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Google Cloud は Apple と協力し、WWDC 2026 で発表された Apple の Private Cloud Compute（PCC）システムを Google Cloud 上で拡張しました。この連携は、Google Cloud の Confidential Computing ポートフォリオと Titanium セキュリティ アーキテクチャを活用し、AI ワークロードにおけるデータ保護とプライバシーを強化します。
この記事は、AI 開発者、セキュリティエンジニア、クラウドアーキテクト、および機密性の高いデータを扱う組織のリーダーを対象としています。
Google Cloud と Apple は、Intel および NVIDIA との協力のもと、ハードウェアベースの機密コンピューティング環境を提供し、データ使用中の機密性、分離性、透明性を保証することで、次世代のプライベート AI インフラストラクチャの未来を築いています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrés Lagar-Cavilla</name><title>Distinguished Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の Antigravity ツール群には、デスクトップアプリの Antigravity 2.0、CLI の Antigravity CLI、IDE の Antigravity IDE、SDK の Antigravity SDK があります。
これらはすべて共通のエージェントハーネス上で動作し、プロジェクト管理、コーディング、自動化のニーズに応じて選択できます。
開発者、特に複数のプロジェクトを管理するエンジニアや、カスタムエージェントを開発したい Python ユーザーに適しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Luke Schlangen</name><title>Developer Advocate, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) の GKE Inference Gateway は、生成 AI ワークロードの推論を高速化し、応答時間を大幅に短縮する技術です。
この技術は、リアルタイムのモデルサーバー指標に基づき、AI ワークロードをインテリジェントにルーティングし、アクセラレータのアイドル時間を最小限に抑えます。
本記事は、AI 開発者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そして生成 AI の導入を検討している技術責任者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Susan Wu</name><title>Outbound Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud の BigQuery Graph を使用して、食品サプライ チェーンのような複雑なビジネスのデジタルツインを構築する方法について解説しています。
従来のデータベースでは限界があった、サプライ チェーンにおける「ブルウィップ効果」や「管理外支出」といった課題を、グラフベースのモデルでどのように解決できるか、具体例を交えて説明しています。
この機能は、レストランチェーンの経営者や、サプライ チェーンの可視化とリスク管理に関心のあるデータサイエンティスト、アーキテクト、インフラエンジニア、データベースエンジニアなど、複雑なデータ関係性を理解し、ビジネスの俊敏性を高めたいと考えている方々にとって有益な情報となるでしょう。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager, BigQuery</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudのManaged Service for Apache Sparkが、サーバーレスとマネージドクラスタの2つのデプロイモードを提供開始しました。マネージドクラスタでは、Lightning Engineによるパフォーマンス向上、フレキシブルVMによるリソース確保、FinOps機能（ゼロスケール、スケジュール停止）、AI連携（MCPサーバー、Data Agent Kit）、次世代Lakehouse、Spark 4.1対応などが発表されました。
* Google CloudのManaged Service for Apache Sparkの新機能について解説しています。
* 大規模データ分析やデータサイエンスワークロードを効率化するための機能強化に焦点を当てています。
* サーバーレスおよびマネージドクラスタのデプロイモード、パフォーマンス向上、AI連携、FinOps機能などが紹介されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Qiqi Wu</name><title>Senior Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は、サーバーレス Apache Spark の最新バージョン 3.0 における新機能について解説しています。このバージョンでは、セットアップ不要のオンボーディング、起動時間の 75% 短縮、GPU アクセスの向上、Apache Spark 4.x のサポート強化、マルチゾーン サポートの強化などが実現されました。
* Apache Spark のワークロードをより簡単かつ迅速に実行するための、Google Cloud のサーバーレス Managed Service for Apache Spark の新機能を紹介。
* セットアップ不要のオンボーディング、起動時間の短縮、GPU アクセスの向上、Spark 4.x サポート、マルチゾーン サポート強化などの新機能により、AI/ML ワークロードの実行が容易になる。
* データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、および Google Cloud を利用して Apache Spark を活用したいと考えているすべての人々にとって有益な情報。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Bhooshan Mogal</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、AIエージェントが企業データをより安全かつ効率的に活用できるように、AlloyDB for PostgreSQL向けのリモートModel Context Protocol（MCP）サーバーの一般提供を開始しました。この新機能により、リアルタイムデータへのアクセスが容易になり、AIエージェントの推論能力が強化されます。
