセンター（プレビュー版）: データベースセンターで、Google Compute Engine 上の運用データベースとセルフマネージドデータベースに加えて、BigQuery がサポートされるようになりました。クリティカルなアプリケーションを実行するデータベースからビジネスに関して分析するウェアハウスまで、データ資産全体を単一のインテリジェントな管理プレーンからモニタリングできるようになりました。さらに、Gemini を活用したフリート分析により、環境全体でパフォーマンス最適化の機会がプロアクティブに提示されます。また、新しい API とマネージド MCP サポートにより、これらの豊富なフリート指標を任意のサードパーティツールやカスタムダッシュボードに直接ストリーミングできるようになります。

「Google Cloud とのパートナーシップでは、よりスマートで高速な取引所の構築に重点を置いています。かつては、古いシステムによりサイロ化されていた状況と技術的負担によって業務が滞ることもありましたが、Google の Agentic Data Cloud を利用することで、そうした課題が解消されました。Cloud SQL が持つ運用信頼性と BigQuery の高度な推論を統合することで、デベロッパーと AI エージェントが検証、最適化、革新をリアルタイムで進められるデータエコシステムを構築しました」—CME Group、クラウドデータエンジニアリング担当エグゼクティブディレクター、Kristofer Shane Sikora

オープンデータとマルチクラウドの柔軟性への取り組み

データベースがすべてのアプリケーションの日々の運用にどれほど重要であるかは、Google も認識しています。Google では、Iceberg、MySQL、PostgreSQL、Valkey などのオープンソースとオープンデータ形式に重点を置きながら、業界をリードする信頼性、コストパフォーマンス、スケールを実現するためのイノベーションを継続しています。

エンタープライズグレードのデプロイを簡素化するために、Google は以下を発表します。

Spanner Omni（プレビュー版）: 業界をリードする分散データベースを Google Cloud の外でも利用できるようにする、Spanner の新しいダウンロード可能なエディションです。Spanner Omni を使用すると、組織は Spanner の比類のないスケーラビリティ、高可用性、強整合性、エンタープライズグレードのセキュリティ、完全に相互運用可能なマルチモデル機能を、独自のデータセンター、クラウド全体、さらにはエッジでも AI 対応アプリケーションで使用できます。

Spanner Omni の特長

Bigtable インメモリ （プレビュー版）: Bigtable はアーキテクチャを進化させ、新しいメモリ階層でミリ秒未満の読み取りレイテンシを実現します。Bigtable の新しい Enterprise Plus エディションの機能として利用できる、RAM、SSD、HDD にまたがるハイブリッドストレージアーキテクチャを備えた新しいノードは、頻繁にアクセスされるデータをインメモリデータベースを長期アーカイブストレージと統合します。これらすべてを、単一のフルマネージドサービス内で行えます。ご興味がある場合は、こちらのフォームにご記入ください。
Memorystore for Valkey 9.0（一般提供）: Memorystore for Valkey 9.0 は、Google のオープンソースへの強いコミットメントを示すマイルストーンとなっています。導入の簡素化とエンタープライズグレードのパフォーマンスの提供に重点が置かれています。セルフマネージドの Redis と Valkey から Memorystore へのマネージド移行パスを導入し、これまで以上に簡単にモダナイズできるようにしました。また、コストパフォーマンスを向上させるために、小規模ノードと大規模ノードの新たなサイズを追加し、Valkey-bloom モジュールと Valkey-json モジュールをサポートします。さらに、アクセス制御リスト（ACL）、トークンベースの認証、柔軟な認証局に対応したエンタープライズグレードのセキュリティも追加します。
Oracle Database@Google Cloud: 対象リージョンを 20 に拡大し、Oracle GoldenGate Service のサポート、BigQuery への準リアルタイムのデータレプリケーション、Knowledge Catalog（旧称 Dataplex）とデータベースセンターの統合を追加します。
Compute Engine からマネージドサービスへの移行（プレビュー版）: これは、データベース移行の複雑さを解消するために設計された新しいエクスペリエンスです。Cloud SQL、AlloyDB、データベースセンターにネイティブに統合されており、PostgreSQL の自動ネットワーキングとレプリケーションを提供します。これにより、Compute Engine ワークロードを最小限の労力とダウンタイムで Google の強力なマネージドサービスに移行できます。
Firestore の全文検索と地理空間検索（プレビュー版）: Google の業界をリードする検索テクノロジーを Firestore とネイティブに統合することで、差別化された統合サーバーレスデータベースと検索サービスが実現しました。このサービスは、検索結果が基盤となるデータベースのデータと一貫性を保つようにして、運用上のオーバーヘッドを大幅に削減しつつ、関連性の高いキーワードクエリ、フレーズクエリ、地理空間クエリを実行できるようにします。

