G-gen の荒井です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Workspace に関する新機能について、公式の投稿記事およびセッションの内容をもとに紹介します。 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 '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp はじめに Keynote Features Workspace Intelligence（GA） Rapid Enterprise Migration（GA） Drive & Document Editor New Gemini capabilities in Sheets, Docs, and Slides（Preview） Ask Gemini in Drive（GA） Third-party data in Sheets（Preview） Collaboration Ask Gemini in Chat（Preview） AI Inbox and AI Overviews in Gmail（Preview） Help from Gemini in every meeting（Preview） AI Features Workspace skills（Coming Soon） Custom Avatars in Vids（GA） Auto browse with Gemini in Chrome（GA） Workspace MCP Server（Developer Preview） Gemini Enterprise app Workspace capabilities in the Gemini Enterprise app（Private Preview） Management Simplified agent governance（GA） New sovereign controls and client-side encryption（Coming Soon） はじめに 以下の Google 公式投稿および実際に現地で行われたセッションを参考に、Google Cloud Next '26 で発表された Google Workspace に関する新機能を紹介します。なお、当記事で紹介する機能の提供ステータス（GA / Preview / Coming Soon）は 2026年4月29日現在の情報です。 参考 : 10 more announcements from Google Workspace at Cloud Next ‘26 参考 : 260 things we announced at Google Cloud Next '26 – a recap Keynote Features Workspace Intelligence（GA） 1日目のキーノートで発表された Workspace Intelligence は、Google Workspace における発表の中で最も重要なアップデートです。 新しいアプリケーションや操作ボタンとして表示されるものではなく、Google Workspace 内の抽象化されたセマンティックレイヤーとしてバックグラウンドで稼働する仕組みです。 公式投稿から引用 Workspace Intelligence は、Google Workspace の各種アプリケーションに保存されたファイルや、Gmail および Google Chat のメッセージ、インターネット上の情報からコンテキストを収集し、ユーザーの立場や業務内容を分析します。これにより、ユーザーが求めるアウトプットを的確に理解し、Gemini がパーソナライズされた回答を生成します。主要な機能は以下のとおりです。 情報収集 Google Workspace およびインターネットの情報から様々なコンテキスト情報を収集します。 状況認識 Gemini の推論技術を用いることで、今ユーザーにとって何が最も重要かを理解し、重要なタスクを把握します。 パーソナライゼーション 過去の仕事やコミュニケーションパターンを学習し、独自の仕事スタイル、話し方、書式設定の好みを理解し、パーソナライゼーションしたアウトプットを行います。 参考 : Google Cloud Next '26速報レポート - キーノート（1日目） - G-gen Tech Blog 参考 : Introducing Workspace Intelligence 参考 : Workspace
Intelligence Contextual AI for the enterprise 参考 : Introducing Workspace Intelligence, with admin controls Rapid Enterprise Migration（GA） 同じく1日目のキーノートで発表された Rapid Enterprise Migration については、キーノート内での詳細な発表はありませんでしたが、ブレイクアウトセッション「Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability」にて具体的な内容が紹介されました。 「Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability」のセッション内容は以下の記事を参照してください。 参考 : Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability（Google Cloud Next '26速報） - G-gen Tech Blog 実質的には、従来より提供されていた Data Import 機能に該当します。Data Import は従来「データ移行（新規）」という名称でしたが、管理コンソールやドキュメントも Data Import と名称が変更されています。 参考 : Introducing data import: An easier, faster, and higher-fidelity migration to Google Workspace at no additional tool cost 参考 : データ インポート ツールについて データ移行ツールは Data Import に集約され、Microsoft 365 から容易にデータ移行を行えます。スライド内で言及されている「データ移行速度が5倍」という点については、従来 Google Workspace に実装されていたデータ移行ツールに比べて速度が速くなったことを意味しています。 当機能は「データ移行（新規）」として既にプレビューで実装されていた機能です。当社による検証結果は、以下の記事で公開しています。 参考 : Microsoft OneDriveからGoogle ドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : Microsoft TeamsからGoogle Chatへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : Microsoft SharePoint OnlineからGoogle ドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : DropboxからGoogleドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog Drive & Document Editor New Gemini capabilities in Sheets, Docs, and Slides（Preview） 自然言語を用いてドキュメント（スプレッドシートやスライド）の作成や編集ができます。サイドパネルの Gemini に自然言語で指示をするだけで、複数枚のスライドやデータに基づいたインフォグラフィックの作成、コメントのフィードバックに基づいた編集が実行できます。作成されたスライドは編集可能な状態を維持するため、後日資料の再編集もできます。 さらに、企業ブランドを反映したテンプレートを参照しドキュメント作成をすることもできるため、ブランドテンプレートへ変換する手間がなくなります。 参考 : New ways to create faster with Gemini in Docs, Sheets, Slides and Drive 参考 : New Gemini capabilities in Google Docs help you go from blank page to brilliance 参考 : Build and edit complex spreadsheets with Gemini in Google Sheets 実際の動作イメージについては、Google から公開されている以下の動画を参照してください。 