【Google Cloud Next Tokyo 25】初参加レポート！

執筆者

森高（株式会社エニシアス DXソリューション部）

想定読者

• 生成AIやクラウド技術に興味があるエンジニアの方
• IT業界に興味があり、若手エンジニアがどのように最新技術を学んでいるかを知りたい学生・若手エンジニアの方

はじめに

8月5日、8月6日に東京ビッグサイトで開催されたGoogle Cloud Next Tokyo 25に参加してきました！

国内最大級のクラウドイベントということもあり、会場は多くの参加者で大盛況でした。
今回は初参加ならではの視点から、会場の雰囲気や学びをレポートしていきます。
これから参加を検討している方の参考になれば嬉しいです！

Google Cloud Next Tokyo 25とは・・・？🧐

8月5日・6日に東京ビッグサイトで開催された Google Cloud Next Tokyo 25 は、国内最大級のクラウドイベントです。 GoogleCloudの最新リリース情報が聞ける基調講演や、GoogleCloud活用の取り組みやトレンド技術など各スピーカーの話を聞けるブレイクアウトセッション、 実際に開発を学べるハンズオンコーナー、企業の最新製品紹介や事例紹介の展示ブースなどなど 生成AIモデルGeminiの情報をはじめとした、GoogleCloudに関する様々な情報が発信されていました。

若手エンジニアや学生の方にとって、現場で最新技術をどのように学び活用しているかを知ることができ、自身の学びやキャリアに役立てられる貴重な機会でもありました。

印象的だった展示ブース

展示ブースには出展企業の展示だけではなくGoogleCloudの技術体験ができるデモもたくさんありました。 例えば、バスケットのシュートのモーションやボールの軌道からシュートのアドバイスをしてくれる「AI バスケットボール コーチ」や 画像生成の技術を活用した「バーチャル試着」などの、遊びながらAIの可能性を体感できるコンテンツも多く、技術者だけでなく一般来場者も楽しめる空間でした！

実際に体験した中では「バーチャル試着」が特に印象的でした。 その場で私の写真を撮影してもらい、用意されている洋服の写真と私の写真を掛け合わせた画像を生成することで、選んだ洋服を着た自分の姿が見られるというものでした。 普段の実際のお買い物だと労力や時間がかかるため試着は躊躇してしまいますが バーチャルで出来るようになればお買い物がもっと便利で楽しくなるんじゃないかと思いました！

参加した基調講演・セッション

• 基調講演1日目
• 基調講演2日目
• 眠れるマルチモーダルデータを起こす！ バンダイナムコエンターテインメント様が実現した生成 AI によるデータ活用術

→後ほど詳しく紹介します！

• Gemini 導入の裏側：年間 200 時間削減の秘訣を大公開
  • 登壇者
    • 中川 帝人氏（SBCメディカルグループ株式会社）
  • 概要
    • Google Workspace と Gemini を活用して、スタッフ1人あたり年間200時間の工数削減を実現
    • データをBigQueryに集約し、マーケティングやコンテンツ制作業務を効率化
    • 導入は「Fast Follower戦略」でリスクを抑えつつ段階的に実施
  • 所感
    • データ基盤を整備し、明確な目標に沿って Gemini を活用し業務を効率化している点が印象的でした。
    • AIが日常業務に自然に組み込まれ、実際に工数削減につながっているのも非常に参考になりました。

• 「日テレ “ZIP!” 番組企画支援エージェント」の実例で学ぶ！AI エージェント開発におけるデータ収集と改善プロセスの基礎
  • 登壇者
    • 辻 理奈 氏（日本テレビホールディングス）、中井 悦司 氏（Google Cloud）
  • 概要
    • 情報番組『ZIP!』の企画制作を支援するAIエージェントを開発
      • ディレクターの暗黙知や総合演出の判断軸を構造化し、ネタ探しや企画書作成を支援
    • エージェントは「時短パターン」と「情熱パターン」を組み合わせ、人間の創造性を引き出す設計
    • 会議音声や対話ログをもとに個性を学習させ、マルチエージェントによる連携も実施
  • 所感
    • AIが「時短」と「情熱」の両方で、人間のアイデアや創造性を助けている点が印象的でした。
    • 対話ログからエージェントが学習して成長していく仕組みや、複数AIが連携するところも非常に興味深かったです。

