Google Cloud Next '25：新しいAIチップとエージェントエコシステムチャレンジMicrosoftとAmazon

Google Cloudは、人工知能の世界で熾烈な競争の中で地位を確固たるものにするために大きな動きを見せています。ラスベガスで開催された年次Cloud Nextカンファレンスでは、「思考モデル」、エージェントエコシステム、そして大規模なAI展開向けに特化したインフラストラクチャを中心とした新しい技術スイートを発表しました。

注目のスターは、Ironwoodと名付けられた第七世代のTensor Processing Unit（TPU）でした。Googleは、1ポッドあたり42エクサフロップス以上の計算能力を提供し、トップスーパーコンピュータのEl Capitanの24倍の性能を誇るとしています。

「AIの可能性は計り知れないものです」と、Googleの副社長兼MLシステムおよびクラウドAIのゼネラルマネージャーであるAmin Vahdatは、イベント前の記者会見で述べました。「お客様と共に、私たちはイノベーションの新たな黄金時代を推進しています。」

Googleのクラウド事業は勢いに乗っています。1月には、2024年第4四半期のクラウド収益が120億ドルで、前年比30％増と報告しました。また、AI StudioとGemini APIのアクティブユーザーが過去1ヶ月で80％増加したと述べています。

Googleの新しいIronwood TPUが電力効率でAIコンピューティングを変革する方法

Googleは、「推論の時代」と呼ばれるものに向けて、ゼロから設計された「完全にAI最適化されたプラットフォーム」を提供する唯一の主要クラウドプロバイダーとして位置づけています。このシフトは、モデルトレーニングだけでなく、現実世界の問題に取り組むAIシステムの活用に焦点を当てています。

Ironwoodは、チップ設計哲学の大きな転換を表しています。従来のモデルがトレーニングと推論のバランスを取っていたのに対し、Ironwoodはトレーニング後の複雑なAIモデルを実行するために特別に設計されています。

「もはやモデルに入力されるデータではなく、トレーニング後にモデルがデータで何をできるかが重要です」とVahdatは説明しました。

各Ironwoodポッドは9,000以上のチップを搭載し、前世代の2倍の電力効率を誇ります。これは、生成AIの大きな懸念である膨大なエネルギー消費に対処するものです。

Googleはまた、Cloud WAN（広域ネットワーク）を通じて、企業顧客にその広大なグローバルネットワークインフラストラクチャを開放しています。このサービスは、YouTubeやGmailなどの消費者向けサービスを支えるGoogleの200万マイルのファイバーネットワークを活用しています。

Googleによると、Cloud WANはネットワークパフォーマンスを最大40％向上させ、顧客が管理するネットワークと比較して総所有コストを同程度削減できます。これはハイパースケーラーとしては珍しい動きで、内部インフラストラクチャを製品化するものです。

Gemini 2.5の内部：Googleの「思考モデル」が企業AIアプリケーションをどのように改善するか

ソフトウェア面では、Googleは「思考機能」を導入するコスト効率の高い主力AIシステムのバージョンであるGemini 2.5 Flashで、Geminiモデルファミリーを拡大しています。

従来の大型言語モデルが直接応答を生成するのに対し、これらの「思考モデル」は、多段階の推論と自己反省を通じて複雑な問題を分解します。2週間前にリリースされたGemini 2.5 Proは、薬物発見や金融モデリングなどの高複雑度ユースケースを対象としています。新たに発表されたFlashバリアントは、プロンプトの複雑さに応じて推論の深さを調整し、パフォーマンスとコストのバランスを取ります。

Googleはまた、画像生成のためのImagen、ビデオのためのVeo、オーディオのためのChirp、そしてテキストから音楽を生成するLyriaのアップデートを通じて、生成メディア機能を強化しています。記者会見では、Vertex AIのプロダクトマネジメントディレクターであるNenshad Bardoliwallaが、これらのツールが協力してカスタム音楽やビデオクリップからの不要な要素の除去といった洗練された編集を伴うプロモーションコンサートビデオを作成する方法を披露しました。

「Vertex AIだけが、これらのモデルとサードパーティモデルを単一のプラットフォームに統合しています」とBardoliwallaは述べました。

単一のAIシステムを超えて：Googleのマルチエージェントエコシステムが企業ワークフローを強化する方法

Googleの最も先進的な発表は、異なるプラットフォームやベンダー間で複数のAIシステムが協力できる「マルチエージェントエコシステム」の構築に焦点を当てています。

