G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。

Google Cloud Next '26 in Las Vegas
Google Cloud と AI
AI モデル
- State-of-the-Art な Google のモデル
- Apple との協業
Gemini Enterprise Agent Platform
Shaun White 氏のデモ
AI Hypercomputer
- 概要
- 技術的な新発表
Agentic Data Cloud
- 概要
- 技術的な発表
Agentic Defense
Agentic Taskforce
- Gemini Enterprise for Customer Experience による顧客体験
- Google Workspace による従業員体験
AI must be open
次回の Google Cloud Next
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Google Cloud Next '26 in Las Vegas

イベント概要

Google Cloud Next は、1年に1回開催される、Google Cloud の旗艦イベントです。2026年は、ラスベガスのマンダレイ・ベイにおいて4月22日（水）から24日（金）までの3日間、開催されます。

参考 : Google Cloud Next 2026 - Las Vegas Conference

例年、初日のキーノート、すなわち基調講演では、Google が最も強調したい主張や新サービスの発表などが行われます。当記事では、Google Cloud Next '26 の第1日目のキーノート（基調講演）を、特に注目すべき発表にフォーカスして紹介します。

また当記事は、Next の開催期間中に新たな情報が判明した場合等に、情報が追記・修正される場合があります。

G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。

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当記事は1日目のキーノート（Opening Keynote）について解説しています。2日目に行われたキーノート（Developer Keynote）については、以下の記事を参照してください。

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キーノートの概要

Google Cloud Next '26 の初日のキーノート（基調講演）では、Google Cloud の新機能の発表や、顧客事例が紹介されました。

ここ数年の Google Cloud Next と同じように、2026年も発表は AI が中心でした。というよりも、発表内容に AI が関係しないものが1つもなかったと言えるでしょう。

以下の公式記事は、この日のキーノートの概要を紹介しています。

参考 : Welcome to Google Cloud Next ‘26

Google が強調したかったこと

Google は AI プレイヤー各社の中でも先んじて「AI エージェント」や「Agentic AI」を提唱してきました。

Google Cloud はこれまでも、AI をベースにした新サービスを開発したり、あるいは既存サービスに AI を統合させる取り組みを進めてきました。この日に紹介された技術には、これまで以上に、それらの AI がエージェンティック（Agentic）に動作することが強調されています。

ここでいう「エージェンティック」とは、AI が人間の指示に基づいて自律的に、つまり現在の状況やアクセスできるデータに基づいて自分で判断しつつ動作することを指します。2022年末に OpenAI が初めて ChatGPT を公開したとき、生成 AI は人間のテキストによるインプットに対してテキストでアウトプットを返すだけのものでした。しかし2026年4月現在、AI は、接客、流通、観光、マーケティング、セキュリティ、その他社内業務といったあらゆる分野と業界でエージェンティックに動作するものとなりつつあることが示され、またそれを支える技術やサービスが Google Cloud と Google Workspace で提供されていることが紹介されました。

キーノートでは、「エージェンティック」という言葉が多用され、以下のような定義も見られました。

Agentic Data Cloud : データ分析基盤への AI エージェントの適用
Agentic Defense : 情報セキュリティへの AI エージェントの適用
Agentic Taskforce : 顧客体験（Customer Experience）や Google Workspace への AI エージェントの適用

今回のキーノートで、Google は改めて、「AI エージェント」や「Agentic AI」を推し進め、組織に変革をもたらすことが彼らの提供する価値である、ということを強調したといえます。Google Cloud や Google Workspace にネイティブ統合されたエージェンティックな AI 機能が次々と紹介され、そのいくつかは実際に使用可能になっています。

Google Cloud と AI

冒頭、Google Cloud の CEO である Thomas Kurian 氏が登壇しました。昨年の1年間を AI の adaption（採用）だけでなく、AI による transformation（変革）が見られた年であると位置づけました。

組織内で AI を本番運用するのに重要なのは、AI の統合されたスタックであると述べ、Google がインフラ、開発力、モデルとツール、そして製品といったあらゆる層をカバーしていることを強調しました。

続けて Google の CEO である Sundar Pichai 氏が動画で出演し、AI への継続的な投資を行っていること、また Google 自身が、AI によってコーディングやワークフロー業務の高速化の恩恵を受けていることを強調しました。同氏は続けて、Gemini Enterprise Agent Platform を発表しました。Gemini Enterprise Agent Platform については後述します。