Mercado Libre: 「Mercado Libre では、社内開発者ゲートウェイとして Fury を構築しました。Fury を通じて、比類のないスケーラビリティ、レジリエンス、整合性を備えた Spanner を活用した NewSQL サービスを提供しています。当社はクラウドネイティブ企業ですが、インサイダー脅威、ランサムウェア、クラウドの停止などのリスクについて、長年にわたって警戒を続けてきました。Spanner Omni は真のクロスクラウドレジリエンスを実現し、他のクラウドプロバイダでは実装がはるかに複雑化するであろう差別化された堅牢な戦略を提供します」– Mercado Libre、シニアテクニカルマネージャー、Diego Oscar Narducci

今すぐ使ってみる

Google のポートフォリオの詳細については、https://cloud.google.com/products/databases をご覧ください。移行とモダナイゼーションの取り組みを開始するにあたっては、ぜひ RAMP サービスをご利用ください。

- エンジニアリング、データベース担当バイスプレジデント Sailesh Krishnamurthy

- プロダクト管理、データベース担当バイスプレジデント Raj Pai

第 8 世代 TPU の内幕: アーキテクチャの詳細

Thu, 30 Apr 2026 01:40:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google の TPU 設計理念では、常にスケーラビリティ、信頼性、効率性という 3 つの柱が中心に据えられてきました。AI モデルが高密度大規模言語モデル（LLM）から大規模な混合エキスパート（MoE）や推論重視のアーキテクチャへと進化するにつれて、ハードウェアは 1 秒あたりの浮動小数点演算（FLOPS）を増やすだけでなく、最新のワークロードに固有の演算強度に対応できるように進化する必要に迫られています。

エージェント型 AI の台頭により、長いコンテキストウィンドウと複雑な逐次ロジックを処理できるインフラストラクチャが必要になっています。同時に、現在のデータアーキテクチャの次に必要となる進化として「世界モデル」が登場しています。つまり新しいエージェントは、リスクを伴う試行錯誤ではなく「想像力」を通じて、将来のシナリオをシミュレートし、結果を予測し、学習するものとなっています。第 8 世代 TPU（TPU 8t と TPU 8i）は、上述の課題に対する Google の答えです。すべてのワークロードが、トレーニングの最初のトークンからマルチターン推論チェーンの最終ステップまで可能な限り最も効率的なパスで実行されるようにします。TPU 8t と TPU 8i は Google DeepMind の Genie 3 のような世界モデルを効率的にトレーニングしてサービングできるように構築されているため、数百万のエージェントが多様なシミュレーション環境で推論をトレーニングして改良していくことができます。

