Google Cloud Next Tokyo '26基調講演レポート｜Gemini Enterprise新機能と国内6社の事例

図1：Google Cloud Next Tokyo '26基調講演で発表された5つの主要トピック

2026年7月30日、東京ビッグサイトで開催された「Google Cloud Next Tokyo '26」の基調講演では、Gemini Enterpriseを中心としたAIフルスタック戦略と、国内企業6社によるAI活用の実例が紹介されました。この記事では、基調講演で発表された内容を要約します。

この記事でわかること

Google Cloudが提唱する「AIエージェント時代」のフルスタック戦略の全体像
Gemini Enterpriseの新機能（Gemini Spark、Agent Designer、モバイルアプリ対応など）
NTTデータ・SOMPOホールディングス・Sky株式会社・スクウェア・エニックスなど国内企業のAI活用事例
Google Workspaceの新機能（Workspace Intelligence、Sheets canvasなど）
セキュリティ新サービス「AI Threat Defense」と自動修復エージェント「CodeMender」

Google Cloud Next Tokyo '26とは？

Google Cloud Next Tokyo '26は、Google Cloudが毎年開催する国内最大級のカンファレンスです。2026年7月30日・31日の2日間、東京ビッグサイトで開催され、基調講演に加え、企業の登壇セッションやエキスポ、スポンサーブースが設けられました（Google Cloud）。

基調講演の冒頭でGoogle Cloud Japan代表の三上智子氏は、AIの企業導入を19世紀の電気の産業導入と重ね合わせて説明しました。工場に電気モーターが導入されてから生産性が爆発的に向上するまで約30年かかった理由は、経営者が中央の蒸気機関を電気モーターに置き換えただけで、工場の設計や仕事の流れそのものを変えなかったためだと指摘しています。三上氏は、AIも同様に「中央に大きなチャットボットを置くだけ」では変革は起きず、AIエージェントを一つ一つの現場業務に組み込み、仕事の流れを再設計することが生産性向上の鍵になると述べました。

日本企業のAI活用はどこまで進んでいるのか？

基調講演で示されたGoogle Cloud独自調査によると、日本企業の70%はまだAIエージェントを活用できていません。一方でAI利用者の約半数が会社非公認の「シャドーAI」を利用していることも明らかになりました。三上氏はこれを、現場が業務改善を望んでいる表れだと説明しています。

グローバルで見ると状況は異なります。三上氏は、Google Cloudの顧客のうち75%が既にビジネス推進のためにAIを活用していると述べました。日本市場は活用率で見ればまだ伸びしろがある状態です。

Google Cloudが示すAIフルスタック戦略とは？

Google CloudのAIフルスタック戦略を示す6層構造の階層図（TPU・データセンター・フロンティアモデル・エージェンティックデータ基盤・エージェンティックディフェンス・エージェントプラットフォーム）図2：Google Cloudが提唱するAIフルスタック戦略の6層構造（TPU第8世代・AlphaEvolveの位置づけを含む）

Google Cloudは、AIチップからモデル、データ基盤、セキュリティ、アプリケーションまでを自社で開発・運用する「フルスタック戦略」を強みとして位置づけています。基調講演では、このスタックを次の6層構造として説明しました。

TPU（AI専用チップ）：モデルの学習・推論に最適化された自社設計の半導体
データセンター・ネットワーク：TPUを支える物理インフラ（AIハイパーコンピューター）
フロンティアモデル：Google DeepMindが開発する最先端モデル群
エージェンティックデータ基盤：ビジネスのデータをエージェントにつなげる基盤
エージェンティックディフェンス：AIのライフサイクル全体を守るセキュリティの仕組み
エージェントプラットフォーム／アプリケーション：エージェントの構築・運用・利用の層

TPUについては、2026年4月に発表された第8世代TPUが紹介されました。学習用の「TPU 8t」と推論用の「TPU 8i」の2種類に専用化されており、前世代の「Ironwood」と比べて演算性能が大幅に向上しているとされています（Google Cloud）。

また、DeepMindが開発した「AlphaEvolve」というコード最適化エージェントも紹介されました。AlphaEvolveはデータセンターのスケジューリング最適化やTPUのチップ設計、Geminiの学習処理の高速化にすでに活用されているといいます（Google Cloud）。

