Google Cloudの企業向けAI戦略：その真意はどこにあるのか？

Google Cloudの企業向けAI戦略：その真意はどこにあるのか？

皆さん、こんにちは。AI業界を20年近く見続けてきた私から見ても、最近のGoogle Cloudの動きは本当に興味深いものがありますね。正直なところ、彼らがこれほどまでに企業向けAIに本腰を入れるとは、数年前には想像もしていませんでした。あなたも感じているかもしれませんが、かつてのGoogleは、どちらかというと研究開発の成果を一般ユーザー向けサービスに落とし込むのが得意で、エンタープライズ市場では「ちょっと様子見」という印象が強かった。でも、今は違います。彼らは本気で、企業のAI導入を加速させようとしている。その真意はどこにあるのでしょうか？

私がシリコンバレーのスタートアップでAIの黎明期を経験し、日本の大企業でその導入を支援してきた中で、常に感じてきたのは「技術の民主化」の重要性です。どんなに素晴らしいAIモデルがあっても、それを企業が使いこなせなければ意味がない。Google Cloudが今回発表した一連の革新は、まさにその「使いこなす」ための障壁を徹底的に取り除こうとしているように見えます。彼らは単に最新のGeminiモデルを提供するだけでなく、それを企業が安全かつ効率的に活用できるエコシステム全体を構築しようとしている。これは、過去のクラウドベンダーが提供してきた「インフラとしてのAI」とは一線を画すアプローチだと、私は見ています。

今回の発表で特に目を引くのは、やはり「Gemini Enterprise」の登場でしょう。これは単なるAIモデルの提供にとどまらず、最新のGeminiモデル、ノーコード・ワークベンチ、事前構築エージェント、企業データとの安全な接続、統合ガバナンス、そしてオープンなエコシステムという6つの中核コンポーネントを統合したプラットフォームです。これを聞いて、あなたは「また新しいプラットフォームか」と思ったかもしれませんね。私も最初はそうでした。しかし、詳細を見ていくと、これはGoogle Workspaceとの密接な連携を前提としている点が非常に重要です。マルチモーダルエージェント、Google VidsによるAI生成動画、Google Meetでのリアルタイム音声翻訳機能など、日々の業務に直結する形でAIが組み込まれていく。Best BuyがGeminiを活用したバーチャルアシスタントを導入したり、Carrefour TaiwanがAIソムリエで顧客体験を向上させたりしている事例は、まさにこの方向性を示しています。

そして、その基盤を支えるのが「Vertex AI」です。これは機械学習モデルの開発からデプロイまでを包括的にサポートするプラットフォームで、Vertex AI StudioではGemini、Imagen、Codeyといった生成AIモデルのプロトタイピングが容易に行えます。さらに、Vertex AI Agent Builderを使えば、組織のデータを安全に活用して対話型AIエージェントをノーコードで構築できる。Mercado LibreがVertex AIの埋め込み技術で高精度なセマンティック検索を実現したように、これは企業が自社のデータとAIを融合させるための強力なツールになるでしょう。CitiがVertex AIを活用した開発者ツールキットで生産性向上を図っているのも、このプラットフォームの柔軟性を示しています。

もちろん、これらのAIを動かすためのインフラへの投資も尋常ではありません。Sundar Pichai氏が2025年までに総額約750億ドルを設備投資に充て、AIコンピューティングとクラウドビジネスの強化を図ると強調していることからも、彼らの本気度が伺えます。第7世代TPU「Ironwood」は、初代公開TPUと比較して3600倍の性能向上と29倍のエネルギー効率を実現し、1ポッドあたり9,000個以上のチップを搭載し、42.5エクサフロップスという驚異的な計算能力を提供すると言います。さらに、NVIDIAのGB200およびB200 Blackwell GPUも活用し、「AI Hypercomputer」としてハードウェアとソフトウェアを統合したスーパーコンピューティングシステムを提供することで、AIワークロードの展開を簡素化し、性能を向上させ、コストを最適化しようとしている。Lockheed MartinがGoogle Public Sectorと提携し、国家安全保障向けに生成AIをオンプレミスインフラに導入しているのは、Google Distributed Cloudのようなソリューションが、いかに多様なニーズに応えようとしているかの証左でしょう。