youtu.be Ask Gemini in Drive（GA） Ask Gemini in Drive を使用することで、自然言語で探したい情報を素早く検索し要約を作成できます。またソースとなるデータも列挙されるため確実な情報を瞬時に入手することができます。 情報検索時はユーザーのアクセス権限を越えた検索はできません。またコピーや複製は行われないため、安全に使用できます。 参考 : New ways to create faster with Gemini in Docs, Sheets, Slides and Drive 参考 : Ask Gemini in Drive now generally available 参考 : AI Overviews in Drive now generally available Third-party data in Sheets（Preview） HubSpot や Salesforce などのアプリからサードパーティデータを Google スプレッドシートにインポートできるようになりました。 また、スプレッドシートの表から、ダッシュボードやヒートマップ、かんばんボードといった簡易アプリを作成できます。アプリ内のデータはソースとなる表のデータとリアルタイム接続されており、リアルタイムに情報が更新されます。生成したアプリはチームメンバーと共有できます。 表データからアプリを生成するデモンストレーションは、以下の動画で確認できます。 youtu.be Collaboration Ask Gemini in Chat（Preview） Google Chat 内に Ask Gemini が追加され、Workspace Intelligence によりパーソナライズ化された Gemini と会話を行うことができます。 重要タスクの確認やメールの検索、ドキュメントの作成など網羅的に業務支援を行います。 参考 : Get started with Ask Gemini in Google Chat Ask Gemini in Chat を用いてスライドを作成するイメージについては、以下の動画を確認してください。 youtu.be AI Inbox and AI Overviews in Gmail（Preview） Gmail に AI Inbox というトレイが追加されます。受信したメールに対して、 AI を使用した以下の機能を提供します。 To-Do リストの作成 返信が必要なメールを探す キーワードではなく、自然言語でのメール検索 受信メールやスレッドの要約 参考 : Search faster and smarter with AI Overviews in Gmail search Help from Gemini in every meeting（Preview） Google Meet の Gemini 機能により、対面での会議でも、Gemini が音声を記録し、議事録を作成できます。また他社の Web 会議ツールを使用していてもデバイスのマイク機能から議事録の作成ができます。Gemini が会議内容やアクションアイテムを記録することで、ユーザーはより一層会話に集中することができます。 参考 : 対面会議で「自動メモ生成」を使用する 当機能についてはブレイクアウトセッション「Transform meetings into outcomes using Google Workspace with Gemini」でも一部言及されています。以下のセッションレポートも参照してください。 blog.g-gen.co.jp AI Features Workspace skills（Coming Soon） Workspace Studio 内で繰り返しタスクを自動化し、Skill として登録できます。Skill は組織に共有可能であり、Google Workspace 内のあらゆる Gemini からその Skill を起動できるようになります。 Custom Avatars in Vids（GA） Nano Banana 2 の機能により、Google Vids のアバターにブランディング要素を追加できます。企業ロゴをアップロードすることで、アバターにロゴを反映できます。アバターの T シャツにロゴを挿入するなどの編集が、簡単にできます。 参考 : Create custom branded avatars in Google Vids with Nano Banana 2 Auto browse with Gemini in Chrome（GA） 当機能は米国の Google Workspace ユーザーにおけるアップデートです。日本のユーザーは、まだ対応していません。 Chrome Enterprise ライセンスを保有する場合、Gemini の自動ブラウジング機能を有効化できます。Web サイトやアプリを横断し複数ステップのタスクを実行します。Workspace のエンタープライズグレードのセキュリティ機能が適用されるため、機密情報は保護されます。 参考 : The new era of browsing: Putting Gemini to work in Chrome Workspace MCP Server（Developer Preview） Workspace MCP Server を使用することで、ドキュメント作成や Gmail の返信の作成など、高度な Workspace 機能を AI アプリケーションやエージェントに組み込むことができます。 参考 : Google Workspace MCP サーバーを構成する Gemini Enterprise app Workspace capabilities in the Gemini Enterprise app（Private Preview） Gemini Enterprise app から Google Workspace の各種アプリケーションへアクセスし、シームレスに作業を進めることができます。Google カレンダーから会議をスケジュールしたり、ドキュメントやスライドを作成・編集できます。 Management Simplified agent governance（GA） Google Workspace 管理コンソールに AI 関連の制御を包括的に管理できる AI コントロールセンター が導入されました。Workspace 内のデータへのエージェントアクセスを監視、制御、監査することで、AI 活用に関するセキュリティリスクを軽減できます。 New sovereign controls and client-side encryption（Coming Soon） Google Workspace の一部エディションではデータの保管場所を米国および EU に限定することができます。 参考 : データの地理的な保管場所を選択する 今後はドイツやインドなど、さらに多くの国がサポートされる計画が発表されました。 また機密性の高いデータについては、クライアント暗号化により、Google を含む様々なエンティティからのアクセスを禁止するセキュリティ機能が実装されます。 荒井 雄基 (記事一覧) クラウドソリューション部 クラウドサポート課 オンプレ環境のネットワーク・サーバーシステムを主戦場としていたが、クラウド領域にシフト。現在は Google Workspace を中心に企業の DX 推進をサポート。 ・ Google Cloud Partner Top Engineer 2025 / 2026 ・Google Cloud 認定資格 7冠 ・Jagu'e'r エバンジェリスト Follow @arapote_tweet

