※本記事は、Google I/O 2026にて発表された「Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity」というセッション動画の内容を基に作成されています。本セッションでは、Google AI Studioでのアイデアのスピード検証から、エージェントファーストのIDEであるGoogle Antigravityを用いた自律的な開発への移行、すなわちアーキテクチャの設計、複数ファイルにまたがる機能実装、エンドツーエンドのブラウザテストといった重い作業をエージェントに任せる方法までが紹介されています。登壇者は、Google AI StudioのGroup Product ManagerであるJoana Carrasqueira氏と、Antigravityチームに所属するAnshul Ramachandran氏のお二人です。動画の詳細は、Google I/O 2026のAIセッション一覧(https://goo.gle/AI-at-IO26)、および「Google for Developers」チャンネルの登録ページ(https://goo.gle/developers)でご覧いただけます。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇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。あわせて、Google I/O 2026関連のハッシュタグ「#GoogleIO」や、Google for Developersの公式チャンネルもご参照ください。
1. オープニングとAI Studioの概要
1.1 登壇者紹介とDeepMindの理念
Joana： 皆さん、こんにちは。私はGoogleのGroup Product Managerを務めているJoana Carrasqueiraです。今日は隣にAntigravityチームのAnshulもいますので、二人でGoogle AI StudioとAntigravityの最新情報についてお話しします。
Anshul： 僕はAnshulです。Antigravityの開発に携わっています。先ほどの基調講演でも少し登場したので、見覚えのある方もいるかもしれません。
Joana： ちょうど私たちの前のセッションでは、AmmaarとPaigeがGoogle AI Studioの体験について詳しく紹介してくれました。なので今回は、そこからもう一歩踏み込んだ内容をお伝えしたいと思います。まず前提として共有しておきたいのですが、Google DeepMindの目標は、人類に貢献する形でAIを責任を持って開発することです。モデルであれ、プロダクトであれ、サービスであれ、私たちが作るものはすべて、この目標を軸に据えています。使う人がどこにいても、どんな言語を話していても、誰もが私たちの技術によってポジティブな体験を得られるようにしたいと考えているのです。
Joana： この非常に野心的な目標のもとで、DeepMindではさまざまな取り組みを行っており、そこで得られた最良の成果を市場に届けています。そして今は、誰もが何かを作れる、非常に特別な時代を迎えています。この「何でも作れる時代」においては、ソフトウェア開発のルールそのものが書き換えられつつあり、「何を作るか」「どう作るか」という前提が劇的に変化しています。だからこそ、この変化にどう向き合うかが本当に重要になってきます。こうした背景から、Googleでは開発者が取り組むあらゆる種類の体験に対応できるツール群を備えたスタック、そしてエコシステムを構築してきました。
1.2 AI Studioの進化と発表内容
Joana： 私たちのエコシステムは非常に堅牢で、探索(exploration)から開発(development)、そしてクラウドへのデプロイまでを、非常にシームレスに行き来できるように設計されています。そして、すべてのプロダクトは常に最新かつ最良のモデルの革新によって支えられています。Google AI Studioは、プレイグラウンドの中でモデルを試したり、エージェントを使ったり、アプリを構築(build)したりできる、いわばワンストップショップになりつつあります。このあと実際にお見せします。
Joana： 現在、私たちはさらに多くのプロダクト統合を進めています。すでにご存知の方もいると思いますが、AI StudioへのGoogle Workspace連携や、AntigravityへのCloud Run連携などがその例です。Googleのエコシステムは、皆さんが何を作ろうとしていても対応できるソリューションを提供できるよう、どんどん形作られています。私たちはよく、Google AI Studioこそが「プロンプトからアプリへの最速の道のり」だと表現しています。そしてそれは実際にその通りで、これから実演してお見せします。
Joana： 今のGoogle AI Studioがどのようなものかを見ていただきたいのですが、これまでに大きく進化してきました。ほんの数年前は、モデルやさまざまな機能を試すためのプレイグラウンドとしてAI Studioを紹介していましたが、今では単にアイデアを試すだけの場所ではなく、作ったアプリをCloud Runにデプロイできる場所へと変わっています。先ほど触れたように、Google WorkspaceやCloud Runとの連携によって、ワンクリックでのデプロイも可能になりました。こうした形で、皆さんが作りたいものを何でも作れるよう、非常に堅牢でカスタマイズ性の高いプロダクトを作り続けています。
