速報！｜Google Cloud Next Tokyo 26 基調講演｜エージェント時代のビジネス変革がいよいよ始まる

みなさん、こんにちは！ ラリオスです

2026 年 7 月 30 日、東京ビッグサイト南館で Google Cloud Next Tokyo 26 がついに開幕しました。Day 1 の基調講演（10:00〜11:30）は、「AI がもたらすビジネスの進化」がテーマです。

ラスベガスで開催された Google Cloud Next '26 でもエージェント時代の到来が大きく打ち出されていましたが、今回は「日本のお客様がどう動き始めているか」が主役のイベントです。

実際に、NTT データ様、損保ジャパン様、Sky 株式会社様、スクウェア・エニックス様といった日本を代表する企業が登壇し、Gemini Enterprise を使ったビジネス変革のリアルを語ってくれました。

いや、今回の登壇企業の顔ぶれを見ただけで、エージェント時代が「もう始まっている」ことが伝わってきますよね。

今回は Day 1 の基調講演に登壇した方々の発言を時系列で追いながら、Google Cloud が日本市場で何を変えようとしているのか、みなさんの仕事や生活にどう関係してくるのかを整理していきます。

電気で 30 年かかったイノベーションを、AI はどれだけ早く起こせるのか｜Google Cloud Next Tokyo 26 の全体テーマ

基調講演の冒頭、Google Cloud Japan の日本代表（プレジデント）三上 智子さんが今回の熊本地震へのお見舞いを述べた後、ビジョンを掲げました。「AI の力でともに創ろう、ワクワクする日本の未来を」。

その中で面白い比喩を使いました。AI はよく「電気の発明に匹敵する」と言われますが、産業革命時代の工場に電気が導入されてから生産性が爆発的に上がるまで 30 年かかったそうです。最初の 30 年間、経営者たちは中央の蒸気機関を大きな電気モーターに変えただけで、それ以外は何も変えなかった。生産性が爆発的に上昇したのは、機械の 1 台 1 台に小さなモーターを載せて、仕事の流れを電気に合わせて工場を再設計した時でした。

これを AI に当てはめて、智子さんは問いかけました。中央に大きなチャットボットを置くだけで、爆発的な生産性向上は生まれるのか。エージェントという小さなモーターを 1 つ 1 つの現場の業務に埋め込み、仕事の流れを再設計することこそが、イノベーションを広げるのではないか、と。生成 AI が世に出てから 3 年、3 ヶ月、6 ヶ月単位で技術が進化している今、確実に 30 年より早くこの波は訪れると言います。

この「小さなモーターを 1 台 1 台に載せる」という考え方が、今回の Next Tokyo 全体を貫くメッセージになっていきます。

日本市場の現状と Google のフルスタック｜70% が未活用、でもそれは伸びしろ

智子さんは Google Cloud が独自に実施した日本市場の調査結果を共有しました。グローバルの Google Cloud のお客様のうち 75% が既に AI を活用している一方、日本では 70% が AI エージェント未活用。また、AI 利用者の約半数が会社非公認の「シャドー AI」を利用しているという結果も出ました。

ただ智子さんは、これを決してネガティブなことではないと語りました。業務を良くしたいという現場の改善意欲の表れではないか、と。日本の生産年齢人口が減少する中で、暗黙知や匠の技が AI の力で企業の価値へと変わる。それを再設計することで、新しいビジネス価値が生まれるチャンスになる、と強調しました。

続いて Google Cloud が提供できる価値について、業界で唯一フルスタックをすべて自社で開発・運用していると説明しました。AI 専用チップセットは 10 年前から設計しており、この春に第 8 世代を発表。下から CPU・データセンターネットワーク、Google DeepMind のフロンティアモデル、エージェントデータ基盤、エージェントディフェンス、エージェントプラットフォーム、専門エージェントとアプリの 6 つのレイヤーが密接に連携し、圧倒的なコストパフォーマンスを実現すると言います。

