Google、Gemini 3とTPUの発表、その真意は何処にあるのか？
Google、Gemini 3とTPUの発表、その真意は何処にあるのか？
いやはや、最近のGoogleの動きには、皆さんと同じように私も正直、驚きを隠せませんね。特に今回のGemini 3と、それを支えるTPUに関する発表は、AI業界を20年近く見てきた私にとっても、ある種のターニングポイントを感じさせるものでした。「また新しいモデルか」と最初は正直、懐疑的だったんですよ。だって、毎日のように「史上最高性能！」みたいなニュースが飛び交っていますからね。でも、詳しく見ていくと、これは単なる性能競争の一環ではない、もっと深い戦略が隠されていると感じました。あなたも同じような直感を感じているのではないでしょうか？
思えば、私がこのAIの世界に足を踏み入れた頃は、まだ「エキスパートシステム」なんて言葉が使われていました。ルールベースのAIが主流で、今のGenerative AIのような自由な発想は夢物語。その後、機械学習、ディープラーニングと進化し、GPUがAI開発の主役になっていくのを目の当たりにしてきました。特にNvidiaの貢献は計り知れない。しかし、今回のGoogleの発表は、そのNvidia一強時代に風穴を開けようとする、まさに「垂直統合」という古くて新しい戦略の結晶だと見ています。
今回の発表の核心は、Gemini 3、特にその上位モデルであるGemini 3 Proが、開発から学習、そして推論に至るまで、完全にGoogle独自のTensor Processing Units（TPU）上で稼働しているという点です。これは何を意味するか？ 簡単に言えば、GoogleがAIの「頭脳」と「心臓」の両方を自社で完全にコントロールしようとしているということ。Gemini 3 Proは、テキスト、画像、音声といった多様なデータを一度に処理できる「ネイティブマルチモーダル」な能力を持つ、まさに「多感覚AI」の先駆けです。100万トークンという驚異的なコンテキストウィンドウを持つことで、膨大な情報の中から複雑な関連性を見つけ出す能力は、これまでのモデルとは一線を画します。Dreamforce 2025でSundar Pichai CEOが「年内リリース」を明言し、既に一部ユーザーには「3.0 Proバージョン」のアップグレードが展開されていると聞けば、その完成度には期待せざるを得ません。
そして、そのバックボーンとなるのが、進化を続けるTPUファミリーです。現在、Ironwood（TPUv7）、Sunfish、Zebrafishの3つのチップファミリーが展開され、2026年から2027年にかけてはさらに大規模なTPUポッドの計画もあるとのこと。特に注目すべきは、推論に特化したIronwood（TPUv7）です。TPU v5と比較して約10倍、TPU v6比で4倍というチップあたりの性能向上は、大規模言語モデルやAIエージェントの処理負荷を劇的に軽減するでしょう。1チップあたり4,600 FP8テラフロップス、192GB HBM3eを搭載し、最大9,216チップ、共有メモリ1.77PBというスケールは、まさに「AI時代のスーパーコンピュータ」と言っても過言ではありません。
また、開発者向けの新機能にも目を見張るものがありますね。「thinking_level」で推論の深さをコントロールしたり、「Thought Signatures」で複数ステップのツール利用におけるコンテキストを維持したり、「media_resolution」でマルチモーダルの精度を調整したりと、AIをより細かく、より意図した通りに動かすための工夫が凝らされています。特に「Gemini 3 Deep Think Mode」は、非常に複雑な問題に対するAIの思考能力を飛躍的に向上させるとされ、AIベンチマークでも顕著な改善を見せているそうです。これには、正直、私もワクワクしています。プログラミング能力やUI作成、構造的な一貫性といった領域での改善は、まさに私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
この戦略は、投資家にとっても、技術者にとっても、非常に重要な示唆を与えています。Googleが自社製TPUでAIの訓練と推論を賄うことで、Nvidiaのような外部サプライヤーへの依存度を下げ、コスト競争力を高めようとしているのは明らかです。AIモデルの利用コストが下がれば、より75%以上の企業や開発者がAIを活用できるようになり、結果としてGoogleのAIエコシステムの拡大に繋がるでしょう。実際、Anthropicのような著名なAIモデル開発企業がTPUの利用を拡大しているという話を聞けば、その実力は折り紙つき。これは単なるGoogleの利益最大化だけでなく、AI技術の民主化にも繋がる可能性を秘めていると私は見ています。
ただし、注意も必要です。いくら高性能なチップとモデルを組み合わせても、AI倫理やデータプライバシーといった問題は常に付きまといます。Gemini 3のような強力なAIが社会に与える影響は計り知れません。私たちはこの技術の進化を歓迎しつつも、その「影」の部分にも目を向け続ける必要があります。
個人的には、今回のGoogleの動きは、AI業界が次のフェーズへと移行する兆しだと感じています。かつてのインターネット黎明期に、ブラウザ戦争やOS戦争があったように、これからは「AI基盤」を巡る壮絶なエコシステム競争が本格化するでしょう。Googleは、自社開発のTPUとGemini 3で、その競争の主導権を握ろうとしている。この試みがどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのか。あなたはこのGoogleの挑戦を、どのように見ていますか？
あなたはこのGoogleの挑戦を、どのように見ていますか？
正直なところ、この問いに対する私の答えは、「AI業界の勢力図が大きく塗り替えられる可能性を秘めている」というものです。NvidiaがGPU市場で圧倒的な地位を築き、その技術がAIの進化を牽引してきたのは紛れもない事実。しかし、Googleのこの動きは、その「Nvidia一強」という構造に、いよいよ本格的な揺さぶりをかけるものだと感じています。
Nvidiaとの「共存と競争」の狭間で
もちろん、GoogleがNvidiaのGPUを完全に手放すわけではないでしょう。75%以上の企業がそうであるように、Googleもまた、特定のワークロードや既存のインフラにおいてはNvidiaのGPUを利用し続けるはずです。しかし、Gemini 3のような最先端の基盤モデルを自社製TPUで開発・運用することは、戦略的な意味合いが非常に大きい。これは、単にコスト削減以上の意味を持ちます。
