Google Developers AI の最新記事
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Google I/O 2026 デベロッパー基調講演のニュースまとめ
Google は支援型 AI から自律型エージェントへの移行を発表し、Gemini 3.5 シリーズの発売と Antigravity エージェントファースト開発プラットフォームの大幅更新を明らかにした。また、モバイル開発者向けに新 Android CLI ツールや評価リーダーボードも紹介された。
より賢くなったGoogle AI Edge Gallery：MCP統合、通知機能、セッション継続性の追加
GoogleはAndroid向けAIエッジギャラリーアプリにオープンソースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実験的サポートを追加し、Gemma 4が外部データソースと連携して複雑なタスクを調整可能にした。これにより、より能動的で継続的なユーザー体験が可能になった。
LiteRT-LMによるオンデバイス生成AIの高速化
Google AI Edgeが提供する「LiteRT-LM」は、Gemma 4モデルをモバイルやエッジ環境で実行するための最適化インフラであり、メモリ効率の高い動的読み込みとマルチトークン予測により、最大2.2倍の速度向上を実現し、オンデバイスでの多機能・エージェント機能を解放する。
1 年間の革新：Google Cloud と NVIDIA の開発者コミュニティが会員数 10 万人を達成
Google Cloud と NVIDIA が共同で運営する開発者コミュニティが設立から 1 周年を迎え、会員数が 10 万人に達した。両社は引き続き、LLM の最適化や GPU を活用したデータ分析の学習パスを提供し、開発者の支援を強化している。
Google Tensor SDK Beta と LiteRT の発表
Google が機械学習 SDK「Google Tensor ML SDK」をベータ版へ移行し、開発者が Google Pixel 10 デバイスの TPU で高性能なモデルを構築・展開できる機能を LiteRT と統合して提供開始した。
重要な更新：Gemini CLI を「Antigravity CLI」へ移行
Google は、コミュニティ向けの Gemini CLI を、複雑なマルチエージェントワークフロー向けに設計された新しいエージェントファーストプラットフォームである Antigravity CLI へ移行すると発表した。
Genkit ミドルウェア発表：エージェント型アプリの検知・拡張・強化
Google が TypeScript や Python などに対応するオープンソースフレームワーク「Genkit」を発表し、生成呼び出しを中継してリトライやモデル切替、人間による承認機能などを追加できるミドルウェアシステムを提供した。
オンデバイス AI の加速：Arm と Google AI Edge の最適化
Arm が提供するスケーラブル行列拡張 2（SME2）と Google の AI エッジソフトウェアスタックを統合することで、CPU を強力な行列演算アクセラレータとして活用し、オンデバイスでの生成 AI の高パフォーマンスを実現する手法が示された。
ADK を活用して、コンテキストを失わずに一時停止・再開可能な長期実行型 AI エージェントを構築する方法
Google は、HR 採用など数日〜数週間にわたる企業ワークフローを管理できる生産レベルの AI エージェントを実現するため、永続的な状態機械とセッション保存機能を持つ「Agent Development Kit（ADK）」を発表した。これにより、従来型のステートレスなチャットボットから、コンテキストを維持しながら一時停止や再開が可能なエージェントへの移行が可能となる。
Google TPU上でLLM推論を高速化：拡散型予測デコーディングによる3倍の速度向上を実現
UCSD（カリフォルニア大学サンディエゴ校）の研究チームは、Google TPU上でブロック拡散型予測デコーディング手法「DFlash」を実装し、従来の逐次推論のボトルネックを克服して推論速度を3倍に向上させることに成功した。
Gemini Embedding 2 の一般提供：エージェント型マルチモーダル RAG を実現する統合モデル
Google はテキスト、画像、動画、音声、文書を単一の意味空間にマッピングする統合モデル「Gemini Embedding 2」の一般提供を開始した。この新モデルにより、開発者は1回のリクエストで複数のマルチモーダル入力を処理でき、エージェント型 RAG の性能が大幅に向上する。
LiteRTとNPUを活用した実世界向けオンデバイスAIの構築
LiteRTフレームワークは、モバイル開発者向けにNPUsの性能を最大限活用する統一APIを提供し、CPU/GPUの課題を解決して実用的な端末内AIの実装を可能にする。
