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

2026 年 4 月 14 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の採択企業向け勉強会を東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。勉強会では、 NVIDIA 加瀬 敬唯氏より、NVIDIA Robotics Solutions をご紹介いただきました。AWS からは、Physical AI 開発 「データ生成」 フェーズにおける AWS の活用方法と Remote AWS Develop Station のご紹介を行いました。本プログラムについては、過去のブログも参照してください。 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の応募受付を開始 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」キックオフイベントを開催しました 「Physical AI on AWS 勉強会 #1」を開催しました NVIDIA Robotics Solutions のご紹介 Physical AI が今注目される背景と、NVIDIA のシミュレーション技術、そして、世界モデル Cosmos とヒューマノイド向け基盤モデル GR00T について、NVIDIA Robotics Solution Architect の 加瀬 敬唯氏よりご紹介いただきました。 Agentic AI の次のステップとして注目されているのが Physical AI です。Physical AI という言葉は、ヒューマノイドだけでなく、監視カメラ・自動運転・ドローン・工場ロボット等、物理世界を理解し行動する AI 全般を指します。従来の産業ロボットはルールベースで柵の中でしか動けませんが、Physical AI は経験から学習し非構造化環境で動作します。最大の課題はデータ不足で、実ロボットから取得できるデータには物理的限界があるため、シミュレーションによる大規模データ生成が鍵となっています。 Physical AI における最大の課題、データ不足に対して、NVIDIA は実世界におけるロボットの動きを再現しデータを取得できる、さまざまなシミュレーション技術を開発し、提供しています。オープンソースのロボットシミュレーター Isaac Sim を中核に、実環境を iPhone 撮影から 3D Gaussian Splatting で再構築する NeuDex、柔軟物シミュレーションに対応する次世代物理エンジン Newton を提供しています。学習フレームワーク Isaac Lab では強化学習・模倣学習に加え、VR デバイスによるシミュレーション内テレオペレーション（Isaac Teleop）も可能です。 Physical AI のモデル開発においては、シミュレーションによるデータ収集に加え、データの前処理・拡張（Augmentation）・品質評価といった一連のデータパイプラインの整備が不可欠です。NVIDIA からは、この工程を実行するツールやモデルとして、Cosmos Curator（動画キュレーション）、Cosmos Transfer（背景変換）、Cosmos Reason（Physical AI 特化 VLM）を提供しています。 シミュレーションやデータパイプラインに加え、NVIDIA が開発・公開しているモデルやデプロイ向けツールの紹介もありました。Cosmos v2 は、3500 万時間の動画データで学習された世界モデルで、入力映像の続きを予測・生成することでロボットの検証やベンチマークに活用できます。ヒューマノイド向け基盤モデル GR00T N は VLM（System 2）と 120Hz 制御の Diffusion Transformer（System 1）の 2 層構造です。デプロイ向けには GPU 最適化 ROS パッケージ群 Isaac ROS や、異種 GPU リソースを統合管理する OSMO も提供されています。 Physical AI 開発 「データ生成」 フェーズにおける AWS 活用 Physical AI の開発では 「データ生成・収集 → モデル学習 → モデル配信・推論」 の 3 ステップを繰り返します。この各ステップにおける、AWS から提供される NVIDIA GPU の選択肢と、データ生成フェーズにおける AWS の活用方法について、Solutions Architect の杉山より紹介しました。 