G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '25 の、2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 Tokyo '25
GKE と Cloud Run における GPU
新たな野球体験
まったく新しいデジタルバンクの設立
Gemini CLI
データと AI
セブン&アイ・ホールディングス
セキュリティと AI
Google Cloud Next Tokyo 26
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Google Cloud Next Tokyo '25

イベント概要

Google Cloud の旗艦イベントである Google Cloud Next の東京版である Google Cloud Next Tokyo '25 は、2025年8月5日(火)と6日(水)の2日間で開催されます。本年は、東京ビッグサイトで開催されました。

2日目のキーノート（基調講演）では例年、開発者向けの技術的な内容にフォーカスした発表が行われます。本投稿では、Google Cloud Next Tokyo '25 の第2日目のキーノートの概要をお伝えします。

G-gen Tech Blog では、Google Cloud Next Tokyo '25 に関連する記事を随時発信しています。

blog.g-gen.co.jp

なお、初日のキーノートのレポートは以下の記事を参照してください。

blog.g-gen.co.jp

キーノートの概要

Google Cloud Next の2日目のキーノートでは、開発者やデータエンジニア、データサイエンティスト向けの様々な Google Cloud ソリューションが紹介されました。

1日目と同じく、AI にフォーカスし、Google Cloud の AI 系プロダクトが、開発者体験やデータエンジニアリング、データ分析などを効率化することができることが示されました。またセキュリティの領域についても、AI との関連性が「AI で守る」「AI を守る」の2つの視点で語られました。

また株式会社 NPB エンタープライズ、ソニー株式会社、株式会社三菱 UFJ フィナンシャル・グループ、株式会社セブン&アイ・ホールディングスが登壇し、Google Cloud を使った事例が紹介されました。

技術的な新発表としては、Gemini CLI GitHub Actions が発表されました（Preview）。Gemini CLI GitHub Actions では、Issue の振り分け、自動的な PR レビュー、Issue や PR 内で Gemini CLI にメンションして作業を指示するなど、Gemini CLI と GitHub が高度に統合され、開発ワークフローを自動化することができます。

参考 : AI コーディングの新たなパートナー：Gemini CLI GitHub Actions を発表

AI 時代の変革

Google Cloud カスタマーエンジニアリング技術本部長渕野大輔氏が登壇し、当講演では「AI 時代の変革」をテーマに、以下を紹介することが述べられました。

AI インフラ
アプリのモダナイズ
データとセキュリティ

Google Cloud は AI に最適化されたプラットフォームであり、インフラからアプリ開発まで、エンドツーエンドの一気通貫した AI ジャーニーを提供できることが「明確な差別化ポイントである」と述べられました。

これを裏付けるように、2025年4月にラスベガスで開催された Google Cloud Next '25 でも発表された、新型 TPU である Ironwood や、GB200 GPU を搭載した Compute Engine マシンタイプの提供など、Google Cloud の AI 向けインフラサービスが紹介されました。

GKE と Cloud Run における GPU

続けて、Google Cloud の VP & GM であるブラッドカルダー氏が登壇し、GKE と Cloud Run における GPU 提供機能などについて言及しました。

新たな野球体験

株式会社 NPB エンタープライズの執行役員デジタル事業部長、丹羽大介氏が登壇し、日本プロ野球の観戦に AI を使った新たな体験を導入しようとしていることが発表されました。

同社は2024に全12球団の球場に、HAWK-EYE と呼ばれるトラッキングカメラを導入し、その映像をもとに AI によって動画像を描画。新たな野球観戦体験を提供することを紹介しました。

続けてこの取り組みを支援したソニー株式会社の執行役員、平位文淳氏が登壇し、技術的な背景を紹介しました。

このシステムは Google Cloud 上に構築されています。また開発に当たっては、Google による TAP（Tech Acceleration Program）による支援があったと述べ、強力なパートナーシップがあったことを紹介しました。

将来的には API 経由で詳細データや自動生成コンテンツへのアクセスを、放送事業者や消費者へ提供することも視野に入れています。

まったく新しいデジタルバンクの設立

株式会社三菱 UFJ フィナンシャル・グループの執行役常務リテール・デジタル事業本部長兼グループ CDTO の山本忠司氏が登壇し、新サービスブランドであるエムットの事例を紹介しました。

エムットは「お金のあれこれ、まるっと」をテーマにした同行の新サービスです。

同氏は、同サービスの開発にあたり、同行の店舗網とプロのアドバイスという、デジタルとリアルの「いいとこ取り」を図るべく、「まったく新しいデジタルバンクの設立」を意図したと述べます。同サービスでは、勘定系システムのフルクラウド開発を Google Cloud で行っています。