Joana： そして、私たちのチームは本当に容赦のないペースで開発を進めています。これは大げさな表現ではなく、信じてもらうしかないのですが、ほぼ毎日のように新しいものをリリースしている感覚です。実際、今回のI/Oで発表した内容をリストにしてみると、私たちが日常的に愛用しているこれらのプロダクトの裏側に、どれだけの作業が積み重なっているかが分かります。モバイルアプリ、Direct Deploy、Play Storeへの対応、Google Workspace連携、そしてGoogle Antigravityというコーディングエージェントまで、実に多くの機能が日々追加され続けています。そして、その多くは皆さんからのフィードバック、つまり開発者コミュニティの声によって実現しているものです。皆さんが何を改善すべきか、どう体験を良くしていくべきかを教えてくれているからこそ、私たちはプロダクトを進化させ続けられるのです。
Joana： ただ、こうして画面上でご説明するよりも、実際にラップトップを開いて、プレイグラウンドでどのように動くのかをお見せした方が早いと思います。それでは、実際の画面をご覧いただきましょう。
2. デモ:市場調査とウェブサイト構築
2.1 Research Agentによる市場調査
Joana： それでは、実際にプレイグラウンドを開いてお見せします。ラップトップの画面に切り替えますね。これがGoogle AI Studioのプレイグラウンドです。PaigeとAmmaarがすでに詳しく紹介してくれているので、基本的な部分は割愛しますが、ここにはモデルだけでなく、新しいエージェントも揃っています。私が個人的に気に入っているのはData Analystというエージェントです。ほかにもCustomer SupportやDocument Processorなど、用途に応じてさまざまなエージェントを試すことができます。
Joana： 今朝の基調講演で、JoshがLoulou Cinnamonという猫について話していたのを覚えていますか。休暇中にペットを安全に預けられるホテルを探すという話に、私はとても触発されました。それで思ったんです、実際に新しいビジネスを立ち上げてみようと。ペットショップを開いて、ペットたちが来てホテルのように過ごせる場所を作ろうと考えました。
Joana： ただ、正直に言うと、私はペットショップのビジネスについて何も知りません。皆さんの中に詳しい方はいますか。いない。そうですよね。でも大丈夫です、AI Studioにはエージェントがいますから、彼らに助けてもらいます。すでにGeminiアプリで練り上げておいたプロンプトがあるので、それをResearch Agentに渡して、私のアイデアがこのベイエリアで実際に成立するのかどうか、市場調査をしてもらいます。
Joana： プロンプトの内容としては、「あなたはサンフランシスコ・ベイエリアおよびシリコンバレーの商業環境を専門とする一流の小売市場調査アナリストです。私はこの地域で独立系の実店舗型ペットショップを開業しようとしています。包括的なディープリサーチによる市場分析をお願いします」という設定にしたうえで、ターゲット層、マイクロマーケット、ペット飼育率と人口統計データとの相関、在庫戦略、推奨事項など、調べてほしい項目を細かく指定しました。
Joana： このプロンプトをそのままAI Studioに貼り付けて実行しました。実は今日、Wi-Fiとライブデモの相性を考慮して、あらかじめ朝のうちに実行しておいたものをお見せします。ご覧の通り、プロンプトを渡すと、まずエージェントの思考過程が表示され、私が調査計画を承認する流れになっています。指定した項目がすべて調査計画に反映されているのが分かります。そして最終的に、次に何をすべきかが具体的に書かれた、非常に詳細なレポートが返ってきました。
Joana： これはDeep Research Agentの一例にすぎません。同じセクションの中には、一晩かけて行うようなタスクに向いているMaxプレビューもありますし、目的に応じて選べるほかの種類のエージェントも用意されています。モデル選択と同じ場所からすべてにアクセスできるようになっています。
2.2 ペルソナ設定とウェブサイト構築
Joana： ここまでのような時間のかかる調査ではなく、もっと素早い分析をしたい場合は、System Instructionsのところから、モデルに演じてほしいペルソナや役割を選ぶことができます。説明文を加えたり、制約条件を追加したりもできます。そうすると、そのペルソナとしてリサーチをしてくれます。同じプロンプトを貼り付けて実行してみます。少し時間がかかるので、その間に次のことを考えておきます。
Joana： 市場調査は終わりました。ベイエリアでペットショップを開くには良いタイミングだと分かったので、次に何をすべきでしょうか。場所を見つける、というのは良い案ですね。でも、どうやって人々に私のペットショップの存在を知ってもらえばいいでしょうか。ウェブサイトですね、と誰かが言ってくれました。まさにその通りです。実は、すでにウェブサイトを作ってあります。家に帰ってから、ウェブサイトと在庫のことを作業したという設定です。
Joana： ご覧いただいているのがそのウェブサイトです。どう思いますか。ちなみに小ネタなのですが、画面に映っているペットたちは、実は私たちGoogle社員が実際に飼っているペットの写真です。Joshの犬たちも写っていますし、私の小さな子、Jonも写っています。ですので、これはすべてGoogleの社員のペットを使って作られたものなんです。I/Oの中で一番心温まる瞬間かもしれません。今のところ、ウェブサイトの見た目はとても基本的なものです。
Joana： さて、このウェブサイトをもっと良くするには何が必要でしょうか。皆さん、意見をください。私たちは新しいプロダクトを作っているところですし、新しいビジネスを立ち上げているところです。フィードバックが必要です。どうすれば素早くフィードバックを得られるでしょうか。それをこれからお見せします。
3. デモ:フィードバックとデザイン改善
3.1 エージェント・フォーカスグループ
Joana： それでは、実際にお見せします。これはAI Studioのアプリセクションにまもなく追加される、かなり新しいアプリです。これがその画面です。私のお気に入りの一つと言ってもいいと思います。このアプリは「リミックス」ができるようになっていて、やっていることは、エージェンティックなフォーカスグループを作ることです。つまり、異なるユーザーセグメントやオーディエンスを演じる複数のエージェントを使って、自分のビジネスが引きつけたいと考えている層からの反応を疑似的に得られる仕組みです。