Physical AI 開発の各フェーズに最適なインスタンスをその理由とともにご紹介しました。データ前処理において、 GPU が不要な場合は、Amazon EC2 C8/M8 等のコンピュート最適化インスタンス、シミュレーションにはレイトレーシングに特化した RT コアと大容量 VRAM を備えリアルタイムレンダリングが可能な Amazon EC2 G6e/G7e (NVIDIA L40S Tensor Core GPU / RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 搭載) インスタンスを推奨しています。学習フェーズでは、VRAM 消費が比較的軽い LoRA ファインチューニングにはAmazon EC2 G6e、大容量 VRAM が必須となるフルファインチューニングには Amazon EC2 P5 (NVIDIA H100 Tensor Core GPU 搭載)インスタンスが適しています。さらに事前学習から取り組む場合は、大規模な分散学習に対応した Amazon EC2 P5en/P6-B200 (NVIDIA H200 / B200 Tensor Core GPU 搭載) インスタンスがおすすめです。 Physical AI モデル開発に利用するデータ生成目的のシミュレーションは、Amazon EC2 上にインストールされた Issac Sim で実行します。そして、生成されたデータは、スケーラブルでコスト効率に優れたオブジェクトストレージである Amazon S3 への保存するのが一般的です。AWS の東京リージョンでは、Issac Sim のリモートデスクトップによるグラフィック操作を快適に行える Amazon EC2 G6e/G7e インスタンスがご利用いただけます。さらに、高性能リモートデスクトッププロトコルである Amazon DCV を利用することで、より快適なシミュレーション環境を実現できます。EC2 間の DCV 接続は無料です。 また、Kubernetes ベースのワークフローオーケストレーターである NVIDIA OSMO もご紹介しました。NVIDIA OSMO は、Physical AI の開発パイプラインである、 「データ生成・収集 → モデル学習 → モデル配信・推論」 を Kubernetes 上で定義・自動実行するオーケストレーターで、各ステージに最適な GPU リソースを自動で割り当てる点が特徴です。NVIDIA OSMO は AWS 上でも利用でき、G 系・P 系インスタンスの選択が自動最適化されるため、インスタンス選定の手間が軽減されます。 スライド資料 Remote AWS Develop Station (RADS)​ Physical AI 開発に便利な Amazon EC2 ベースの開発環境を​簡単に起動/接続/管理できるサンプル 「Remote AWS Develop Station (RADS)​」 を Solutions Architect の原田より、ご紹介しました。 RADS は Amazon EC2 ベースの開発環境を Web ポータル経由で提供するサンプルソリューションです。Isaac Sim や ROS を使ったシミュレーションワークロードを AWS 上で手軽に始められることを特徴としており、ユーザー自身の AWS 環境にデプロイして使うセルフマネージド環境です。接続方式は Amazon DCV（Web / ネイティブクライアント）、code-server（ブラウザ IDE）、SSH（Systems Manager 経由）の 3 種をサポートしています。Web ポータルからインスタンスタイプ・AMI・EBS サイズを選ぶだけで環境が立ち上がり、チームメンバーごとに独立した環境をセルフサービスで作成・停止・削除できます。 ゴールデンイメージには NVIDIA ドライバー・ROS・Isaac Sim に加え、Amazon Bedrock 連携の AI コーディングエージェント（Claude Code 等）もセットアップ済みで、約 5 分で開発を開始できます。 Physical AI 開発におけるユースケースとしては 2 つあります。1 つ目は Issac Sim などを用いたシミュレーションで、DCV 接続まで含めたセットアップ済み環境により、初めての方でもすぐに始められます。2 つ目は AI 駆動開発です。ローカルから分離されたサンドボックス環境として開発環境が起動するため、ローカルに保存された機密データの AI エージェントによる漏洩や改変を心配することなく、長時間エージェントを稼働させたり、大量のエージェントを並列で実行することができます。 