[Google Cloud Next '26 Las Vegas] セッション参加レポート - 散らばったデータをエージェントにつなぐGoogleの新サービス

2026.04.28 XIMIX 佐々木

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Google Cloud Next '26 Las Vegasとは

Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。

私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。

このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。

本記事で紹介するセッション概要

講演日時：2026年4月24日 11:00 - 11:45
セッションタイトル：From assets to action: Data products to power AI agents
セッション内容のサマリ：自律型エージェントには、適切なコンテキストを持ち、利用可能な形式で提供される適切なデータが必要です。本セッションでは、AIエージェントが安全にデータを活用するために必要な、ガバナンスの効いたデータ、不可欠なコンテキスト、およびコントラクトをパッケージ化した「データプロダクト」の管理方法について学びます。会話型分析の精度向上やインサイト獲得の迅速化を実現するために、データプロダクトを構築・共有・保護するデモンストレーションも行います。AIへの取り組みにおいてコンプライアンスと信頼の文化を育みながら、管理された資産を収益化する方法についてもご紹介します。

このセッションで期待できること

AIエージェントが正しく動くためには、適切なデータを適切な形で提供する必要があります。しかし多くの組織では、データがあちこちに散らばっていたり、品質や管理状態がバラバラだったりと、エージェントにすぐ使える形になっていないことが現実です。本セッションでは、エージェントが安全に活用できる「データプロダクト」の作り方と、それをどう組織全体で共有・管理していくかについて学べると期待し、このセッションに臨みました。

セッション内容

本セッションはGoogleのデータガバナンス担当と北欧通信大手Telenorの担当者が登壇し、AIエージェントへのデータ提供を「データプロダクト」という概念で整理し、Knowledge Catalog（新規GA）を通じてどう実現するかが紹介されました。今回Data ProductsのGA（正式リリース）も発表されました。ここでは特に印象に残った3つのトピックをご紹介します。

1. エージェントが使えるデータの3つの条件

AIエージェントがデータを正しく活用するためには、「データを見つけられること」「そのデータが何を意味するか理解できること」「信頼できるデータであること」の3点が必要だと整理されました。たとえばデータがあちこちに散らばっていてエージェントが探せない、見つけても意味がよくわからない、品質が保証されていないといった状態では、エージェントは正確な判断ができません。これに対応するのがKnowledge Catalogで、さまざまなシステムに散らばったデータの情報を一か所に集め、エージェントがいつでも必要な情報にアクセスできる「共通の地図」のような役割を果たします。

2. データプロダクトとは

今回正式リリースされたData Productsは、特定の業務課題を解決するためにデータをまとめてパッケージ化したものです。データそのものだけでなく、そのデータが何を表しているかという説明・データの鮮度や品質の保証・誰がアクセスできるかの管理、この4つをひとまとめにして提供することで、エージェントが「このデータを信頼して使える」と判断できるようになります。またデータプロダクトは用途に応じて「生データに近いもの」「複数のデータを組み合わせたもの」「実際に使う人向けにカスタマイズしたもの」の3段階に分類でき、品質レベルも基本的なものから規制対応が必要な厳格なものまで3段階で管理できます。GAリリースでの新機能として、承認ワークフローの統合・BigQuery Routinesやモデルなどへのアセット拡充・MCPとのAI統合の3点が追加されました。

3. Telenorの実践事例と「小さく始める」アプローチ

1855年の電信会社から始まり現在はAI時代の通信企業へと進化を続けるTelenorは、データプロダクトの導入において「まず小さく始める」アプローチを採用しました。「データプロダクトを作ることが目的ではなく、現場の問題を解決することが目的だった」という考え方のもと、卸売部門という特定のユースケースから着手し、範囲を絞り・無駄な手間を省き・少しずつ広げるという3ステップを実践しています。将来的には顧客・取引先・従業員それぞれ向けのデータプロダクトを積み上げ、組織全体の情報基盤へと発展させる構想が示されました。

まとめ・感想

Knowledge Catalogはデータの「共通の地図」として、散らばったデータをエージェントが使える状態に整える仕組みであり、「データがバラバラで使いにくい」という課題を抱えるお客様への具体的な提案の切り口になると感じました。またData Productsが今回正式リリースされたことで、データそのものだけでなく説明・品質保証・アクセス管理をひとまとめにした「エージェントが信頼して使えるデータの単位」を提供できるようになりました。単にデータを渡すだけでなく「使える状態に整えて届ける」という視点を、今後の提案に加えていきたいと思います。