Joana： これは非常に便利です。オンラインビジネスを運営している方、スタートアップの方、あるいは自分のニッチな顧客層を見極めようとしているビルダーの方であれば、リミックスによって、自分のビジネスに合わせたペルソナを自由に調整できます。今回のデモでは分かりやすくするために、懐疑的なCFO、UXリード、ステータスを気にする層といった、汎用的なペルソナをいくつか設定してあります。
Joana： ここに私のウェブサイトを読み込ませて、このエージェント・フォーカスグループで実行してみます。分析が進んでいる間に、それぞれのペルソナが私のウェブサイトについてどう感じているか、センチメント分析の結果とともに説明が返ってきます。この結果を踏まえて、それぞれのペルソナが言っていることを取り入れながら、ウェブサイトの次のイテレーションに反映させることができます。
3.2 Stitchによるデザイン生成とセンチメント分析
Joana： さて、ウェブサイトをもう少し作り込みたいと思います。今の状態もかわいらしいのは分かっているのですが、まだベストとは言えません。ここで使えるのがStitchです。Stitchはとても優秀で、「ベイエリアの私のペットショップのためのランディングページを作って」と伝えるだけで、実行してくれます。実行すると、いくつかのデザイン案を出してくれます。うまくいくといいのですが……ああ、出てきました。
Joana： Stitchが提案してくれたデザイン案の中で気に入ったものがあれば、それをそのままAI Studioにエクスポートできます。エクスポートすると、Buildタブの中に直接開かれます。そこで「このスクリーンショットのような見た目のアプリを作って」と伝えると、Stitchのデザインをもとにした新しいウェブサイトをその場で作ってくれます。これは本当に便利な機能です。
Joana： ここまでの流れを振り返ると、市場調査を行い、ウェブサイトを作り、エージェント・フォーカスグループでそれを改善し、今お見せしているのがその結果です。ここに来ていただくと、それぞれのペルソナごとの分析結果、センチメント、そしてマッチ度を示すレーダーチャートを見ることができます。少し中身を見てみましょう。
Joana： たとえば「Busy Executive」というペルソナは、「心温まる内容ではあるものの、現状のサイトは摩擦の大きい、時間のかかる引き取りプロセスを利用者に強いている」といった趣旨のコメントを返してきています。このように、選ぶペルソナによって評価の内容がまったく変わってくるのが分かります。市場調査を行い、ウェブサイトを作り、フォーカスグループで改善し、それでも満足できなかったのでStitchで新しく作り直し、それをAI Studioにエクスポートしてさらに作り込む、という一連の流れになっています。
4. デモ:在庫管理とマーケティングツール
4.1 在庫管理ダッシュボード
Joana： さて、この事業は成功しそうだと思いませんか。皆さんもそう思ってくれていますよね。ありがとうございます。では、まだ足りていないものは何でしょうか。在庫管理ですね、その通りです。実は今まで、在庫管理はとても素朴なやり方でやっていました。Googleスプレッドシートを使って、ペットの名前、動物の種類、犬種などのアイデアを書き込んでいたんです。写真も追加していますが、その写真はGoogleドライブに置いてあります。健康状態も記録しています。悪くはないのですが、もっと良くできるはずですよね。
Joana： そこで気づいたんです。Google AI Studioは今、Workspaceとの連携ができるようになっている、と。それなら、次の在庫管理ダッシュボードもGoogle AI Studioで作ってみようと思いました。やってみましょう。Buildタブに行って、「ペットショップ用のダッシュボードを作成し、在庫管理のためにGoogleスプレッドシートと連携できるようにして」と入力します。これで生成が始まります。
Joana： 実は、あらかじめ同じ内容を事前に作っておいたので、その完成形をお見せします。同じプロンプトをモデルに渡したうえで、少しずつイテレーションを重ねました。たとえば、エージェント・フォーカスグループからもらったフィードバックをもとに、配色をよりブランドに合うものへと調整しています。そして、モデルが考えている間に、Googleスプレッドシートとの連携についての確認を求めてきたので、その履歴を少し遡ってお見せしますね。
Joana： これが実際に動いているところです。試しに動かしてみましょう。ちゃんと動きますね。これで、Googleスプレッドシートと完全に連携した在庫管理ツールが手に入りました。ペットの総数、対応可能な頭数、引き取られた頭数、それぞれの健康状態を確認できますし、アセットのギャラリーも見られます。ここからすべての動物を管理できます。
Joana： もし何かおかしいところがあれば、たとえばJohnという私の猫を探してみると、Johnが「対応可能」になっていないことに気づきます。これはおかしいので、「Adopted(引き取り済み)」に変更します。ここで面白いのは、アプリ側とスプレッドシート側の両方でリアルタイムに更新が反映されることです。たとえばここで「Needs Checkup(要健診)」に変更すると、アプリ側にもその変更がきちんと反映されます。これは本当に便利な仕組みです。
4.2 マーケティングツールとデモのまとめ
Joana： ここまでで、市場調査、ウェブサイトの構築、ウェブサイトの改善、新しいウェブサイトの作成、そして在庫管理の構築まで終わりました。最後のステップは何でしょうか。顧客を見つけることですね、その通りです。ということで、もう一度AI Studioに戻ります。戦略が必要なのですが、どう組み立てればいいか分からないので、モデルにこう頼みます。「ペットショップのgo-to-market戦略を助けてくれるマーケティングツールを作って。CTAを10個出して、広告の最適化も手伝って」と。