このフルスタックの中心的な存在が Gemini Enterprise。組織に散らばるデータがインテリジェンスに変わり、自動化されたエージェントが動く。その両方が組み合わさってこそ新しい価値創造が生まれる、と位置づけました。

すでに日立製作所様は Gemini Enterprise で働き方の変革を実践し、ファナック様は AI エージェントで産業用ロボティクスの連携自動化を実現しています。オフィスの日常業務から製造現場まで、エンタープライズ活用が始まっています。

Client Zero からエージェント型企業への進化を目指す

智子さんから「つい最近発表した NTT データ様のパートナーシップ」と紹介され、CAIO の西村さんが登壇しました。

NTT データグループは世界 70 以上の国と地域で IT サービスを展開する企業ですが、AI 領域における最大の課題はデータの信頼性とセキュリティだと指摘しました。官公庁や金融といったミッションクリティカルな業界では、機密データの外部流出を防ぎつつ自律型エージェントのガバナンスも両立させながら先進 AI を活用する必要がある。その上で、日進月歩な AI 時代に迅速な市場投入を目指すジレンマを解消する必要がある、と。

この課題に対する答えが「Client Zero」の取り組みです。2026 年 6 月に Google Cloud と包括契約を締結し、Google Workspace および Gemini Enterprise を大規模に活用していく基盤を整えました。導入の決め手は 3 つ。

1 つ目は、AI エージェントが一人の業務を支援しワークフローを自動化する「自律型 AI ワークプレイス」の実現を描く Google Cloud のビジョンに深く共感したこと。

2 つ目は、エンタープライズで安心して生成 AI を活用できるセキュリティとガバナンス。社内で十分に検証し、全社展開できる基盤だと判断したそうです。

3 つ目は、お客様から Google Workspace および Gemini Enterprise のご要望の声が増えてきた点。NTT データ自身が最先端の AI を使い倒し、成功ノウハウをそのままお客様に提案・定着支援につなげるためだと言います。

社会インフラを支える企業が自ら Client Zero を名乗り、Gemini Enterprise を全社展開する。単なるツール導入ではなく、組織のあり方そのものを変えようとする意志の表れだと感じました。

Gemini Enterprise の進化とデモが描き出す新しい働きかた

Google Cloud AI チームでプロダクトマネジメントのリードを務める リリー マクニーラス さんが登壇しました。

リリーさんは、お客様から「複雑で断片化されたツール」「予測不能なトークン利用量」「ベンダーロックイン」などの課題を耳にすると語り、Gemini Enterprise は「シンプル」「安全」「費用対効果が高い」知能を提供すると説明しました。

デモの様子はこちら

デモは、スーパーバイザーの田中さんとマーチャンダイザーの中村さんを例にして実施されました。

デモ｜小売チェーンの現場でエージェントが動く

全国に店舗を展開する小売チェーンを例にしたデモが披露されました。スーパーバイザーの田中さんは「臨店アシスタントエージェント」を起動し、エージェントが過去の数値から好調・不調なカテゴリーとその要因を指摘。店舗で音声メモと写真を添えると、エージェントがマルチモーダル（テキスト、画像、音声などをまとめて扱えること）に情報を整理し、臨店報告書 PDF を作成して店長へ改善タスクを期限付きで共有してくれます。

本部のマーチャンダイザー中村さんは、夏商戦の飲料最適化のために Gemini Spark に分析を依頼。POS データ、棚割りデータベース、気象データ API をつないで指示すると、エージェントが翌朝までに全店全カテゴリーの分析と気温・湿度と売り上げの相関関係まで整理してくれました。さらに棚割りプランナーエージェントが需要予測エージェントを呼び出し、熱中症対策商品を目の位置に置くといった棚割りプランを自動作成。上長へ承認依頼を送りつつ、ストアオペレーションシステムとの連携も自動で行われました。