投資家として、あるいは技術者として、私たちはこの動きをどう捉えるべきでしょうか？ Google Cloudの未計上契約受注残高（backlog）が1,060億ドルに達し、今後2年間で少なくとも580億ドルの収益増が見込まれているという数字は、彼らが既にAIで数十億ドルを生み出しているという事実と合わせて、この市場の巨大な可能性を示唆しています。AIモデルや計算基盤の使用量に応じた課金、Google WorkspaceのAI機能やサイバーセキュリティサービスの月額定額制提供、そしてアップセルといった収益化手法も、非常に戦略的です。AdobeがGoogle Cloudと戦略的パートナーシップを拡大し、GoogleのAIモデルをAdobeアプリに統合しているように、今後はさらに75%以上の企業がGoogle CloudのAIエコシステムに組み込まれていくでしょう。

しかし、個人的には、この「AIの民主化」が本当に中小企業にまで浸透するのか、という点にはまだ少し懐疑的な部分もあります。技術的なハードルは下がっても、AIをビジネスにどう組み込むかという戦略的な視点や、それを運用する人材の確保は依然として大きな課題です。ソフトバンクやNTTデータのような大企業が「生成AI Innovation Awards」で評価されている一方で、75%以上の企業はまだその入り口に立ったばかり。Google Cloudは、このギャップをどう埋めていくのでしょうか？ そして、Amazon、Google、Microsoft、Metaの4社による2025年には3,200億ドルを超えるというAI関連投資競争の中で、彼らがどのように差別化を図っていくのか、今後も目が離せませんね。

正直なところ、この問いに対する明確な答えは、まだ誰も持ち合わせていないかもしれません。しかし、私がこれまでの経験から感じるのは、Google Cloudが単なる技術提供者以上の役割を担おうとしている、ということです。彼らは、ツールを提供するだけでなく、そのツールを「使いこなす」ための知見やサポートを、パートナーエコシステムを通じて強化していくことでしょう。例えば、特定の業界に特化したソリューションテンプレートや、中小企業でも導入しやすいパッケージ型AIサービスの提供、あるいは、Vertex AI Agent Builderのようなノーコード・ローコードツールをさらに進化させ、ビジネス現場の担当者が直接AIを構築・改善できるような環境を整備するかもしれません。これは、まさしく「技術の民主化」の最終段階、つまり「誰もがAIを創造し、活用できる」世界への挑戦です。

差別化という点では、Google Cloudにはいくつかの強力な武器があります。まず一つは、彼らが長年培ってきたオープンなエコシステムへのコミットメントです。Kubernetes、TensorFlow、JAXといった技術をオープンソースとして提供し、開発者コミュニティを巻き込んできた歴史は、他社にはない強みです。企業が特定のベンダーにロックインされることを懸念する中で、Googleはオープンな標準と相互運用性を重視することで、より柔軟なAI導入を可能にしようとしています。これは、様々なツールやモデルを組み合わせて使いたいと考える企業にとって、非常に魅力的な選択肢となるはずです。

次に、Google Workspaceとの密接な連携は、彼ら独自の差別化ポイントです。日々の業務で使うGmail、Docs、MeetといったツールにAIがシームレスに組み込まれることで、従業員は意識することなくAIの恩恵を受けられるようになります。これは、単にAIモデルを提供するだけでなく、その「利用体験」そのものを革新しようとするアプローチです。例えば、Google VidsでAIが動画を生成し、Meetでリアルタイム翻訳が行われるといった機能は、既存の業務フローに自然に溶け込み、生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。正直、私もこれらの機能がどこまで進化するのか、非常に楽しみにしています。

そして、忘れてはならないのが、彼らの圧倒的な研究開発力とマルチモーダルAIへの先行投資です。DeepMindとGoogle Brainの統合によって生まれたGoogle DeepMindは、まさにAI研究の最前線を走り続けています。Geminiのようなマルチモーダルモデルは、テキストだけでなく画像、音声、動画といった多様な情報を理解し、生成できる能力を持っており、これは企業が顧客との接点を多様化し、よりパーソナライズされた体験を提供する上で不可欠な技術となるでしょう。例えば、顧客が商品の写真を見せるだけで問い合わせ内容を理解し、最適な回答を生成するような高度なバーチャルアシスタントは、まさにこの技術の賜物です。