AI モデル

State-of-the-Art な Google のモデル

Thomas Kurian 氏は、Google の State-of-the-Art（最先端）なモデルとして、改めて以下のような生成 AI モデルを改めて紹介しました。

Gemini 3.1 Pro（Preview） : Google が開発する最先端の LLM
Gemini 3.1 Flash Image（Preview） : SNS 等でも注目を集めた画像生成モデル。通称「Nano Banana 2」
Lyria 3 Pro（Preview） : 音楽生成モデル
Veo 3.1 Lite（Preview） : 軽量な動画生成モデル

また、Google Cloud では Vertex AI を通して、Anthropic の提供する Claude Opus 4.7 などのモデルも使用可能であることが改めて紹介されました。

いずれも Google Cloud Next 開催前までに発表されていたものであり、この日、新しい AI モデルの発表はありませんでした。

Apple との協業

この日、Thomas Kurian 氏は、Apple が Gemini の技術をベースにした新しい基盤モデルを開発中であることを明かしました。この新しいモデルは Apple Intelligence や AI アシスタントである Siri に使用され、本年（2026年）の後半に発表される予定であることが示されました。

Gemini Enterprise Agent Platform

概要

Gemini Enterprise Agent Platform は、Google Cloud の AI モデルやエージェント開発、そして運用のプラットフォームです。Gemini Enterprise Agent Platform は、以下の公式投稿によると「Vertex AI の進化版」とされており、Google Cloud の機械学習の開発・運用プラットフォームである Vertex AI のリブランディングです。

参考 : Introducing Gemini Enterprise Agent Platform, powering the next wave of agents

Vertex AI から Gemini Enterprise Agent Platform への名称変更に伴い、各種サブプロダクトも名称が変更されます（例: Vertex AI Search は Agent Search に）。変更の一覧は以下のリリースノートに掲載されています。

参考 : Google Cloud release notes - April 22, 2026 - Vertex AI to Gemini Enterprise Agent Platform naming changes

これに伴い、これまで単に Gemini Enterprise と呼ばれていた Web サービスは、Gemini Enterprise アプリ（Gemini Enterprise app）と名称変更されます。他にも、たとえば Vertex AI Agent Engine は Agent Runtime に、Vertex AI Search は Agent Search に、といったように、名称が変更されています。

Thomas Kurian 氏は日本でもユーザーが拡大している Gemini Enterprise アプリと、この日発表された Gemini Enterprise Agent Platform をエージェンティック時代（Agentic era）のエンドツーエンドツールと位置づけ、組織での AI 変革に用いることができる旨を強調しました。

Gemini Enterprise Agent Platform では、AI のエージェントのライフサイクルを Build、Scale、Govern、Optimize の4段階にわけており、それぞれに技術要素やサービスが存在します。

エージェントのプラットフォーム

Gemini Enterprise Agent Platform は、組織内に多数の AI エージェントがデプロイされている状況で、それらに統制を効かせ、複数のエージェントが相互に協調してタスクをこなすための、まさに AI エージェントのプラットフォームとなることが想定されています。

2日目の開発者向けキーノート（Developer Keynote）では、その世界観が詳細に示されました。以下の記事も参照してください。

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技術要素とサービス

以下は、Gemini Enterprise Agent Platform に内包される技術要素やサービスの一例です。

Low-Code Agent Studio は、従来より Agent Designer という名称で Gemini Enterprise に備えられていた、AI エージェントのローコード開発ツールです。後に行われたデモでは、従来は「親」と「子」の2層でしか構成できなかったノーコードエージェントが、より複雑な多層構造にできるようになることが示唆されました。

Agent Registry は、組織内で AI エージェントが発見されやすいよう、AI エージェントを集約管理したり、ユーザーにキュレート（推奨して提示）したりするためのツールです。こちらも、従来からその機能の一部が Gemini Enterprise で使用可能になっていました。

Agent Marketplace を使うと、サードパーティが販売する AI エージェントのカタログを閲覧し、購入して組織に導入することができます。

Agent Identity は、AI エージェントが持つ暗号化された ID（cryptographic ID）です。エージェント間での認証、もしくはエージェントから他のシステムへの認証をセキュアに行えるようにします。

Agent Gateway は、AI エージェントに適用するセキュリティポリシーを一括管理するためのツールです。いわば生成 AI 用の WAF（Web Application Firewall）ともいえる Model Armor 等と統合される見込みです。

