[Google Cloud Next '25 Las Vegas] エージェントさえいればいい

2025.04.14 Yudai Imai

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Google Cloud Next '25 Las Vegasとは

Google Cloud Next '25は、2025年4月9日から4月11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。「今回は、これまでで一番多彩なデベロッパーコンテンツを用意します。デベロッパー専用のエクスペリエンスやコンテンツを充実させ、アプリ開発や AI のほか、スケーラブルで安全なデータ駆動型アプリケーションの学習や開発に役立つ重要なトピックを網羅します。」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。

私たち日本情報通信株式会社も、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：2025年4月11日 12:30 - 13:15 GMT-7
セッションタイトル：Agents are all you need
登壇者
- Shrestha Basu Mallick
  - グーグルディープマインドのグループプロダクトマネージャー
セッション内容のサマリ
- Gemini 2.0は、エージェント時代に向けて開発されました。ネイティブツールの利用から関数呼び出し、そしてマルチモーダル理解の堅牢なサポートまで、アプリケーションの新たなフロンティアはエージェントです。このセッションでは、エージェントのフロンティア、開発者にとって最適な開発機会、数十億のエージェントに拡張するためのオープンな研究領域、そしてGeminiを最大限に活用する方法を探ります。

このセッションで期待できること

このセッションでは、Googleが研究を進めている「AIエージェント」の概念や機能について詳しく理解することができます。具体的には、AIエージェントがどのような要素で構成されているか、どのような環境で動作し、どんなことができるのかについて最新の事例を交えながら学ぶことができます。また、AIエージェントの課題や将来的な展望についても詳しく触れられています。このセッションを通じて、AIエージェントの応用可能性や将来性について深い知見が得られます。

セッション内容

ここでは私が興味深く感じたセッション内容の要点をまとめました。

AIエージェントとは何か？

AIエージェントは、ある目標を達成するために環境を認識し、自律的に行動を起こすことのできる存在として定義されます。具体的な要素として、環境の知覚（Sensing）、計画の作成（Planning）、行動の実行（Action）が不可欠です。そして、多くの場合、行動を支援するツールが与えられ、それによって複雑な問題を解決します。

GoogleはGeminiというAIモデルを利用してエージェントの開発を進めており、Gemini 2.5 ProやGemini 2.5 Flashなどのモデルを発表・リリースしています。

AIエージェントを構成する要素

AIエージェントが実際に動くためには、以下のようなコンポーネントが必要です。

モデル（Thinking Models）：具体的に計画を立てて合理的に動けるモデル
ツール（Tool）：知識増強（Web検索など）、機能増強（計算機、コード実行）、行動（ブラウザ操作など）という三種類のツールがあります。
メモリー（長期・短期記憶）：セッション内での短期的記憶（Context Window内）や長期にわたるパーソナライズのための記憶
知覚（Perception）：環境を認識・把握するための各種センサーやインターフェース

さらに、これらすべてをまとめるオーケストレーション層やランタイム環境によって、実際の動作環境が整備されています。

AIエージェントの市場と具体的な応用事例

セッションでは実際に開発されているAIエージェントの応用事例が紹介されました。

コードエージェント ：Gemini Appを用いてインタラクティブにゲームを開発する事例。反復的なプロンプトで機能を改善できる。
リサーチエージェント（Deep research） ：数多くの情報ソースから詳細で多面的な調査分析が可能。Google Docsへの出力も可能。
ブラウザ操作エージェント（Mariner） ：指定企業のウェブサイトから担当者情報を自動収集する例。
ゲームエージェント（GeminiリアルタイムAPI） ：ゲームの攻略法をリアルタイムにユーザーへ提案

また、具体的なユースケースや応用可能な分野としては、コーディング、リサーチ、カスタマーサポート、セールス、採用、人事業務などの多岐にわたり、現在活発に利用されていることが紹介されました。

AIエージェントが直面している課題と将来動向

AIエージェントには、多くの可能性がある一方で以下のような課題も存在していると紹介されました。

自己強化ロジックのループ（エージェントが同じ処理を繰り返す問題）
長期記憶の不備や限界
計画立案能力の課題、コストや遅延、幻覚（hallucinations）の問題
エージェント間およびツールとの標準プロトコルの未成熟
セキュリティや倫理的課題（例えば、データ操作やバイアスの問題、責任の所在など）

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今後の展望としては、複数エージェント間のコラボレーションやロボティクス分野との統合、より高度な自律性を持ったマルチエージェントシステムなどの展開が予測されています。

会場の様子

会場は3日目の最終日かつセッションも午後12時のお昼時だったため、空席が多くなるかと思っていましたが内容がAIエージェントについて「all you need(さえいればいい/あれば十分)」という表現がされていたことで9割近くの席が埋まっていました。実際の内容は現状のAIエージェントを取り巻く状況と課題、そして将来についてのセッションでしたが、Google Deepmindのエンジニアの考えを知ることも可能になっていて、最終日でも注目は集まっているのかなと感じました。