Joana： モデルがこのプロンプトをもとに実行してくれて、私が求めていたgo-to-market戦略のダッシュボードのような結果を返してくれました。ここでウェブサイトのリンクを渡すだけで、フックやビジュアルといったマーケティング用の各種アセットを何でも作れる成長戦略へとつなげていくことができます。Nano BananaやVeoとも連携できますし、ブランドアイデンティティやロゴを作ることもできます。つまり、Google AI Studioは、スタートアップやビルダー、中小企業にとってのワンストップショップになりつつある、ということです。今お見せしたように、事業全体をここで管理し、作り上げることができます。実際、現在のウェブサイトをもとにしたグロースコアも表示されています。
Joana： フリクション分析、SEOとメタデータの分析、すべてのキャンペーンが一箇所にまとまっていますし、広告シミュレーターもすぐに使える状態になっています。これで、Google AI Studioでお見せしたかった内容は以上です。I/Oが終わったあとにぜひ試していただきたい機能がいくつかあります。エージェント機能は間違いなくその一つで、Customer Support、Data Analysis、Research、それからAI Studio内のAntigravity、そして今回ご紹介した新しいフォーカスグループなど、皆さんのビジネスを次のレベルに引き上げる助けになるはずです。
5. Antigravityの設計思想
5.1 Antigravity誕生の経緯
Joana： これがGoogle AI Studioでお見せしたかった内容です。そして、もう一つとても重要な発表があります。AI StudioにAntigravityとの連携が加わったことです。ここからは、Antigravityの最新情報について、Anshulに紹介してもらいます。
Anshul： ありがとうございます。皆さん、Joanaに拍手をお願いします。さて、僕からはAntigravityについてもう少し詳しくお話しします。今日の基調講演でもすでに少し耳にした方がいるかもしれませんが、今日ここでは、Antigravityの新機能をどのような考え方で設計してきたのか、その思考プロセスを少し時間をかけてお伝えしたいと思います。今朝の一番大きな発表はAntigravity 2.0でした。振り返ってみると、AntigravityのIDEを昨年11月にリリースしてから、まだ6、7、8か月ほどしか経っていないんです。当初は、AI搭載のIDEとして主に位置づけていました。
Anshul： ただ、そのAntigravity IDEには、実はもう一つの画面がありました。私たちはそれをAgent Managerと呼んでいました。これは、「エージェントファースト」な世界がどのようなものになるかという、私たちなりの見立てでした。考えてみてください。もしほとんどの作業をエージェントがこなしているのに、IDEの70〜80%がエージェントとは関係ない画面のままだとしたら、何かがおかしいと思いませんか。そこで私たちは、エージェントとの会話、すべてのエージェントの管理、そしてエージェントがやり取りするあらゆる成果物やコミュニケーションに、UI全体が集中したらどうなるかを設計し始めました。
Anshul： ただ、当初はそれをメインの画面にはせず、「まずは人々が実際にこれを気に入ってくれるかどうか、様子を見よう」という位置づけにとどめていました。これは、こうした「エージェントファースト」的な考え方が今のように広まるよりもずっと前のことです。結果としては、答えはイエスでした。そして、ここ数か月の間で、私たちがやるべきことがはっきりと見えてきました。それは、そのエージェントファーストな画面だけを切り出して、独立したスタンドアロンのアプリケーションにすることです。
5.2 エージェントファーストUIへの転換
Anshul： これによって、皆さんはエージェントとのやり取りだけに集中できるようになります。もしコーディングをAntigravity 2.0で行いたいなら、好きなIDEを使うことができます。ただ、もしコーディングだけにとどまらず、もっと多くのタスクにAntigravityを使いたいと考えている方であれば、皆さんすでにそういう使い方をされていると思いますが、そのための場所が一つにまとまったということです。これこそが、次の時代のために作られた「エージェントファーストなプラットフォーム」という、最終的なゴールなんです。
Anshul： さて、正直に聞きたいのですが、今日一日「エージェント」という言葉を聞き飽きてきた方はいますか。少しはいますよね。すみません、これ以上は状況を良くできません。まだまだ「エージェント」について話し続けます。でも、本当に大事なのは、エージェントと一緒に働くとき、どうすれば最大限の成果を出しながら、集中力を保ち、同時にセキュリティや権限管理といった点もきちんと意識できるか、ということです。私たちは今回、多くの機能をローンチしました。ここで紹介するものはすべて、今日発表されたばかりの新機能です。皆さんの中には少し興奮しすぎた方もいたようで、実際、あまりに多くの方が同時にログインを試みたせいで、私たちの認証サービスが落ちてしまいました。今はすべて修正済みです。もし今日の早い時間帯に問題が起きていた方は、もう一度試してみてください。ご迷惑をおかけしました。
Anshul： ただ、私たちが取り組んでいることは本当に多岐にわたります。エージェントの核となるプリミティブを改良して、より強力な作業を、より速く、より効率的に、より高い精度でこなせるようにしようとしています。それと同時に、UIそのものをどう進化させれば、エージェントを適切に見渡し、管理できるようになるかも考えています。というのも、私たちは、n個のエージェントがx個の異なるプロジェクトにまたがって同時に協働する世界を本気で信じているからです。それはこれまでとはまったく異なる働き方であり、うまくいけば、皆さんのアウトプットを何倍にも引き上げる助けになるはずです。そのうえで、楽しく使える便利な機能もたくさん追加しました。それでは、実際にラップトップの画面でお見せしたいと思います。
