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【速報まとめ】Google Cloud Next Tokyo ’26 基調講演 Day 1

こんにちは、クラウドエースの村田と小勝です。2026年7月30日、Google Cloud Next Tokyo '26の1日目が開催されました。本稿では、Gemini Enterpriseを中核としたエージェント時代のフルスタックから、顧客事例、Workspaceの進化、セキュリティまでを速報レポートとしてお届けします。 1日目はビジョン「AIの力でともに創ろうワクワクする日本の未来を」を起点に、現場へ埋め込むエージェントと業務再設計の重要性を示されました。続くパートではGemini EnterpriseとAgent Platform、日本企業の導入事例、Google Workspaceのエージェンティック化、そしてAI Threat Defenseが紹介されました。 [toc] ビジョンと日本市場の現実オープニングとビジョン基調講演では、AIのビジネス活用への挑戦を振り返ったうえで、ビジョン「AIの力でともに創ろうワクワクする日本の未来を」が示されました。産業革命期の電気導入をたとえに、中央の大きなシステム置換だけでは生産性が爆発的に向上しない点を説明エージェントを現場業務に埋め込み、仕事の流れを再設計することが鍵だと位置づけ生成AI登場から数年で、かつての30年より早い変化が訪れるとの認識を共有グローバルと日本のAI活用ギャップグローバルではGoogle Cloud顧客の約75%がビジネス推進にAIを活用している一方で、日本市場については独自調査の結果が共有されました。グローバルのGoogle Cloud顧客のうち約75%がすでにAIを活用日本調査ではAIエージェント未活用が約70% AI利用者の約半数が会社非公認のシャドーAIを利用（約49.8%）労働人口減少下では暗黙知を企業価値へ転換するAI活用が不可欠との問題提起フルスタックAIの全体像チップからアプリケーションまでを自社で開発・運用するフルスタックAIの構成が示されました。主な特徴としては以下のとおりです。 TPUをはじめとするAI向けインフラ層フロンティアモデルとエージェンティックデータ基盤防御、エージェントプラットフォーム、専門エージェント／アプリまでの連携学習用と推論用など、用途に応じたTPU（例: TPU 8t / 8i）の紹介提供状況: 発表 Gemini Enterpriseの中核と顧客事例 Gemini Enterpriseの位置づけ統合AIフルスタックの中心としてGemini Enterpriseが紹介されました。ビジネス変革を目指す企業向けのエージェントプラットフォームであり、働く人が使うAI／エージェントのインターフェースでもあります。主な特徴としては以下のとおりです。散在データをコンテキスト／インテリジェンスへ変換自動化されたエージェントとの組み合わせで価値創造シンプル・安全・費用対効果を訴求提供状況: 一般提供日立製作所・FANUCの活用日立製作所は働き方変革の実践、FANUCは産業用ロボティクスのAIエージェントシステム構築例として紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。日立製作所: 自らカスタマーゼロとなり社内ノウハウを顧客へ還元 FANUC: 人の指示で複数ロボットが連携する高度自動化オフィス業務から製造現場までGemini Enterpriseの適用範囲を示す提供状況: 一般提供 NTTデータとのパートナーシップとClient Zero NTTデータはGemini EnterpriseとGoogle Workspaceを活用し、エージェンティック企業への進化を目指すパートナーシップを紹介しました。Client Zeroの取り組みが強調されました。主な特徴としては以下のとおりです。 2026年6月にGoogle Cloudとの包括契約を締結したと説明決め手はエージェンティック・ワークプレイス構想、セキュリティ／ガバナンス、顧客要望の増加チャット型AIから自律型AIエージェント／デジタルワーカー主導の業務プロセスへ進化する方針提供状況: 一般提供 SOMPO AIエージェント（損保ジャパン）損保グループは汎用型AIとしてGemini Enterpriseを採用し、グループ全社員約3.4万人へ「SOMPO AIエージェント」として提供している事例が紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。 NotebookLMとの相性を重視して選定会議音声の自動投入や公式Notebook、市民開発エージェントを展開導入半年でWAUが80%超、部長以上のマネジメント層はWAU 98% 提供状況: 一般提供 Sky株式会社の全社導入とエージェント量産 SKYは処理精度と検索・ガバナンスを決め手にGemini Enterpriseを全社導入し、短期間で大量のエージェントが自発的に作成されたと報告しました。主な特徴としては以下のとおりです。全AIリクエスト数が1日あたり約1.5万回から約3万回へ（約2倍）導入5ヶ月で約2万エージェントを達成複合プロンプトが約48%を占め、個別業務へのチューニングが進む暗黙知やローカルデータの可視化という副次効果提供状況: 一般提供 Square Enixのマルチモーダル活用 Square Enixは画面と音声を理解して動くマルチモーダルAIを重視し、Gemini Enterprise Agent Platformを採用した取り組みを紹介しました。主な特徴としては以下のとおりです。