【AI が "動く"】AI を組み込むプロダクト設計 – GDG DevFest Tokyo 2026 セッション紹介 (Track B 編)
「AI エージェントのデモやプロトタイプは作ってみたけれど、本番リリースや運用の壁が高すぎる」
「API の呼び出しコストばかり膨らんで、本当にそれに見合う価値を出せているのか手応えがない……」
みなさんこんにちは。GDG Tokyo オーガナイザーの Naoya です。
2026年11月29日（日）、東京駅直結の JPタワー ホール＆カンファレンス（KITTE 4F）にて Google Developer Group DevFest Tokyo 2026 を開催します。前回の記事（Track A：開発に使う AI 編）に続く今回は、2つ目の柱である Track B「AI が “動く” - AI を組み込むプロダクト設計」 をご紹介します。
GDG DevFest Tokyo は、最先端を走るエキスパートだけでなく、自社サービスにどう AI を組み込むべきか日々模索しているすべてのエンジニア・プロダクト開発者など、AI に関心がある全ての人に開かれた技術カンファレンスです。Track B では、「プロトタイプが動いた」で終わらせず、本番運用・データ基盤・外部連携・クライアント実装まで、ビジネスとして価値を出し続けられるプロダクトを設計するための実践知を 1 日で体系的に学べるように企画しました。
「デモの壁」を突破して、本当にユーザーに喜ばれ、現場に定着する AI プロダクトを作り上げるための時間を、ぜひ一緒に過ごしませんか？すでに、このトラックが気になった方は、今すぐ参加登録を！
Track B のテーマ - AI が “動く”
この1年で、AI エージェントのプロトタイプを作るハードルはさらに下がりました。ツールの使い方やサンプルの動かし方は、すでにネット上に数多く公開されています。しかし、いざ本番環境で動かし続けようとすると、話は変わります。
どの AI サービスや実行基盤を選ぶべきか？
品質・性能・コストをどう監視し、改善するか？
既存のデータベースや社内システムとどう連携するか？
ユーザーが実際に価値を感じられる機能として、どう届けるか？
求められるのは、個々の技術を知ることだけではなく、それらを組み合わせて持続的に価値を生み出すプロダクトを設計する力です。
そこで Track B では、Google Developer Experts（GDE）や Google Cloud の Developer Advocate など、各分野のエキスパートを招きました。「AI によってプロダクト設計の何が変わり、何が変わらないのか？」この問いを軸に、クラウドからクライアントまで、4つのセッションで掘り下げていきます。
【B1 - 基礎・全体設計】クラウド基盤と本番運用：Google Cloud におけるサービス選定の判断軸から、監視・コスト・ガバナンスを見据えた本番運用設計まで
【B2 - 基盤・データ設計】AI 時代の OLTP / OLAP：AI エージェントを支えるデータ基盤の設計原則と、これからのデータ・インフラエンジニアの役割
【B3 - 応用・外部連携】検索・マップ・MCP 連携：Google 検索やマップ、社内データ（RAG）、MCP を統合し、エージェントを実世界とつなぐ拡張アーキテクチャ
【B4 - 実践・クライアント】モバイル実装の現在地：Android / Flutter アプリに生成 AI を組み込み、ユーザーの手元で価値を届ける実践知
基礎となるインフラ・データ設計から、応用となる外部連携・クライアント実装まで揃った 4 セッションです。
Track B は、こんなあなたのためのトラックです
Track B は、今まさに、あるいはこれから、AI エージェントや AI 機能の開発に取り組むエンジニアや PdM の方に向けたトラックです。もし次の項目に 1 つでも心当たりがあるなら、Track B はきっとあなたにとって実践的なヒントが見つかるはずです。
本番運用・クラウド設計：PoC は動いたものの、監視・コスト・ガバナンスをどう設計すべきか悩んでいる
データ基盤：AI エージェントによるデータアクセスが増える中、既存の OLTP / OLAP 基盤をどう設計・最適化すべきか知りたい
エージェント開発：社内データ検索（RAG）や MCP によるツール連携を、実際のプロダクトへ安全に組み込みたい
モバイル開発：Android / Flutter アプリの UX に、生成 AI をどう自然に取り入れられるか模索している
アーキテクチャ設計：最新の技術を追うだけでなく、長く運用できる AI システムを設計するための判断軸を身につけたい
Track B のセッション紹介
ここでは、セッションを企画したオーガナイザーの視点から、各セッションの見どころをご紹介します。
Session B-1: AI エージェントを「動く」で終わらせない ― Google Cloud で考える、サービス選定から本番運用まで
岡安 優 / Mario さん（GDE for Cloud, 株式会社VLOOMY / CEO）
岩尾 一優 さん（GDE for Google Cloud, 株式会社 MBK デジタル / 執行役員 CTO）
杉山 阿聖 さん（GDE for Cloud AI, 株式会社 Citadel AI / Research Lead）
次々と新しい AI サービスが登場する中で、「結局どれを選び、どう組み合わせればいいのか？」と迷う方も多いのではないでしょうか。本セッションでは、3 名の Google Developer Expert（GDE）が「試す（PoC）」から「本番で使い続ける」ための設計と運用の判断軸を解説します。
セッションオーナーの Mario さんは、データ基盤からエージェント開発・評価までを体系的にまとめた書籍『Google CloudではじめるAI/ML入門』の著者の一人です。まずは Mario さんが Google Cloud の機能全体を俯瞰した上で、「では実際、現場のエキスパートはどう組み合わせて使っているのか？」を深掘りするため、2 名の GDE を招いて企画してくださいました。
