Google Cloud 2月の新機能：AIが中心に

AIが主要な進歩で中心に躍り出る

2月はGoogle CloudのAIイニシアチブにとって重要な月であり、インドで開催されたAIインパクトサミットでの力強いプレゼンスと、いくつかの強力なAIツールおよびアップグレードのリリースが特徴でした。このサミットは、科学、教育、スケーラブルなAIソリューションの進歩を目的とした新しいパートナーシップと投資を取り上げ、実世界の問題解決にAIを活用するというGoogleのコミットメントを強調しました。主なハイライトには、高品質な画像生成と印象的な速度を組み合わせたNano Banana 2のリリースが含まれており、GeminiアプリやGoogle検索などの製品全体で、開発者やユーザーにとって高度なビジュアル作成がよりアクセスしやすくなりました。SynthIDの強化も引き続きAI生成コンテンツの識別を支援しています。

画像生成を超えて、GoogleはGeminiアプリ内で説明的なプロンプトやカスタムカバーアートを使用してカスタム音楽を生成できる、同社で最も高度な音楽作成ツールであるLyria 3を発表しました。ProducerAIのGoogle Labsへの統合は、音楽制作における創造的な可能性をさらに広げます。開発者やクリエイティブプロフェッショナル向けに、Flowは現在、単一の合理化されたワークスペース内で画像を生成、編集、アニメーション化するためのトップAI機能を組み込んでおり、アセット管理と作成ワークフローを簡素化しています。

科学的発見とパフォーマンス分析の強化

Google CloudのAIの能力は、アップグレードされたGemini 3 Deep Thinkのリリースにより、複雑な科学的取り組みにまで及びました。この強化されたバージョンは、科学および工学分野で直面する複雑なデータ課題に取り組むように特別に設計されており、理論的概念を超えて、技術的な問題に対して実用的で実行可能な結果を提供します。GeminiアプリのGoogle AI Ultra加入者およびGemini APIを介した早期アクセスで利用可能なDeep Thinkは、研究開発を加速することを約束します。スポーツの分野では、Google DeepMindと共同開発されたGoogle CloudのAIビデオ分析ツールが、Team USAおよびU.S. Ski & Snowboardの選手に競争上の優位性を提供しました。このツールは、かさばるギアであっても2Dビデオから選手の動きを分析し、ほぼリアルタイムのフィードバックを提供して、オリンピック冬季競技大会のパフォーマンスを最適化します。

開発者ツールとインフラストラクチャの強化

2月には、開発者およびインフラストラクチャ管理向けの重要なアップデートも行われました。Datastreamのメタデータ統合とKnowledge Catalogのパブリックプレビューが発表され、StreamsやConnection ProfilesなどのDatastreamアセットの統一ビューが提供されました。この統合により、BigQueryテーブルと並んでDatastreamアセットを検索できるようになり、検出可能性とガバナンスが合理化されます。インフラストラクチャを最新化するユーザー向けに、OSのモダナイゼーションを伴うApigee OPDKからv4.53へのアップグレードに関するガイドがリリースされ、安定したゼロダウンタイムの移行が詳細に説明されました。さらに、Cloud Runワーカープールの一般提供とCloud Run外部メトリクスオートスケーラー（CREMA）のオープンソース化により、非HTTPワークロードの効率的でキューを意識したオートスケーリングが可能になり、サーバーレスAIを大規模に強化します。

API管理とデータ処理の合理化

Google Cloudは、API GatewayおよびCloud Endpoints向けのネイティブOpenAPI v3（OASv3）サポートの一般提供により、APIガバナンスを簡素化しています。これにより、最新のAPI仕様をダウングレードする必要がなくなり、Google固有の拡張機能をOASv3ファイル内で使用して、テレメトリ、クォータ、セキュリティなどのポリシーを直接定義および適用できるようになります。これにより、設計によるセキュリティが向上し、広範な開発者エコシステムとのシームレスな統合が保証されます。データ管理では、Cloud Logging API MCPサーバーの一般提供がリリースノートで強調されており、AIアプリケーションがログエントリと対話できるようになります。さらに、Model Context Protocol（MCP）のDatabase Centerサポートが一般提供され、Gemini CLIのようなAIアプリケーションがDatabase Centerに接続して、フリートの正常性レビュー、インベントリ監査、セキュリティチェックを実行できるようになります。

コンピューティングとストレージの改善

コンピューティングリソースに関して、2月にはNVIDIA GB200 NVL72を搭載したA4X VMのプレビューが行われ、次世代AI推論モデルに高いパフォーマンスと効率を提供し、Google Cloudを高度なAIハードウェアを提供するリーダーとして位置づけました。ストレージの分野では、Google Kubernetes Engine（GKE）がダイナミックデフォルトストレージクラスを導入しました。この機能は、ノードハードウェアの互換性に基づいて適切なストレージ（Persistent DiskまたはHyperdisk）を自動的に選択することにより、混合世代VMクラスター全体のストレージ管理を簡素化します。この抽象化により、複雑なスケジューリングルールなしで運用オーバーヘッドが削減され、最適なパフォーマンスとコスト効率が保証されます。

ユーザーエクスペリエンスとセキュリティの強化

Google Cloudコンソール内のユーザーエクスペリエンスを向上させるダークモードが一般提供されました。この機能は、特に長時間の使用や低照度条件下で、自動または手動のアクティベーションオプションを備えた、モダンで快適、生産的な環境を提供します。セキュリティとIDも進歩し、Cloud Key Management Service（Cloud KMS）での量子耐性デジタル署名のプレビューが行われました。これはNISTの新しいPQC標準に準拠しており、開発者が将来の量子コンピューティング脅威から保護するために量子抵抗暗号を実装するのに役立ちます。従来のGoogle Security Operations SIEMインフラストラクチャの継続的なサポートは2027年4月30日に終了するため、信頼性とセキュリティの向上に向けてGoogle Cloudへの移行が奨励されます。

生成AIモデルの継続的な進化

生成AIモデルの進化は、プレビューで展開される進歩とともに継続しました。Gemini 3.1 Flash-Liteは、Vertex AIを介してエンタープライズ向けに、Gemini APIを介して開発者向けに提供され、強化された画像生成機能を提供しました。よりスマートで複雑な問題解決により適したモデルとして説明されている3.1 Proモデルも、Vertex AIおよびGemini Enterpriseを介したプレビューでのロールアウトを開始し、エージェンティックな未来に向けてビジネスを強化します。さらに、BigQuery MLは、Hugging FaceなどのVertex AI Model Gardenのオープンソース生成AIモデルをサポートし、感情分析やテキスト生成などのSQLベースのタスクのモデル選択肢を拡大します。この最先端AIのさまざまなGoogle Cloudサービスへの広範な統合は、インテリジェントクラウドソリューションのリーダーとしての地位を確固たるものにします。