G-gen の杉村です。2026年4月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next '26 の開催 プロダクトの名称変更 概要 Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Composer → Managed Service for Apache Airflow BigLake → Google Cloud Lakehouse Dataproc → Managed Service for Apache Spark Vertex AI → Gemini Enterprise Agent Platform Google Cloud のアップデート オープンモデル Gemma 4 がリリース Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview） Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開 Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能に Google Cloud コンソールでも Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書アタッチが可能に Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開 BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview） Cloud SQL でストレージの縮小ができるように すべての Google Cloud 認定資格で日本語版が受験可能に BigQuery Graph が Preview 公開 Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるように Colab Enterprise で visualization cells が使えるように Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA） Google Cloud〜AWS間のPartner Cross-Cloud Interconnectが一般公開（GA） Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場 データポータルで BigQuery の Conversational Analytics が使用可能に Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーが接続可能に BigQuery の CDC テーブルからマテリアライズドビューを作成可能に Compute Engine、GKE、Cloud Storage で「AI Zone」が公開 Google SecOps が VPC Service Controls に対応 VPC Service Controls の ingress/egress ルールで IAM ロールが使用可能に Google Workspace のアップデート Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に Chrome 拡張機能 Google Vids Screen Recorder が登場 Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場 Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に はじめに 当記事では、毎月の Google Cloud（旧称 GCP）や Google Workspace（旧称 GSuite）のアップデートのうち、特に重要なものをまとめます。 また当記事は、Google Cloud に関するある程度の知識を前提に記載されています。前提知識を得るには、ぜひ以下の記事もご参照ください。 blog.g-gen.co.jp リンク先の公式ガイドは、英語版で表示しないと最新情報が反映されていない場合がありますためご注意ください。 Google Cloud Next '26 の開催 Google Cloud の旗艦イベントである Google Cloud Next が、米国ネバダ州ラスベガスにおいて4月22日（水）から24日（金）までの3日間、開催された。 Agentic（エージェンティックな、自律的な）をテーマに、数多くの新機能が発表された。発表された機能の中には、既に一般公開（GA）されているもの、Preview 公開されているもの、まだ使用可能になっていないものなどが混同している。 主要な発表がされたキーノート（基調講演）については、以下の記事を参照されたい。 blog.g-gen.co.jp blog.g-gen.co.jp また G-gen では、現地に派遣したエンジニアや日本からリモートで情報収集するエンジニアが、各種セッションレポートを公開している。以下のカテゴリ一覧から、Google Cloud Next '26 の関連記事にアクセスできる。 blog.g-gen.co.jp プロダクトの名称変更 概要 2026年4月には以下のように、プロダクトの名称変更が相次いだ。 旧名称 新名称 Looker Studio Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog Knowledge Catalog Cloud Composer Managed Service for Apache Airflow BigLake Google Cloud Lakehouse Dataproc Managed Service for Apache Spark Vertex AI Gemini Enterprise Agent Platform Gemini Enterprise Gemini Enterprise app Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Data Studio returns as new home for Data Cloud assets (2026-04-11) Looker Studio は Data Studio（和名: データポータル）に名前が再変更された。昔の名前に戻ったことになる。経緯は以下のとおり。 もともとは「英名: Data Studio / 和名: データポータル」という名称だった 日本では商標の関係で「Data Studio」という名称が使えないため「データポータル」と表記される 2022年10月の Google Cloud Next '22 で「Looker Studio」に名前が変更され、Looker ブランドに統一された。Looker と Looker Studio の2つの製品が存在する状態になり、混乱を呼んだ 2026年4月に「英名: Data Studio / 和名: データポータル」に戻った システム的には以下の変更がされた。 UI 上の表記が「データポータル（Data Studio）」になった 従来の URL（ lookerstudio.google.com ）にアクセスすると、新しい URL（ datastudio.google.com ）にリダイレクトされる Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Knowledge Catalog release notes - April 10, 2026 Dataplex Universal Catalog は Knowledge Catalog に改名された。 フルマネージドのデータカタログサービス。今回で4回目の名称変更となる。名称の変遷は以下のとおり。 Data Catalog → Dataplex Catalog → BigQuery universal catalog → Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Composer → Managed Service for Apache Airflow Cloud Composer release notes - April 15, 2026 Cloud Composer は Managed Service for Apache Airflow に改名された。 フルマネージドの Apache Airflow であり、データパイプラインの実装等に使われるマネージドサービス。 BigLake → Google Cloud Lakehouse What is Google Cloud Lakehouse? (2026-04-20) BigLake が Google Cloud Lakehouse に改称。 Google Cloud Lakehouse は、Apache Spark、Apache Flink、Trino といったオープンソースのクエリエンジンとの互換性を持つ、レイクハウスフレームワーク。BigQuery を基幹技術とする。 Dataproc → Managed Service for Apache Spark Managed Service for Apache Spark cluster deployment overview (2026-04-22) Dataproc が Managed Service for Apache Spark に改称。 Managed Service for Apache Spark はその名のとおり、フルマネージドの Apache Spark クラスタ。 