利用開始方法もシンプルです。インフラは全て AWS Cloud Development Kit (AWS CDK, コードでクラウドインフラを定義・プロビジョニングするフレームワーク) で定義されており、2 つのコマンドを実行するだけで約 30 分〜 1 時間でデプロイが完了します。現在オープンソース公開に向けて準備中です。 今後のスケジュール 時期 内容 2026 年 5 月中旬 ロボット勉強会: AI 開発者がロボット業界に入っていく上で知っておくべき知識の共有（内容・日程調整中） 2026 年 6 月 1 日 Community Meetup #1 – 登録ページは こちら 2026 年 6 月 25-26 日 Demo Day（中間報告会）at AWS Summit Tokyo 2026（幕張メッセ） 2026 年 7 月中旬 Community Meetup #2 2026 年 7 月下旬 最終成果報告会（AWS 麻布台ヒルズ オフィス 予定） おわりに 本勉強会では、NVIDIA の Robotics Solutions に加え、Physical AI 開発の各フェーズに最適な Amazon EC2 GPU インスタンスの選び方、そしてシミュレーション環境を手軽に構築できるサンプルソリューション RADS をご紹介し、AWS 環境でシミュレーションを実行するための実践的な知識を共有することができました。参加された企業の皆様が、既存の環境と合わせて活用いただくことで、より開発を加速させることができるよう、AWS ジャパンとしても引き続き支援をさせていただきます。 AWS ジャパンは、本プログラムを通じて日本のフィジカル AI の発展に貢献してまいります。採択企業の皆さまの挑戦と、成果発表会をどうぞご期待ください。 関連リンク : –  フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン（発表ブログ） – 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」キックオフイベントを開催しました – 「Physical AI on AWS 勉強会 #1」を開催しました

本ブログは、奈良市 AI・行革推進課 森 大輔 様、株式会社日立システムズ 山田 健太郎 様、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 松本 侑也 の共著です。奈良市における個人番号利用事務系ネットワーク上での生成 AI 活用の取り組みについてご紹介します。自治体の個人番号利用事務系 (マイナンバー系ネットワーク) は、機微情報を扱うためネットワークが厳格に分離されており、生成 AI の活用は困難とされてきました。本ブログでは、ガバメントクラウド上の 個人番号利用事務系ネットワークにおいても、生成 AI による業務効率化の可能性と実務での有用性を確認した 、奈良市と日立システムズの取り組みをご紹介します。具体的なユースケースとして、特定保健指導における面談記録の自動生成を取り上げます。 奈良市の特定保健指導について 特定保健指導とは、生活習慣病の予防を目的として、特定健康診査の結果に基づき、対象者の生活習慣の改善を支援する制度です。保健師や管理栄養士が対象者と面談を行い、食習慣や運動習慣の見直しを支援します。 奈良市では、年間 70 件の規模で面談を実施しています。面談では、対象者の食生活、運動習慣、生活背景などを詳しく聞き取り、個別の状況に応じた助言を行います。面談内容は、主訴・食習慣・運動習慣・アセスメント・助言・反応・次回確認事項の 7 項目などからなる報告書にまとめる必要があります。 従来の課題 自治体における生成 AI 活用の壁 多くの自治体では、業務効率化のために生成 AI の活用を検討しています。しかし、個人番号利用事務系ネットワークは、住民の個人情報・健診データなどの機微情報を扱うため、インターネットとは厳格に分離されており、外部の生成 AI サービスを利用することが困難でした。 生成 AI の活用にはインターネット接続が必要ですが、ネットワーク分離の要件が自治体にとっての「生成 AI 活用の壁」となっていました。 特定保健指導業務の課題 特定保健指導の面談記録作成において、保健師・管理栄養士は以下のプロセスを経て報告書を作成しています。 面談中 ：対象者と会話しながら、手書きでメモを取る 報告書作成 ：手書きメモをもとに、7 項目を含むフォーマット (主訴・食習慣・運動習慣・アセスメント・助言・反応・次回確認事項) に整形し、所定の様式へ手入力する 一連の作業には時間がかかっており、保健師・管理栄養士が対象者への指導やアセスメントに注力する時間を確保するために効率化が求められていました。 