※本記事は、Google Cloudが公開した動画「Google Cloud Next '26 Opening Keynote」の内容を基に作成されています。本基調講演は、AIの導入から大規模な変革への移行を企業に示す「アジェンティック企業のためのブループリント」を紹介するもので、Google Cloud CEOのThomas Kurian氏による主要な製品発表に加え、Google CloudのSundar Pichai氏、Amin Vahdat氏（SVP兼チーフテクノロジスト、AI・インフラストラクチャ担当）、Karthik Narain氏、Francis deSouza氏、Carrie Tharp氏、Yulie Kwon Kim氏（VP、Google Workspaceプロダクト担当）、Erika Chuong氏、Yasmeen Ahmad氏、Patrick Marlow氏（シニアプロダクトマネージャー、Google Cloud）らGoogleの登壇者、ならびにWiz共同創業者のYinon Costica氏、三度のオリンピック金メダリストでスノーボード選手のShaun White氏とJason Davenport氏、Citadel SecuritiesのJosh Woods氏・Haris Nair氏、Walmartのスピーカー、The Home DepotのJordan Broggi氏・Angie Brown氏、UnileverのLeandro Barreto氏・Sam Kini氏・Daphne Coates氏、Team USA関係者など、Google Cloudと協働して実世界にインパクトを生み出している多数のグローバル顧客やパートナーの声を交えて構成されています。動画は https://www.youtube.com/watch?v=11PBno-cJ1g でご覧いただけます（アメリカ手話（ASL）付きの版は https://youtube.com/live/Pm7yGm6Fgl4 で公開されています）。本記事では、基調講演の内容を要約・再構成しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。また、Gemini Enterpriseアプリ（https://business.gemini.google ）や、Google Cloud Next '26の100を超えるセッション（https://www.googlecloudevents.com/ ）もあわせてご参照ください。
1. オープニング:本番化フェーズへの移行と統合スタック構想
1.1 実験段階の終わりと本番運用への移行
Thomas Kurian： 皆さん、Google Cloud Nextへようこそ。ちょうど一年前、私たちはこの同じステージに立ち、AIの新しい未来をお約束しました。そして今日、その未来は、世界がこれまで見たことのない規模で本番環境において現実に稼働しています。この一年間、私たちは単なる導入の広がりを目にしたのではありません。私たちが目撃したのは「変革」そのものでした。今やGoogle Cloudのお客様の約75%が、私たちのAI製品を活用してビジネスを動かしておられます。あらゆる業界にわたって数千ものエージェントとサービスが存在し、グローバルに展開する私たちのパートナーネットワークを通じて、数十億人もの人々に届いています。皆さんはすでにパイロットの段階を超えました。実験のフェーズは、もう私たちの後ろにあるのです。そして今、本当の挑戦が始まります。それは、「どうすればAIを企業全体にわたって本番環境へと移行できるのか」という問いです。
1.2 統合スタックの必要性
Thomas Kurian： その答えは、統合されたスタックにあります。断片化したシリコンと、互いに切り離されたモデルをパズルのピースのようにつなぎ合わせるだけでは、AIを届けることはできません。本当の価値を生み出すためには、チップがモデルのために設計され、モデルが皆さんのデータに接地され、エージェントとアプリケーションがそのモデルによって構築され、そしてインフラストラクチャによって保護される、そうしたアーキテクチャが必要なのです。実は、Google自身がまさにこの同じオープンなスタックを使い、Search、YouTube、Chrome、Androidといったプロダクトにわたって、AIツールでユーザーにどう奉仕するかを根本から再構築しています。その歩みの内側へと皆さんをお連れするために、ここでSundar Pichaiにお話を聞いていただきましょう。
2. Googleの自社AI活用と投資(Sundar Pichai)
2.1 投資規模とカスタマー・ゼロ戦略
Sundar Pichai： Thomas、ありがとう。そして皆さん、こんにちは。お越しいただいて本当に嬉しく思います。技術の変化のペースは、私がこれまで見てきたどの時代よりも速い。私はかなり長く技術の世界に身を置いてきましたが、それでもそう感じます。実はこの日曜日で、私のGoogle在籍は22年を迎えます。今もなお幸運を感じていますし、その幸運が今週ラスベガスにいる皆さんにも広がることを願っています。私が遠い昔にGoogleに惹かれたのは、その野心的なミッションゆえでした。ウェブからモバイル、そしてAIへと、あらゆるプラットフォームの転換は、私たちのミッションを前進させ、お客様やパートナーの皆さんの目標達成を支援する新しい機会を与えてくれました。
そしてアジェンティックの時代へと移るにあたり、私たちはこれをさらに次の段階へと引き上げています。私たちは今、そして未来に向けて、大きな投資を行っています。2022年には、CapExへの投資は310億ドルでした。それが今年は、総額で1,750億ドルから1,850億ドルの投資を計画しています。わずか4年でほぼ6倍という増加です。さらに2026年については、機械学習向けコンピュートの半分強がクラウド事業に充てられる見込みです。ですから、これは皆さんにとって大きな恩恵となるはずです。こうした投資こそが、私たちがフロンティアに居続け、そして皆さんにも最先端にいていただくための方法なのです。私たちが常に強く意識しているのは、自分たちの技術にとっての「カスタマー・ゼロ」、つまり最初の顧客であり続けるということです。そうすることで、私たちは皆さんにとってより良いパートナーになれるのです。
2.2 各部門でのAI活用の実例
Sundar Pichai： では、私たち自身が仕事をAIでどう作り替えているか、いくつか例をご紹介しましょう。まずコーディングです。Googleでは、社内でAIを使ってコードを生成することをかなり以前から続けてきました。今日では、Googleの新しいコードのうち、ほぼ75%がAIによって生成され、エンジニアによって承認されています。これは昨秋の50%からの上昇です。そして私たちは今、真にアジェンティックなワークフローへと移行しつつあります。私たちのエンジニアは、完全に自律的なデジタルのタスクフォースを編成し、エージェントを次々と起動させ、信じられないような成果を成し遂げています。
その一例として、私たちは最近、特に複雑なコード移行を実行しました。経験のある方ならご存知のとおり、こうした移行は完了までにかなりの時間がかかるものです。私たちは、プランナー、オーケストレーター、コーダーという三つの異なる役割を担うエージェントから成るシステムを構築しました。これらがエンジニアと協働することで、私たちは一年前であれば実現できたであろう速度の6倍の速さで、その移行を完了させたのです。そして今、私たちはこのアプローチを、実験からテスト、評価に至るまで、開発サイクル全体へと適用しています。
AIをワークフローに取り込んでいるのは、開発者だけではありません。私たちのマーケティングチームは、コンセプトからローンチまで、クリエイティブのプロセスそのものを根本から考え直しています。これまでは、あらゆるオーディエンス、チャネル、国に向けてキャンペーンを適応させるのに何週間もかかっていました。先日のGeminiとChromeのローンチでは、チームは私たちのモデルを使って、何千ものクリエイティブアセットのバリエーションを瞬時に生成しました。これにより、大規模なパーソナライゼーションが可能になったのです。結果として、納期は70%短縮され、コンバージョンは20%向上しました。私たちは単に市場に早く到達しているだけでなく、AIによってより効果的にそれを行っているのです。
セキュリティチームもまた、AIで大きな成果を上げています。私たちのチームは毎月、構造化されていない脅威レポートを、人手では数千時間を要するほどの規模で受け取っています。これは事実上不可能なタスクです。今日では、私たちのセキュリティオペレーションセンターのエージェントが、毎月数万件にのぼる非構造化の脅威レポートを自動的にトリアージしています。重要なインテリジェンスの抽出を加速し、ノイズを取り除くことで、脅威の緩和にかかる時間を90%以上削減しました。私たちは、かつてないほど前のめりに、攻めの姿勢を取れるようになっているのです。
2.3 アジェンティックGeminieraの宣言
Sundar Pichai： 今ご紹介したのは、私たちがGoogleで試みていることのほんの一部にすぎません。私たちは大胆に、そして責任を持って前進しています。たくさんの変化が起きていて、まるでイノベーションのサイクルの「混沌とした部分」にいるように感じられるかもしれません。けれども、基盤となる構成要素が少しずつ組み合わさり始め、新しいイノベーションの波が解き放たれようとしているのが見えてきています。一つはっきりしていることがあります。私たちは今、間違いなくアジェンティックなGeminiの時代の只中にいるということです。
昨秋、私たちは職場におけるアジェンティックAIへの入り口として、Gemini Enterpriseを発表しました。ローンチからわずか数か月で私たちが目にしたのは、あらゆる組織のあらゆる従業員が「ビルダー」になり得るという光景でした。これは実に驚くべき変化です。私たちはより大きなことを、より速く成し遂げられるようになりました。しかし、それは同時に複雑さも伴います。話題はもはや「エージェントを作れるか」ではなく、「数千ものエージェントをどう管理するか」へと移ったのです。そこで今日、私は新しいGemini Enterprise Agent Platformを発表できることを大変嬉しく思います。これは、皆さんが自信を持ってエージェントを構築し、スケールさせ、ガバナンスを効かせ、最適化するために必要な、セキュアでフルスタックの結合組織を提供します。いわば、アジェンティックな企業のための「ミッションコントロール」だとお考えください。詳しくはThomasから改めてお話しします。それでは、ここにいられることに改めて感謝します。私たちは共に、真のビジネス変革のための設計図を築いているのです。Thomas、お返しします。
3. Gemini Enterprise の全体像と5層ブループリント(Thomas Kurian)
3.1 インテリジェンスとオートメーションの方程式
Thomas Kurian： Sundar、ありがとう。今日、私たちはGoogle AIをあらゆる従業員、あらゆるワークフローへと届けるための、次の一歩を踏み出します。Gemini Enterpriseは今や、アジェンティックの時代のためのエンドツーエンドのシステムであり、皆さんのデータ、人々、そして目標をつなぐ結合組織です。これは、互いに切り離されたプロセスを、単一の知的な流れへと変えるものです。これこそが、私たちが描くアジェンティックな企業のための設計図、ブループリントなのです。
そしてこれは、先ほどの根本的な問いに対する答えでもあります。すなわち、インテリジェンスとオートメーションは、必ず価値を生み出さなければならない、ということです。これを実現するために必要なのが、コンテキストとアクションです。インテリジェンスは皆さんのデータから生まれます。そしてオートメーションは、エージェントによって駆動されます。この方程式を大規模に解くためには、完全に統合された一つのシステムが必要になるのです。
3.2 アジェンティック・ブループリントの5層
Thomas Kurian： 今日はこれから、そのシステムを構成する各レイヤーと、私たちがそれぞれの層で投入するあらゆるイノベーションを皆さんにお見せしていきます。
まず出発点となるのが、AI Hypercomputerです。これは、アジェンティックの時代の「物理法則」に最適化された、専用設計の基盤です。その上に乗るのが、Agentic Data Cloudです。これは、エージェントに対して信頼できるビジネスのコンテキストを提供するエンジンです。次に、Agentic Defense。これは、皆さんのAIライフサイクル全体をセキュアに保つ、自律的な保護の仕組みです。そして、Agentic Platform。これは、エージェントを構築し、デプロイし、管理するためのシステムです。最後に、Agentic Task Forceです。これは、皆さんのビジネスを変革する準備が整った、私たちがあらかじめ用意した専門特化型のエージェント群です。それでは、さっそく中身に入っていきましょう。
4. Gemini Enterprise Agent Platform:モデル・提携・ライフサイクル管理
4.1 最先端モデル群と主要提携
Thomas Kurian： それでは、Gemini Enterprise Agent Platformからお話ししましょう。これは、皆さんのビジネスロジック、データ、そしてモデルが一つに収束し、自律的なアクションを駆動する環境です。これまでのVertex AIの能力を拡張し、皆さんが最も重要なミッションクリティカルなシステムに適用しているのと同じアーキテクチャ上の厳密さをもって、チームがエージェントを構築し、スケールさせ、ガバナンスを効かせ、最適化できるようにする、新しい能力をもたらします。
