Google I/O 2026で発表されたすべて

xguru · 2026-05-21T11:01:01+09:00

中核となる軸は Gemini 3.5 Flash、Gemini Omni Flash、Antigravity 2.0、Google AI Studio、Gemma 4、Android 17、Chrome/Web、Firebase、Google Play、AI時代の開発者能力 Googleはモデル発表だけでなく、エージェントが実際の製品、ブラウザ、クラウド、モバイルアプリ、データ、ドキュメント、テスト環境にアクセスする開発フローを前面に打ち出した開発ツールはコードを代わりに書く段階を超え、計画、実行、検証、デバッグ、デプロイ、評価、複数エージェントの調整まで拡張されている Android、Flutter、Chrome、Firebase、Google Playはいずれも、Geminiとエージェントツールを既存の開発フローの中に組み込む形で拡張されているコード作成よりも、検証コスト、コンテキスト提供、ツールへのアクセス権限、ランタイム観測、テスト基盤、組織の文書化とシステム設計がより大きなボトルネックとして浮上しているセッション 1 - Google keynote 毎月 850万人以上がGoogleモデルでアプリや体験を作っている GoogleのモデルAPIは1分あたり約 190億トークンを処理している AI Searchの利用状況: AI Overviews は月間 25億人以上が利用している AI Mode は月間 10億人以上が利用している Gemini app の月間アクティブユーザーは、昨年のI/O時点の 4億人から 9億人以上に増加した Nano Banana モデルで生成された画像は 500億枚以上に達する Gemini 3.5 Flash は製品全体とAPI全体で利用可能で、高速実行と高いコスト効率を中核的な特徴としている Gemini Omni Flash はOmni系列の最初のモデルで、マルチモーダルな入出力をより広く扱う方向性を持つ Antigravity 2.0 は世界中で利用できるスタンドアロンのデスクトップアプリで、エージェント対話、プロジェクト、タスク管理を1画面で扱う Antigravity大規模デモ: 93個のサブエージェント、15,000回以上のモデルリクエスト、26億トークンにより、空のプロジェクトから動作するOSコアを作成した Gemini 3.5 Flash の性能とコスト効率を活用し、1,000ドル未満のAPIクレジットで実行したセッション 2 - Developer keynote Googleは開発者向けに、モデル、エージェントツール、ユーザープラットフォーム、インフラをまとめて結び付ける流れを示した Managed agents がGemini APIに導入され、AntigravityのようなエージェントハーネスをAPIの形で利用できる Google Antigravity 2.0 はエージェント中心のデスクトップアプリで、複数のエージェントが開発作業を分担して処理する構造を持つ Antigravity SDK により、エージェントフローを直接カスタマイズしてデプロイできる Google AI Studio では、新規ユーザーがクレジットカードなしで Cloud Run に直接デプロイできる Google Workspace 連携により、AI StudioがWorkspaceデータをアプリ生成フロー内で利用できるようになった Google AI Studioでアイデアをそのまま Androidアプリにするフローが可能になった Gemma 4: Apache 2ライセンスで提供される初月で 1億ダウンロードを達成した Gemma全体のダウンロード数は 5億件以上に増加した Chrome DevTools for Agents はAntigravityと 20以上のコーディングエージェントで利用できる Gemma 4 をLoRAでファインチューニングし、CIパイプラインですぐ使えるbashコマンド応答を作成して、ローカルノートPCにデプロイしたセッション 3 - Agent-first workflows from prompt to production AI Studioで作成したアプリを Cloud Run と Firebase にデプロイした後、運用段階のデバッグや分析までをエージェントフローでつなげる 50以上のマネージドMCPサーバーを通じて、エージェントがGoogle Cloudのツールやデータにアクセスする Developer Knowledge MCP はGoogleドキュメントベースの最新情報をエージェントツールに取り込み、古いドキュメントの問題を減らす最新ドキュメントのスナップショットは、おおむね 8〜12時間単位でエージェントツールに反映される Data Agent Kit と BigQuery MCP を使って、Firestore、BigQuery、ログデータを分析し、ダッシュボードを作成する Antigravityはアプリのエラーを調査し、関連ファイルを見つけて修正し、GitHubコミットまでつなげられる Cloud Run にデプロイされたremediation agentとCI agentが、Eventarc、Pub/Sub、Geminiと連携してエラーを調査・修正する複数のエージェントが A2A(agent-to-agent) 方式で互いに作業をやり取りするエージェント開発は試作品生成で終わらず、デプロイ、モニタリング、データ分析、自動復旧まで拡張されるセッション 4 - What’s new in Android Android 17 は、アプリの過剰なメモリ使用がユーザー体験を損なわないよう、メモリ制限と関連ツールを追加する Android 17はexcessive memory、cold start、excessive CPUのような条件を自動分析対象にする Android 17対応アプリは、ローカルネットワーク機器を検出して接続するために ACCESS_LOCAL_NETWORK 権限が必要になる GoogleはAndroid UIを Jetpack Compose で構築する方向を強化している Compose 1.10 と Compose 1.11 には、性能、ハイブリッドUI、新APIの改善が含まれる AppFunctions とGeminiの連携は非公開プレビュー段階で、アプリがGeminiのオーケストレーション対象になれる ML Kit Prompt API の開発者プレビューで、一部の新機能をテストできる Android 17はEclipsa Video、HE-AAC音声品質改善、CameraXとMedia3ベースのカメラ・メディア改善を提供する大画面アプリは Navigation 3 とCompose Adaptiveライブラリを使い、従来のモバイル制約にあまり縛られない方向へ進んでいる Wear OS向けCompose 1.6はNavigation 3と、省電力状態のコンテンツ管理を支援するmode managerをサポートするセッション 5 - What’s new in Chrome Chromeは、Webサイトがエージェントおよびエージェント型ツールを使うユーザーに対して適切に動作するようにすることに重点を置いているモデルの基本知識だけに依存せず、最新の Baseline とWeb機能を開発ツールに結び付けようとしている昨年以降 55の機能がBaseline Widely Availableの状態になった発表時点で 52の機能がBaseline Newly Availableの状態にある Chromeは4週間ごとに更新されるため、コーディングエージェントが最新のWeb機能を知らないと古い実装を作りやすい Chromeの Prompt API はChrome 148で提供される Navigation API、View Transitions、HTML-in-Canvas、declarative partial updatesが開発フローに組み込まれる Chrome拡張機能の開発者は、インストール、サービスワーカー、side panel、popupを自動で検査してデバッグできるようになる Chromeは、Webパフォーマンス、identity、securityなどの高水準スキルと 100以上の共通ユースケースガイドをエージェントに提供する方向へ拡張している最新のWeb機能とブラウザ対応情報をエージェントに与えることで、古い互換性パターンの繰り返しを減らせるセッション 6 - What’s new in Google AI Geminiモデルファミリーは、テキスト、画像、音声、動画、コード入力と複数の出力形式を扱うマルチモーダルモデル群である Gemini 3.5 ProとFlashの役割: Gemini 3.5 Proは複雑な問題解決に重点を置く Gemini 3.5 Flashは性能、速度、コストのバランスを担う AI StudioのBuild機能は3.5 Flashをデフォルトモデルとして使用する Nano Banana 2はAI Studioで直接試せる Gemini Omni Flashは入力から動画を含む出力を生成できるモデルである