Vertex AI → Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI to Gemini Enterprise Agent Platform naming changes (2026-04-22) Vertex AI は、Gemini Enterprise Agent Platform と改名された。これに伴い、これまで Gemini Enterprise と呼ばれていた Web サービスは、Gemini Enterprise app と改名された。また Vertex AI プロダクト群は、以下のように名称が変更となる（一部のみ抜粋）。 旧称 旧名称 Vertex AI Gemini Enterprise Agent Platform Gemini Enterprise Gemini Enterprise app Generative AI on Vertex AI Generative AI Vertex AI Studio Agent Studio Vertex AI API Agent Platform API Vertex AI Agent Engine Agent Runtime Vertex AI Search Agent Search Vertex AI Search for Commerce Agent Search for Commerce Vertex AI Conversation Agent Conversation Vertex AI Vector Search Vector Search Vertex AI Training Agent Platform Managed Training Vertex AI Pipelines Agent Platform Pipelines Google Cloud のアップデート オープンモデル Gemma 4 がリリース Gemma 4 モデルの概要 (2026-03-31) オープンモデル Gemma 4 がリリース。商用利用可。以下の種類がある。 E2B / E4B : モバイル、エッジ、ブラウザ向け 31B : より高密度 26B A4B : 高スループットで高度な推論向け Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview） Use the match condition builder (2026-03-31) フルマネージド WAF である Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview）。 CEL 文を書く時の UI 補助ツール。ルールを書く負担が軽減される。 Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開 Veo 3.1 Lite Generate Preview (2026-04-02) Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開。 Veo 3.1 < 3.1 Fast < 3.1 Lite の順で生成秒数あたりの料金単価が安く、Lite が最も安価なモデルとなる。 Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能に About migrating to Google Cloud with Hybrid Subnets (2026-04-03) Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能になった。 クラウド側サブネットにオンプレと同じ CIDR を持たせ、IP アドレスを変えずにサーバーをクラウドへ移行できる。オンプレ側ルーターに Proxy ARP の設定が必要であり、またクラウド側のルーティングも少しトリッキーになる。 Google Cloud コンソールでも Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書アタッチが可能に Google Cloud release notes - April 05, 2026 (2026-04-05) Cloud Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書のアタッチが Google Cloud コンソールでもできるようになった。 従来は DNS 認証した証明書だと gcloud コマンド等を使う必要があった。今後は証明書マップを UI 上で選択できる。 Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開 AI Inference SMT (2026-04-06) Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開。Pub/Sub トピックまたはサブスクリプション内のメッセージを Gemini 等の AI モデルで加工。以下のような用途がある。 メッセージに対してリアルタイムで AI モデルによる推論結果を追加（エンリッチメント） アプリケーション側の処理のオフロード 以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview） The AI.AGG function (2026-04-06) BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview）。Cloud Storage 上の非構造化データ（画像またはテキスト）に対して Gemini を使い「意味的な集計」のような処理ができる。感情分析、コンテンツ要約、ログ分析など。 Cloud SQL でストレージの縮小ができるように About storage shrink (2026-04-06) Cloud SQL でストレージの縮小ができるようになった。従来は拡大はできたが縮小はできなかった。インスタンスの再起動が必要。 プライマリインスタンスとリードレプリカの両方で可能。 すべての Google Cloud 認定資格で日本語版が受験可能に Google Cloud 認定資格の一覧を解説。全部で何個ある？難易度は？ (2026-04-08) これまで日本語版しか提供されていなかった以下の2試験の日本語版が公開された。 Professional Security Operations Engineer Professional Cloud Database Engineer これをもって、14種類すべての Google Cloud 認定資格が、日本語で受験可能になった、 以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp BigQuery Graph が Preview 公開 Introduction to BigQuery Graph (2026-04-09) BigQuery Graph が Preview 公開。 Graph Query Language（GQL）を使ってデータ間の関係性を可視化できる。CREATE PROPERTY GRAPH 文でノードテーブル・エッジテーブルを事前に定義。 Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるように Grant scheduling (2026-04-13) Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるようになった。最大7日後の予約が可能。 Colab Enterprise で visualization cells が使えるように Use visualization cells (2026-04-13) Colab Enterprise で visualization cells が使えるように。データフレームに入れた値を基にチャート（図表）を簡単に UI で作成できる。BigQuery → df → 可視化を UI 上で簡単に行える。 Colab Enterprise の visualization cells Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA） Deploy worker pools to Cloud Run (2026-04-14) Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA）。 Pub/Sub などに対してタスクを取得する pull 型ワークロードを実行するためのフルマネージドのコンテナ基盤。高いコスト効率でコンテナのジョブを実行できる。 