その中核において、私たちは最先端のモデルへのサポートの上にこれを築いています。私たちの最も先進的な推論モデルであるGemini 3.1 Proが、プレビューでご利用いただけます。これは複雑なワークフローのオーケステーションに最適化されており、戦略と自律的な実行との間のギャップを埋め、最小限のチューニングで皆さんのAPIやシステムと連携します。DatabricksやJetBrains、Replitといった業界のリーダーたちも、このGemini 3.1 Proを選んでくださっています。さらに私たちは、高精細なビジュアルアセットのためのGemini 3.1 Flash Image、通称Nano Banana 2、大量の動画アプリケーションを構築するために設計された最もコスト効率の高い動画モデルVeo 3.1 Lite、そして企業向け・プロフェッショナル向けの音声と音楽のための最先端モデルLyria 3 Proを発表します。これらはすべてプレビューでご利用いただけます。そして最後に、私たちはAnthropicの主要なモデル、Claude Opus、Sonnet、Haikuのすべてをサポートしており、本日、Anthropicの Claude Opus 4.7のサポートを追加します。これらのモデルはいずれも知能における飛躍的な進歩を体現していますが、その真価は、ミッションクリティカルな課題を解決するために実運用へと落とし込まれて初めて発揮されるのです。
今年の初め、私たちは世界で最も象徴的なブランドの一つとの記念碑的なパートナーシップを発表しました。私たちの技術の力を、世界中のあらゆる場所のユーザーへと届けるものです。私たちはAppleと協働し、彼らの優先クラウドプロバイダーとして、Geminiの技術をベースとした次世代のApple基盤モデルの開発に取り組んでいます。これらのモデルは、今年後半に登場する、よりパーソナライズされたSiriを含む、将来のApple Intelligenceの機能を支える助けとなるでしょう。
先進的な組織は、単に仕事を速くするためだけにGemini Enterpriseを使っているのではありません。彼らはそれを、自社のビジネスが何をなし得るかを再定義するために使っているのです。Citi Wealthは、Google CloudおよびDeepMindとのパートナーシップのもと、本日Citi Skyを発表しました。これは常時稼働するAI搭載のCiti Wealthチームの一員であり、Citiのグローバルなインテリジェンスを、顧客の指先にもたらすものです。Citi Skyは、顧客と同僚が必要なときにいつでも、複数の言語で、Citi Wealthにより多くを求められるという、模範的な体験を提供します。Honeywellは、100万を超える製品仕様でデジタルツインを訓練することにより、ビルディングを管理するための数十億ものインサイトを生み出しています。Liverpoolは、店舗での彼らならではのサービスをオンラインへと持ち込み、新しいショッピングアシスタントで10倍の投資収益率を見込んでいます。そして、文字どおりこの世界の外へと向かうミッションのために、私たちはNASAとのパートナーシップを大変誇りに思っています。Gemini Enterpriseのエージェントを使って、Artemis IIの飛行準備態勢を支え、宇宙飛行士の安全を確保するのです。このArtemis IIは、地球から最も遠い距離を旅した、有人宇宙飛行の記録を打ち立てました。
4.2 エージェントのライフサイクル管理機能
Thomas Kurian： さて、私たちはこのエージェントプラットフォームを、エージェントのライフサイクル全体を管理できるように構築しました。ローコードのAgent Studioは、あらゆる従業員が自然言語を使ってエージェントを構築し、デプロイできるようにします。これはLLMの推論を皆さん固有のビジネスルールに接地させ、あらゆるワークフローに、予測可能で自律的なアクションを大規模にもたらします。こうした資産を管理するために、Agent Registryが単一の制御ポイントを提供し、組織全体のすべての内部エージェントとツールを索引化することで、それらが発見可能でガバナンスの効いた状態にあることを保証します。
同様に、私たちのSkills and Tools Registryは、指示やスクリプト、リソースをモジュール化され再利用可能なパッケージとして定義し、エージェントに専門的なタスクや繰り返し行うワークフローのやり方を教えることを可能にします。私たちはこのスキルレジストリの中で、すべてのGCPサービスと、Workspaceのすべてのサービスに対するスキルも公開しています。これらすべては、私たちのAgent Marketplaceによっても支えられています。これにより、皆さんはAtlassian、Box、Lovable、Oracle、ServiceNow、Workdayをはじめとする数多くのグローバルなパートナーエコシステムから、専門特化型のエージェントを検索し、Gemini Enterprise内に直接デプロイできます。
そして最後に、Model Context Protocol、すなわちMCPのネイティブな統合により、私たちのエージェントプラットフォームをあらゆるMCPサーバーへ接続できます。私たちはまた、すべてのGCPサービスをMCPとして公開しており、どのエージェントからでもGCPとシームレスに連携できるようにしています。このエージェントプラットフォームを開発するのに加えて、これは皆さんのアジェンティックなワークフォース全体をオーケストレーションし、スケールさせるためのフレームワークも提供します。
私たちはエージェント間のオーケストレーションを可能にし、エージェントがあるエージェントから別のエージェントへとタスクをシームレスに委譲できるようにしています。これには、複雑な生成的オーケストレーションパターンと、決定論的なオーケストレーションパターンの両方のサポートが含まれます。これにより、コンプライアンスが必要なものなど、皆さんの重要なワークフローについて、エージェントが毎回しっかりと規定された経路をたどり、予測可能な結果を保証できるようになります。オーケストレーションのフローやエージェントは、イベントに反応することもできます。それはリアルタイムのものでも、スケジュールに基づくものでも、トリガーに基づくものでも、あるいはバッチの推論ジョブでも構いません。私たちは、あらゆるエージェントとあらゆるオーケステーションのステップに、ゼロトラストの検証をもたらしています。そして今、Agent Identityによって、すべてのエージェントが一意の暗号学的なIDと、明確に定義された認可ポリシーを持ちます。これらは追跡可能で監査可能であり、皆さんが社内のあらゆるアクションを追跡し、すべてのエージェントを管理できることを保証します。
これらはまた、私たちのAgent Gatewayを通じて中央で管理されます。これは組織全体にわたるポリシー施行のための、単一のコマンドセンターを提供します。Model Armorと組み合わせることで、皆さんはモデルを保護し、機密データの漏洩といった脅威から、自社の専有的なエンタープライズデータを守ります。セキュアなサンドボックスから単一の管理コンソールに至るこの統合されたアプローチは、最も機微なワークロードを高い確信を持って運用するために必要な、可視性と分離をもたらします。
そして、最適化と可観測性も、このプラットフォームの織物の中に組み込まれています。Agent Observabilityは、きめ細かな計装を提供し、OTel準拠のテレメトリを使って、どのエージェントについてもその実行経路の全体を可視化できるようにします。トレースを取得し、ツールの使用状況を監視し、きめ細かなロギングによって推論のループを素早く診断できます。
今お話しした、オーケストレーション、ゼロトラストのセキュリティ、開発者向けツールといったこれらすべての能力が、Gemini Enterpriseの中核エンジンを形づくっています。エージェントプラットフォームが、技術チームがエージェントを構築しガバナンスを効かせる場であるのに対し、Gemini Enterpriseアプリケーションは、皆さんのビジネスが実際に動く主要な環境です。それはすべての従業員にとってのAIへの新しい「玄関口」であり、複雑なアジェンティックの能力を、あらゆる従業員にとってのシンプルで新しい働き方へと変えます。Google Workspace、コーディングツール、エンタープライズシステムを含む、皆さんのスタック全体にわたってデータを統合することで、私たちは組織全体のための単一の知的な流れを作り出しました。
皆さんのチームに永続的な記憶を与えるために、私たちはGemini Enterprise projectsを導入します。プロジェクトは、エージェントに高精細なワークスペースと、コンテキストの汚染を起こすことなく最も複雑なビジネス課題を解くためのdeep thinkを使う能力を与えます。さらに私たちはMicrosoft 365との相互運用性も追加し、Canvas内で作成したドキュメントやスライドを、一般的なMicrosoft Officeの形式へとエクスポートできるようにします。
5. 顧客事例とマルチエージェント・デモ(Virgin Voyages / Erika Chuong)
5.1 Virgin Voyages の Project 3D
Thomas Kurian： すでに先進的なイノベーターたちが、このプラットフォームを使って自分たちの業界を再定義しています。その一社、Virgin Voyagesの声を聞いてみましょう。
Nirmal Saverimuttu： 私たちにとって、人こそが秘伝のソースです。ですから、データを使って自分たちの人々をより力づけられるなら、私たちは迷わずそこに全力を注ぎます。Gemini Enterpriseは私たちのビジネスにおけるAIの玄関口であり、私たちはそれを使って、自然言語による知性を私たちのクルーへともたらしています。
Billy Bohan Chinique： Gemini Enterpriseは、私たちがProject 3Dを実現する助けとなっています。それはクルーが、どんな質問を受けても自信を持って答えられるようにするものです。乗船客にとってのRoveyは、彼らがバケーションから得る価値を最大化するためのパーソナルなコンシェルジュであり、自宅にいるうちから旅の最終日まで、私たちとのバケーションで最高の時間を過ごしてもらえるよう導きます。私たちのクルーは、人として届ける卓越したサービスで、すでに世界的に名高く、数々の賞を受けています。私たちはProject 3DとGemini Enterpriseで、それをさらに先へ進めたいのです。ご想像のとおり、クルーズ船のために何かを作るとなると、思わぬ課題が次々と現れます。船の後ろから光ファイバーケーブルが伸びているわけではありませんから。Google Distributed Cloud Edgeによって、私たちはこのプロジェクトの核心にデータの耐性を据えることができました。つまり、オフラインのときでさえ、私たちの知性はオンラインであり続けるということです。Google CloudのAIスタックを使うことで、私たちは制作のタイムラインを最大60%短縮できただけでなく、過去最高の販売四半期に向けて、前月比28%の増加に貢献することができました。いつの日か、皆さんがVirgin Atlanticの便に乗り、Virginのホテルに泊まり、そしてVirgin Voyageへとたどり着く、その一切がProject RubyとGemini Enterpriseによってシームレスにつながる、そんな日が本当に来るかもしれません。
Nirmal Saverimuttu： Googleは私たちにとって、土台となるパートナーであり続けてきました。Gemini Enterpriseへと広げていくことは、私たちのミッションを実現するうえで、ごく自然な道だったのです。
5.2 Erika Chuong によるマルチエージェント・デモ
Thomas Kurian： パイロットの時代は終わりました。エージェントの時代が来たのです。けれども、その真の力は、それが皆さんのワークフローをどう変えるかにあります。では、実際に動いているところをご覧いただきましょう。Erika Chuongを迎えましょう。
Erika Chuong： ありがとう、Thomas。Gemini Enterpriseは、エージェントを構築し、管理し、そしてエージェントとやり取りするためのプラットフォームです。これから私は、それが複数のエージェントをプラットフォームをまたいでオーケストレーションし、シームレスな引き継ぎのためにコンテキストを共有し、ワークフローを効率化する様子をお見せします。私がグローバルな家具小売業者で働いていると想像してください。これが私のパーソナライズされたホームページで、ここで私は社内のビジネスコンテキストと外部のソースの両方に、一つの画面の中でやり取りできます。
このエージェントギャラリーには、私が承認したエージェントが並んでいます。Googleが用意したビルトインのものや、価格とマージンの最適化を行うこのエージェントのような自社のエージェントが含まれていて、これはエージェントやツール、ソースをまたいで自律的にオーケストレーションを行います。では、Gemini Enterpriseが実際に動くところを見てみましょう。あまり人気のない製品ラインをもう一度よみがえらせるために、私はエージェントに、今のインテリアデザインのトレンドを分析し、倉庫にあるデッドストックを特定し、再ローンチのキャンペーンをオーケストレーションするよう頼んでみます。