プレイヤー体験: DQX向け対話型AIバディ「おしゃべりスラミィ」開発現場: 画面を見てコントローラー操作する自動プレイ／QA支援クリエイターが創造性の高い作業に集中できる環境づくりを目指す提供状況: 一般提供 Gemini EnterpriseアプリとAgent Platformの進化 Gemini Sparkとアプリ機能指示型から委任型への移行を支えるパーソナル・スーパーエージェント「Gemini Spark」や、Skills、Projects、Canvas、Agent Designer、モバイルアプリなどが紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。 Gemini SparkはEnterpriseとWorkspace双方で利用可能 Skillsで繰り返しタスクを標準化・共有 Projectsでファイルや会話履歴を1つの場所に集約コネクタ＆MCPサーバーで、外部システムのデータをリアルタイムに連携し、多様な外部アプリと簡単に接続 CanvasによりGoogle WorkspaceやMicrosoft 365のファイルを素早く作成・編集できます Agent Designerでコードなしにエージェントを作成・テスト・公開モバイルでもブラウザ版と同等の機能を提供提供状況: 発表 Google Antigravityの統合エージェントファーストの開発プラットフォーム Google Antigravity が、Gemini Enterpriseライセンスに利用枠として含まれることが発表されました。主な特徴としては以下のとおりです。ソフトウェア開発ライフサイクル向けのエージェントファースト基盤利用状況を管理コンソールから一元管理トークン消費の暴走リスク軽減とクォータの公平な配分を意図提供状況: 発表日本リージョン対応 Gemini Enterpriseアプリの日本リージョン対応が発表され、許可リスト（allowlist）対象のお客様から順次利用できると説明されました。主な特徴としては以下のとおりです。日本リージョンへの完全対応を強調厳格な規制下でも利用しやすい選択肢として位置づけ提供状況: プレビュー Geminiモデルラインナップと日本リージョン推論 Gemini 3.5 / 3.6系のモデルラインナップが紹介され、Gemini 3.5 Flashの日本リージョン対応も発表されました。主な特徴としては以下のとおりです。 Gemini 3.5 Flash: スピードと低コスト Gemini 3.5 Flash Lite: 高速・コスト効率 Gemini 3.6 Flash: マルチモーダル性能の基幹モデル Gemini 3.5 Pro: エージェンティックコーディング向けに最適化提供状況: 発表 Gemini Omni Flash 基調講演では、生成メディアモデルとして Gemini Omni Flash（プレビュー）が紹介されました。動画をはじめとする多様な入力からコンテンツを創作できる点が強調され、Nano Banana と同様の自然言語による編集機能にも言及されています。主な特徴としては以下のとおりです。物理世界のシミュレーションネイティブなマルチモーダル処理対話型のビデオ編集提供状況: プレビュー Model Garden Model Garden では、Gemini など Google 独自モデルに加え、Anthropic や Meta Llama などサードパーティ／オープンモデルもワンクリックでデプロイできる構成が示されました。主な特徴としては以下のとおりです。 Google 独自モデルとサードパーティモデル、オープンモデルをModel Garden上で選択可能ワンクリックでのデプロイを訴求 Anthropic や Meta Llama などオープンエコシステムもカバー提供状況: 一般提供 Agent Platformの拡張・ガバナンス・最適化 Gemini Enterprise Agent Platformの一般提供と、開発・拡張・ガバナンス・最適化の機能群が紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。 ADKなどローコードからフルコードまでの開発選択肢エージェントアイデンティティ、レジストリ、ゲートウェイによるガバナンス負荷試験や継続改善（フライホイール）などの運用機能 AlphaEvolveなど高度な最適化エージェントにも言及提供状況: 一般提供 Gemini Enterprise for Customer Experience カスタマージャーニーをエンドツーエンドで支える Gemini Enterprise for Customer Experience が紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。単体ソリューションの寄せ集めではなく統合スイートとして訴求食品注文や自動車業界向けなど、すぐ使えるエージェント例有人対応の強化と業務パフォーマンス可視化にも言及提供状況: 発表 Google Workspaceのエージェンティック化 Sheets canvas スプレッドシート上にオンデマンドでミニアプリやダッシュボードを構築・共有できる Sheets canvas が紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。静的なグリッドからインタラクティブなUIへリアルタイム共同編集がそのまま使える日本語を含む多言語対応は今年後半予定との説明提供状況: 発表 Gemini 3.5 Live Translate 会議のライブ翻訳 Gemini 3.5 Live Translate が紹介され、Google Meetへの導入が今年後半予定と説明されました。主な特徴としては以下のとおりです。 70以上の言語に対応 2000以上の言語組み合わせで会話を実現言語の壁を超えたコラボレーションを支援提供状況: 発表 AIコントロールセンターと移行の高速化企業データにアクセスするAIエージェントを管理するAIコントロールセンターや、Microsoft 365からの移行の高速化が紹介されました。