Google Cloud Next Tokyo ’26に現地参加できなかったため、Day1の基調講演を視聴いたしました。

こちらの内容について、ご紹介いたします！

1. なぜ今「AIエージェント」なのか？

AIは電気の発明に匹敵する
産業革命時代、工場に電気モーターを変えただけでは生産性は上がりませんでした。電気前提で工場を再設計したことで爆発的に生産性が上がったように、AIもエージェントを現場に埋め込み、仕事の流れを再設計することで爆発的に生産性が向上します。

日本の課題とチャンス
日本は対象者のうち70%がAIエージェント未活用。
しかし、生産労働人口が減少する中で企業の持続的成長にはAI活用が不可欠です。暗黙知や匠の技をAIの力で継承し、企業の価値へ再設計するチャンスとなります。

2. 注目企業の「自ら試して還元する（Client Zero）」先進事例

NTTデータ
課題：官公庁や金融等の厳格なセキュリティ・ガバナンスが求められる中で、生成AI（自律型エージェント）をどう安全かつ迅速に業務へ組み込むか。
取り組み：自社を最初の実践モデル（Client Zero）とし、「Gemini」と「Google Workspace」を大規模導入。自ら運用の壁を検証しながら、安全なガバナンス環境を構築。
狙い：自社での働き方改革（AWT：エージェンティック・ワークプレイス・トランスフォーメーション）で得た検証データや成功ノウハウをアセット化し、お客様へ安全なAI活用ソリューションとして提供する。

損保ジャパン
活用例：業務特化型エージェント（目標設定、文字起こし、請求書チェックなど）を市民開発。
工夫： 会議録音終了後に「Gemini Notebook」へ即時自動反映・共有するなど、日常業務の導線上に組み込む工夫を徹底。

スクウェア・エニックス
プレイヤー体験（対話型AIバディ）：ゲーム画面を視覚的に理解し、音声で状況に合わせて自分から話しかけてくる新しい体験を提供。
開発現場支援：AIが人間と同じように画面を見てゲームを自動操作・テスト。
狙い：単なる作業効率化にとどまらず、AIに検証作業を任せることでクリエイターの創造性を最大化し、高品質なゲームをより早くユーザーへ届ける。

3. 主なプロダクト・テクノロジーの進化

① 統合AIスタック「Gemini Enterprise」
開発者が使うバックエンドと、従業員が使うフロントエンドが単一アーキテクチャで統合。
新機能「Gemini Spark」により、指示型から「委任型」へスムーズに移行。
Agent Designer：自然言語でAIエージェントを作成・テスト・公開可能。
スキル機能：特定タスクをセキュアかつ同じ手順で確実・再利用可能に実行。

② エンタープライズ向けモデル＆リージョン対応
Gemini Enterprise Agent Platform が日本リージョンに対応。
スピード・コスト効率・マルチモーダル性能が向上した Gemini 3.5 / 3.6 シリーズ（Flash, Pro等）の提供拡大。

③ Google Workspaceの進化（業務の自動化）
Meet Live Translate: 70以上の言語に対応し、リアルタイムでスムーズなグローバルコミュニケーションを実現。
画像・スライド作成: Google Pics連携により、自然言語プロンプトで画像の一部指定編集やスライド全体の自動ブラッシュアップが可能に。

④ セキュリティ：攻撃の高速化に対抗する「AI Threat Defense」
脆弱性発覚から悪用までの時間が短縮化する中、脆弱性を自動検出・修正するAIエージェント「CodeMender」などを投入し、セキュリティ運用を再発明。

まとめ

今回の講演を通じて、生成AIは「個人がチャットで使うツール」から、「組織の業務プロセスに入り込んでタスクをこなす自律型エージェント」へと完全にシフトしたと感じました！

業務にどう組み込むかを意識しながら、日々の業務でもGeminiやGoogle Workspaceの機能を積極的に活用していきたいと思います！