AIエージェント祭りの会場で考えた、これからのデータ分析のこと（Google Cloud Next Tokyo '26 観察記）
先日(7月30日・31日に）、東京ビックサイトで開催された「Google Cloud Next Tokyo '26」に参加してきました。
今回のイベントを一言で表すなら、完全に「AIエージェント祭り」でした。会場の熱気はすごく、Googleの本気度や最新テクノロジーの進化には目を見張るものがありました。
実は、こういった大規模な仕事関係のイベントに参加するのもずいぶん久しぶりのことでした。会場に入ると、周囲の参加者やブースの説明の方々がみなさん最新技術を使いこなして颯爽としていらっしゃるように見え、「なんだかみんなドヤ顔に見える……！」と内心かなりドキドキしてしまいました（笑）。
そんな中、会場で古巣の知り合い方たちを見つけてご挨拶できたときは、心底ホッと安心しました。知っている顔に会えると、やっぱり少し肩の力が抜けますね。
そうして一息つきながら展示ブースを回り、華やかなデモを眺めているうちに、ふと「あ、ここは私が普段やっていることとは、少し違う場所かもしれないな」という感覚が浮かんできました。
今日は、イベントの全体像を客観的に整理しつつ、個人的に趣味でデータを分析している立場から感じたことについて書いてみたいと思います。
発表内容とブースを俯瞰する「4つのレイヤー」
まずは客観的な整理として、今回の発表やパートナー企業の展示内容を4つのジャンル（レイヤー）に分類してみました。
① 応用・体験層：Workspace・オフィスツールのAI活用
② 実装・プラットフォーム層：AIエージェント構築・開発環境（Vertex AI等）
③ 基盤・インフラ層：基盤モデル（Gemini）・BigQuery・TPU
④ 統制・セキュリティ層：AIガバナンス・セキュリティ統制
企業ブース（Expo）の出展傾向を見ると、②実装・プラットフォーム層が全体の約4割、①応用・体験層が約3割を占めていました（※あくまで私の肌感では、ですが）。各社ともSnowflakeやBigQueryといったデータ基盤の導入が進み、市場が「検証」から「実用化」へ完全にシフトしたことが伺えます。
また、④セキュリティ層も「自律型エージェントを全社展開する上でのガバナンス」として非常に注目されていました。（※もちろんセキュリティはすごく大事な領域なのですが、個人的には一番ワクワクしにくい分野でもありました……笑）。
会場の熱気と、少し離れた視点
イベント会場はとにかく規模が大きく、至る所に熱気があふれていました。
ユーザーコミュニティのブースでも色々な熱気を感じる場面がありました。
例えば「Jagu'er」のコーナーでは、「楽しそうだな」と思って2回ほどお話を聞かせていただいたのですが（初回は全体像、2回目は分科会の様子）、最終的に「加入企業に属していないとダメ」というルールを確認する結果に……笑。 ただ、どうしても諦めきれず、「時々noteでも情報発信していますよ」と教えていただいたので、家に帰ってから早速Jagu'erのnoteを検索して拝見しました。
また、GDG（Google Developer Groups）のコーナーの方々もすごく熱心に説明してくださり、各地に支部があるその熱量の高さには純粋に「すごいな〜！」と感銘を受けました。 ただ、スタッフの方が「イベントの告知はconnpassでやっている」と教えてくださったときには、「connpass？何？？」となってしまい、丁寧に教えていただいたのですが、「私、とんでもない素人だと思われている、、、」と心の中でひそかに汗をかいてしまいました（笑）。そう、日本にいたときは、コミュニティ活動に興味がなく、今は、自分がやっていることを共有できる先を探してるのですが、イギリスは、MeetUpやEventbrightが主流です。なので、「日本では、connpassというプラットホームを使ってるんだなぁ（小並感）」と思いました。
そして、Google認定のエキスパートが集う憧れの「GDE（Google Developer Experts）専用ラウンジ」の横を通りかかり、チラッと中を覗いてみました(のぞいてはないです、ちょっと見えただけｗ)。専用ラウンジ、本当にかっこいいですよね！
ただ、選ばれし人々が最先端の話をしているイケてる空間なのかと思いきや、驚いたことにラウンジはガラガラでした。日本に数十人しかいないGDEの方々は、きっとブース対応やセッション、急な仕事の連絡などに追われていて、優雅にラウンジで休憩する暇なんてあまりなかったのだと思います。かっこいい空間と、仕事で来る大人たちのリアルな多忙さのギャップを感じた瞬間でした。
こうして会場を放浪するうちに（まぁ3周くらいしたかも）、ビジネスや開発の熱狂を少し離れたところから客観的に眺めている自分がいました。
「AIエージェント」を見ながら考えたこと
ブースのあちこちで「AIエージェントが自動でデータを分析し、数秒でダッシュボードを生成する」という華やかなデモが行われていました。業務の効率化や自動化というビジネスの文脈において、ここまで手軽にデータ活用ができる時代になったのは本当にすごい進化だと感心します。
新しい開発環境であるAntigravityなども含め、一見すると「AIが全部一瞬でやってくれる」ように見えますが、実際には私たちが普段Geminiと対話しながら「ここを修正して」「このノイズを除外して」とやりとりを重ねて試行錯誤しているプロセスを、よりスムーズに支えてくれる基盤なのだと感じます。
単に全自動で答えを出すビジネスの効率化だけでなく、人間がAIと対話しながらデータ構造を探求していく楽しさも、これからの時代はより深まっていくのかもしれないなと、新鮮な気づきがありました。
家に帰って気づいたこと
イベントが終わり、家に帰ってパソコンを開きました。目の前にあるのは、相変わらず表記揺れだらけで、9割がノイズのような行政のオープンデータです。
そのデータを捏ね繰り回しながら、ふと気づきました。
ステージの上で踊っていた(?)AIエージェントたちは、たしかに優秀です。しかも、最近は、エージェントに発想のタイプ（飛躍的な思考、時系列的な思考など）を持たせることで、多様なアプローチから仮説を立てさせることすらできるようになっています！
しかし彼らは、「下ごしらえが完璧に済んだ綺麗なデータ」と「明確な問い（プロンプト）」がセットで渡されて初めて、その高度な思考力を最大限に発揮する存在でもあります。
そもそも「どの思考タイプを使って、どのデータから何を見つけ出すか」という問いを立てること、そして9割がノイズのような生のデータの中から「あ、ここになんか面白い違和感があるぞ」と気付いて泥臭く構造化していくプロセス——。この「データと対話しながら面白さを発見していく試行錯誤」そのものは、どれだけAIの思考フレームワークが進化しても、決して奪われない人間（そして趣味人）ならではの醍醐味だなと実感しました。
ビジネスの世界は「AIエージェントによる自動化」へ向かっていますが、それはそれ。AIにどれだけ賢い思考をさせ、綺麗なデータを渡して分析させるにしても、元となるカオスなデータの中に潜む面白さを嗅ぎつけ、問いを生み出す人間の視点はやっぱり欠かせません。
おわりに
久しぶりの大規模イベントで、周りの熱量に少し気後れしたり、自分の趣味のデータ分析とは少し違う世界だなと感じたりもしたGoogle Cloud Next Tokyo '26でした。
でも、古巣の顔なじみに会えてホッとしたり、自分のパソコンでオープンデータをいじったりする中で、結果として「AIが得意なこと」と「自分が手でデータをこねる楽しさ」を改めて見つめ直す良いきっかけになりました。
これからもマイペースに、生のデータと戯れる面白さを楽しんでいきたいと思います。
