Google Cloud Next '26 まとめ：エージェント時代に向けた AI インフラと Gemini プラットフォームの刷新

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概要

2026年4月に開催された Google Cloud Next '26 で、Google は AI エージェント時代を見据えた大規模なプラットフォームアップデートを発表した。主な柱は (1) エージェント開発・運用の統合基盤、(2) 推論・学習専用に分化した第8世代 TPU、(3) データ基盤のエージェント対応、の3点である。

主要トピック

Gemini Enterprise Agent Platform

Vertex AI を発展させた Gemini Enterprise Agent Platform が発表された。モデル選択・構築・エージェント構築を一元化するプラットフォームで、以下のコンポーネントで構成される。

Agent Studio — エージェントの設計・テストを行う統合 IDE
Agent-to-Agent Orchestration — グラフベースのフレームワークでエージェント同士を連携させる。複雑な問題をサブエージェントのネットワークで解くためのロジックを明示的に定義できる
Agent Registry / Identity / Gateway / Observability — エージェントのライフサイクル全体をカバーするDevOps・セキュリティ機能群

公式によれば、Gemini モデルは現時点で 月間 6 兆トークン が Agent Development Kit (ADK) 経由で処理されているとされている。

第8世代 TPU：TPU 8t と TPU 8i

Google は第8世代 TPU を発表した。初めて用途別に2チップ構成をとり、それぞれ異なるワークロードに最適化されている。

TPU 8t（学習用）

前世代比で約 3倍の計算性能を実現
大規模モデルの学習タイムラインを短縮することを目的とした高スループット設計

TPU 8i（推論用）

エージェントワークフローが要求する超低レイテンシ推論に特化
オンチップ SRAM を 384 MB（前世代比3倍）に拡張し、高帯域メモリを 288 GB に増強
推論においては前世代比 80% のコスト性能改善 を達成すると報告されている

Virgo Network と Managed Lustre

巨大 AI スーパーコンピュータを相互接続するカスタムネットワーク Virgo Network を公開。ストレージでは Managed Lustre が 10 TB/s のスループットを実現し、大規模学習ジョブのデータ供給ボトルネックを解消するとされている。

Spanner Omni

Spanner Omni は Spanner のダウンロード可能なエディションとして発表された。従来 Google Cloud 上でのみ利用可能だった Spanner を、オンプレミス・他クラウド・開発者のラップトップ上でも実行できるようにするもの。強い一貫性・マルチモデル対応といった Spanner の特性を維持しつつ、ロケーションを問わず AI アプリケーションから利用可能になる。

Agentic Data Cloud と BigQuery 強化

データ基盤もエージェント向けに再設計された。

Knowledge Catalog — 全データ資産を横断して AI エージェントを信頼できるビジネスコンテキストに根付かせるためのカタログ機能
BigQuery Graph — エンティティ・関係性・ビジネスロジックをデータプラットフォーム内に直接マッピングし、AI エージェントの複雑な推論を支援
Spanner Columnar Engine — Spanner 上で分析クエリを最大 200倍 高速化。本番トランザクションワークロードへの影響なしに実現するとされている
Reverse ETL for BigQuery — BigQuery の分析結果を AlloyDB や Spanner にワンクリックで同期し、低レイテンシな読み取りを可能にする

まとめ

Google Cloud Next '26 は「エージェント時代のインフラ」を強く打ち出した回となった。Gemini Enterprise Agent Platform によるエージェント開発の統合、TPU の学習・推論専用分化、Spanner Omni によるクラウド外展開、Agentic Data Cloud によるデータ基盤の AI 対応が主な発表軸である。特に TPU 8i の低レイテンシ推論への特化と Spanner Omni のマルチクラウド展開は、Google Cloud の競争軸が「インフラ性能」と「ポータビリティ」の両立にシフトしてきていることを示している。