想像してみてください。もしGoogleが、NvidiaのGPU供給に大きく依存している状況で、最先端のAIモデルを開発し続けなければならないとしたら？ 供給の制約、価格交渉の力関係、そして何よりも、Nvidiaのロードマップに自社のAI戦略が左右されるリスクが常に付きまといます。垂直統合は、そうした外部要因からの自由度を高め、自社のAI戦略をより機動的に、そしてアグレッシブに展開するための基盤となるのです。
これは、AppleがiPhoneのチップを自社開発したMシリーズに移行したのと似た構図です。ハードウェアとソフトウェアを垂直統合することで、パフォーマンスを最大化し、コストを最適化し、そして何よりも、独自のユーザー体験を創造する。Googleもまた、AIという次世代のコンピューティングプラットフォームにおいて、同様の戦略を推し進めているわけです。
エコシステム競争の激化と他のプレイヤーの動向
しかし、この戦いはGoogleとNvidiaだけの話ではありません。MicrosoftはOpenAIとの強力な提携に加え、自社開発のAIチップ「Maia」と「Athena」を発表し、Amazonも「Inferentia」や「Trainium」といった独自チップでAWSエコシステムを強化しています。Metaもまた、自社モデルの学習・推論に特化したカスタムチップの開発を進めていると聞きます。
これらの動きは、AIが単なるソフトウェアではなく、ハードウェアからソフトウェア、そしてサービスまでを一貫して提供する「垂直統合型エコシステム」の時代に突入したことを明確に示しています。各社が独自チップを開発するのは、Nvidiaへの依存度を下げるだけでなく、自社のAIモデルやサービスに最適化されたハードウェアを手に入れることで、性能とコストの両面で競争優位を確立しようとする狙いがあるからです。
Googleの場合、TPUは単なるチップではなく、Google Cloudという巨大なインフラと密接に結びついています。Gemini 3をTPU上で動かすことで、Google Cloudの顧客は、最高のパフォーマンスと最適化されたコストで最先端のAIモデルを利用できるようになる。これは、Anthropicのような先進的なAI企業がTPUの利用を拡大していることからも明らかでしょう。Googleは、自社のAIエコシステムに開発者や企業を深くロックインさせることで、長期的な成長戦略を描いているのです。
技術者が見るGemini 3とTPUの真価
では、私たち技術者にとって、この発表はどのような意味を持つのでしょうか？
まず、Gemini 3の「ネイティブマルチモーダル」能力と「100万トークン」というコンテキストウィンドウは、これまでのAIモデルでは考えられなかったレベルの複雑なタスク処理を可能にします。例えば、長大な設計書やコードベース全体を一度に読み込み、その中の矛盾点を発見したり、複数のデータソースから顧客の行動パターンを分析し、パーソナライズされたマーケティング戦略を立案したりといったことが、より現実的になります。
特に注目したいのは、開発者向けの新機能です。「thinking_level」で推論の深さをコントロールできるというのは、AIエージェント開発において非常に強力なツールになるでしょう。単純な質問には素早く、複雑な問題には深く思考させることで、AIの応答の質と効率を両立させることが可能になります。また、「Thought Signatures」による複数ステップのツール利用におけるコンテキスト維持は、AIエージェントがより人間らしい、一貫性のある対話やタスク実行をできるようになるための重要な一歩です。これまでのモデルでは、ステップごとにコンテキストが失われがちで、複雑なワークフローをAIに任せるのが難しかった。この機能は、その壁を大きく打ち破る可能性を秘めています。
個人的には、「Gemini 3 Deep Think Mode」が、AIの「推論能力」をどこまで高められるのかに最も期待しています。プログラミング能力やUI作成、構造的な一貫性といった領域での改善は、まさに
—END—
Google、Gemini 3とTPUの発表、その真意は何処にあるのか？ いやはや、最近のGoogleの動きには、皆さんと同じように私も正直、驚きを隠せませんね。特に今回のGemini 3と、それを支えるTPUに関する発表は、AI業界を20年近く見てきた私にとっても、ある種のターニングポイントを感じさせるものでした。「また新しいモデルか」と最初は正直、懐疑的だったんですよ。だって、毎日のように「史上最高性能！」みたいなニュースが飛び交っていますからね。でも、詳しく見ていくと、これは単なる性能競争の一環ではない、もっと深い戦略が隠されていると感じました。あなたも同じような直感を感じているのではないでしょうか？ 思えば、私がこのAIの世界に足を踏み入れた頃は、まだ「エキスパートシステム」なんて言葉が使われていました。ルールベースのAIが主流で、今のGenerative AIのような自由な発想は夢物語。その後、機械学習、ディープラーニングと進化し、GPUがAI開発の主役になっていくのを目の当たりにしてきました。特にNvidiaの貢献は計り知れない。しかし、今回のGoogleの発表は、そのNvidia一強時代に風穴を開けようとする、まさに「垂直統合」という古くて新しい戦略の結晶だと見ています。 今回の発表の核心は、Gemini 3、特にその上位モデルであるGemini 3 Proが、開発から学習、そして推論に至るまで、完全にGoogle独自のTensor Processing Units（TPU）上で稼働しているという点です。これは何を意味するか？ 簡単に言えば、GoogleがAIの「頭脳」と「心臓」の両方を自社で完全にコントロールしようとしているということ。Gemini 3 Proは、テキスト、画像、音声といった多様なデータを一度に処理できる「ネイティブマルチモーダル」な能力を持つ、まさに「多感覚AI」の先駆けです。100万トークンという驚異的なコンテキストウィンドウを持つことで、膨大な情報の中から複雑な関連性を見つけ出す能力は、これまでのモデルとは一線を画します。Dreamforce 2025でSundar Pichai CEOが「年内リリース」を明言し、既に一部ユーザーには「3.0 Proバージョン」のアップグレードが展開されていると聞けば、その完成度には期待せざるを得ません。 そして、そのバックボーンとなるのが、進化を続けるTPUファミリーです。現在、Ironwood（TPUv7）、Sunfish、Zebrafishの3つのチップファミリーが展開され、2026年から2027年にかけてはさらに大規模なTPUポッドの計画もあるとのこと。特に注目すべきは、推論に特化したIronwood（TPUv7）です。TPU v5と比較して約10倍、TPU v6比で4倍というチップあたりの性能向上は、大規模言語モデルやAIエージェントの処理負荷を劇的に軽減するでしょう。