もちろん、企業がAIを導入する上で最も重視する点の一つがデータセキュリティとガバナンスです。Google Cloudは、企業向けの厳格なセキュリティ基準とコンプライアンス要件を満たすことに注力しており、データの隔離、暗号化、アクセス制御といった機能を通じて、企業が安心して自社の機密データをAIに活用できる環境を提供しています。特に、Google Distributed Cloudのようなオンプレミスやエッジ環境でのAI実行を可能にするソリューションは、データ主権や規制要件が厳しい業界にとって、非常に重要な選択肢となるでしょう。これは、単に技術的な優位性だけでなく、企業がAIを「信頼して使える」基盤を提供することに繋がります。

しかし、これらの強みをもってしても、AI導入における最大の課題の一つは、やはり人材の確保と育成だと私は考えています。いくら素晴らしいツールがあっても、それを使いこなし、ビジネス価値に転換できる人材がいなければ宝の持ち腐れです。Google Cloudは、Vertex AIのようなプラットフォームで開発のハードルを下げているものの、AI戦略の立案、モデルの評価、倫理的な利用、そして継続的な運用・改善には、専門的な知識が不可欠です。彼らが今後、パートナー企業との協業や、教育プログラムの提供を通じて、この「人材のギャップ」をどう埋めていくのかも、注目すべき点でしょう。個人的には、この分野での投資が、真の「AIの民主化」を実現する鍵になると信じています。

私たち投資家や技術者にとって、Google Cloudの動きは、単なるクラウドベンダーの競争を超えた、次世代の産業革命の兆候と捉えるべきです。彼らは、AIを単なるツールではなく、企業のあらゆる活動の中心に据えようとしています。その過程で、新たなビジネスモデルが生まれ、既存の産業構造が変革されていくことでしょう。未計上契約受注残高や収益の数字が示す通り、既にその波は大きく押し寄せています。

今後、Google Cloudが目指すのは、AIを「特別な技術」から「当たり前のインフラ」へと進化させること。そして、そのインフラの上で、企業がそれぞれの創造性を最大限に発揮できるようなエコシステムを築き上げることです。彼らの戦略は、技術的な優位性だけでなく、いかに多くの企業がAIを「使いこなし」、自社の競争力に変えられるかにかかっています。この壮大な挑戦の行方を、私たちは引き続き、注意深く見守っていく必要があるでしょう。

—END—

個人的には、この分野での投資が、真の「AIの民主化」を実現する鍵になると信じています。

Google Cloudがこの「人材のギャップ」を埋めるために、どのような手を打つのか。私が注目しているのは、まず彼らが提供する包括的なトレーニングと認定プログラムの拡充です。Vertex AIのような強力なプラットフォームがあっても、それを使いこなすには相応の知識とスキルが必要です。Google Cloudは、Courseraや自社のSkills Boostプログラムを通じて、AI/MLエンジニア、データサイエンティスト、そしてビジネスアナリスト向けの教育コンテンツを強化しています。これは単なる技術的なスキルだけでなく、AIをビジネス課題にどう適用するか、倫理的にどう利用するかといった、より実践的な知見を提供しようとするものです。正直なところ、こうした教育インフラの整備は、プラットフォーム提供と同じくらい、いや、それ以上に重要だと私は考えています。

そして、もう一つ、その鍵を握るのがパートナーエコシステムのさらなる深化でしょう。Google Cloudは、自社だけで全ての企業のニーズに応えることはできません。SIer、コンサルティングファーム、そして特定の業界に特化したISV（独立系ソフトウェアベンダー）との連携を強化することで、業界固有の課題に合わせたAIソリューションのテンプレート化や、導入・運用支援を加速させていくはずです。例えば、金融業界における不正検知、製造業における予知保全、ヘルスケアにおける診断支援など、専門知識が求められる分野では、パートナーの力が不可欠です。彼らは単に技術を売るだけでなく、その技術が企業に真の価値をもたらすための「伴走者」としての役割を、パートナーを通じて果たそうとしている。これは、まさしく「技術の民主化」の最終段階、つまり「誰もがAIを創造し、活用できる」世界への挑戦です。

差別化という点では、Google Cloudにはいくつかの強力な武器があります。まず一つは、彼らが長年培ってきたオープンなエコシステムへのコミットメントです。Kubernetes、TensorFlow、JAXといった技術をオープンソースとして提供し、開発者コミュニティを巻き込んできた歴史は、他社にはない強みです。企業が特定のベンダーにロックインされることを懸念する中で、Googleはオープンな標準と相互運用性を重視することで、より柔軟なAI導入を可能にしようとしています。これは、様々なツールやモデルを組み合わせて使いたいと考える企業にとって、非常に魅力的な選択肢となるはずです。