Google Cloud〜AWS間のPartner Cross-Cloud Interconnectが一般公開（GA） Partner Cross-Cloud Interconnect for AWS overview (2026-04-14) Google Cloud と AWS を容易に専用線接続できる Partner Cross-Cloud Interconnect が一般公開（GA）。 VPC ピアリングまたは Network Connectivity Center 経由で接続できるため、かなり手軽に Google Cloud 〜 AWS 間で専用線確立が可能。 最短で当日中に接続を確立できる。帯域は1Gbps〜100Gbps。 Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場 IAM roles and permissions (2026-04-15) Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場。 Gemini Enterprise 管理者（ roles/discoveryengine.agentspaceAdmin ） Gemini Enterprise ユーザー（ roles/discoveryengine.agentspaceUser ） これまでは事前定義ロールとして「ディスカバリー エンジン管理者（ roles/discoveryengine.admin ）」および「ディスカバリー エンジン ユーザー（ roles/discoveryengine.user ）」が存在していた。 なお2026年4月現在、これらのロールはそれぞれ名称が違うだけで、含まれている権限が全く同一である。 Gemini Enterprise 管理者 <=> ディスカバリー エンジン管理者 Gemini Enterprise ユーザー <=> ディスカバリー エンジン ユーザー データポータルで BigQuery の Conversational Analytics が使用可能に Data agents in Data Studio (2026-04-16) データポータル（先日、Looker Studio から改名した）の画面から、BigQuery の Conversational Analytics（会話型分析）を使用できるようになった。 データポータル Proライセンスは不要。BigQuery でデータエージェントを作成して、一般従業員にエージェントを配ることが容易になった。 データポータルから BigQuery のデータエージェントを使用する Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開 Configure an ephemeral disk for Cloud Run services (2026-04-20) Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開。 ext4 フォーマットの一時ディスク。インスタンス停止で消去される。 service、job、worker pool いずれでも使用可。従来の /tmp はインメモリのためメモリ料金を消費したが、今後は一時ディスクに逃がせる。 Preview 公開されている2026年4月現在、料金の表記はない。 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Cloud Assist release notes - April 22, 2026 (2026-04-22) 日本語でも使える 表示させているコンソール画面をコンテキストとして読み取る グラウンディング有無を設定 カスタムインストラクション など。その他にも Private Preview で MCP への対応など。 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーが接続可能に Set up your custom MCP server data store (2026-04-22) Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーをデータストアとして接続できるようになった（Preview）。 認証は OAuth。MCP 準拠の外部システムや社内データに Gemini Enterprise app からアクセスできる。 BigQuery の CDC テーブルからマテリアライズドビューを作成可能に Tables with active change data capture (2026-04-28) BigQuery の CDC（change data capture）適用テーブルをベーステーブルとして、マテリアライズドビューを作成可能になった。 ストリーミングデータを受け取るテーブルをベースに、自動更新のマテビューを作成でき、運用負荷の軽減になる。 Compute Engine、GKE、Cloud Storage で「AI Zone」が公開 AI Zones (2026-04-27) Google Cloud で「AI Zone」が公開。Compute Engine、GKE、Cloud Storage が対応。 us-south1-ai1b のような名称の特殊なゾーン。GPU や TPU が優先的に提供される代わりに一部サービスは提供されない。オランダ、テキサス、アイオワのリージョンで使用可能。地理的に隔離されているため、通常ゾーンとのレイテンシは比較的大きい。 Google SecOps が VPC Service Controls に対応 Configure VPC Service Controls for Google SecOps (2026-04-30) Google SecOps の VPC Service Controls 対応が一般公開（GA）。Google SecOps は Google の SIEM 製品。VPC Service Controls による IP アドレス制御や、コンテキストアウェアなアクセス制御が可能になった。 VPC Service Controls の ingress/egress ルールで IAM ロールが使用可能に Configure IAM roles in ingress and egress rules (2026-04-30) VPC Service Controls の ingress/egress ルールで、IAM ロールを使用した許可設定が可能に（Preview → GA）。 これまでプリンシパルやメソッドの指定ができたが特定の IAM ロールを持っている場合のみアクセス許可するよう設定できるようになった。以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp Google Workspace のアップデート Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に Export Google Vids directly to YouTube (2026-04-02) Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に。 MP4 で一度エクスポートする必要がない。限定公開動画のエクスポートも可能。 Chrome 拡張機能 Google Vids Screen Recorder が登場 Record your screen directly from Chrome with the Google Vids Screen Recorder Chrome Extension (2026-04-02) Chrome 拡張機能「Google Vids Screen Recorder」が登場。ブラウザ画面を録画して直接 Google Vids に記録できるため編集や共有が容易になる。 Google Workspace でも個人アカウントでも利用可能。 Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場 Gemini アプリが Mac に登場 (2026-04-15) Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場。 Web 版にない機能として、画面共有して Gemini に質問する機能などがある。 Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Move from conversation to creation with file generation in Gemini (2026-04-27) Gemini アプリで会話結果から Google ドキュメント、スプレッドシート、Microsoft Word（.docx）、Microsoft Excel（.xlsx）、PDF などのファイルを直接、生成可能になった。