はじめに

こんにちは！
DX開発事業部のモダンエンジニアリングセクションビジネスソリューショングループ配属の戸塚晴菜です。

先日、12月5日にGoogleオフィスで開催された「Google Cloud Office Tour & Special Session」に参加してきました！

今回のイベントは、私たちアイレットの25卒新入社員を対象としたイベントでした。

Google Cloud の Yusuke さんにご登壇いただき、社会人2年目を目前に控えた私たちが今意識すべきことや、Google Cloud の最新技術についてセッションをしていただきました！

これまでの「インプット」中心の期間から、「アウトプット」が求められる2年目に向けて、私たちが意識すべきこと、それを支える最新のGoogle Cloud技術について私なりに調べた内容も含めて共有します！

これからエンジニアとしてキャリアを積んでいく方はもちろん、私たちのような若手のエンジニアがこれからどう成長していくべきかという点においても、参考になる内容だと思います！

エンジニア2年目で意識すべき「2つの心得」

セッションの中で特に印象に残ったのが、これから社会人2年目を迎える私たちに向けた2つの心得です。

1年目は「インプット」が中心でしたが、2年目からは「アウトプット」で会社やチームに貢献することが求められます。

特に意識すべきポイントは以下の2点です。

1. 生成AIを使い倒して業務を効率化する

これからのエンジニアにとって、AIは単なる便利ツールではなく、業務効率を大きく変化させてくれる存在です。

後述する「Gemini」などの生成AIを、「すごい機能が出たな」と眺めるだけでなく、コーディング、ドキュメント作成、リサーチといった実務で徹底的に使い倒すことが2年目の成長スピードを決定づけてくれるそうです！

私自身、これまでは新しい技術発表を見ても「情報のキャッチアップ」だけで完結してしまっている部分がありました。

今回のセッションを通じ、知識として持っているだけでなく、日々の開発業務の実践に落とし込むことが大切だと痛感しました。

まだ経験が浅い私たちだからこそ、AIを味方につけて、先輩たちに負けないスピードで成長していきたいと思いました！

2. アウトプットを大事にする

インプットした知識は、アウトプットすることで深く定着します。特に「技術ブログ」を書くことには、以下の大きなメリットがあるそうです。

  • 知識のストックと整理
    自分のための備忘録となり、理解が深まる。
  • キャリアの可能性
    Googleのエンジニアにも認知され、「Google Cloud Partner Top Engineer」などのアワード受賞や、イベント登壇のチャンスに繋がる。

今回こうしてブログ記事を執筆することも、まずは行動に移そうと考えました！
学んだことを自分の中だけで留めず、積極的にアウトプットとして言葉にして発信していきたいです。

業務を変える！「Google Workspace Studio」の活用法

今回のセッションで特に業務効率化につながると感じたのが、Google Workspace Studioの活用です。
これまで「AIを使う」というとチャットでの対話が主でしたが、Google Workspace Studioを使うことで、Agent Flowsを作成し、複雑なタスクを自動化できるそうです！

どう業務で活用できるのか？

スライドで紹介されていた事例や機能をもとに、具体的な活用イメージをまとめてみました！

  • 反復タスクの自動化
    「日々のメール振り分け」「承認プロセスの回付」「顧客アンケートの集計」など、毎日発生する反復的な作業をエージェントに任せることができます！
  • ノーコードでフロー構築
    エンジニアでなくても、数回のクリックでエージェントフローを構築できる「エージェントデザイナー」機能があります！これにより、非エンジニア職のメンバーでも自分の業務を自動化できるようになります。
  • ツール連携
    Google Workspace（Gmail, Drive等）だけでなく、サードパーティ製のツール（CRMやERPなど）とも連携可能です。
    例えば、「顧客からのメールを受信（Gmail）→内容を要約してCRMに登録→担当者にSlackで通知」といった一連の流れを、自然言語で指示するだけで実行してくれるようになります。

社内コミュニケーションや事務処理のスピードが劇的に上がりそうです！

深掘りしてみた！Gemini 3の実力

セッションでは2025年11月19日に発表されたばかりの最新モデル「Gemini 3」シリーズや、その技術を活用した機能について紹介していただきました！

つい先日リリースされたばかりの技術ということもあり、具体的にどこまで性能が向上しているのかが気になったため、自分なりに深掘りしてみました！

「Gemini 3 Pro」の性能

1. 「コンテキストウィンドウ」の広さ
「Gemini 3 Pro」はベンチマークのスコアも高いですが、驚いたのが、一度に読み込める情報量（コンテキストウィンドウ）の広さです。

コンテキストウィンドウが広いと以下の利点があります！

  • 大量のエラーログを丸ごと貼り付けて原因を特定させる
  • プロジェクトのソースコード全体を読み込ませて、影響範囲を調査する
  • 膨大な仕様書を一気に渡して、矛盾点がないかチェックしてもらう

これまで分割が必要だった作業が、一回でできるようになります。

こちらもGemini3の魅力の一つだと思います！

2. 動画もコードも同時に理解する
Gemini 3は、テキストだけでなく、画像、音声、動画を「同時に」理解する能力（マルチモーダル）がさらに強化されています。

例えば、「画面のUIデザイン（画像）」と「バックエンドの設計図（画像）」を同時に読み込ませて、「このUIを実現するためのフロントエンドのコードを書いて」と指示するといったことも可能です。

3. 推論能力
複雑なタスクを渡した際に、AI自身が「まずは〇〇を調べて、次に××を計算して」と手順を計画する推論能力（エージェント機能）が強化されています。

これにより、指示が曖昧でも意図を汲み取ってくれたり、複雑なアルゴリズムの実装でも論理的なミスが減ったりといったメリットがあります。

日本語も完璧！「Nano Banana Pro」

「Nano Banana Pro」の最大の特徴は、これまでの画像生成AIが苦手としていたテキストレンダリングの能力が大幅に強化されている点です！

特に驚いたのが、日本語への対応力の高さです。

プレゼン資料を作成する際などに、「ここに日本語で文字を入れたい」という時に、開発スピードを落とすことなく、ハイクオリティな素材を作ることができます！
実務において非常に大きなメリットになると思いました！

以下のイラストも「Nano Banana Pro」が作成したものになります！✨

膨大な資料を一瞬で味方にする「NotebookLM」

業務に繋がると感じたのは、「NotebookLM」です。スライドでは「ドキュメントマスター」として紹介されていました！

膨大なドキュメントリポジトリを瞬時に探索し、内容を要約するだけでなく、情報同士を「接続」してくれます。

私は、このNotebookLMをすでに日々の業務で使用しています。

過去の大量の仕様書やAPI情報、議事録などを読み込む必要があり、最初は情報の多さに圧倒されていました。

しかし、これらをNotebookLMに読み込ませてQ&A形式で対話することで、必要な情報にすぐ辿り着けるようになります！

NotebookLMを使用することでキャッチアップの向上につながると思います！

まとめ

今回のGoogleオフィス訪問を通して、最新のAI技術に触れることができ、これからのキャリアにとって本当に大きな刺激になりました！

特に印象的だったのは、AIが単なる情報の提示だけでなく、「Action（行動）」を起こすフェーズに入ったというお話です。 

今後はGoogle Workspace StudioやGeminiなどのツールを積極的に活用していきたいと思います。

また、インプットした知識をこうしてブログなどで積極的に発信し、社内外に貢献できるようなエンジニアを目指していきたいです！

最後に、このような貴重な機会を企画・運営してくださったGoogle Cloudの皆様、新卒育成グループの皆様、本当にありがとうございました！