この記事は、AIエージェントを活用して企業データを分析・活用したい開発者、データベース管理者、およびAIエンジニアを対象としています。
AlloyDB with remote MCP serverは、AIエージェントを運用データに直接接続し、パフォーマンス、セキュリティ、管理の面で強化された機能を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google スプレッドシートと BigQuery を連携させる「コネクテッド シート」機能を紹介します。
これにより、ビジネスユーザーは慣れたスプレッドシート環境で、BigQuery のペタバイト級データをリアルタイムかつ安全に分析できるようになります。
データ抽出の手間が省け、データガバナンスを維持しながら、セルフサービスでのデータ探索、運用レポート作成、カスタム指標の計算が可能になります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Laura Gagliano</name><title>Sr. Product Manager, Workspace</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine（GKE）に「スタンバイ バッファ」機能が追加され、ノードの起動時間を短縮しつつ、コストを大幅に削減できるようになりました。
この機能は、オーバープロビジョニングに費用をかけず、コールドスタートによる遅延を回避するためのものです。
プラットフォームエンジニアやアーキテクトが、ワークロードの急増に対応する際のパフォーマンスとコストのバランスを最適化するのに役立ちます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Konrad Kurdej</name><title>Staff Software Engineer, Google Kubernetes Engine</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、グラフアルゴリズムをSpannerデータベースにネイティブに統合した「Spanner Graphアルゴリズム」を発表しました。これにより、不正検出、ソーシャルネットワーク分析、レコメンデーションなどのユースケースで、複雑な関係性を持つデータを、オペレーショナルデータベースのパフォーマンスを損なわずに、迅速かつ低コストで分析できるようになります。
* Google CloudのSpannerデータベースにグラフアルゴリズムがネイティブ統合され、データ分析の迅速化とコスト削減を実現します。
* 不正行為検出、SNS分析、レコメンデーションなど、多様なユースケースで活用可能です。
* データパイプラインの簡素化と、リアルタイム分析によるインテリジェントなアプリケーション構築を支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Vahab Mirrokni</name><title>VP, Google Fellow, Graph Mining, Google Research</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Anthropicの最新AIモデル「Claude Fable 5」がGoogle Cloudで一般提供開始されました。このモデルは、複雑なマルチステップ推論や高度なソフトウェア開発、長期タスクのエージェント、マルチモーダル文書分析などに適しています。Google Cloudは、最先端のAIモデルをAgent Platformに統合する取り組みを続けています。
この記事は、Google Cloudを利用する開発者、AIエンジニア、プロダクトマネージャー、およびAI技術に関心のあるすべての人々にとって有益です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP, Product Management, Cloud AI</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud Storage (GCS) が、AI エージェントが非構造化データに安全かつ効率的にアクセスするための Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供し、スマートストレージを実現する新しい方法について解説します。
- GCS MCP サーバーは、Palo Alto Networks、Airwallex、Snap などの企業がどのように AI エージェントを構築し、ビジネス課題を解決しているかの事例を紹介します。
- リモート MCP サーバーとローカル MCP サーバーの 2 つのオプションを提供し、開発者はインフラ管理をオフロードしたり、カスタムツールを構築したりできます。
- この技術は、AI エージェントによるデータ活用を促進し、様々な業界でのイノベーションを支援します。この技術は、AI エージェントによるデータ活用を促進し、様々な業界でのイノベーションを支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Manjul Sahay</name><title>Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudのデータベースサービスであるAlloyDB for PostgreSQLに、高可用性（HA）アーキテクチャのアップグレードとして「ホットスタンバイ」機能が追加されました。この機能により、フェイルオーバー（障害発生時の切り替え）時間が従来の数分から30秒以内に短縮され、切り替え後もパフォーマンスの低下がほとんどなく、安定した稼働が可能になります。
* AlloyDB for PostgreSQLのホットスタンバイ機能は、データベースのダウンタイムを最小限に抑え、サービス継続性を向上させたいシステム管理者やインフラエンジニア向けです。
* 従来のフェイルオーバーで発生していたパフォーマンス低下を防ぎ、安定したデータベース運用を実現したい組織にとって有益な情報です。