TPU 8: 特化された設計

事前トレーニング、トレーニング後、リアルタイムサービングのインフラストラクチャ要件はそれぞれ異なることを踏まえ、第 8 世代 TPU では TPU 8t と TPU 8i という 2 つの異なるシステムを導入しています。これらの新しいシステムは、AI Hypercomputer という、ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキングを 1 つに統合して AI ライフサイクル全体を強化する Google Cloud のスーパーコンピューティングアーキテクチャの重要なコンポーネントになります。TPU 8t と TPU 8i のどちらのシステムも、Google AI スタックのコア DNA を共有して、AI ライフサイクル全体をサポートしますが、それぞれが対処するボトルネックと、効率の最適化を図る開発の段階は異なります。これに加え、第 8 世代 TPU システム全体に Arm ベースの Axion CPU ヘッダーを統合し、データ準備のレイテンシによって発生するホストのボトルネックを解消しました。Axion は、複雑なデータの前処理とオーケストレーションを処理するためのコンピューティングヘッドルームを提供するため、TPU は常にフィードされた状態に維持されて、停止することがありません。

TPU 8t: 事前トレーニングの原動力

大規模な事前トレーニングとエンベディングを多用するワークロード向けに最適化された TPU 8t は、実績のある 3D トーラス型ネットワークトポロジを、1 つの Superpod で 9,600 個のチップというさらに大きなスケールで活用しています。TPU 8t は、トレーニングがスケジュールどおりに実行されるように、数百規模の Superpod 全体にわたって最大限のスループットを実現するように設計されています。

TPU 8t は、前世代の TPU と比較して次のような点で進化しています。

SparseCore の利用: TPU 8t の中核となっている SparseCore は、エンベディング検索の不規則なメモリアクセスパターンを処理するために設計された専用のアクセラレータです。行列乗算ユニット（MXU）が行列演算を処理する一方で、SparseCore はデータ依存の all-gather 演算を他の集団演算とともにオフロードして、汎用チップでよく問題となるゼロ演算におけるボトルネックを回避します。
VPU / MXU のオーバーラップとバランスの取れたスケーリング: TPU 8t は、プロビジョニングされた FLOP の使用率を最大化するように設計されています。このアーキテクチャは、よりバランスの取れた Vector Processing Unit（VPU）のスケーリングを実装することで、ベクトル演算の時間を最小限に抑えます。これにより、量子化、softmax、レイヤ正規化を MXU での行列乗算と効果的に重ねられるようになるため、チップは順次ベクトルタスクを待つことなく、常にビジー状態を維持します。
ネイティブ FP4: TPU 8t では、メモリ帯域幅のボトルネックを克服するためにネイティブ 4 ビット浮動小数点（FP4）を導入しています。FP4 の導入により、低精度の量子化でも大規模モデルの精度を維持しながら MXU のスループットを倍増させています。パラメータあたりのビット数を減らすことで、プラットフォームでのエネルギー消費量の多いデータ移動が最小限に抑えられ、コンピューティングのピーク使用率に対応するローカルハードウェアバッファに、より大きなモデルレイヤを収められるようになります。

図 1: TPU 8t ASIC のブロック図

Virgo Network トポロジと最大 4 倍のデータセンターネットワークの増加: TPU 8t の膨大なデータ要件をサポートするために、Virgo Network を導入しました。この新しいネットワーキングアーキテクチャにより、データセンターネットワーク（DCN）を介した TPU 8t トレーニングでの DCN 帯域幅が最大 4 倍に増加しています。Virgo Network は、最新の AI ワークロードに伴う極めて厳しい要件に対応するように設計されたスケールアウトファブリックです。Virgo Network は高基数スイッチを基盤としているため、スイッチあたりのポート数を増やしてネットワークレイヤの数を削減できます。このことから、Virgo Network ではフラットな 2 レイヤのノンブロッキングトポロジを採用しています。このようにネットワーク階層を最小限に抑えることで、従来のデータセンターネットワークと比べ、レイテンシが大幅に短縮されます。Virgo Network の特徴となっているのは、独立した複数の制御ドメインで TPU 8t チップを接続する、マルチプレーン設計です。コンピューティングサービスとストレージサービスにアクセスするために、TPU 8t ラックは Jupiter の North-South ファブリックにも接続されます。この合理化されたアーキテクチャは、世界最大のトレーニングクラスタを、しかも高可用性を確保した状態で実現するために必要となる、大規模な二分割帯域幅と確定的低レイテンシを提供します。