Gemini LiveとLive APIは音声ベースのインタラクションをサポートする Interactions APIはAI Studio内でエージェントとやり取りするための機能である Gemma 4のアクセシビリティ: AI Studio playgroundで試せる Gemini APIで一部無料コールも可能である 256,000トークンのコンテキストウィンドウを備え、Hugging Faceで見つけられる Gemini Robotics 1.6、Genie 3、Antigravity 2.0、オープンモデルと独占モデルを組み合わせてコストを下げる戦略もあわせて紹介されたセッション 7 - Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity Google AI Studioは、モデルplaygroundを超えて、アイデアをアプリにしてデプロイする場へと広がっているモデル、エージェント、アプリ生成、Workspace連携、Cloud Runデプロイがひとつの流れに組み込まれる AI Studioのアプリセクションはまもなく提供予定で、アプリ生成とデプロイをより直接的に扱う AI Studioで作成したコードをAntigravityへワンクリックでエクスポートする機能が追加された Antigravity 2.0はコード作成だけでなく、複数の作業をエージェントとして調整するmission controlの役割を担う Antigravity 2.0はtask list、implementation plan、変更ファイルのレビューを中核フローとしているコードレビューと変更確認をAntigravity 2.0内で直接処理できるブラウザテスト、計画立案、複数ファイルにまたがる機能実装、end-to-end検証のような重い作業をエージェントに任せる構造である Google AI Studioで約20分で新しいビジネスアプリを作り、Antigravityでさらに発展させる Google AI Studioは「prompt to app」の素早い出発点であり、Antigravityはアプリを実際の開発作業へ育てるツールであるセッション 8 - Unlock modern web capabilities in your AI coding workflows コーディングエージェントが最新のWeb機能を知らないと、古いブラウザ互換性基準でコードを作りがちである Chromeは過去1年間で50の新機能をリリースしたが、モデルの知識カットオフのため、多くの機能がモデルに届いていない Interest Invokers APIの例では、エージェントが古い属性名interesttargetを使ってしまう問題が見られる Modern Web Guidanceは、エージェントが最新のWeb機能と推奨実装を見つけられるよう支援する知識パッケージであるエージェントは回答前にローカルパッケージ内で意味ベースの検索を実行するガイドの規模と構造: 現在100件以上のガイドがある機能ごとのskillをすべて上位ツールとして公開せず、必要なときに探して使う構造であるガイドは理想的な最新実装とfallback推奨案をあわせて提供するブラウザ対応要件がなければ、エージェントはBaseline Widely Availableをデフォルト前提とする AGENTS.mdに「Chrome 144以上のみ対応」のような条件を書くと、エージェントは不要なfallbackを避けられる ChromeチームはGemini 3.1、Claude Opus 4.7、GPT 5.5のようなモデルを対象に毎日評価を回しているセッション 9 - What’s new in Firebase Firebaseは、人とエージェントの双方がアプリを作成・拡張できるagent-native platformへ移行している Firebase Data Connectは、SQLベースのアプリ開発を支援するFirebase SQL Connectへ進化した Firebase SQL Connectのcustom resolverにより、Cloud FunctionsやBigQueryのようなGoogle Cloudサービスを接続できる Firestoreはgeo search、native full text search、semantic matchをサポートする Firebase AI Logicは最新モデルをサポートし、Maps groundingで位置認識AI機能を作成できる Nano Bananaの画像生成制御機能もFirebase AI Logicで利用できる Firebase AI LogicはiOS、Chrome、Androidでローカル・ハイブリッド推論をサポートし、ローカルモデルがない場合はcloud-hosted modelへfallbackする Dart support for Cloud Functions in Firebaseがexperimental previewとして提供される AI StudioはGoogle Workspaceと接続され、Sheets、Docs、Gmail、Calendarのデータをアプリで使える Firebase agent skillsはAndroid、iOS、web、Flutterで利用でき、Crashlytics対応も拡張されるセッション 10 - What’s new in Google Play Play Billingは65以上の市場で300以上のローカル決済手段をサポートする Google Playには8億9,000万人以上の購入準備ができたユーザーがいる Google Play Billingと代替決済をあわせて提供できる選択肢が拡大し、低いサービス手数料も予告されたアプリ発見はGemini app、Android、Webへ拡張され、ユーザーはGemini内でアプリやゲームを見つけられる Geminiは静的なリンク一覧の代わりに、アプリの実際の機能とstore listing情報を活用してアプリを提案する一部のトピックでは、GeminiとPlayのユーザーが45万件以上の映画・TVコンテンツを探索できる Play Consoleでは、Eclipsa VideoやGoogle Sheetsのような構造化ファイルをアップロードすると、Geminiがlistingを事前入力する Geminiはbulk price changes、import skills、metadata configurationのようなPlay Console作業を支援する予定である in-app subscription management APIにより、アプリ内でユーザーがサブスクリプションプランを簡単に変更できる昨年、Google Play Billingは34億ドルの詐欺試行と1億3,000万ドルのabusive refundsを防いだセッション 11 - Defining the agentic AI era Gemini、Search、Gemini app、Google DeepMindが同じ方向性でエージェント型AIを扱っている Gemini 3.5 FlashはSearch内でも利用できる Searchは、素早い回答とより長いagentic taskの間でバランスを取る必要がある Gemini Sparkは、ユーザーが任せておいた仕事を裏側で処理するalways-on agentの役割を担うモデルは単純なチャット応答を超えて、Google製品全体と外部エコシステム上で動作する必要がある PythonからGoへ翻訳した内部ツール: テスト付きの既存プログラムを別の言語へ翻訳する作業は、モデルにとってより明確な問題である一部の内部ツールは一晩で10〜20倍高速化した新しいagentic worldに合わせて、Google内部のソフトウェアインフラもさらに速く変化できるハードウェア、モデル規模、製品への適用、フィードバックループがかみ合ってこそ、GeminiをGoogle製品全体に組み込める問いの焦点は「モデルが何をできるか」から「モデルを製品や業務フローにどう配置するか」へ移っているセッション 12 - What’s new in Android development tools Android開発ツールは、人間の開発者だけでなくコードベースに配置されるAI agentまで考慮して設計されている Android Studio OtterはGemini EnterpriseとGoogle Oneアカウントをサポートする Android Studioはローカルモデルとリモートモデルを取り込んで使える Android Benchは、Android開発作業にどのモデルを使うべきかを判断する基準の役割を果たす Compose Previewから直接UI変換を依頼して、エージェントがより良い文脈で作業できるようにすることができる promptだけでadaptive Android appを作るagent-based new project wizardを利用できる Android Studioには、adaptive API統合やXMLからComposeへの変換といった作業を支援する約10個のskillが含まれる新しいAndroid