Gemini Enterpriseにはどんな新機能がある？

基調講演では、Gemini Enterpriseが「全従業員にとってのAIへの入り口」と位置づけられ、複数の新機能が紹介されました。

機能名	概要
Gemini Spark	24時間365日バックグラウンドで動作するパーソナルなスーパーエージェント。プラットフォームを問わず一貫した体験を提供する
スキル	従業員が日々繰り返すタスクを標準化・再利用可能な形で登録できる機能。組織全体で共有できる
キャンバス	Gemini Enterprise内でレポートやプレゼンテーション資料を直接作成・編集できる機能
Agent Designer	コードを書かずに自然言語でエージェントのワークフローを作成・テスト・公開できる機能
モバイルアプリ	音声入力やGoogle Driveからのファイル取り込みなど、外出先でもブラウザ版と同等の機能を利用できる

このほか、コーディング向けの開発プラットフォーム「Google Antigravity」の利用枠がGemini Enterpriseに含まれるようになったことも発表されました。管理者は1つの管理コンソールから全社員の利用状況を一元管理できるとしています。

モデル面では、既存モデルに加えて次のモデル群が紹介されました。

Gemini 3.5 Flash：速度とコストのバランスを重視したモデル。日本リージョンに対応
Gemini 3.5 Flash-Lite：最も高速・低コストなモデル
Gemini 3.6 Flash：マルチモーダル性能に優れた主力モデル
Gemini 3.5 Pro：高度なエージェント型コーディングに向けたモデル（提供予定）

Google独自モデルに加え、AnthropicのモデルやオープンソースのMeta「Llama」系モデルなど、サードパーティ・オープンエコシステムのモデルもGemini EnterpriseのModel Gardenから選択できるとされています。

Enterprise Agent Platformのガバナンス機能

エージェントを組織全体で安全に運用するための基盤として、Enterprise Agent Platformのガバナンス機能も紹介されました。（1）エージェントごとに一意のIDを付与する「エージェントアイデンティティズサービス」、（2）承認済みエージェントを一元管理する「エージェントレジストリー」、（3）インテントベースのセマンティックポリシーを適用する「エージェントゲートウェイ」の3つが中核機能として位置づけられており、いずれも追加費用なしで利用できるとされています。また、本番前にエージェントの負荷テストを実施する機能や、失敗パターンに基づいてエージェントを継続的に改善する「フライウィール」の仕組みも備えていると説明されました。

国内企業6社はGemini Enterpriseをどう活用しているのか？

基調講演では、国内企業6社の活用例が紹介されました。概要は次のとおりです。

企業名	活用内容
日立製作所	Gemini Enterpriseを活用した働き方の変革。自社の活用ノウハウを顧客のビジネス支援に還元
ファナック	AIエージェントによる産業用ロボティクスの自動化システムを構築
NTTデータ	Google WorkspaceとGemini Enterpriseを自社で先行活用する「クライアントゼロ」戦略を展開
SOMPOホールディングス	全社員約34,000人に「SOMPO AIエージェント」としてGemini Enterpriseを提供
Sky株式会社	社員が業務ごとに独自のエージェントを自作する文化を全社的に推進
スクウェア・エニックス	ゲーム内AIバディやQA作業の自動化にマルチモーダルAIを活用

このうち、日立製作所とファナックについては基調講演内でスライド紹介のみで、登壇者による詳しい説明はありませんでした。以下、登壇のあった4社の内容を紹介します。

NTTデータ——自社が最初の顧客になる「クライアントゼロ」戦略

NTTデータのCAIO（Chief AI Officer）である西村忠興氏は、自社をGemini Enterpriseの最初の顧客として位置づける「クライアントゼロ」の取り組みを紹介しました。2026年6月にGoogle Cloudと包括契約を締結し、Google WorkspaceとGemini Enterpriseを大規模に活用する基盤を整えたといいます。

Google Cloudが同時期に発表したパートナーシップの詳細によると、NTTデータは専任のグローバルチームを設け、5,000人の認定専門家の育成と、最大500個のAIエージェントの共同開発・展開を目指すとしています（NTT DATA Group）。西村氏は、自社での先行活用によって得た知見をアセット化し、顧客企業への提案や定着支援につなげる方針を説明しました。

SOMPOホールディングス——全社員約34,000人への展開とGemini Notebookの活用

SOMPOホールディングスCDOの中島氏は、2026年1月に従来のチャットボット型AIから「SOMPO AIエージェント」（Gemini Enterprise）に切り替え、グループ全社員約34,000人に提供したと説明しました。導入の決め手として挙げられたのが、ソースに基づいて根拠付きの回答を生成できる「Gemini Notebook」（旧NotebookLM。2026年7月にGoogleが改称。Google）の存在です。保険会社には規定集やマニュアルなど大量の社内ナレッジデータがあり、この特性と相性が良いといいます。