その他の対応フォーマットは以下のとおり。 Google Workspace files (Docs, Sheets, and Slides) PDF file Microsoft Word (.docx) Microsoft Excel (.xlsx) CSV file (.csv) LaTeX (.tex) Plain Text (.txt) Rich Text Format (.rtf) Markdown (.md) Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に New ways to customize AI-generated meeting notes (2026-04-30) Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に。メモの長さや決定事項を入れるかどうかなど。 ただし、一部機能は英語にしか対応していない。詳細なカスタムプロンプトを入れられるわけではない。2026年4月30日から15日間かけて段階的ロールアウト。 杉村 勇馬 (記事一覧) 執行役員 CTO 元警察官という経歴を持つ IT エンジニア。クラウド管理・運用やネットワークに知見。AWS 認定資格および Google Cloud 認定資格はすべて取得。X（旧 Twitter）では Google Cloud や Google Workspace のアップデート情報をつぶやいています。 Follow @y_sugi_it

このブログは AWS のスペシャリストソリューションアーキテクト Suhail Fouzan、ソリューションアーキテクト Eswar Sesha Sai Kamineni、シニアテクニカルアカウントマネージャー Rizwan Mohammed によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照して下さい。なお、本翻訳では原文公開後の名称変更を反映し、「Amazon Quick Suite」を現在の正式名称である「Amazon Quick」に統一しています。 今日の変化の激しい IT 環境において、インフラストラクチャ全体のパッチ適用コンプライアンスを監視・可視化することは極めて重要です。従来、 Amazon QuickSight で包括的なパッチ適用ダッシュボードを作成するには、各ビジュアルコンポーネントに対して複数のステップを要する手動かつ時間のかかるプロセスが必要でした。 Amazon Quick は、データ分析と可視化の機能を強化する AI 搭載のアシスタントです。このブログでは、 Amazon Quick が自然言語による対話を通じてダッシュボード作成を簡素化し、この体験をどのように変革するかを解説します。多段階の手動プロセスを数回の簡単なプロンプト操作に短縮し、パッチ適用コンプライアンスとインベントリに関する洞察に富んだ可視化を素早く生成する方法を紹介します。AI を活用した機能が、正確性を維持しながら貴重な時間を節約し、組織のパッチ適用状況に関するリアルタイムのインサイトを提供する動的なダッシュボードの作成にどのように役立つかをご覧ください。システム管理者、セキュリティアナリスト、IT マネージャーのいずれであっても、このガイドは Amazon Quick がパッチ適用コンプライアンスとインベントリの監視・レポート方法をどのように革新するかを説明します。 さらに、このソリューションはカスタムインベントリの可視化を通じて、インフラストラクチャの包括的な可視性を提供します。クラウドプロバイダー、AWS ドライバー、インスタンスタイプ全体にわたるコンピューティングリソースの分布を把握するためのグラフを作成できます。 ソリューションの概要 図 1: アーキテクチャ図 このソリューションは、複数の AWS サービスを活用して Amazon Quick のデータセット作成を自動化し、自然言語クエリを使用してデータを可視化します。 AWS Systems Manager （SSM）のアソシエーションを使用して、各ターゲットマネージドノードでカスタムスクリプトが実行され、必要なインベントリ情報を収集して カスタムインベントリパス に配置します。この情報は、SSM Inventory とリソースデータ同期によって Organization 内の各 AWS アカウントから収集され、中央の S3 バケットに保存されます。この S3 バケットは AWS Glue クローラーによってクロールされ、Glue データベースが作成されます。このデータベースのデータは、Amazon Quick が Amazon Athena 経由でクエリし、データセットの作成とデータの可視化を行います。 このソリューションは、 AWS CloudFormation スタックを使用してデプロイされ、データストレージ用の Amazon S3 バケット、データカタログ用の AWS Glue データベースとクローラー、Systems Manager アソシエーション、リソースデータ同期、Amazon Quick のデータセットと分析ダッシュボードを管理するための AWS CloudFormation StackSet などのリソースを作成します。このソリューションは主に 2 つの自動スケジュールで動作します。Systems Manager アソシエーションは 7 日ごとにカスタムインベントリ収集を実行し、AWS Glue クローラーは 12 時間ごとに Amazon Athena データベースとのデータ同期を実行します。両方のスケジュール間隔は、組織固有の要件に合わせて変更できます。 SSM カスタムアソシエーションは、クラウドプロバイダーおよびオンプレミスシステム全体のすべてのマネージドノードからメタデータを収集し、以下のインフラストラクチャ情報を収集・提供します。 Cloud_provider – AWS やオンプレミスの VMware などのクラウドプロバイダー情報 Total_diskspace – プロビジョニングされたディスク容量の合計 Free_diskspace – 利用可能な空きディスク容量 Free_space_percent – 利用可能な空き容量の割合 Diskspace_status – 10% 未満の場合のディスク容量ステータス さらに、インスタンスメタデータとカスタムスクリプトを使用して、EC2 マネージドノードに固有の以下の情報を収集します。 EC2_type – Xen や Nitro ベースのインスタンスなどの EC2 ハイパーバイザータイプ Instance_type – オンデマンドやスポットなどの購入オプション NVMe_version – インストールされている NVMe ドライバーのバージョン ENA_version – インストールされている ENA ドライバーのバージョン License_type – Windows ライセンス付属や BYOL などのインスタンスに関連付けられたライセンス情報 この情報は、各マネージドノードのカスタムインベントリパスに保存されます。SSM Inventory アソシエーションは、 標準のインベントリメタデータ とともにこのカスタムデータをキャプチャします。各アカウントの リソースデータ同期 により、インベントリメタデータが中央の S3 バケットに同期されます。 前提条件 このウォークスルーを実施するには、以下が必要です。 Systems Manager マネージドノード（カスタムインベントリ情報をキャプチャするための Amazon EC2 インスタンスまたは ハイブリッドノード ） アカウントで Systems Manager Inventory が有効化されていること マネージドノードにパッチを適用するための Systems Manager Patch Manager のスキャンまたはインストール操作 Admin pro または Author pro の Amazon Quick ユーザーアカウント CloudFormation StackSet を作成するために必要な権限 AWS Organization ID ウォークスルー AWS CloudFormation スタックを使用してソリューションをデプロイし、必要なリソースを作成します。CloudFormation スタックは、Organization 管理アカウントまたは StackSet の委任管理者アカウントからデプロイできます。中央の S3 バケット、Quick ダッシュボード、およびその他のリソースは、スタックをデプロイしたアカウントとリージョンに作成されます。 