※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。目次 Toggleはじめに基調講演詳細その他の新機能まとめはじめに 現在ラスベガスで開催されているGoogle Cloudの旗艦イベント「Google Cloud NEXT ’25（以下、Next’25）」に現地参加中のクラウドエース Shanks/kazz/小堀内/岸本です。Google Cloud NEXT ’25で発表された最新情報を、現地からお届けいたします。Next’25のDevelopers Keynoteでは、開発者の生産性を飛躍的に向上させ、新しいアプリケーション開発の可能性を広げるためのAI技術、とくにGeminiモデルとAI Agentのエコシステムに焦点が当てられました。Google AI Studioでの迅速なプロトタイピングから、複雑なマルチエージェントシステムの構築・運用、さらにはデータ分析やソフトウェア開発プロセス自体を支援する次世代エージェントまで、開発ワークフローのあらゆる側面をAIがどのように変革していくかが示されました。本記事では、このDevelopers Keynoteで発表された主要なアップデートとデモンストレーションを、日本のエンジニア向けに速報としてまとめます。主要ポイントGeminiとAI Studioによる開発の加速：Geminiの長いコンテキストウィンドウやマルチモーダル機能（画像生成・編集・動画分析）、Google AI Studioを活用した迅速なプロトタイピングにより、アイデアを素早く形にすることが可能になりました。Google検索連携によるグラウンディングも実用性を高めます。AI Agent 開発・運用エコシステムの整備：オープンソースのAgent Development Kit (ADK)、フルマネージドな実行環境Vertex AI Agent Engine、エージェント共有ハブAgent Spaceにより、単一およびマルチエージェントシステムの構築からデプロイ、共有までがシームレスに行えます。開発者の選択肢の尊重：Vertex AI Model Gardenを通じてGemini以外のモデル（Llama 3, Claude 3など）も容易に利用でき、各種 IDE（IntelliJ, Cursor, Windsurfなど）との連携により、開発者は使い慣れた環境でGeminiのパワーを活用できます。次世代の開発支援Agent：コーディング、レビュー、バグ修正などを支援するソフトウェアエンジニアリングエージェント（Gemini Code Assist）の登場により、開発プロセス全体の効率化と高度化が期待されます。AI活用の新たな応用：動画分析など、従来は困難だったタスクへのAI応用デモが示され、AIの適用範囲の広がりが示唆されました。基調講演詳細GeminiとAI Studio：アイデアからプロトタイプへ Google DeepmindのPaige Bailey氏とLogan Kilpatrick氏がAI Studioを使い、キッチンリノベーションという身近なテーマで、以下の機能を紹介しました。マルチモーダル入力と推論：テキストだけでなく、キッチンの写真や間取り図を入力し、Geminiがリノベーション計画を立案。単に応答するだけでなく、地域の規制やコスト、素材のメリット・デメリットを考慮する思考プロセス（Thinking Box）を経て詳細な提案を行います。グラウンディング：Google検索連携により、最新の材料費や地域の条例などのリアルタイム情報を参照し、提案内容の現実性と信頼性を高めます。画像生成・編集：Gemini 2.0 Flashを使い、既存のキッチンの写真をもとにリノベーション後のイメージ画像を生成。さらに「グローブライトを2つ追加して」といった自然言語の指示で、生成画像をインタラクティブに編集する能力も示されました。迅速なプロトタイピング：Google AI Studioを使うことで、「このアイデアはAIで実現可能か？」という問いに素早く答えを見つけ、本格的な開発に進む前に検証できます。Google AI Studioで検証したアイデアは、API キーを取得し、Vertex AIを使ってスケーラブルなアプリケーションとして構築できます。Agent Development Kit（ADK）：オープンソースで Agentを構築 Dr. Fran Hinkelmann氏が、新しく公開されたオープンソースのAgent Development Kit（ADK）を紹介しました。ADKは、開発者がAI Agentを容易に構築するためのフレームワークです。https://github.com/google/adk-python3つの構成要素：Instruction(指示)：Agentの目標や振る舞いを自然言語で定義します。Tools(ツール)：外部API呼び出しやデータベース検索などの機能をPython関数として定義します。Model (モデル)：指示とツールを実行するLLMです。