そのたった一つのプロンプトで、複数のエージェントが一連のアクションを、何時間もではなく数分のうちに完了させます。Deep Researchを搭載した私の市場調査エージェントが、最新のGoogle Searchの情報を、私自身の販売データやCSATのデータと並べて分析します。私のデータインサイトエージェントは、場所や形式を問わず、私たちのグローバルな製品カタログに接続しています。それは「デッドストック」が滞留在庫を指すことを理解していて、私たちのAgentic Data Cloudを使って適切なデータセットを特定します。そして私の製品戦略エージェントが、すべてを一つにまとめ上げます。では、この計画を承認しましょう。これには数分かかることがあるので、早送りします。要点はこちらです。Organic Modernが大きなトレンドで、顧客は高い金額を払っています。私たちのTuscanyコレクションには売れ残った在庫があり、実はこのスタイルにぴったり合うのですが、売れ行きは芳しくありませんでした。そこで推奨されたのは、リブランドして、いまの割引価格よりは上、けれども競合の価格よりは下に値付けし直すことです。これらすべてが、一つのシンプルなプロンプトから生まれました。どんなソースを分析してこの推奨にたどり着いたのかも、ちゃんと確認できます。
Gemini Enterpriseは、新しいランディングページと、前面に押し出すための新しいメディアも提案してくれています。私の製品戦略エージェントに、いくつか動画を生成するよう頼んでみましょう。これも少し時間がかかるので、あらかじめ生成しておいたものをいくつか見てみます。これは素晴らしい。Veo 3.0が、まさにその製品を、まったく新しいオーガニックなリビングのスタイルの空間に配置してくれました。では、ウェブサイトを更新しましょう。私の開発エージェントに、エンジニアリングチームと連携するよう頼みます。これはJiraと直接つながり、開発者にシームレスな引き継ぎのための完全なコンテキストを渡します。そして開発者の側では、私のGoogle Chatに、そのJiraチケットとともに通知が自動的に届きます。これをCLIで進めていきましょう。ここで、私の開発エージェントに、そのJiraチケットの作業を始めるよう頼みます。すると、前回のGemini Enterpriseのセッション、チケット、そして私たちのブランドとコーディングのガイドラインといったすべてのコンテキストを使って、戦略やアセット、そしてこのウェブページをどう実装する計画かの概要を示してくれます。
本当に簡単です。では、これを実際に構築してデプロイしてしまいましょう。ここからは少し時間がかかるので、客席にいる開発者の方ならお分かりだと思いますが、少しだけ先に進めておきました。最終的な成果物を見てみましょう。これは完璧です。さあ、Gemini Enterpriseに戻って、ローンチに向けて店舗の準備をしましょう。本来この部分は店舗オペレーションチームが担当するので、私はまったく新しいセッションに入っています。地域の販売代理店に最新の状況を伝えるためのデッキを頼んでみます。Gemini Enterpriseは私の会社のコンテキストを使って、このローンチについて私が知っておくべきこと、過去に私がこうした案件をどう進めてきたか、そしてチームの販売目標を、まさに必要なぶんだけ見つけ出してくれます。それからGoogle Workspaceのエージェントと連携して、私のパーソナルなスタイルでブランドに沿ったデッキを作ってくれます。これもまた一、二分かかるので、あらかじめ生成しておいたものを見てみましょう。ご覧ください。新しいCanvasモードを使えば、私はGemini Enterpriseを一度も離れることなく、Google Slidesの中で編集したり共同作業をしたりできます。全体としては素晴らしい出来だと思いますが、ここは「reimagined(再構想された)」という言葉のほうが私は好みです。完璧です。では、これをチームと共有しましょう。早速、何人かがもう入ってきてくれているようですね。
では振り返ってみましょう。私たちはGemini Enterpriseが、一つのプロンプトで複数のエージェントをオーケストレーションし、コンテキストを共有し、Google Workspaceとともにコンテンツを生成して共同作業をする様子を見ました。そのすべてが、私たちのエンタープライズグレードのガバナンスによって支えられていて、組織が自分たちのビジネスデータの統制を保ちながら、大規模にエージェントを管理しセキュアに保つ力を与えてくれます。これこそが、Gemini Enterprise Agent platformの魔法なのです。
6. 企業変革事例とAIビルダー化(Thomas Kurian)
6.1 従業員のAIビルダー化という潮流
Thomas Kurian： Erika、ありがとう。世界中の、そしてあらゆる業界にわたる何千もの企業が、自社のビジネスを変革するためにGemini Enterpriseを選んでいます。私たちは今、一つの根深い変化を目の当たりにしています。企業は単にワークフローを再設計しているのではありません。彼らは、自社のごく普通の従業員一人ひとりを「AIのビルダー」へと変え、自分たちにとって最も難しい問題を、自分自身の手で解けるように力づけているのです。
6.2 各社の導入実績
Thomas Kurian： Signal Idunaは、Gemini Enterpriseでドイツにおける保険のあり方を再定義しています。彼らは数週間のうちに80%の利用率に達し、Gemini Enterpriseを自社のAIへの玄関口としました。今では11,000人の従業員が、専門特化型のエージェントを構築しています。彼らの健康エージェントは、一世紀分にもおよぶ複雑な保険契約のデータと照らし合わせて、保障内容を自動的に検証します。これによって週次の利用者は400%も急増し、回答までの時間も37%速くなりました。Boschは、Gemini Enterpriseをグローバルに導入しています。財務からエンジニアリングに至るまで、従業員がカスタムのエージェントをデプロイし、複雑な調査のための時間を取り戻しています。
KPMGは、わずか最初の一か月で、100を超えるエージェントとともに90%の利用率に到達しました。American Society for Clinical Oncology(米国臨床腫瘍学会)は今、がんに関する専門知をより速く届けられるようになっています。Merckは、自分たちの「命を救い、向上させる」という存在意義を支えるために、Gemini Enterpriseを75,000人の従業員へともたらしています。そしてWalmartは、Gemini Enterpriseを展開しています。Walmartは、店舗のリーダーたちがより多くの時間を顧客とともに過ごせるよう、Gemini Enterpriseを導入しているのです。その様子を見てみましょう。
Kieran Shanahan： Walmartでは、私たちは「人が導き、テクノロジーが力を与える」企業として知られています。それこそが、お客様がお金を節約し、より良く暮らせるよう手助けするという、私たちの約束を果たす方法なのです。けれども、かつてないほど速く動く小売の世界において、私たちの成功にとって決定的に重要なものが一つあります。それは「信頼」です。信頼は、私たちと従業員、そして私たちとお客様との関係を支える背骨なのです。私たちの現場のリーダーたちは、オフィスで画面に向かうのではなく、売り場に立ち会うことで信頼を築いていきます。
ですから私たちは、従業員に最新の技術とツールを手元に届け、彼らがより多くの時間を売り場でチームとともに過ごし、お客様にお仕えできるようにしています。私たちのデータを先進的なAI技術と組み合わせることで、Google Cloudは、私たちのリーダーがより明確なインサイトを得て、より良い意思決定を下す手助けをしてくれています。Gemini Enterpriseは、私たちが重要な一歩を踏み出す助けとなっていて、リーダーがリードすることを支え、問題を解決することで、私たちがお客様により良くお仕えできるようにしてくれます。私たちの店舗とサプライチェーンのリーダーは今、Walmartのエンタープライズデータに接続されたPixel Foldを手にしていて、必要な答えを何時間もではなく数秒で得られるようになりました。人を第一に考え、彼らの手を取ることで、私たちはより強い未来を築いているのです。Google Cloudとのパートナーシップのおかげで、私たちは毎日、小売を変革し続けています。私はこれからが楽しみでなりません。
7. スポーツとAI:Team USA とウィンタースポーツ(Shaun White / Jason Davenport)
7.1 Team USA との協働と分析デモ
Thomas Kurian： この冬、グローバルなスポーツにおける最大の瞬間の一つを前に、私たちの世界レベルのエンジニアが、世界レベルのアスリートたちと協働しました。Google CloudがAIによってアスリートたちが自分の競技の限界を押し広げる手助けをしている、そのことを私たちは大変誇りに思っています。
Sarah Kennedy： 取得できるデータがごく限られている競技というものがあります。そして私は、それこそがGoogleのような企業にとって、美しいほど完璧な挑戦だと思うのです。私たちがTeam USAと組んで取り組んでいる本当に面白いことの一つは、彼らに与えられる「差」がどこにあるのかを理解する手助けをすることです。
Katherine Litinsky： すべてがGoogle Cloud上で動いています。私たちが使っている3Dモデルは、Google DeepMindとのコラボレーションによるものです。私たちは、テキストでLLMと対話するという段階を、はるか先まで超えてきました。
Sarah Kennedy： スポーツの速さで動くということは、私たちが解決を手助けできる最大級の挑戦の一つです。もしそれをミラノでの冬季オリンピックのためにできるなら、世界中のあらゆる業界に対しても同じことができるはずです。
Thomas Kurian： それでは、三度のオリンピック金メダリストであり、起業家であり、スノーボードの伝説、Shaun Whiteを迎えましょう。
Shaun White： Google Cloud Next、調子はどう?おお、すごいな。砂漠で雪が降るのを見られるなんて、最高だよ。これは本当にすごい。さて、聞いてほしいんだけど、僕がトレーニングしていた頃、僕らの道具といえばビデオカメラと、基本的には当てずっぽうだった。トリックを決めて、それを巻き戻して見て、「どうすればこのトリックをもっと良くできるんだろう」と考えるんだ。時とともに、僕はトリックがどんどん大きくなり、壁がどんどん高くなっていくのを見てきた。そして今、Google CloudがAFを山へと持ち込んでいる。この冬、僕はとんでもなく頭の切れるGoogle Cloudのエンジニアたちと一緒に、いくつかの素晴らしい技術に取り組んだ。それがどれだけイケてるかを見せるために、Jason Davenportに拍手を。
Jason Davenport： 調子はどう、Shaun?
Shaun White： みんなに何を用意してくれたんだい?
Jason Davenport： よし、Shaun。これはすごく楽しいよ。Google Cloud AIの力を、このハーフパイプに解き放とう。そのために、君の2017年のBurton US Openからトリックを一つ引っ張り出すよ。
Shaun White： おお、すごい。
Jason Davenport： きっとこれは覚えているよね。
Shaun White： 懐かしいな。本当に懐かしい。
Jason Davenport： そのとおり。では、このクリップを客席のみんなのために分析して、AIが見ているあらゆるクールなものを見られるようにしよう。まず始めよう。最初に、このトリックは3秒もかからずに終わってしまう。文字どおり、一瞬のブレのようなものだ。観ているみんなのために聞くけど、これは何というトリックなんだい?
Shaun White： これはswitch cab double flip 1440だよ。
Jason Davenport： とんでもないな。でも、ほかのみんなのために、それは実際どういう意味なんだい?
Shaun White： 基本的には、僕にとって不自然な向きで滑る乗り方なんだ。途中で2回の宙返りを入れながら、4回フルに回転する。
Jason Davenport： ビデオカメラで止めようとしてみたけど、僕にはできなかったよ。だからこれをスローにしてみよう。そのために、これを一コマ一コマ分析して、Google Cloudが何を見ているのかを確かめる必要がある。そしてこれを、この映像のすべての一時停止点で行っていくんだ。まずは君のポーズから始めよう。ここがすごくクールなところで、僕たちはGoogle DeepMindと協力して、君を空間的に追跡できるモデルを構築した。平面的な二次元の映像から、君の三次元のポーズを本質的に作り出すんだ。
Shaun White： すごいな。
Jason Davenport： いや、本当に気に入っているよ。ここでは君の姿が見えないくらいだけど、どうやってこれをやっているんだい?