エージェントが高度なタスクを継続して行い、最終的な判断は人が担う。より考える仕事に集中できる新しい働き方が、このデモではっきりと見えました。

Gemini Enterprise アプリの主な機能

リリーさんは Gemini Enterprise アプリの主要機能を紹介しました。

Gemini Spark
指示型から委任型へスムーズに移行できるパーソナルスーパーエージェント。自律的にバックグラウンドで動作し、技術的な複雑さを抽象化することで従業員が高付加価値の業務に集中できるようにする。Gemini Enterprise と Gemini for Google Workspace（Google Workspace with Gemini） の両方で利用可能。

スキル
繰り返し行うタスクを再利用可能なアクションとして定義できる。スキルレジストリーで組織全体に再利用可能。MCP サーバー（AI が外部ツールやデータに接続するための仕組み）で企業データの安全性とコンプライアンスを確保。

Canvas
Gemini Enterprise にネイティブな作成・編集機能。レポートやプレゼンを生成し、Markdown エディターでの手動編集も可能。Google ドライブへのエクスポートや Office 形式でのダウンロードもできる。

Agent Designer
コードを 1 行も書かずにエージェントのワークフローを作成、テスト、公開できる機能。自然言語でトリガー設定や API 連携、人間のチェック組み込みも可能。リリーさんは「非常に大きなゲームチェンジャー」と呼びました。

Mobile App
外出先でも Gemini Enterprise の全機能を提供。音声入力、プロンプトの提案、Google ドライブからのファイルインポートに対応し、ブラウザ版と完全に同等のセキュリティを維持。

3 万 4000 人の AI エージェント活用と WAU 80% 超の理由

損保ジャパン CDO の中島さんが登壇しました。2016 年に東京とシリコンバレーに損保デジタルラボを設立して以来、約 10 年間グループ全体のデジタル変革を牽引されてきた方です。

損保ジャパンは AI を「特化型 AI」と「汎用型 AI」の 2 つの領域で考えていると言います。特化型 AI は AI ができることはすべて AI に任せて圧倒的な業務効率化と生産性向上を目指すもの。汎用型 AI は社員一人ひとりの相棒となり、人間拡張と価値創造を支えるものです。

今年 1 月、従来のチャットボット型 AI から切り替え、Gemini Enterprise を「損保 AI エージェント」としてグループ全社員 3 万 4000 人に提供しました。選定の最大の理由は Gemini Notebook の存在。約款や規程集、膨大なマニュアル類といった社内ナレッジデータと、ソースグラウンディング AI である Gemini Notebook の相性が極めて高いと確信したそうです。

導入にあたってこだわったのは日常業務への組み込み。会議の録音が終わったら自動的に Gemini Notebook にデータが追加され参加者全員に共有される「損保音声メモアプリ」を内製しました。目指したのは AI に議事録を作らせることではなく、そもそも議事録は作らなくてもいいという状態にすること。会議の業務変革をトップダウンで進めているそうです。

また、業務特化型エージェントの市民開発も進んでおり、数ヶ月で 1 万件を超えるエージェントが開発されています。全国で使われている公式エージェントは 3 つ。目標設定の思考を整理する「モクさぽ」、写真やキャプチャーから文字を起こす「モジおこ」、レッカー請求書を読み込んで相場価格と照らし合わせて妥当性を自動チェックする「レカみる」です。

そして印象的な数字が披露されました。導入から半年、週に 1 回以上使う社員の WAU（Weekly Active User）は 80% 超え。中でも部長以上のマネジメント層の WAU は 98%。リーダー自らが率先して AI を使っている事実です。

最後に中島さんは、AI で生まれた時間をどう使うのかが重要だと語りました。AI ツールを入れて生産性を高めるは当然の一歩に過ぎず、その先の決め手は社内の価値のあるデータをいかに AI レディにできるか、そして平均値ではない圧倒的な外れ値の価値を生み出せるか。これを左右するのは AI を使う人間の力、社員の経験、感性、そして問いを立てる力だ、と締めくくりました。