次に、Google Workspaceとの密接な連携は、彼ら独自の差別化ポイントです。日々の業務で使うGmail、Docs、MeetといったツールにAIがシームレスに組み込まれることで、従業員は意識することなくAIの恩恵を受けられるようになります。これは、単にAIモデルを提供するだけでなく、その「利用体験」そのものを革新しようとするアプローチです。例えば、Google VidsでAIが動画を生成し、Meetでリアルタイム翻訳が行われるといった機能は、既存の業務フローに自然に溶け込み、生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。正直、私もこれらの機能がどこまで進化するのか、非常に楽しみにしています。

そして、忘れてはならないのが、彼らの圧倒的な研究開発力とマルチモーダルAIへの先行投資です。DeepMindとGoogle Brainの統合によって生まれたGoogle DeepMindは、まさにAI研究の最前線を走り続けています。Geminiのようなマルチモーダルモデルは、テキストだけでなく画像、音声、動画といった多様な情報を理解し、生成できる能力を持っており、これは企業が顧客との接点を多様化し、よりパーソナライズされた体験を提供する上で不可欠な技術となるでしょう。例えば、顧客が商品の写真を見せるだけで問い合わせ内容を理解し、最適な回答を生成するような高度なバーチャルアシスタントは、まさにこの技術の賜物です。

もちろん、企業がAIを導入する上で最も重視する点の一つがデータセキュリティとガバナンスです。Google Cloudは、企業向けの厳格なセキュリティ基準とコンプライアンス要件を満たすことに注力しており、データの隔離、暗号化、アクセス制御といった機能を通じて、企業が安心して自社の機密データをAIに活用できる環境を提供しています。特に、Google Distributed Cloudのようなオンプレミスやエッジ環境でのAI実行を可能にするソリューションは、データ主権や規制要件が厳しい業界にとって、非常に重要な選択肢となるでしょう。これは、単に技術的な優位性だけでなく、企業がAIを「信頼して使える」基盤を提供することに繋がります。

しかし、これらの強みをもってしても、AI導入における最大の課題の一つは、やはり人材の確保と育成だと私は考えています。いくら素晴らしいツールがあっても、それを使いこなし、ビジネス価値に転換できる人材がいなければ宝の持ち腐れです。Google Cloudは、Vertex AIのようなプラットフォームで開発のハードルを下げているものの、AI戦略の立案、モデルの評価、倫理的な利用、そして継続的な運用・改善には、専門的な知識が不可欠です。彼らが今後、パートナー企業との協業や、教育プログラムの提供を通じて、この「人材のギャップ」をどう埋めていくのかも、注目すべき点でしょう。個人的には、この分野での投資が、真の「AIの民主化」を実現する鍵になると信じています。

私たち投資家や技術者にとって、Google Cloudの動きは、単なるクラウドベンダーの競争を超えた、次世代の産業革命の兆候と捉えるべきです。彼らは、AIを単なるツールではなく、企業のあらゆる活動の中心に据えようとしています。その過程で、新たなビジネスモデルが生まれ、既存の産業構造が変革されていくことでしょう。未計上契約受注残高や収益の数字が示す通り、既にその波は大きく押し寄せています。

そして、この壮大な変革期において、私たちはGoogle Cloudが、単なる技術提供者としてではなく、「責任あるAIの推進者」としての役割をどう果たしていくかにも注目する必要があります。AIの倫理、公平性、透明性は、技術の進化とともにその重要性を増しています。Google Cloudは、責任あるAIの原則を掲げ、Vertex AIの機能としても、モデルの公平性評価や説明可能性のツールを提供しています。しかし、これらの原則が実際の企業導入においてどこまで徹底され、企業が直面するであろう倫理的課題にどう向き合っていくのかは、今後も継続的に問われるテーマとなるでしょう。あなたも感じているかもしれませんが、技術が強力になればなるほど、その利用にはより深い思慮と責任が求められます。