Shaun White： これは僕のタイトなパンツと革ジャンの時代だからね。だからしっかりズームインしないといけないんだ。
Jason Davenport： そうだね。僕も後ろにいくつか持っているよ。
Shaun White： いい感じの見た目だっただろ。
Jason Davenport： だね。今でもいい見た目だよ。さて、次のことを話そう。これはGeminiによって動かされている統計データだ。ここでは君の飛行ダイナミクス、回転速度、それにタックの圧縮まで追跡している。
Shaun White： ああ、これは素晴らしいよ。以前はこんなものはなかった。自分がどれだけの時間を空中で過ごしたかが見える。そして、僕が昔やった映像を取って、新しい映像と比べて、トリックを着地できたときに自分がどれだけ空中にいたのか、そして着地できなかったときはどうだったのかを比較できる。その二つを比べられるんだ。そのデータは、僕が上達していくうえで本当に役立つよ。そしてもちろん、次の世代もこうしたツールを使える。
Jason Davenport： そのとおり。僕が好きなのは、君の回転速度がどれだけ速くここまで上がるかが見えるところだ。すべては、どうパイプから飛び出すかにかかっているんだね。
Shaun White： トルクだよ、まさに。そこから抜け出していくところがね。
Jason Davenport： よし。もう一つクールなことを見てみよう。リボンのオーバーレイだ。
Shaun White： ああ、これ大好きなんだ。
Jason Davenport： ここが気に入っているところで、君のコークを、まるごと可視化して見せているんだ。ここで何が起きているかというと、僕たちはこの線を青から緑へと動かしている。これは何なんだい?
Shaun White： エンジニアたちと作業していたとき、僕はこのトリックを説明しようとしていた。そこには「転換点」があるんだ。普段は最初にフロントフリップを一回やって、それから二回目に入っていくんだけど、その前に一瞬ためを作って、それからバックフリップに行く必要がある。もしトリックのその転換点を逃すと、それはもう、まずいことになる。本当にまずい。でもこれは、その点をまさにピンポイントで示してくれるんだ。
Jason Davenport： これを見ているのは本当にクールだよ。そして僕が好きなのは、これがファンにとってスポーツをより身近なものにしてくれるところだ。君がこの競技に注ぎ込んでいる、そのすべての凄まじさを、僕たちは見ることができる。
Shaun White： まさにそのとおり。
Jason Davenport： さて、話を引き戻して、もう少し技術の話をしよう。Google Cloudは、空間分析のようなことのためのものまで、ユースケースに特化した新しいモデルを作り出し、Google CloudのTPUで膨大な量のデータやモデルを訓練し、そしてGemini Enterprise Agent Platformでセキュアなデータとエージェントの基盤を誰もが構築できるようにすることで、ここにいる誰もがイノベーションを起こす手助けをしている。コンピュート、モデル、そしてプラットフォーム。これがGoogle Cloud AIの力なんだ。
7.2 経験に基づく気づき
Shaun White： そして、僕自身の経験から言わせてもらうと、山でトリックを覚えるというのは一つのことだけど、トリックの「物理」を実際に理解するというのは、それとはまったく別のことなんだ。これは、次の世代のアスリートが新しいスキルを学ぶ手助けになるだけじゃなく、家で見ているファンがこの競技をより深く理解する助けにもなる。スノーボードだけじゃなく、僕はこれがスポーツ全体にとってそうなると思っている。これから先に何が待っているのか、見るのが本当に待ちきれないよ。ありがとう、Jason。そしてありがとう、Google Cloud Next。
8. AI Hypercomputer と第8世代TPU・新シリコン(Amin Vahdat)
8.1 物理との闘いとインフラ哲学・事例
Amin Vahdat： ありがとう、Shaun。私たちは、アスリートを力づけるのとまさに同じ技術を、エンタープライズへと応用しています。なぜなら、アスリートがデータを使って試合を理解するのに対し、エンタープライズはデータを使って試合そのものを変える必要があるからです。そうした規模感こそが、統合されたシステムにとっての究極のストレステストとなります。膨大な動画フィードを処理し、数十年分の過去データにまでさかのぼり、そしてあらゆるバイトをほぼリアルタイムで防御するとき、皆さんは何にでも対応できる基盤を手にすることになります。
けれども、これをグローバルな規模で解決するためには、私たちはまず「物理の問題」を解かなければなりません。それは、ソフトウェアアーキテクチャ、ハードウェアアーキテクチャ、電力、冷却、そして光の速さといった限界に対する、絶え間ない闘いなのです。これこそが、私たちのAI Hypercomputerの土台です。私たちは、クリーンなエネルギー、巨大な物理的スケール、そして専用設計のインフラストラクチャを、効率とイノベーションの単一の統合されたエンジンへと統合しています。なぜなら、アジェンティックの時代において、コンピュートはもはやチップによって定義されるものではないからです。コンピュートとは、データセンター全体のことなのです。
私たちは、妥協することなく適切なアーキテクチャを選べる、究極の柔軟性を皆さんに提供します。これは、さまざまな業界のリーダーたちがどのようにGoogle Cloud上でイノベーションを起こしているかを見れば分かります。ブラジル最大の電力会社であるAxia Energiaは、TPUクラスター上で高度な気象モデリングを実行することで、数百万の顧客の停電を未然に防いでいます。深刻な気象条件を最大10日前に予測することで、同社は嵐が来る前に予防的な対策を計画し、実行でき、サービスの中断を年々大幅に減らしています。Thinking Machine Labsは、私たちのNVIDIAベースのインフラストラクチャを使って、専門的なユースケースのためにフロンティアモデルの強化学習とファインチューニングを行うオープンなプラットフォーム、Tinkerを動かしています。Woven by Toyotaは、複雑な交通事象を予測するモデルについて、42%速い訓練を実現しました。米国エネルギー省は、科学的発見のペースを加速させるために、17のすべての国立研究所にわたってAIの「co-scientist(共同科学者)」を動かしています。そしてBoston Dynamicsは、多様な産業用途にロボティクスをスケールさせるために、柔軟なビジョン・言語モデルを訓練し、安全にデプロイしています。
8.2 第8世代TPU(8t / 8i)
Amin Vahdat： アジェンティックの時代へと入っていくなかで、私たちは、訓練と推論サービングという二つの要求が完全に分岐したことに気づきました。こうした爆発的に増えるワークロードの性能要件に応えるために、私は第8世代のTPUを発表できることを誇りに思います。これらは美の結晶です。私たちは初めて、二つの専用プラットフォームを投入します。それぞれが、訓練と推論サービングという異なる要求のために、ゼロから作り上げられたものです。
TPU 8tは、訓練に最適化されたパワーハウスです。私たちはブロックスケールの乗算をMXUの内部へと直接移すことで、性能の限界を再定義しました。このネイティブなMXU量子化はVPUのオーバーヘッドを取り除き、前世代と比べてポッドあたりほぼ3倍の計算性能をもたらします。これにより、私たちはモデルのフロップス利用率の絶対的な限界を大規模に押し上げ、フロンティアモデルの訓練時間を短縮できます。これは私たちの画期的なチップ間相互接続技術を活用しており、Ironwoodと比べて2倍の帯域幅を実現し、3Dトーラスのトポロジーを介して最大9,600基のTPUを接続できるまでスケールします。これはIronwoodに対して2.8倍の改善であり、ポッドあたり1.21エクサフロップスのFP4計算をもたらします。8tは単一のスーパーポッドの中に2ペタバイトの共有帯域幅メモリを提供し、新しいTPUDirectストレージを活用して、マネージドストレージからの高速なデータ転送を可能にします。そのスケールを実感していただくために言うと、2ペタバイトというのは、米国議会図書館のデジタルコレクション全体を100回ぶん収められるほどの容量です。
一方のTPU 8iは、方程式の「考える部分」、すなわち推論と強化学習に最適化されています。チップのレベルで、私たちは専用のコレクティブ加速エンジンを統合しており、これがレイテンシをさらに5倍削減します。メモリのキャッシュをすべてシリコンの上に載せることで、私たちはついに、長いコンテキストのデコードを遅くしていた「メモリの壁」を打ち破りました。そしてこのオンチップの性能を、新しいボードフライトのトポロジーを通じてスケールさせ、1,152基のTPUを単一のポッドへと展開し、何百万もの並行するエージェントを、ほぼゼロのレイテンシで動かします。これは11.6 FP8エクサフロップスをもたらし、256チップのIronwoodポッドに対して9.8倍という大幅な性能向上を実現します。
8.3 汎用シリコンとネットワーク・ストレージ
Amin Vahdat： 私たちは、このインフラストラクチャのリーダーシップを、汎用のワークロードへも広げています。それがGoogle Cloud Axionです。カスタム設計のARM CPUによって駆動される私たちのGoogle Axion N48コンピュートインスタンスは、比較対象となるx86インスタンスに対して、最大2倍優れた価格性能と、80%優れたワットあたりの性能を提供します。これは、ロジックアプリにおけるコールドスタートをなくすよう設計された、持続的で連続的な稼働をもたらし、皆さんのエージェントが常にオンの状態で、いつでも応答できるようにします。
私たちは、世界でも最大級の規模を持ち、最も革新的なお客様の一部から、NVIDIA GPUにとっての優先クラウドとして選ばれています。本日、私はGoogle CloudがNVIDIA Vera Rubin NVL72を提供する最初の企業の一つとなることを発表できて嬉しく思います。Google Cloud上のVera Rubin NVL72は、高い対話性と長いコンテキストのワークロードに最適化され、10倍の性能効率を達成します。もちろん、シリコンは戦いの半分にすぎません。これらのチップに供給するために、私たちはストレージとネットワークのパイプライン全体を再設計しました。私は、Managed Lustreが今や業界をリードする毎秒10テラバイトまでのスループットをサポートすることを発表できて嬉しく思います。
私たちはこれらすべてを、新しいVirgo Networkで一つに束ねました。Virgoは接続性を2倍にし、訓練をスーパーポッドの枠を超えてスケールさせます。これは134,000基のチップを、毎秒最大47ペタバイトのノンブロッキング帯域幅で結びつけ、170万エクサフロップスを超える計算をもたらします。私たちは今や、100万基を超えるTPUチップの力を単一のクラスターの中で、PathwaysとJAXによってすべてオーケストレーションしながら、数か月かかっていた訓練を数週間へと変えることができます。前世代と比べてアクセラレータあたり最大4倍の帯域幅をもって、この組み合わせはほぼ線形のスケーリングを実現し、皆さんが支払うすべてのチップの力をまるごと引き出せることを保証します。私たちはまた、VirgoをNVIDIA、Vera Rubin、そしてNVL72上でも利用できるようにしており、最大960,000基のGPUをサポートします。
9. 自律運用クラウドと顧客事例(Citadel Securities / Amin Vahdat)
9.1 Citadel Securities の事例
Amin Vahdat： 大手の金融機関は、まさにこのシリコンとネットワークの組み合わせを使って、大きな優位性を得ています。Citadel Securitiesが、私たちがどのように共にイノベーションを起こしているかを語ってくれます。
Josh Woods： 私たちは1日に5,000億ドルを超える取引を行っています。けれども、それは取引量だけの話ではありません。スピードの話でもあるのです。金融市場では、時間はナノ秒単位で測られます。私たちは世界中の市場をつないでいて、年金基金であれ、退職に向けて初めての取引をする人であれ、それぞれが自分の投資目標を達成できるよう手助けしています。私たちはGoogle Cloudと組んで、最高水準でスケーラブルな、クラウドベースの研究環境だと私たちが考えるものを構築してきました。たとえば私たちは、ビジネスを動かすうえで必要な効率を確実に得られるよう、TPUについて深く取り組んできました。今日では、ワークロードを2倍から4倍の速さで、しかも30%低いコストで実行できるようになっています。
