※本記事は、Google I/O 2026で行われたセッション「Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity」の内容を基に作成されています。本セッションでは、Vibe-codedプロトタイプを本番環境にスケールさせるための新しいクラスのツールとして、Google AI Studioにおける高速な探索から、GoogleのエージェントファーストなアプリケーションであるGoogle Antigravityを用いた自律的な開発への移行について解説されています。AI Studioでアイデアを高速に試し、コードをエクスポートし、アーキテクチャの計画、複数ファイルにまたがる機能の記述、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委ねる手法が紹介されました。登壇者は、Google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。動画の詳細情報および視聴は、Google I/O 2026のAIセッション一覧( https://goo.gle/AI-at-IO26 )からご覧いただけます。また、Google for Developersチャンネル( https://goo.gle/developers )では、開発者向けの最新情報が継続的に公開されております。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原発表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。
1. オープニングとGoogle DeepMindのビジョン
1.1 登壇者紹介とセッションの位置づけ
Joana Carrasqueira: 皆さん、ようこそお越しくださいました。会場の熱気はいかがでしょうか。私はJoana Carrasqueiraと申しまして、GoogleのファーストパーティチームでGroup Product Managerを務めております。今朝、Anshulをご覧になった方もいらっしゃるかもしれませんね。本日はGoogle AI StudioとAntigravityについて、何が新しくなったのかを余すところなくお伝えしたいと思っております。
Anshul Ramachandran: Anshulです。私はAntigravityのチームで働いております。よろしくお願いします。
Joana Carrasqueira: ちょうど私たちの前のセッションで、AmmaarとPaigeがGoogle AI Studioの全体的な体験について皆さんにご紹介したかと思います。今回の私たちのセッションでは、そこからもう一歩踏み込んだ深い部分までお話しできればと考えております。Anshul、その方向性で大丈夫でしょうか。
Anshul Ramachandran: 良いと思います。そういう構成で進めましょう。本日のセッションは、AmmaarとPaigeのセッションが土台を作ってくれた上で、私たちがその先にある具体的な機能や設計思想にまで踏み込んでお話しする位置づけになります。AI Studioの新しい部分、そしてAntigravityで何が起きているのか、両方の視点から皆さんにお伝えしていきたいと思います。
1.2 「責任あるAIで人類に貢献する」というDeepMindの目標
Joana Carrasqueira: では本題に入らせていただきます。まず大前提としてお伝えしておきたいのが、私たちGoogle DeepMindの根本的なゴールです。私たちは、人類に貢献するAIを責任ある形で構築することを目指しております。これは単なるスローガンではなく、私たちが日々取り組んでいるすべての活動の指針となっている考え方なのです。モデルにせよ、プロダクトにせよ、サービスにせよ、私たちが世に送り出すあらゆるものが、すべての方々にとって有益であってほしい。そして、どこにお住まいの方であろうと、どの言語を話される方であろうと、私たちのテクノロジーを通じてポジティブな体験を得ていただきたい。そう強く願いながら開発を進めております。
このように野心的な目標を掲げているからこそ、DeepMindでは本当に多種多様な取り組みを並行して進めており、その成果を最良の形で市場に届けようとしています。
1.3 「何でも作れる時代」におけるソフトウェア開発ルールの書き換えとGoogleのエコシステム戦略
Joana Carrasqueira: そして今、私たちは非常に特別な時代に生きていると感じます。それは「何でも作れる時代」と言い換えてもいいかもしれません。この「何でも作れる時代」において、ソフトウェア開発のルールはすっかり書き換えられてしまいました。何を作るのか、どう作るのかという問いそのものが劇的に変化しているのです。そして、その変化にどう反応するかが本当に重要になってきます。
だからこそGoogleは、皆さんが構築しようとするあらゆるタイプの体験に対応できるツールを揃えたスタック、そしてエコシステムを築き上げてきました。このエコシステムの強みは、探索から開発、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繋げられる点にあります。さらに、私たちのプロダクトは常に最新かつ最先端のモデルイノベーションによって支えられています。
Google AI Studioは、プレイグラウンドでモデルを試せる場所であり、エージェントを活用できる場所であり、ビルド体験を提供する場所でもある、いわばワンストップショップへと進化しつつあるのです。そして今、私たちはさらに多くのプロダクト統合を進めております。AI StudioへのGoogle Workspace統合や、AntigravityへのCloud Run統合についてはすでに発表させていただきました。皆さんが何を作ろうとしていても、Googleのエコシステムがその解決策を提供できる、そういう世界をますます構築しつつあるところです。
2. Google AI Studioの全体像と進化
2.1 「プロンプトからアプリへの最速ルート」というポジショニング
Joana Carrasqueira: 私たちがGoogle AI Studioを語るときによく使う表現があります。それは、Google AI Studioこそが「プロンプトからアプリへ至る最速のルート」である、というものです。これは決して誇張ではなく、実際に使っていただければそのスピード感を体感していただけると確信しております。後ほどデモでも実際にお見せしますが、アイデアを思いついてからそれが動くアプリケーションになるまでの時間が、本当に劇的に短くなっているのです。
このメッセージの背景には、Google AI Studioをどのような存在として位置づけたいのかという、私たちの明確な意図があります。開発者の皆さんが「作ってみたい」と思った瞬間と、実際にそれが形になる瞬間との間にある摩擦をできる限り取り除いていく、そういう方向性で私たちはプロダクトを磨き続けているのです。
2.2 プレイグラウンドから本格的開発・デプロイ環境への進化
Joana Carrasqueira: Google AI Studioが現時点でどのような姿になっているのか、その全体像を改めてお伝えしたいと思います。本当にこの数年でGoogle AI Studioは大きく進化してきました。ほんの数年前にお見せしていた頃のGoogle AI Studioは、モデルやさまざまな機能を試したり、テストしたりするためのプレイグラウンドという位置づけでした。
ところが今のGoogle AI Studioは、もはやアイデアを試すだけの場所ではありません。皆さんが作ったアプリをそのままCloud Runにデプロイできる場所にまでなっているのです。プレイグラウンドとして始まったプロダクトが、本格的な開発からデプロイまでを一気通貫で担えるプラットフォームへと変貌を遂げているわけです。この進化のスピード感は、私たち自身も驚くほどです。
2.3 Google Workspace・Cloud Runとのプロダクト統合
Joana Carrasqueira: 先ほども少し触れましたが、最近の重要な動きとして、Google AI Studioへのプロダクト統合がどんどん進んでいるという点があります。具体的には、Google Workspaceとの統合が新たに加わりましたし、Cloud Runへのワンクリックデプロイも実現しています。
こうした統合を進めている理由はシンプルです。私たちは、皆さんが作りたいものが何であっても対応できる、本当に堅牢で、皆さん一人ひとりにフィットするプロダクトを構築したいと考えているからです。皆さんが何かを作ろうとしたときに「これはAI Studioでは難しいから別のツールに移動しなければ」と感じる場面を、できるだけ減らしていきたい。そうした思いから、ワンストップで完結できるエコシステムを少しずつ形にしてきているのです。