CLIはLLMワークフローを支援し、新規プロジェクト作成では他のGradle LLMツールよりトークン使用量を70%以上削減する Antigravity CLI、Android CLI、Android skillをまとめることで、AntigravityからでもAndroidアプリ開発を始められる Android Studio QuailとAndroid 17デバイスでは、ネットワークを切り替えたりノートPCを再起動したりしてもデバイス接続が維持されるセッション 13 - What’s new in Flutter Flutter 3.44とDart 3.12が同時に公開された Flutterプロジェクトには今年1,700人以上のcontributorが参加している毎月150万人以上の開発者がFlutterでビルドしている Flutter 3.44では、Android API 34以上でVulkanをサポートするデバイスで新しいrendering modeを試せる Toyota 2026 RAV4のinfotainment systemにFlutterが使われている DartベースのCloud Functions for Firebaseでは、AOTコンパイルのおかげでcold startが10msまで下がるケースがある Firebase AI Logicにはサーバーprompt templateが追加され、アプリ内にpromptを直接入れる必要がなくなった Firebase Agent Skills for Flutterが、full-stack FlutterとFirebaseアプリの構築ガイドをエージェントに提供する LiteRT-LMサポートがflutter_gemmaパッケージにまもなく追加される予定だ Flutter desktopではCanonicalがlead maintainerかつstrategic stewardとして参加しているセッション 14 - What’s new in the Gemma open model family Gemma 4はGemmaファミリーで最も強力な公開モデルとなった 2Bから31Bまで複数のサイズで提供され、モバイル、ノートPC、クラウドで利用できる Gemmaは2024年に1Bから27Bへと続くモデルファミリーとして始まった Gemma 4はopen weightモデルであり、オープンソースエコシステムと互換性がある MTPとspeculative decodingにより、decode speedを最大3倍高められる AndroidエコシステムにはGemma 4のday-zero implementationが用意される Android APIを通じてスマートフォン上で小型のGemmaモデルを直接実行したり、Gemini APIへのアクセスが難しい環境でローカルGemmaモデルを使ってAndroidアプリをコーディングしたりできる Cloud Run上のADK(agent development kit)とGemma 31Bを使って、データベースを理解して答えを見つけるエージェントを作る Gemma 4は、Transformers.js、Ollama、LM StudioのOpenAI互換インターフェースを通じてブラウザやローカル環境で実行できる企業向けクラウド、ローカルマシン、ブラウザ、モバイルのすべてがGemmaの実行環境になるセッション 15 - What’s new in Web UI 2026年のWeb UIアップデートでは、主要機能をBaselineステータスとあわせて扱うすべての機能にBaseline Widely Available、Newly Available、Limited Availableといった互換性表示が付く contrast-color APIにより、CSSで十分なコントラストを持つ色をより簡単に選べる Chrome 146のmeta name="text-scale"機能は、システムの文字サイズ設定に対応する AndroidとiOSの両ユーザーで30%以上がデフォルトの文字サイズを変更している Chrome 134以降、dialog elementはpopoverのdeclarative light dismissのような機能を受け入れている two-phase View TransitionsはChrome Canaryで試せる scroll-driven animationsは2023年にChromeへ導入され、Interop 2026を通じて相互運用性が高められている HTML-in-Canvas APIは、Canvas内に実際のDOMコンテンツを配置できるようにする Chrome 149ではgap decorationsとshape outsideの新しい使い方が追加されるセッション 16 - Adaptive development for the expanding Android ecosystem Android はもはやスマートフォンだけのエコシステムではなく、5億8,000万台以上の大画面アクティブデバイスが adaptive app への投資効果を受けている foldable ユーザーは、adaptive app においてより価値の高いユーザー層に分類される Android 17 では、target SDK 37 を対象に orientation と resizability の opt-out が削除される方向に変更される Android Studio Quail Canary の Desktop emulator は、デスクトップ形態の Android アプリテストをサポートする Android 17 の Continue On API により、ユーザーはあるデバイスでしていた作業を2台目のデバイスで引き継げる Google は Android アプリを Compose-first で作る流れを強化している Compose 1.11 は trackpad サポートを mouse と pointer レベルまで改善し、non-touch input testing API を追加する Compose には、state-based styling のための experimental API が追加される Connected Displays は Android Feature Drop を通じて一般提供される Compose、Navigation 3、Compose Adaptive ライブラリは、foldable、desktop、car、TV、XR など複数の画面に対応するセッション 17 - Building the quantum-AI future with Hartmut Neven and James Manyika 量子コンピューティングと AI が互いを加速する流れが中核テーマである Hartmut Neven は 2012 年に Google の Quantum AI チームを立ち上げた superposition と qubit が量子コンピューティングの基盤となる 105 qubit チップで可能な bit string の数は 2の105乗である量子コンピュータが有用に解けるアルゴリズムと問題は、現在コミュニティで 70件以上特定されている今後その数は10倍以上に増える可能性がある quantum error correction は superposition 状態を維持するために必要な中核技術である Google は 2022 年に quantum error correction によって実機のエラーを減らすことに成功した Quantum Echoes は NMR や MRI から出るデータを学習する方式と結び付いている Google は post-quantum cryptography への移行を 2029年までにより強力な形で進める必要があるという見解を示したセッション 18 - Scale AI with Google’s TPU software stack TPU 上でモデルを学習、微調整、推論するオープンソースのソフトウェアスタックを扱うモデル開発の流れは pre-training、post-training、serving/inference に分かれる Kaggle と Colab の無料 TPU で post-training と inference を試すことができる vLLM on TPU デモでは、Gemma 4 31B モデルを TPU で実行し、食べ物の画像を見て栄養情報を要約する Gemma 4 は画像を受け取り、内容を把握して要約する作業に適したマルチモーダルモデルである vLLM TPU inference に MTP を入れることで、複数の作業で約 3倍の速度向上を得た Tunix は post-training 向けの軽量フレームワークである大きなモデルの代わりに 4B モデルを微調整して同じ作業を行えるようにし、単一の Trillium チップで実行する MaxText、Tunix、vLLM、JAX、PyTorch、TPU がモデルのライフサイクルごとのツールとして配置されるセッション 19 - Supercharge your AI