彼らは、100行未満のコードでマルチエージェントシステムを構築できるAgent Development Kit（ADK）を導入しています。さらに、Googleは異なるベンダーのAIエージェントが通信できる新しいオープンプロトコル、Agent2Agent（A2A）を提案しています。

「2025年は、生成AIが単一の質問に答えることから、エージェントシステムを通じて複雑な問題を解決する転換の年になるでしょう」とVahdatは予測しました。

Salesforce、ServiceNow、SAPなどの主要なエンタープライズソフトウェアプロバイダーを含む50以上のパートナーがこのプロトコルをサポートすることに同意しており、相互運用可能なAIシステムへの業界のシフトを示唆しています。

非技術ユーザー向けに、GoogleはAgent Spaceプラットフォームを強化し、利用可能なエージェントを一括で確認できるAgent Galleryや、コード不要でカスタムエージェントを作成できるAgent Designerなどの機能を追加しています。デモンストレーションでは、銀行のアカウントマネージャーがこれらのツールを使用してクライアントポートフォリオを分析し、キャッシュフローの問題を予測し、クライアントとのコミュニケーションを自動的に作成する方法を示しました—すべてコードを書かずに実現できます。

文書要約からドライブスルー注文まで：Googleの特化型AIエージェントが産業に与える影響

Googleは、Workspace生産性スイート全体にAIを深く統合し、Sheetsの「Help me Analyze」機能（明示的な数式やピボットテーブルなしでデータから洞察を自動的に特定）や、DocsのAudio Overviews（文書の人間のような音声バージョンを生成）などの機能を導入しています。

同社は、カスタマーサービス、クリエイティブワーク、データ分析、コーディング、セキュリティの5つの特化型エージェントのカテゴリーが大きな採用を見ていると強調しました。

カスタマーサービスでは、GoogleはWendy’sのAIドライブスルーシステム（現在1日60,000件の注文を処理）や、The Home Depotの「Magic Apron」エージェント（ホーム改善のガイダンスを提供）を挙げました。クリエイティブチームでは、WPPなどの企業がGoogleのAIを使用してマーケティングキャンペーンを大規模に構想し、制作しています。

クラウドAI競争の激化：Googleの包括的アプローチがMicrosoftとAmazonに挑戦

Googleの発表は、クラウドAI分野での競争が激化する中で行われました。MicrosoftはAzureプラットフォーム全体にOpenAIの技術を深く統合し、AmazonはAnthropicを活用した独自の提供や特化型チップを構築しています。

Google CloudのCEOであるThomas Kurianは、「世界クラスのインフラストラクチャ、モデル、プラットフォーム、エージェントを提供すること、柔軟性と選択肢を提供するオープンなマルチクラウドプラットフォームを提供すること、相互運用性のために構築することへのコミットメント」を強調しました。

この多角的なアプローチは、特定の分野で優れているかもしれないが、チップからアプリケーションまでのフルスタックを持たない競合他社と差別化することを目的としているようです。

企業AIの未来：Googleの「思考モデル」と相互運用性がビジネス技術にとって重要な理由

Googleの発表が特に重要なのは、カスタムシリコン、グローバルネットワーキング、モデル開発、エージェントフレームワーク、アプリケーション統合にわたるAI戦略の包括的な性質です。

トレーニング機能だけでなく推論最適化に焦点を当てることは、AI市場の成熟を反映しています。より大きなモデルをトレーニングすることが注目を集めてきましたが、これらのモデルを効率的に大規模に展開することが企業にとってより差し迫った課題となっています。

異なるベンダーのシステムが連携できるようにする相互運用性へのGoogleの重視は、クラウドコンピューティングの初期段階を特徴づけた壁に囲まれた庭のアプローチからの転換を示している可能性があります。Agent2Agentのようなオープンプロトコルを提案することで、Googleはすべてか無かの採用を要求するのではなく、異種AIエコシステムの結合組織としての位置づけをしています。

これらの発表は、企業の技術的意思決定者に機会と課題の両方をもたらします。Ironwood TPUやCloud WANのような特化型インフラストラクチャによる効率性の向上は、AIを大規模に展開するコストを大幅に削減する可能性があります。しかし、急速に進化するモデル、エージェント、ツールの風景をナビゲートするには、慎重な戦略的計画が必要です。

これらのより高度なAIシステムが発展し続ける中、複数の特化型AIエージェントを協調させる能力が、企業AI実装の鍵となる差別化要因になるかもしれません。コンポーネントとそれらの間の接続を構築することで、GoogleはAIの未来が単に賢いマシンだけでなく、互いに効果的に通信できるマシンにあると賭けています。