2.4 I/Oで発表されたアップデート群と「容赦ないペース」での開発
Joana Carrasqueira: チームは本当に容赦のないペースで開発を続けています。私がこう申し上げるのを、どうか信じてください。すべてが本当に、本当に速く進んでいくのです。新しいものをほぼ毎日のように出荷している、そんな感覚すらあります。
今回のI/Oで発表させていただいたものをリストアップしてみたところ、その数の多さに皆さんにも驚いていただけるのではないかと思います。モバイルアプリ、ダイレクトデプロイ、Play Storeへの対応、Google Workspaceとの統合、そしてGoogle Antigravityのコーディングエージェントなど、本当にたくさんの機能が日々プロダクトに加わってきております。
そしてこの開発のスピード感の裏側には、皆さん開発者コミュニティからのフィードバックがあるのです。「ここをこう改善してほしい」「こういう体験にしてほしい」という具体的な声が、私たちに次に何を作るべきかを教えてくれています。スクリーン上の資料でご覧いただくよりも、実際にラップトップに切り替えて、プレイグラウンドでどのように動くのかをお見せしたほうが伝わると思います。それでは早速、デモに移らせていただきましょう。
3. デモのストーリー設定とResearch Agentによる市場調査
3.1 Louie Cinnamonの話から着想を得た「ベイエリアでペットショップを開く」というアイデア
Joana Carrasqueira: それではラップトップに画面を切り替えさせていただきます。これが現時点のGoogle AI Studioの画面です。先ほどPaigeとAmmaarが詳しくご紹介してくれましたので、全体的な部分は割愛させていただきますが、プレイグラウンドにはモデルや新しいエージェントが揃っていることだけはお伝えしておきたいと思います。
Google AI Studioには、いま複数のエージェントが登場しております。私が個人的にとても気に入っているのがData Analystです。他にもCustomer Support、Document Processorなど、本当にさまざまなユースケースに対応するエージェントがあります。これらをこれからご紹介していきますが、その前に今日のデモのストーリーをお話ししたいのです。
今朝のセッションで、JoshがLouie Cinnamonをステージで紹介していたのを覚えていらっしゃいますでしょうか。私はあのお話にとても感銘を受けまして、彼が休暇中にペットを安心して預けられるペットホテルを探さなければならないという課題を抱えていたという点が印象に残りました。そこで私はあるアイデアを思いついたのです。「いっそ自分で新しいビジネスを立ち上げてしまおう。ペットショップを開いて、ペットたちが滞在できるホテルのような場所を作ろう」と。
ただ問題があります。私自身、ペットショップビジネスについて何も知らないのです。会場の皆さんの中に詳しい方はいらっしゃいますか。いらっしゃらないようですね。でも大丈夫です。なぜならAI Studioにはエージェントがいるのですから、彼らに助けてもらえばいいのです。
3.2 「ベイエリアの小売市場リサーチアナリスト」というプロンプト設計
Joana Carrasqueira: 私はすでにプロンプトを準備してきました。実はこのプロンプトはGeminiアプリで一度推敲を重ねたものです。これからResearch Agentに少し市場調査をお願いして、私のアイデアがベイエリアで本当に実現可能かどうかを確認してもらおうと思います。
プロンプトの内容をご紹介させてください。私はこのように書きました。「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、一流の小売市場リサーチアナリストです。私はこの地域で独立系のリアル店舗ペットショップの開業を計画しております。包括的な深掘りリサーチと市場分析をお願いします」と。
このように役割と前提を明示したうえで、Research Agentに調べてもらいたい項目を一つひとつ具体的に指定しました。ターゲットとなる顧客層の特性、地域内のマイクロマーケット、人口統計データとペット所有率との相関、在庫戦略、そしてレコメンデーションといった具合に、必要な観点をすべて書き出していったのです。
エージェントに対しては、こうして役割設定と必要なアウトプットを明確に指示してあげることが、質の高いリサーチ結果を得るために重要だと感じております。
3.3 ターゲット属性・マイクロマーケット・在庫戦略まで指定した深掘りレポートの生成
Joana Carrasqueira: それでは実際に、このプロンプトをAI Studioに貼り付けて実行してみます。とはいえ、Wi-Fiの状況とライブデモの相性は皆さんご存じの通りですので、安全策として本日の早い時間帯にあらかじめ実行しておきました。
その結果がこちらです。プロンプトを与え、エージェントが思考プロセスを見せてくれて、私がリサーチプランを承認すると、エージェントが調査を開始しました。プランには、私が依頼した項目がすべて漏れなく含まれていることが確認できます。そして最終的に、非常に深く、ステップバイステップで「次に何をすべきか」までを示してくれる、本当に充実したレポートが返ってきたのです。
これはあくまでDeep Research Agentの一例にすぎません。
3.4 Max preview(夜間タスク向け)など複数エージェントの使い分け
Joana Carrasqueira: Research Agentの話を続けますと、このセクションにはMax previewというオプションも用意されております。これは一晩かけて実行するような、より時間をかけた重い調査タスクに向いているものです。それ以外にも複数のタイプのエージェントが並んでおりますので、目的に応じて選んでいただけるようになっています。
重要なのは、これらすべてが「モデル選択」と同じセクション内に揃っているという点です。エージェントごとに別の画面に移動する必要はなく、同じ場所で用途に合わせて使い分けられるようになっているのです。
3.5 System Instructionsによる素早いペルソナ切替えという代替手段
Joana Carrasqueira: ただし、いまお見せしたDeep Research Agentのような時間のかかる重厚な分析ではなく、もっと素早い分析が欲しい場合もありますよね。そのようなときに使えるのが、System Instructionsの機能です。
System Instructionsでは、モデルに演じてもらいたいシステム指示やペルソナを選択することができます。そこに説明を加え、必要であれば制約条件も追加してあげれば、その設定のもとでリサーチを実行してくれるのです。試しに私もこれをクリックして、先ほどと同じプロンプトをそのまま貼り付けて実行してみます。少し時間がかかりますが、それは全く問題ありません。エージェントが裏でリサーチを進めてくれている間、私自身も「市場調査は終わった、次に何をすべきか」と考えを進めることができるからです。
このように、重い深掘り調査が必要な場面ではDeep Research AgentやMax previewを、もっと軽快にペルソナを切り替えて分析したい場面ではSystem Instructionsを、という形で目的に応じた使い分けができるようになっているのです。
4. Agentic Focus Groupによるウェブサイトのフィードバック取得
4.1 Google社員のペットで作った初期ウェブサイトの紹介
Joana Carrasqueira: 市場調査が終わったところで、私は次のステップを考え始めました。ベイエリアでペットショップを開くのは良いタイミングだとリサーチで分かりましたが、次に何をすべきでしょうか。物件を見つけること、これは確かに大事ですね。でもその前に、お客様に私のお店の存在を知っていただかなければなりません。そう、ウェブサイトが必要なのです。
そこで私は家に帰ってウェブサイトと在庫の準備に取り組んだ、という設定で進めさせてください。実際にできあがったウェブサイトがこちらです。皆さんいかがでしょうか。ここで一つ、楽しい裏話をお伝えしますと、この画面に映っているペットたちは、すべて実在するGoogle社員のペットなのです。Joshの愛犬たちも見えますし、私の小さなJonも映っております。Jonは私のペットなんです。ですので、これはまさにGoogle社内のペットたちで作り上げたウェブサイトでして、私個人としてはI/Oの中でも最もほっこりする瞬間だと感じております。