6. Antigravity 2.0の新機能
6.1 サブエージェントと非同期タスク
Anshul： 今回は、実際に何かをゼロから作り上げるデモにあまり時間はかけません。ライブでそれをやるのはJoanaほど得意ではありませんし、彼女がやったよりも時間がかかってしまうと思います。実は、私と一緒に開発者基調講演に登壇したKevinが作ってくれた20分ほどのデモ動画がオンラインで公開されていて、そちらを見ればすべての機能が実際に動いている様子を確認できます。ただ、今日ここで時間を使ってお伝えしたいのは、Antigravity 2.0の全体像を少し歩いて回りながら、私たちがどのような設計判断をしてきたのかを内側から理解してもらうことです。そうすることで、皆さんがこのプロダクトを最大限に活用できるようになると思っています。
Anshul： さて、これを見て「IDEっぽい」と思う方はいますか。あまりいませんよね。実際、そうなんです。これがAntigravity 2.0の、いわば最小限のエントリーポイントです。皆さんとエージェント、そして会話、それだけです。今日使い始めたばかりの新しいラップトップなので、いくつかの機能をお見せするために先ほどタスクを一つ開始しておきました。真ん中の部分には、エージェントとのすべての会話が表示されます。マルチターンでのやり取りもすべてここに含まれます。右側にはサイドパネルがあり、いくつかの要素が詰め込まれています。順番に見ていきましょう。
Anshul： 一つ目はサブエージェントです。これは今回新しく追加した機能です。実際のところ、皆さんはAntigravityでより複雑なタスクをこなそうとしています。もし一つのエージェントにすべての作業を任せてしまうと、大きくて曖昧なタスクを丸ごと渡してしまうことになります。そして、LLMが一つのタスクの中で複数のことを同時にやろうとすると、少し混乱してしまうのは、皆さんもご覧になったことがあると思います。よくあることですよね。そこで私たちが実現したかったのは、メインのエージェント自身が「これはきちんとスコープが定まったタスクだから、そのタスクだけに集中するサブエージェントに任せよう」と判断できるようにすることです。サブエージェントは自分の作業を完了させたら、興味深い出力とともにメインの会話へ報告を戻します。
Anshul： これの何が良いかというと、メインエージェントは、皆さんが渡した大きく曖昧なタスクを分解する作業に集中しつつ、全体の方向性を保てるということです。そして、サブエージェントの方は一つのことに集中できます。さらに、並列処理も可能になります。同時にこなせるn個のタスクがあるなら、並列に実行してしまえばいいわけです。実際に動いているところをお見せします。新しい会話を始めて、新しいプロジェクトの中で開いてみます。プロジェクトについては後ほど説明しますが、サイドで思いついたアイデアがあれば、スタンドアロンの会話として単独で実行することもできます。サブエージェントの動きが分かりやすいように、あえて明示的な指示を出してみます。「I/OでGoogle Antigravityに関して発表されたことをすべて教えてほしい。そのためにサブエージェントを何人か立ち上げて」と伝えてみます。
Anshul： うまく動いてくれることを祈りつつ、デモの神様が味方してくれるかどうか見てみましょう。……はい、動きましたね。今ご覧いただいたのは、あえて明示的に指示したこの架空の例の中で、複数のサブエージェントが素早く立ち上がった様子です。実際にクリックして中を見てみると、メインエージェントがサブエージェントに渡したプロンプトの内容も確認できます。これらはすべて並列で実行されます。メインの会話に戻ってみると、サブエージェントたちがメインエージェントに「タスクが終わりました、指示された通りの情報はこちらです」と報告している様子が分かります。メインエージェントはその情報を受け取って、統合してくれます。これがサブエージェントの、とてもシンプルな実例です。
Anshul： ただ、コアとなるエージェント体験を改善したのはサブエージェントだけではありません。二つ目に気づいたのは、新しいプロジェクトを始めるとき、パッケージのインストールや更新といったコマンドに多くの時間が使われているという点です。エージェントたちが色々な作業をこなしている一方で、ふと気づくと、パッケージのインストールや更新のために5分間ただ待たされている、ということが起こります。実は、こうした長時間かかるコマンドの多くは、非同期でバックグラウンド実行できるタスクなのです。そこで、非同期プロセスとタスク管理そのものを、Antigravityの中核的なプリミティブの一つとして組み込みました。実際に、先ほどお見せしていたこの会話の中で、それがちゃんと機能していたかどうか確認してみましょう。
Anshul： ……見てみると、インストールコマンドの実行が実際にバックグラウンドで行われていたことが分かります。そして完了すると、「このバックグラウンドタスク、このバックグラウンドコマンドが完了しました」ときちんと報告してくれています。これによって、サブエージェントが並列化を可能にしてくれるのと同じように、タスクをより早く終わらせるための、もう一つの中核的なプリミティブが加わったことになります。実は、この二つの機能はお互いに組み合わさることで真価を発揮します。エージェントがバックグラウンドでサブエージェントを立ち上げ、その間も自分自身の作業を続ける、といった動きが可能になるわけです。実際、先ほどお見せしていた会話の中で起きていたのは、記憶が正しければ、メインエージェントがコードを書いている間に、インストール作業がすべてバックグラウンドで進行していた、ということでした。そして最終的には、パッケージの準備も、コードの準備も同時に整い、その場でアプリを確認できる状態になっていました。これが、私たちが組み合わせて構築している中核的なプリミティブのいくつかです。