主な特徴としては以下のとおりです。 Microsoft 365からの移行が最大5倍速くなるとの説明 Data Importでメール／ファイル／チャットを管理コンソールから移行追加ソフトウェアや追加費用が不要である点を強調提供状況: 発表セキュリティとクロージング AI Threat DefenseとCodeMender AIによる脅威の加速に対し、自律的に守る Google AI Threat Defense が紹介されました。中核エージェントとしてCodeMenderがプレビュー提供されています。主な特徴としては以下のとおりです。脆弱性発見から悪用までの時間が短くなっている状況を背景に、AIで対抗する必要性を説明 Google自身の運用でも脅威対応時間を90%以上短縮した事例に言及準備・スキャン・修復・監視のサイクルで脆弱性管理を再発明 CodeMenderがソフトウェア脆弱性を自動検出・修正提供状況: プレビュー無償セキュリティアセスメントと資格キャンペーン AI Threat Defenseを活用したセキュリティアセスメントの年内限定無償提供や、Next Tokyo開催記念の認定資格受講料50%割引が案内されました。主な特徴としては以下のとおりです。国内ローンチパートナー例としてNTTデータ、NEC、日立、富士通などに言及アセスメント詳細は担当窓口へ問い合わせ認定資格受講料50%割引キャンペーンを実施提供状況: 発表 Google Cloud Next Tokyo '26の基調講演 Day 1を振り返る（まとめ） Google Cloud Next Tokyo '26 基調講演 Day 1では、ビジョン提示からGemini Enterpriseを軸としたエージェント時代の実践、日本企業の導入成果、Workspaceのエージェンティック化、そしてAI Threat Defenseまでが一気通貫で示されました。特に、現場へ埋め込むエージェントと業務再設計というメッセージと、導入企業の具体数値（WAUやエージェント数など）がセットで語られた点が印象的でした。製品の提供条件やリージョン可否は、公開情報で改めてご確認ください。 ※Google Cloud、Google Workspace、Gemini 3.5 Pro、Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.5 Flash Lite、Gemini 3.6 Flash、Gemini Omni Flash、Vertex AI、Google、Gemini、Vertex AI Model Garden、Vertex AI Grounding、Vertex AI Agent Engine、Google Agentspace、Vertex AI Search for Commerce、Customer Engagement Suite with Google AI、Gemini Deep Research、Google Meet、Google Distributed Cloud Air-GappedはGoogle LLCの商標です。 ※この記事は迅速な情報提供を重視し、速報として掲載しております。もし記事内に誤りがございましたら、後日訂正いたします。

2026.07.30

AI・機械学習

Gleanとは？情報活用とAI自動化を一体化したWork AIプラットフォームの全容

生成AIの活用が広がる一方で、企業では「情報が散在して必要な答えにたどり着けない」「AIを全社展開したいが、権限管理やセキュリティが不安」といった課題が残っています。そうした文脈で注目されているのが、Work AIプラットフォームのGleanです。この記事では、Gleanとは何か、何ができるのか、なぜ今評価されているのかを整理します。あわせて、情シス担当者やDX推進担当者が導入前に確認しておきたいポイントや、費用感を把握するうえで見ておきたい点についても実務目線で解説します。 [toc] Gleanとは Gleanとは、企業内に散在する知識、システム、業務文脈をつなぎ、AIが検索、回答、要約、自動化まで行えるようにするWork AIプラットフォームです。単なる社内検索ツールではなく、検索基盤、AIアシスタント、AIエージェントを一体で扱える点が特徴です。まずは「社内の知識をつなぎ、AIを業務で使える状態にする基盤」と捉えると理解しやすいでしょう。参考：Glean公式サイト情報の場所を探すだけの使い方にとどまらない Gleanは、社内のどこに情報があるかを探すためだけのAIではありません。文書や会話、業務システム上の情報を横断しながら、質問への回答や関連情報の要約、その先の業務処理までつなげやすい点に特徴があります。そのため、情報探索の効率化だけでなく、問い合わせ削減、オンボーディング支援、ナレッジ活用の平準化まで期待しやすくなります。検索結果を返して終わるのではなく、実務を前に進めるための基盤として使いやすい点がGleanの違いです。向いている企業像 Gleanが向いているのは、情報が複数のSaaSや部門ごとのストレージに分散している企業です。Slack、Google Drive、Jira、Confluence、GitHub、SharePointなどを日常的に使い、情報探索コストが高い企業ほど相性があります。特に、情シス部門が社内問い合わせの多さに悩んでいるケースや、DX推進部門が生成AIの全社活用を進めたいがガバナンス面で止まっているケースでは、検討価値を整理しやすい製品です。 Gleanは何ができる？ Gleanでできることは、大きく「探す」「答える・作る」「動かす」の3つです。社内データを横断検索し、自然言語で質問に答え、必要なアウトプットを作り、さらにエージェントで業務を前に進めます。重要なのは、検索、アシスタント、エージェントが分断されていないことです。Gleanは情報を探すためのツールというより、企業内の知識、権限、業務文脈をつなぎ、回答、生成、実行までを一つの流れで支えるWork AIプラットフォームとして捉えると理解しやすくなります。