ただ、ウェブサイトの仕上がりとしては、正直に言ってかなり基本的なものです。お客様を惹きつけられる水準にはまだ達していません。では、このウェブサイトをさらに良くするためには何が必要でしょうか。皆さん、フィードバックを聞かせてください。新しいプロダクトを開発し、新しいビジネスを立ち上げようとしているのですから、私にはフィードバックが必要なのです。ここで重要な問いが浮かんできます。どうすれば、フィードバックを素早く集めることができるのでしょうか。
4.2 近日リリース予定の「Agentic Focus Group」アプリの仕組み
Joana Carrasqueira: その答えとなるのが、これからご紹介する新しいアプリです。これはGoogle AI Studioのアプリセクションに近日中に登場予定の、かなり新しいアプリでして、私にとっては今日ご紹介する機能の中でも特にお気に入りのものなのです。
このアプリは「リミックス」して使うことができます。何をしてくれるアプリかと申しますと、エージェントを活用したフォーカスグループを実現してくれるのです。仕組みとしては、複数のエージェントがそれぞれ異なるタイプのユーザーセグメントやオーディエンスを演じてくれます。つまり、自分のビジネスで惹きつけたいと考えているターゲット層の人格を、エージェントたちが代わりに引き受けて、フィードバックを返してくれるという仕組みになっているのです。
この機能は本当に有用です。オンラインビジネスを運営している方、スタートアップを立ち上げようとしている方、自分のニッチなターゲット層を特定したいビルダーの方にとって、リミックスして使えば、自分のビジネスに合わせて任意のペルソナを調整することができるのです。
4.3 Skeptical CFO・UX Lead・Status Seekerなどペルソナエージェントによる感情分析
Joana Carrasqueira: 今回のデモでは、わかりやすさを優先して、ごく一般的なペルソナをそのまま使わせていただきます。具体的にはSkeptical CFO(懐疑的なCFO)、UX Lead(UXリード)、Status Seeker(ステータス志向のユーザー)といった、汎用的なペルソナを残した状態で進めます。
実行の流れとしては、先ほどお見せしたウェブサイトを入力として与え、このエージェント・フォーカスグループに走らせます。すると、分析を進めている間にエージェントたちがそれぞれ説明を返してくれます。私のウェブサイトについての感情分析はどうなっているのか、彼らはどう感じたのか、といった内容です。
ここで重要なポイントがあります。それは、エージェントたちが返してくれた内容を踏まえて、ウェブサイトの次のイテレーションへとフィードバックを反映していけるという点です。つまり、彼らから得られた知見をもとに、次のバージョンでは何を変えるべきかを具体的に組み込んでいけるわけです。
4.4 「Busy Executive」からの「現状サイトは摩擦の高い時間のかかる養子縁組プロセス」というフィードバック例
Joana Carrasqueira: 実際にどのようなフィードバックが返ってくるのか、具体例をご覧いただきましょう。画面では分析結果、感情の傾向、そして各ペルソナごとのマッチレーダーが表示されています。
たとえばBusy Executive(多忙なエグゼクティブ)というペルソナはこう言っております。「心温まる内容ではあるものの、現状のサイトは摩擦の高い、時間のかかる養子縁組プロセスをユーザーに強いている」と。このように、選んでいるペルソナに応じて、返ってくる視点がガラッと変わるのです。多忙なエグゼクティブの視点からは、ペットを迎え入れるまでのプロセスにかかる手間と時間が大きな障壁として認識されている、という具体的な指摘が得られたわけです。
このフィードバックは非常に示唆に富んでいます。サイトを訪れた人がどこで離脱してしまう可能性があるのか、どのような期待を持って来ているのか、それを実際のユーザーテストを行わずとも、複数のペルソナの目線から多角的に把握できるのです。私はこの結果を踏まえて、サイトに残っている摩擦をどう減らすか、Busy Executiveのような層にも刺さる構成にするにはどうすべきか、といった具体的な改善方針を立てることができました。
5. Stitchによるデザイン生成とWorkspace連携の在庫管理ダッシュボード
5.1 「ベイエリアのペットショップのランディングページ」プロンプトでのStitchデザイン候補生成
Joana Carrasqueira: フォーカスグループからのフィードバックを受けて、私はウェブサイトをさらに作り込んでいきたいと考えました。先ほどお見せしたサイトは確かに可愛らしいのですが、ベストな出来とは言えません。そこでとても便利な機能をご紹介したいのです。それがStitchです。
Stitchの使い方はとてもシンプルでして、たとえば「ベイエリアのペットショップ向けのランディングページを作って」と指示するだけで実行できます。すると、Stitchが動き始めて、デザイン候補をいくつか提案してくれるのです。ライブデモですので、うまく動かない可能性もありますが……はい、無事に出てまいりました。複数のデザイン例が画面に並んでいるのがご確認いただけるかと思います。
5.2 Stitchの成果物をAI StudioのBuildタブに直接エクスポートする流れ
Joana Carrasqueira: Stitchが提示してくれたデザイン例の中に気に入ったものがあれば、そのままAI Studioにエクスポートすることができるようになっております。これは本当に便利な体験でして、Stitchで作ったデザインがAI StudioのBuildタブに直接開かれるのです。
その状態でモデルに対して「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ください」と指示してあげると、Stitchで作成したデザインをベースにした新しいウェブサイトをまるごと構築してくれます。つまり、最初に思いついたアイデアからStitchでデザイン案を生成し、その案をAI Studioに持ち込んでウェブサイトとして実装する、という流れが一つのプロダクト体験の中で完結するわけです。
ここまでの流れを整理しますと、市場調査を行い、初期のウェブサイトを用意し、エージェントによるフォーカスグループでフィードバックを集め、Stitchで新しいデザイン案を作り、それをAI Studioに戻して構築を続ける、という形でビジネス立ち上げの一連のステップをAI Studioの中で進めることができたのです。私としてはこのビジネス、なかなか成功しそうだと思っているのですが、皆さんはいかがでしょうか。
5.3 Google SheetsとDriveで運用していた既存在庫データの課題
Joana Carrasqueira: ここで、もう一つ重要な要素が見えてきました。それが在庫管理です。在庫がなければビジネスは成り立ちません。
私はこれまで、在庫管理をかなり原始的な方法で行ってきました。具体的にはGoogle Sheetを使って管理していたのです。スプレッドシートには、扱うペットたちのアイデアや名前、動物の種類、品種といった情報を入れています。さらに写真も付け加えていまして、その画像ファイル自体はGoogle Driveに保管してあります。健康状態のステータスも記録するようにしておりました。
正直に申し上げますと、悪い管理方法ではないと思います。ただ、もっと良くできるのではないか、というのが私の素直な感覚でした。皆さんも同感ではないでしょうか。スプレッドシートを開いて確認するという作業を毎回繰り返すよりも、もっと業務に適した形のダッシュボードがあるはずだ、と。
5.4 AI StudioのBuildタブで「Google Sheets連携の在庫管理ダッシュボード」を生成
Joana Carrasqueira: ここで思い出していただきたいのが、Google AI StudioがWorkspaceとの統合に対応しているという事実です。それならば、この在庫管理用のダッシュボードもAI Studioで作ってしまえばいいのではないか、と考えました。
Buildタブに移動して、こう指示します。「私のペットショップ用のダッシュボードを作成してください。在庫管理のためにGoogle Sheetsとの統合も可能にしてください」と。そして実行するわけです。皆さんもう察しがついているかもしれませんが、これも事前に読み込んでおきましたので、生成された結果をお見せしますね。
私は同じプロンプトをモデルに与えたうえで、何度か小さな調整を加えてイテレーションを重ねていきました。具体的には、フォーカスグループで得られたフィードバックを反映して、より自分のブランドに合った配色スキームへと改善していったのです。モデルが処理を進めている間に、Google Sheetsとの統合の認可も求められました。履歴をスクロールしてお見せしたいと思います。
