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2025-04-11

レポート

Google Cloud Next 2025 Day2 の所感

Google Cloud Nextイベント

Google Cloud Next 2025 Day2 を終えて

昨日に引き続き、本日もアメリカ ラスベガスで開催されております、Google Cloud Next 2025 に参加しております。

 

本日は、2日目ということで、引き続き雰囲気と感想をお伝えできればと思います。

それでは行ってみましょう!

Keynote

本日は、Developer Keynote ということで、昨日よりも技術的な内容が多く、昨日の Opening Keynote での新発表を深堀りして、より詳しく知ることができ、個人的には昨日よりも濃厚な時間を過ごせたので良かったです。

 

英語が聞き取れなかったときでも、前のスクリーンに映し出されているコードを読めば、内容も理解できたので、エンジニアにとっての世界共通言語はコードなのだと強く実感しました。

 

時間は14:30〜ということで、少し遅めの開催で、本日は30分くらい前に会場に着いたのですが、なぜか一番前のブロックに案内されてしまい、非常に至近距離で楽しむことができました。 IMG_9899

私の、3列前には今回の登壇者が待機しており、何かの間違いで案内されたのではないかと、終始ヒヤヒヤしておりました。。

 

ということで、本日は先程も書いた通り、エンジニア向けということで、昨日発表された内容について、実際にコードとか、アーキテクチャ図、UI を確認しつつ、説明してもらうという内容でした。

 

その中でも、昨日新発表された Agent Development Kit(以下、ADK)Agent2Agent Protocol について使い方をご紹介したいと思います。

 

まず、ADK を利用する上で、設定する必要があるのは、以下のポイントになります。

  • Instruction:エージェントの役割を自然言語で設定

  • Tools:「PDFの作成」や「建築コストの分析」といった外部機能を事前に関数として定義しておくことで、エージェントが利用することができる

  • Model:利用する LLM を指定

これらを定義するだけで、簡単にAIエージェントを作成することができます。 IMG_9930

 

Python で利用する場合は以下のコードイメージになります。

非常に簡単ですね! IMG_9913

 

そして、このような、各タスクに特化したエージェントを複数組み合わせて、Multi-agent system を作ることになるのですが、実際にユーザー側には、1つ Supervisor agent というエージェントを置いて、最適なエージェントに振り分けるオーケストレーションの役割を置くことになりそうです。

 

Agent2Agent Protocol については、そのままではありますが、以下のように作成したエージェントと別のエージェントを繋げることが可能になります。 IMG_9933

 

他にも Google Cloud × MLB で実施しているハッカソンで優勝した開発者がアプリの紹介をしており、こんな大きな舞台で発表できるのは、非常に夢があるなと思いました。

ちなみに、開発したアプリは下記のような動画を元に、野球のピッチャーの投げ方に対して評価をつける内容でした。 IMG_9938

 

ということで、Keynote に関してはこの辺りにして、次は、その他のセッションで聞いた内容も共有できればと思います。

その他セッション

本日受けたセッションで特に気になったのが、Data Engineering Agents に関する新たな発表です。 IMG_9840

 

Coming soon ということで、まだ公開はされていない機能にはなるのですが、もしリリースされたら、日々の業務でデータエンジニアが扱うことの多い、パイプラインの構築・管理・運用に関する悩みが解決するかもしれないということで、非常に期待できる機能になります。

 

また、このエージェントは、我々に代わって目標を追求し、タスクを完了することを理想としており、将来的には単なるコード補完に留まらず、真に自律的な動作も視野に入れているとのことです。

 

主な特徴については、以下になります。

  • 自然言語によるパイプライン構築:複雑なコードを書くことなく、自然言語でパイプラインの作成を指示できます。

  • 既存パイプラインからの学習と再利用:組織内の既存パイプラインのパターンを学習し、類似のパイプラインを迅速かつ大量に作成できます。

  • インテリジェントなパイプライン編集:既存のパイプラインに対して、目的の変更を自然言語で指示するだけで、関連する箇所を自動的に修正できます。

  • CLI/API連携による自動化:GUI からだけの操作ではなく、CLI や API を通じてエージェントを操作し、パイプライン構築や管理をスクリプトで自動化できます。

  • トラブルシューティング支援:パイプラインの実行エラー発生時に、原因の特定や修正案の提示を支援します。

  • データ品質監視との連携:データ品質メトリクスを監視し、パイプラインの健全性を確認できます。 IMG_9851

 

ちなみに、上記の画像のQRコードから申し込むことで、早期アクセスに申し込むことができるみたいです。

 

いったん、我々にできることとしては、このようなエージェントがしっかり解釈できるように、分かりやすく Description を付けておくなど、よりリッチなメタデータの構築が求められますね。

まとめ

今回、ご紹介した以外にも、たくさん新たな発見があり、2日目も非常に充実した1日を過ごすことができました。

 

特に、昨日ぼんやりとした理解しかできていなかった部分をより詳しく知ることができたり、普段の業務内容に直結しそうな新たな発表があったりで、早く日本に帰って色々と触ってみたいですね。

 

3日目編では、エキスポの様子もお伝えできればと思います。

 

ちなみに、2日目の夜は、普段 NFL やライブ会場として使われている Allegiant Stadium にて、Google Cloud Next at Night と称して、The Killers のライブがありました。

私はあまり詳しくなかったのですが、それでも周りの熱気もあり、非常に楽しむことができました!(事前にアーティストは公開されるので、少し聞いていったほうがより楽しめるかと思います。) IMG_9985

 

ということで、遂に明日で最終日ですが、最終日もしっかり勉強して、楽しんでいければと思います!


この記事の著者

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中村 卓矢

朝日放送グループホールディングス株式会社 DX・メディアデザイン局 デジタル・メディアチーム

グループ全体の統合的なデータ基盤の構築・データ分析の支援に従事している。 動画配信・テレビの視聴データ分析等で身につけた幅広い知識を活かして日々奮闘中!