Agent PlatformのAgents CLI：1つのCLIで開発から本番環境へ
Google CloudはAIエージェントのローカル開発から本番デプロイを一元化する「Agents CLI」を発表した。このCLIはコーディングアシスタントにGoogle Cloudリソースへのアクセスを提供し、開発コストを削減する。
本番環境対応のAIエージェント：モノリシックシステムのリファクタリングから得た5つの教訓
開発チームはGoogle ADKを用い、販売調査プロトタイプを本番環境対応のAIエージェントに改修した。モノリススクリプトをサブエージェントと構造化出力に置き換え、システム障害を解消した。
A2UI v0.9：ポータブルでフレームワークに依存しない生成UIの新標準
A2UI v0.9は、企業の既存デザインシステムを使用してAIエージェントがリアルタイムでカスタマイズされたUIウィジェットを生成するためのフレームワークに依存しない標準を導入した。Python用Agent SDK、共有ウェブコアライブラリ、React/Flutter/Angularの公式サポートにより開発者体験を簡素化している。
MaxText、単一ホストTPUでのSFTとRLのポストトレーニング機能を拡張
MaxTextが、単一ホストTPU構成で教師ありファインチューニング（SFT）と強化学習（RL）の新サポートを導入し、JAXとTunixライブラリを活用して高性能なモデル改良を可能にした。
Gemini CLIにサブエージェントが導入される
GoogleはGemini CLIにサブエージェントを導入した。これらの専門エージェントは複雑なタスクを隔離されたコンテキストで処理し、Markdownファイルでカスタマイズ可能で、@agent構文で呼び出せる。
より優れたAIエージェントを構築する：エージェント・ベイクオフからの5つの開発者向けヒント
Google Cloud AIエージェント・ベイクオフは、単純なプロンプトエンジニアリングから厳密なエージェント工学への移行を強調し、本番環境対応のAIにはモジュラー型のマルチエージェントアーキテクチャが必要だと指摘している。複雑なタスクを専門サブエージェントに分解するなど5つの開発者向けヒントを提示した。
TorchTPU：GoogleスケールのTPU上でPyTorchをネイティブ実行
GoogleがTorchTPUを発表。同社のTPUインフラ上でPyTorchワークロードを最小限のコード変更でネイティブ実行できる新エンジニアリングスタックを提供する。
Gemma 4で最先端のエージェント機能をエッジデバイスに導入
Google DeepMindは、Gemma 4という最先端のオープンモデル群を発表した。このモデルは、オンデバイスで多段階計画と自律的なエージェントワークフローを可能にする。また、Google AI Edge Galleryと高速化を提供するLiteRT-LMライブラリもリリースした。
スキルを備えたADKエージェント構築の開発者ガイド
GoogleのAgent Development Kit（ADK）SkillToolsetは、AIエージェントが要求に応じてドメイン知識を読み込める「段階的開示」アーキテクチャを導入し、従来の単一プロンプトと比較してトークン使用量を最大90％削減する。
トレーニング効率を向上：OrbaxとMaxTextにおける連続チェックポイント機能が信頼性を最適化
GoogleはOrbaxとMaxTextに連続チェックポイント機能を導入し、従来の固定頻度チェックポイントの問題を解決して、モデルトレーニング中の信頼性とパフォーマンスのバランスを最適化した。
ADK Go 1.0がリリース！
GoogleがGo言語向けのAgent Development Kit（ADK）1.0を発表し、実験的なAIスクリプトから本番環境対応のサービス開発へ移行を促進。OpenTelemetry統合によるトレーシング機能やプラグインシステムを導入。
Java向けエージェント開発キット（ADK）1.0.0の発表：JavaにおけるAIエージェントの未来を構築
GoogleがJava向けエージェント開発キット（ADK）1.0.0をリリースし、Google Maps連携、URL取得機能、エージェント間連携プロトコルを追加した。
エージェントスキルで知識ギャップを埋める
Google DeepMindは、静的モデル知識と急速に進化するソフトウェア実践のギャップを埋めるため、エージェントにライブドキュメントとSDKガイダンスを提供する「Gemini API開発者スキル」を開発した。評価結果では、gemini-3.1-pro-previewモデルの性能が28.2%から96.6%に大幅に向上した。
ジャンプして遊ぶ：GeminiとMediaPipeでの構築
Googleは、Gemini CanvasとMediaPipe Pose Landmarkerを使用して、モーション制御ゲーム開発のワークフローを効率化する方法を発表した。開発者はGoogle AI Studioで低遅延モデルや安定したトラッキングポイントを最適化できる。