coding workflow with Chrome DevTools for agents Chrome DevTools for agents は、コーディングエージェントが DevTools を通じてブラウザランタイムを直接観察できるようにするツールである人間の開発者が DevTools で学習しデバッグするように、コーディングエージェントも同じ閉じたフィードバックループを持つべきであるエージェントは実際の Chrome インスタンスを開き、ページを探索し、フォームを埋め、console log と network request を収集できる source map へのアクセスを通じて、ランタイムの問題から関連するソースファイルへ移動できるこのツールは NPM package として提供され、MCP server と CLI が含まれている提供される 6 つの skill: troubleshooting、Chrome DevTools、Chrome DevTools CLI skill は、一般的な使い方と概念を支援する accessibility debugging、memory leak debugging、optimized LCP skill は、専門領域の知識をエージェントに与える実装の基盤は Puppeteer であり、エージェントは Puppeteer を直接使うのではなくツールラッパーを使うデフォルトでは別個の匿名ブラウザープロファイルを使用し、Chrome password manager にはアクセスしない CyberAgent は DevTools for agents を使って 32 個のコンポーネントの 236 個の Storybook story を 1 時間以内に監査したセッション 20 - A new era of discovery: AI and the frontiers of science with Demis Hassabis Demis Hassabis は DeepMind の当初の目標を「solve intelligence」と定めた AI が科学的発見、製品、研究ツールを変えていく流れが中核テーマである AlphaFold は、タンパク質構造という50年来の難題を解いた事例として改めて取り上げられた Gemini for Science は、基調講演で発表された科学向けモデルの流れとつながっている Demis Hassabis は現在を「singularity の foothills」に立つ時期と表現し、intelligence が解決される時点を 2030年の前後1年程度と見ている Genie 系列モデルは、Waymo が現実では見られない 10億分の1 の状況をテストするのに使われる Isomorphic Labs の drug discovery の進展は、AI が科学を加速している事例として用いられた Gemini app は月間 9億人のユーザーを持ち、AI Mode in Search も重要なプロダクト表面となっている AI は製品機能を超えて、科学や研究の問題解決ツールとして使われているセッション 21 - A fireside chat on the evolution of the developer craft AI 時代の開発者の仕事は、コードを書くことからシステム設計、文書化、オーケストレーションへと移っている新しいツールやモデルは次々に登場するが、すべてのトレンドを即座に追う必要はなく、意図的に学ぶツールを選ぶべきであるエージェントをチームに加えることはジュニアエンジニアを何人も加えるのと似ており、内部文書や設計判断の記録がより重要になる良い agentic workflow を作るには、1 つのエージェントの責任、複数のエージェントの対話方法、人間の監督位置を定める必要がある複数のコーディングツールの UX は似てきており、あるツールで身に付けたパターンを他のツールにも移せるエージェントと働くときは、経路制御の一部を手放し、結果と設計意図をすり合わせる必要がある technical debt、cognitive debt、intent debt は AI によってより速く改善することも、より速く悪化することもある 20 個のエージェントを同時に動かすことは人間の認知容量を超える可能性があるため、意図的に管理する必要がある良い prompt の習慣は、検索語の断片ではなく、完全な目標と文脈を含める形へと変わる「すべてのコードを自分で直接書くか」よりも、「エージェントが働ける文脈と検証体制を備えているか」のほうが重要になるセッション 22 - Build core skills to thrive as an AI-era developer AI時代においても、基本的なソフトウェアエンジニアリング能力はさらに重要になる AIはforce multiplierになり得るが、出力を評価し、統合し、保守するには深い専門性が必要であるエージェントが自律的に働くほど、intentをより早い段階で明確にするshift-leftが必要になる System Designは、環境、人、エージェント、ツール、文化まで含む概念へと広がるチームはエージェントをout-of-boxで使うのではなく、agent role、profile、recipe、rule、skillを自ら作成し、維持する必要がある Specs、agent rules、skillsは、システムのwhatとwhyをエージェントに伝えるsource of truthとなる realistic evalを作るには、AI、ソフトウェアエンジニアリング、ユーザー、ビジネスの能力が一体となって必要である agent traceを分析し、ツールの使いやすさ、agent skill、システム設計を改善するフィードバックループを作らなければならない人間のエンジニアは、個別エージェントのconductorから、複数の非同期エージェントチームのorchestratorへと移行する悪意ある行為者の視点からシステムを見るために、red team agentを明示的に置くことができるセッション 23 - Software engineering at the tipping point AIがコード作成速度を高めると、開発エコシステム全体がsoftware ecologyの次元で圧力を受ける Googleでは、AndroidとChromeを含むすべてのコードが共有monorepoにあり、trunkにコミットされる構造になっている Googleは以前から、1人の開発者が数百万行のコードを変更できる内部ツールを使ってきた現在の開発エコシステムは、10倍の速度に耐えられない可能性が高いエージェントがより多くのコンパイル、テスト、コミット、トークン使用を生み出すと、インフラコストとボトルネックが大きくなるエージェントは書きやすいコードを作れるが、人間にとって保守しやすいコードを作るとは限らない再利用と分離を強制するcomponent reuseとcomponent isolationのagentic skillが必要である APIとデータアクセスは、エージェントにとって事実上公開されているのと同じだと考えて、堅牢に保護しなければならない「agents will find things you probably didn't want them to」という文言は、権限設計の危険性を示している 2030年の開発エコシステムでは、今のやり方は2001年のCD-ROM時代のように古く見えるかもしれないセッション 24 - Vibe once, run anywhere with Google Antigravity and Flutter AntigravityとFlutterを併用すれば、一度作ったアイデアを複数のプラットフォームへ拡張できる Gemini 3のリリース時点からモデル能力は大きく向上しており、Antigravityはその能力を初期段階からサポートしている Antigravityは、計画・実行・検証が緊密につながるfeedback loopを中核としている Antigravityはtask listとimplementation planを作成し、実行中にscreenshotとvideoを残し、完了後には実装内容とその理由を含むレポートを作成する検証段階では、アプリ実行、screenshot撮影、Chromeボタンのクリック、テスト実行が続けて行われる Flutterでは、Dartの強い型付けとanalysis serverが、関数シグネチャやクラス形状のような客観的なエラーシグナルをLLMに提供する Flutterは、同じピクセルと機能を複数の画面に提供するcross-platform UI toolkitである Flutterのstateful hot reloadは、実行中のアプリを1秒未満で再ビルドする開発体験を提供するエージェントがコードを大量に生成するほど、人間は設計目標と製品の方向性を定め、エージェントの出力をレビューしなければならない Antigravityがエージェント実行ループを提供し、Flutterが複数プラットフォームに一貫した結果を提供することで、「vibe once, run anywhere」の流れを生み出す