Amazon、Google、MicrosoftといったメガベンダーによるAI投資競争は、2025年には3,200億ドルを超えると言われています。この熾烈な競争の中で、Google Cloudがどのように差別化を図っていくのか。AWSが持つ広大なエコシステムと既存顧客基盤、Microsoft Azureが持つエンタープライズ領域での強固な実績とOpenAIとの連携を考えると、Google Cloudの道のりは決して平坦ではありません。しかし、彼らは「オープンネス」と「最先端のAI研究」という、彼らならではの強みを最大限に活かし、企業が真に必要とする「使いこなせるAI」を提供することで、この競争をリードしようとしているように見えます。

長期的に見れば、AIは単なるコスト削減や効率化のツールに留まらず、新たなビジネス価値の創造、さらには社会課題の解決に不可欠な存在となるでしょう。Google Cloudの企業向けAI戦略の真意は、まさにこの「AIによる新たな価値創造と社会変革の土台を築くこと」にあると私は見ています。彼らは、企業がAIを単なる技術としてではなく、自社の未来を形作るための戦略的な資産として捉え、最大限に活用できるよう、ハードウェアからソフトウェア、そして人材育成に至るまで、包括的なアプローチで支援しようとしているのです。

私たち投資家は、Google CloudのAI関連収益の成長性と持続性、そして彼らの戦略が市場にどう受け入れられるかを注視する必要があります。技術者としては、Vertex AIのようなプラットフォームが提供する可能性を最大限に活用し、自社のビジネス課題を解決する能力を磨き、この変革の波を乗りこなすことが求められます。個人的には、このAIがもたらす産業革命は、インターネットの登場以来の、あるいはそれ以上のインパクトを持つと確信しています。

Google Cloudが目指すのは、AIを「特別な技術」から「当たり前のインフラ」へと進化させること。そして、そのインフラの上で、企業がそれぞれの創造性を最大限に発揮できるようなエコシステムを築き上げることです。彼らの戦略は、技術的な優位性だけでなく、いかに多くの企業がAIを「使いこなし」、自社の競争力に変えられるかにかかっています。この壮大な挑戦の行方を、私たちは引き続き、注意深く見守っていく必要があるでしょう。

—END—

Google Cloudが目指すのは、AIを「特別な技術」から「当たり前のインフラ」へと進化させること。そして、そのインフラの上で、企業がそれぞれの創造性を最大限に発揮できるようなエコシステムを築き上げることです。彼らの戦略は、技術的な優位性だけでなく、いかに多くの企業がAIを「使いこなし」、自社の競争力に変えられるかにかかっています。この壮大な挑戦の行方を、私たちは引き続き、注意深く見守っていく必要があるでしょう。

この挑戦の道のりは、決して平坦ではありません。競合他社もまた、莫大なリソースをAIに投じ、独自の戦略で市場を切り開こうとしています。例えば、Amazon Web Services (AWS) は、その広範なクラウドサービスと圧倒的な顧客基盤を背景に、Bedrockのようなサービスで多様な基盤モデルへのアクセスを提供し、SageMakerで機械学習開発の敷居を下げています。彼らは、AIを「あらゆるサービスの延長線上にあるもの」と位置づけ、既存のクラウドインフラとのシームレスな統合を強みとしています。一方、Microsoft Azureは、OpenAIとの戦略的提携を武器に、GPTシリーズをエンタープライズ向けに提供し、Microsoft 365 Copilotのような形で日々の業務アプリケーションにAIを深く組み込んでいます。彼らの強みは、長年にわたる企業向けソフトウェアの提供で培った信頼と、既存のITインフラとの親和性の高さにあると言えるでしょう。

これらの強力な競合と対峙する中で、Google Cloudが真に差別化を図れるのは、やはりその「技術の深さ」と「オープンなアプローチ」の融合にあると私は見ています。Googleは、AI研究の最前線で培った知見を、Vertex AIやGemini Enterpriseといったプロダクトに惜しみなく投入しています。これは、単に既存のAIモデルを提供するだけでなく、企業が自社のニーズに合わせてモデルをファインチューニングしたり、独自のAIアプリケーションを構築したりするための、強力な基盤を提供することを意味します。正直なところ、このレベルでの技術的自由度と柔軟性は、他の追随を許さない領域だと感じています。

