はじめに
現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT’25（以下、Next’25）」に現地参加中の\textcolor{red}{赤髪}の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。
Google Cloud NEXT’25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています。
Google Cloud Next ’25 のキーノートセッションでは、Google Cloud が前回の Next からの 1 年間で達成した AI 分野における進化と、今後の展望について語りました。1 年前の Next で共有された「AI が組織を根本的に変革する」というビジョンは、今や現実となり、多くの顧客事例と共にその成果が示されました。本記事では、このキーノートで発表された主要なアップデートを、速報記事としてまとめます。AI が単なるツールから、自律的にタスクを実行する「Agent」へと進化していく時代の本格的な到来を感じさせる内容となっています。
主要ポイント
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AI に最適化されたインフラ (AI Hypercomputer) の大幅な進化: 第 6 世代 TPU 「Trillium」や NVIDIA Blackwell GPU 搭載 VM の発表、ストレージ、ネットワークに至るまで、AI ワークロードの効率とパフォーマンスを最大化するためのインフラ強化が行われました。
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Vertex AI を中心とした統合プラットフォームの強化: モデル開発から Agent 構築まで、AI ライフサイクル全体をサポートする Vertex AI が、新機能追加やモデル拡充により、さらに使いやすく強力なプラットフォームへと進化しました。
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Gemini 2.5 をはじめとする最新基盤モデルと生成メディアモデル: より高度な推論能力と長いコンテキストウィンドウを持つ Gemini 2.5 や、画像、音声、音楽、動画生成のための最新モデル (Imagen 3, Chirp 2, Lyria, Veo) が発表され、利用可能になりました。
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AI Agent エコシステムの本格化: 複数の Agent が連携して複雑なタスクを実行するマルチエージェントシステムの構築を支援する ADK (Agent Development Kit) や A2A (Agent2Agent) プロトコル、従業員向けの Agentspace など、Agent 開発・利用環境が整備され、その重要性が強調されました。
技術詳細
AI Hypercomputer: AI ワークロードのためのインフラ革新
AI モデルのトレーニングと推論を効率化・高速化するためのスーパーコンピューティングシステム「AI Hypercomputer」に関して、以下の発表がありました。これは、大規模 AI の要求に応えるための重要な基盤となります。
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Ironwood: 今までの数十倍の性能と速度を持つ新しいTPUです。9000個のチップで42.5エクサFLOPSの性能を持ち、世界最高のスーパーコンピュータの24倍の計算能力を提供します。
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Trillium TPU: 第 6 世代となる最新 TPU。前世代 (TPU v5e) 比でチップあたりの計算性能が 4.7 倍向上し、エネルギー効率も改善。大規模モデルのトレーニングと推論を加速します。
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NVIDIA GPU サポート強化: NVIDIA Blackwell (B200, GB200) 搭載の A3 強力版 VM (A3 Mega) や、新しい N4 VM をいち早く提供。次世代 Vera Rubin GPU の早期提供も予定されています。
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Cluster Director: 大規模なアクセラレータ群を単一ユニットとして管理し、パフォーマンスと効率を最大化します。
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ストレージイノベーション:
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Hyperdisk Storage Pools: 容量とパフォーマンスを事前にプロビジョニングし、コスト効率よく利用できるブロックストレージプール。
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Anywhere Cache: アクセラレータ近くにデータをキャッシュし、ストレージレイテンシを削減、トレーニング時間が短縮されます。
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Cloud Storage FUSE の改善: 大規模なファイルアクセス性能が向上します。
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推論効率化ソフトウェア:
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GKE Inference: 新機能により、サービスコストを最大 30% 削減、テールレイテンシを最大 60% 短縮、スループットを最大 40% 向上 (内部ベンチマーク)。効率的なモデルサービングを実現します。
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JetStream: Gemini モデルのような大規模モデル向けに最適化された、高性能な推論エンジンです。
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vLLM on TPU: PyTorch 向けに vLLM を利用している顧客が、TPU 上でもワークロードを実行可能にします。
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Google Distributed Cloud (GDC): Gemini モデルをオンプレミス環境で利用可能に。Dell との提携、NVIDIA Blackwell システムへの統合が発表されました。
Foundation Models: Gemini 2.5 と生成メディアモデルの進化
Google DeepMind の研究成果を基盤とした、多様なモデルのアップデートが発表されました。
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Gemini 2.5: 長いコンテキストウィンドウ (最大 100 万トークン) と高度な推論能力を持つ最新モデル。
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Gemini 2.5 Pro: 高度な推論、マルチモーダル理解、長文脈処理能力を提供。複雑なタスクや分析に最適化されています (Vertex AI でパブリックプレビュー中)。
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Gemini 2.5 Flash: 低レイテンシ・コスト効率を重視しつつ、2.5 Pro の主要機能を多く継承。リアルタイム処理や大規模アプリケーションに最適化されています (Vertex AI で利用可能)。
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Generative AI Media Studio (Vertex AI で利用可能):
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Imagen 3: 最高品質のテキスト画像変換モデル。プロンプトへの忠実性、テキストレンダリング、写実性が向上。インペインティング (欠損補完) やアウトペインティング (画像拡張) 機能も強化されています。
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Chirp 2: 音声生成モデル。短い音声サンプルからカスタム音声を作成可能です。多言語対応や文字起こし機能も向上します。
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Lyria: テキストやスタイルから高品質な音楽を生成するモデルです。インストゥルメンタル生成やボーカル生成に対応しています。