3 万 4000 人規模で AI エージェントを展開し、マネジメント層の利用率が 98%。AI が「一部の取り組み」ではなく「組織の血流」に変わっていることを示す数字だと言えるのではないでしょうか。

エンジニア集団が 5 ヶ月で 2 万個のエージェントを自発的に作成

Sky 株式会社の太田さんが登壇しました。自社パッケージ商品の開発とシステム受託開発の 2 つの柱を持つソフトウェア開発企業で、約 4,600 名の従業員のうち約3,100 名がエンジニア。昨年 10 月にコーポレートメッセージに「AI とともに」を追加し、AI との共生を目指しているそうです。

Gemini Enterprise の選定理由は 2 つ。1 つ目は AI エージェントの処理精度。同社は Deep Research などの AI エージェントをフルスクラッチで内製してきたため、反復処理の多さでモデルによる精度差が顕著に表れ、比較検討の結果 Gemini が最も高い精度を出したと言います。

2 つ目は検索・ガバナンス力。AI のビジネス利用では検索・調査が主軸ですが、検索精度に強みを持つ Google の AI が一歩抜きん出ていたとのこと。

活用の実態で特徴的なのは、分類困難な複合プロンプトが全体の約 48% を占めている点。コーディング、情報検索、文章作成が約半分で、残りはメンバーそれぞれが自身の業務に合わせて細部までチューニングした多様な独自活用だそうです。定型業務に深く溶け込んでいる証拠ですね。

全社的な活用を底上げするため、「エージェント祭り」という作成者表彰や AI リテラシー研修、エージェント共有プラットフォーム、利用状況を集約するダッシュボードも構築しているとのこと。

導入の結果、AI への総リクエスト数は 1 日 1 万 5000 回から 2 倍の 3 万回へ。エージェント数は開始 1 週間で 2,500 個、5 ヶ月で 2 万個が自発的に作成されています。さらに大きな副次効果として、個人の暗黙知やローカルデータの可視化が起きていると言います。各々が業務効率化エージェントを作る過程で指示やデータが自然と集約され、社員の暗黙知を収集・可視化する手段として機能し始めたそうです。

エージェントを作る行為そのものが、組織のナレッジマネジメントを前進させている。これは想定外の副産物で、とても面白い取り組みだと感じました。

最新のモデル・エージェントプラットフォーム

リリー さんが再び登壇し、今回の新しい発表と、これまでに発表されていた最新機能をまとめて紹介しました。

Antigravity が Gemini Enterprise ライセンスに含まれる予定

ソフトウェア開発ライフサイクルの変革を目指すエージェントファーストのプラットフォーム、Google Antigravity の利用枠が、Gemini Enterprise ライセンスに含まれる予定です。1 つの管理コンソールから一元管理・制御でき、トークン消費の暴走リスクを軽減し組織全体でクォータを公平に分配できるとのこと。

Gemini Enterprise が日本リージョンに対応（GA・許可リスト制）

厳格な規制下に置かれた環境でも利用できるようになりました。現在はウェイトリストのお客様に提供中。データ主権の要件が厳しい官公庁や金融業界にとって、待ちに待ったニュースです。

Gemini Enterprise Agent Platform

4 月の Google Cloud Next ’26 で発表された Gemini Enterprise Agent Platform も、改めて紹介されました。エージェントの構築から拡張、統治、最適化までを一元化し、中核として最先端のフロンティアモデルをサポートします。

モデルファミリー

Gemini 3.5 Flash（スピード・低コスト）、Gemini 3.5 Flash-Lite（最速・最高コスト効率）、Gemini 3.6 Flash（旗艦・マルチモーダル性能に優れる）、Gemini 3.5 Pro（近日・エージェント型コーディングに最適化）を紹介。