ガバメントクラウド上の閉域環境という解決策 本取り組みでは、 生成 AI を閉域ネットワークの中から利用する というアプローチを採用しました。ガバメントクラウドとは、デジタル庁が整備した政府共通のクラウドサービス環境で、個人番号利用事務系からの接続が許可されています。ガバメントクラウド上に生成 AI アプリケーションを閉域環境として構築すれば、機微情報を外部ネットワークに漏らすことなく生成 AI を活用できます。そのため、従来必要であったマスキング処理は不要となり、文脈を保持したまま生成 AI による処理が可能です。 GenU（Generative AI Use Cases）とは 閉域環境での生成 AI 活用を実現するために採用したのが、 Generative AI Use Cases (GenU) です。GenU は、AWS が公開しているオープンソースの生成 AI 業務活用アプリケーションです。 GenU の主な特徴は以下の通りです。 豊富なユースケース ：チャット、文章生成・要約、RAG（検索拡張生成）、音声文字起こし、画像生成など、業務で活用できるユースケースを標準搭載 ユースケースビルダー ：プロンプトテンプレートを設定するだけで独自のユースケース画面を追加でき、コード変更が不要 閉域モード対応 ：インターネット接続のないプライベートネットワーク環境でのデプロイに対応 GenU 閉域モードの仕組み GenU の閉域モードは、クライアントから GenU への通信、および GenU のコンピューティングリソースと AWS サービス間の通信がすべて VPC 内で完結する構成です。 Generative AI Usecases 閉域モードの構成図 閉域モードでは、VPC Endpoints (Interface Endpoint / Gateway Endpoint) を経由して各 AWS サービスにアクセスします。VPC Endpoints を経由することで、 インターネット接続が一切不要な完全閉域環境 で生成 AI アプリケーションを運用できます。 Amazon Bedrock の安全性について 個人番号利用事務系で生成 AI を活用する上で、利用する AI サービスそのもののセキュリティも重要な検討事項です。本取り組みで採用した Amazon Bedrock は、以下の点でセキュリティが確保されています。 入出力データがモデルの学習に利用されない Amazon Bedrock に送信された入力データ（プロンプト）および出力データ（生成結果）は、基盤モデルの学習やサービスの改善に一切使用されません。また、モデルプロバイダーがお客様のデータにアクセスすることもありません。これは AWS が公式ドキュメント（ Data protection in Amazon Bedrock ）で明示しているポリシーであり、住民の機微情報を含むデータが意図せずモデルに取り込まれるリスクはありません。 AWS PrivateLink によるプライベート接続 Amazon Bedrock は AWS PrivateLink に対応しており、VPC Endpoint を経由してアクセスできます。本取り組みの閉域構成では、GenU から Amazon Bedrock への通信もすべて VPC 内で完結しており、インターネットを経由しません。詳しくは Amazon Bedrock and interface VPC endpoints (AWS PrivateLink) をご参照ください。 データがリージョン内に留まる Amazon Bedrock では、デフォルトではリクエストは指定した AWS リージョン内で処理され、データが他のリージョンに転送されることはありません。クロスリージョン推論を明示的に設定した場合でも、データは定義されたリージョン内に留まり、AWS ネットワーク内で暗号化されて転送されます。本取り組みでは国内リージョン内で処理される推論方式を利用しています。詳細は Supported Regions and models for Amazon Bedrock をご参照ください。 各種コンプライアンス認証への対応 Amazon Bedrock は、SOC、ISO、HIPAA など主要なコンプライアンスプログラムの対象サービスです（ Compliance validation for Amazon Bedrock ）。また、Amazon Bedrock を始めとするほとんどの AWS サービスは ISMAP（政府情報システムのためのセキュリティ評価制度）の対象サービス に含まれており、日本の政府・自治体が求めるセキュリティ基準を満たしています。 