• Nintendo Music を支える技術
  • 登壇者
    • 灘友 良太 氏、相馬 啓佑 氏（ニンテンドーシステムズ株式会社）
  • 概要
    • グローバル配信アプリ「Nintendo Music」の安定運用のため、Cloud Run を活用したサーバーレス構成を採用
      • CDN キャッシュと Cloud Run 上のメモリキャッシュで高速アクセスを実現
        • スパイク的アクセスや常時アクセスの負荷試験で性能確認
        • マネージド＆サーバーレスで運用の手間を減らしつつ、高いパフォーマンスを実現
  • 所感
    • クラウドを使うと、アクセスが多くても安定してアプリが動くという点が印象的でした。
    • 私自身、普段利用しているアプリがこういう技術で支えられているのか、と勉強になりました。

• 『 Gemini 』が生み出す新しい楽曲と『出会える』カラオケ体験
  • 登壇者
    • 山本 真也氏（株式会社システムサポート）、菅野 光則氏（株式会社第一興商）
  • 概要
    • カラオケでの「曲選び」に課題があった
    • BigQuery に蓄積した歌唱データや楽曲情報を活用
      • 楽曲予約アプリ「デンモク」に Gemini を搭載し、新しい曲と出会えるレコメンド機能を実現
  • 所感
    • AI を使って、自分では気づかない新しい曲を提案してくれるという点が印象的でした。
    • データを上手く活用することで、日常のちょっとした困りごとも解決できるんだと感じました。

特に印象的だったセッション

参加したセッションの中でも印象的だったセッションは、以下のバンダイナムコエンターテイメント様の開発事例です。

• 眠れるマルチモーダルデータを起こす！ バンダイナムコエンターテインメント様が実現した生成 AI によるデータ活用術

アイレット株式会社

DX開発事業部 事業部長
石川 天行氏

DX開発事業部 フルスタックセクション セクションリーダー
牧田 剣吾氏

バンダイナムコエンターテインメント様には、膨大な動画コンテンツが蓄積しており、以下の課題があったようです。

課題① プロモーション用PVを作成する際、膨大な動画データの中から特定のシーン（キャラクターの必殺技など）を探すのに膨大な時間がかかってしまう・・

課題② 特定なシーンを探す際に、プロデューサーの経験や知識に頼る運用（知識属人か）になっていた・・

これらの課題を解決するために

→ 生成AIを活用して、自然言語で動画のシーンを検索するサービス Clip Search を開発！🎉

💡ベクトル化とは・・？：単語や文章を数値のリストに変換すること
💡セマンティック検索とは・・？：文脈的に関連性の高いものを検索すること

ですが、開発時に発生した課題があったようです・・・

課題① メタデータ作成時にGeminiが動画内のキャラクターの特定を誤ってしまう・・

解決方法：メタデータ作成時にキャラクターごとの画像や音声などの補足情報をGeminiに与えたことで解決！

課題② ベクトル化時のアルゴリズムがブラックボックス（シーン検索時に精度がでない場合の切り分けが困難・・）

解決方法：シーン単位でメタデータのテキストファイルを分割することで検索時の精度が向上！

その結果・・・

→ ゲームタイトルに対する知見が薄い担当者でも膨大なデータの中から必要なシーンを素早く見つけ出すことが可能に！✨

学び💡

AIは動画を人間のように「そのまま」見ているのではなく、データとして解析し、意味を理解して検索しているということです。仕組みのイメージがぐっと具体的になりました。

また、生成AIと人の役割分担が大事！大量データの検索は生成AIに任せて、人は判断に集中できる！（作業がぐっと楽になる！）

全体の感想とまとめ

Google Cloud Next Tokyo 25 に実際に参加してみて、最新トレンドを肌で感じられる、とてもためになるイベントだと感じました。
参加予約をしているセッションに関連するキーワードについてのドキュメントを読んで少し予習をして臨みましたが、セッションや展示の理解を深めるにはもう少し予習をした上で参加したほうがよかったかもしれない、と感じました。 まだ触れたことのない技術やサービスも自身のGoogleCloudのプロジェクト環境で積極的に触れていこうと思います。
また、ハンズオンやスペシャルセッションなどはすぐに満席になってしまいます。。そのため行くことが決まった時点で早めにセッション登録が大事です！

今回は初学者向けセッションのみ参加しましたが、次回は勉強を重ねて知識を増やして、
中級者向け・上級者向けのセッションも見てみたいです！