1チップあたり4,600 FP8テラフロップス、192GB HBM3eを搭載し、最大9,216チップ、共有メモリ1.77PBというスケールは、まさに「AI時代のスーパーコンピュータ」と言っても過言ではありません。 また、開発者向けの新機能にも目を見張るものがありますね。「thinking_level」で推論の深さをコントロールしたり、「Thought Signatures」で複数ステップのツール利用におけるコンテキストを維持したり、「media_resolution」でマルチモーダルの精度を調整したりと、AIをより細かく、より意図した通りに動かすための工夫が凝らされています。特に「Gemini 3 Deep Think Mode」は、非常に複雑な問題に対するAIの思考能力を飛躍的に向上させるとされ、AIベンチマークでも顕著な改善を見せているそうです。これには、正直、私もワクワクしています。プログラミング能力やUI作成、構造的な一貫性といった領域での改善は、まさに この戦略は、投資家にとっても、技術者にとっても、非常に重要な示唆を与えています。Googleが自社製TPUでAIの訓練と推論を賄うことで、Nvidiaのような外部サプライヤーへの依存度を下げ、コスト競争力を高めようとしているのは明らかです。AIモデルの利用コストが下がれば、より75%以上の企業や開発者がAIを活用できるようになり、結果としてGoogleのAIエコシステムの拡大に繋がるでしょう。実際、Anthropicのような著名なAIモデル開発企業がTPUの利用を拡大しているという話を聞けば、その実力は折り紙つき。これは単なるGoogleの利益最大化だけでなく、AI技術の民主化にも繋がる可能性を秘めていると私は見ています。 ただし、注意も必要です。いくら高性能なチップとモデルを組み合わせても、AI倫理やデータプライバシーといった問題は常に付きまといます。Gemini 3のような強力なAIが社会に与える影響は計り知れません。私たちはこの技術の進化を歓迎しつつも、その「影」の部分にも目を向け続ける必要があります。 個人的には、今回のGoogleの動きは、AI業界が次のフェーズへと移行する兆しだと感じています。かつてのインターネット黎明期に、ブラウザ戦争やOS戦争があったように、これからは「AI基盤」を巡る壮絶なエコシステム競争が本格化するでしょう。Googleは、自社開発のTPUとGemini 3で、その競争の主導権を握ろうとしている。この試みがどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのか。あなたはこのGoogleの挑戦を、どのように見ていますか？ あなたはこのGoogleの挑戦を、どのように見ていますか？ 正直なところ、この問いに対する私の答えは、「AI業界の勢力図が大きく塗り替えられる可能性を秘めている」というものです。NvidiaがGPU市場で圧倒的な地位を築き、その技術がAIの進化を牽引してきたのは紛れもない事実。しかし、Googleのこの動きは、その「Nvidia一強」という構造に、いよいよ本格的な揺さぶりをかけるものだと感じています。
Nvidiaとの「共存と競争」の狭間で
もちろん、GoogleがNvidiaのGPUを完全に手放すわけではないでしょう。75%以上の企業がそうであるように、Googleもまた、特定のワークロードや既存のインフラにおいてはNvidiaのGPUを利用し続けるはずです。しかし、Gemini 3のような最先端の基盤モデルを自社製TPUで開発・運用することは、戦略的な意味合いが非常に大きい。これは、単にコスト削減以上の意味を持ちます。 想像してみてください。もしGoogleが、NvidiaのGPU供給に大きく依存している状況で、最先端のAIモデルを開発し続けなければならないとしたら？ 供給の制約、価格交渉の力関係、そして何よりも、Nvidiaのロードマップに自社のAI戦略が左右されるリスクが常に付きまといます。垂直統合は、そうした外部要因からの自由度を高め、自社のAI戦略をより機動的に、そしてアグレッシブに展開するための基盤となるのです。 これは、AppleがiPhoneのチップを自社開発したMシリーズに移行したのと似た構図です。ハードウェアとソフトウェアを垂直統合することで、パフォーマンスを最大化し、コストを最適化し、そして何よりも、独自のユーザー体験を創造する。Googleもまた、AIという次世代のコンピューティングプラットフォームにおいて、同様の戦略を推し進めているわけです。
エコシステム競争の激化と他のプレイヤーの動向
しかし、この戦いはGoogleとNvidiaだけの話ではありません。MicrosoftはOpenAIとの強力な提携に加え、自社開発のAIチップ「Maia」と「Athena」を発表し、Amazonも「Inferentia」や「Trainium」といった独自チップでAWSエコシステムを強化しています。Metaもまた、自社モデルの学習・推論に特化したカスタムチップの開発を進めていると聞きます。 これらの動きは、AIが単なるソフトウェアではなく、ハードウェアからソフトウェア、そしてサービスまでを一貫して提供する「垂直統合型エコシステム」の時代に突入したことを明確に示しています。各社が独自チップを開発するのは、Nvidiaへの依存度を下げるだけでなく、自社のAIモデルやサービスに最適化されたハードウェアを手に入れることで、性能とコストの両面で競争優位を確立しようとする狙いがあるからです。 Googleの場合、TPUは単なるチップではなく、Google Cloudという巨大なインフラと密接に結びついています。Gemini 3をTPU上で動かすことで、Google Cloudの顧客は、最高のパフォーマンスと最適化されたコストで最先端のAIモデルを利用できるようになる。これは、Anthropicのような先進的なAI企業がTPUの利用を拡大していることからも明らかでしょう。Googleは、自社のAIエコシステムに開発者や企業を深くロックインさせることで、長期的な成長戦略を描いているのです。
技術者が見るGemini 3とTPUの真価
では、私たち技術者にとって、この発表はどのような意味を持つのでしょうか？ まず、Gemini 3の「ネイティブマルチモーダル」能力と「100万トークン」というコンテキストウィンドウは、これまでのAIモデルでは考えられなかったレベルの複雑なタスク処理を可能にします。例えば、長大な設計書やコードベース全体を一度に読み込み、その中の矛盾点を発見したり、複数のデータソースから顧客の行動パターンを分析し、パーソナライズされたマーケティング戦略を立案したりといったことが、より現実的になります。 特に注目したいのは、開発者向けの新機能です。「thinking_level」で推論