5.5 ブランド配色に合わせた反復改善とアプリ・Sheets間の双方向リアルタイム同期(猫「John」のステータス変更デモ)
Joana Carrasqueira: それでは実際に動かしてみましょう。きちんと動作するでしょうか。動きました。これで私は、Google Sheets、そしてGoogle Driveと完全に統合された在庫管理ツールを手に入れたことになります。
このダッシュボード上では、ペットの総数、現在引き取り可能な頭数、すでに譲渡された頭数、そして健康状態を確認することができます。さらにアセットギャラリーも見えますので、扱っている動物たちをまとめて管理できるのです。
ここで実際に修正が必要なケースを試してみましょう。たとえばJohnを探そうとすると、Johnは「引き取り可能」のステータスのままになっています。Johnは私の飼い猫ですので、このステータスは変更したいところです。そこで「Adopted(譲渡済み)」に移動させてみます。
ここで本当に素晴らしいのが、リアルタイム同期が双方向で機能している点です。アプリ側で変更を加えると、その変更が即座にGoogle Sheetにも反映されます。逆に、スプレッドシート側で何かを変更しても、たとえば健康状態を「Needs Checkup(要健診)」に変更したような場合でも、その変更がアプリ側にもしっかりと反映されるのです。これは本当に便利な機能でして、私としては「アプリで管理するのか、スプレッドシートで管理するのか」と悩む必要がなくなる体験だと感じております。
6. マーケティングツール構築とAI Studioパート総括
6.1 「10個のCTAと広告最適化を支援するマーケティングツール」のプロンプト
Joana Carrasqueira: ここまでで、市場調査、ウェブサイトの初期構築、フォーカスグループによる改善、Stitchを起点とした新しいウェブサイトの構築、そして在庫管理ツールの整備まで進めてきました。残された最後のステップは何でしょうか。お客様を見つけてくることです。
そこで再びAI Studioに戻って、私はこう考えました。「集客のための戦略が必要だ。でもその戦略の組み立て方が分からない。だったらモデルに相談してみよう」と。私が入力したプロンプトはこのような内容です。「私のペットショップのGo-to-Marketを支援するマーケティングツールを作ってください。10個のCTAを提示してください。そして広告の最適化も手伝ってください」と。
実行すると、モデルが私の次のプロンプトをそのまま受け取って、Go-to-Market戦略のためのダッシュボードのような形で結果を返してくれました。ここで私が行うのは、自分のウェブサイトのリンクをそのまま貼り付けることだけです。そうすることで、このダッシュボードは単なる戦略の提案ではなく、私の具体的なサイトに対して機能するグロウス戦略へと変わっていくのです。
6.2 Nano Banana・Veoとの連携によるクリエイティブ生成
Joana Carrasqueira: このマーケティングツールから、私はさまざまな種類のマーケティング素材を文字通りどんなものでも生成できるようになっています。具体的には、お客様の心をつかむためのフック、ビジュアル素材、そういったクリエイティブ全般を作り出すことができます。
そしてここがとても重要なのですが、このツールはNano BananaやVeoとも連携することができるのです。つまり、画像生成や動画生成のためのモデルとシームレスに繋がっているということです。これによって、ブランドアイデンティティを作ったり、ロゴを生成したりといった作業まで、すべてこの環境の中で完結できるようになっております。
6.3 グロウススコア・フリクション分析・SEO分析・広告シミュレータの統合
Joana Carrasqueira: ダッシュボードに表示される具体的な要素についても触れさせてください。私の現在のウェブサイトに対する評価として、グロウススコアが算出されています。さらにフリクション分析、つまりユーザーが離脱してしまう可能性のある摩擦ポイントの分析結果も確認できます。
加えてSEOとメタデータの分析も提供されておりますし、これまでに展開しているキャンペーンも一つの画面にまとめて表示されます。そして特に便利なのが、広告シミュレーターです。実際に出稿する前に、広告がどのような効果を生みそうかを試すことができる仕組みになっており、すぐに展開できる状態に整えられているのです。
6.4 「AI Studioはスタートアップ・ビルダー・スモールビジネスのワンストップショップ」という主張
Joana Carrasqueira: こうしてみると、Google AI Studioはまさにスタートアップ、ビルダー、そして小規模ビジネスにとってのワンストップショップになりつつあると言えるのではないでしょうか。私が今ご覧いただいたように、AI Studioの中でビジネスを丸ごと管理し、作り上げていくことができるのです。
市場調査からスタートして、ウェブサイトを構築し、エージェント・フォーカスグループで改善を重ね、Stitchで新しいデザインを作り、AI Studioに戻して構築を続け、在庫管理ツールを作り、そしてGo-to-Market戦略を整える。この一連の流れすべてが、一つのプラットフォームの中で完結したことになります。これは数年前には考えられなかった体験だと思います。
6.5 試すべき機能の推奨(Agents・Customer Support・Data Analysis・Research・Focus Groups)
Joana Carrasqueira: ここまでがGoogle AI Studioについて私からお伝えしたかった内容です。I/Oの後にぜひ皆さんに試していただきたい機能がいくつかあります。
まず間違いなくおすすめしたいのがエージェントです。Customer Support、Data Analysis、Researchといったエージェントは、それぞれ非常に強力ですので、ぜひ触ってみていただきたいと思います。さらにAI Studio内に統合されたAntigravityも試す価値があります。これは後ほどAnshulから詳しくお話があります。そして今回新しくご紹介した、新しいフォーカスグループの機能も忘れずに試してみてください。これらを組み合わせれば、皆さんのビジネスを次のレベルへと引き上げていただけるはずです。
そして最後にもう一つ、AI Studioにとって非常に重要な統合がございます。それがAntigravityとの統合です。ここからはAnshulが、Antigravityで何が新しくなったのかについて、皆さんに余すところなくご紹介してくれます。
Anshul Ramachandran: ありがとう、Joana。皆さん、Joanaに大きな拍手をお願いします。
7. Antigravity 2.0の発表と設計思想
7.1 Antigravity 2.0の発表とアクセス集中による認証障害の説明
Anshul Ramachandran: それでは私から、Antigravityについてもう少し詳しくお話しさせていただきます。今朝のキーノートの中で何度か言及がありましたので、皆さんすでに耳にされているかと思いますが、本日は新機能をどのような思考プロセスで設計してきたのか、その背景の部分にも時間を使ってお伝えしたいと思っております。
そして今朝の最大の発表が、Antigravity 2.0です。実は、皆さんがあまりに熱心にログインを試みてくださったために、私たちの認証サービスが落ちてしまうという出来事がありました。それだけ多くの方がアクセスを試みてくださっていたということでして、現在はすべて修正済みです。本日早い時間帯に問題に遭遇された方がいらっしゃいましたら、ぜひもう一度お試しください。ご迷惑をおかけしたことをお詫びいたします。
7.2 2025年11月のAntigravity IDEリリースからの経緯
Anshul Ramachandran: Antigravity IDEを最初にリリースしたのは2025年11月のことでした。改めて振り返ってみますと、リリースからまだ六、七、八ヶ月ほどしか経っていないというのは、自分でも驚くべきことです。当時、私たちはこのプロダクトを主にAIパワードIDEとして打ち出しました。
ただ、最初のAntigravity IDEにも、もう一つのサーフェスを用意していたのです。それがAgent Managerと呼んでいたものでして、「エージェントファーストの世界が来たらどうなるのか」という私たちなりの仮説を込めた画面でした。
7.3 IDE内「Agent Manager」というエージェントファースト面の実験