前世代比で、チップ間相互接続（ICI）のスケールアップ帯域幅が 2 倍、スケールアウト DCN 帯域幅が最大 4 倍の TPU 8t は、データボトルネックを大幅に削減します。さらに、フロンティアモデルの開発を加速するために、Google は単一のクラスタの枠を超えて分散トレーニングをスケールできるようにしています。具体的には、JAX と Pathways を組み合わせることで、単一のトレーニングクラスタ内で 100 万個を超える TPU チップに対してスケーリングを提供できるようになりました。Virgo Network では、1 つのファブリックで 134,000 個以上の TPU 8t チップをリンクして、最大 47 ペタビット/秒のノンブロッキング二分割帯域幅を使用できます。この場合のファブリックは、160 万エクサフロップスを超える演算能力を、ほぼ線形なスケーリング性能で提供します。

図 2: TPU 8t ラックレベルでの Virgo ファブリックへの接続

ストレージアクセスの高速化: TPU 8t には TPUDirect RDMA と TPUDirect Storage を導入しています。TPUDirect RDMA を使用すると、ホスト CPU と DRAM をバイパスして、TPU のメモリ（HBM）とネットワークインターフェースカード（NIC）の間でデータを直接転送できます。これにより、レイテンシとホストシステムのボトルネックが低減されて、TPU 間通信の有効帯域幅が増加します。同様に、TPUDirect Storage は CPU ホストのボトルネックを回避するために、TPU と 10T Lustre などの高速マネージドストレージ間の直接メモリアクセスを可能にします。したがって、大量のデータを転送する場合は帯域幅が実質的に倍増します。このアーキテクチャでは、シリコンがトレーニングデータをラインレートで取り込めることから、大規模なマルチモーダルデータセットを処理する場合でも。MXU は完全に飽和した状態に維持されます。

数百ペタバイトのデータセットを直接シリコンにルーティングするために Managed Lustre 10T と TPUDirect Storage を組み合わせることで、TPU 8t はデータ取り込みのボトルネックによって発生するトレーニングの遅延を防ぎます。これにより、第 7 世代の Ironwood TPU でトレーニングする場合と比較して、ストレージアクセスが 10 倍高速化されます。

図 3: 上の図は、TPUDirect Storage を使用しない場合のデータ転送パスを示しています。下の図は、TPUDirect Storage を使用した場合の 2 つの TPU 8t チップ間の TPU 8t データ転送と、Managed Lustre 10T ストレージを使用した TPUDirect Storage を示しています。

TPU 8i: サンプリングとサービングのスペシャリスト

トレーニング後の高度な並列推論向けに最適化された TPU 8i は、Google の最高水準のオンチップ SRAM、新しい Collectives Acceleration Engine（CAE）と、Boardfly と呼ばれる、サービングに最適化されたネットワークトポロジを使用して設計されています。

大容量のオンチップ SRAM: 前世代比で 3 倍のオンチップ SRAM を搭載した TPU 8i は、より大きな KV キャッシュを完全にシリコン上でホストできるため、ロングコンテキストのデコード中に発生するコアのアイドル時間を大幅に短縮できます。

図 4: TPU 8i ASIC のブロック図

Collectives Acceleration Engine（CAE）: TPU 8i はサンプリングのボトルネックを解消するために CAE を使用します。CAE は、特に自己回帰デコードと「chain-of-thought」処理で必要となる集約ステップと同期ステップを加速して、コア全体の結果をほぼゼロのレイテンシで集約します。各 TPU 8i チップには、コアダイ上に 2 つの Tensor Core（TC）と、チップレットダイ上に 1 つの CAE があります。これらは、前世代の Ironwood TPU で使用されているコアダイ上の 4 つの SparseCore（SC）に代わるものです。TPU 8i は、専用の CAE を統合することで、集団演算のオンチップレイテンシをさらに 5 分の 1 に短縮しています。集団演算あたりのレイテンシが短縮されるということは、待機時間が短縮されることを意味します。これは、数百万のエージェントを同時に実行するために必要なスループットの向上に直接つながります。
Boardfly ICI トポロジ: 3D トーラスでは、数千個のチップを接続して 1 つの集合体として使用できますが、大規模なメッシュではチップ間のホップ数が多くなり、全対全レイテンシが高くなります。8i では、複数のチップが全結合ボードで接続され、こうしたボードがグループに集約されるという仕組みを変更しました。高基数設計を採用して、最大 1,152 個のチップを接続することで、ネットワーク直径と、データパケットがシステムを通過するために必要なホップ数を削減しています。全対全通信（MoE モデルと推論モデルの中核）に必要となるホップ数を大幅に削減する Boardfly は、通信集約型のワークロードのレイテンシを最大 50% 短縮します。