さらに Gemini 3.5 Flash が日本リージョン対応し、すべてのデータ処理が完全に日本国内にとどまります。生成メディアモデルでは Gemini Omni Flash Preview が発表され、動画からあらゆるものを入力としてコンテンツを創作できるとのこと。

また、Model Garden ではAnthropic や Meta Llama などのサードパーティ・オープンエコシステムのモデルもワンクリックでデプロイ可能です。

開発ツールとガバナンス

ローコードの Agent Studio からフルコードの Agent Development Kit（ADK 2.0）までカバーし、Antigravity と組み合わせてエージェントを迅速に構築・デプロイが可能。Agent Runtime で何千もの長期間メモリを提供し、Agent Identity、Agent Registry、Agent Gateway によるガバナンスは追加料金なしで利用できます。本番運用前の負荷テストに加え、評価結果や失敗パターンを分析し、エージェントを継続的に改善する仕組みも提供。

AlphaEvolve が GA

Google DeepMind が開発した、Gemini を基盤とするアルゴリズムの発見・最適化エージェントが一般提供開始。データセンターのスケジューリング最適化、TPU チップ設計、Gemini のトレーニングなどを行うことができ、多くのお客様がサプライチェーンの最適化などに活用しているそうです。

マルチモーダル AI がゲームの体験と開発現場を変え始めている

スクウェア・エニックスの荒牧さんが登壇しました。エンジン開発ディビジョンでゲームエンジン開発や AI の研究開発を担当されている方で、同社は 10 年以上にわたり AI の研究開発とゲームへの実装に取り組んできたと言います。

今回注目したのはマルチモーダル AI（テキスト、画像、音声、動画などをまとめて扱えること）の可能性。現場が本当に求めていたのは文字のやり取りだけではなく、ゲームの音を聞き、複雑に変化するゲーム画面を人間と同じように見て状況を把握できる能力だったと語り、画像や音声の認識、そして判断力に強みを持つ Gemini Enterprise Agent Platform を採用したそうです。

1 つ目の事例は、今年 8 月に 14 周年を迎えるドラゴンクエスト X オンラインに実装される対話型 AI バディ「おしゃべりスラミィ」。音声や画像を理解し、遅延の少ない自然な音声で会話し、ゲーム画面を見て状況を理解し、自分から話しかけてくる。固定されたセリフでは届かなかった新しいゲーム体験になるそうです。

2 つ目の事例はゲーム QA（品質保証）の自動化。

「船を見たい」という指示に対して AI が自ら考え、地図の UI を開き、どこに船があるかを確認して行動するデモが披露されました。Gemini は画面を見ながらゲームコントローラーを自動的に操作し、キャラクターを動かしています。見て、考えて、動くマルチモーダル AI が開発の現場ですでに動き始めているとのこと。

荒牧さんは、AI が繰り返し作業を引き受け、開発者はよりクリエイティブな作業に専念することで開発スパンを短縮し、新しいゲームタイトルをより速くお客様へお届けできるようになると語りました。AI の支援が創造性を広げ、クリエイターの可能性を最大限にする。これこそがスクウェア・エニックスが信じる AI の本当の力だ、と締めくくりました。

「AI が繰り返し作業を引き受け、クリエイターは創造的な作業に集中する」という荒牧さんの言葉は、智子さんが冒頭で語った電気の比喩と同じ方向を向いていますね。

日常業務がエージェンティック・ワークプレイスへ変わる

リリー さんが Gemini Enterprise for Customer Experience を紹介しました。エンドツーエンドのカスタマージャーニーを実現するスイート製品で、食品の注文や自動車業界向けのエージェントがアウトオブボックスですぐに使えるソリューションとして用意されているとのこと。人間の担当者の対応力を飛躍的に高め、業務パフォーマンスを可視化する機能も備えています。