Anshul Ramachandran: Agent Managerをなぜ用意したのか、その思考プロセスをお伝えしたいと思います。考えてみてください。もし大半の時間、エージェントが大半の作業をこなしているのだとしたら、その状況でIDEの70〜80%がエージェント以外の要素で占められているとすれば、何かがおかしいと感じませんか。
そこで私たちは、UI全体がエージェントとの会話、複数のエージェントの管理、そしてエージェントから皆さんへの何らかのアーティファクトやコミュニケーションに焦点を絞ったとき、どのような姿になるのかを設計し始めました。とはいえ、その新しいサーフェスを最初からプライマリにすることはしませんでした。「ここに置いてみて、皆さんが本当にこの体験を喜んでくれるかどうか様子を見てみよう」というスタンスだったのです。これは、いわゆるエージェントファーストのパラダイムがまだ広く流行する前の時期の話でした。
7.4 「IDEの70-80%がエージェントなら何かがおかしい」という気づきと独立アプリ化の決断
Anshul Ramachandran: 結果として、答えは「イエス」でした。皆さんはこのエージェントファーストの体験を本当に楽しんでくださったのです。そしてここ数ヶ月の中で、私たちにとってかなり明確になってきたことがあります。それは、エージェントファーストのサーフェスを、独立したスタンドアロンのアプリケーションへと切り出すべきだ、ということでした。
そうすれば、皆さんはエージェントとの対話に純粋に集中することができますし、もしAntigravity 2.0でコーディングをしたいということであれば、お好きなIDEを自由に組み合わせて使っていただける形になります。一方で、Antigravityをコーディング以外の用途にも広く使いたいという方々のために、エージェントに専念できる一つの場所を提供することができるわけです。これが、私たちが目指してきたエンドゴール、つまり次の時代のために作られたエージェントファーストのプラットフォームを構築するということなのです。
7.5 「n個のエージェントがx個のプロジェクトを横断する世界」というビジョン
Anshul Ramachandran: ここで一つ皆さんに聞いてみたいのですが、今日「エージェント」という言葉に少々お疲れになっている方はどのくらいいらっしゃいますか。少しいらっしゃいますね。残念ながら、これから私はさらに「エージェント」という言葉を連発していきますので、あらかじめお詫びしておきます。
私たちが本気で考えているのは、エージェントとどう協働すれば、皆さんがより多くのことを成し遂げられて、集中力も維持できて、それでいてセキュリティやパーミッションといった重要な観点も常に意識し続けられるか、という問いです。今回、本当に多くの機能をローンチしました。私たちは、エージェントがより強力でより効率的により良い仕事をできるようにするためのコアエージェントの基本機能の改善にも取り組んでいますし、同時にUIがどのように進化していくべきかも深く考えています。なぜなら私たちは、皆さんがn個のエージェントを、x個の異なるプロジェクトをまたいで連携させて働かせる、そんな世界を本気で信じているからです。これは従来の働き方とは全く異なる新しいやり方ですし、その変化が皆さんのアウトプットを何倍にも引き上げてくれることを願っております。
7.6 IDEらしさを意図的に排した最小限のエントリーポイントと画面構成
Anshul Ramachandran: ここで実際にラップトップにお切り替えしますね。私はJoanaほど上手にライブで何かを作り上げる自信はありませんし、時間もかかってしまうので、本格的なビルド作業をその場で行うことはいたしません。ただ、私の共同発表者であるKevinが、開発者キーノートに合わせて全機能を実際に動かしている20分のデモを公開しておりますので、機能を網羅的にご覧になりたい方はそちらを参照していただければと思います。
本日皆さんにお伝えしたいのは、Antigravity 2.0の全体像、設計上のランドスケープ、そして私たちがどのような設計判断を行ってきたのかという内側の理解です。これを共有することで、皆さんがAntigravity 2.0を最大限活用していただけるようになるのではないかと考えております。
ご覧の通り、この画面はIDEのようには見えませんよね。これがAntigravity 2.0のミニマルなエントリーポイントなのです。あるのは皆さん自身、エージェント、そして会話だけです。これは新しいラップトップなのですが、ここで皆さんにいくつかの要素をハイライトできるように、事前にタスクを一つだけ走らせておきました。中央にあるのがエージェントとの会話領域でして、すべてのエージェント、すべての会話がここに集約されます。マルチターンの対話なども、すべてこの中央の領域で行えます。右側にはサイドパネルがあり、こちらにはさまざまな要素が並んでいます。これから一つずつご紹介していきます。
8. コアエージェント機能の強化:Sub-agents・非同期処理・Hooks
8.1 大きく曖昧なタスクでLLMがマルチタスク混乱する問題とSub-agentsの導入
Anshul Ramachandran: 右側のサイドパネルの最初の要素として、まずSub-agentsについてお話ししたいと思います。これは今回のAntigravity 2.0で新たにプロダクトに追加した機能です。なぜこの機能を入れたのか、その背景をお伝えしたいのです。
現実として、皆さんはAntigravityでどんどん複雑なタスクをこなそうとされています。そのときに、一つのエージェントだけがすべての作業を引き受けようとすると、どうしても非常に大きく、漠然としたタスクを与えてしまいがちです。皆さんもこれまでにLLMが、自分自身でマルチタスクをこなそうとして少し混乱してしまう場面に遭遇したことがあるのではないでしょうか。これはよくあることなのです。
そこで私たちが実現したかったのは、メインエージェント自身が「これはきちんとスコープが切れた独立したタスクだ」と判断できるようにすることです。そしてそのタスクを、そのことだけに集中する一つのサブエージェントに引き渡すという仕組みです。サブエージェントは自分の仕事を完遂した後、その出力の中でメインの会話にとって意味のあるものを、メインエージェントに報告して戻します。
この設計の何が嬉しいのか、整理させてください。まずメインエージェントは、皆さんから与えられた大きく漠然としたタスクを分解することに集中し続けられます。同時にサブエージェントは、与えられた一つのことにしっかり専念できます。さらに、もしn個のタスクが同時並行で実行可能であれば、並列化の恩恵も得られるのです。並列にできるならやらない理由はありません。
8.2 「I/OでAntigravityに何がローンチされたか教えて」という明示的プロンプトでのSub-agentsライブデモ
Anshul Ramachandran: 実際の動きをお見せしましょう。新しい会話を開始して、新しいプロジェクトを開きます。プロジェクトについては後ほど詳しくお話ししますが、横でちょっとしたアイデアを試したいときには、こうしたスタンドアロンの会話を立ち上げることもできるのです。
今回はサブエージェントの挙動が分かりやすく見えるように、あえて明示的な指示をしてみます。「サブエージェントをいくつか起動して、I/OでGoogle Antigravityに関してローンチされたものを全部教えてください」とお願いしてみます。デモの神様が味方してくれるといいのですが……、はい、うまく動きました。ご覧の通り、私が明示的に依頼したように、複数のサブエージェントが素早く起動されているのが分かります。それぞれをクリックすると、メインエージェントが各サブエージェントに対してどのようなプロンプトを渡したのか、その内容まで確認することができます。
これらはすべて並列で進行していきます。メインエージェントの側に戻ってみると、サブエージェントたちが順次「タスクが完了しました、ご依頼いただいた情報はこちらです」と報告を返してきているのが見て取れます。メインエージェントはその情報を受け取り、まとめて統合してくれるのです。これは非常にシンプルなサブエージェントの例ですが、コアのエージェント体験を改善する一つの取り組みとして導入した機能になります。
8.3 パッケージインストールや更新で5分待つ問題と非同期バックグラウンドタスクのプリミティブ化
Anshul Ramachandran: コアエージェント機能の強化はこれだけではありません。二つ目の取り組みとして、新しいプロジェクトを始めるときの時間の使い方を見直しました。新しいプロジェクトを立ち上げると、実は多くの時間がパッケージのインストールやアップデートといったコマンドに費やされているのです。エージェントがエキサイティングな作業を進めていたかと思いきや、突然、パッケージのインストールやアップデートが終わるまで5分間も待たされる、そんな場面に遭遇しがちです。
