AI 2026年4月23日

Google Cloud Next ’26まとめ：「エージェントを全社員に」は本気だった

「エージェントを全社員に」——今回の発表を一言で言えばそれだ

2026年4月22日（米国時間）、ラスベガスで開幕した「Google Cloud Next '26」。発表内容は膨大だったが、根底にある思想はシンプルだ。AIエージェントを、開発者だけのものにしない。

Google CloudのCEO Thomas Kurian氏はこう述べた。「Gemini Enterpriseはエージェンティック時代を支えるエンドツーエンドのシステムへと進化した。データ、ユーザー、企業のすべてのアプリとエージェントをつなぐ中核として、あらゆるプロセスを単一かつインテリジェントなフローへと変革する」。

宣言としては大げさに聞こえるかもしれないが、今回の発表は抽象論ではなかった。インフラ・開発基盤・セキュリティ・生産性ツールまで、具体的な製品群が同時に出てきた点が今回の特徴だ。

なぜ今これを大規模に打ち出すのか

これまでのAIツール活用は、質問に答えたり文章を生成したりといった「単発の処理」が中心だった。今回Google Cloudが整備しようとしているのは、複数のシステムをまたいで自律的に動き、長期間にわたって業務プロセスを実行し続けるエージェントの世界だ。

MicrosoftのCopilot StudioやSalesforceのAgentforceが同じ土俵で競っている今、Googleとしては「プラットフォームごと提供する」という勝ち筋を選んだ格好だ。インフラからアプリ、セキュリティ、データ基盤まで一気通貫で押さえる戦略は、Googleが得意とするところでもある。

実績面でも既に数字が出始めている。KPMGは1か月で100以上のエージェントを展開し、従業員の90%が利用。Macquarie Bankは10万時間以上の業務時間を削減。スクウェア・エニックスは『ドラゴンクエストX オンライン』にGeminiベースのコンパニオンを導入している。いずれも「実験段階」ではなく、本番運用の話だ。

発表内容の整理：5つの柱と数字

Gemini Enterprise Agent Platformは「構築・拡張・ガバナンス・最適化」の4つの柱で設計されている。ローコードのAgent Studio、コードファーストのADK（Agent Development Kit）、そしてAtlassian・Box・Oracle・ServiceNow・WorkdayなどのパートナーエージェントをデプロイできるAgent Marketplaceが並ぶ。

注目はスペック面だ。コールドスタートは1秒未満に短縮され、最大7日間の長時間自律動作に対応。長期記憶を保持する「Memory Bank」も追加された。利用できるモデルはGemini 3.1 ProやFlashに加え、AnthropicのClaude Opus・Sonnet・HaikuおよびClaude Opus 4.7も本日より追加されている。

第8世代TPUはトレーニング向け（TPU 8t）と推論向け（TPU 8i）の2アーキテクチャに分かれた。

TPU 8t：最大9,600チップ・2PBの共有高帯域メモリを持つスーパーポッドを構成可能。前世代Ironwood比で約3倍の演算パフォーマンス、電力効率は最大2倍向上し、121 ExaFlopsの演算能力を提供
TPU 8i：1,152チップを直接接続するBoardflyトポロジーを採用。オンチップSRAMは前世代比3倍の384MB、推論コストパフォーマンスは前世代比80%向上。同コストで約2倍のリクエスト処理が可能

両チップとも2026年後半の一般提供予定だ。

Agentic Data Cloudでは、企業全体のデータ資産にビジネス上の意味をマッピングする「Knowledge Catalog」、Apache Icebergを標準としAWS・Azureのデータをコピーなしでクエリできる「Cross-Cloud Lakehouse」、オープンソース比最大4.5倍高速な「Lightning Engine for Apache Spark」などが提供される。

Agentic DefenseはWizのプラットフォームとの統合が軸で、Geminiモデルを活用したDark Web Intelligenceは日次数百万件の外部イベントを98%の精度で分析するという（内部テスト値）。

Workspace IntelligenceはGmail・Docs・Sheets・Slides・Drive・Chatをまたぐ統合コンテキスト層として発表。Microsoft 365からGoogle Workspaceへの移行を最大5倍高速化する「Rapid Enterprise Migration」も含まれている。

AIおじさんの見方：「ガバナンス」が実は一番重い話

今回の発表で個人的に気になったのは、エージェントのガバナンス機能の充実度だ。

全エージェントに固有の暗号化IDを付与する「Agent Identity」、エージェントとデータ間の通信を一元管理する「Agent Gateway」、プロンプトインジェクションやデータ漏洩を防ぐ「Model Armor」——これらが「標準で組み込まれている」という設計思想は正直、的を射ている。

エージェントが7日間自律動作するのは魅力的だが、裏を返せば7日間、誰も監視していない状態で社内データに触れ続けるということでもある。企業がエージェント導入を躊躇する最大の理由はここだ。ガバナンス機能を後付けのオプションではなく最初から設計に組み込んでいる点は、実務導入を考える上では無視できないポイントだ。

もう一つ指摘したいのは、Agent Simulationの存在だ。合成ユーザーとの対話でリリース前にテストできるというこの機能、地味に見えるが「エージェントのQA」をどうするかという未解決問題に対する一つの回答として評価できる。

実務的な示唆：何から着手すべきか

今すぐ試せるものと後半提供のものは分けて考えたい。

Gemini Enterprise Agent PlatformはGoogle Cloudコンソールから現在利用可能、Claude Opus 4.7のサポートも本日追加済みだ。Knowledge CatalogやCross-Cloud Lakehouseは一部機能がプレビュー提供中、Spanner Omniもプレビューで使える。

一方、TPU 8t・TPU 8iは2026年後半まで待つ必要がある。推論コストの試算が変わる可能性があるので、大規模なモデル運用を検討している組織は、今の数字を鵜呑みにせずタイミングを見て再評価する価値がある。

Microsoft 365との比較検討をしている企業には、Rapid Enterprise Migrationが「最大5倍高速化」を謳っている点を材料として押さえておきたい。ただし「最大」値なので、自社環境での検証は必要だ。

また今後、社内で「AIエージェントを導入したい」という話が出たとき、「誰がガバナンスを担うか」という問いを最初に立てることを強く勧める。Googleが今回ガバナンス機能をこれだけ前面に押し出してきたのは、まさにその問いが企業の導入判断を左右しているからに他ならない。