Google Workspace｜エージェンティック・ワークプレイスの時代へ

続いてユリー クォン キムさんが登場し、Google Workspace の話に移りました。Google Workspace は 40 億人以上の月間アクティブユーザーを支える世界で最も利用されている生産性ツールですが、仕事は依然として細分化された状態。

最も優秀な人たちがプロセスにがんじがらめになってファイルを探し回り、5 つの違ったアプリを駆使している。ビジネスのスピードが伸び悩んでいるのは、人間が手作業で点と点をつなぐ中間ミドルウェアの役割を果たさざるを得ないからだ、と指摘しました。

そして、マニュアルのタスクを管理するのではなく成果そのものを管理する新しい時代。組織のすべての人がディレクターとなり、自ら実行する自律型 AI エージェントの労働力を管理するようになる。これが「エージェンティック・ワークプレイス」の時代だ、と宣言しました。

この中心にあるのが Workspace Intelligence。最先端の埋め込みモデルを備えた統一的なセマンティックレイヤーで、Gmail や Google Workspace のコンテンツ、進行中のプロジェクト、組織のドメイン知識を継続的に更新されるコンテキストとしてつなげていきます。

デモで紹介された主な機能

デイリー・ブリーフ
Google Chat 上で Gemini がコンテキストを深く理解したデイリー・ブリーフをプロアクティブに通知。通勤中に何が重要かを把握できる。また、プロジェクト名も日付も覚えていなくても自然言語で Ask Gemini に問いかけると、Workspace Intelligence がエンタープライズグラフ全体を検索して正しいファイルを引き出し、要約までしてくれます。

Sheets Canvas

静的なスプレッドシートから解放され、サイドパネルから「ダッシュボードを作成」と入力するだけで数分で Gemini がダッシュボードを生成。

フィルターを切り替えるたびにデータがリアルタイムで更新される。インタラクティブなタイムラインやカンバンボードも作成可能で、予算シミュレーションのダッシュボードやガントチャートなど全く新しい方法で業務を可視化できる。今年後半に日本語を含むさらに多くの言語で利用可能になる予定です。

Gemini 3.5 Meet Live Translate

70 以上の言語に対応し、2,000 以上の言語の組み合わせで会話を実現。東京、ニューヨーク、ソウルのチーム間で言語の壁を超えたコミュニケーションを実現するデモが披露されました。今年後半に Google Meet に導入される予定です。

Google Pics
画像の中のオブジェクトを自動検出し、自然言語でピンポイント編集ができる新プロダクト。デモでは、ビールがテーマなのにスパークリングワインしか写っていない写真を「ビールジョッキ」に変換し、横断幕の文字を差し替え、花火を追加。

編集した画像と Gemini が Workspace 内から集めた情報を使って、スライドの「ブラッシュアップ」ボタンを押すと自動でレイアウトされた案内スライドが完成しました。

Microsoft 365 からの移行は最大 5 倍速く

新しい AI コントロールセンターは企業データにアクセスするすべての AI エージェントを管理。

Microsoft 365 から Google Workspace への移行が最大 5 倍速くなり、管理コンソールから直接メール、ファイル、チャットを移行できます。追加のソフトウェアやクラウドホスティング費用も不要です。Excel マクロコンバーター、Gmail での Office ファイル直接編集、Google ドキュメントでの変更履歴表示機能も追加されました。

すでに日本でもオートバックスデジタルイニシアチブ（ADI）様が全従業員に Gemini を導入し、北海道から沖縄まで各自治体が Google Workspace への移行を進め、全国の主要大学で教員や学生に Gemini が導入されているとのことです。

AI で AI の脅威を自律的に防ぐ、エージェント時代の土台

智子さんが再びステージに戻り、サイバーセキュリティについて語りました。AI による脅威も加速しており、脆弱性が発見されてから悪用されるまでの時間がここ数年で 1.3 年から 1.6 日まで短縮されたというデータもあるそうです。