図 5: TPU 8i の階層的な Boardfly トポロジ。4 つの全結合チップを構成要素とし、8 枚のボードで構成される全結合グループへと拡張。これらのグループ 36 個を全結合することで、1 つの TPU 8i ポッドを構成

Boardfly は次の要素で構成されており、そのトポロジは本質的に階層型です。

構成要素（BB）: 各トレイは内部 ICI リンクを使用して 4 チップからなるリングを形成し、より広範なネットワーキングに対応するための 16 個の外部接続を提供します。
グループ（G）: 8 枚のボードが銅線ケーブルで全結合されて、ローカルグループが作成されます。グループ内の通信には、利用可能な外部リンクのうち 11 個が使用されます。
Pod 構造: 最終的なアーキテクチャは、光回路スイッチ（OCS）を介してリンクされた 36 のグループ（最大 1,024 個のアクティブなチップ）にスケールします。どのチップ間の通信でも、最大レイテンシは 7 ホップ分となります。

詳細: Boardfly とトーラスの数学

TPU 8i でトーラスから移行している理由は、突き詰めるところ、ネットワーク直径にあります。

3D トーラスでノードが配置されるグリッドでは、各次元がリングのように折り返されます。8 x 8 x 16（1,024 チップ）構成で最も遠いチップに到達するには、パケットが各リングの半分の距離を移動する必要があります。

3D トーラス = 8/2（X）+ 8/2（Y）+ 16/2（Z）= 16 ホップ

トーラスは、高密度なトレーニングに通常伴う隣接ノード間の通信には非常に効率的ですが、全対全の通信パターンではレイテンシが犠牲になります。推論モデルと MoE の時代では、トークンをルーティングするために、どのチップも他のいずれかのチップと通信する可能性があるため、ホップ数が重要になります。

Boardfly の高基数トポロジは、Dragonfly トポロジの原則にヒントを得たものです。Google はボードのグループ間を直接結ぶ長距離の光リンクの数を増やすという方法で、ネットワークをフラット化しています。同じ 1,024 チップの Pod の場合、Boardfly はネットワーク直径を 16 ホップからわずか 7 ホップにまで削減します。

ネットワーク直径が 56% 縮小するということは、テールレイテンシが短縮されることに直接つながるため、TPU 8i CAE はデータがポッド経由で到着するのを待機する必要がなくなります。

図 6: TPU 8i Pod の光回路スイッチを介した最大 7 ホップの ICI ネットワーク直径の視覚的表現

TPU 8t と TPU 8i の概要

機能	TPU 8t	TPU 8i
主なワークロード	大規模な事前トレーニング	サンプリング、サービング、推論
ネットワークトポロジ	3D トーラス	Boardfly
専用チップの機能	SparseCore（エンベディング）と LLM デコーダエンジン	CAE（Collectives Acceleration Engine）
HBM 容量	216 GB	288 GB
オンチップ SRAM（Vmem）	128 MB	384 MB
ピーク FP4 PFLOPS	12.6	10.1
HBM 帯域幅	6,528 GB/秒	8,601 GB/秒（TPU 8t の約 1.3 倍）
CPU ヘッダー	Arm Axion	Arm Axion