Agent Observability は、ロギングを通じてエージェントの推論過程やパフォーマンスを監視するためのダッシュボードです。

これらのサービスの、発表当日現在のリリース状況は、以下のリリースノートに掲載されています。

参考 : Google Cloud release notes - April 22, 2026 - Initial release of Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise アプリの進化

これまで単に Gemini Enterprise と呼ばれていた Web サービスは、Gemini Enterprise アプリ（Gemini Enterprise app）と名称変更されました。

なお関連して、Gemini Enterprise の新機能としてプロジェクト機能（Projects in Gemini Enterprise）が発表されました。プロジェクトは、AI エージェント用のワークスペースです。この機能では、AI エージェントを Google ドライブ、NotebookLM、Google チャットなどのデータソースと連携させたうえで、エージェントのメモリ（記憶）をプロジェクト内のファイルや会話に限定します。これによりコンテキストの汚染を防ぎ、AI の精度を向上させます。

また Microsoft 365 との相互運用性の強化も発表されました。Gemini Enterprise 内で使用可能なエディタである Canvas により、ドキュメントやスライドを作成・編集し、これらは Microsoft 365 ファイル（Word や PowerPoint）にエクスポートできます。Canvas の詳細は明らかになっていませんが、これまでも Gemini アプリに搭載されていた Canvas と類似のものである可能性があります。

Microsoft 365 と Gemini Enterprise の相互運用性の強化

Gemini Enterprise アプリで公開が予定されている新機能などについては、以下の公式投稿にもまとまっています。強化されたノーコードエージェント向けの Agent Designer や Skills の採用など、さまざまなアップデートが予定されています。

参考 : Gemini Enterprise for the agentic task force: introducing long-running agents, agentic collaboration spaces, advanced governance, and more

また、以下の記事も参照してください。

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Shaun White 氏のデモ

オリンピックのスノーボードハーフパイプ競技で金メダルを3回取得した Shaun White 氏を壇上に招き、Gemini を中心とした Google Cloud の技術を使って、ハーフパイプの技を分析するデモが行われました。Google Cloud の技術がスポーツ業界を含めた多くの実務で利用されていることを示すものです。

AI Hypercomputer

概要

シニア VP 兼 AI・インフラストラクチャ担当チーフテクノロジストである Amin Vahdat 氏により、AI Hypercomputer で複数の技術革新があったことが紹介されました。AI Hypercomputer は、ハードウェアとソフトウェアを高度に連携させた AI プラットフォームアーキテクチャの呼称です。

参考 : What’s next in Google AI infrastructure: Scaling for the agentic era

Google の強みは、AI トレーニングおよび推論用のプロセッサである TPU や Google が開発する Arm ベースの CPU である Google Cloud Axion を始めとする物理層から、オープンソースの AI プラットフォーム、AI モデル、それらを応用したアプリケーションまで、すべてのレイヤを一気通貫で所有していることです。

加えて NVIDIA とのパートナーシップにより、Google Cloud 上では高性能な GPU を従量課金で利用できます。

技術的な新発表

この日、NVIDIA Vera Rubin NVL72 が Google Cloud で新たに使用可能になる予定であることが発表されました。

また、Google の第8世代 TPU である TPU 8t と TPU 8i が発表されました。t はトレーニングに、i は推論（inference）に最適化されていることを意味しています。TPU 8t はトレーニングに特化した TPU です。ICI（Inter-Chip Interconnect）技術により、単一の「スーパーポッド」で最大9,600個の TPU と 2 PB の共有メモリまでスケールアップできます。TPU 8i は推論に特化しており、従来世代よりもコスト効率が80%向上し、数百万ものエージェントを同時に低コストで実行できるとされています。

参考 : Inside the eighth-generation TPU: An architecture deep dive

さらに、大規模な AI ワークロード向けの新しいネットワーク技術である Virgo Network が発表されました。Virgo Network は「メガスケールデータセンターファブリック（Megascale data center fabric）」とされており、大量の TPU 等を低遅延・広帯域で接続する技術です。これにより、AI のトレーニング期間を大幅に短縮できるとされています。

参考 : Introducing Virgo Network, Google’s scale-out AI data center fabric

Agentic Data Cloud

概要

BigQuery を中心としたデータ分析基盤は、従来から Google Cloud の大きな強みでした。Google は、従来からのデータ分析技術にも、AI を効果的に適用しています。

チーフプロダクト&ビジネスオフィサーの Karthik Narain 氏が登壇し、データ分析基盤における AI エージェントの活用を Agentic Data Cloud と位置づけました。