社内情報を横断して検索できる Gleanの出発点は横断検索です。複数の業務ツールをまたいで情報を探せるため、資料の所在確認、経緯の把握、担当者の探索といった日常業務を短縮しやすくなります。公式情報では、100以上のコネクタを通じてさまざまな業務アプリケーションを横断検索できると案内されています。情報を探すたびにアプリを切り替える必要が減ることは、現場の体感価値につながりやすいポイントです。参考：Glean Workplace Search Slackのやり取り Google Drive内の資料 JiraやConfluenceの情報 GitHubなどの開発関連情報その他の業務アプリケーション自然言語で質問し、必要な回答を得られる Gleanは、自然言語で質問すると、社内データを横断して必要な答えを返せる点が強みです。単語一致の検索ではなく、「この案件の背景を教えて」「昨日の会議で何が決まったか教えて」といった聞き方でも使いやすく設計されています。企業独自の言い回しや業務に関する文脈を踏まえて理解し、ユーザーの役割やチームの働き方に応じて関連性の高い結果を返すとされています。さらに、社内の人、コンテンツ、それらの関係性をもとにナレッジグラフを構築し、検索結果や回答をユーザーごとに最適化する点も特徴です。また、SlackやMicrosoft Teamsなどのコミュニケーションツールも回答のデータソースとして扱えるため、正式な資料だけでなく、日々のやり取りの中に埋もれた情報まで参照しやすくなります。情報の保存場所を意識せず探せることは、実務での使いやすさに直結します。参考：Glean Workplace Search 人や組織のナレッジも見つけやすい Gleanの価値は、文書検索だけではありません。誰がどの領域に詳しいのか、どのチームが何を担当しているのかといった、人と組織のナレッジにもアクセスしやすくなります。実務では、「資料そのもの」より先に「誰に聞けばよいか」を知りたい場面が少なくありません。人・組織・プロジェクトのつながりを見つけやすいことは、属人化の緩和や社内連携のスピード向上にもつながります。要約や下書き作成を支援できる見つけた情報をそのまま読むだけでは、業務は前に進みません。Gleanは要約や下書き作成も支援するため、会議前のキャッチアップ、問い合わせ回答のたたき台作成、部門内共有文の整理などに活用しやすくなります。資料を探し、読み、まとめ、共有文を書くという一連の流れを短縮できる点は、現場の生産性に直結します。情報量が多い企業ほど、この部分の価値を実感しやすいでしょう。画像やスライドなどの生成も可能 Gleanでは、情報を探して答えを得るだけでなく、成果物の作成までつなげられます。Canvasを使えば、アイデア出しから構成案の整理、下書き作成、推敲までを一つの流れで進めやすく、資料作成の初動を短縮しやすくなります。また、スライドや各種コンテンツの作成にも対応しており、ラフな指示からたたき台を素早く形にできる点も特徴です。Gleanの強みは、単に生成することではなく、社内コンテキストを踏まえながら実務に近いアウトプットへつなげやすいことにあります。業務の起点になるポータルとして使える Gleanは検索窓だけの製品ではなく、業務の起点となるポータルとしても機能します。全社向けのお知らせ、自分に関係するタスク、各ツール上でのメンションなどをまとめて把握しやすく、日々の業務を始める入口として使いやすい点も特徴です。複数ツールに分散した通知や更新情報を一つの場所で見られると、確認漏れや切り替えのロスを減らしやすくなります。検索だけでは語りきれない、業務ハブとしての価値もGleanの重要な側面です。 AIエージェントで業務を自動化できる Gleanは検索と回答だけで終わりません。AIエージェントにタスクを与え、コンテキストと推論を使って業務処理を進めることまで想定されています。公式のプラットフォーム概要では、Enterprise Context、Glean Protect、Glean Agents、Open Platformが構成要素として示されています。重要なのは、単純な自動化だけでなく、必要な情報を集め、タスクを小さく分解し、順序立てて進めるAgent基盤として設計されている点です。検索から実行までを一つの基盤で扱えることが、Work AIプラットフォームとしての強みです。参考：Glean プラットフォーム概要機能領域概要業務で期待できること横断検索複数ツールをまたいで情報を探せる情報探索時間の削減 AIアシスタント質問応答、要約、下書き作成問い合わせ対応や資料準備の効率化ポータル機能通知、タスク、メンションなどをまとめて確認できる業務の起点を集約し、確認漏れや切り替えロスを減らす AIエージェントタスク実行や業務自動化を支援定型業務の削減、実務へのAI定着 Gleanが注目されている背景 Gleanが注目される背景には、社内情報の分散、生成AI活用の本格化、セキュリティ要求の高まりがあります。単にAIチャットを導入するだけでは、企業利用に必要な条件を満たしにくくなってきました。そのなかで、企業文脈を扱え、既存システムと連携でき、権限管理も考慮された基盤としてGleanが評価されています。ここでは、特に重要な背景を整理します。社内情報が分散しすぎている現在の企業では、情報が一つの場所に集約されているケースのほうが少数です。部門ごとに使うSaaSが異なり、ファイルの保存場所も分かれ、会話ログやチケットの履歴も別々に存在します。その結果、必要な情報が存在していても見つからず、同じ質問や確認が何度も発生します。Gleanは、この分散状態を前提に横断的に扱うため、現代の業務環境に合いやすいのです。生成AIには社内文脈が必要になっている ChatGPTやGeminiアプリなどの汎用的な生成AIは便利ですが、そのままでは社内独自の業務ルールや用語、権限、判断基準までは理解しません。