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。
セッションタイトル: The agentic data cloud: Powering a system of action
講演日時: 2026年4月23日 9:15 AM - 10:00 AM
セッション内容のサマリ: レガシーなアーキテクチャから脱却し、AIエージェントのスケールに対応する「System of Action（行動のシステム）」へと進化するための「Agentic Data Cloud」について紹介するSpotlightセッションです。AIを活用した分析、データサイエンス、エージェント開発を包括するアーキテクチャの全容が示されました。
これまでのデータ基盤は「人間がダッシュボードを見て意思決定を行う」ためのものでした。しかし、生成AIやエージェント技術の台頭により、データプラットフォーム自体が「自律的に行動を起こす」ための基盤へと進化することが求められています。Google Cloudのデータ戦略を牽引するAndi Gutmans氏らが登壇する本セッションでは、BigQueryやLookerといった主力データ製品群がGeminiとどのように融合し、エンタープライズの未来をどう形作るのか、その最新ビジョンと新機能の発表に大きな期待を寄せて参加しました。
セッションは、データクラウドが直面している根本的な課題と、それを解決するための「Agentic Data Cloud」の全容、そして数多くの新機能（プレビュー・GA含む）の発表という熱量の高い内容でした。
冒頭、Andi Gutmans氏から「The goal is to take action（目標は行動を起こすこと）」という強力なメッセージが発信されました。 これまでのデータ基盤は「System of intelligence（インテリジェンスのシステム）」に留まっていましたが、人間のスピードに合わせて設計されたレガシーなアーキテクチャは、エージェントのスケールには対応できません。 そのため、今後は自律的に行動を起こす「System of Action（行動のシステム）」へと進化する必要があることが強調されました 。
また、企業のデータの大半を占める「ダークデータ（非構造化データ）」と構造化データを統合し、エージェントが活用できる状態にすることの重要性が語られました。既にAmerican Express、Macquarie、Virgin Voyages（1,000の特化型AIエージェントを活用）などの先進企業が、この領域で大きな成果を上げている事例も紹介されました。
続いてYasmeen Ahmad氏が登壇し、「AI requires context（AIにはコンテキストが必要である）」というテーマで、エージェントの基盤となる新機能が多数発表されました。生のデータを見ただけのエージェントは「盲目飛行（flying blind）」状態であり、適切な文脈づけが不可欠です。
Knowledge Catalog (Preview): エージェントのための「普遍的なコンテキストエンジン」として機能する新サービスです。企業内に散在するデータを「Aggregation（集約）」「Enrichment（強化）」「Search（検索）」の3ステップで整理し、アクセス制御を維持したまま、超高速で適切なコンテキストをエージェントに提供します。
Data Agent Kit (Preview): Google独自のデータ、ツール、スキルをあらゆる環境に持ち込むためのキットです。「Agentic skills」「MCP servers and tools」「Plugins and extensions」で構成され、エージェント開発を強力に後押しします。
Smart Storage (Preview): 非構造化データをエージェントがすぐに利用できる（agent-ready）状態にするための新しいストレージ機能です。
今日のデータ実務者が直面している「面倒なデータの前処理（Wrangle messy data）」「脆いパイプラインとの格闘」といった現実を変えるため、「Intent-driven engineering（インテント主導のエンジニアリング）」という概念が提唱されました。
Conversational Analytics: Looker、BigQuery、AlloyDB、Spanner、Cloud SQLといった主要プロダクトに、会話型分析がネイティブに組み込まれることが発表されました。
LookML Agent (Preview): スプレッドシートやドキュメントなどから、ビジネスセマンティクス（意味論）を自律的に生成するエージェントです。
BigQuery Measures (Preview): 認証済みのビジネスロジックを、データプラットフォーム内にネイティブに埋め込む機能です。
データのサイロ化を防ぐ「Borderless data（境界のないデータ）」を実現するため、オープンなエコシステムを重視したアップデートも大きな目玉でした。遅くて脆いETLパイプラインを排除し、オペレーショナルデータベースから分析プラットフォームへの直接的なつながりを創出します。
Cross-Cloud Lakehouse (Preview): クラウドをまたいだデータへの低遅延で直接的な接続を提供します。
Lakehouse Federation for AlloyDB (Preview): プロトコルレベルでのゼロETL同期を実現し、パイプライン不要でリアルタイムなデータ連携を可能にします。
Spanner Omni (Preview): クラウド間、オンプレミス、あるいはローカルのラップトップ上でも、どこでもSpannerを実行できる画期的な機能です。
さらに、オープンなApache Iceberg REST Catalogを活用したBi-Directional Read Federationや、Amazon S3上のDatabricks Unity Catalogとの連携、Snowflake PolarisとAWS Glue Data Catalogのサポート（Coming Soon）など、競合の枠を超えた広範なパートナーシップが発表されました。
セッションの終盤では、エージェントの活動を支えるインフラストラクチャのパフォーマンス強化についても言及されました。
Managed Service for Apache Spark (GA): Lightning Engineを搭載し一般提供開始。
Google Cloud Managed Lustre: 10TB/sの圧倒的なスループットを実現。
Bigtable: サブミリ秒の読み取りレイテンシを提供するインメモリティアを新設。
BigQuery fluid scaling: エージェントの活動に応じて瞬時にスケールアップ・ダウンを実行。
今回のセッションを通じて、Google Cloudが単なる「データの保存・分析場所」から、「データに基づき自律的に行動するエージェントの基盤（System of Action）」へと明確に舵を切ったことを肌で感じました。 特に、BigQueryやLookerといった既存の強力なツール群にGeminiのエージェント機能がシームレスに統合され、インフラ管理やETLパイプラインの構築といったエンジニアの労力が劇的に削減される未来が提示されたことは非常にエキサイティングでした。オープン性を重視し、マルチクラウド環境のデータ（S3やDatabricksなど）も透過的に扱えるようになることで、データ活用の自由度は今後さらに高まっていくと確信しました。
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