【参加レポート】Google Cloud Next Tokyo 2026

AI時代は「何を作るか」より「なぜ作るか」が重要になる

Google Cloud Next Tokyo 2026に参加した。

GeminiやBigQuery、Agentなど最新技術の紹介も多くあったが、私が最も印象に残ったのは技術そのものではない。AIによって開発スピードが劇的に向上した今、プロダクト開発そのものの考え方が変わり始めているということだ。

今回は、その中でも特に印象に残った内容を紹介したい。

1. AI時代に陥りやすい「ビルドトラップ」

最も印象的だったキーワードがBuild Trap（ビルドトラップ）だった。

生成AIによって、コードを書く、仕様書を作る、テストを書く、ドキュメントを書く。これらが驚くほど高速になった。しかし、その結果として「作れるから作ってしまう」という状態が起こりやすくなっている。

内製化はブレーキが効きにくい

以前は外部ベンダーへ依頼するケースも多く、要件整理、仕様書レビュー、見積り、契約など、多くの工程が存在した。このプロセスは面倒ではあるが、実は「本当に必要なのか？」を考える自然なブレーキにもなっていた。

一方でAIを活用した内製開発では、仕様書もコードも数時間で出来てしまう。つまり、ブレーキが無くなった状態でアクセルだけが強化されているとも言える。

2. アウトプットではなくアウトカムを見る

AI時代だからこそ重要になるのが、アウトプットからアウトカムへの転換だ。

以前は「何画面作った」「何機能実装した」という成果でも一定の価値があった。しかし今は違う。AIによって機能は短時間で大量に作れる。だからこそ評価すべきなのは、ユーザーが使ったか、売上につながったか、業務が改善したか、といったアウトカムになる。

忘れられがちな検証サイクル

開発速度が上がるほど、作ることに夢中になり、仮説検証、効果測定、改善といったサイクルが後回しになりがちだ。その結果、不要な機能や技術的負債だけが増えてしまう可能性がある。

AI時代だからこそ「作る」よりも「検証する」ことが重要になると感じた。

3. AIは組織を増幅する

もう一つ印象的だったのが、AIは組織を変えるのではなく組織を増幅するという考え方だ。

元々、意思決定が速い組織、顧客を見ている組織、学習する組織は、AIによってさらに強くなる。逆に、目的が曖昧、誰も責任を持たない、作ることが目的、という組織では、AIはその問題をさらに大きくしてしまう。

AIは魔法ではない。組織の良い部分も悪い部分も、そのまま拡大してしまう存在なのだと感じた。

4. Agent時代は「ガードレール」が重要になる

今後はAIが単なるチャットツールではなく、複数のタスクを自律的に実行するAgentへ進化していく。つまり、人が一つひとつ指示するのではなく、AI自身が判断し、連携し、オーケストレーションする世界だ。

だからこそ重要になるのがガードレールだ。AIに何を任せるか、何を任せないか、判断基準をどうするか。こうしたルール設計が、今後のAI活用では欠かせない。

5. データ基盤も「顧客理解」へ進化している

博報堂のセッションでは、BigQueryのVECTOR_SEARCHを活用した事例が紹介された。

興味深かったのは、これまでの「顧客データ」から「顧客理解」へ進化している点だ。年齢や性別だけでなく、価値観やライフスタイルといった意味的な近さを活用して分析することで、マーケターの経験や勘をデータで再現する取り組みが進んでいた。

データ分析も、数字を見るだけでなく意味を理解する分析へ変わり始めている。

6. AI導入で忘れてはいけない「コスト」

生成AIは便利だが、導入すればするほどAPI利用料や推論コストは増えていく。さらに、AIが出力した内容を人が確認するレビューコストも発生する。

つまり、AI利用料と人間の検証コストまで含めて考えなければ、本当のコストは見えない。

NECのセッションでは、小型モデル（SLM）の活用、用途ごとのモデル使い分け、オンプレミス回帰、推論基盤の最適化など、AI時代ならではのインフラ戦略も紹介されていた。

これからは「FLOPS」ではなく「Tokens/sec」「Tokens/W」、さらにはトークンコストが経営指標になるという話も印象的だった。

おわりに

今回のGoogle Cloud Next Tokyoで最も印象に残ったのは、AIの新機能ではなかった。

それよりも、AIによって「作ること」が簡単になったからこそ、人間は「何を作るべきか」を考える責任が重くなる、ということだ。

AIは開発を速くしてくれる。しかし、価値を生み出すかどうかを決めるのは、今も人間だ。

だからこそ、これからのプロダクト開発では、ビルドトラップに陥らないこと、アウトカムを意識すること、検証サイクルを止めないこと、AIを活かすためのガードレールを設計すること。これらが、これまで以上に重要になっていくと感じた一日だった。