デプロイ後、 Amazon Quick を使用したビジュアルの作成 についての手順を説明します。 GitHub リポジトリから CloudFormation テンプレート をダウンロードし、 スタックをデプロイ します。 パラメータエリアで、以下のパラメータを入力します。 SSM Resource Data Sync and Custom inventory configuration セクション: Amazon S3 bucket: AWS Systems Manager リソースデータ同期に使用する Amazon S3 バケットの名前 Target type: カスタムインベントリアソシエーションのターゲットタイプ。すべてのインスタンスの場合は ALL、タグベースのターゲットの場合は TAG を指定し、次のパラメータにタグキーと値を入力します Tag key for targeting instances: 対象インスタンスのタグキー Tag value for targeting instances: 対象インスタンスのタグ値 AWS Accounts Options セクション: AWS Organization ID: AWS Organization ルート ID（r-xxx）または Organization Unit ID（ou-xxx） AWS Account IDs: Organization または OU にデプロイする AWS アカウント ID のリスト（アカウントは指定した Org/OU のメンバーである必要があります）。Organization または OU 内のすべてのアカウントにデプロイする場合は空のままにします AWS Account Regions: AWS リージョンのリスト 図 2: AWS CloudFormation パラメータ – Organization デプロイ Organization を使用せずにアカウントにデプロイする場合: AWS Organization ID: フィールドを空のままにします AWS Account IDs: デプロイする AWS アカウント ID のリスト（アカウントはいずれの Organization にも属していない必要があります） AWS Account Regions: AWS リージョンのリスト 図 3: Organization に属さないアカウント用の AWS CloudFormation パラメータ Amazon Athena セクション: Amazon Athena Database Name: AWS Systems Manager リソースデータ同期用の Amazon Athena データベース名 Amazon Quick セクション: Amazon Quick user: Amazon Quick のユーザー名を入力します Resources タブに移動して、CloudFormation スタックによって作成されたリソースを確認します。 CloudFormation のデプロイが完了したら、アカウント上の SSM インベントリアソシエーションの実行が完了するまで待ちます。デフォルトでは、インベントリアソシエーションは 30 分ごとに実行されます。インベントリの実行が完了したら、以下の手順に従って Glue クローラーを実行します。 AWS Glue クローラーコンソール に移動します 「SSM-GlueCrawler-*」で始まるクローラーを選択します Run を選択してクローラーを実行します Glue クローラーは、中央の S3 バケットからインベントリデータをクロールし、Glue データベース ssm_datasync_resources を更新します。 Quick ユーザーと権限の検証 Quick ユーザーロール: Amazon Quick コンソール に移動してサインインします 右上のユーザーアイコンを選択し、 Manage Quick を選択します Manage users を選択し、Quick ユーザーのロールとして Admin Pro を選択します 図 4: Amazon Quick ユーザーの権限 Quick の権限: 同じページの左メニューで、 Permissions の下にある AWS resources を選択します Amazon Athena と Amazon S3 を選択します。Select S3 buckets で、先ほどデプロイした CloudFormation テンプレートによって作成された Systems Manager インベントリおよびパッチ適用データ用の S3 バケットを選択します。また、Amazon Athena のクエリ結果出力先として設定した S3 バケットも併せて選択してください Save を選択します 図 5: Amazon Quick ロールの S3 バケットへの権限 Amazon Quick を使用したビジュアルの作成 Quick のホームページで、 Analysis を選択し、CloudFormation スタックによって作成された SSM Inventory Analysis を選択します Visuals の下にある Build アイコンを選択します。ビジュアルを構築するためのクエリを入力するサイドパネルが開きます 以下は、ビジュアルを生成するためのプロンプト例です。必要に応じてプロンプトやビジュアルをカスタマイズできます プロバイダー別マネージドノード このビジュアルは、さまざまなクラウドプロバイダーおよびオンプレミスインフラストラクチャにデプロイされたマネージドノードの数を表示し、プラットフォーム間のワークロード分布に関する洞察を提供します。 プロンプトとして「 Create a pie chart for count of resourceid by provider 」と入力し、BUILD を選択します または、「 Create a visual for count of resourceid by provider 」と入力して、Amazon Quick にビジュアルタイプを決定させることもできます Amazon Quick がビジュアルを生成します。 Add to Analysis を選択し、必要に応じてビジュアルのサイズを変更します 見出しをダブルクリックして編集し、「Managed Node by Provider」に更新します 図 6: Amazon Quick を使用したビジュアルの構築 ステータス別マネージドノード プロンプトとして「 Create a donut chart for count of resourceid by instancestatus 」と入力し、BUILD を選択します Add to Analysis を選択し、必要に応じてビジュアルのサイズを変更します。ビジュアルの見出しを更新します 以下に説明する他のビジュアルについても、異なるプロンプトを使用して同じ手順に従いビジュアルを生成します 図 7: ステータス別マネージドノード OS 別マネージドノード プロンプト: 「 Create a donut chart for count of resourceid by platformname 」 図 8: OS 別マネージドノード プラットフォーム別マネージドノード プロンプト: 「 Create a donut chart for count of resourceid by platformtype 」 SSM Agent バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by version and application name equals Amazon SSM Agent 」 ディスク容量ステータス プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by diskspacestatus 」 図 9: 運用ダッシュボード Amazon EC2 インスタンス固有のビジュアル 以下のビジュアルは、SSM カスタムインベントリアソシエーションから取得した Amazon EC2 インスタンスの詳細情報を表示し、さまざまな AWS 固有のコンポーネントとリソース構成に関する貴重な洞察を提供します。 以下は、ビジュアルを作成するためのプロンプトです。 AWS PV Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by application version and application name equals AWS PV Drivers 」 ビジュアルから null または empty データを選択し、 Exclude null を選択します。 Add to Analysis を選択してビジュアルを分析に追加します。