* PostgreSQLを利用しており、より高い可用性とパフォーマンスが求められるエンタープライズシステムを運用している担当者におすすめの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Ramkumar Vadali</name><title>Engineering Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は、パートナー企業に所属するエンジニアの功績を称える「Google Cloud Partner Top Engineer」アワードプログラムの 2027 年度の募集概要を発表しました。このプログラムは、Google Cloud の普及に貢献したエンジニアを表彰するもので、技術力、資格保有数、コミュニティ活動、案件への貢献度などを審査基準とします。受賞者には、Google Cloud Partner Top Engineer、Rookie of the Year (最優秀新人賞)、Partner Top Engineer Fellow 兼 Google Cloud Ambassador の各賞が授与されます。2025年8月頃に詳細が発表され、8月から10月中旬にかけて申込期間が設けられます。
この記事は以下のような読者向けです：
* Google Cloud Partner Network に所属するエンジニア
* Google Cloud の技術普及やソリューション開発に貢献している方
* 自身の技術力を公に認められたい、または所属企業の発展に貢献したいと考えている方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>坂井 俊介 </name><title>グーグル・クラウド・ジャパン合同会社</title><department>情報通信・流通小売物流 営業本部 統括技術本部長</department><company></company> ubie.connpass.com
Google Cloud Next / Google I/Oの発表内容を深掘りし、GeminiやAI Agent、AI開発の実装・運用・評価・プロダクト適用について議論するイベント。
・Google Cloud Next / Google I/Oの最新情報に関心がある方
・GeminiやAI Agentを用いた業務スキル向上を目指すエンジニアや開発者
・実践的なAI開発の知見を深めたい、ネットワーキングをしたい方
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Google Cloud Platform (GCP) 上で、TPUやGKEマネージドDRANET、マルチクラスタ推論ゲートウェイを活用し、高可用性を持つAI推論ワークロードを構築する手法を解説しています。
* 複数のGKEクラスタとTPUを組み合わせ、Cloud Storage FUSEでモデルを共有し、マルチクラスタ推論ゲートウェイで負荷分散とフェイルオーバーを実現します。
* DRANETによるリソース管理と、Gemmaモデルを使った具体的な設定手順、そしてフェイルオーバーテストについても触れています。
* この記事は、GCPインフラストラクチャ上でスケーラブルかつ高可用なAI推論システムを構築したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Ammett Williams</name><title>Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Trustpilotは、Gemmaモデルを活用したリアルタイムデータ拡充アーキテクチャをGoogle Cloud上で構築し、数百万件のレビューを低コストかつ高精度で処理するシステムを実現しました。
このアーキテクチャは、ファインチューニングされたGemmaモデルをvLLMでサービングし、Dataflowと連携させることで、レビューのメタデータ抽出、分類、感情分析などを効率的に行います。
本記事は、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、インフラエンジニア、そしてGoogle Cloudを利用するアーキテクトやプロダクトマネージャーに向けて、大規模言語モデルを本番環境で活用する際の技術的課題とその解決策について解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Assulan Nurkas</name><title>Staff Machine Learning Engineer, Trustpilot</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud Storage (GCS) 上でのデータ分析パフォーマンスを向上させる、オープンソースのJavaライブラリ「gcs-analytics-core」が発表されました。
このライブラリはApache IcebergやSparkなどの分析エンジンとGCS Java SDKの間に位置し、ベクトル化されたI/OやスマートParquetプリフェッチなどの技術で読み取りオペレーションを最適化し、レイテンシを削減しスループットを最大化します。
データエンジニアやプラットフォームエンジニア、Google Cloudを利用する開発者にとって、データレイクのパフォーマンスチューニングの手間を省き、分析ワークロードの実行時間を短縮するための有用なツールとなります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Nivedita Aggarwal</name><title>Engineering Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
日立とGoogle Cloudは、フィジカルAIの社会実装とセキュリティ領域での戦略的アライアンスを拡大します。両社は、Google CloudのAI技術と日立の協創アプローチを組み合わせ、現場の課題解決を支援するForward Deployed Engineers（FDE）モデルを強化します。これにより、AIによるオペレーションの自律化を推進し、AI型サイバー攻撃への対策も強化します。
このアライアンスは、AI技術の活用によるビジネス変革を目指す企業や、現場のオペレーション効率化・自動化を推進したい担当者、そしてサイバーセキュリティリスクの低減に関心のある技術者や経営層を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> cloud.google.com
Cloud Run における AI モデルのコールド スタート遅延を管理するための詳細なガイド。
インフラストラクチャのプロビジョニング、イメージ ストリーミング、エンジン初期化、モデル読み込みの 4 つのフェーズに分解し、各フェーズの最適化戦略を提示。
モデル形式の量子化、ストレージ選択、起動時の CPU ブースト、VPC 下り、同時実行チューニング、スケーリング制御などを解説。