(io.google)

2 ポイント投稿者 xguru 1 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有

中核となる軸は Gemini 3.5 Flash、Gemini Omni Flash、Antigravity 2.0、Google AI Studio、Gemma 4、Android 17、Chrome/Web、Firebase、Google Play、AI時代の開発者能力
Googleはモデル発表だけでなく、エージェントが実際の製品、ブラウザ、クラウド、モバイルアプリ、データ、ドキュメント、テスト環境にアクセスする開発フローを前面に打ち出した
開発ツールはコードを代わりに書く段階を超え、計画、実行、検証、デバッグ、デプロイ、評価、複数エージェントの調整まで拡張されている
Android、Flutter、Chrome、Firebase、Google Playはいずれも、Geminiとエージェントツールを既存の開発フローの中に組み込む形で拡張されている
コード作成よりも、検証コスト、コンテキスト提供、ツールへのアクセス権限、ランタイム観測、テスト基盤、組織の文書化とシステム設計がより大きなボトルネックとして浮上している

セッション 1 - Google keynote

毎月 850万人以上 がGoogleモデルでアプリや体験を作っている
GoogleのモデルAPIは1分あたり約 190億トークン を処理している
AI Searchの利用状況:
- AI Overviews は月間 25億人以上 が利用している
- AI Mode は月間 10億人以上 が利用している
Gemini app の月間アクティブユーザーは、昨年のI/O時点の 4億人 から 9億人以上 に増加した
Nano Banana モデルで生成された画像は 500億枚以上 に達する
Gemini 3.5 Flash は製品全体とAPI全体で利用可能で、高速実行と高いコスト効率を中核的な特徴としている
Gemini Omni Flash はOmni系列の最初のモデルで、マルチモーダルな入出力をより広く扱う方向性を持つ
Antigravity 2.0 は世界中で利用できるスタンドアロンのデスクトップアプリで、エージェント対話、プロジェクト、タスク管理を1画面で扱う
Antigravity大規模デモ:
- 93個のサブエージェント、15,000回以上のモデルリクエスト、26億トークン により、空のプロジェクトから動作するOSコアを作成した
- Gemini 3.5 Flash の性能とコスト効率を活用し、1,000ドル未満のAPIクレジット で実行した

セッション 2 - Developer keynote

Googleは開発者向けに、モデル、エージェントツール、ユーザープラットフォーム、インフラ をまとめて結び付ける流れを示した
Managed agents がGemini APIに導入され、AntigravityのようなエージェントハーネスをAPIの形で利用できる
Google Antigravity 2.0 はエージェント中心のデスクトップアプリで、複数のエージェントが開発作業を分担して処理する構造を持つ
Antigravity SDK により、エージェントフローを直接カスタマイズしてデプロイできる
Google AI Studio では、新規ユーザーがクレジットカードなしで Cloud Run に直接デプロイできる
Google Workspace 連携により、AI StudioがWorkspaceデータをアプリ生成フロー内で利用できるようになった
Google AI Studioでアイデアをそのまま Androidアプリ にするフローが可能になった
Gemma 4:
- Apache 2ライセンスで提供される
- 初月で 1億ダウンロード を達成した
- Gemma全体のダウンロード数は 5億件以上 に増加した
Chrome DevTools for Agents はAntigravityと 20以上 のコーディングエージェントで利用できる
Gemma 4 をLoRAでファインチューニングし、CIパイプラインですぐ使えるbashコマンド応答を作成して、ローカルノートPCにデプロイした

セッション 3 - Agent-first workflows from prompt to production

AI Studioで作成したアプリを Cloud Run と Firebase にデプロイした後、運用段階のデバッグや分析までをエージェントフローでつなげる
50以上のマネージドMCPサーバー を通じて、エージェントがGoogle Cloudのツールやデータにアクセスする
Developer Knowledge MCP はGoogleドキュメントベースの最新情報をエージェントツールに取り込み、古いドキュメントの問題を減らす
最新ドキュメントのスナップショットは、おおむね 8〜12時間 単位でエージェントツールに反映される
Data Agent Kit と BigQuery MCP を使って、Firestore、BigQuery、ログデータを分析し、ダッシュボードを作成する
Antigravityはアプリのエラーを調査し、関連ファイルを見つけて修正し、GitHubコミットまでつなげられる
Cloud Run にデプロイされたremediation agentとCI agentが、Eventarc、Pub/Sub、Geminiと連携してエラーを調査・修正する
複数のエージェントが A2A(agent-to-agent) 方式で互いに作業をやり取りする
エージェント開発は試作品生成で終わらず、デプロイ、モニタリング、データ分析、自動復旧 まで拡張される

セッション 4 - What’s new in Android

Android 17 は、アプリの過剰なメモリ使用がユーザー体験を損なわないよう、メモリ制限と関連ツールを追加する
Android 17はexcessive memory、cold start、excessive CPUのような条件を自動分析対象にする
Android 17対応アプリは、ローカルネットワーク機器を検出して接続するために ACCESS_LOCAL_NETWORK 権限が必要になる
GoogleはAndroid UIを Jetpack Compose で構築する方向を強化している
Compose 1.10 と Compose 1.11 には、性能、ハイブリッドUI、新APIの改善が含まれる
AppFunctions とGeminiの連携は非公開プレビュー段階で、アプリがGeminiのオーケストレーション対象になれる
ML Kit Prompt API の開発者プレビューで、一部の新機能をテストできる
Android 17はEclipsa Video、HE-AAC音声品質改善、CameraXとMedia3ベースのカメラ・メディア改善を提供する
大画面アプリは Navigation 3 とCompose Adaptiveライブラリを使い、従来のモバイル制約にあまり縛られない方向へ進んでいる
Wear OS向けCompose 1.6はNavigation 3と、省電力状態のコンテンツ管理を支援するmode managerをサポートする

セッション 5 - What’s new in Chrome

Chromeは、Webサイトが エージェントおよびエージェント型ツール を使うユーザーに対して適切に動作するようにすることに重点を置いている
モデルの基本知識だけに依存せず、最新の Baseline とWeb機能を開発ツールに結び付けようとしている
昨年以降 55の機能 がBaseline Widely Availableの状態になった
発表時点で 52の機能 がBaseline Newly Availableの状態にある
Chromeは4週間ごとに更新されるため、コーディングエージェントが最新のWeb機能を知らないと古い実装を作りやすい
Chromeの Prompt API はChrome 148で提供される
Navigation API、View Transitions、HTML-in-Canvas、declarative partial updatesが開発フローに組み込まれる
Chrome拡張機能の開発者は、インストール、サービスワーカー、side panel、popupを自動で検査してデバッグできるようになる
Chromeは、Webパフォーマンス、identity、securityなどの高水準スキルと 100以上 の共通ユースケースガイドをエージェントに提供する方向へ拡張している
最新のWeb機能とブラウザ対応情報をエージェントに与えることで、古い互換性パターンの繰り返しを減らせる