調べてみると、こうした長時間実行されるコマンド類は、実際には非同期にバックグラウンドで処理できるものが非常に多いと分かりました。そこでAntigravityでは、非同期プロセスと非同期タスク管理を、もはやコアプリミティブの一つとして組み込むことにしました。
先ほどの会話の中で、本当にバックグラウンドで動いていたのか確認してみましょう。はい、ご覧の通り、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進んでおり、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は完了しました」と報告が返ってきているのが分かります。サブエージェントが並列化を可能にしたのと同じように、この非同期処理もまた、皆さんのタスクをより早く完了させるためのもう一つのコアプリミティブとして加わったわけです。
8.4 メインエージェントがコードを書く間にインストールが裏で完了するという複合効果
Anshul Ramachandran: さらに面白いのは、この二つの機能、つまりサブエージェントと非同期処理が組み合わさったときの効果です。両者は互いに掛け合わさる形で効果を発揮します。メイン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起動し、それと並行して自分自身の作業も継続できる、というイメージです。
実際に先ほどのデモで起きていたことを思い出してみると、すべてのインストール処理がバックグラウンドで進んでいる間、メインエージェントはコードを書く作業を並行して進めていました。その結果、最後にはパッケージの準備が完了しており、コードも書き上がっていて、そのままアプリを表示できる状態になっていたのです。これがコアプリミティブを組み合わせて構築している私たちの設計思想です。
8.5 JSONファイルで定義するHooks機構と企業独自ロジック注入のユースケース
Anshul Ramachandran: エージェントに対して追加したコアプリミティブの三つ目が、Hooksというアイデアです。これは皆さん自身が独自のカスタムスクリプトを用意して、それをエージェントの挙動に組み込めるプログラム的な仕組みです。
これはすべてJSONファイルで定義する形になっておりまして、ドキュメントにも詳しい記述があります。仕組みとしては、たとえば「ある特定のツールを実行する直前」や「ターンを停止する直前」といった節目に対して、「必ずこのスクリプトを実行してください」と宣言できるのです。
このHooksの良いユースケースとは何でしょうか。たとえば、すべての会話のあとにエージェントに対して、ご自身や所属企業に固有の何らかの妥当性チェックを実行させたいとします。そのチェックロジックをカスタムスクリプトとして定義し、stopコマンドのフックとして登録しておけば、エージェントはそのスクリプトをプログラム的に必ず呼び出してくれるようになるのです。つまりこれは、エージェントの挙動の中に、皆さん自身のカスタムロジックを組み込めるようにする仕組みだと言えます。
なかなか抽象的なテーマも含まれますが、こうしたアイデアをAntigravity 2.0として実際にプロダクトの中に持ち込んでおります。これによって、エージェントはサービスとしてさらに強力なものになっているのです。
9. ArtifactsとProjects:エージェントの可視化と統制
9.1 長時間自律実行するエージェントとの信頼構築という課題
Anshul Ramachandran: ここまではエージェント側のコア機能の強化についてお話ししてきましたが、ここからはアプリ側、つまりAntigravity 2.0のUIについてもう少し触れていきたいと思います。右側のパネルを少し見てきましたよね。サブエージェントやバックグラウンドタスクについてもご紹介しました。実は先ほど走らせていたnpm run devもまだ動いておりまして、立ち上がっている様子が確認できます。
ここで皆さんにご紹介したいのが、私たちがArtifactsと呼んでいる概念です。エージェントがどんどん長い時間、自律的に動くようになっていくのであれば、その進捗を皆さんに分かる形でコミュニケーションできるようにする必要があります。先ほど私自身も会話の履歴をスクロールしながら「この会話の中で結局何が起きたのか」「どこで何があったのか」と確認していましたよね。テキストは膨大ですし、ツール呼び出しも大量にあり、エージェントは本当に多くのことをこなしているのです。ですので、テキストの連なりや呼び出しの羅列を眺めるだけでは、エージェントが何をしたのかを把握する上で必ずしも最良の方法とは言えません。
9.2 Markdownファイル・コード変更・実装計画・ウォークスルー・タスクリストなどのartifact形式
Anshul Ramachandran: そこでArtifactsの出番です。Artifactsとは、たとえばMarkdownファイルであったり、コードの変更であったり、「ここを見てほしい」とエージェント側から皆さんに提示したいものを、エージェントが何をしているのかを少し説明しながら示してくれる仕組みです。これによって皆さんは、エージェントが正しい方向に進んでいるという信頼を構築できるようになるのです。
たとえば今回のタスクの冒頭でも、エージェントは実装計画を生成してくれていました。「これからこういうことを計画しています」といった内容が共有されたわけです。ほかにも、すべての作業を終えた後にはウォークスルー、タスクリストが提示されており、もちろんファイルそのものの変更も含まれます。変更されたすべてのファイルを順に確認していけるようになっているのです。
9.3 artifactへのインラインコメント機能とAntigravity 2.0のインラインコードレビューフロー
Anshul Ramachandran: Artifactsの本当に良いところは、それらにコメントを残せるという点です。テキスト形式のartifactであっても、スクリーンショットのようなビジュアル形式のartifactであっても、皆さんはそこに直接コメントを書き込むことができるのです。
たとえばエージェントが「これが私の計画です、こうやって進めようと思います」と提示してきたとします。そこで皆さんが「いや、ちょっと違う」と感じたとき、エージェントと長々と会話をやり取りして説得する必要はありません。微妙なニュアンスの違いを伝えたいだけであれば、インラインでコメントを残せばいいのです。エージェントはそのコメントを取り込みながら、作業を継続してくれます。これがエージェントを軌道修正する一つのやり方になります。
さらにAntigravity 2.0で新たに行ったこととして、コードのインラインレビューを以前よりずっと簡単にこなせるフローを整備しました。これは旧来のAgent ManagerやIDEには存在しなかった機能です。エージェントが書いてくれたコードに対して、本当に細部まで踏み込んでレビューしたいときに、そのレビューフロー全体がAntigravity 2.0の中に直接組み込まれているという形です。これがAntigravity 2.0の右側パネル周りで皆さんにお伝えしておきたい部分です。エージェントとの会話を深掘りし、何が起きているかを把握するための場所として機能してくれます。
9.4 「リポジトリ=エージェント単位」から汎用的なリソースコレクションへの拡張(Projects)
Anshul Ramachandran: 冒頭でもお伝えしましたが、私は今日「エージェント」という単語を何度も連発しております。私たちが目指している姿は、皆さんが複数のエージェントを、すべてのプロジェクトを横断する形で並列に走らせることなのです。複数のアイデアを抱えていらっしゃるかもしれません。Joanaが作ったアプリをローカルのAntigravityに引き込んだとして、「実はこのアイデアもあって、あのアイデアもあって、さらにこのアイデアも試したい」となるかもしれません。私たちのゴールは、そのすべてのエージェントを並列に起動できて、それがきちんと動くようにすることです。
そのために、私たちは左側のサイドバーの設計にかなりの時間をかけて取り組みました。一見するとそれほど大きな変化に見えないかもしれませんが、ここには実はたくさんのアイデアが詰まっています。最初に取り組んだのが、Projectsという概念の導入です。
歴史的に言うと、私たちはエージェントをリポジトリに紐づけていました。コードリポジトリがあって、そこで作業するエージェントがある、というのが基本的なプリミティブだったのです。今回その考え方をもう少し広げました。プロジェクトとは、エージェントが作業対象とできる、より汎用的なリソースの集合体であり、皆さんがパーミッションを適用できる単位なのです。