Haris Nair： TPU Ironwoodを使えば、私たちは今や単一のワークロードに対して何千もの並列チップを動かせます。それが私たちのビジネスにとって何を意味するかというと、かつては数週間や数日かかっていたワークロードを、今では数時間、あるいは数分で実行できるということです。想像してみてください。あなたが定量分析の研究者で、試したい斬新なアイデアを100個持っているとします。私たちの研究者を、プラットフォームの規模や問題の経済性によってではなく、彼ら自身の創造性によってのみ制約される、そうした状態にすることはできないだろうか、ということなのです。
Josh Woods： 私たちがよく言うように、鋼は鋼を研ぎ澄まします。Google CloudとCitadel Securitiesの協働は、まさにそういうものでした。
9.2 自ら運転するクラウド
Amin Vahdat： Citadel Securitiesは、私たちの土台となるAI Hypercomputer上で競争上の優位を得ている、数多くのイノベーターの一例にすぎません。この規模になると、人間が手作業で構成を切り分けてトラブルシューティングすることはできません。皆さんに必要なのは、「自ら運転するクラウド」です。私たちはModel Context Protocolを使って、あらゆるGoogle Cloudのサービスを、エージェントが直接オーケストレーションできるツールへと変えました。Geminiの推論を私たち自身のテレメトリへと統合することで、システムは今や自律的な根本原因分析を行い、皆さんが問題の存在に気づくよりも先に、設定の誤りを特定して修正します。これこそが、AIライフサイクル全体を加速させるために専用設計された基盤、AI Hypercomputerなのです。では、このエンジンに皆さんのデータを供給する方法をお見せするために、Karthik Narainを迎えましょう。
10. Agentic Data Cloud:4つの基盤的イノベーションと事例(Karthik Narain)
10.1 4つの基盤的イノベーション
Karthik Narain： ありがとう、Amin。Aminは今、私たちが世界で最も強力な推論エンジンをどう築いたかを見せてくれました。しかし、ここに現実があります。コンテキストのない推論は、ただの当てずっぽうにすぎません。そして、皆さんがAIに意思決定をさせ、エージェントにアクションを取らせようとするとき、当てずっぽうで済ませる余裕などないのです。信頼できるコンテキストは、知的な当てずっぽうを、決定的なアクションへと変えてくれます。
今日、私たちはデータプラットフォームというものを、まったく根本から考え直しています。私たちはそれをAgentic Data Cloudと呼んでいます。これを現実のものにするために、四つの土台となるイノベーションをお伝えできることを大変嬉しく思います。すべては「真実の土台」から始まります。今この瞬間も、皆さんのデータはPDFや、ビデオ会議、複数のデータストア、そしてSaaSアプリケーションの中に閉じ込められています。では、AIがそのすべてを理解できるように、どう手助けすればよいのでしょうか。今日、私たちはKnowledge Catalogを導入します。これは皆さんの企業のための、普遍的なコンテキストエンジンです。
まず構造化された世界から始めると、Knowledge CatalogはBigQueryとネイティブに統合し、テーブルやメタデータを統一されたビジネスロジックへとマッピングします。そして私たちはさらに先へ進み、Smart Storageを通じて、同じ能力を非構造化の世界へも広げています。これまでは、ストレージに着地したファイルは受け身のまま、パイプラインが処理してくれるのを待っているだけでした。今では、画像やPDFがGoogle Cloud Storageに届いた瞬間に、それらは即座にタグ付けされ、リッチ化され、エージェントがすぐに使える状態になります。手作業のデータエンジニアリングはゼロです。Geminiによってネイティブに駆動されるKnowledge Catalogは、さらに深くまで踏み込み、ファイルを読み、自律的にエンティティを抽出し、関係性をマッピングし、皆さん固有のビジネスの意味づけを学習します。エージェントが「純収益」や「リスク」という言葉を耳にしたとき、それが正確に何を意味するのかを理解するのです。
Virgin Media O2を例に取りましょう。彼らは20,000を超えるデータ資産を抱えていて、その多くが手つかずのままでした。Knowledge Catalogは、このデータを活性化させ、彼らのグローバルな製品チームを力づける手助けをしています。さらに、Palantir、Salesforce、SAP、ServiceNow、Workdayといったアプリケーションやオペレーティングシステム、AIプラットフォームへの直接的なゼロコピーアクセスと組み合わせることで、皆さんは今や、自社のビジネス全体への即座のコンテキストを手にすることになります。この信頼できるコンテキストが、エージェントが確信を持って行動することを可能にします。さあ、この力が、すべての従業員の手の中に、毎日あると想像してみてください。私たちはKnowledge Catalogを、Gemini EnterpriseのDeep Research Agentと統合しました。これにより皆さんは今や、社内のデータとウェブのデータをまたいで、複数ステップの推論を有効にし、出典が明示された正確なビジネス上の答えを得られます。これまで何週間もの手作業を要したことが、今やシームレスに行われるのです。これがKnowledge Catalogです。
二つ目に、私たちはGeminiによって駆動されるデータサイエンスのオーサリング体験を発表します。これは、新しいData Agent Kitによって、データの実務家の働き方を根本から変えるものです。私たちは、皆さんがまた一から学ばなければならないようなプラットフォームを、もう一つ作りたかったわけではありません。そうではなく、Data Agent Kitは、AIのスキルやプラグインのライブラリを、皆さんがすでに使っているワークフローへと包括的に統合します。皆さんのIDE、ノートブック、ターミナル、VS Code、Cloud Code、Gemini CLIのいずれであっても、私たちは皆さんの日々の作業空間を、即座にネイティブなデータ環境へと変えます。
その仕組みはこうです。皆さんはただ意図を述べればよいのです。たとえば「顧客の離反を予測して」と。すると、皆さんの環境がそのまま引き継いで動き出します。それは自律的にパイプラインを構築し、モデルをGoogleのAgentic Data Cloud上に直接デプロイします。複雑なオーケストレーションのすべてを皆さんの代わりに処理し、ビジネス上の目的から、ビジネス上の成果へと至る、まっすぐな道筋を作り出すのです。Bayer Crop Scienceの研究者にとって、これは手作業のデータ管理と分析をなくし、彼らが持続可能で生産性の高い未来のための、先駆的な農業イノベーションに集中できるように解放します。
三つ目に、このアジェンティックの時代において、データへの要求は極めて激しいものになっています。このスケールの課題に対処するために、私たちはApache SparkのためのLightning Engineを解き放ちます。これはSparkに対して業界をリードする性能をもたらすだけではありません。Lightning Engineは、これまでの市場のリーダーに対して、最大2倍の価格性能をもたらします。私たちはこのエンジンを、アジェンティックの時代のために根本から作り直しました。信頼できるコンテキストをもって推論することが自律的なエージェントを可能にし、Lightning Engineをもって、その自律性が大規模に動作するのです。Flipkart、Lowe's、Meeshoといった業界をリードする組織が、Lightning EngineでApache Sparkのワークロードを加速させています。
そして最後に、最も大きく、最も長く続いてきた論争に向き合いましょう。それは、皆さんのデータはどこに置かれるべきか、という問いです。現実には、データはあらゆる場所に存在します。Googleにも、AWS、Azureにも、そして皆さんのSaaSアプリケーションのあちこちにもです。従来のレイクハウスは、分析エンジンとデータストレージが同じクラウドの中に存在することを前提としていました。このアプローチは破綻しています。今日、私たちはCross-Cloud Lakehouseを導入します。これは、皆さんの分析エンジンが、どのクラウドにあるデータに対しても推論できるようにするものです。オープンなApache Icebergの標準の上に築かれていて、完全に境界がありません。複雑なネットワークの障壁や、莫大なエグレス料金を皆さんに受け入れさせる代わりに、私たちはAWSやAzureへの低レイテンシの直接接続を、まるでそのデータがGoogle Cloudの中にネイティブに置かれているかのように提供します。データを動かす必要も、ベンダーロックインも、もうありません。あるのは、ただ自由だけです。データがどこにあろうとも、従来型のシステムからSaaSアプリケーションに至るまで、私たちは皆さんのビジネスが行動を起こすために必要な、信頼できるコンテキストと接続性を提供します。
10.2 導入事例
Karthik Narain： だからこそ、お客様は自分たちのアジェンティックな変革を推し進めるために、私たちのAgentic Data Cloudを選んでくださっているのです。その変革の一例がVodafoneです。Vodafoneは、顧客のためにより回復力のあるグローバルなネットワークを構築するために、自分たちのデータをBigQuery上に統合しました。そしてGemini Enterpriseを使って、何百ものエージェントを立ち上げ、障害を先回りして解決し、インフラを最適化しており、ネットワークの信頼性をスケールさせながら、毎年数百万ドルを節約しています。
Macquarie Bankの目標は、自分たちの業務全体にわたってAIをセキュアにスケールさせ、よりパーソナライズされた顧客体験を届けることでした。彼らはGemini Enterpriseを全スタッフに展開し、生産性を飛躍的に高めました。そして200万人の顧客に対して、Macquarieの24時間365日稼働するAIアシスタントが、銀行に関する質問に自律的に答えています。これらすべては、自分たちのデータをBigQueryとSpannerの上に統合することで可能になりました。この土台をもって、Macquarieはすでに詐欺による顧客の損失を半分に減らしています。これこそが、大規模でセキュアな、摩擦のない銀行業務です。American Expressは、自社の中核データをGoogle Cloud上に集約することで、グローバルな規模でより速い不正・リスク分析を可能にし、信頼を再定義しています。Costcoは、BigQueryを活用して会員のインサイトを加速させ、現場の従業員が数百万人の会員のために体験を最適化し、価値を最大化できるよう力づけています。これがAgentic Data Cloudです。皆さんとそのAIエージェントは今や、普遍的なコンテキストをもって動作し、皆さんが定義した意図によって規定され、境界のないデータと、すでにお使いのアプリケーションをまたいで自律的にスケールする、そうしたプラットフォームを手にしているのです。
11. デモ:Agentic Data Cloud による意思決定の高速化(Yasmeen Ahmad)
11.1 Midnight Swirl を題材にした3つの障壁突破
Karthik Narain： では、信頼できるコンテキストを皆さんのビジネスへどうもたらすかをお見せするために、Yasmeen Ahmadを迎えましょう。
Yasmeen Ahmad： Karthikがレシピを示してくれましたから、ここからは、それが実際にどう一皿に盛り付けられるのかを見ていきましょう。たいていの企業は、一つのトレンドを意思決定へと変えるのに5週間かかります。私たちはそれを5分でやってみせます。そこへたどり着くために、私たちは三つの障壁を打ち破ります。Knowledge Catalogでダークデータを、Cross-Cloud Lakehouseでデータのサイロを、そしてGoogleの新しいアジェンティックなツールとスキルで手作業のコードを、それぞれ崩していくのです。さあ、料理を始めましょう。