ADKはモデル非依存（Model Agnostic）です。RAGとMCP：デモでは、地域の建築基準法を検索するツールとしてRAG（Retrieval Augmented Generation）を使用していました。この際、Model Context Protocol（MCP）を活用して外部データソース（データベース）と連携していました。「Prompt Engineering is really important. So be really explicit with your doc strings and your instructions.（プロンプトエンジニアリングは非常に重要です。docstringと指示は非常に明確に記述してください）」というアドバイスが印象的でした。マルチエージェントシステムとデバッグ Dr. Abirami Sukumaran氏が、ADKを使って複数の専門Agentを連携させるマルチエージェントシステムを構築・運用する方法をデモンストレーションしました。構築：提案書作成、許可・コンプライアンス、資材発注の3つのサブエージェントを定義し、それらを統括するルートエージェントを構築します。ルートエージェントの指示（instruction）に、リクエスト内容に応じたサブエージェントへのルーティングロジックを自然言語で記述します。デプロイ：ADKから直接Vertex AI Agent Engine（フルマネージドな実行環境）にデプロイします。実行・共有：Agent Space（組織内のAgentハブ）からデプロイしたマルチエージェントを呼び出してテストします。デバッグ：デモ中に発生したバグ（DBカラム名の間違い）を、Cloud LoggingとCloud Investigationsを使って解決する流れが示されました。相互運用性：異なるフレームワークやベンダーのAgentを連携させるためのオープン標準A2A（Agent2Agent）プロトコルにも言及がありました。開発者の選択肢：IDE＆Model Garden Debi Cabrera氏が、開発者が好みのツールやモデルを選べるGoogle Cloudのオープンな姿勢を強調しました。IDE連携：Windsurf、Cursor、IntelliJなど、さまざまなIDEでGeminiを利用可能にしました。コード生成、リファクタリング、テストコード作成などをデモンストレーションしました。Vertex AI Model Garden：Gemini以外にも、Llama 3、 Claude 3、 Mistralなど200以上のモデルが利用可能。UIから簡単にモデルをテストでき、インフラ管理は不要。必要に応じてVertex AIエンドポイントにデプロイ可能。デモでは、外部APIでClaudeを使っていたコードを、わずかな変更で Model Garden経由のClaude 3.7を使うように移行。これにより、レイテンシ削減やセキュリティ向上に繋がります。 開発者は、慣れ親しんだ環境や、プロジェクトの要件に最適なモデルを柔軟に選択できます。その他の新機能Android StudioAndroid StudioにもGemini Code Assistがサポートされるようになりました。 Firebase Studioブラウザから、フルスタックのAI搭載アプリを迅速かつ効率的にプロトタイプ化することができるプロダクトが登場しました。 まとめ基調講演2日目（Developers Keynote）では、GeminiとAI Agentが開発者の生産性を向上させ、ソフトウェア開発のあり方そのものを変革していく具体的なツール、フレームワーク、そして未来像が示されました。 AI Studioでの迅速なプロトタイピング、ADKによる柔軟なAgent構築、Model Gardenと IDE連携による選択の自由、そしてCloud Investigationsのような運用支援ツールは、日本のエンジニアが日々の開発で直面する課題を解決し、新しいアイデアを実現するための強力なサポートとなるでしょう。 とくに、オープンソースのADKやA2Aプロトコルは、コミュニティ主導でのAgentエコシステムの発展を促し、多様なAgentが連携する未来を加速させることが期待されます。データサイエンスやソフトウェアエンジニアリングのプロセス自体を支援するAgentの登場は、開発者がより本質的な問題解決に集中できる環境をもたらします。 これらの新しい技術をキャッチアップし、まずはAI StudioやADKを試してみることから、AIを活用した次世代の開発スタイルへの第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。※Google CloudおよびGoogle Cloudの製品・サービス名称はGoogle LLCの商標です。 ※CursorはAnysphere, Inc.の商標です。 ※ClaudeはAnthropic, PBCの商標です。 ※IntelliJはJetBrains, s.r.o.の商標です。
