Google Cloud Next Tokyo 2025 参加記録

2025年8月5日と6日の2日間、「Google Cloud Next Tokyo 2025」に参加した。昨年のNextがAIの可能性を提示するイベントだったのに対し、今年は「AIをどう使うか」という、より具体的な実装フェーズに焦点が移っていると感じた。

以下は、2日間のセッションで得た知見のメモをGeminiに要約させたもの。

基調講演 DAY1

テーマは「AIエージェント」。主な発表は以下の通り。

• Gemini 2.5 Flashの東京リージョン提供開始
• AIエージェントの本格化: ADK (Agent Development Kit)、A2A (Agent-to-Agent) プロトコル、連携基盤「AgentSpace」の発表。
• Google Distributed Cloud上でGeminiが利用可能に

AgentSpaceのデモが印象的だった。エレベーターの保守業務を例に、故障予知から担当者アサイン、報告書作成までを複数の専門エージェントが自律的に連携して処理を進める。未来の業務フローを具体的にイメージできた。

基調講演 DAY2

開発者向けの技術アップデートとデータ活用が中心。

• Gemini CLI: GitHubのIssueからDesign Docの作成、実装までを自動で行うデモ。全てのアクションを承認なしで実行する「YOLOモード」は、開発のあり方を大きく変える可能性を感じる。
• BigQueryのAI機能強化: SQLからのエンベディング生成や、自然言語で分析できるAIクエリエンジン(AI.SCORE関数)が追加。データ分析のハードルをさらに下げるものだ。
• AI Protection: モデルの盗難やプロンプトインジェクションといった、AI特有のリスクから保護する管理ツール。AIの安全な運用に不可欠になるだろう。

個別セッションメモ

Agentic AI をどう使う！？

AIを「Buddy（相棒）」として活用するには、結局のところデータの量と質が成否を分ける、という点が繰り返し強調されていた。高度な技術以前に、「まずは社内のデータをググれるようにせよ」という言葉が的確だと感じた。

最新の生成 AI モデルへのアップデートに必要な LLMOps

LLMの進化に追随するための「LLMOps」の重要性を説くセッション。モデルの陳腐化や意図しない精度劣化を防ぐため、継続的なモニタリングと評価の仕組みが不可欠。Vertex AIの「Prompt Optimizer」は、少数の入出力例から最適なプロンプトを提案してくれる機能で、実用的だと感じた。

「日テレ “ZIP!” 番組企画支援エージェント」の実例

クリエイティブ業務へのAI適用例。当初、企画書作成の「時短」を目的に開発したエージェントは、ユーザーから「魂がこもっていない」と評価されなかったという。企画書の裏にある作り手の「情熱」を汲み取れなかったためだ。結果を出すだけでなく、ユーザーのアイデアを引き出す壁打ち相手としての役割が重要だと再認識させられた。AIエージェント開発において、業務に携わる人間の「思い」を理解し、UXに落とし込むことの重要性を示唆している。

まとめ

AIがバズワードから実装のフェーズに入ったことを実感した。今後は「AIエージェント」と「A2Aプロトコル」が大きなトレンドになるだろう。一方で、それを使いこなすには、データの整備やLLMOpsといった地道な取り組みが不可欠であることも浮き彫りになった。来年の動向も注視していきたい。