これは、Cloud Run で AI モデルのパフォーマンスを最適化したい開発者、インフラエンジニア、およびプラットフォームエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Shir Meir Lador</name><title>Head of AI Engineering, Google Cloud Developer Relations</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Earthが、シェイプファイル（SHP）と3Dモデル（GLB）のインポート機能、および測定ツールの高度プロファイル表示機能を追加し、地理空間データの取り込みと可視化を強化しました。
これにより、GISデータやカスタム3Dモデルを容易にGoogle Earthに取り込み、分析や共有が可能になります。
不動産開発、都市計画、建築設計などの分野で、より効率的かつ正確な意思決定を支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Willy Thomas</name><title>Product Marketing Manger, Google Earth</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Googleは、大気質、花粉、天候に関する詳細な過去データを提供する新しい環境データセットをGoogle Maps Platformで公開しました。これにより、AIを活用して複雑な環境データを分析し、将来の計画、健康アウトカムの改善、ビジネスのレジリエンス強化に役立てることができます。
* 医療機関は、大気質や花粉のデータを分析して患者数の急増を予測できます。
* 製薬会社は、健康関連指標と過去の環境データを関連付けて分析できます。
* 小売、物流、旅行、エネルギー、保険、モビリティなどの業界では、需要予測、ルート最適化、戦略的計画に活用できます。
この記事は、AI、データ分析、およびそれらを活用してビジネスのレジリエンスを高めたいと考えるエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、およびビジネスリーダーを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Yael Shamir Zelmanoff</name><title>Group Product Manager, Google Maps Platform</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google for Startups Accelerator: MENA-Tプログラムの最新コホートとして15社のAIスタートアップが選出されたことを紹介する記事です。
これらのスタートアップは、健康、サステナビリティ、開発ワークフロー、医療、Eコマース、教育、製造、法律、調達、セキュリティ、建設、小売など、多岐にわたる分野でAIを活用し、課題解決を目指しています。
本記事は、AI技術を活用して事業を成長させたいスタートアップの創業者や、最新のAI技術動向に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、経営層向けの内容となっています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Baris Yesugey</name><title>Head of Accelerator & Startup Ecosystem, Middle East, North Africa & Türkiye</title><department></department><company></company> cloud.google.com
・Google Cloud TPUのクラスタレベルの信頼性フレームワークを紹介。
・大規模AIモデルのトレーニングに必要な、数千のTPUチップを統合したSuperpodにおける信頼性確保の重要性を解説。
・インスタンスレベルの信頼性からクラスタレベルへの移行と、それによるAIスーパーコンピュータの可用性向上について説明。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Mohan Pichika</name><title>Group Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud Next Tokyo 2026のセッション情報が公開され、AIエージェントやインフラ、アプリケーション開発の最新動向が紹介されます。特に、ドラゴンクエストの運用におけるGemini活用、イオンの1to1顧客体験、日本テレビの生成AIマーケティング事例など、各業界の最前線で活躍する企業による実践的なセッションが注目です。
- AIを活用したビジネス変革のリアルや最新技術を学びたいエンジニア、ビジネスリーダー。
- 生成AI、クラウド技術の最新情報や具体的な活用事例を知りたい方。
- ゲーム、リテール、エンターテイメント業界におけるAI導入事例に関心のある方。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、画像生成・編集AIモデル「Nano Banana 2」と「Nano Banana Pro」の一般提供を開始しました。これにより、企業は高品質な画像生成・編集機能をアプリケーションやワークフローに直接統合できるようになり、クリエイティブなワークフローの強化、マーケティングキャンペーンの拡充、小売・顧客対応の変革、次世代メディア制作ワークフローの構築などが期待されます。特に、動画ファイルをインプットとして扱えるようになった点は注目に値します。
この記事は、Google CloudのAI技術を活用して、ビジネスにおけるクリエイティブなプロセスや顧客体験の向上を目指す企業や開発者、マーケティング担当者、プロダクトマネージャーなどを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Stanley Tack</name><title>Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google AI StudioとGoogle Cloudの連携が強化され、請求先アカウントなしでフルスタックアプリケーションを2つまでデプロイ可能になりました。
Cloud Run、Firebase Auth、Cloud SQL（PostgreSQL）、Firestoreといったサービスを、AI Studioからコードを書かずに利用でき、データベースの自動選択や、Google Workspaceとの連携も可能です。
初心者や迅速なプロトタイピングを求める開発者、プロダクトマネージャー向けの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gopal Ashok</name><title>Product Management</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、Next '26で発表された新しいストリーミングAI機能により、リアルタイムデータ処理とエージェント型AIの連携を強化します。