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の深さをコントロールできるというのは、AIエージェント開発において非常に強力なツールになるでしょう。単純な質問には素早く、複雑な問題には深く思考させることで、AIの応答の質と効率を両立させることが可能になります。また、「Thought Signatures」による複数ステップのツール利用におけるコンテキスト維持は、AIエージェントがより人間らしい、一貫性のある対話やタスク実行をできるようになるための重要な一歩です。これまでのモデルでは、ステップごとにコンテキストが失われがちで、複雑なワークフローをAIに任せるのが難しかった。この機能は、その壁を大きく打ち破る可能性を秘めています。
個人的には、「Gemini 3 Deep Think Mode」が、AIの「推論能力」をどこまで高められるのかに最も期待しています。プログラミング能力やUI作成、構造的な一貫性といった領域での改善は、まさに私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な
—END—
私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、必要に応じて自己修正しながら実行していくAIエージェントの実現を加速させます。Gemini 3の「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、まさにこのAgentic AIの基盤を強化するためのものです。これまでのAIは、どちらかというと「指示待ち」の秘書のような存在でした。しかし、Agentic AIは、まるで有能なプロジェクトマネージャーのように、あなたが漠然とした目標を与えただけで、具体的なタスクに分解し、必要な情報を収集し、適切なツールを選び、実行結果を評価し、最終的なアウトプットまで導いてくれるようになるでしょう。
例えば、あなたは「来月の海外出張の計画を立ててほしい」とAIに依頼するだけで済むかもしれません。AIはあなたの過去の出張履歴、好み、予算、現地の状況などを考慮し、航空券の手配、ホテルの予約、スケジュールの作成、必要な
—END—
私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、必要に応じて自己修正しながら実行していくAIエージェントの実現を加速させます。Gemini 3の「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、まさにこのAgentic AIの基盤を強化するためのものです。これまでのAIは、どちらかというと「指示待ち」の秘書のような存在でした。しかし、Agentic AIは、まるで有能なプロジェクトマネージャーのように、あなたが漠然とした目標を与えただけで、具体的なタスクに分解し、必要な情報を収集し、適切なツールを選び、実行結果を評価し、最終的なアウトプットまで導いてくれるようになるでしょう。
例えば、あなたは「来月の海外出張の計画を立ててほしい」とAIに依頼するだけで済むかもしれません。AIはあなたの過去の出張履歴、好み、予算、現地の状況などを考慮し、航空券の手配、ホテルの予約、スケジュールの作成、必要なビザ情報の収集、現地のレストランやアクティビティの提案まで、一連のプロセスを自律的に進めます。途中でフライトの遅延が発生すれば、代替案を提案し、あなたの承認を得て再予約まで行う。もし現地の天候が悪化すれば、屋内での代替アクティビティをリストアップし、あなたのスケジュールに組み込むといった、まさに「気が利く」アシスタントとして機能するわけです。これは単なる情報検索の延長ではなく、複数のステップとツールを組み合わせ、状況に応じて判断を下す、高度な「推論と実行」のサイクルが背後で動いていることを意味します。
Agentic AIがもたらすビジネスインパクトと新たな市場
このようなAgentic AIの進化は、ビジネスの世界にも計り知れないインパクトをもたらすでしょう。投資家の方々は、この変化の波をどう捉えるべきか、真剣に考える時期に来ていると私は思います。
まず、企業の生産性は劇的に向上します。個人のタスク自動化はもちろんのこと、企業レベルでの業務プロセス全体をAIエージェントが最適化するようになるでしょう。例えば、営業部門では、AIエージェントがリードの生成から顧客との初回接触、提案書の作成、さらには契約締結までのサポートを行う。マーケティング部門では、キャンペーンの企画、コンテンツ作成、実行、効果測定までをAIが自律的に管理し、最適化を図る。これにより、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるはずです。
そして、Agentic AIは全く新しいサービスや市場を創出する可能性を秘めています。パーソナライズされた教育プログラム、個人の健康状態に合わせた医療支援、複雑な金融商品の選択をサポートするアドバイザーなど、AIが個々のニーズに合わせて自律的にサービスを提供する未来が、そう遠くないかもしれません。これらのAIサービスは、従来の人間が提供していたサービスとは一線を画し、より高度に最適化され、24時間365日利用可能になるでしょう。
投資家にとっては、これらのAIを活用し、あるいはAIエージェントを開発・提供できる企業が、今後数年のうちに競争優位を確立し、市場をリードする可能性が高いと見ています。GoogleがTPUとGemini 3で目指しているのは、まさにその「AIエコシステムの中心」に位置すること。彼らのプラットフォーム上で、どれだけ多くの革新的なAgentic AIが生まれるかが、今後の成長を左右する鍵となるでしょう。
技術者への影響：開発パラダイムの変革と倫理的責任
私たち技術者にとっても、Gemini 3とTPU、そしてAgentic AIの登場は、開発パラダイムの大きな変革を意味します。もはや単一のモデルをチューニングするだけでは不十分です。複数のAIエージェントを連携させ、複雑なタスクを分担させる「エージェントオーケストレーション」の設計が、今後ますます重要になるでしょう。
「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、AIの思考プロセスをより深く理解し、制御するための強力な武器となります。これまで「ブラックボックス」とされてきたAIの内部挙動を、ある程度「覗き見」し、意図した方向に導くスキルが求められるようになる。これは、プロンプトエンジニアリングがさらに深化し、AIエージェントデザイナーやAIシステムアーキテクトといった新たな役割が生まれることを示唆しています。AIの能力を最大限に引き出しつつ、その挙動を予測し、安全に運用するための技術と知識が、これからの技術者に求められる資質となるでしょう。