セッション 6 - What’s new in Google AI

Geminiモデルファミリーは、テキスト、画像、音声、動画、コード入力と複数の出力形式を扱うマルチモーダルモデル群である
Gemini 3.5 ProとFlashの役割:
- Gemini 3.5 Proは複雑な問題解決に重点を置く
- Gemini 3.5 Flashは性能、速度、コストのバランスを担う
AI StudioのBuild機能は3.5 Flashをデフォルトモデルとして使用する
Nano Banana 2はAI Studioで直接試せる
Gemini Omni Flashは入力から動画を含む出力を生成できるモデルである
Gemini LiveとLive APIは音声ベースのインタラクションをサポートする
Interactions APIはAI Studio内でエージェントとやり取りするための機能である
Gemma 4のアクセシビリティ:
- AI Studio playgroundで試せる
- Gemini APIで一部無料コールも可能である
- 256,000トークンのコンテキストウィンドウを備え、Hugging Faceで見つけられる
Gemini Robotics 1.6、Genie 3、Antigravity 2.0、オープンモデルと独占モデルを組み合わせてコストを下げる戦略もあわせて紹介された

セッション 7 - Build next-gen AI experiences with Google AI Studio and Google Antigravity

Google AI Studioは、モデルplaygroundを超えて、アイデアをアプリにしてデプロイする場へと広がっている
モデル、エージェント、アプリ生成、Workspace連携、Cloud Runデプロイがひとつの流れに組み込まれる
AI Studioのアプリセクションはまもなく提供予定で、アプリ生成とデプロイをより直接的に扱う
AI Studioで作成したコードをAntigravityへワンクリックでエクスポートする機能が追加された
Antigravity 2.0はコード作成だけでなく、複数の作業をエージェントとして調整するmission controlの役割を担う
Antigravity 2.0はtask list、implementation plan、変更ファイルのレビューを中核フローとしている
コードレビューと変更確認をAntigravity 2.0内で直接処理できる
ブラウザテスト、計画立案、複数ファイルにまたがる機能実装、end-to-end検証のような重い作業をエージェントに任せる構造である
Google AI Studioで約20分で新しいビジネスアプリを作り、Antigravityでさらに発展させる
Google AI Studioは「prompt to app」の素早い出発点であり、Antigravityはアプリを実際の開発作業へ育てるツールである

セッション 8 - Unlock modern web capabilities in your AI coding workflows

コーディングエージェントが最新のWeb機能を知らないと、古いブラウザ互換性基準でコードを作りがちである
Chromeは過去1年間で50の新機能をリリースしたが、モデルの知識カットオフのため、多くの機能がモデルに届いていない
Interest Invokers APIの例では、エージェントが古い属性名interesttargetを使ってしまう問題が見られる
Modern Web Guidanceは、エージェントが最新のWeb機能と推奨実装を見つけられるよう支援する知識パッケージである
エージェントは回答前にローカルパッケージ内で意味ベースの検索を実行する
ガイドの規模と構造:
- 現在100件以上のガイドがある
- 機能ごとのskillをすべて上位ツールとして公開せず、必要なときに探して使う構造である
ガイドは理想的な最新実装とfallback推奨案をあわせて提供する
ブラウザ対応要件がなければ、エージェントはBaseline Widely Availableをデフォルト前提とする
AGENTS.mdに「Chrome 144以上のみ対応」のような条件を書くと、エージェントは不要なfallbackを避けられる
ChromeチームはGemini 3.1、Claude Opus 4.7、GPT 5.5のようなモデルを対象に毎日評価を回している

セッション 9 - What’s new in Firebase

Firebaseは、人とエージェントの双方がアプリを作成・拡張できるagent-native platformへ移行している
Firebase Data Connectは、SQLベースのアプリ開発を支援するFirebase SQL Connectへ進化した
Firebase SQL Connectのcustom resolverにより、Cloud FunctionsやBigQueryのようなGoogle Cloudサービスを接続できる
Firestoreはgeo search、native full text search、semantic matchをサポートする
Firebase AI Logicは最新モデルをサポートし、Maps groundingで位置認識AI機能を作成できる
Nano Bananaの画像生成制御機能もFirebase AI Logicで利用できる
Firebase AI LogicはiOS、Chrome、Androidでローカル・ハイブリッド推論をサポートし、ローカルモデルがない場合はcloud-hosted modelへfallbackする
Dart support for Cloud Functions in Firebaseがexperimental previewとして提供される
AI StudioはGoogle Workspaceと接続され、Sheets、Docs、Gmail、Calendarのデータをアプリで使える
Firebase agent skillsはAndroid、iOS、web、Flutterで利用でき、Crashlytics対応も拡張される

セッション 10 - What’s new in Google Play

Play Billingは65以上の市場で300以上のローカル決済手段をサポートする
Google Playには8億9,000万人以上の購入準備ができたユーザーがいる
Google Play Billingと代替決済をあわせて提供できる選択肢が拡大し、低いサービス手数料も予告された
アプリ発見はGemini app、Android、Webへ拡張され、ユーザーはGemini内でアプリやゲームを見つけられる
Geminiは静的なリンク一覧の代わりに、アプリの実際の機能とstore listing情報を活用してアプリを提案する
一部のトピックでは、GeminiとPlayのユーザーが45万件以上の映画・TVコンテンツを探索できる
Play Consoleでは、Eclipsa VideoやGoogle Sheetsのような構造化ファイルをアップロードすると、Geminiがlistingを事前入力する
Geminiはbulk price changes、import skills、metadata configurationのようなPlay Console作業を支援する予定である
in-app subscription management APIにより、アプリ内でユーザーがサブスクリプションプランを簡単に変更できる
昨年、Google Play Billingは34億ドルの詐欺試行と1億3,000万ドルのabusive refundsを防いだ

セッション 11 - Defining the agentic AI era

Gemini、Search、Gemini app、Google DeepMindが同じ方向性でエージェント型AIを扱っている
Gemini 3.5 FlashはSearch内でも利用できる
Searchは、素早い回答とより長いagentic taskの間でバランスを取る必要がある
Gemini Sparkは、ユーザーが任せておいた仕事を裏側で処理するalways-on agentの役割を担う
モデルは単純なチャット応答を超えて、Google製品全体と外部エコシステム上で動作する必要がある
PythonからGoへ翻訳した内部ツール:
- テスト付きの既存プログラムを別の言語へ翻訳する作業は、モデルにとってより明確な問題である
- 一部の内部ツールは一晩で10〜20倍高速化した
新しいagentic worldに合わせて、Google内部のソフトウェアインフラもさらに速く変化できる
ハードウェア、モデル規模、製品への適用、フィードバックループがかみ合ってこそ、GeminiをGoogle製品全体に組み込める
問いの焦点は「モデルが何をできるか」から「モデルを製品や業務フローにどう配置するか」へ移っている