9.5 複数フォルダ・複数リポジトリを1プロジェクトに紐付けることでのマイクロサービス対応
Anshul Ramachandran: どういう意味かと申しますと、たとえば私が持っているこのtodo-appというプロジェクトを開いてProject Settingsを見てみましょう。一つのプロジェクトに対して、複数のフォルダを接続することができるのです。
つまり、もし皆さんのエージェントを複数のリポジトリにまたがって動かしたいというニーズがある場合、たとえばマイクロサービスベースのシステムをお持ちの場合でも、それが本当に簡単に実現できるようになりました。二つのリポジトリにそれぞれエージェントを置いて、それらが互いに連携する仕組みを作る必要はもうありません。プロジェクトを一つ作り、そのプロジェクトに対して必要なリポジトリへのアクセスを許可するだけで、所属するエージェントたちがそれらのリポジトリを同時に扱えるようになります。そして複数のリポジトリにまたがる編集も実行できるのです。
9.6 プロジェクトレベルのパーミッション管理と「エージェント暴走」事故への対策
Anshul Ramachandran: プロジェクトを作ったもう一つの大きな理由は、設定やパーミッションをプロジェクトレベルで定義できるようにしたかったという点にあります。
皆さんもオンラインで見かけたことがあるのではないでしょうか。エージェントが暴走して、想定外のものをまとめて削除してしまった、というような話です。「どうしてこんなことになったんだろう」と呆然としてしまう、あの状況です。実のところ、こうした事故の多くは、エージェントがどんどん多くの作業をこなすようになるにつれて、こちら側がついエージェントに対して権限をどんどん与えてしまう、という非常に自然な流れに帰着するのです。「毎回毎回コマンドを承認しろと聞いてくるのをやめてくれ」と感じることは、こうしたエージェントのデフォルト挙動に対する皆さんの素直な反応でしょう。気がついたら、皆さんのエージェントは、コンピュータ上で実質的に何でもできるようになってしまっている、という状況に陥るわけです。私のフレーズの仕方からお察しの通り、これはエージェントとの安全な構築の仕方とは言えません。
9.7 重要コードでは権限を絞り、todo-appでは「rm -rf以外は自由」など段階的な設定
Anshul Ramachandran: そこでプロジェクトという単位で、これらのパーミッションや設定を定義できるようにしました。つまり、このプロジェクトに属するエージェントだけが、特定のパーミッションスコープを持つ、という形になります。
具体的には、接続されたフォルダ以外のどのファイルにアクセスを許可するのか、どのようなレビューポリシーを適用するのか、ターミナルコマンドはどう扱うのか、といった項目を細かく指定できます。たとえば「この種のコマンドは常に許可する」「あの種のコマンドは絶対に許可しない」といった具合です。もし皆さんがより重要度の高いコードを含むリポジトリで作業されているのであれば、エージェントに付与する権限を絞り、コマンドを実行するたびに、より頻繁に確認を求めるような設定にすることもできます。逆に、ここに表示されている私のtodo-appのようなプロジェクトでは、「rm -rfみたいなものを実行しない限り、自由にやって構わない」という形でゆるく設定し、より多くの権限を与えることもできるわけです。
これが私たちの目指している方向性、つまりプロジェクトという新しいコアプリミティブの導入です。エージェントを、もはや単一のリポジトリに必ずしも紐づかない形でグループ化できるようにする、ということです。実態としては、もっと多くの要素を紐づけられるようになっています。すべてのカスタマイズ、MCPツール、スキル、そういったものをアタッチすることができますし、システムプロンプトの中でトークンがどのように効率的に使われているかの内訳も確認できるようになっています。
10. 音声入力・スケジュールタスク・スラッシュコマンド・拡張サーフェス
10.1 ライブ音声書き起こしと「リサーチと話すことはタイピングの5倍速い」という体感
Anshul Ramachandran: ここからはプロダクト内に詰め込まれた、もう少し細かい楽しい機能群についてご紹介していきたいと思います。まず一つ目が、ライブ音声書き起こしです。今朝の開発者キーノートでご覧になった方もいらっしゃるかもしれません。
正直に申し上げますと、Googleのオフィスのすべてが、皆がコンピュータに向かって話しかける前提でうまく設計されているわけではないと思います。それでも、これが新しい現実なのでしょう。私自身の感覚としては、リサーチして話すという行為は、タイピングよりも5倍ほど、あるいはそれ以上に速いと感じています。アイデアがふっと浮かんだとき、私は文字を打つのではなく、エージェントに向かって直接話しかけにいくことが多くなりました。
10.2 最新音声モデルによるフィラーワード除去と思考の整形
Anshul Ramachandran: この音声モデルが特に素晴らしいのは、単純な一対一のライブ書き起こしではないという点です。私たちの最新の音声モデルを使うことで、書き起こしと同時に内容が整形されます。具体的には、フィラーワードがすべて取り除かれ、まとまりのある思考として整理されたうえで、エージェントに送り込まれる構成になっているのです。つまり、エージェントに渡されるプロンプトは、しっかり整った形になっているということです。私の「えーと」とか「うーん」といったフィラーがすべて消えてくれるわけで、これは本当にありがたい仕様です。
10.3 Gemini 3.5 Flashの性能(フロンティアモデル比12倍速・最大700-800トークン/秒)
Anshul Ramachandran: ここまでお見せしてきた使い方は、皆さんがエージェントと同期的にやり取りする形態が中心でした。これはエージェントとの協働の一形態として、依然として非常に重要なパラダイムです。ただ、今朝皆さんもGemini 3.5 Flashのスタッツをいくつかご覧になったと思います。本当に働き者のモデルでして、私たちは社内で数週間にわたって使い込んできたのですが、その性能は驚異的です。
Antigravity側でもさらにインフラの最適化を進めた結果、Gemini 3.5 Flashは他のフロンティアモデルと比較して約12倍の速さで動作するところまで来ております。観測されている数値としては、毎秒700〜800トークンほどの生成速度に達することがあります。実行すると、思考がスクロールして流れていく速度が速すぎて、目で追いきれないほどなのです。これほど高速でありながら、すべてのベンチマーク、私たちが社内でGoogler相手に実施したすべてのAPテストにおいて、極めて強力な性能を示すモデルでもあります。
10.4 「エージェントが裏で勝手に動く世界」への移行とScheduled Tasksの基本UI
Anshul Ramachandran: Gemini 3.5 Flashによってインテリジェンスが格段に向上したことで、私たちはあるアイデアについて真剣に考え始めました。それは、これからの世界では、人々はエージェントが自分のためにバックグラウンドで非同期に動いてほしいと願うようになるだろう、ということです。会話を始めるたびに、毎回エージェントを手動でキックオフしなければならないようでは、本来の姿ではないはずです。
私自身の日々の業務を振り返ってみても、定期的に決まったリズムでこなしているタスクがたくさんあります。たとえば毎朝、エージェントを使って、レビュー待ちで開いているすべてのプルリクエストのダイジェストを作ってもらいます。そこで、本当に優先度が高いものはどれか、そうでないものはどれか、といった情報を整理してもらうのです。こうしたダイジェストは習慣的に欲しいものですし、定期スケジュールで動かしてほしい類いの典型例だと言えます。GCP上で新しいジョブをローンチした際にも、問題が起きていないかを定期的に確認してほしいと感じますし、現実的に問題が発生した場合は、私が直接潜り込む前に、エージェントに一次切り分けの調査をしてほしいと思うのです。
これがScheduled Tasksです。命名としてはあまり気の利いたものではありませんが、考え方は単純です。新しいスケジュールタスクを作るのも実にシンプルでして、タスク名、たとえば「Daily Digest」と入力し、対象のプロジェクトを指定します。スケジュールに従って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パーミッションや設定をすべて引き継ぐ形になります。スケジュールは「毎日午前9時」が良さそうですね。プロンプトに「私のプルリクを要約して……」といった具合に入力したら、スケジュールタスクを追加するだけです。本当にこれだけのシンプルさです。これらのタスクとエージェントは、実行されるたびに皆さんのプロジェクトの中に現れます。