事業会社の CTO として大規模基盤を牽引する岩尾さんが「開発・デプロイの実践」を、そして昨年の DevFest Tokyo や I/O Extended でもエージェント運用をわかりやすく解説してくださった杉山さんが「オブザーバビリティ・評価・ガバナンス」を語ります。サービス選定から実装、運用まで。異なる専門分野を持つ3名だからこそ語れる、本番環境を見据えた実践的な設計の考え方を45分に凝縮したセッションです。
Session B-2: AIによってOLAPとOLTPでエンジニアは何が変わるのか？
なかむら さとる さん（GDE for Cloud）
sinmetal さん（GDE for Cloud, 株式会社メルカリ / GAE Meister）
na0 さん（GDE for Cloud, 株式会社メルカリ / アナリティクスエンジニア）
2 つ目のセッションでは、AI エージェントが真に実力を発揮するための最重要基盤である「データ」に切り込みます。
登壇するのは、BigQuery のエキスパートである なかむら さとる さん、Spanner のエキスパートである sinmetal さん、そしてメルカリでデータ分析 AI エージェントを開発する na0 さんという、データ基盤を知り尽くした 3 名の Google Developer Expert（GDE）です。パネルディスカッション形式で、OLAP（分析処理）と OLTP（トランザクション処理）の双方から「データ基盤のいま」をわかりやすく解説してくれます。
AI がコードや複雑な SQL を自動生成するようになり、「すべてが AI に置き換わり、エンジニアはいらなくなるのでは？」といった声も聞かれるようになりました。しかし、実際の現場では何が変わり、何が変わらないのでしょうか？ AI が進化してもなお残るエンジニアの「泥臭い領域」とは何か、これから私たちは何を学び、どう価値を発揮していくべきかまで、重要な示唆を本音で語り合う必見のセッションです！
Session B-3: Supercharging AI Agents: Integrating Google Search, Maps, Gemini Enterprise Agent Retrieval, Custom APIs, and MCP
⚠️ 本セッションは英語で行われます。
基盤運用（B-1）、データ設計（B-2）と学んだ後に続く 3 つ目のセッションでは、エージェントが自社の枠を飛び出し、現実世界のデータやツールと繋がるための「外部連携アーキテクチャ」に迫ります。AI エージェントが単なるチャットボットを超えて実用的な価値を生み出せるかどうかは、外部のデータソースやサービスとどう安全・高速に連携できるかにかかっています。
本セッションでは、Google Cloud AI チームの Developer Advocate であるお二人が登壇。Google 検索やマップ、Gemini Enterprise Agent Retrieval や RAG Engine を統合したリアルタイムエージェントの実例を、生きたデモとともに披露します。Tool use や話題の MCP（Model Context Protocol）、回答の信頼性を担保するグラウンディング（出典引用）など、自社サービスに組み込むための実践知が満載です。
さらに、「どんなデータ規模なら複雑な仕組みが必要で、どこまでなら素朴な構成で十分なのか」という実運用ベースの選定基準も解説。英語でのセッションですが、豊富なデモとアーキテクチャ図で直感的に理解できる内容になっています。世界基準の最新エージェント設計をぜひ体感してください！
Session B-4: Android / Flutter（調整中）
Track B の最後を締めくくるのは、ユーザーが直接触れる「モバイル・クライアント」の現場です。Android や Flutter のアプリ上で、生成 AI のパワーをどう生かせば良いのか？モバイルの最前線における AI 活用の実践知をお届けする予定です。ぜひ続報をお楽しみに！
11月29日（日）、東京駅直結・KITTE でお会いしましょう！
今回ご紹介した Track B の魅力は、AI を使ったプロダクト開発を、クラウド・データ・外部連携・モバイルという異なる視点から学べることです。セッションを担当するのは、日頃から実際の開発・運用の現場で試行錯誤を重ねているエンジニアや Developer Advocate の皆さん。ドキュメントだけではわからない、技術選定の理由や設計上の工夫にも触れられる機会です。
GDG DevFest Tokyo は、Google Cloud や AI の経験が豊富な方はもちろん、「これから本格的に自社のプロダクトへ AI を組み込んでいきたい」という方にも開かれたカンファレンスです。
当日は、Track A（AI を使った開発）と Track B（AI を組み込むプロダクト設計）をはじめ、さまざまなテーマのセッションを自由に行き来しながら、興味のある技術を深掘りしていただけます。新しい技術を知るだけでなく、登壇者や参加者との交流を通じて、日頃の開発課題を考えるきっかけにもしていただければ嬉しいです。
参加費は無料、事前登録制です。
ぜひチームの仲間やアーキテクト、データエンジニアを誘って、東京駅直結の KITTE 4F へお越しください！
開催概要
開催日時：2026年11月29日（日）12:00〜18:00
会場：JPタワー ホール＆カンファレンス（JR東京駅 徒歩約1分・地下直結 KITTE 4F）
参加費：無料（事前登録制・入退場自由）
参加登録（connpass）：Google Developer Group DevFest Tokyo 2026 - connpass
公式 Web サイト：GDG DevFest Tokyo 2026 特設サイト
ハッシュタグ：#gdgtokyo #devfest