しかし、この強力なAIの進化には、常に倫理的な課題が付きまといます。Agentic AIが自律的に行動するようになった時、その判断の責任は誰が負うのか？ 誤った情報に基づいて行動してしまった場合、その損害は誰が補償するのか？ データプライバシーやセキュリティの問題は、より一層厳格な対策が求められます。AIが社会に深く浸透すればするほど、バイアスや公平性の問題も顕在化するでしょう。Googleはこれらの課題に対し、責任あるAI開発を標榜していますが、技術者一人ひとりが、この「影」の部分にも真摯に向き合い、解決策を模索していく必要があります。
個人的には、この倫理的側面への取り組みこそが、AI技術の持続的な発展と社会受容の鍵を握ると考えています。高性能なAIを開発するだけでなく、そのAIが社会に与える影響を深く洞察し、より良い未来を築くためのガイドラインやツールを開発すること。これこそが、これからの技術者に課せられた重要な使命だと感じています。
Googleの挑戦の行方と、私たちの未来
GoogleのGemini 3とTPUに関する発表は、単なる技術的な進歩以上の意味を持っています。それは、AIの未来、そして私たちの生活と仕事のあり方を根本から変えようとする、Googleの揺るぎない意思表示です。垂直統合という戦略は、Nvidia一強時代に風穴を開け、AIエコシステム競争をさらに激化させるでしょう。しかし、その先にGoogleが見据えているのは、Ambient ComputingとAgentic AIによって、人々がより創造的で生産的な生活を送れるようになる世界です。
この挑戦がどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのかは、まだ誰にも分かりません。しかし、一つだけ確かなことがあります。それは、AIの進化は止まらないということ。そして、その進化の最前線に、Googleは自社の技術と戦略を投入し続けているということです。
私たち一人ひとりが、この変化の波を傍観するだけでなく、積極的に関与していくことが重要だと私は思います。技術者であれば、新たな開発パラダイムに適応し、Agentic AIの可能性を追求すること。投資家であれば、この変革期における新たな成長機会を見極めること。そして、一般のユーザーであれば、AIがもたらす恩恵を享受しつつも、その課題にも目を向け、健全な発展を促すこと。
AIは、私たち人類がこれまでに生み出してきた技術の中でも、最も強力で、最も影響力の大きいものの一つです。Googleの挑戦は、そのAIがどのような未来を築くのかを問う、壮大な実験とも言えるでしょう。あなたはこのGoogleの挑戦を、そしてAIが織りなす未来を、どのように見ていますか？ 私たちは、この新たな時代の創造者の一員として、どのような役割を果たすべきなのでしょうか。
—END—
私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、必要に応じて自己修正しながら実行していくAIエージェントの実現を加速させます。Gemini 3の「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、まさにこのAgentic AIの基盤を強化するためのものです。これまでのAIは、どちらかというと「指示待ち」の秘書のような存在でした。しかし、Agentic AIは、まるで有能なプロジェクトマネージャーのように、あなたが漠然とした目標を与えただけで、具体的なタスクに分解し、必要な情報を収集し、適切なツールを選び、実行結果を評価し、最終的なアウトプットまで導いてくれるようになるでしょう。
例えば、あなたは「来月の海外出張の計画を立ててほしい」とAIに依頼するだけで済むかもしれません。AIはあなたの過去の出張履歴、好み、予算、現地の状況などを考慮し、航空券の手配、ホテルの予約、スケジュールの作成、必要なビザ情報の収集、現地のレストランやアクティビティの提案まで、一連のプロセスを自律的に進めます。途中でフライトの遅延が発生すれば、代替案を提案し、あなたの承認を得て再予約まで行う。もし現地の天候が悪化すれば、屋内での代替アクティビティをリストアップし、あなたのスケジュールに組み込むといった、まさに「気が利く」アシスタントとして機能するわけです。これは単なる情報検索の延長ではなく、複数のステップとツールを組み合わせ、状況に応じて判断を下す、高度な「推論と実行」のサイクルが背後で動いていることを意味します。
Agentic AIがもたらすビジネスインパクトと新たな市場
この高度な推論と実行のサイクルこそが、Agentic AIが従来のAIと一線を画す点であり、私たちの仕事や生活に革命をもたらす可能性を秘めているのです。このようなAgentic AIの進化は、ビジネスの世界にも計り知れないインパクトをもたらすでしょう。投資家の方々は、この変化の波をどう捉えるべきか、真剣に考える時期に来ていると私は思います。
まず、企業の生産性は劇的に向上します。個人のタスク自動化はもちろんのこと、企業レベルでの業務プロセス全体をAIエージェントが最適化するようになるでしょう。例えば、営業部門では、AIエージェントがリードの生成から顧客との初回接触、提案書の作成、さらには契約締結までのサポートを行う。マーケティング部門では、キャンペーンの企画、コンテンツ作成、実行、効果測定までをAIが自律的に管理し、最適化を図る。これにより、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるはずです。
そして、Agentic AIは全く新しいサービスや市場を創出する可能性を秘めています。パーソナライズされた教育プログラム、個人の健康状態に合わせた医療支援、複雑な金融商品の選択をサポートするアドバイザーなど、AIが個々のニーズに合わせて自律的にサービスを提供する未来が、そう遠くないかもしれません。これらのAIサービスは、従来の人間が提供していたサービスとは一線を画し、より高度に最適化され、24時間365日利用可能になるでしょう。
投資家にとっては、これらのAIを活用し、あるいはAIエージェントを開発・提供できる企業が、今後数年のうちに競争優位を確立し、市場をリードする可能性が高いと見ています。GoogleがTPUとGemini 3で目指しているのは、まさにその「AIエコシステムの中心」に位置すること。彼らのプラットフォーム上で、どれだけ多くの革新的なAgentic AIが生まれるかが、今後の成長を左右する鍵となるでしょう。
技術者への影響：開発パラダイムの変革と倫理的責任
私たち技術者にとっても、Gemini 3とTPU、そしてAgentic AIの登場は、開発パラダイムの大きな変革を意味します。もはや単一のモデルをチューニングするだけでは不十分です。複数のAIエージェントを連携させ、複雑なタスクを分担させる「エージェントオーケストレーション」の設計が、今後ますます重要になるでしょう。