Amazon Bedrock のセキュリティ特性により、個人番号利用事務系で扱う機微情報を Amazon Bedrock に送信しても、データの安全性が確保されます。閉域ネットワーク構成と Amazon Bedrock のセキュリティ機能を組み合わせることで、多層的なデータ保護を実現しています。 特定保健指導への適用 実証運用の業務フロー GenU の閉域モードを活用した新しい業務フローは以下の通りです。 同意取得 ：面談前に対象者へリアルタイム文字起こしの仕組みを説明し、同意を得る 面談とリアルタイム文字起こし ：保健師・管理栄養士が面談を実施しながら、GenU の音声文字起こし機能で発話をその場でテキスト化する 報告書の自動生成 ：文字起こしテキストを GenU の議事録機能に用意してある特定保健指導用の専用プロンプトにより 7 項目の報告書フォーマットに自動整形する 確認・修正・登録 ：保健師・管理栄養士が生成された報告書の内容を確認・修正し、所定のフォーマットへ転記する 議事録ユースケースの画面イメージ GenU では書き起こした内容をまとめるプロンプトを登録でき、一度登録したプロンプトはメニューからいつでも呼び出せます。 プロンプトカスタマイズの画面イメージ 現場担当者によるアンケート評価 本取り組みの有効性を検証するため、実際に AI 記録作成支援ツールを使用した保健師・管理栄養士 5 名 (延べ 6 件) を対象にアンケート調査を実施しました。 記録作成時間の短縮 従来、手書きメモから報告書 1 件を作成するのに 1〜2 時間かかっていた作業（回答者の 83%）が、AI ツールの活用により 30〜60 分（67%）に短縮されました。 生成品質の評価 生成された内容の正確性について、「ほぼ誤りがなかった」が 67%、報告書の 7 項目についても多くの項目で「そのまま使える」または「ほぼそのまま使える」との評価を得ました。一方、食習慣や助言など一部の項目では部分的な修正が必要との回答もあり、確認・修正のプロセスは引き続き重要です。 業務負担の軽減と継続利用の意向 「記録作成がかなり楽になる」と回答した担当者が 67%、「やや楽になる」を含めると 100%が業務負担の軽減を実感しました。また、今後の継続利用について「ぜひ使いたい」が 100%という結果となり、現場での有用性が確認されました。 関係者コメント 奈良市 CIO 最高情報統括責任者 博士 (情報科学) 中村 眞 様 「市民の個人情報を安全に取り扱わねばならない一方で、労働人口減少を迎える中で様々な業務効率の向上は急務です。国が示すガバメントクラウド移行だけに留めず、奈良市では基幹業務で生成 AI 利用を各社のご支援を得て試行しています。この生成 AI システムは個人番号利用事務系内の特定端末に利用制限し、個人番号などへのアクセス制限など、安全な運用に留意しています。採用した Generative AI Use Cases (GenU) は、開発者が自由にカスタマイズして利用可能な MIT ライセンスのオープンソースです。デジタル庁が進める国の生成 AI システム「源内」のルーツともいえるシステムでもあります。今後の自治体が必要とする機能展開についても期待できるモデルだと考えています。」 株式会社日立システムズ 公共情報サービス第一事業部 公共システム第一本部 ガバメントクラウド推進センタ センタ長 松本 剛知 様 「日立システムズは、長年にわたり自治体の基幹システムを支えてまいりました。個人番号利用事務系における生成 AI 活用は、多くの自治体が関心を持ちながらもセキュリティ上の懸念から踏み出せなかった領域です。今回、奈良市様・AWS 様と三者で連携し、閉域環境での GenU 活用という形でこの課題を解決できたことを大変嬉しく思います。本取り組みで得られた知見を活かし、弊社が担当する全国の自治体のお客様に対しても、安心・安全な生成 AI 活用の実現を支援してまいります。」 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 執行役員 パブリックセクター 技術統括本部長 瀧澤 与一 「AWS は、お客様がクラウドの力を最大限に活用できるよう、セキュリティとイノベーションの両立を重視しています。今回の奈良市様・日立システムズ様との取り組みでは、ガバメントクラウド上の閉域環境でオープンソースの GenU を活用し、Amazon Bedrock を利用したセキュアなアーキテクチャを提案させていただきました。