実務で使うには、社内文脈に基づいた回答が必要です。 Gleanは、企業固有の言語や関係性、データソースを踏まえてAIを動かす設計を取っています。だからこそ、「検索に強いツール」というより、企業文脈を理解してタスクを前に進めるWork AI基盤として評価されやすくなっています。全社展開にはセキュリティと権限管理が欠かせない AI導入がPoCで止まりやすい理由の一つは、セキュリティとガバナンスです。誰に何が見えるのか、どのデータを参照しているのか、監査や統制に耐えられるのか。この論点を無視すると全社導入は進みません。 Gleanは、プライベート設計、機密データ保護、権限に応じたアクセス、エージェントの動作検証などを打ち出しています。生成AIを現場利用から全社展開へ進めたい企業にとって、この部分は重要な評価軸です。参考：Glean Security 効果を説明しやすい定量情報が出てきている AI基盤の導入では、「便利そう」だけでは稟議が通りません。どれだけ時間が減るのか、どれだけ運用負荷が下がるのかといった説明が必要です。 Glean公式では、35以上のLLMモデル対応、トークン使用量30％削減、ユーザー1人あたり年間110時間削減、社内サポートチケット20％削減、6か月でROI到達といった数値が紹介されています。さらに、公式プレスリリースでは、ユーザーが1日平均5回クエリを実行し、DAU/MAU比も約40％とされており、導入後に継続的に利用されやすいことを示す材料としても注目されています。検討材料となる定量情報がそろっていることも、注目度を高める理由の一つです。参考：Glean公式サイトGlean公式プレスリリース情シス担当者・DX推進担当者が見るべき導入ポイント Gleanの導入では、機能の豊富さだけで判断しないことが大切です。重要なのは、自社の情報環境や業務課題とどう結びつくかです。連携対象、権限、ナレッジ整備、利用定着まで含めて見ることで、導入後のギャップを小さくできます。ここでは、検討時に外しにくい論点を整理します。どのシステムからつなぐかを決める最初から全システムを対象にすると、設計も説明も複雑になります。まずは、問い合わせが多い情報源や、日常的に利用頻度が高いツールから優先順位を付けるのが現実的です。対象が明確であれば、効果測定もしやすくなります。小さく始めて成果を示し、そこから接続範囲を広げる進め方のほうが社内合意を取りやすいケースも少なくありません。既存の権限設計を活かしながら導入できる Gleanは、接続先システムに設定されている既存のアクセス権限を引き継げる点が大きな強みです。権限のない情報は見えない前提で使えるため、「AIに社内情報をつないだとき、誰に何が見えてしまうのか」という情シス部門の不安を抑えながら導入を進めやすくなります。そのうえで、元の権限設計が整理されていれば、より安心して全社展開しやすくなります。導入前に、誰がどこまで見えるべきか、各ツールで権限設定にばらつきがないかを確認しておくと、Gleanの強みをより活かしやすくなるでしょう。ナレッジの置き方も整える AI基盤を入れても、元の情報が古い、重複している、置き場所が不明確では、活用効果は落ちます。正本の定義、更新ルール、命名規則といった基礎整備は欠かせません。 Gleanはナレッジ活用を前に進める製品だからこそ、土台の情報設計が効きます。導入を機に、情報整理の基準を見直すことも大きな価値になります。評価指標を業務に寄せる導入評価は、ログイン数や利用回数だけで見ると不十分です。資料探索時間、オンボーディング期間、問い合わせ件数、提案準備工数など、業務に近い指標で見たほうが判断しやすくなります。 DX推進の観点では、AIがどれだけ使われたかより、業務がどう変わったかを測ることが重要です。PoCで終わらせないためにも、評価軸は早い段階で決めておきたいところです。将来の拡張性も見ておく Gleanは検索だけでなく、アシスタント、エージェント、API、SDKなど拡張余地も持つプラットフォームです。今の課題を解決するだけでなく、今後どこまでAI活用を広げたいかも見ておく必要があります。現時点では検索中心で使うとしても、将来的に自動化や他システム連携まで見据えるなら、最初から拡張性を確認しておくほうが選定後の手戻りを減らせます。 Gleanの費用を確認する際に見ておきたいこと Gleanの費用は公式サイト上で確認することはできません。なぜなら従業員数や連携したいアプリ・ツールによって料金が異なるためです。そのため、まずは自社の利用想定を整理したうえで問い合わせに進むことをおすすめします。従業員数、接続したいツールの数、活用範囲などを事前にまとめておくと、見積もりの確認がスムーズになります。見積もり前に整理しておきたい項目見積もりを確認する前に、どの範囲で使いたいのかを整理しておくことが重要です。対象ユーザー数、接続したいデータソース、検索中心で使うのか、エージェント活用まで見据えるのか、導入支援をどこまで必要とするのかによって、確認すべき内容は変わります。こうした前提が曖昧なままだと、提示された金額だけを見ても比較しにくくなります。費用を確認する際は、要件整理とあわせて進めるほうが判断しやすくなります。利用予定ユーザー数接続したいデータソースの数検索中心か、エージェント活用まで含むか初期構築や定着支援の必要範囲社内のセキュリティ・監査要件費用はライセンスだけで見ない企業向けのAI活用基盤では、単純なライセンス費用だけを見ると判断しにくいことがあります。問い合わせ対応の削減、情報探索時間の短縮、教育工数の圧縮、運用負荷の軽減など、導入後の変化もあわせて見ておくことが重要です。費用を確認する際は、「いくらか」だけでなく、「どの業務をどこまで改善できそうか」という観点も持っておくと比較しやすくなります。特に情シス部門やDX推進部門では、導入後の運用まで含めて判断する視点が欠かせません。クラウドエースが支援できること Gleanの導入は、製品選定だけで完結しません。