私たちの新しいアジェンティックなワークフローのトリガーが、おいしそうなトレンドを検知しました。Midnight Swirlというフローズンヨーグルトです。おいしそうですね。けれども、どんな新しいフレーバーであれ、私は知っておく必要があります。これは安全なのか?隠れたアレルゲンはないか?市場はあるのか?私の空腹なお客様はどこにいるのか?そして、それは見合うのか?本当のROIはどうなのか?でもまずは、安全性です。私たちには何千ものPDFのレシピがあります。私は「大豆(soy)」で検索してみます。これは食品の主要なアレルゲンの一つであり、安全性は譲れません。検索結果はゼロ。ここまでは良さそうです。けれども、このレシピには「base 204」という原材料が含まれています。base 204について、サプライヤーのマニュアルを確認してみましょう。ありました。base 204は、実は大豆を含んでいるのです。単純な生成AIの検索なら、この情報が二つの別々のPDFにまたがって閉じ込められているために、このつながりを見逃してしまうでしょう。
では、どうやってこのすべてのデータを咀嚼して、そうした隠れたつながりを見つけ出すのでしょうか。私には、PDFのデータを扱うスキルを持ち、それを私たちのKnowledge Catalogと組み合わせられるエージェントが必要です。ご覧ください。私たちのエージェントが、Midnight Swirlのレシピの中に隠れたアレルゲンを見つける手助けをしてくれます。出ました。Midnight Swirlは大豆を含んでいて、データの出典として、product specsというスキーマを示してくれています。このスキーマは、私たちのKnowledge CatalogがGeminiと協働して、私たちのサプライヤーとレシピのPDFを横断して推論し、recipe、ingredient、allergenといったエンティティを抽出し、それまで見えなかったそれらの間のつながりをマッピングすることで生成されたものです。これが、ダークデータの上に築かれた信頼できるコンテキストです。
11.2 クロスクラウド結合とROI予測
Yasmeen Ahmad： 次は市場規模です。これをグローバルに展開するためには、私は大豆アレルギーがまったくない顧客の、精密なリストが必要です。ところが、私には一度も出会ったことのない二つのデータセットがあります。私たちのアレルゲンのスキーマはここGoogle側にあり、一方で、何百万もの顧客と食事の好みが入った私のロイヤリティのリストは、AWSのS3 Icebergにあります。普通なら、データエンジニアに連絡して、移行のために3日間待つところです。でも今日は違います。もう、もたつくことはありません。私たちのCross-Cloud Lakehouseを使えば、データはそのままの場所に留まったまま、私たちはリストを動的に作り上げていきます。一行のコードも書く前に、Geminiが私たちのデータエンジニアリングのツールを使って計画を組み立てます。しかも、私のビルトインのセキュリティと権限を尊重しながらです。データサイエンティストである皆さんは、いわばシェフです。皆さんはそれをレビューできます。では承認して、私たちのエージェントが何を出してくれるか見てみましょう。彼らは私たちのLightning Engine上で実行します。これは市場の専有的な代替手段に対して2倍価格性能に優れていて、大豆に敏感な顧客を、ほんの数秒でフィルタリングしてくれます。AWSとBigQueryのソースが接続されました。複雑さはゼロです。まるでMidnight Swirlの一バッチのように、なめらかです。
最後にROIです。これはグローバルなローンチに見合うものなのでしょうか。年間の予測があると助けになります。ここでも、私たちのエージェントは当てずっぽうをしません。Geminiが複数ステップの実行計画を組み立てます。変更はできますか?ええ、シェフ。では、シミュレーションの回数を1,000から2,000へと変えてみましょう。そして承認します。オーケストレーターとして振る舞いながら、Geminiは私たちの専門的なデータサイエンスのツールへと処理を委譲し、適切なモデルを選び、ここでもまたSparkのためのLightning Engine上で実行します。私のためにノートブックをまるごと一つ作り上げてくれました。さて、訓練には少し時間がかかるのが普通なので、あらかじめ実行しておいたものをご覧に入れます。1,500万ドルです。大豆に敏感な市場を守ったうえでもなお、需要は莫大なのです。タイマーを戻してもらえますか。私たちが成し遂げたことを見てください。5分足らずのうちに、私たちは一つのバズったトレンドを、1,500万ドルの意思決定へと変えました。まず、Knowledge Catalogが隠れた大豆のつながりを見つけ出しました。次に、Lightning Engineによって駆動されるCross-Cloud Lakehouseが、複雑さゼロでAWSに接続しました。そして三つ目に、私たちのアジェンティックなスキルとツールが、手作業のコードゼロで予測を組み立てました。これがAgentic Data Cloudです。やりました。
12. Agentic Defense と Wiz による機械速度のセキュリティ(Francis deSouza / Yinon Costica)
12.1 機械速度の脅威認識と Gemini ネイティブ SOC
Yasmeen Ahmad： さて、私たちがどのように皆さんのアジェンティックな企業をセキュアにしているかをお話しいただくために、Francis deSouzaを迎えましょう。
Francis deSouza： アジェンティックな企業において、エージェントに行動する力を与えるということは、セキュリティが脅威そのものよりも速く動く、自律的な力にならなければならないということを意味します。人間のアナリストでは、AIによって駆動される攻撃にはとても追いつけません。脆弱性が悪用されるまでの平均時間は、マイナス7日にまで縮まりました。つまり今日では、悪用がパッチの公開よりも先に、当たり前のように起きているということです。そして、初期アクセスから二次的な脅威グループへの引き渡しまでの時間は、8時間から22秒へと短縮されました。皆さんのセキュリティは、機械の速度で動作しなければならないのです。
そのために、私たちは重たい作業を、Geminiネイティブのアジェンティックなセキュリティオペレーションセンター、すなわちSOCへと移しています。そして、その成果はすでに現れています。私たちのトリアージエージェントは、30分かかっていた調査を60秒の解決へと変えています。そして私たちの新しい脅威ハンティングと検知のエージェントは、人間のチームではとても太刀打ちできない規模とスピードで、皆さんの環境からリスクを先回りして洗い出します。Mandiant、VirusTotal、Chromeを含む、Googleの比類なきテレメトリを活用することで、私たちはグローバルなインテリジェンスに基づく防御システムを届けています。そして今、統合されたダークウェブのインテリジェンスによって、私たちは外部の脅威を98%の精度で特定できます。お客様はすでに、Google Cloudのセキュリティの提供から大きな恩恵を得ています。CME Groupは、世界最大のデリバティブシステムを新種の脅威から守るために、MandiantのSecurity Command CenterとGoogleのSecOpsからなる統合されたスタックに頼っています。極めて高いリスクを伴う環境において、Googleのセキュリティの提供はそのスピードによって支えられています。CME Groupは、Googleの超低レイテンシのソリューションをもってナノ秒単位の精度を達成し、毎日数十億もの取引を支えながら、新しいトレーダーにとっての参入障壁を下げています。
さて、今日における最大の脅威は、単なるハッカーだけではありません。それは「シャドーAI」、つまり皆さんの企業の中で、しかし皆さんの統制の外で動いている、無認可のモデルやエージェントでもあるのです。この課題に立ち向かうために、私たちは業界で最も深いセキュリティのコンテキストを、私たちのAIの織物の中へと直接統合しました。だからこそ私は、Wizのチームを正式にGoogle Cloudへ迎えられることを、心から嬉しく思っているのです。私たちは共に、アジェンティックな企業のための新しいセキュリティの態勢を築いています。Gemini Enterpriseの新しいエージェントプラットフォームが皆さんのエージェントをセキュアにしガバナンスを効かせる一方で、Wizによって、私たちはその保護を、皆さんのオンプレミス上の、そしてあらゆる主要クラウドにまたがる、すべての資産へと広げています。これをどう解決しているのかを説明してもらうために、Wizの共同創業者であるYinon Costicaをステージにお迎えします。
12.2 Wiz による AI アプリケーション保護
Yinon Costica： ありがとう、Francis。私たちWizでは、初日から、お客様が構築し運用するすべてを守る手助けをすることを使命としてきました。Wizは、コードとクラウドとランタイムのコンテキストを一つに束ねることで、開発者のスピードで動くことから始まりました。けれども、AIがその環境を根本から変えてしまいました。自律的なプロダクト、超大規模なコード生成、そしてAIによって武器化された脅威によって、賭け金はかつてないほど高くなっています。この新しいフロンティアを守るために、セキュリティは今や、機械の速度で動かなければなりません。それこそが、私たちがWizを、初のAI Application Protection Platform、略してAI APPとして構築した理由です。
これは、AIの時代のための四つの重要なセキュリティの課題を解決します。すなわち、セキュリティにAIスタックへの比類なき可視性を与えること、攻撃者が利用する前に重大なリスクを見つけて先回りして修正すること、ビルダーがAI対応のIDEの中で「セキュア・バイ・デザイン」から始められるようにすること、そして最後に、SecOpsのチームがクラウドとAIの環境への脅威を食い止められるよう武装させることです。攻撃者を出し抜くために、Wizは一連の専門的なAIエージェントを提供します。これは本当にクールな発想です。私たちのred、blue、greenのエージェントは、それぞれが助ける相手であるred、blue、greenのチームにちなんで名付けられています。これらはAIのレイヤーを形づくり、私たちならではのセキュリティグラフからコンテキストを引き出しながら、重大なリスクを機械の速度で、自律的に特定し、調査し、そして修正します。
セキュリティは、つねに可視性から始まります。けれども今日、皆さんのAIのフットプリントは、相互につながったツールの軌道のようなものです。それはGemini、Claude、OpenAIといったモデルを回らせています。皆さんのチームは、Gemini Enterprise Agent Platform、Lovable、Copilot Studio、SalesforceのAgentforceといったエージェントスタジオを使っています。そしてこれらすべての環境を守るために、私たちはあらゆるレイヤーを、つまりクラウド、データ、モデル、エージェントを検査します。そして私たちはこれらのリスクを継続的に相関させ、最も重要な攻撃経路を見つけて修正するのです。では、実際に動いているところを見てみましょう。
これがWizです。Wizはまず、皆さんのコードとクラウドから、完全にエージェントレスで、動的なインベントリを自動的に構築するところから始めます。これはつまり、皆さんのチームがAIを使って構築しているすべてのものへの、環境への可視性を、いっさいの摩擦なく得られるということです。次にWizはセキュリティグラフを構築します。このセキュリティグラフは、Wizが目にするあらゆるAIアプリケーションのアーキテクチャとロジックを説明してくれる、生きた地図のようなものだと考えてください。ここでは、実際にクラウド上で動いているエージェントの例が見えます。それはデータベースに問い合わせるツールを持っていて、コードを実行することさえできます。そしてWizが、このエージェントがインターネットに露出していることをフラグで示しているのが分かります。さらに、それは機密の顧客データへのアクセスも持っています。これこそが、AIの速度で動くセキュリティです。皆さんは開発チームとのレビューなど一切必要ありません。ただ、そのまま機能するのです。
そしてAIの時代において、最良の防御とは、防御側が攻撃側に対して先手を取れるよう、AIを継続的に自分たち自身に向けて使うことです。WizのRed Agentが行っているのが、まさにこれです。それは、Wizが特定したあらゆる露出を一つひとつ検証します。これは、あなたの外側を継続的にスキャンする、フレンドリーなハッカーであり、いわば一流のレッドチームのようなものだと考えてください。ご覧ください。これはRed Agentが実際に見つけた発見で、認証バイパスの脆弱性です。これは、攻撃者がそのエージェントへのアクセスを得るだけでなく、その背後にある機密のデータベースへもアクセスして、機密情報を抜き出せてしまうことを意味します。これはもはや、起こりうるリスクではありません。検証済みのリスクなのです。これによって、私たちの開発者は優先順位づけと、すぐに修正するための確信を得られます。
