Google Cloud Next '26は、組織が機械知能をどう捉えるかという概念を根本から書き換えた。AIの話題はこれまでチャットボットや画像生成に終始しがちだったが、Googleはインフラ層への転換を静かに進めている。彼らが注力するのは「エージェント型」ワークフローであり、AIがただ対話するだけでなく、専門的な環境下で複雑な多段階タスクを実行するシステムだ。

この戦略の中核を担うのがGemini Enterprise Agent Platformだ。これは企業が自律的に動作するAIエージェントを構築、管理、スケールさせるための司令塔として機能する。現在、Googleの独自モデルは毎分160億以上のトークンを処理しており、この圧倒的なスループットが次世代の産業フェーズを支えるデジタルエージェントの神経系となっている。

最も注目すべきは、Google自身が「カスタマー・ゼロ」としてこの技術を体現している点だ。社内データによると、新規コードの75%がAIによって生成されており、わずか半年で50%から大きく躍進した。エージェント型ワークフローの導入により、エンジニアリングチームは従来の手作業と比較して6倍の速度で複雑なコード移行を完了させている。

これは単なる効率化の追求ではない。人間と機械の協働プロセスを再設計し、開発者が数ヶ月かかるプロトタイプ作成を数日で実行できる環境を実現したのだ。Googleはこの規模を支えるため、第8世代のTensor Processing Unit（TPU）を発表した。これはニューラルネットワークの機械学習における演算処理に特化した専用の集積回路である。

ハードウェアの役割分担は明確だ。TPU 8tは単一のスーパーポッドで2ペタバイトの共有メモリを誇り、大規模学習向けに設計されている。一方、TPU 8iは推論（モデルが学習済みデータに基づき新たな予測や判断を出力するプロセス）に最適化され、チップ上の専用メモリを活用して遅延を最小限に抑える。これにより数百万のエージェントを同時並行で稼働させることが可能になった。

ハードウェアとソフトウェアのこの相乗効果は、エージェント時代が単なる理論上の未来図ではなく、実用的なパフォーマンスを伴う現実であることを示している。世界中の企業にとって、AIはもはや実験的なツールではなく、業務の神経組織へと進化しつつあるのだ。

Google Cloud Next '26は、組織が機械知能をどう捉えるかという概念を根本から書き換えた。AIの話題はこれまでチャットボットや画像生成に終始しがちだったが、Googleはインフラ層への転換を静かに進めている。彼らが注力するのは「エージェント型」ワークフローであり、AIがただ対話するだけでなく、専門的な環境下で複雑な多段階タスクを実行するシステムだ。

この戦略の中核を担うのがGemini Enterprise Agent Platformだ。これは企業が自律的に動作するAIエージェントを構築、管理、スケールさせるための司令塔として機能する。現在、Googleの独自モデルは毎分160億以上のトークンを処理しており、この圧倒的なスループットが次世代の産業フェーズを支えるデジタルエージェントの神経系となっている。

最も注目すべきは、Google自身が「カスタマー・ゼロ」としてこの技術を体現している点だ。社内データによると、新規コードの75%がAIによって生成されており、わずか半年で50%から大きく躍進した。エージェント型ワークフローの導入により、エンジニアリングチームは従来の手作業と比較して6倍の速度で複雑なコード移行を完了させている。

これは単なる効率化の追求ではない。人間と機械の協働プロセスを再設計し、開発者が数ヶ月かかるプロトタイプ作成を数日で実行できる環境を実現したのだ。Googleはこの規模を支えるため、第8世代のTensor Processing Unit（TPU）を発表した。これはニューラルネットワークの機械学習における演算処理に特化した専用の集積回路である。

ハードウェアの役割分担は明確だ。TPU 8tは単一のスーパーポッドで2ペタバイトの共有メモリを誇り、大規模学習向けに設計されている。一方、TPU 8iは推論（モデルが学習済みデータに基づき新たな予測や判断を出力するプロセス）に最適化され、チップ上の専用メモリを活用して遅延を最小限に抑える。これにより数百万のエージェントを同時並行で稼働させることが可能になった。

ハードウェアとソフトウェアのこの相乗効果は、エージェント時代が単なる理論上の未来図ではなく、実用的なパフォーマンスを伴う現実であることを示している。世界中の企業にとって、AIはもはや実験的なツールではなく、業務の神経組織へと進化しつつあるのだ。