「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、AIの思考プロセスをより深く理解し、制御するための強力な武器となります。これまで「ブラックボックス」とされてきたAIの内部挙動を、ある程度「覗き見」し、意図した方向に導くスキルが求められるようになる。これは、プロンプトエンジニアリングがさらに深化し、AIエージェントデザイナーやAIシステムアーキテクトといった新たな役割が生まれることを示唆しています。AIの能力を最大限に引き出しつつ、その挙動を予測し、安全に運用するための技術と知識が、これからの技術者に求められる資質となるでしょう。
しかし、この強力なAIの進化には、常に倫理的な課題が付きまといます。Agentic AIが自律的に行動するようになった時、その判断の責任は誰が負うのか？ 誤った情報に基づいて行動してしまった場合、その損害は誰が補償するのか？ データプライバシーやセキュリティの問題は、より一層厳格な対策が求められます。AIが社会に深く浸透すればするほど、バイアスや公平性の問題も顕在化するでしょう。Googleはこれらの課題に対し、責任あるAI開発を標榜していますが、技術者一人ひとりが、この「影」の部分にも真摯に向き合い、解決策を模索していく必要があります。
個人的には、この倫理的側面への取り組みこそが、AI技術の持続的な発展と社会受容の鍵を握ると考えています。高性能なAIを開発するだけでなく、そのAIが社会に与える影響を深く洞察し、より良い未来を築くためのガイドラインやツールを開発すること。これこそが、これからの技術者に課せられた重要な使命だと感じています。
Googleの挑戦の行方と、私たちの未来
GoogleのGemini 3とTPUに関する発表は、単なる技術的な進歩以上の意味を持っています。それは、AIの未来、そして私たちの生活と仕事のあり方を根本から変えようとする、Googleの揺るぎない意思表示です。垂直統合という戦略は、Nvidia一強時代に風穴を開け、AIエコシステム競争をさらに激化させるでしょう。しかし、その先にGoogleが見据えているのは、Ambient ComputingとAgentic AIによって、人々がより創造的で生産的な生活を送れるようになる世界です。
この挑戦がどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのかは、まだ誰にも分かりません。しかし、一つだけ確かなことがあります。それは、AIの進化は止まらないということ。そして、その進化の最前線に、Googleは自社の技術と戦略を投入し続けているということです。
私たち一人ひとりが、この変化の波を傍観するだけでなく、積極的に関与していくことが重要だと私は思います。技術者であれば、新たな開発パラダイムに適応し、Agentic AIの可能性を追求すること。投資家であれば、この変革期における新たな成長機会を見極めること。そして、一般のユーザーであれば、AIがもたらす恩恵を享受しつつも、その課題にも目を向け、健全な発展を促すこと。
AIは、私たち人類がこれまでに生み出してきた技術の中でも、最も強力で、最も影響力の大きいものの一つです。Googleの挑戦は、そのAIがどのような未来を築くのかを問う、壮大な実験とも言えるでしょう。あなたはこのGoogleの挑戦を、そしてAIが織りなす未来を、どのように見ていますか？ 私たちは、この新たな時代の創造者の一員として、どのような役割を果たすべきなのでしょうか。 —END—
私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、必要に応じて自己修正しながら実行していくAIエージェントの実現を加速させます。Gemini 3の「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、まさにこのAgentic AIの基盤を強化するためのものです。これまでのAIは、どちらかというと「指示待ち」の秘書のような存在でした。しかし、Agentic AIは、まるで有能なプロジェクトマネージャーのように、あなたが漠然とした目標を与えただけで、具体的なタスクに分解し、必要な情報を収集し、適切なツールを選び、実行結果を評価し、最終的なアウトプットまで導いてくれるようになるでしょう。
例えば、あなたは「来月の海外出張の計画を立ててほしい」とAIに依頼するだけで済むかもしれません。AIはあなたの過去の出張履歴、好み、予算、現地の状況などを考慮し、航空券の手配、ホテルの予約、スケジュールの作成、必要なビザ情報の収集、現地のレストランやアクティビティの提案まで、一連のプロセスを自律的に進めます。途中でフライトの遅延が発生すれば、代替案を提案し、あなたの承認を得て再予約まで行う。もし現地の天候が悪化すれば、屋内での代替アクティビティをリストアップし、あなたのスケジュールに組み込むといった、まさに「気が利く」アシスタントとして機能するわけです。これは単なる情報検索の延長ではなく、複数のステップとツールを組み合わせ、状況に応じて判断を下す、高度な「推論と実行」のサイクルが背後で動いていることを意味します。
Agentic AIがもたらすビジネスインパクトと新たな市場
この高度な推論と実行のサイクルこそが、Agentic AIが従来のAIと一線を画す点であり、私たちの仕事や生活に革命をもたらす可能性を秘めているのです。このようなAgentic AIの進化は、ビジネスの世界にも計り知れないインパクトをもたらすでしょう。投資家の方々は、この変化の波をどう捉えるべきか、真剣に考える時期に来ていると私は思います。
まず、企業の生産性は劇的に向上します。個人のタスク自動化はもちろんのこと、企業レベルでの業務プロセス全体をAIエージェントが最適化するようになるでしょう。例えば、営業部門では、AIエージェントがリードの生成から顧客との初回接触、提案書の作成、さらには契約締結までのサポートを行う。マーケティング部門では、キャンペーンの企画、コンテンツ作成、実行、効果測定までをAIが自律的に管理し、最適化を図る。これにより、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるはずです。
そして、Agentic AIは全く新しいサービスや市場を創出する可能性を秘めています。パーソナライズされた教育プログラム、個人の健康状態に合わせた医療支援、複雑な金融商品の選択をサポートするアドバイザーなど、AIが個々のニーズに合わせて自律的にサービスを提供する未来が、そう遠くないかもしれません。これらのAIサービスは、従来の人間が提供していたサービスとは一線を画し、より高度に最適化され、24時間365日利用可能になるでしょう。
