Googleが、オールインワンのAIスタックが競合を取り込む理由を説明
「差別化されているが、オープン」
Google Cloud Next Google CloudのAndi Gutmans氏は、同社は、企業におけるAIエージェントから価値を獲得する競争で、最大手の競合他社に対して構造的な優位性があると述べた。理由として同氏は、現時点でいずれの競合も、クラウド・コンピューティング基盤、最先端のAIモデル、そしてデータ・プラットフォームを1つの屋根の下に統合した形で組み合わせていないと主張した。
同氏は、Google Cloud Nextの場で記者団に対してブリーフィングを行った際に、The Registerからの質問に答えて、「私たちは本当に、AIインフラ、モデル、データ・プラットフォームの3点すべてを備えた唯一の提供者です」と述べた。
分析、取引（トランザクション）データベース、ストレージ、ビジネス・インテリジェンス製品などを含むGoogle Cloudのデータ事業を率いるGutmans氏は、統合スタックがAIから価値を生み出すうえで重要だと語った。
「AWSやAzureを考えてみてください。彼らにはインフラはありますが、モデルはありません」とGutmans氏は語った。「データ・プロバイダーを見ると、彼らにはデータ・プラットフォームがありますが、インフラとモデルは他社から調達しなければなりません。AIモデルの提供者は、AIモデルだけを提供しているのです」
Gutmans氏によれば、企業は、人間の問いに応答するAIツールから、従業員に代わって自律的に行動するエージェントへと移行していくにつれて、これらの「埋められていないギャップ」の重要性がより際立ってくるという。こうした移行は、以前のアーキテクチャが想定していなかった形で、基盤となるデータ・プラットフォームに負荷をかけることになる。そして、エージェントを大規模に運用するための経済性は、スタックのより多くを自社で握っている提供者に有利に働く。
「もし『このエージェント型データクラウドは、みんなが同じことを言っているけれど、実際には何がそんなに違うのか？』と聞かれたら、答えは、私たちはこれらのものを非常に密に統合できるよう、独自の立ち位置にあるということです。しかもそれは、これまで以上に重要になっています。人間規模からエージェント規模へ移行するにつれて、価格性能カーブを曲げられないと高すぎてしまうからです。」
Gutman氏は、Googleはエージェント規模への移行に向けて、この過去1年半でデータ基盤を見直すことに費やしたと述べた。同氏は、企業のデータのうちおよそ90％は非構造化であり、これまで歴史的に使われないままだったとも語った。さらに、展示会で発表された「Knowledge Catalog」は、大勢のデータエンジニアがそれを手作業で準備することを要せずに、そのデータをエージェントに利用可能にするために設計されているとした。
この変化を可能にしたのは、プロダクトの判断ではなくモデルの判断だった。Gemini 2.5が到来したとき、推論能力における転換点があり、Googleはデータポートフォリオ内のすべてのエージェントを再設計せざるを得なくなったのだと彼は語った。
「この1年で、私たちは文字どおり、すべてのエージェントを完全に作り直しました。だから、会話分析のエージェントも、データサイエンスのエージェントも、データエンジニアリングのエージェントも……モデルに対して、これまでのように一律に縛りをかけるわけにはいかなくなりました。そこでKnowledge CatalogとMCPが役に立ちます。というのも、それらは推論の周りで頑張るよりもはるかに優れているからです。ここが大きな転換点です」と同氏は言った。「顧客に、昨年と今で会話分析はどうだったかと聞けば、昨年は使えなかったと言うでしょう。単純なものには機能していましたが。」
同氏によれば、同社は今週のカンファレンスでおよそ80件のデータ関連の発表を行っており、ポートフォリオ内のほぼすべてのエージェント製品は過去1年で作り直されているという。
「モデルはここまで来ましたね。完全に別物です」と同氏は述べた。
数か月かけて手作業でオントロジーを構築する必要があったアプローチは、もはや不要だという。
「1年前なら、人々は『よしPalantirを入れて、20人集めて、6か月働いて、オントロジーを作ろう』みたいなことを言っていたでしょう。もう、そういうやり方ではアプローチしないはずです」と同氏は言った。「本当にデータ資産全体を立ち上げたいのなら、人手だけではそれはできません。」
The Registerは、Gutmans氏に対し、同社が多くのソフトウェア提供業者と同時に競合しつつ、また同時にパートナーにもなる市場で、Googleがどう舵取りしているのかを尋ねた。
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Googleは自社のTPU AIアクセラレータを用意しているが、チップについてはNvidiaと連携している。Big Queryにはデータ分析基盤がある一方で、Databricks、Snowflake、Informaticaとも連携している。GCPの利用者は、デジタル資産全体にまたがってタスクを実行するAIエージェントを作成・展開・ガバナンスできるが、SalesforceやServiceNowのパートナー側から同じ能力をホストすることもできる。
「私たちの見方は、そして、それは他のハイパースケーラーと比べて違うわけではないと思うのですが、最良のプラットフォームを作りたいんです」と同氏は述べた。
Gutmans氏は、統合されたスタックは、セキュリティ、ガバナンス、コスト効率を分断されたシステム群にまたがって管理するのが難しくなってくるにつれ、実質的で持続性のある競争上の強みだとした。また同氏は、今週発表したクロス・クラウドのレイクハウスにも同じ原則が当てはまると述べた。これは、Amazon Web ServicesまたはMicrosoft Azure上にあるデータを、低レイテンシでクエリできるようにするものだと彼は語った。
「差別化されているが、オープンである」。これが同氏が語ったGoogleのアプローチだ。®
