Google Cloud Next Tokyo '24に参加しました〜基調講演編〜

はじめに

こんにちは! NILTOチームでインフラエンジニアをしている太田です。

2024年8月1日(木)と2日(金)の2日間、パシフィコ横浜ノースにて開催された、Google Cloud Next Tokyo '24に参加してきました。

会場では、カテゴリごとに分かれた多数のセッションが聴講できるほか、Innovators Hive・Expoといった展示ブース、認定資格者ラウンジといったコミュニケーションのスペースなど、さまざまな催しものが楽しめました。

本記事では、2日間にわたって行われた基調講演について、レポートします。

基調講演

基調講演(キーノート)は、カンファレンスの基本となるテーマや重要な発表するための講演です。

Google Cloud Next Tokyo '24では、1日目と2日目の午前中にそれぞれ基調講演が行われました。 アーカイブ動画は既に公開されていて、イベントページから視聴できます。

ここでは、私が特に印象的だと感じたキーフレーズを取り上げて紹介します。

モデルを活用する段階から、エージェントを活用する段階へ

1日目の基調講演で印象的に感じたキーフレーズです。

Google Cloud日本代表の平手智行さんは、AIモデルを活用するフェーズから、AIエージェントを活用するフェーズへの移行が急速に進んでいると、特に強調してお話しされていました。

AIモデル単体では、業務から切り離された特定のタスクを実行するにとどまっていたが、AIエージェント1によりAIモデルを既存のアプリケーションと組み合わせて使用できるようになったことで、業務全体をカバーできるようになるとのこと。

さまざまな用途のAIエージェントで、業務全体をカバーする
さまざまな用途のAIエージェントで、業務全体をカバーする

Google Cloudでは、Vertex AI Agent Builder2というサービスが提供されており、ノーコード・ローコードでのAIエージェント開発が可能です。 基調講演では、Geminiとセマンティック検索を組み合わせたAIエージェントのデモが紹介されていました。 また、Google Workspaceに組み込まれたAIエージェントとして、Gemini for Google Workspaceの紹介と、デモンストレーションもありました。

Google Workspaceに組み込まれたAIエージェント(裏側ではGeminiモデルとGoogleスライドなどのサービスが組み合わせて使用されている)
Google Workspaceに組み込まれたAIエージェント(裏側ではGeminiモデルとGoogleスライドなどのサービスが組み合わせて使用されている)

むき出しのAIモデルと直接チャットする時代から、自ら蓄積したデータや外部のデータとやりとりを自動で行うAIエージェントとチャットする時代へ。 数ヶ月単位で急速に変わっていくAI関連技術と人間の距離を肌で感じたセッションでした。

「どのように作るか」から「何を作るか」へ

2日目の基調講演は、Google Cloudカスタマーエンジニアリング技術本部長の渕野大輔さんが最初に登壇されました。 その中で印象に残ったのが、見出しのフレーズです。

Vertex AI Agent BuilderがAIエージェントの開発タスク自体をサポートしてくれるので、開発者は、何を作り、それによりどのような効果をもたらすかに集中できる。 そして、開発者のマインドは「どのように作るか」(How you build)から「何を作るか」(What you build)にシフトしていく。 ユースケースを見極めた上でAIエージェントを開発し、直接的なビジネス貢献が求められるようになることが想定されるとのこと。

このフレーズを聞いたとき、1日目の基調講演で星野リゾート代表の星野佳路さんがおっしゃっていた、「これからは、社員一人一人がもっと経営の仕事ができるようになる」という言葉が頭に浮かんだのを覚えています。

「これからは、社員一人一人がもっと経営の仕事ができるようになる」(左側が生成AIに任せられる部分・右側が人間の行う経営の仕事)
「これからは、社員一人一人がもっと経営の仕事ができるようになる」(左側が生成AIに任せられる部分・右側が人間の行う経営の仕事)

日々技術者として働く中で、技術の学習に加えてビジネスの学習もしていくのは大変ですが、マインドを変えてやっていこうという気持ちが湧き上がってくるセッションでした。

その他、2日目の基調講演は、BigQuery・LookerとGeminiを組み合わせた新サービスや、Gemini Code Assist・Gemini Cloud Assistなどの技術的なアップデート情報が満載で、技術者としてワクワクしながら聞いていました。

おわりに

基調講演全体を通して、生成AIに関するデモや新サービスが目白押しで、多くの刺激を受けました。 エンジニアとしての視点だけではなく、ノーコード・ローコードでシステムを作る非エンジニアの視点や、AIエージェントを使ってビジネスに貢献させる経営の視点など、さまざまな視点からものごとを見ることの大切さを感じた2日間でした。

関連記事

続編として、Google Cloud Next Tokyo '24で参加したハンズオンセッションについての記事を書きましたので、よろしければこちらもご覧ください。

engineers.fenrir-inc.com


  1. AIエージェントとは、AIモデルが人間の代わりとなって、検索・API呼び出しなどのさまざまな機能を組み合わせて目的を達成するためのシステムのことをいいます。例えば、ユーザーからの質問に対して、質問内容に応じて社内のデータベースからの検索が必要かどうかを判断して回答を返すようなシステムも、AIエージェントのひとつです。
  2. 2024年の4月までは、Vertex AI Search and Conversationと呼ばれていました。