6.2 フックとアーティファクト
Anshul： 三つ目にエージェントへ追加した中核的なプリミティブは、「フック(hooks)」という考え方です。これは、皆さん自身のカスタムスクリプトをプログラム的に組み込める仕組みで、すべてJSONファイルで定義します。ドキュメントにもすべて記載されているのですが、たとえば「特定のツールを実行する前に必ず」あるいは「ターンを終了する前に必ず、このスクリプトを実行するように」といった指示を出せるようになっています。分かりやすい例を挙げると、皆さんが会話の終わりごとに、自社やご自身に特有の妥当性チェックをエージェントに実行させたい、というケースが考えられます。そうしたカスタムスクリプトを定義し、stopコマンドに対するフックとして登録しておけば、エージェントは毎回それをプログラム的に必ず呼び出してくれます。つまりこれは、エージェントの振る舞いに皆さん自身のカスタムロジックを差し込むための仕組みなのです。少し抽象的な話が続きましたが、これらはすべて、私たちがAntigravity 2.0の中で実現しようとしてきたアイデアであり、エージェントをより強力にするためのものです。
Anshul： エージェント側の話はここまでにして、次はアプリ本体についてもう少しお話しします。先ほど右側のパネルを少し見ていただきましたが、そこではサブエージェントやバックグラウンドタスクについて触れました。実は先ほどのnpm run devも、まだバックグラウンドで動き続けているのが見えると思います。そしてもう一つ、私たちが「アーティファクト」と呼んでいるものもお見せしたいと思います。これは基本的に、皆さんのエージェントがどんどん長く自律的に動くようになっていく中で、その進捗を皆さんが理解できる形できちんと伝えられるようにするための仕組みです。この会話をスクロールしながら見ていると、「あれ、この会話全体で何が起きていたんだっけ」と思うことがあります。テキスト量も多いですし、ツール呼び出しの量も多く、エージェントは本当に多くの作業をこなしています。ですので、それだけでは、エージェントが何をしたのかを把握するための最良の手段とは言えません。
Anshul： そこで、アーティファクトという考え方が出てきます。これはマークダウンファイルのこともあれば、コードの変更内容のこともあります。要するに、「これは実際に見てほしいものです。今自分が何をしているのかが分かるようになっていて、エージェントを信頼できるようになりますし、エージェントが正しい方向に進んでいることも確認できます」というものです。たとえば、このタスクの最初の段階では、実装計画が生成されていました。これは「このように進めるつもりです」という内容がまとめられたものです。こうしたアーティファクトの良いところは、実際にコメントを残せる点です。テキストのアーティファクトであっても、スクリーンショットのようなビジュアルのアーティファクトであっても、コメントを付けることができます。これは一つのやり方として、「これが私の計画です、こうしたいです」といったやり取りに使えますし、もしエージェントと行ったり来たりのやり取りを重ねるのではなく、ちょっとしたニュアンスの違いだけを伝えたい場合には、インラインでコメントを残すだけで済みます。エージェントはそれを取り込みながら作業を続けてくれます。これも、皆さんがエージェントを導く一つの方法です。
Anshul： そのほかにも、作業が終わった後にはウォークスルーやタスクリストが表示されますし、もちろんファイルの変更もあります。変更されたすべてのファイルを一覧で確認することもできます。そして、Antigravity 2.0で私たちが新たに実現したことの一つが、コードレビューの流れを、以前のAgent ManagerやIDEにはなかった形で、非常にスムーズに組み込んだことです。しっかり細かい部分までコードを確認したいという場合には、レビューのフロー全体をAntigravity 2.0の中で直接完結させられるようになっています。これが、右側パネルに関するいくつかの要素で、エージェントとの会話を掘り下げて、何が起きているのかを把握するための手段になっています。
7. UIの再設計とその他の新機能
7.1 プロジェクトという新概念
Anshul： さきほど「私たちの目標は、皆さんがすべてのプロジェクトにまたがってn個のエージェントを並行して動かせるようにすることだ」とお話ししましたが、これを実現するために、実は左側のサイドバーの見た目を丸ごと再設計することに、かなりの時間を費やしました。見た目としては大きく変わったようには見えないかもしれませんが、実際にはここに多くのアイデアが詰め込まれています。まず一つ目は「プロジェクト」という考え方です。これまで私たちは、エージェントをリポジトリに紐づけるという形をコアのプリミティブにしていました。つまり、コードリポジトリが一つあって、それに対して作業するエージェントが一つある、という構造です。
Anshul： 今回、私たちはこの前提をもう少し広げることにしました。プロジェクトとは、エージェントが作業できるリソースの汎用的な集合体であり、そこに対して権限を設定できるもの、という位置づけにしたのです。どういうことかというと、たとえば私はここに「todo-app」というプロジェクトを持っています。Project Settingsに行くと、同じプロジェクトに複数のフォルダを接続できることが分かります。つまり、マイクロサービス構成のシステムなど、複数のリポジトリにまたがってエージェントに作業させたい場合でも、これは非常に簡単に実現できます。二つの異なるリポジトリにそれぞれエージェントを置いて、お互いにやり取りさせる必要はなく、単に一つのプロジェクトを作成すれば、そのエージェントたちがx個のリポジトリすべてに同時にアクセスできるようになります。そして、そのすべてに対して編集を加えることもできます。