その結果、個人番号利用事務系という高いセキュリティ要件が求められる環境においても生成 AI を本番業務に適用し、実際の業務効率化を実現していただきました。本取り組みの成果は、全国の自治体における生成 AI 活用の道を切り拓くものと考えています。AWS は引き続き、日立システムズ様とともに、自治体 DX の推進を技術面から支援してまいります。」 今後の展望 日立システムズ × AWS の協力体制による自治体展開 本取り組みは、奈良市・日立システムズ・AWS の三者の協力により実現しました。今後は、本実証を先行事例として、より多くの自治体への展開を進めていきます。 日立システムズは約 400 自治体の基幹システムを担当しており、各自治体との信頼関係を築いています。各自治体との信頼関係を活かし、日立システムズが担当する自治体への閉域 GenU の導入を推進します。AWS は GenU 閉域モードの技術支援やアーキテクチャ設計を担当し、安全なガバメントクラウド構築ノウハウを持つ日立システムズと協力しながら展開を加速させていきます。 同様のユースケースへの展開 特定保健指導等で実証した「リアルタイム文字起こし＋報告書自動生成」のパターンは、他の個人番号利用事務系業務にも応用可能です。例えば、母子保健、児童相談、障害福祉など、対面での相談・面談が発生し、記録作成が必要な業務は多く存在します。今後は上記の業務への横展開を検討していきます。 閉域 GenU をユースケース発掘の場として活用 閉域 GenU は、ユースケースビルダー機能により、プロンプトテンプレートを設定するだけで新しいユースケースを追加できます。ユースケースビルダーの特性を活かし、閉域 GenU を「個人番号利用事務系における生成 AI 活用のユースケースを発掘する場」として活用する方針です。 まず閉域 GenU 上でさまざまな業務での生成 AI 活用を試行し、効果が実証されたユースケースについては、日立自治体ソリューション ADWORLD* などの専用の業務アプリケーションとして開発や組み込みを行います。 *) ADWORLD は、株式会社日立システムズの商標および登録商標です。 まとめ 本ブログでは、奈良市と日立システムズが AWS と協力し、個人番号利用事務系ネットワーク上で生成 AI を活用した取り組みについてご紹介しました。 本取り組みのポイントは以下の 3 点です。 ガバメントクラウドの閉域環境から安全に生成 AI を利用する ：ガバメントクラウド上で GenU の閉域モードを活用することで、機微情報をネットワーク外に出すことなく、生成 AI を活用できる環境を実現しました。 リアルタイム文字起こし＋プロンプト設計による業務効率化 ：特定保健指導の面談において、リアルタイム文字起こしと専用プロンプトにより、7 項目の報告書フォーマットへの自動整形を実現しました。音声録音を行わないプライバシーに配慮した設計としています。 日立システムズ × AWS の協力体制による自治体展開 ：奈良市での本番環境での実証をモデルケースとして、日立システムズが担当する自治体への横展開を推進していきます。閉域 GenU をユースケース発掘の場として活用し、実証済みのユースケースは業務アプリケーションへの組み込みやサービス化により、各自治体へ効率的に展開します。 個人番号利用事務系における生成 AI 活用は、自治体 DX の新たな可能性を開くものです。本ブログが、同様の課題を抱える自治体や関係者の皆様の参考になれば幸いです。 著者について 森 大輔 (奈良市) 平成23年4月に奈良市役所へ入庁。滞納整理課、財政課、スポーツ振興課を経て、令和7年4月、AI活用に特化した「AI活用推進課」の設置に合わせて、課長に着任。AIによる業務変革と市民サービスの向上を目指し、課員一丸となって、日々AIの積極的な活用と推進に邁進しています。 山田 健太郎 (株式会社日立システムズ) 公共情報サービス第一事業部 公共システム第一本部に所属。自治体業務システムの基盤開発に携わった経験を活かし、AWS マネージドサービスを活用した業務システムの環境構築や運用支援を担当しています。近年はガバメントクラウド上での業務支援の一つとして、個人番号利用事務系ネットワーク内における生成 AI の活用に取り組んでいます。 松本 侑也 (アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社) パブリックセクター技術統括本部に所属し、自治体のお客様の技術支援を担当。ガバメントクラウドにおける標準化対象業務システムの移行支援や生成 AI の活用支援に取り組んでいます。普段の仕事ではネットワークやセキュリティの技術に触れることが多いですが、サーバーレスの技術が好きです。