参考 : What’s new in the Agentic Data Cloud: Powering the System of Action

技術的な発表

Knowledge Catalog は、以前 Dataplex Universal Catalog と呼称されてきた、フルマネージドのデータカタログサービスです。2026年4月10日にプロダクト名の変更がアナウンスされていました。BigQuery とネイティブに統合されているほか、後述の Cross-Cloud Lakehouse などとも統合されています。

新発表された Smart Storage は、非構造化データに意味付け（semantic meaning）を容易にする仕組みです。Cloud Storage に画像や PDF データが格納されると、自動的にアノテーションが生成され、付加されます。メタデータ生成を自動化するデータパイプラインの構築は不要です。これにより、構築の手間と運用の負荷なしに、AI エージェント向けに非構造化データを整備できます。Smart Storage は「Coming Soon」とされており、2026年4月23日現在ではまだ使用できません。

参考 : Storage innovations to accelerate your AI workloads at Next ‘26

従来から Gemini Enterprise に搭載されていた Deep Research Agent の進化も発表されました。従来の Deep Research は、Gemini Enterprise に接続された SaaS や Google ドライブなどを横断検索して重厚なレポートを生成してくれる機能でしたが、このデータソースとして BigQuery が加わり、Knowledge Catalog との連携も示唆されています。

さらにこの日新たに発表された Data Agent Kit は、データサイエンティストを AI が支援する仕組みです。これは VS Code、Gemini CLI、Codex、Claude Code、Jupyter ノートブックなどで利用可能な skills、tools、extensions、plugins などであり、dbt、Apache Spark、Apache Airflow などのためのソースコード生成を補助します。これらは、既に発表されている Google Cloud MCP Servers などとも連携し、データエンジニアやデータサイエンスを加速します。

参考 : Google Cloud MCP Serversを解説 - G-gen Tech Blog

Lightning Engine for Apache Spark は、Apache Spark 向けのサーバーレスのエンジンです。オープンソース版よりも最大4.5倍高速とされています。

Cross-Cloud Lakehouse は、オープンソースのテーブルフォーマットである Apache Iceberg を基盤技術として、Amazon Web Services（AWS）や Azure などと Google Cloud の間で、データを移動したりコピーしたりすることなく、データを分析可能にする技術です。他にも Databricks、Salesforce Data360、SAP、ServiceNow、Snowflake などのプラットフォームとの間で、データの相互運用を可能にします。

2026年4月16日に一般公開（GA）された Partner Cross-Cloud Interconnect for Amazon Web Services などにより、クラウド間のネットワーク接続も容易になっていることが、クラウドサービスをまたいだデータ分析をさらに容易にしています。

参考 : AWS 向け Partner Cross-Cloud Interconnect の概要

なお従来まで BigLake と呼ばれていた BigQuery の機能群は、Google Cloud Next が開催される直前の2026年4月20日に、Google Cloud Lakehouse への改名が発表されていました。Cross-Cloud Lakehouse はこの Google Cloud Lakehouse の派生型です。

参考 : What is Google Cloud Lakehouse?

Agentic Defense

概要

近年、AI を使用したサイバー攻撃が増加しています。これらに対する防御にも AI を使用することを、Agentic Defense として強調しました。さらに、本年のキーノートでは初めてセキュリティ企業 Wiz の幹部が登壇しました。Google は、2026年3月に Wiz の買収完了を発表したばかりです。

参考 : Next ‘26: Redefining security for the AI era with Google Cloud and Wiz

Google SecOps のエージェント

Google は、SIEM（Security Information and Event Management）製品である Google SecOps を擁しており、同製品は早くから AI との統合を推し進めていました。SIEM とは、複数の IT 機器やクラウドサービスなどのログを統合管理・分析し、セキュリティ侵害等を検知するためのソリューションのことです。

Threat Hunting & Detection Agent は、その名の通り、AI がプロアクティブに新しい攻撃パターン等を発見するエージェントです。Google SecOps に Preview 版として提供されます。

Google SecOps に新たに搭載される Dark Web Intelligence は、Google が提供する脅威インテリジェンスである Google Threat Intelligence の一部であり、Gemini と統合されたダークウェブ分析機能です。自動的に自組織に特化したプロファイリングが構築され、それに基づいてダークウェブに対する情報収集を行います。

参考 : Bringing dark web intelligence into the AI era

Wiz

この日、Wiz の共同創業者であり VP of Product である Yinon Costica 氏が壇上に招かれ、Wiz の概要説明とデモが行われました。Google は2026年3月に Wiz の買収完了を発表したばかりであり、Wiz 関係者のキーノート登壇は初めてです。