投資家にとっては、これらのAIを活用し、あるいはAIエージェントを開発・提供できる企業が、今後数年のうちに競争優位を確立し、市場をリードする可能性が高いと見ています。GoogleがTPUとGemini 3で目指しているのは、まさにその「AIエコシステムの中心」に位置すること。彼らのプラットフォーム上で、どれだけ多くの革新的なAgentic AIが生まれるかが、今後の成長を左右する鍵となるでしょう。
技術者への影響：開発パラダイムの変革と倫理的責任
私たち技術者にとっても、Gemini 3とTPU、そしてAgentic AIの登場は、開発パラダイムの大きな変革を意味します。もはや単一のモデルをチューニングするだけでは不十分です。複数のAIエージェントを連携させ、複雑なタスクを分担させる「エージェントオーケストレーション」の設計が、今後ますます重要になるでしょう。
「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、AIの思考プロセスをより深く理解し、制御するための強力な武器となります。これまで「ブラックボックス」とされてきたAIの内部挙動を、ある程度「覗き見」し、意図した方向に導くスキルが求められるようになる。これは、プロンプトエンジニアリングがさらに深化し、AIエージェントデザイナーやAIシステムアーキテクトといった新たな役割が生まれることを示唆しています。AIの能力を最大限に引き出しつつ、その挙動を予測し、安全に運用するための技術と知識が、これからの技術者に求められる資質となるでしょう。
しかし、この強力なAIの進化には、常に倫理的な課題が付きまといます。Agentic AIが自律的に行動するようになった時、その判断の責任は誰が負うのか？ 誤った情報に基づいて行動してしまった場合、その損害は誰が補償するのか？ データプライバシーやセキュリティの問題は、より一層厳格な対策が求められます。AIが社会に深く浸透すればするほど、バイアスや公平性の問題も顕在化するでしょう。Googleはこれらの課題に対し、責任あるAI開発を標榜していますが、技術者一人ひとりが、この「影」の部分にも真摯に向き合い、解決策を模索していく必要があります。
個人的には、この倫理的側面への取り組みこそが、AI技術の持続的な発展と社会受容の鍵を握ると考えています。高性能なAIを開発するだけでなく、そのAIが社会に与える影響を深く洞察し、より良い未来を築くためのガイドラインやツールを開発すること。これこそが、これからの技術者に課せられた重要な使命だと感じています。
Googleの挑戦の行方と、私たちの未来
GoogleのGemini 3とTPUに関する発表は、単なる技術的な進歩以上の意味を持っています。それは、AIの未来、そして私たちの生活と仕事のあり方を根本から変えようとする、Googleの揺るぎない意思表示です。垂直統合という戦略は、Nvidia一強時代に風穴を開け、AIエコシステム競争をさらに激化させるでしょう。しかし、その先にGoogleが見据えているのは、Ambient ComputingとAgentic AIによって、人々がより創造的で生産的な生活を送れるようになる世界です。
この挑戦がどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのかは、まだ誰にも分かりません。しかし、一つだけ確かなことがあります。それは、AIの進化は止まらないということ。そして、その進化の最前線に、Googleは自社の技術と戦略を投入し続けているということです。
私たち一人ひとりが、この変化の波を傍観するだけでなく、積極的に関与していくことが重要だと私は思います。技術者であれば、新たな開発パラダイムに適応し、Agentic AIの可能性を追求すること。投資家であれば、この変革期における新たな成長機会を見極めること。そして、一般のユーザーであれば、AIがもたらす恩恵を享受しつつも、その課題にも目を向け、健全な発展を促すこと。
AIは、私たち人類がこれまでに生み出してきた技術の中でも、最も強力で、最も影響力の大きいものの一つです。Googleの挑戦は、そのAIがどのような未来を築くのかを問う、壮大な実験とも言えるでしょう。あなたはこのGoogleの挑戦を、そしてAIが織りなす未来を、どのように見ていますか？ 私たちは、この新たな時代の創造者の一員として、どのような役割を果たすべきなのでしょうか。 —END—
私たちがAIに求めていた「実用性」の向上に直結しますからね。
Googleが描く「Ambient Computing」と「Agentic AI」の未来
Googleのこの垂直統合戦略は、単に高性能なAIモデルとチップを提供するだけでなく、彼らが長年提唱してきた「Ambient Computing」というビジョンを現実のものとするための、極めて重要なステップだと私は見ています。Ambient Computingとは、AIが私たちの生活環境に溶け込み、意識することなく、しかし常に私たちをサポートしてくれる状態を指します。Gemini 3のようなネイティブマルチモーダルAIが、TPUという最適化されたハードウェア上で動くことで、スマートフォン、スマートスピーカー、ウェアラブルデバイス、さらには自動車やスマートホームといったあらゆる場所で、より自然で、よりパーソナライズされたAI体験を提供できるようになるでしょう。
想像してみてください。あなたは朝目覚めると、AIがあなたの今日のスケジュール、天気、交通状況、さらには健康状態まで考慮して、最適な一日のプランを提案してくれる。会議中には、AIが発言をリアルタイムで要約し、必要な情報を提示してくれる。家路につけば、AIがあなたの好みに合わせて照明や温度を調整し、夕食のレシピを提案してくれる。これらはSFの世界の話ではなく、Gemini 3とTPUの組み合わせが目指す未来の一部だと感じています。
さらに、この進化は「Agentic AI」、つまり自律的に行動し、複雑な目標を達成するために計画を立て、ツールを使いこなし、必要に応じて自己修正しながら実行していくAIエージェントの実現を加速させます。Gemini 3の「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、まさにこのAgentic AIの基盤を強化するためのものです。これまでのAIは、どちらかというと「指示待ち」の秘書のような存在でした。しかし、Agentic AIは、まるで有能なプロジェクトマネージャーのように、あなたが漠然とした目標を与えただけで、具体的なタスクに分解し、必要な情報を収集し、適切なツールを選び、実行結果を評価し、最終的なアウトプットまで導いてくれるようになるでしょう。