かつてトリアージといえば、とても長い会議や、待たされること、そしてスプレッドシートを意味していました。でも、もうそれは必要ありません。私たちにはWizのGreen Agentがあるからです。WizのGreen Agentは、所有者の特定から、修正案の提示、そもそもそのリスクを引き起こした正確なコードの行の特定まで、トリアージのプロセス全体を自動化します。すべてが自動で、電話のかけ合いも、摩擦もありません。そしてここから、皆さんには選択肢があります。それを開発者にPR(プルリクエスト)として送ることもできますし、あるいは、もっと良い方法として、CodeMenderのようなコーディングエージェントに送り、最終的な修正をソースのところで自動的に実行させることもできます。こうして私たちは、検証済みのリスクから、検証済みの修正へと進めるのです。エンドツーエンドの可視性、統制、そして完全な確信です。要約すると、AIのチームが新しいプロダクトを出荷するときであれ、財務部門の誰かが新しいエージェントをコードで作るときであれ、今や数分のうちに、セキュリティは、一つ、そのエージェントとそのアーキテクチャを特定し、二つ、リスクを見つけて検証するためのセキュリティレビューを自動的に行い、三つ、修正案を自動的に提示し、それを開発チームの彼ら自身のツールの中へと送れるのです。じゃーん。これが、AIエージェントが、大規模なAIによるセキュアなイノベーションをどう解き放つかということです。ありがとう、皆さん。Francis、お返しします。
12.3 セキュリティ導入事例
Francis deSouza： GoogleのアジェンティックなSOCと、Wizの深いクラウドのコンテキストという、この独自の組み合わせが、お客様に、生成AIをどこにでも安全に構築しデプロイするための確信を与えます。私たちは、LA28の大会を前にして、ロサンゼルス水道電力局が重要インフラをセキュアにする手助けをしていますし、シンガポールのCSITが高度な digital threatに対する先回りの防御を可能にする手助けもしています。DBSは、Google Cloudの保護を自社のアーキテクチャの中へと直接組み込むことでセキュリティを強化し、リアルタイムの脅威検知と対応を可能にして、顧客の信頼をより確かなものにしています。Morgan Stanleyは、自社のクラウドセキュリティ戦略の重要な構成要素としてWizを選び、クラウド環境全体にわたって可視性と統制を広げています。そしてこの戦略の一環として、同社は進化し続けるクラウドプラットフォームを支えるために、Google Cloudのセキュリティ機能を展開しています。さらに、Nestléから LVMH、BMWからShellに至るまで、信頼される世界的なアイコンたちが、自分たちのAI主導の未来がセキュア・バイ・デザインであることを確かにするために、WizとGoogle Cloud Securityに頼っています。
私たちは、防御側と構築側の間のループを閉じました。GoogleとWizは、設計からしてセキュアであり、その本質からして自律的な、統合されたアジェンティック・ディフェンスを提供します。私たちは共に、AIの時代のためにサイバーセキュリティを再定義していて、セキュリティチームが機械の速度で自分たちの組織を守れるようにしています。私たちのエージェントがどのように皆さんのお客様を助けているかについて、さらにお話しいただくために、Carrie Tharpを迎えましょう。
13. Agentic Task Force と顧客体験・YouTube TV デモ(Carrie Tharp / Patrick Marlow)
13.1 顧客体験向けエージェントとアジェンティックコマース
Carrie Tharp： ありがとう、Francis。セキュアな土台は、皆さんにイノベーションを起こす確信を与えてくれます。Googleでは、私たちはその土台を使って、皆さんにとっての二つの大きな課題、すなわちお客様にお仕えすることと、従業員がより賢く働けるよう手助けすることを解決しています。私たちはこれを、協調して動くアジェンティックなタスクフォースを展開することで実現します。これは、皆さんのチームをただ補助するのではなく、チームと並んで働く、専門特化型のエージェントたちです。
アジェンティックの時代において、エージェントはもはや単なるツールではありません。それは皆さんのビジネスの戦略的な拡張であり、皆さんのリーチを広げ、エンゲージメントを深め、サービスを大規模にパーソナライズするために作られたものです。今年の初め、私たちはGemini Enterprise for Customer Experienceを立ち上げました。これは、最初の発見の瞬間から、その後も続くサービスのやり取りまで、顧客の旅のすべてを高めるために設計されたスイートです。その中心にあるのが、アジェンティックコマースです。私たちは、発見からチェックアウトまでのすべてを、まるごと自然言語で処理する、あらかじめ構築されたショッピングエージェントとフード注文エージェントを導入しました。これらのエージェントを、私たちのカスタマーエンゲージメントのエージェントと組み合わせることで、私たちは検索からサービスへと至るシームレスな旅を作り出し、あらゆるやり取りを、収益と顧客維持の機会へと変えています。
たとえばフード注文エージェントを使って、Papa John'sは、お客様の好みを記憶して、より速く料理を玄関先まで届ける、超パーソナライズされたシステムを構築しています。ライブのやり取りの最中には、Agent Assistが従業員をコーチングし、お客様の質問に対して、より速く、より正確な答えを届けられるようにします。たとえばBest Buyは、複雑な技術スペックの案内や、問題の解決、そして予約のスケジューリングまで、すべて自律的に行いながら、買い物客を導いています。そして私たちの新しいomnichannelゲートウェイは、皆さんのエージェントが、ウェブ、モバイル、音声といったあらゆる接点をまたいでコンテキストを保ちつつ、普遍的な消費者のコンテキストを保てるよう手助けします。もしお客様がテキストチャットから電話へと移ったとしても、エージェントは、彼らがどこで話を中断したのかを正確に記憶しています。そしてこれはグローバルにスケールし、人間のような音声の能力で、複数の言語で会話します。
Gemini Enterprise for Customer Experienceは、The Home DepotのMagic Apron Assistantを支える技術であり、あらゆるチャネルでお客様に届いています。The Home Depotの声を聞いてみましょう。
Jordan Broggi： お客様の旅というものは、しばしばインスピレーションから始まり、リサーチへと進み、それから買い物や購入へ、そして実際に手を動かす段階へと至ります。Magic Apronは、その旅のすべてを通じて手助けをするデジタルのエージェントであり、お店に入ったときに慣れ親しんでいる、あの素晴らしい接客とまったく同じように、あの「オレンジのエプロン」の体験を、ヘルプとカスタマーサービスとして届けるためにそこにいます。私たちはGoogleとはかなりK長くパートナーシップを築いてきましたが、彼らが市場にもたらしている最新のものは、私たちにとって信じられないほどワクワクするものです。
Angie Brown： 私たちはMagic Apron Shopping Assistantに本当に胸を躍らせています。Googleとの関係が、さまざまな形でこれを可能にしてくれました。少しGemini Enterpriseに焦点を当てて、それが私たちがMagic Apronで行っていることの土台になっていることを考えてみると、それは、こうした素晴らしい技術を動かすために私たちが必要とする力とスピードを与えてくれるのです。
Jordan Broggi： 今やGemini Enterpriseによって、私たちはこれらのチャネルを混ぜ合わせられると考えています。なぜなら、アジェンティックなバックエンドを持てるからです。そしておそらく最も重要なことに、私たちは、お客様がこのツールを使うときには、使わないときよりも高いコンバージョン率を目にしています。お客様が店舗に来てMagic Apronを使うとき、たいていは道案内のためです。製品知識のためであり、互換性の確認のためです。けれども、彼らは自宅でも、私たちのウェブサイトでもそれを使います。そうした体験のすべてが、よりよくなるはずです。よりインスピレーションを得やすく、必要なものを見つけやすく、注文して手に入れやすく、そして後からサポートを受けやすくなるのです。
Angie Brown： このパートナーシップは、私たちのお客様と従業員のために素晴らしい体験を築くという点で、私たちをまさに最前線に立たせ続けてくれています。
Carrie Tharp： 同じアジェンティックなアプローチは、デジタルファーストの業界の形も作り変えています。その一例がRelianceです。Relianceは、ショッピングエージェントによって、インドの何百万もの人々のために小売を変革しています。お客様はただ「誕生日パーティーを計画して」と打ち込むだけで、エージェントが複数のカテゴリーにまたがって彼らの旅を導き、カートを組み立て、それが一回の訪問あたりの収益を高めます。これを支えているのがGeminiによって駆動されるカタログのリッチ化で、何百万もの画像を、何か月もではなく数分で分析します。Gemini Enterprise for Customer Experienceは、多くの業界と企業にわたって、力を尽くして働いています。社内でも、Google Store、Google Photos、Google One、YouTubeを含むGoogleのチームが私たちと組んで、私たち自身の大規模な顧客体験を動かしています。私たちの最初の社内のお客様の一つが、どうこれを行っているのかを見てみましょう。Patrick、お願いします。
13.2 YouTube TV 音声エージェントのデモ
Patrick Marlow： ありがとう、Carrie。やあ、皆さん。私はPatrick Marlow、ここGoogle Cloudのシニアプロダクトマネージャーです。YouTube TVのカスタマーサポートは最近、NFL Sunday TicketとYouTube TVのプランの加入について、ユーザーを助けるための音声エージェントを立ち上げました。これは現在、本番環境で稼働していて、ユーザーの100%にサービスを提供しています。今日は、それが実際に動いているところを見てみましょう。今からサポートの電話番号にかけてみます。
Speaker 4(音声エージェント)： YouTube TVとNFL Sunday Ticketのサポートラインにお電話いただきありがとうございます。さて、今日はどのようなご用件でしょうか。
Patrick Marlow： ああ、明日の夜、友達が大勢うちに来てNFLドラフトを観るんだ。うちにはケーブルテレビがなくて、正直なところ、僕はスポーツしか観ないんだよ。YouTube TVには、それだけのためのプランってあるのかな?
Speaker 4(音声エージェント)： はい、ございます。YouTube TV Sports Planは、まさにお探しのものに加えて、ほかにも30以上のスポーツチャンネルをご用意しています。基本プランより月額18ドル安くなっています。お電話いただいている番号に、直接ご案内するリンクをテキストでお送りしましょうか——
Patrick Marlow： ああ、送ってくれ。見てみるよ。
Speaker 4(音声エージェント)： 承知しました。今、あなたの携帯電話にリンクをお送りしました。ほかに何かお手伝いできることはありますか。
Patrick Marlow： ああ、今これを見てみるよ。実は、今日は義理の父も一緒にいてね。彼も自分のアカウントでスポーツプランに入ろうかと考えていたんだ。彼がこれをどう思うか、ちょっと聞いてみたくて。(スペイン語で話す)実は、彼のためにこのプランをスペイン語で手短にまとめてもらえないかな。彼はただ、フットボールが両方とも観られるのかを知りたいだけみたいなんだ。
Speaker 4(音声エージェント)： (スペイン語で応答する)
Patrick Marlow： あと、もう一つ質問だ。家のあちこちに複数のテレビを置こうと思っているんだ。リビングに一台、それからパティオに一台みたいに。このプランでそれは大丈夫かな?