Anshul： もう一つ、プロジェクトという単位を導入した理由は、プロジェクトレベルで設定や権限を定義できるようにするためです。私たちは皆、エージェントが暴走して、想定していなかったものを大量に削除してしまった、というような話をオンラインで見たことがあると思います。「一体どうしてこんなことになったんだ」という状況ですね。実際のところ、その多くの原因は、エージェントが行う作業が増えれば増えるほど、私たちが自然とより多くの権限をエージェントに与えてしまう、というところに行き着きます。私自身も、「コマンドを実行するたびにいちいち承認を求めてくるのをやめてほしい」と思ったことがあります。これはすべてのエージェントにおける、デフォルトの挙動でもあります。そして気づけば、皆さんのエージェントは、コンピューター上でほとんど何でもできる状態になっているわけです。ここまでの説明の流れから想像がつくと思いますが、これは決して安全な形でエージェントと共に開発を進める方法とは言えません。
Anshul： そこで、プロジェクトという単位を使うことで、皆さんが権限や設定をきちんと定義できるようにしています。つまり、そのプロジェクト内のエージェントだけが、定義された権限の範囲(スコープ)で動く、ということです。接続されたフォルダの外側にあるどの種類のファイルへのアクセスを許可するか、どのようなレビューポリシーにするか、ターミナルコマンドはどう扱うか、といったことを細かく指定できます。たとえば、「このコマンドは常に許可する」「これらのコマンドは絶対に許可しない」といった指定です。もし皆さんが、より重要度の高いコードを扱うリポジトリで作業しているのであれば、権限を少なめに設定し、コマンドを実行するたびにエージェントに確認を求めさせるようにすることもできます。逆に、ここにあるようなただのtodo-appであれば、「rm -rfのような危険なコマンドさえ避けてくれれば、あとは自由にやっていい」というように、はるかに広い権限を与えることもできます。これが、私たちが目指している方向性です。単一のリポジトリに必ずしも紐づかない形で、エージェントをグループ化できる、この「プロジェクト」という中核的なプリミティブを導入したということです。
Anshul： 実際には、リポジトリに限らずもっと多くのものがこのプロジェクトには紐づいています。MCPツールやスキルといったカスタマイズもすべてここにアタッチできますし、システムプロンプトの中でトークンをどのように効率よく使っているかの内訳も確認できるようになっています。探索できる要素はまだまだたくさんあります。
7.2 その他の新機能とクロージング
Anshul： さて、ほかにお見せしたいものは何があるでしょうか。プロダクトの中には、まだいくつか楽しい小ネタの機能があります。今日の開発者向け基調講演のステージでもご覧になったと思いますが、ライブ音声文字起こしの機能が新しく加わりました。正直に言うと、Googleのオフィスは必ずしも、全員がコンピューターに向かって話しかけることを想定して設計されてはいないと思うのですが、それが新しい現実なのでしょうね。ただ、リサーチによれば、話すことはタイピングよりも5倍ほど速いそうです。ですので、何かアイデアが浮かんだときには、そのままエージェントに話しかけることがよくあります。この音声モデルの本当に良いところは、単なる一対一のリアルタイム文字起こしにとどまらない点です。私たちの最新の音声モデルを使って、フィラーワードをすべて取り除き、まとまりのある思考として整形したうえで、エージェントに送られるプロンプトが、きちんと形になったアイデアになるようにしてくれます。おかげで、私の「あの」とか「えーと」といった言葉はすべて消えてくれます。これはとても助かります。
Anshul： ここまでご紹介してきた機能は、皆さんがエージェントと同期的に、つまりリアルタイムで一緒に作業するという前提のものでした。これは今も人々がエージェントと働くうえで重要なパラダイムではあります。ただ、皆さんも今朝、Gemini 3.5 Flashに関する統計をいくつかご覧になったと思います。あれは本当に働き者のモデルです。私たちは社内で数週間使ってきましたが、驚くほどの性能です。そして、Antigravity側でもさらにインフラの最適化を進めた結果、フロンティアモデルと比べて約12倍速く動作するようになりました。具体的には、秒間700〜800トークンほど生成されるのを目にしています。ですので、実行すると、思考の内容が目で追いつく前に流れていってしまうほどです。非常に高速でありながら、同時に非常に強力なモデルでもあります。私たちが社内のGoogle社員と一緒に行ったあらゆるベンチマークやAPテストにおいても、その性能の高さは示されています。
Anshul： そして、この知能の高さによって、私たちは本気で考えるようになりました。これからは、人々がエージェントをバックグラウンドで非同期的に動かしたいと望むようになる世界へと、確実に移行していくだろう、と。会話をするたびに毎回自分でエージェントを起動しなければならない、というのはおかしいはずです。私自身の日々の業務でも、一定の周期で繰り返し行っているタスクがたくさんあります。たとえば毎朝、レビュー待ちになっているすべてのプルリクエストのダイジェストを作らせて、何が優先度が高くて何がそうでないかをまとめてもらう、といったことをエージェントにやらせています。こうしたダイジェストがあると助かります。これはまさに、何らかのcron的なスケジュールで定期実行させたい、よくあるタスクの典型です。GCP上で新しいジョブを起動したときに、問題が起きていないかを確認したい、という場合もそうです。そして、現実的に考えると、もし何か問題があったなら、自分が実際に飛び込んで調べる前に、エージェントにまず一次的なデバッグをしてもらいたい、と思うはずです。