しかし、技術的な優位性だけでは、市場を制することはできません。企業がAIを導入する際には、技術的な側面だけでなく、「組織文化の変革」と「データ戦略の再構築」が不可欠です。AIは魔法ではありません。高品質なデータがなければ、どんなに優れたモデルも期待通りの性能を発揮できませんし、AIの導入によって業務プロセスや意思決定の方法が変わることを組織全体が受け入れなければ、その真価は発揮されません。Google Cloudは、この点においても、単なるツール提供者にとどまらず、企業がAIを戦略的に活用するためのコンサルティングや、ベストプラクティスの共有を強化していく必要があるでしょう。

特に、データ戦略の観点から見ると、企業が保有する多種多様なデータをいかに効率的に統合し、AIモデルの学習に利用できる形に整備するかは、導入成功の鍵を握ります。Google Cloudは、BigQueryのようなデータウェアハウスや、Dataflow、Dataprocといったデータ処理サービスを豊富に持っており、これらをVertex AIと組み合わせることで、データの収集から加工、モデル学習、デプロイまでの一貫したデータパイプラインを構築できます。これは、多くの企業がデータサイロに悩む中で、非常に魅力的なソリューションとなるはずです。あなたも感じているかもしれませんが、データがAIの「燃料」である以上、その燃料をいかに効率的に供給できるかは、勝負を分けるポイントになります。

また、AIの普及に伴い、「倫理的AIの実現」は避けて通れないテーマです。バイアスのあるデータで学習されたAIが差別的な判断を下したり、生成AIが誤った情報を拡散したりするリスクは常に存在します。Google Cloudは、責任あるAIの原則を掲げ、Vertex AIの機能としてモデルの公平性評価や説明可能性のツールを提供していますが、これはあくまで技術的な側面でのサポートです。企業側も、AIの利用目的、データソースの透明性、モデルの評価基準、そして人間による監視体制など、包括的なガバナンスフレームワークを構築する必要があります。個人的には、この「信頼できるAI」を社会全体でどう構築していくかは、技術ベンダーと企業、そして規制当局が一体となって取り組むべき、最も重要な課題の一つだと考えています。

私たち投資家にとって、Google

—END—

私たち投資家にとって、Google CloudのAI戦略が持つ意味は、単なる短期的な収益増に留まらない、より深遠なものだと私は考えています。彼らが責任あるAIの推進に真摯に取り組む姿勢は、長期的な企業価値の向上に直結するでしょう。なぜなら、倫理的課題を軽視したAIは、社会的な信頼を失い、最終的にはビジネスの持続可能性を損なうからです。これは、ESG投資の観点からも非常に重要であり、持続可能な成長を目指す企業にとって、Google Cloudのようなパートナーは不可欠な存在となりつつあります。正直なところ、この分野でのリーダーシップは、競合他社との大きな差別化要因となり得ると、私は見ています。

技術者としてこの課題に取り組む場合、Google Cloudが提供するツールは非常に頼りになります。Vertex AIの公平性評価ツールや説明可能性機能は、モデルがどのような根拠で判断を下したのか、あるいは特定の属性に対して偏りがないかを検証する上で、強力な助けとなります。しかし、ツールがあるだけでは不十分です。私たちは、AIを開発・運用する過程で、常に倫理的な問いを自らに投げかけ、その答えを技術とプロセスに落とし込んでいく必要があります。データ収集の段階からバイアスを排除し、モデルの学習、評価、デプロイ、そして運用後の監視に至るまで、一貫した倫理的ガバナンスを確立すること。これは、技術的な挑戦であると同時に、組織文化そのものを変革する取り組みです。個人的には、この「信頼できるAI」の構築こそが、これからのAI活用の成否を分ける最大の要素になると確信しています。

Amazon、Google、MicrosoftといったメガベンダーによるAI投資競争は、2025年には3,200億ドルを超えると言われています。この熾烈な競争の中で、Google Cloudがどのように差別化を図っていくのか。AWSが持つ広大なエコシステムと既存顧客基盤、Microsoft Azureが持つエンター

—END—

Amazon、Google、MicrosoftといったメガベンダーによるAI投資競争は、2025年には3,200億ドルを超えると言われています。この熾烈な競争の中で、Google Cloudがどのように差別化を図っていくのか。AWSが持つ広大なエコシステムと既存顧客基盤、Microsoft Azureが持つエンタープライズ領域での強固な実績とOpenAIとの連携を考えると、Google Cloudの道のりは決して平坦ではありません。

しかし、個人的には、この競争

—END—