会議の録音を自動的にノートブック化する社内独自アプリの導入や、部門ごとの公式ノートブックの整備など、日常業務への組み込みを重視した運用が紹介されました。導入から半年で、週1回以上利用する社員（WAU）は80%を超え、部長以上のマネジメント層に限るとWAUは98%に達したといいます。中島氏は、AIで生まれた時間をより価値の高い業務に使えるかどうかが今後の差につながると述べました。

Sky株式会社——社員自作のエージェントが20,000個に

Sky株式会社の大田氏は、自社開発してきたAIエージェントの精度と検索・ガバナンス力を評価してGemini Enterpriseを全社導入したと説明しました。同社ではコーディングや情報検索、文章作成にとどまらず、各社員が自身の業務に合わせた独自エージェントを作成する文化が根付いているといいます。

大田氏によると、導入後は社内のAIへの総リクエスト数が1日あたり約15,000回から約30,000回に増加し、エージェント数は開始1週間で2,500個、導入5カ月後には約20,000個に達したとのことです。同社ではエージェント作成者を表彰する社内制度や、AIリテラシー研修も並行して実施しているといいます。

スクウェア・エニックス——ゲーム内AIバディとQA自動化

スクウェア・エニックスの荒巻氏は、10年以上取り組んできたAI研究開発の一環として、Gemini Enterpriseのマルチモーダルな画像・音声認識能力を採用した2つの事例を紹介しました。

1つ目は、MMORPG「ドラゴンクエストX オンライン」に実装された対話型AIバディ「おしゃべりスラミィ」です。音声や画面の状況を理解し、プレイヤーに自分から話しかける機能で、2026年8月に14周年を迎える同作に実装が進められています。2つ目は、ゲーム画面を見ながらコントローラーを自動操作し、QA（品質保証）作業を自動化する取り組みです。荒巻氏は、AIに繰り返し作業を任せることで開発者がより創造的な業務に集中でき、開発スパンの短縮にもつながると説明しました。

Google Workspaceの新機能は何が変わった？

Google Workspaceのセッションでは、AIが「人手で個々のタスクを管理する」時代から「成果そのものを管理する」時代への移行というテーマが掲げられました。中心的な技術として紹介されたのがWorkspace Intelligenceです。これはGmail・Google Drive・チャットなど組織内に散らばる情報をリアルタイムに検索・要約し、継続的に更新されるコンテキストを生成する機能です。

デモでは、出社前にGoogleチャット上でその日重要な情報をまとめて通知する機能や、ファイル名やプロジェクト名を覚えていなくても自然言語で目的のファイルを探し出す機能が紹介されました。

もう1つの主要な新機能が「Sheets canvas」です。スプレッドシートのデータをそのまま使い、ダッシュボードやかんばんボード、ガントチャートといったインタラクティブなUIをノーコードで作成できる機能で、2026年後半に日本語を含む多言語対応が予定されています。

デモでは、架空の企業を舞台に、急な社内資料作成の依頼をGoogle Workspace内の情報だけで完了させる様子が紹介されました。写真編集機能「Google Pics」を使って画像内のオブジェクトや文字を自然言語で編集し、Gemini Enterpriseアプリのサイドパネルから社内の関連情報を自動でまとめてスライド化するという流れです。

その他、Google Meetでは70以上の言語に対応するリアルタイム音声翻訳機能「Live Translate」が2026年後半に導入予定であることや、Microsoft 365からGoogle Workspaceへの移行を最大5倍速く進められる新しいデータインポート機能も発表されました。

セキュリティはどう進化した？AI Threat Defenseとは

サイバーセキュリティ分野では、Google自身の運用実績を基にした自律型セキュリティソリューション「AI Threat Defense」が紹介されました。「準備・スキャン・修復・監視」の4ステップで脆弱性管理を担う仕組みで、2026年5月に発表されています（Google Cloud）。

その中心的な役割を担うのが「CodeMender」です。CodeMenderは、ソフトウェアの脆弱性を自動で検出・修正するマルチモデル対応のエージェントで、2026年7月22日にプレビュー版の提供が始まりました。

基調講演では、脆弱性が発見されてから実際に悪用されるまでの期間が、1.3年から1.6日まで短縮されているというデータが示されました。Googleは自社で運用するサービス群に対して月間数万件の脅威レポートを処理しており、エージェントの活用によって脅威対応にかかる時間を90%以上短縮できているといいます。

基調講演では、日本国内におけるAI Threat Defenseのローンチパートナーとして、NTTデータとNECの名前が挙げられました。また、年内限定でセキュリティアセスメントを無償提供することも発表されています。