契約、環境構築、権限設計、定着化、周辺システムとの連携まで見据えるほど、プロジェクト全体の難易度は上がります。クラウドエースはGleanのリセールパートナーおよびサービスパートナーとして、日本企業に合わせた導入支援を提供しています。ここでは、導入現場で価値になりやすい支援内容を整理します。参考：Glean導入・運用支援 | クラウドエース株式会社契約から導入まで進めやすい体制クラウドエースの案内では、日本円での請求書発行、導入から定着までのワンストップ支援、競争力のある価格体系などがメリットとして示されています。製品比較だけでなく、導入実務をどう進めるかまで含めて考えられる点は大きな利点です。特に、海外SaaSの契約や運用に慣れていない企業では、契約面と導入面をまとめて相談できるかどうかで進めやすさが変わります。ナレッジ活用設計まで含めて伴走できる Gleanは、つないだだけで成果が出る製品ではありません。どの部門から始めるか、どの情報を優先するか、何を成果指標に置くかまで設計が必要です。クラウドエースでは、情報整理や活用戦略の観点も含めて支援できるため、初期設定だけでなく、業務定着まで見据えた進め方を取りやすくなります。DX推進の実行支援まで求める企業には相性がよいはずです。実際にクラウドエース社内でもGleanの活用は進んでおり、社内ダッシュボード上では、サインアップ後の利用状況を示すActivityが93％、習慣的な利用を示すStickinessが90％となっています。導入して終わりではなく、日常業務の中で継続的に使われやすいことは、活用定着を考えるうえでも示唆になるポイントです。 Google Cloud活用まで含めて相談しやすい将来的に、Gleanを入口として生成AIの活用範囲をさらに広げたい企業もあるでしょう。クラウドエースはGoogle Cloudの支援実績を背景に、周辺のAI活用やデータ基盤との連携も含めて相談しやすい体制を持っています。 Glean単体の導入ではなく、全社的なAI活用の流れの中で位置づけたい場合にも、構想から実装まで一貫して考えやすくなります。関連情報：生成AI活用支援まとめ Gleanとは、企業内の知識、システム、コンテキストをつなぎ、AIを検索だけでなく実務に活用しやすくするWork AIプラットフォームです。社内情報の分散、生成AI活用の本格化、セキュリティ要求の高まりといった背景から、今まさに注目度が高まっています。情シス担当者やDX推進担当者にとって重要なのは、機能一覧を見ることではなく、自社の情報環境にどう当てはまるかを見極めることです。連携対象、権限設計、ナレッジ整備、定着支援まで含めて考えることで、導入判断の精度は大きく変わります。 Gleanの検討を進める際は、製品理解と同時に、どの業務課題を優先的に解くのかを整理しておくことが重要です。そうすることで、導入の成否をより具体的に判断しやすくなります。クラウドエースでは、Gleanパートナーとして公式情報を主軸にしながら、日本企業の実務に合わせた導入支援をご提供しています。詳細はGlean導入・運用支援や生成AI活用支援をご覧ください。

2026.06.23

AI駆動開発
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Antigravity 2.0とは？前バージョンとの違い、料金、企業利用のポイントを解説

こんにちは、クラウドエースのラリオスです。 AIコーディングツールを開発現場に導入したい一方で、「ソースコードや設計情報を入力してよいのか」「誰がどれだけ使っているのか把握できるのか」「従量課金が想定以上に膨らまないか」といった不安を持つ企業は少なくありません。こうした課題を考えるうえで注目したいのが、Google Antigravity 2.0です。 Antigravity 2.0は、単なるコード補完ツールではありません。AIエージェントを中心に、既存コードの調査、影響範囲の確認、実装、テスト、ドキュメント更新といった開発作業をまとめて扱うための作業環境です。 Google I/O 2026では、Antigravity 2.0、Antigravity CLI、Antigravity SDK、Managed Agents in the Gemini API、そしてGemini Enterprise Agent Platformとの接続が紹介されました。これにより、ローカルでの開発体験とGoogle Cloud側の統制をつなぐ方向性が、より明確になっています。この記事では、Googleの公式情報をもとに、Antigravity 2.0の特徴や料金を整理します。あわせて、企業で利用する場合に確認しておきたい契約、課金、セキュリティ、運用、PoC設計のポイントも見ていきます。 ※本記事では、Antigravity内で会話や設定をまとめる作業単位を「Antigravityプロジェクト」、Google Cloudにおける課金・権限・リソース管理の単位を「Google Cloudプロジェクト」と表記します。 [toc] Google Antigravityとは Google Antigravityとは、人間が指示を出すことで、AIがターミナルやブラウザを操作し、アプリやサービスの開発を支援するAIエージェント型の開発ツールです。従来のコード補完ツールと異なるのは、コードを書く作業だけでなく、実行、確認、修正といった開発の流れ全体にAIエージェントが関与できる点です。たとえば、既存システムの改修では、関連コードの調査、仕様理解、影響範囲の確認、修正、テストまでを連続して進める必要があります。こうした一連の作業は、単純なコード補完だけでは完結しにくい領域です。なお、Antigravityの基本的な使い方や導入方法を知りたい方は、先に公開している関連記事もあわせてご覧ください。 ▼合わせて読みたい【完全ガイド】Google Antigravityとは？