セッション 12 - What’s new in Android development tools

Android開発ツールは、人間の開発者だけでなくコードベースに配置されるAI agentまで考慮して設計されている
Android Studio OtterはGemini EnterpriseとGoogle Oneアカウントをサポートする
Android Studioはローカルモデルとリモートモデルを取り込んで使える
Android Benchは、Android開発作業にどのモデルを使うべきかを判断する基準の役割を果たす
Compose Previewから直接UI変換を依頼して、エージェントがより良い文脈で作業できるようにすることができる
promptだけでadaptive Android appを作るagent-based new project wizardを利用できる
Android Studioには、adaptive API統合やXMLからComposeへの変換といった作業を支援する約10個のskillが含まれる
新しいAndroid CLIはLLMワークフローを支援し、新規プロジェクト作成では他のGradle LLMツールよりトークン使用量を70%以上削減する
Antigravity CLI、Android CLI、Android skillをまとめることで、AntigravityからでもAndroidアプリ開発を始められる
Android Studio QuailとAndroid 17デバイスでは、ネットワークを切り替えたりノートPCを再起動したりしてもデバイス接続が維持される

セッション 13 - What’s new in Flutter

Flutter 3.44とDart 3.12が同時に公開された
Flutterプロジェクトには今年1,700人以上のcontributorが参加している
毎月150万人以上の開発者がFlutterでビルドしている
Flutter 3.44では、Android API 34以上でVulkanをサポートするデバイスで新しいrendering modeを試せる
Toyota 2026 RAV4のinfotainment systemにFlutterが使われている
DartベースのCloud Functions for Firebaseでは、AOTコンパイルのおかげでcold startが10msまで下がるケースがある
Firebase AI Logicにはサーバーprompt templateが追加され、アプリ内にpromptを直接入れる必要がなくなった
Firebase Agent Skills for Flutterが、full-stack FlutterとFirebaseアプリの構築ガイドをエージェントに提供する
LiteRT-LMサポートがflutter_gemmaパッケージにまもなく追加される予定だ
Flutter desktopではCanonicalがlead maintainerかつstrategic stewardとして参加している

セッション 14 - What’s new in the Gemma open model family

Gemma 4はGemmaファミリーで最も強力な公開モデルとなった
2Bから31Bまで複数のサイズで提供され、モバイル、ノートPC、クラウドで利用できる
Gemmaは2024年に1Bから27Bへと続くモデルファミリーとして始まった
Gemma 4はopen weightモデルであり、オープンソースエコシステムと互換性がある
MTPとspeculative decodingにより、decode speedを最大3倍高められる
AndroidエコシステムにはGemma 4のday-zero implementationが用意される
Android APIを通じてスマートフォン上で小型のGemmaモデルを直接実行したり、Gemini APIへのアクセスが難しい環境でローカルGemmaモデルを使ってAndroidアプリをコーディングしたりできる
Cloud Run上のADK(agent development kit)とGemma 31Bを使って、データベースを理解して答えを見つけるエージェントを作る
Gemma 4は、Transformers.js、Ollama、LM StudioのOpenAI互換インターフェースを通じてブラウザやローカル環境で実行できる
企業向けクラウド、ローカルマシン、ブラウザ、モバイルのすべてがGemmaの実行環境になる

セッション 15 - What’s new in Web UI

2026年のWeb UIアップデートでは、主要機能をBaselineステータスとあわせて扱う
すべての機能にBaseline Widely Available、Newly Available、Limited Availableといった互換性表示が付く
contrast-color APIにより、CSSで十分なコントラストを持つ色をより簡単に選べる
Chrome 146のmeta name="text-scale"機能は、システムの文字サイズ設定に対応する
AndroidとiOSの両ユーザーで30%以上がデフォルトの文字サイズを変更している
Chrome 134以降、dialog elementはpopoverのdeclarative light dismissのような機能を受け入れている
two-phase View TransitionsはChrome Canaryで試せる
scroll-driven animationsは2023年にChromeへ導入され、Interop 2026を通じて相互運用性が高められている
HTML-in-Canvas APIは、Canvas内に実際のDOMコンテンツを配置できるようにする
Chrome 149ではgap decorationsとshape outsideの新しい使い方が追加される

セッション 16 - Adaptive development for the expanding Android ecosystem

Android はもはやスマートフォンだけのエコシステムではなく、5億8,000万台以上の大画面アクティブデバイスが adaptive app への投資効果を受けている
foldable ユーザーは、adaptive app においてより価値の高いユーザー層に分類される
Android 17 では、target SDK 37 を対象に orientation と resizability の opt-out が削除される方向に変更される
Android Studio Quail Canary の Desktop emulator は、デスクトップ形態の Android アプリテストをサポートする
Android 17 の Continue On API により、ユーザーはあるデバイスでしていた作業を2台目のデバイスで引き継げる
Google は Android アプリを Compose-first で作る流れを強化している
Compose 1.11 は trackpad サポートを mouse と pointer レベルまで改善し、non-touch input testing API を追加する
Compose には、state-based styling のための experimental API が追加される
Connected Displays は Android Feature Drop を通じて一般提供される
Compose、Navigation 3、Compose Adaptive ライブラリは、foldable、desktop、car、TV、XR など複数の画面に対応する

セッション 17 - Building the quantum-AI future with Hartmut Neven and James Manyika

量子コンピューティングと AI が互いを加速する流れが中核テーマである
Hartmut Neven は 2012 年に Google の Quantum AI チームを立ち上げた
superposition と qubit が量子コンピューティングの基盤となる
105 qubit チップで可能な bit string の数は 2の105乗である
量子コンピュータが有用に解けるアルゴリズムと問題は、現在コミュニティで 70件以上特定されている
今後その数は10倍以上に増える可能性がある
quantum error correction は superposition 状態を維持するために必要な中核技術である
Google は 2022 年に quantum error correction によって実機のエラーを減らすことに成功した
Quantum Echoes は NMR や MRI から出るデータを学習する方式と結び付いている
Google は post-quantum cryptography への移行を 2029年までにより強力な形で進める必要があるという見解を示した

セッション 18 - Scale AI with Google’s TPU software stack

TPU 上でモデルを学習、微調整、推論するオープンソースのソフトウェアスタックを扱う
モデル開発の流れは pre-training、post-training、serving/inference に分かれる
Kaggle と Colab の無料 TPU で post-training と inference を試すことができる
vLLM on TPU デモでは、Gemma 4 31B モデルを TPU で実行し、食べ物の画像を見て栄養情報を要約する
Gemma 4 は画像を受け取り、内容を把握して要約する作業に適したマルチモーダルモデルである
vLLM TPU inference に MTP を入れることで、複数の作業で約 3倍の速度向上を得た
Tunix は post-training 向けの軽量フレームワークである
大きなモデルの代わりに 4B モデルを微調整して同じ作業を行えるようにし、単一の Trillium チップで実行する
MaxText、Tunix、vLLM、JAX、PyTorch、TPU がモデルのライフサイクルごとのツールとして配置される

