Google CloudのAI基盤が進化：ADKとAlloyDB AI Functionsの最前線

多エージェント設計からDBのAI統合まで、実用フェーズに入るGCPのAI戦略

Google CloudのAI、「使える」段階へここ数年、生成AIの話題はモデルの性能競争に集中していた。しかし2025年に入り、Google Cloudのブログが伝えるトピックは明らかに変化してきた。「どう動かすか」ではなく「どう設計し、どうコストを下げるか」という実務的な問いへのシフトである。今回注目したいのは二つの発表だ。一つはGoogle ADK（Agent Development Kit）を使った多エージェントシステムの設計論。もう一つはAlloyDB AI Functionsの大幅なアップグレード。どちらも、AIをプロダクションレベルで使い続けるための「持続可能性」を正面から扱っている。なぜ今、この二つが重要か多エージェントシステムは柔軟性が高い反面、プロンプト管理や遅延・コストが課題となりやすい。一方、データベース側ではSQLの世界にLLMを組み込む動きが加速しているが、大量呼び出しによるコスト爆発が現場の悩みだった。 Googleは両面から解決策を提示している。アプリケーション層ではADKによるポリモーフィックな設計、データ層ではAlloyDBのスマートなバッチ処理。これらは独立した改善ではなく、「AIを安心して本番で動かす」という共通のビジョンでつながっている。 GCPとしての一貫したメッセージ Geminiモデルを核に置きながら、開発フレームワーク・デー

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