日本語化の方法や、導入から実践までを徹底解説 ※こちらの記事は従来のAntigravity IDEを前提にした内容を含みます。Antigravity 2.0では製品構成や利用方法が変わっているため、2.0の導入時には最新の公式情報もあわせて確認してください。 Antigravity 2.0で何が変わったのか Antigravity 2.0で最も大きく変わったのは、AI支援付きIDEという位置付けから、AIエージェントを中心に据えた独立した作業環境へと再設計された点です。従来のAntigravity IDEは、コードエディタを主軸に、エディタ上でAI支援を受ける構成でした。一方、Antigravity 2.0はIDEから独立したスタンドアロンアプリケーションとして提供され、複数のエージェントを動かしながら、より広い開発タスクを管理・実行する方向へ進化しています。既存のIDEやコード補完ツールでも、関数の生成やコード修正の支援は可能です。しかし、調査、実装、実行、確認、修正といった作業をまたいで進めるには、人が都度判断し、ツールを切り替えながら操作する必要があります。 Antigravity 2.0の特徴は、こうした作業全体をAIエージェント起点で進めやすくしている点にあります。参考：Google Antigravity Blog: introducing-google-antigravity-2Google Antigravity Documentation 従来のAntigravity IDEとAntigravity 2.0の主な違い項目従来のAntigravity IDE Google Antigravity 2.0 製品の位置付け AIを統合したIDEに近い存在 IDEから独立したスタンドアロンアプリ中心となる体験コード編集を軸にAI支援を受ける AIエージェントを起点に作業を進める作業管理エディタやリポジトリを軸に使う Antigravityプロジェクト単位で会話や設定を管理する想定される使い方コーディング支援や開発補助が中心調査、実装、検証をまたぐ作業にも対応しやすいタスクの進め方人が都度操作しながら進めるサブエージェントや定期実行を活用しやすい周辺ツールとの関係 IDE内での利用を中心とした構成 CLIやSDKと役割分担しながら使える構成このように、Antigravity 2.0は従来のIDEの延長ではなく、AIエージェント活用の中心になる作業環境として捉える方が実態に近いといえます。また、企業利用では、単に「コードを速く書けるか」だけでなく、複数の作業をまたぐ開発プロセスをどこまで安全に任せられるかも確認しておきたいポイントです。作業単位はエディタ中心からAntigravityプロジェクト中心へ従来のAntigravity IDEでは、コードエディタやリポジトリを軸にAIを使う構成でした。一方、Antigravity 2.0では、会話や設定をAntigravityプロジェクト単位で管理できるようになり、複数フォルダをまたぐ作業や、より広い情報を前提としたタスクに対応しやすくなっています。また、Dynamic SubagentsやScheduled Tasksなどの機能により、単発の補助ではなく、一定のまとまりを持つ作業をAIに任せやすくなりました。企業でPoCを行う場合も、Antigravityプロジェクト単位で対象業務や利用範囲を整理できると、どの作業にどれだけ効果があったのかを評価しやすくなります。画面操作だけでなく、CLIやSDKからも使える構成へ Antigravity 2.0は、単独の画面アプリとしてだけでなく、CLIやSDKなど複数の利用方法からエージェント機能を活用できる構成になっています。たとえば、開発者が画面上で操作する場合はAntigravity 2.0、ターミナルから使う場合はAntigravity CLI、既存システムや開発フローに組み込む場合はSDKを使う、といった形で使い分けられます。このように、2.0へのアップデートは単なる画面設計の刷新や特定機能の追加にとどまりません。AIエージェントを、開発のさまざまな場面で一貫して活用しやすくなった点が大きな変化です。企業で導入する場合は、まず開発者が画面上で使う範囲から始め、必要に応じてCLIやSDKの活用範囲を広げていくと、無理なく利用シーンを整理しやすくなります。 Antigravity 2.0の料金とプラン Antigravity 2.0の料金は、個人利用と企業利用で考え方が異なります。個人で使う場合は、無料枠のほかにGoogle AI ProやGoogle AI Ultraなどの月額プランを選びます。Google AI Proは月額20ドル、Google AI Ultraには月額100ドルのティアと月額200ドルの上位ティアが案内されています。また、月額料金だけでなく、各プランの利用枠、クォータ、上限を超えた場合の扱いも確認しておく必要があります。一方、Google Cloud経由で利用する企業向け形態では、個人向けの月額プランを人数分契約するのではなく、Google Cloudプロジェクトに接続し、Gemini Enterprise Agent Platformを通じて利用した分がGoogle Cloud側で課金されます。そのため企業で料金を見るときは、「1人あたり月額いくらか」だけでは判断しにくくなります。課金対象となるGoogle Cloudプロジェクト、部門別の予算管理、利用量の確認方法、予算超過時の検知アラートなどを含めて設計することが重要です。参考：Google Antigravity PricingChanges to Antigravity PlansGoogle Antigravity in Gemini Enterprise Antigravity 2.0を企業利用する際の5つの確認ポイント Antigravity 2.0を企業で使う場合は、便利な開発ツールとしてだけでなく、会社として安全に管理できるかまで含めて確認する必要があります。