Speaker 4(音声エージェント)： もちろんです。Sports Planなら、最大3つの画面で同時にストリーミングできます。ほかに何かございますか。
Patrick Marlow： 最高だ。いや、実はね、僕は今、何百万人もがライブ配信で僕を観ている、満員のスタジアムのど真ん中にいるんだ。だからそろそろ行かないと。よし、助かったよ。じゃあまた。
Patrick Marlow： さて、今のはかなり簡単でしたよね。エージェントは複雑な製品のロジックを扱いながら、言語までシームレスに切り替えてみせました。でも、もしチームが何か変更を加えたくなったらどうでしょう。彼らは、果てしない行数のコードを更新する大勢のソフトウェアエンジニアを必要としません。必要なのは、CX Agent Studioだけです。ここにあるのが、CX Agent Studioの中のVisual Builderで、これは皆さんのエージェント構築の体験全体にわたって、完全な透明性と統制を与えるよう設計されています。これは、彼らが本番に投入した実際のYouTube TVのエージェントの、舞台裏をのぞいたものです。オーケストレーションは複数の専門特化型エージェントにまたがって管理されていて、それらは最も複雑な要求さえ扱うことができます。そして私たちのビルトインのテストインターフェースを使えば、あらゆる答えが、ここにあるAgents Price Finderのようなツールのように、接地されていて、事実に基づいていて、ナレッジベースから直接引かれていることを確実にできます。そして一番すごいのは何かというと、YouTube TVのカスタマーサポートは、この体験のすべてを、わずか6週間で構築しデプロイしたということです。
さあ、たとえばチームがプロモーションを実施したくなったとしましょう。私が新しいサブエージェントをここに追加するのは、とても簡単です。「Add a New Subagent(新しいサブエージェントを追加)」をクリックします。そしてこれを、新しいプロモーションのエージェントにします。「promotions」と入力して、保存を押します。それから、自然言語による一連のビジネスロジックを、指示として私たちのエージェントに手早く追加します。「Create(作成)」を押します。すると、こうしてあっという間に、私たちのマルチエージェントのシステムが、この新しい専門特化型のエージェントへと即座に適応しました。本当にそれだけの簡単さです。最後に、conversational insightsを使えば、YouTube TVのチームは、これらの通話がどう機能しているかを、同じプラットフォームの中で即座に確認できます。これは、今朝私が試した通話の一つです。では、振り返ってみましょう。私たちは、ありふれたサポートの通話を、多言語のアップグレードと、グローバルに展開されたプロモーションへと、すべて4分足らずで変えてみせました。これがGemini Enterprise for Customer Experienceの力です。それは皆さんに、エンタープライズグレードの推論、深いツールの統合、強力なVisual Builder、そして皆さんのビジネスのスピードで改善を重ねるためのインサイトを与えます。皆さんが次に何を築くのか、私たちは見るのが待ちきれません。ありがとうございました。
14. Workspace Intelligence(Yulie Kwon Kim)
14.1 コンテキスト断片化と統合インテリジェンス層
Yulie Kwon Kim： Google Workspaceは、世界で最も広く使われている生産性のツールです。けれども、最高のツールが指先にあってもなお、仕事はいまだに、ひどく断片化したものに感じられることがあります。誰もが経験したことがあるはずです。たった一つのシンプルな問いに答えようとして、10分後には15個のタブを開いている。古くなったメールから、見ている目の前で編集されていくスライドのデッキへと飛び移り、そして手早く一つの答えを見つけるためだけに、スプレッドシートを掘り返している。私たちは皆、一日の半分を情報を探すことに費やし、残りの半分を、それを使って何をすべきかを考えることに費やしています。もし、その両方を飛ばせるとしたら、どうでしょうか。今日、私たちはWorkspace Intelligenceを導入します。
Geminiの先進的な推論の能力と、最先端の埋め込みモデルをもって、私たちはWorkspaceスイート全体にわたるコンテキストの断片化を解消します。これは、すべてのWorkspaceのアプリの中に宿る、統一されたインテリジェンスのレイヤーだと考えてください。それは点と点を結びつけ、AIに重たい作業を任せられるようにします。実際に動いているところを見てみましょう。先ほどご覧いただいた、あの家具のリブランディングを覚えていますか。私が地域の販売代理店だとしましょう。今、私はGoogle Chatの中にいます。ここは、私が同僚たちと、そして今では私のエージェントたちとも協働する場所で、すべてが一つの場所に集まっています。
私は今、Regional Managersのチャットスペースにいます。そして、これを見てください。Gemini Enterpriseで私たちが構築したRegional Operations Agentが、新しいディスプレイのキットが予定より早く届くと、ちょうどチームに知らせてくれました。ご覧のとおり、私のところには複数のチャットがひっきりなしに飛び込んできています。次に私は何をすればいいのでしょうか。Ask Geminiを使えば、Google Chatは私のコマンドセンターになります。ここを見てください。Geminiが、今まさに何が重要なのかを、私にぴったり教えてくれます。ほら。それは緊急のタスクを浮かび上がらせ、私がローカライズする必要のあるピッチデックをリンクしてくれて、地域計画のための午後4時の締め切りにフラグを立ててくれました。情報の収集は、これで完了です。しかも私は、余計なタブを一つも開いていません。
さて、この計画を立てるために、確か前の四半期の地域別の売上を示した、すばらしいチャートがあったはずです——どこかに。普通なら、ここから捜索が始まります。フォルダに飛び込んで、何十ものファイルをにらむのです。代わりに、私はGeminiに尋ねます。「前の四半期のmerchandising playbookを見つけて、地域別売上のチャートが載っているやつを」。これは単なるキーワードの一致ではありません。Workspace Intelligenceは、私のミーティングのコンテキストと、私のファイルの中身を理解しているのです。ありました。それは、私が必要とするまさにそのグラフが載ったドキュメントへと、私を直接導いてくれました。干し草の山の中の一本の針が、数秒で見つかったのです。
さて、私はこのばらばらに散らばったデータを、地域計画へとまとめ上げる必要があります。私には店長たちに説明するための標準的なフォーマットがあって、Ask Geminiを使えば、要するに「私の代わりにやっておいて」と言うだけです。これを見てください。ええと、regional campaignのスキルを使って——おっと、organic livingの計画を載せたデッキを作って。その特定のスキルをタグ付けすることで、Workspace Intelligenceが作業に取りかかります。それは私のメール、私のチャット、私のほかのドキュメントを相互参照します。HubSpotのライブの勝敗データを引いてきます。私たちの企業のブランディングを使い、そのすべてを使って、新しいGoogle スライドのデッキを生成します。今、必死にそのデッキをまとめているところです。さあ、できました。そしてここ、上部の引用のところを見れば、私がわざわざ頼まなくても、Workspace Intelligenceが引き込んできたすべての出典——メール、チャット、ほかのファイル——を確認できます。
見てみましょうか。ええ、これを見てください。美しい。私のブランドに合っていて、これまで私が地域計画のデッキを組み立ててきたやり方とも一貫しています。まるで、ターミナルではなく、クリエイティブのプロが設計したかのようです。これで私は、チームに説明する準備が整いました。Workspace Intelligenceは、「コンテキスト税」の終わりです。それは、断片化した情報を、前へ進むための明確な道筋へと変えることで、皆さんの働き方を変えます。複雑なセットアップは要りません。セキュアで、統合されていて、ただそのまま機能するのです。
14.2 導入事例と移行高速化
Yulie Kwon Kim： 単純な自動化から、本格的なAIのオーケストレーションへと移ることで、業界のリーダーたちは、Workspaceを使ってグローバルな生産性を根本から再定義しています。たとえば、Colgate-Palmoliveのようなお客様は、Google Workspaceを34,000人の従業員へと展開しました。Geminiの上に構築されたAIエージェントが、彼らのチームがイノベーションを推し進める手助けをし、データを新しい製品のコンセプトへと、何か月もではなく数分で変えています。そして彼らは、何十年分もの販売の履歴から実用的なインサイトを引き出すことでビジネスの成長を促し、チームが毎朝、何百万もの笑顔を輝かせる手助けができるよう力づけています。Naturaでは、カスタムのエージェントが、データに基づくレポーティングを10倍速く加速させています。一方Korean Airでは、22,000人を超えるグローバルな従業員が、影響の大きい業務上のタスクやケアのタスクを加速させるために、AIエージェントとツールを使っています。そしてCompass Real Estateでは、Geminiが従業員のためにタスクを管理し、彼らが価値あるクライアントとの関係に集中できるようにしています。
多くの企業がWorkspaceへの移行をしたいと思いながらも、移行の複雑さを心配していることを、私たちは承知しています。だからこそ、皆さんの組織全体を、複雑な財務チームを含めて、Microsoft 365からGoogle Workspaceへと移行することが、私たちの新しい移行と相互運用性の強化のおかげで、今や最大5倍速くなったことを発表できて、私は心から嬉しく思います。今日、皆さんは、従業員の働き方を根本から変えるとはどういうことかをご覧になりました。さあ、あの15個のタブを閉じてしまってください。Workspace Intelligenceが今、皆さんに代わって重たい作業を引き受ける準備を整えています。Thomas、お返しします。
15. Unilever 事例とクロージング:オープンなAIの未来(Thomas Kurian)
15.1 Unilever の事例
Thomas Kurian： 素晴らしかったですね。ありがとう、Yulie。締めくくる前に、世界で最も尊敬されるブランドの一つに目を向けてみましょう。世界中で37億人もの人々にサービスを提供するUnileverは、大規模にエージェントを構築しデプロイするために、Google Cloudを選びました。彼らの物語を聞いてみましょう。
Leandro Barreto： Unileverでは、私たちは毎日、自分たちの製品で37億人もの人々にお仕えしています。私たちはこうした一人ひとりを、ほかにない水準で理解する必要があり、それこそが、Google Cloudとのパートナーシップが私たちにもたらしてくれるものなのです。それは大規模なパーソナライゼーションであり、大規模な「欲しい」という気持ちの喚起であって、それは実にユニークなことです。そしてそれは、私たちの戦略の核心にあります。
Sam Kini： 私たちは、企業全体にわたるより速いAIの展開のために、自分たちのビジネスをエンドツーエンドでつないでいます。これは、AIを使って需要の創出を強力に後押しし、先進的なAIと大規模言語モデルへの早期のアクセスを得て、小売業者とのさらに強いパートナーシップを築き、ともに成長できるよう、より賢い方法でデータをつなぐということです。これらすべてを支えているのが、Google Cloudによって駆動される、強固なデジタルの背骨です。
Daphne Coates： 私の役割は、この実にワクワクするビジョンを実際に動かせるものにすることで、それをGoogleと共創しながら、私たちのアジェンティックな基盤を届けることです。そうすることで、私たちのエージェントが、最初の段階から、性能、スケール、セキュリティ、そして可観測性を備えるように設計されるのです。私たちのHorizon3 Labsと共創した、競争的購買のマルチエージェント・ソリューションは、Gemini EnterpriseやADK、つまりAgent Development Kit、そしてその土台にあるGeminiのモデルといった、Google Cloudの中核技術を活用しています。このソリューションは、多数のエージェントを、一つの単一のユーザーインターフェースを通じて、一緒にオーケストレーションします。これは、私の調達部門の同僚たちが、何日もではなく数分で分析と意思決定を下せるよう手助けしてくれます。このソリューションのおかげで、私たちはより賢い調達の意思決定ができるようになりました。
Sam Kini： Google Cloudとともに、私たちはインテリジェンスを成長のエンジンへと変えているのです。
15.2 オープンなAIの未来とパートナーネットワーク・総括
Thomas Kurian： 私たちが皆さんとともに働くやり方には、もう一つ、決定的な違いがあります。私たちは、AIの未来は「オープン」でなければならないと信じています。ほかの企業が、皆さんのモデルも、データも、エージェントも自分たちが握るような「壁に囲まれた庭」へと皆さんを閉じ込めようとするのに対して、私たちは統合されたスタックを提供しながらも、世界最高のチップとモデルを選ぶ自由、皆さんのデータがどこにあろうとそこでAIを動かす自由、そして深いガバナンスの機能をもって皆さん自身の運命を統べる自由を、皆さんに差し出します。
私たちはこのミッションを、パートナーを通じてスケールさせています。そこには、フォワード・デプロイド・エンジニアからなる広く深いネットワークを共に築いている、Accenture、BCG、Deloitte、McKinseyといった企業が含まれていて、彼らはGoogle Gemini AIの実務体制の大幅な拡張を発表しました。さらに、Quantium、Distil、Tribe AIといったAI主導のサービスパートナーとともに進めています。私たちは、独立系のソフトウェアベンダーやSaaS企業が、Gemini Enterprise Agent Platformで自分たちのソリューションを変革する手助けをしています。そして、Gemini Enterpriseと、今やこんなにもシームレスに連携するようになったWorkspaceにおける私たちのAIの進歩を、中小規模のビジネスが取り入れる手助けをすることで、AIを彼らのもとへと届けています。
今日、私たちは実に多くのことをカバーしてきました。私たちは、皆さんの会社を変革するエージェントのための土台として、アジェンティックなブループリントをご紹介しました。一つ目は、アジェンティックの時代の物理法則に最適化された、専用設計の基盤であるAI Hypercomputer。二つ目は、エージェントに信頼できるビジネスのコンテキストを提供するエンジン、Agentic Data Cloud。三つ目は、皆さんのAIライフサイクル全体をセキュアにする自律的な保護、Agentic Defense。四つ目は、最先端のモデルをもってエージェントを構築し、デプロイし、管理する新しいアジェンティックなプラットフォーム、Gemini Enterprise Agent Platform。そして最後に、すでに顧客体験と従業員の生産性を変革し、ワークフローを作り変えている専門特化型のエージェントたち、Agentic Task Forceであり、そのすべてが、Gemini Enterpriseアプリケーションを通じてユーザーへと届けられます。
お客様とパートナーの皆さん一人ひとりに、この素晴らしい旅を私たちと共にしてくださっていることを、心から感謝します。私たちのチームは、この技術を皆さんのために準備しようと、この一年、本当に懸命に働いてきました。私たちは皆、彼らがなし遂げた仕事を、とても誇りに思っています。このプラットフォームは、もう準備が整っています。さあ、皆さんは一人ひとり、何を築くのでしょうか。これから三日間、皆さんのために素晴らしいプログラムを用意していますし、まだまだ素敵なセッションやスポットライトが控えています。ありがとうございました。そして、最高のCloud Nextを。