参考 : Google Cloud 、三菱ＵＦＪ銀行が新設するデジタルバンクの勘定系システム基盤に採用

同氏は Google Cloud が採用された理由として、信頼性（堅牢なセキュリティ）、スケーラビリティと柔軟性、高可用性とデータの一貫性などを挙げました。またデータベースとして、リージョンレベルの障害があってもサービスが止まらないことと、データの不整合が発生しないことの2点を重視したポイントとして挙げ、これを満たす Spanner を採用したことを明らかにしました。

加えてコンテナ技術の成熟や、AI と機械学習の高度なエコシステムも採用にあたってプラス要素になったと述べます。

Gemini CLI

続けて、Gemini CLI についても改めて紹介されました。

Gemini CLI はコード生成やコーディング補助だけでなく、様々な用途に使うことができます。そういった用例の1つとして、Kubernetes のトラブルシューティングが挙げられました。

Gemini CLI は yaml 定義ファイルから環境情報を理解し、クラスタに接続。ログを取得して状況を把握すると、関連ソースコードを特定して修正案を提示します。Gemini CLI が単なるコーディング補助ツールではなく、クラウド環境の運用にも用いることができることが示されました。

また、Gemini CLI が MCP サーバー経由で GitHub から issue を取得して修正したり、「過去1週間の Cloud Logging のログ情報をもとに Cloud Run の最適化をして」といった指示に基づいて、Cloud Run の最大・最小インスタンス数やリソース割り当ての提案などを行う様子もデモされました。

さらに、新機能である Gemini CLI GitHub Actions が発表されました。Gemini CLI GitHub Actions では、Issue の振り分け、自動的な PR レビュー、Issue や PR 内で Gemini CLI にメンションして作業を指示するなど、Gemini CLI と GitHub が高度に統合され、開発ワークフローを自動化することができます。

参考 : AI コーディングの新たなパートナー：Gemini CLI GitHub Actions を発表

データと AI

Google Cloud の GM & VP であるアンディガットマンズ氏が登壇し、Google Cloud におけるデータと AI について紹介しました。

MCP Toolbox 経由で AI エージェントが BigQuery、AlloyDB、Cloud SQL、Spanner などの各データベースサービスに接続できることや、Spanner や AlloyDB に搭載された高度な検索機能などが示されました。

BigQuery のデータエンジニアリングエージェントやデータサイエンスエージェントについてもデモが行われました。Colab Enterprise や BigQuery Studio のノートブック上で、自然言語による指示に基づき、AI が Python ソースコードを生成し、高度な分析を行うことができます。

また Looker や Looker Studio に搭載された会話型分析（Conversational Analytics）エージェントと、高度な分析を実現する Code Interpreter についても紹介されました。対話型分析 API を経由することで、自社アプリケーションにこういった機能を組み込むこともできます。

セブン&アイ・ホールディングス

株式会社セブン&アイ・ホールディングスの常務執行役員グループ DX 本部長である西村出氏が登壇し、全国 21,756 店舗の POS レジ情報を統合する基盤であるセブンセントラルについて紹介しました。

セブンセントラルはデータベースとして BigQuery や Spanner、AlloyDB を採用としており、1日52億件のレコードを処理し、また店舗で発生した最新データへのアクセスを1分以内に実現します。

また次世代店舗システムでは、ストアコンピューター（1店1台）をなくし、全面クラウド化を行うという野心的な計画も示されました。その実現のため、「ハードとソフトの分離」「疎結合システムで改修スピードアップ」「クラウド上のデータを有効活用」という方針が示されました。

Google Cloud 採用の理由として、「圧倒的な信頼性」「高い柔軟性」が挙げれらました。

セキュリティと AI

Google は次に、AI とセキュリティの関連性を「AI で守る」「AI を守る」の2つの視点で紹介しました。

攻撃者による AI の悪用は進んでおり、自然な日本語によるフィッシングサイトなども多く観測されています。

これに対して、Google Cloud は「AI で守る」という視点で、セキュリティ向上に AI を利用します。Google の SIEM/SOAR 製品である Google SecOps には Gemini が組み込まれており、検出事項を AI がトリアージしたり、詳細な分析や次のステップの提案を行います。

将来的な開発計画として、AI エージェント同士が連携してセキュリティ関連タスクをこなすことを視野に入れていることが述べられました。

次に、「AI を守る」という視点では、Google Cloud の AI Protection が紹介されました。AI Protection は Security Command Center と Model Armor に統合されており、Google Cloud 環境内で「AI アセットの発見」「AI アセット保護」「AI への脅威対応」などを行い、それらの統合ダッシュボードも提供します。