生成AIツールは便利な一方で、利用ルールが曖昧なままだと、現場ごとに個人アカウントや個別契約で使われてしまう可能性があります。その状態になると、どのデータが入力されたのか、費用がどこで発生しているのか、誰がどのように使ったのかを後から確認しにくくなります。 Antigravity 2.0を企業で使うなら、シャドーIT化を防ぐためにも、次の5つを事前に確認しておくとよいでしょう。 1. Google Cloudの管理境界内で扱えるか企業利用でまず確認したいのは、Antigravity 2.0をGoogle Cloudの管理下で扱えるかどうかです。個人アカウントでAIツールを個別に使うのではなく、会社が管理するGoogle Cloudプロジェクトにひも付けて使えることは、企業導入において大きな意味があります。 Google Cloudの認証情報でログインし、利用するGoogle Cloudプロジェクトやリージョンを設定することで、エージェント推論をどの管理境界内で実行できるのかを確認しておきましょう。 2. 開発者ごとの利用量とクォータを管理できるか次に確認したいのは、誰が、どのGoogle Cloudプロジェクトで、どの程度利用しているのかを把握できるかです。 Antigravity 2.0のようなAIエージェント型ツールは、便利な分だけ利用量が増えやすくなります。利用状況が見えないまま広がると、クォータ上限に達して作業が止まったり、想定以上の費用が発生したりする可能性があります。本格導入前のPoCであっても、利用対象者、対象プロジェクト、利用量の確認方法、クォータ上限に達した場合の対応は、あらかじめ決めておくことが重要です。 3. 課金と請求をどこで管理するか企業利用では、Google Cloud側で利用量に応じて課金されるため、費用管理の設計が重要になります。確認すべきポイントは、課金対象となるGoogle Cloudプロジェクト、費用をひも付ける部門、予算上限、予算超過時の通知、PoC期間中の上限額などです。 PoCの段階から費用を見える化しておけば、本格導入時の費用試算や社内説明もしやすくなります。 4. セキュリティとガバナンスの要件に合うか企業利用では、ソースコード、設計情報、プロンプト、応答、ログ、テレメトリなど、開発に関わる情報をどう扱うかが重要になります。特に確認したいのは、以下のような点です。どのデータを入力してよいのか推論がどの環境やリージョンで実行されるのかプロンプト、応答、ソースコード、テレメトリがどのように保護されるのかログをどこまで残すのか IAMやVPC Service Controlsなど、既存のセキュリティ設計との適用範囲はどこまでか監査や社内規程に必要な記録を取得できるか便利さだけで判断するのではなく、自社のセキュリティポリシーや監査要件に照らして、企業利用できる状態になっているかを確認しておきましょう。 5. 導入後に現場で定着するか最後に確認したいのは、導入後に現場で実際に使われ、効果を測れるかです。 Antigravity 2.0は、いきなり全開発業務に広げるよりも、効果を測りやすい業務からPoCを始める方が現実的です。たとえば、PoCの対象業務としては次のようなものが考えられます。既存コードの調査影響範囲の確認テストコード作成軽微な修正ドキュメント更新一方で、PoC初期には、機密性の高い顧客データ、本番環境に直結する作業、レビューなしでの自動反映などは対象外にするなど、利用範囲を明確にしておくことが重要です。評価指標としては、作業時間の短縮だけでなく、生成されたコードやテストがレビューに耐えられる品質か、レビュー修正率はどの程度か、利用量や費用が想定範囲に収まるかも確認しましょう。 Antigravity 2.0を自社で安全に試したい場合は、PoCの対象業務、Google Cloud上の構成、セキュリティ、費用管理をあわせて整理しておくとスムーズです。クラウドエースでは、Google Cloud環境での生成AI活用やPoC設計、セキュリティ確認、費用試算、運用設計についてご相談いただけます。クラウドエースへのお問い合わせはこちらまとめ Google Antigravity 2.0は、AIをIDEに組み込んだ開発支援ツールの延長ではなく、AIエージェントを中心に据えた独立した作業環境へと再設計された点に大きな特徴があります。 Antigravityプロジェクト単位での管理、画面操作・CLI・SDKを使い分けられる構成、企業向けの接続性まで含めて見ると、2.0で変わったのは機能の数というより、開発の進め方そのものです。企業にとって確認したいのは、Antigravity 2.0が便利かどうかだけではありません。 Google Cloudと接続して利用できることにより、データ保護、契約、課金、リージョン、権限管理といった論点を、既存のクラウド運用の中で扱いやすくなることが、企業利用における大きな意味だといえます。導入時には、開発者の生産性を高められるかだけでなく、組織として安全に管理できるかも確認しておきましょう。本格導入の前には、既存コード調査やテストコード作成、軽微な修正といった業務からPoCを始め、作業時間、成果物の品質、利用量、費用をあわせて確認することをおすすめします。 Antigravity 2.0の価値を引き出すには、ツール単体ではなく、Google Cloud上の設計、セキュリティ、課金管理、現場定着まで含めて考える必要があります。ラリオス川口 Google Cloud認定トレーニング事業の立ち上げに従事し、国内トップクラスのトレーニングパートナーに成長させた。その後、自ら認定トレーナーとなり、さらにエバンジェリストの活動と合わせて、Google Cloudの普及と人材育成を牽引。講義の満足度にも定評があり、2025年に新設されたグローバルなGoogle Cloud Trainer Difference Maker賞を日本で初めて受賞。

2026.06.23