Wiz は、クラウドサービスや AI アプリケーションに特化したセキュリティソリューションです。複数サービスにまたがって、リスクの防止、脅威の検知、対処などを行うことができる製品です。

Wiz は AI アプリケーションの保護ができることも強調され、脅威の把握や可視化、対処において AI エージェントが自律的に動作することが示されました。

Wiz は様々なクラウドプラットフォームのセキュリティ情報を集約できることや、わかりやすいビジュアルのユーザーインターフェイスに定評があります。検知されたアラートの意味や対処法まで、AI を活用してわかりやすく提示されます。

現在のところ、Wiz の管理・運用ユーザーインターフェイスや販売プロセス、課金システムなどは Google Cloud と統合されていません。今後は Wiz と Google Cloud の統合がより進んでいく可能性があります。

SecOps と Wiz に関しては、以下のセッションレポートも参照してください。

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Agentic Taskforce

Gemini Enterprise for Customer Experience による顧客体験

Google はこの日、Agentic Taskforce と称して、エンゲージメントと生産性の再定義にあたり、2つの課題として「顧客へのストレスのない体験の提供」と「従業員の業務効率の向上」を挙げました。

Google は2026年1月に開催された全米小売業協会（NRF）の年次カンファレンスで、Gemini Enterprise for Customer Experience を発表しました。Gemini Enterprise が「組織内の従業員向け」である一方、この Gemini Enterprise for Customer Experience は、小売業界等における顧客（Customer）すなわちエンドユーザー向けのプロダクトです。

Gemini Enterprise for Customer Experience では、商品の検索から注文までを自然言語で処理できます。米国のピザチェーンである Papa John's Pizza が、Gemini Enterprise for Customer Experience を導入した事例が紹介されました。

シニアプロダクトマネージャーの Patrick Marlow 氏は、YouTube TV のカスタマーサポートが最近、Gemini Enterprise for Customer Experience を使った音声サポートを導入したことを明かし、デモを展示しました。同氏が電話をかけると、流暢な AI 音声が応じます。同氏が早口の英語で、スポーツ観戦に適したプランについて問い合わせると、「スポーツプラン」がニーズに合致していることや、プランの概要を説明する音声が返ってきます。

AI の回答を途中でさえぎって話しかけても、AI エージェントは適切に回答します。さらに、途中で隣にいる設定の友人のために「スペイン語で説明してくれ」と依頼すると、AI 音声はシームレスにスペイン語で回答します。

同氏は、このワークフローは CX Agent Studio という UI によって構築されており、構築には6週間しかかかっていないことを明かしました。

Google Workspace による従業員体験

Google Workspace の VP of Product である Yulie Kwon Kim 氏が登壇し、Workspace Intelligence の新発表とデモが行われました。Workspace Intelligence は、Google Workspace に統合された AI エージェントです。Google ドライブ、ドキュメント、Gmail などの Workspace アプリを横断して情報を収集し、状況を認識して人間の代わりにタスクを行います。

参考 : Introducing Workspace Intelligence

Workspace Intelligence については通常のリリースノート（機能アップデートを通知する公式サイト）にも掲載されており、現地時間2026年4月22日から3日程度かけてすべてのテナントで使用可能になることが示されています。リリースノートでは、Workspace Intelligence によって、Google Workspace 内のすべての生成 AI タスクが Gmail、Chat、カレンダー、ドライブ（ドキュメント、スプレッドシート、スライドを含む）など Google Workspace 全体のデータに基づいて実行されるようになり、ユーザーが手動でコンテキストを提供する必要がなくなるとされています。当機能は管理者設定でオフが可能ですが、デフォルトはオンになっています。

参考 : Introducing Workspace Intelligence, with admin controls

デモでは、Google Chat の Web インターフェイスで Ask Gemini（Gemini に質問）画面にアクセスすると、今日やるべきタスクが関連するメール等と紐づけられて表示されています。チャット上で Gemini にファイルの検索を指示したうえで、Skill を指定してスライドの作成を指示すると、Gemini は検索結果のファイルをもとに新しいプレゼンテーションスライドを作成しました。

さらに、Microsoft 365 から Google Workspace への移行を高速に行うための Rapid Enterprise Migration も発表されました。組織全体を、Microsoft 365 から Google Workspace へ移行する速度が最大5倍向上するとしていますが、詳細は明らかになっていません。