10.5 朝のPRダイジェスト・GCPジョブ監視・初期デバッグなど定期タスクの例
Anshul Ramachandran: いつでも気が向いたときに様子を見にいって、「これはなかなか良い結果だ」と確認することができますし、結果はチャットの形で返ってくるので、追加で質問したいことが出てきたら、そのまま会話形式で続けられるのです。一度実行された結果に対して「ここはどういう意味?」「ここをもう少し掘り下げて」と聞きにいくことが可能になっています。
このようにバックグラウンドで動くエージェントが、朝のPRダイジェスト作成や、GCPのジョブで問題が発生していないかの監視と一次デバッグといった日常的な作業を、私たちの代わりに継続的に担ってくれるようになってきたわけです。
10.6 「フォームは2025年的すぎる」という気づきと自然言語化されたスラッシュコマンド群(/schedule・/goal・/browser・/grill-me)
Anshul Ramachandran: このUIを最初に作った時、内部で「正直なところ、もう別のパネルに移動するのすら嫌だ。スラッシュコマンドで済ませてくれないか」という意見が上がりました。そこで私たちはいくつかの新しいスラッシュコマンドを導入したのです。
まず/scheduleがあります。これを使えば、自然言語でそのままスケジュールを登録できるようになっています。「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」とそのまま指示するだけで、スケジュールタスクを生成してくれます。フォームはもう、なんと言いますか、2025年的すぎる気がするのです。
ほかにもいくつかご紹介します。エージェントは作業の途中で実装計画などについて、皆さんにフィードバックを求めてくることがよくあります。ただ場面によっては「いいから最後まで突き進んでくれ。フィードバックを求めなくていい。自分のベストな判断で進めて、本当に終わったと思える状態までアウトプットを出してくれ」と感じることがありますよね。それを実現するのが/goalです。「これが私のゴールだから、あなたのインプットは要らない、突っ走ってくれ」というニュアンスのコマンドです。
次に/browserです。Antigravity IDEのリリース時から好評をいただいていた機能の一つが、エージェントが自分自身でブラウザのサブエージェントを起動して、Chrome DevTools MCPを使って実際にブラウザを操作できるという点でした。アプリを作っていれば、エージェントが自分でそのアプリにアクセスしてテストし、皆さんにフィードバックや画面録画を提供できるわけです。/browserは基本的に、「ブラウザツールとブラウザサブエージェントを必ず使うように」とエージェントに指示するためのコマンドです。
そして/grill-meは、楽しい一つでして、私は時々、本当に曖昧で稚拙なプロンプトを書いてしまうことがあります。/grill-meは「実装に入る前に、まず私に明確化のための質問をぶつけてきてほしい。良いスタート地点に到達してから動き始めてほしい」とお願いするための仕組みです。
10.7 Antigravity CLI・Antigravity SDK・Managed APIのAntigravity Agentによる任意環境への展開
Anshul Ramachandran: 正直なところ、Antigravity 2.0で導入された機能はもっとたくさんあって、私はここでもおそらく多くのものに触れきれずにいます。Antigravity CLI、Antigravity SDK、そしてマネージドAPIに搭載されたAntigravity Agentについても、本来であればもっとお話ししたかった内容です。
私たちが目指しているのは、Geminiモデルと共最適化された、このエージェントとエージェントハーネスを、皆さんが最も使いやすいと感じる形でお届けする、ということです。ここまでの約20分間お話を聞いてくださって、「Anshul、GUIは絶対に嫌だ、ターミナルを寄越せ」と感じている方もいらっしゃるかと思います。ご安心ください。Antigravity CLIをご用意しています。本日はお見せする時間がありませんが、I/Oのあと、ぜひ試してみてください。
また「これらのエージェントは本当に強力なことができそうだし、Gemini 3.5 Flashも非常に強力なモデルだ。自分のプロジェクトに組み込んでみたい、リサーチに使いたい」と感じている開発者の方には、二つの選択肢があります。一つは、先ほど触れたInteractions API内のマネージドエージェントです。もう一つは、Antigravity SDKです。SDKを使えば、同じエージェントハーネスをそのまま使いながら、システム指示やツールといったエージェントのカスタマイズ要素に手を入れ、皆さんがデプロイしたい場所にそのままデプロイすることが可能になります。これらを通じて、Antigravityを単なるアプリにとどまらず、皆さん自身の環境で活用していただける拡張サーフェスとして提供しているのです。
11. クロージング
11.1 「20分でゼロからビジネスを構築できる」というデモのまとめ
Anshul Ramachandran: ここまで、今日I/Oで発表された内容を、おおよそ8時間ほどの幅でかなり多くお話ししてきました。そしてこの先もさらに多くのことが語られていくはずです。ただ、私たちのセッションとしては、そろそろ予定の時間に差し掛かってきておりますので、このあたりで締めくくらせていただきたいと思います。皆さんもブロックパーティに早く参加したいでしょうから、その時間をしっかり確保していただければと。
Joana Carrasqueira: そうですね。ええ、私からは最後に二つだけ、皆さんに質問があります。一つ目です。「これから何かを作ってみたい」と思っている方は、どのくらいいらっしゃいますか。素晴らしいですね、ありがとうございます。
Anshul Ramachandran: これは大事な反応です。
Joana Carrasqueira: はい、そして二つ目の質問です。「これからブロックパーティに行きたい」という方はどのくらいいらっしゃいますか。
Anshul Ramachandran: こちらの方が反応が大きかったですね。
Joana Carrasqueira: 確かに、こちらの方が大きい歓声でした。
Anshul Ramachandran: うーん、それはちょっと、私たちとしては考えどころです。何かを作ることへの熱量を、もう少し引き上げてもらえるよう、もうひと頑張りしないといけませんね。
Joana Carrasqueira: そうですね、これは私たちのこれからの宿題です。それでも本日はI/Oで本当にたくさんの素晴らしいものを皆さんと共有することができたと思っております。Google AI StudioとAntigravityの両方から、最新かつ最高の内容をお届けしました。今回のセッションでもご覧いただいた通り、本日ご紹介した新機能やアップデートは数多くありますし、これから登場予定のものもまだまだございます。
11.2 コミュニティと共に作るためのフィードバックの呼びかけ
Joana Carrasqueira: 私からどうしてもお伝えしておきたいのは、皆さんからのフィードバックを引き続きお寄せいただきたいということです。フィードバックがあるからこそ、私たちはコミュニティと一緒にこれらのプロダクトを共に作り上げていくことができるのです。これは本当に、私たちにとってかけがえのないものになっております。
考えてみてください、私はこのセッションの中で、AI Studioを使って文字通りゼロから新しいビジネスをまるごと構築する流れをお見せしました。それも20分ほどの時間の中でです。市場調査からウェブサイト、フォーカスグループによる改善、Stitchでのデザイン、Workspace連携の在庫管理、そしてGo-to-Marketのマーケティングツールまで、一気通貫で立ち上げることができてしまったわけです。そして、そこから先のステップとして、Antigravityでさらに次のレベルへと引き上げていくことが可能になっています。
ですから、皆さんがご自身のアイデアを形にし始めるタイミングとして、今日ほど良い日はありません。今日からスタートしていただくのが、何よりだと思っております。
11.3 ブロックパーティへの誘導と謝辞
Anshul Ramachandran: そして皆さん、本当にありがとうございました。
Joana Carrasqueira: こちらこそ、本日は本当にありがとうございました。
Anshul Ramachandran: I/Oの残りの時間も、どうぞお楽しみください。
Joana Carrasqueira: ありがとうございました。