例えば、あなたは「来月の海外出張の計画を立ててほしい」とAIに依頼するだけで済むかもしれません。AIはあなたの過去の出張履歴、好み、予算、現地の状況などを考慮し、航空券の手配、ホテルの予約、スケジュールの作成、必要なビザ情報の収集、現地のレストランやアクティビティの提案まで、一連のプロセスを自律的に進めます。途中でフライトの遅延が発生すれば、代替案を提案し、あなたの承認を得て再予約まで行う。もし現地の天候が悪化すれば、屋内での代替アクティビティをリストアップし、あなたのスケジュールに組み込むといった、まさに「気が利く」アシスタントとして機能するわけです。これは単なる情報検索の延長ではなく、複数のステップとツールを組み合わせ、状況に応じて判断を下す、高度な「推論と実行」のサイクルが背後で動いていることを意味します。
Agentic AIがもたらすビジネスインパクトと新たな市場
この高度な推論と実行のサイクルこそが、Agentic AIが従来のAIと一線を画す点であり、私たちの仕事や生活に革命をもたらす可能性を秘めているのです。このようなAgentic AIの進化は、ビジネスの世界にも計り知れないインパクトをもたらすでしょう。投資家の方々は、この変化の波をどう捉えるべきか、真剣に考える時期に来ていると私は思います。
まず、企業の生産性は劇的に向上します。個人のタスク自動化はもちろんのこと、企業レベルでの業務プロセス全体をAIエージェントが最適化するようになるでしょう。例えば、営業部門では、AIエージェントがリードの生成から顧客との初回接触、提案書の作成、さらには契約締結までのサポートを行う。マーケティング部門では、キャンペーンの企画、コンテンツ作成、実行、効果測定までをAIが自律的に管理し、最適化を図る。これにより、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるはずです。
そして、Agentic AIは全く新しいサービスや市場を創出する可能性を秘めています。パーソナライズされた教育プログラム、個人の健康状態に合わせた医療支援、複雑な金融商品の選択をサポートするアドバイザーなど、AIが個々のニーズに合わせて自律的にサービスを提供する未来が、そう遠くないかもしれません。これらのAIサービスは、従来の人間が提供していたサービスとは一線を画し、より高度に最適化され、24時間365日利用可能になるでしょう。
投資家にとっては、これらのAIを活用し、あるいはAIエージェントを開発・提供できる企業が、今後数年のうちに競争優位を確立し、市場をリードする可能性が高いと見ています。GoogleがTPUとGemini 3で目指しているのは、まさにその「AIエコシステムの中心」に位置すること。彼らのプラットフォーム上で、どれだけ多くの革新的なAgentic AIが生まれるかが、今後の成長を左右する鍵となるでしょう。
技術者への影響：開発パラダイムの変革と倫理的責任
私たち技術者にとっても、Gemini 3とTPU、そしてAgentic AIの登場は、開発パラダイムの大きな変革を意味します。もはや単一のモデルをチューニングするだけでは不十分です。複数のAIエージェントを連携させ、複雑なタスクを分担させる「エージェントオーケストレーション」の設計が、今後ますます重要になるでしょう。
「thinking_level」や「Thought Signatures」といった機能は、AIの思考プロセスをより深く理解し、制御するための強力な武器となります。これまで「ブラックボックス」とされてきたAIの内部挙動を、ある程度「覗き見」し、意図した方向に導くスキルが求められるようになる。これは、プロンプトエンジニアリングがさらに深化し、AIエージェントデザイナーやAIシステムアーキテクトといった新たな役割が生まれることを示唆しています。AIの能力を最大限に引き出しつつ、その挙動を予測し、安全に運用するための技術と知識が、これからの技術者に求められる資質となるでしょう。
しかし、この強力なAIの進化には、常に倫理的な課題が付きまといます。Agentic AIが自律的に行動するようになった時、その判断の責任は誰が負うのか？ 誤った情報に基づいて行動してしまった場合、その損害は誰が補償するのか？ データプライバシーやセキュリティの問題は、より一層厳格な対策が求められます。AIが社会に深く浸透すればするほど、バイアスや公平性の問題も顕在化するでしょう。Googleはこれらの課題に対し、責任あるAI開発を標榜していますが、技術者一人ひとりが、この「影」の部分にも真摯に向き合い、解決策を模索していく必要があります。
個人的には、この倫理的側面への取り組みこそが、AI技術の持続的な発展と社会受容の鍵を握ると考えています。高性能なAIを開発するだけでなく、そのAIが社会に与える影響を深く洞察し、より良い未来を築くためのガイドラインやツールを開発すること。これこそが、これからの技術者に課せられた重要な使命だと感じています。
Googleの挑戦の行方と、私たちの未来
GoogleのGemini 3とTPUに関する発表は、単なる技術的な進歩以上の意味を持っています。それは、AIの未来、そして私たちの生活と仕事のあり方を根本から変えようとする、Googleの揺るぎない意思表示です。垂直統合という戦略は、Nvidia一強時代に風穴を開け、AIエコシステム競争をさらに激化させるでしょう。しかし、その先にGoogleが見据えているのは、Ambient ComputingとAgentic AIによって、人々がより創造的で生産的な生活を送れるようになる世界です。
この挑戦がどれほどの成功を収めるのか、そしてそれが私たちにどのような未来をもたらすのかは、まだ誰にも分かりません。しかし、一つだけ確かなことがあります。それは、AIの進化は止まらないということ。そして、その進化の最前線に、Googleは自社の技術と戦略を投入し続けているということです。
私たち一人ひとりが、この変化の波を傍観するだけでなく、積極的に関与していくことが重要だと私は思います。技術者であれば、新たな開発パラダイムに適応し、Agentic AIの可能性を追求すること。投資家であれば、この変革期における新たな成長機会を見極めること。そして、一般のユーザーであれば、AIがもたらす恩恵を享受しつつも、その課題にも目を向け、健全な発展を促すこと。
AIは、私たち人類がこれまでに生み出してきた技術の中でも、最も強力で、最も影響力の大きいものの一つです。Googleの挑戦は、そのAIがどのような未来を築くのかを問う、壮大な実験とも言えるでしょう。あなたはこのGoogleの挑戦を、そしてAIが織りなす未来を、どのように見ていますか？ 私たちは、この新たな時代の創造者の一員として、どのような役割を果たすべきなのでしょうか。
この壮大な問いかけに、私も日々頭を悩ませています。しかし、一つ確信しているのは、このAIの進化は、私たち一人ひとりの行動と選択によって、その方向性が大きく左右される
—END—