Google 自身も月間延べ 150 億人以上が使うサービスを運営しており、月間数万件の脅威レポートを処理していると言います。これをエージェントを活用して優先順位付けから修復・対応まで行うことで、90% 以上も時間が短縮されているとのこと。

この Google 自身が使っている手法をそのままお客様にお届けするソリューションが、今年 5 月に発表された自律型セキュリティ ソリューション「Google AI Threat Defense」です。今回はその全体像が、日本市場向けに改めて紹介されました。準備、スキャン、修復、監視の 4 つのステップで脆弱性管理を再発明します（智子さんの表現を尊重）

また、智子さんは AI Threat Defense の構成要素の 1 つとして CodeMender にも触れました。CodeMender は Google DeepMind による、脆弱性を自動で検出・修正する AI エージェントで、現在は パブリックプレビュー として提供されています。開発や運用の現場でセキュリティ対応をより早く進めるための選択肢として注目したいところです。

さらに、日本におけるローンチパートナーとして NTT データ様、NEC 様、日立製作所様、富士通様の 4 社と共に、国内の重要インフラや政府、企業のデータを守っていくとのこと。さらに AI Threat Defense を活用したセキュリティアセスメントを年内限定で無償提供することも発表されました。

AI による脅威は AI で自律的に守っていくしかない。脆弱性の発見から攻撃までが 1.6 日に短縮された時代において、エージェントが自律的にスキャンし、修復し、監視する仕組みが必要なのだと感じました。

まとめ｜電気で 30 年かかったイノベーションを、AI ではどれだけ早く起こせるか

智子さんは最後に、AI は開かれたものであるべきだと言いました。Google Cloud はフルスタックで提供しているけれども、同時にオープンな AI プラットフォーム。ベンダーロックインは全く意図するところではないと明言しました。今回の発表の中でも Anthropic や Meta Llama といった他社モデルがワンクリックでデプロイでき、MS Office との相互運用性や Microsoft 365 からの移行支援も紹介されていました。

この 2 日間で 90 社を超えるお客様の登壇、EXPO やスポンサーブースがあると紹介し、Next Tokyo 開催を記念して認定資格の受講料が 50% 割引となるキャンペーンも実施していると呼びかけました。

そして冒頭の電気の比喩に戻りました。「AI 変革の準備は整っています。電気で 30 年かかったイノベーションが、AI ではいかに短くできるのか。私たち Google Cloud もみなさまと一緒に挑戦してまいります。AI の力でワクワクする素晴らしい日本の未来を、ここから一緒に作り上げてまいりましょう」と締めくくりました。

Day 1 から見えてきたこと

Day 1 の基調講演を通して感じたのは、Google Cloud が AI を特別なアプリに閉じ込めるのではなく、現場の業務そのものに溶け込ませようとしているということです。

小売チェーンのデモでは、臨店報告書の作成から棚割り分析まで現場の仕事の流れを壊さずにエージェントが動いていました。損保ジャパン様の WAU 80%・マネジメント層 98%、Sky 株式会社様の 5 ヶ月で 2 万個のエージェント作成、スクウェア・エニックス様のゲーム画面を見ながらコントローラーを操作する AI。これらはすべて「機械の 1 台 1 台に小さなモーターを載せる」ことが現実に起きている証拠です。

セキュリティの領域でも、既発表の AI Threat Defense と CodeMender が日本市場向けに改めて位置づけられ、国内ローンチパートナー 4 社の発表もありました。Gemini Enterprise と Gemini 3.5 Flash の日本リージョン対応という土台の整備も進んでいます。

Day 2 は「AI エージェントを社会実装へ」がテーマ。Day 1 で見えたビジネスの現場での動きが、社会全体へどう広がっていくのか。引き続き追いかけていきたいと思います。

おまけ｜ブースでの一コマ

ぜひ、X もフォローしてくださいね！