ソフトウェアの有効化: パフォーマンス重視の AI スタック

ハードウェアの性能は、それを動かすソフトウェアの性能に左右されます。第 8 世代の TPU は、第 7 世代の Ironwood TPU で Google が先駆けて開発したパフォーマンス重視のスタックを基盤に構築されています。このスタックは、高レベルのフレームワークの抽象化を犠牲にすることなく、カスタムカーネルを容易に開発できるように設計されたものです。このスタックには以下が含まれます。

Pallas と Mosaic: Google は、Python でハードウェア対応のカーネルを記述できる Pallas というカスタムカーネル言語に対するトップクラスのサポートを提供しています。これにより、TPU 8i CAE と TPU 8t SparseCore のパフォーマンスを最大限に引き出すことができます。
ネイティブな PyTorch エクスペリエンス: このたび、TPU のネイティブな PyTorch サポートのプレビュー版が公開されました。現在 PyTorch でモデルを構築してサービングしている場合は、これまで以上に簡単に TPU の使用を開始できます。お客様が利用しているネイティブ機能（イーガーモードなど）を完全にサポートした状態で、既存のモデルをそのまま Google の TPU に移行できます。
ポータビリティ: Ironwood で実行される JAX、PyTorch、Keras のコードは、第 8 世代の TPU にスケールします。XLA（Accelerated Linear Algebra）は、Broadly トポロジと CAE 同期の複雑な変換を舞台裏で処理するため、ユーザーは相互接続ではなくモデルに注力できます。

世代を重ねるごとにパフォーマンスが大幅に向上しています

ハードウェアとソフトウェアを共同設計するという Google の取り組みは、引き続き成果を上げています。第 7 世代の Ironwood TPU と比較して、第 8 世代の TPU では次のような大きな改善が見られます。

トレーニングの費用対効果: 大規模なトレーニングにおける TPU 8t の 1 ドルあたりのパフォーマンスは、Ironwood TPU のパフォーマンスの最大 2.7 倍です。
推論の費用対効果: 特に大規模な MoE モデルの低レイテンシターゲットにおける TPU 8i の 1 ドルあたりのパフォーマンスは、Ironwood TPU と比べると、最大 80% 向上します。
エネルギー効率: どちらのチップでも、ワットあたりのパフォーマンスが最大 2 倍向上しています。次世代 AI をサステナブルにスケーリングするうえで、これら 2 つのチップは不可欠と言えます。

今後の対応

Google Cloud のお客様がイノベーションの新たな波を切り開けるよう、Google は TPU 8t と TPU 8i を、AI ライフサイクルの多面的な将来の需要に合わせてカスタマイズされた 2 つの異なる専用システムとして開発しました。TPU 8t と 8i はそれぞれ、最も要求の厳しいトレーニングワークロード専用、サービングワークロード専用に構築されており、AI Hypercomputer のソフトウェアスタック（JAX、PyTorch、vLLM、XLA、Pathways）と完全に統合されています。Google DeepMind との緊密なコラボレーションにより、目的に特化してゼロから再設計された第 8 世代の TPU は、卓越したコストパフォーマンスと電力効率を実現します。

第 8 世代アーキテクチャのモジュール性は、将来に向けた明確な、かつ固有のロードマップを可能にします。コンピューティング環境の大きな変化にはインフラストラクチャのブレークスルーが必要でしたが、エージェントの時代も同じです。継続的なフィードバックループ内で計画、実行、学習を行う推論エージェントは、元々従来のトレーニングやトランザクション推論用に最適化されているハードウェアでは、最高の効率で動作できません。その動作強度は根本的に異なるからです。第 8 世代の TPU インフラストラクチャは、こうした固有の要件に真っ向から対処できるように進化しています。

第 8 世代 TPU ファミリーについて、以下の方法で詳細をご確認ください。

- Google Cloud、上級エンジニア、Diwakar Gupta

- Google Cloud、グループプロダクトマネージャー、Sabastian Mugazambi

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