これにより、コンテキストの遅延やシステムの柔軟性不足といった課題を解決し、サプライチェーン管理や金融サービスでの不正検知など、自律的なアクションを可能にします。
この記事は、Google Cloudのプラットフォームを活用して、リアルタイムAIエージェントを構築・運用したいエンジニアやアーキテクト、データサイエンティスト向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Prateek Duble</name><title>Group Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
AI時代の到来により、Googleはデータセンターネットワークを根本的に進化させています。AIワークロードの膨大な計算リソースとネットワーク要件に対応するため、GoogleはAI Hypercomputerを中心に、チップからアプリケーションまでを統合したAI技術スタックを構築し、ネットワークインフラを再設計しました。
* AI時代の要求に応えるため、Googleはネットワークインフラを「AI Hypercomputer内のファブリック」「AI Hypercomputer間のファブリック」「グローバルネットワーク」の3つの柱で再構築し、Virgo Networkなどの革新的な技術を導入しています。
* AIワークロードの帯域幅、低遅延、高信頼性といった厳しい要求を満たすため、ネットワークのスケールアップとスケールアウトを可能にするアーキテクチャを採用し、障害発生時の迅速な検知と復旧を実現する自律信頼性機能を強化しています。
* この進化したネットワークインフラは、AIトレーニングから推論まで、あらゆるAIワークロードを支える基盤となり、Google Cloudの顧客がAIの可能性を最大限に引き出すことを支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Arjun Singh</name><title>Engineering Fellow, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
APIキーの安全な管理方法についての解説記事です。
APIキーの生成、制限、保存、そして侵害された場合の対処法までを網羅しています。
Google Cloud上のAIサービスやAPIを利用する開発者やインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Leonid Yankulin</name><title>Senior Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は、インフラストラクチャのメンテナンス管理をリソース単位からビジネス単位へと移行させる新機能「Unified Maintenance」をリリースしました。
App Hub と連携し、アプリケーションのコンテキストでメンテナンス イベントを可視化することで、プラットフォーム エンジニアは手動でのリソースマッピングやトイル作業を削減し、迅速なトリアージと予測可能な運用を実現できます。
この機能は、Google Cloud 上でアプリケーションを運用しており、インフラストラクチャのメンテナンス管理を効率化したいプラットフォーム エンジニアや IT 運用担当者向けの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Erol-Valeriu Chioasca</name><title>Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Urban Outfitters (URBN) が、IBM Sterling OMS の Oracle データベースを Google Cloud の AlloyDB for PostgreSQL へ移行し、大幅なコスト削減と効率向上を実現した事例です。
* 既存の Oracle データベースの TCO 削減、高可用性、オープン スタンダードへの移行といった課題を解決。
* Google Cloud、IBM との緊密な連携により、ダウンタイム・データ損失ほぼゼロで移行を成功させました。
* ITインフラのモダナイゼーション、将来的な AI 拡張に備えたい企業や、複雑なデータベース移行を検討している組織に適した内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Raj Pai</name><title>VP, Google Databases</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Gemini Live Agent Challenge は、AI エージェントの革新を促進し、世界中の開発者から 1,500 件以上のプロジェクト応募がありました。
このチャレンジでは、Gemini Live API と Google Cloud を活用して、マルチモーダル機能を備えた次世代 AI エージェントの構築が求められました。
受賞作品は、医療、ドローン操作、ストーリーテリング、UI ナビゲーションなど、多岐にわたる分野で AI の可能性を示しました。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Dilasha Panigrahi</name><title>Product Marketing Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google I/O 2026で発表されたスタートアップ向けの主な内容は、AIモデルの進化（Gemini 3.5 Flash, Pro, Omni）、エージェント開発を支援するプラットフォーム（Antigravity 2.0）、開発ワークフローの加速（AI StudioでのAndroidネイティブサポート、シームレスなハンドオフ、マネージドエージェント）、そして経営層の生産性向上（Gemini Spark）です。
・AIスタートアップ、開発者、プロダクトマネージャー、経営層向け
・Google Cloudの最新AI技術を活用した製品開発と業務効率化
・Google for Startups AI Agents Challengeへの参加を推奨
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Darren Mowry</name><title>VP, Global Startups and Investor Ecosystem, Google</title><department></department><company></company>