セッション 19 - Supercharge your AI coding workflow with Chrome DevTools for agents

Chrome DevTools for agents は、コーディングエージェントが DevTools を通じてブラウザランタイムを直接観察できるようにするツールである
人間の開発者が DevTools で学習しデバッグするように、コーディングエージェントも同じ閉じたフィードバックループを持つべきである
エージェントは実際の Chrome インスタンスを開き、ページを探索し、フォームを埋め、console log と network request を収集できる
source map へのアクセスを通じて、ランタイムの問題から関連するソースファイルへ移動できる
このツールは NPM package として提供され、MCP server と CLI が含まれている
提供される 6 つの skill:
- troubleshooting、Chrome DevTools、Chrome DevTools CLI skill は、一般的な使い方と概念を支援する
- accessibility debugging、memory leak debugging、optimized LCP skill は、専門領域の知識をエージェントに与える
実装の基盤は Puppeteer であり、エージェントは Puppeteer を直接使うのではなくツールラッパーを使う
デフォルトでは別個の匿名ブラウザープロファイルを使用し、Chrome password manager にはアクセスしない
CyberAgent は DevTools for agents を使って 32 個のコンポーネントの 236 個の Storybook story を 1 時間以内に監査した

セッション 20 - A new era of discovery: AI and the frontiers of science with Demis Hassabis

Demis Hassabis は DeepMind の当初の目標を「solve intelligence」と定めた
AI が科学的発見、製品、研究ツールを変えていく流れが中核テーマである
AlphaFold は、タンパク質構造という50年来の難題を解いた事例として改めて取り上げられた
Gemini for Science は、基調講演で発表された科学向けモデルの流れとつながっている
Demis Hassabis は現在を「singularity の foothills」に立つ時期と表現し、intelligence が解決される時点を 2030年の前後1年程度と見ている
Genie 系列モデルは、Waymo が現実では見られない 10億分の1 の状況をテストするのに使われる
Isomorphic Labs の drug discovery の進展は、AI が科学を加速している事例として用いられた
Gemini app は月間 9億人のユーザーを持ち、AI Mode in Search も重要なプロダクト表面となっている
AI は製品機能を超えて、科学や研究の問題解決ツールとして使われている

セッション 21 - A fireside chat on the evolution of the developer craft

AI 時代の開発者の仕事は、コードを書くことから システム設計、文書化、オーケストレーションへと移っている
新しいツールやモデルは次々に登場するが、すべてのトレンドを即座に追う必要はなく、意図的に学ぶツールを選ぶべきである
エージェントをチームに加えることはジュニアエンジニアを何人も加えるのと似ており、内部文書や設計判断の記録がより重要になる
良い agentic workflow を作るには、1 つのエージェントの責任、複数のエージェントの対話方法、人間の監督位置を定める必要がある
複数のコーディングツールの UX は似てきており、あるツールで身に付けたパターンを他のツールにも移せる
エージェントと働くときは、経路制御の一部を手放し、結果と設計意図をすり合わせる必要がある
technical debt、cognitive debt、intent debt は AI によってより速く改善することも、より速く悪化することもある
20 個のエージェントを同時に動かすことは人間の認知容量を超える可能性があるため、意図的に管理する必要がある
良い prompt の習慣は、検索語の断片ではなく、完全な目標と文脈を含める形へと変わる
「すべてのコードを自分で直接書くか」よりも、「エージェントが働ける文脈と検証体制を備えているか」のほうが重要になる

セッション 22 - Build core skills to thrive as an AI-era developer

AI時代においても、基本的なソフトウェアエンジニアリング能力はさらに重要になる
AIはforce multiplierになり得るが、出力を評価し、統合し、保守するには深い専門性が必要である
エージェントが自律的に働くほど、intentをより早い段階で明確にするshift-leftが必要になる
System Designは、環境、人、エージェント、ツール、文化まで含む概念へと広がる
チームはエージェントをout-of-boxで使うのではなく、agent role、profile、recipe、rule、skillを自ら作成し、維持する必要がある
Specs、agent rules、skillsは、システムのwhatとwhyをエージェントに伝えるsource of truthとなる
realistic evalを作るには、AI、ソフトウェアエンジニアリング、ユーザー、ビジネスの能力が一体となって必要である
agent traceを分析し、ツールの使いやすさ、agent skill、システム設計を改善するフィードバックループを作らなければならない
人間のエンジニアは、個別エージェントのconductorから、複数の非同期エージェントチームのorchestratorへと移行する
悪意ある行為者の視点からシステムを見るために、red team agentを明示的に置くことができる

セッション 23 - Software engineering at the tipping point

AIがコード作成速度を高めると、開発エコシステム全体がsoftware ecologyの次元で圧力を受ける
Googleでは、AndroidとChromeを含むすべてのコードが共有monorepoにあり、trunkにコミットされる構造になっている
Googleは以前から、1人の開発者が数百万行のコードを変更できる内部ツールを使ってきた
現在の開発エコシステムは、10倍の速度に耐えられない可能性が高い
エージェントがより多くのコンパイル、テスト、コミット、トークン使用を生み出すと、インフラコストとボトルネックが大きくなる
エージェントは書きやすいコードを作れるが、人間にとって保守しやすいコードを作るとは限らない
再利用と分離を強制するcomponent reuseとcomponent isolationのagentic skillが必要である
APIとデータアクセスは、エージェントにとって事実上公開されているのと同じだと考えて、堅牢に保護しなければならない
「agents will find things you probably didn't want them to」という文言は、権限設計の危険性を示している
2030年の開発エコシステムでは、今のやり方は2001年のCD-ROM時代のように古く見えるかもしれない

セッション 24 - Vibe once, run anywhere with Google Antigravity and Flutter

AntigravityとFlutterを併用すれば、一度作ったアイデアを複数のプラットフォームへ拡張できる
Gemini 3のリリース時点からモデル能力は大きく向上しており、Antigravityはその能力を初期段階からサポートしている
Antigravityは、計画・実行・検証が緊密につながるfeedback loopを中核としている
Antigravityはtask listとimplementation planを作成し、実行中にscreenshotとvideoを残し、完了後には実装内容とその理由を含むレポートを作成する
検証段階では、アプリ実行、screenshot撮影、Chromeボタンのクリック、テスト実行が続けて行われる
Flutterでは、Dartの強い型付けとanalysis serverが、関数シグネチャやクラス形状のような客観的なエラーシグナルをLLMに提供する
Flutterは、同じピクセルと機能を複数の画面に提供するcross-platform UI toolkitである
Flutterのstateful hot reloadは、実行中のアプリを1秒未満で再ビルドする開発体験を提供する
エージェントがコードを大量に生成するほど、人間は設計目標と製品の方向性を定め、エージェントの出力をレビューしなければならない
Antigravityがエージェント実行ループを提供し、Flutterが複数プラットフォームに一貫した結果を提供することで、「vibe once, run anywhere」の流れを生み出す

1件のコメント

hmmhmmhm 1 시간 전

Flash は高すぎます。これからはずっと OpenRouter の gemma ホスティングで生きていきます