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Veo 2: 高品質な 1080p 動画を 1 分以上生成可能な動画生成モデルです。プロンプト理解度が高く、インペインティング、アウトペインティング、視覚効果の追加など、高度な編集機能も提供します。
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科学研究向けモデル:
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AlphaFold 3: 生命分子 (タンパク質、DNA, RNA 等) の構造と相互作用を高精度で予測。創薬研究などを加速。Google Cloud Cluster Toolkit 経由で利用可能です。
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高解像度気象モデル: Google Research による高精度な天気予報 AI モデル。Vertex AI Model Garden で利用可能です。
Vertex AI: AI 開発・運用プラットフォームの強化
AI アプリケーションと Agent の構築・管理プラットフォームである Vertex AI は、AI 開発ライフサイクル全体をサポートするハブとして、以下のアップデートが行われました。
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Model Garden: Google、サードパーティ、オープンソースモデルを含む 200 以上のモデルを提供。最適なモデル選択を支援します。
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Grounding (根拠付け): Google 検索、企業データに加え、信頼できるサードパーティデータ (Dun & Bradstreet, S&P Global 等) や Google マップによる根拠付けが可能に。これにより、モデルの回答の信頼性を高め、ハルシネーションを抑制します。
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Vertex AI ダッシュボード: 使用状況、スループット、レイテンシ監視、エラー対応を支援。運用管理を効率化します。
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トレーニング・チューニング機能: ファーストパーティモデル (Gemini, Imagen, Veo 等) やオープンモデル (Gemma, Llama 等) でカスタムトレーニング・チューニングを安全に管理できます。
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Vertex AI モデルオプティマイザー: 品質、速度、コスト設定に基づき、最適なモデルとツールへクエリを自動ルーティング。コストパフォーマンスを最適化します。
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Live API: ストリーミング音声・ビデオを Gemini に直接提供し、リアルタイムなマルチモーダルインタラクションを実現できます。
Agent Ecosystem: マルチエージェント時代の到来
複数の AI Agent が連携して複雑なタスクを実行する「マルチエージェントエコシステム」の構築支援機能が発表されました。これは、単一の AI では解決困難な問題を、協調動作によって解決することを目指します。
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Agent Development Kit (ADK): マルチエージェントシステム構築を簡素化するオープンソースのフレームワーク。少ないコード量で Agent を構築可能にし、開発を加速します。
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Agent2Agent (A2A) プロトコル: 異なる技術基盤の Agent 同士が通信するためのオープンプロトコル。相互運用性を確保し、エコシステムの発展を促進します。
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Agent Garden: ADK からアクセス可能な、すぐに使えるサンプルとツールのコレクション。各種コネクタや API との連携を容易にします。
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相互運用性: LangGraph や Crew AI などの複数 Agent フレームワークに対応します。NetApp データ上での Agent 構築も可能になります。
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Google Agentspace: 従業員が AI Agent を発見し、活用するためのプラットフォーム。
- Chrome Enterprise との統合: Chrome から企業リソースを検索・アクセス可能に。
- Agent Gallery: Deep Research Agent や Idea Agent など、利用可能な Agent を一元表示。
- Agent Designer: ノーコードでカスタム Agent を作成。
- Idea Generation Agent / Deep Research Agent: アイデア創出や調査を支援する専用 Agent。
Google Workspace と Specific Agent Categories
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Google Workspace: スプレッドシートでの自動分析、ドキュメントの音声要約、反復タスク自動化 (Workspace Flows) など、Gemini による AI 機能強化を発表。日常業務の効率化を支援します。
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Impactful Agents: ビジネス成果を出す 5 つの Agent カテゴリを紹介。
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Customer Agents: Lowe’s, Globo, DBS の事例。次世代エンゲージメントスイート (感情理解、ストリーミングビデオ対応等) を発表。Wendy’s, MercedesBenz, Home Depot の業界特化 Agent 事例が紹介されました。
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Creative Agents: WPP, Monks.Flow, Brandtech Group, Mondelez の事例が紹介されました。Adobe との提携 (Imagen 3, Veo を Adobe Express 等へ導入)。
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Data Agents: BigQuery を中心に、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザー向けの専門 Agent を発表。Mattel, Spotify, Unilever, Bayer, Nevada 州の事例が紹介されました。
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Coding Agents: Gemini Code Assist の機能強化 (コードベース理解、モダナイズ支援、カンバンボード連携、パートナー統合)。Google 内で新規コードの 25% 以上が AI により生成されていることが発表されました。
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Security Agents: Google Integrated Security ソリューションを発表。Alert Triage Agent, Malware Analysis Agent など、アナリストを支援する Agent が紹介されました。
まとめ
AI がコンセプトから実用的な「Agent」へと進化し、ビジネスプロセスに深く組み込まれていく実際の事例が多く紹介されました。
開発プロセスの効率化 (Coding Agents)、データ分析の高度化 (Data Agents)、新たな顧客体験の創出 (Customer Agents)、クリエイティブの支援 (Creative Agents)、セキュリティ強化 (Security Agents) など、非常に多くの分野で AI の活用が現実的になっていることを感じます。Vertex AI をハブとして、目的に応じた最適なモデルや Agent を組み合わせ、自社のビジネス課題解決に繋げていくことが期待されます。
参考リンク
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- 会場： オンライン配信
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- 参加費：無料
https://cloud-ace.jp/event/250411/