LlamaParseとGemini 3.1でスマートな財務アシスタントを構築
Googleが、非構造化文書から高品質データを抽出するワークフローを紹介。LlamaParseとGemini 3.1モデルを組み合わせ、複雑な財務表の解析と要約を実現するイベント駆動型アーキテクチャを提案している。
AIエージェントプロトコル開発者ガイド
Googleが、AIエージェントがデータにアクセスし通信する方法を標準化するMCPやA2Aなど6つのプロトコルを紹介。実例として「キッチンマネージャー」エージェントによる在庫管理・取引処理を示す。
Gemini CLIにプランモードが追加
GoogleがGemini CLIにプランモードを追加した。この機能は、AIが複雑なコードベースを分析し、誤実行のリスクなくアーキテクチャ変更を計画できる読み取り専用環境を提供する。
IntelliJとVS CodeのGemini Code Assist拡張機能で「Finish Changes and Outlines」を導入
GoogleがIntelliJとVS CodeのGemini Code Assistに「Finish Changes and Outlines」を導入し、開発者の負担を軽減し、長い手動プロンプトの必要性を排除した。Finish ChangesはAIペアプログラマーとして、コードの完成、擬似コードの実装、リファクタリングパターンの適用を行う。
開発の超能力を解き放て：コアコーディング体験の洗練
Gemini Code Assistチームが、Agent Mode with Auto ApproveやInline Diff Viewsなどの高速ツールによるコアコーディングワークフローの効率化を目的とした一連のアップデートを発表した。
AIエージェントを強化：新しいADK統合エコシステム
Agent Development Kit（ADK）が、GitHub、Notion、Hugging Faceなどのサードパーティツールと連携する統合エコシステムをサポートし、実用的なアプリケーション構築を可能にした。
Google AI Edge Galleryにおけるオンデバイス機能呼び出し
Googleは、FunctionGemmaという270Mパラメータの専用モデルを発表した。このモデルはGoogle AI EdgeとLiteRT-LMを活用し、カレンダー管理やデバイス制御などの複雑なタスクをモバイル端末上で直接実行可能にする。
Geminiで創造的なプロンプトをインタラクティブなXR体験に変える
Android XRチームはGeminiのCanvas機能を活用し、没入型拡張現実(XR)体験の作成を簡素化しています。
Google I/O 2026の準備を始めよう
Google I/Oが5月19日から20日に開催され、Android、AI、Chrome、Cloudの最新情報がライブストリームで配信されます。
Conductorアップデート：自動レビューの導入
Gemini CLIのConductorが、コード品質を自動的に検証する新機能「Automated Review」を導入しました。
Gemini CLI拡張機能の使いやすさ向上
Gemini CLIは構造化された拡張機能を導入し、ユーザー体験を簡素化し、起動時の失敗を防止しています。
公開データの洞察を迅速に取得：Data Commons MCPがGoogle Cloudでホスト開始
Data CommonsがGoogle Cloud Platform上で無料のModel Context Protocolサービスを開始し、ユーザーはセットアップ不要で公開データの分析を迅速に行えるようになりました。
開発者向けナレッジAPIとMCPサーバーの紹介
Googleが開発者向けナレッジAPIとMCPサーバーをパブリックプレビューで公開。新しいツールセットを提供。
Google TPU上でのTunixを使用した簡単なFunctionGemmaモデルのファインチューニング
軽量なJAXベースのTunixライブラリをGoogle TPUで使用することで、FunctionGemmaモデルのファインチューニングが高速かつ簡単に行える。
チャットボットを超えて：信頼できるAIのための青写真
Google開発者エキスパートチームがサンダーヒル・レースウェイパークで「信頼できるAIフレームワーク」をテストした。
LiteRT：オンデバイスAIのためのユニバーサルフレームワーク
TFLiteを進化させたLiteRTは、GPU性能1.4倍向上や新NPU対応など、オンデバイスAIの標準フレームワークとして機能します。
フックでGemini CLIをあなたのワークフローに合わせる
Gemini CLI v0.26.0以降で導入されたフック機能により、エージェントループをカスタマイズできます。コンテキストの追加、ポリシーの適用、シークレットのブロックが可能になります。