G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '25 in Las Vegas の、2日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。

Google Cloud Next '25 in Las Vegas
概要
Google AI Studio の新しい UI
Agent Development Kit（ADK）
- ADK の使い方
- マルチエージェントとデバッグ
Agent2Agent Protocol（A2A）
開発環境
スポーツと Gemini
Data Agents
Gemini Code Assist エージェント
Sphere と Google Cloud
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Google Cloud Next '25 in Las Vegas

Google Cloud の旗艦イベントである Google Cloud Next。2025年の Google Cloud Next は、2025年4月9日(水)から11日(金)までの3日間です。

例年、2日目の Developer Keynote（開発者向け基調講演）では、Google が開発者向けに強調したい新機能の発表等が行われます。本投稿では、Google Cloud Next '25 の第2日目の Developer Keynote で行われた発表を紹介します。

G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '25 に関連する記事を発信します。Google Cloud Next '25 カテゴリをご参照ください。

概要

Google Cloud Next の2日目の Developer Keynoteでは、Google Cloud の AI や AI エージェントに関連する新機能の発表や、開発者がどのように AI を活用して開発を効率化できるかについて紹介されました。

Google AI Studio の新しい UI

Gemini 2.5 Pro や Gemini 2.5 Flash のデモの実演の中で、個人開発者向けの AI 開発プラットフォームである Google AI Studio の新しい UI が紹介されました。

洗練された新しい Web UI では、モデルの詳細な仕様や、プロンプト、思考モデルの出力、モデルの最終出力がわかりやすく表示されました。

マルチモーダルな入力と出力が可能であることを示すために、キッチンのリノベーションをテーマに、今のキッチンの写真とリノベーションの計画のテキストを入力すると、改修の計画と完成後のイメージ写真が出力されました。材料費や法的規制などは、Google 検索からのグラウンディングで最新の情報が取得されます。

参考 : Google AI Studio

Agent Development Kit（ADK）

ADK の使い方

Agent Development Kit（ADK）は、今回の Next で新たに発表された、AI エージェント開発のためのフレームワークです。

参考 : Vertex AI offers new ways to build and manage multi-agent systems
参考 : Agent Development Kit

Python 向けの ADK を用いたデモでは、簡単なソースコードでエージェントを定義しました。インストラクションプロンプト、ツール、モデルを指定するだけです。

ADK は MCP（Model Context Protocol）をサポートしており、デモでは、ツールの定義内でリモートの MCP サーバーを指定しました。

ターミナル上で adk web コマンドを実行すると、ローカル環境でウェブサーバーが起動し、UI からの指示で PDF を生成するアプリケーションが起動しました。非常に簡単な操作で、AI エージェントを開発する実演となりました。

マルチエージェントとデバッグ

続けて、ADK によるマルチエージェント（複数の子エージェントを持つエージェント）の定義の方法も紹介されました。

エージェントがうまく動かない場合、Cloud Logging でエラーログを参照します。Cloud Logging の新機能として、エラーログを Gemini が解析し、ソースコードの修正案を提示します（Investigation）。

デモでは、ADK で開発したマルチエージェントが、Google Agentspace から使用できることも示されました。

Agent2Agent Protocol（A2A）

Agent2Agent Protocol（A2A）についても紹介されました。A2A は、今回 Google から発表された、エージェント間の通信方法を定義したオープンプロトコルです。

参考 : Vertex AI offers new ways to build and manage multi-agent systems
参考 : Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)

A2A は MCP とも併用されます。エージェント間の通信には A2A を利用する一方で、MCP は tools やデータ（Prompts や Resources などを含む MCP サーバーを示すと思われる）への接続等、より汎用的な用途で利用するイメージ図が投影されました。

開発環境

IDE との統合

Gemini によるコーディング補助が、Cursor、VS Code、Windsurf などさまざまな IDE で得られることが示されました。デモでは Windsurf を使って、Java のコードを Gemini がリアルタイムに生成したり、指示に基づいて修正する様子が示されました。

サードパーティモデルの利用

続いて、Vertex AI Model Garden（生成 AI モデルのマーケットプレイス）により、Claude や Llama などサードパーティのモデルを Vertex AI API 経由で利用できることが示されました。デモでは、Claude モデルを Model Garden 経由でデプロイし、Google Cloud プロジェクト ID を指定して、ソースコードから呼び出す方法が紹介されました。

Android Studio

Android Studio が新発表されました。Android アプリ開発者向けのツールであり、コーディングやビルド、テストなど開発ライフサイクル全体を AI が支援します。

参考 : Gemini in Android Studio for businesses: Develop with confidence, powered by AI

Firebase Studio

Firebase Studio は、モバイルアプリ向けのバックエンドプラットフォーム Firebase の開発者向けツールです。

Firebase Studio は、開発のライフサイクル全体で AI が開発者を支援します。自然言語の指示によりプロトタイプアプリを生成したり、デバッグ、テスト、リファクタリング、コードの説明、ドキュメント作成などを行うことができます。Gemini Code Assist エージェントとの連携も可能です。

参考 : Introducing Firebase Studio and agentic developer tools to build with Gemini

スポーツと Gemini

Google と Major League Baseball（MLB）が開催したハッカソンの優勝者が、動画からピッチャーの投球フォームを分析する仕組みを、Gemini を使って簡単に実装した事例が紹介されました。

その他にも、スノーボードのスーパーパイプ競技でコメンテーターとして Gemini が導入された事例等も紹介され、AI が審判やコーチとして活用される可能性を示唆しました。

Data Agents

BigQuery と AI の統合も、より進歩したものになりました。

BigQuery Studio（BigQuery の Web UI）のノートブック上で、BigQuery Dataframes を用いてデータフレーム上にロードしたデータを容易にグラフ化したり、Data Science Agent と表示されたチャット UI 上に自然言語で指示することで、コードが自動生成され、データの可視化を短時間で行う様子がデモされました。