これは、このビジュアルに該当しない他のプロバイダー（オンプレミスやハイブリッドノードなど）の null/空の値を除外するためです ダッシュボードにテキスト見出しを追加するには、ペインの上部にある Add Text アイコンを選択し、テキストを AWS Dashboard に変更します Amazon EC2 ENA Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by enaversion 」 AWS NVMe Driver バージョン プロンプト: 「 Create a visual for count of resourceid by nvmeversion 」 ライセンスタイプ別 Amazon EC2 インスタンス プロンプト: 「 Create a pie chart for count of resourceid by licensetype 」 インスタンスタイプ別 Amazon EC2 インスタンス プロンプト: 「 Create a pie chart for count of resourceid by instancetype 」 図 10: AWS EC2 メトリクスダッシュボード コンプライアンスシート コンプライアンスシートは、特にパッチおよびアソシエーションのコンプライアンスに焦点を当てたコンプライアンス固有の可視化を作成するために使用されます。ここでは、非準拠のパッチを強調表示するビジュアルを生成するとともに、不足しているパッチの包括的なリストを提供し、システムのセキュリティポスチャの明確な概要を示します。 シートの上部から Compliance シートを選択します 以下は、コンプライアンス固有のビジュアルのプロンプト例です パッチコンプライアンス別マネージドノード プロンプト: 「 create a pie chart for count of resourceid by compliance status for compliancetype equals Patch 」 アソシエーションコンプライアンス別マネージドノード プロンプト: 「 create a pie chart for count of resourceid by compliance status for compliancetype equals Association 」 プロバイダー別パッチ準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a donut chart for count of resourceid by provider for compliancetype equals Patch and compliance status equal COMPLIANT 」 プロバイダー別パッチ非準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a donut chart for count of resourceid by provider for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT 」 OS 別パッチ準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a visual for count of resourceid by platformname for compliancetype equals Patch and compliance status equal COMPLIANT 」 OS 別パッチ非準拠マネージドノード プロンプト: 「 create a visual for count of resourceid by platformname for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT 」 不足しているパッチ プロンプト: 「 create a pivot table with provider, accountid, region, platformname, resourceid, patch title for compliancetype equals Patch and compliance status equal NON_COMPLIANT and patch status equal Missing 」 図 11: コンプライアンスダッシュボード ビジュアルが作成されたら、 Publish を選択してダッシュボードを公開します。さらに、Amazon Quick を活用して詳細情報を取得したり、ダッシュボードとインタラクションして質問に対する回答を得ることもできます。例えば、ディスク容量が危険な状態のマネージドノードのリストを取得するには、「 List of resourceid by diskspacestatus equal Critical 」というプロンプトで回答を得ることができます。 クリーンアップ リソースを削除するには: AWS CloudFormation コンソール に移動します Stacks を選択し、 ssm-inventory-patching-dashboard という名前のスタックを選択します Delete を選択し、 Delete stack を選択します Amazon Quick コンソール に移動します ダッシュボード、分析、およびデータセットを削除します まとめ このブログ記事では、Amazon Quick が Systems Manager のパッチ適用およびインベントリダッシュボードの作成をどのように簡素化するかを紹介しました。自然言語によるインタラクションを活用することで、かつては複雑で多段階のプロセスだった作業が、包括的な可視化を生成するシンプルで直感的なプロンプトに変わりました。このソリューションは貴重な時間を節約するだけでなく、クラウドおよびオンプレミス環境全体のパッチ適用コンプライアンス、インベントリステータス、インフラストラクチャ分布に関するリアルタイムの洞察を提供します。 さらに、Amazon Quick は自然言語プロンプトによるダッシュボードデータのインタラクティブなクエリを可能にし、特定の情報を素早く取得できます。AWS Systems Manager と Amazon Quick を含む AWS サービスの組み合わせにより、組織はハイブリッドインフラストラクチャの管理を強化しながら、監視とレポートのプロセスを簡素化できます。パッチコンプライアンスの管理、インベントリの追跡、AWS 固有のコンポーネントの監視のいずれであっても、このソリューションはインフラストラクチャの可視化と管理に対する合理化されたアプローチを提供します。CloudFormation テンプレートをダウンロードし、AI を活用した可視化を数分で実装して、今すぐインフラストラクチャ監視を変革しましょう。 AWS Systems Manager のパッチ適用機能の詳細については、 AWS Systems Manager Patch Manager のドキュメント をご覧ください。 Suhail Fouzan Suhail Fouzan は、Amazon Web Services（AWS）のスペシャリストソリューションアーキテクトで、IT 業界で 15 年以上の経験を持っています。Microsoft ワークロード、移行サービス、AWS Systems Manager を使用したオペレーション管理を専門とし、お客様のインフラストラクチャの AWS への移行を成功に導いています。仕事以外では、クリケットを楽しんだり、家族と過ごしたりしています。 Eswar Sesha Sai Kamineni Eswar Sesha Sai Kamineni は、Amazon Web Services のソリューションアーキテクトです。クラウドソリューションの設計を支援し、技術的なガイダンスを提供することで、お客様のビジネス変革を支援しています。George Mason University でデータアナリティクスエンジニアリングの学位を取得しました。AI と機械学習に深い関心を持っています。テクノロジーの新しい進歩について読んだり、ハイキングを楽しんでいます。 Rizwan Mohammed Rizwan Mohammed は、AWS のシニアテクニカルアカウントマネージャーで、エンタープライズのお客様が AWS サービスを採用し、新しいアーキテクチャを構築し、現在の実装を最適化するのを支援しています。クラウドオペレーションと Microsoft ワークロードを専門とし、お客様のオペレーショナルエクセレンスの向上に情熱を注いでいます。 翻訳は Solutions Architect の小野が担当しました。原文は こちら です。