Anshul： こうした、スケジュールに沿って何かをエージェントにやらせたいという、よくあるニーズに応えるために、スケジュールタスクという機能を用意しました。これは、賢いというよりは、とてもシンプルな考え方です。基本的なアイデアとしては、本当にシンプルな、新しいスケジュールタスクを一つ作るだけです。タスク名を入力します、たとえば「Daily Digest」のように。プロジェクトを設定すると、そのスケジュールで起動されるエージェントは、そのプロジェクトに設定されているのと同じ権限やルールにすべて従うことになります。毎日のスケジュールで、午前9時あたりが良さそうですね。プロンプトを入力します、「私のプルリクエストのまとめを作って」といった内容ですね。そして、スケジュールタスクを追加すれば、それで完了です。本当にそれだけのシンプルさです。
Anshul： こうして作られたタスクやエージェントは、実行されるたびに皆さんのプロジェクトの中に表示されます。好きなタイミングで確認して、「うん、良さそうだ」と判断することもできますし、これらはすべて一つの会話として応答してくるので、もしフォローアップの質問をしたければ、その会話の続きに入っていって、そのまま続けることができます。実は、このUIを作っていたときに、ある方から「実はこのパネルを別に開きたいわけじゃなくて、スラッシュコマンドが欲しいんだ」と言われたことがありました。そこで、いくつかの新しいスラッシュコマンドを導入しました。まず「/schedule」です。これを使うと、自然言語のまま「毎朝9時に、このプロジェクトでダイジェストを実行して」と伝えるだけで、スケジュールタスクを生成してくれます。フォームすら必要ありません。フォームなんて、なんというか、もう2025年的な発想ですよね。
Anshul： ほかにもいくつか用意したコマンドがあります。エージェントは実装計画のようなものについて、しばしば皆さんにフィードバックを求めてきます。でも、時には「とにかく進めてほしい、フィードバックはいらないから、最善の判断で、完了したと思うところまで進めてほしい」と思うこともありますよね。それが「/goal」です。「これが私のゴールです、とにかく進めてください、私の入力は必要ありません」というものです。「/schedule」については先ほどお話しした通りです。「/browser」は、Antigravity IDEをローンチしたときに人気だった機能の一つで、エージェントがChrome DevTools MCPを使って自分自身のブラウザ・サブエージェントを立ち上げ、ブラウザを実際に操作できるというものです。アプリを開発しているときに、エージェントが自分でアプリを操作してテストし、フィードバックをくれたり、画面録画をしてくれたりします。「/browser」は、要するにエージェントに「ブラウザツールとブラウザ・サブエージェントをちゃんと使ってね」と伝えるためのコマンドです。
Anshul： そして「grill-me」は、ちょっと楽しい機能です。皆さんもそうかもしれませんが、私は時々、とても曖昧で雑なプロンプトを書いてしまうことがあります。「grill-me」は基本的に、「まず私に確認の質問をしてから、きちんと良い状態になったところで実装を始めてほしい」というものです。おそらく、今回のAntigravity 2.0で導入した機能のうち、まだいくつか紹介しきれていないものがあると思います。それに、まだAntigravity CLIやAntigravity SDK、そしてマネージドAPIとしてのAntigravityエージェントについても触れていません。私たちは、このエージェントとエージェントハーネス、つまりGeminiモデルと共に最適化されたこの仕組みを、皆さんが一番使いやすいと感じる形で届けようとしています。
Anshul： ですので、ここまでの20分ほどの説明を聞いて「Anshul、私はGUIが本当に嫌いなんだ、ターミナルをくれ」と思った方も、心配しないでください。ちゃんと対応しています。今日は時間がないので詳しくは触れられませんが、Antigravity CLIをぜひ試してみてください。そして、「エージェントは本当に強力なことができる、Gemini 3.5 Flashは非常に強力なモデルだ、それを自分自身のプロジェクトに組み込み始めたい」と考えている開発者の方であれば、Interactions API内のマネージドエージェント、そしてAntigravity SDKの両方が用意されています。SDKを使えば、同じハーネスを使いながら、システムインストラクションやツールといった部分をカスタマイズし、皆さんが好きな場所にデプロイすることができます。
Anshul： この8時間ほどのI/Oの中で、本当に多くのことが発表されました。そして、これからさらに多くのことが語られていくと思います。ただ、そろそろ時間的にもまとめに入ろうと思います。皆さんにはこのあと、ブロックパーティーに向かっていただければと思います。
Joana： そうですね。最後に二つだけ質問させてください。一つ目、作る準備ができている人はいますか。はい、盛り上がっていますね。そしてもう一つ、ブロックパーティーに行く準備はできていますか。
Anshul： 今のほうが声が大きかったですね。ちょっとそこは改善の余地がありそうです。
Joana： 本当に、今日のI/Oではたくさんの素晴らしいものを見てきました。私たちはGoogle AI StudioとAntigravityの最新情報をお伝えしましたが、ご覧の通り、今日発表した新しいアップデートや機能はとても多く、そしてこれからもさらに増えていきます。ですので、ぜひフィードバックを送り続けてください。それこそが、私たちがコミュニティと一緒にこれらのプロダクトを作り上げていく方法だからです。それは私たちにとって、本当に大切なことです。今日は、AI Studioだけで20分ほどの間に、まったくのゼロから新しいビジネスを立ち上げられることをお見せしました。そして、それをAntigravityでさらに次のレベルへと引き上げることもできます。ですので、始めるのに今日より良いタイミングはありません。
Anshul： ありがとうございました。
Joana： 本当にありがとうございました。
Anshul： 残りのI/Oも楽しんでください。
Joana： ありがとうございました。