こんにちは、第一ビジネス部の原田です。
2026年7月30日・31日の2日間にわたり開催された「Google Cloud Next Tokyo ’26」に参加してきました。本記事では、データエンジニアリングに関わっている原田の視点からレポートをお届けします！クオリサイトテクノロジーズでは、エンジニアが最新技術に触れ、業務やサービスへ還元することを積極的に後押ししています。会場はコミックマーケットで有名な東京ビッグサイトです。入り口にはスタイリッシュな看板がありました。
※Google Cloud Next Tokyo 26
なぜ、今「データエンジニア」が Google Cloud Next に注目するのか？
近年の Google Cloud Next と言えば「生成AI（Gemini）」の進化が大きく取り上げられますが、私が今回最も注目していたのは、その裏側を支える「データ基盤とデータパイプラインの進化」です。
どれだけ優秀なAIモデルが登場しても、投入するデータの精度や構造が乱れていれば、AIは正しい回答を導き出せません（いわゆる “Garbage In, Garbage Out” です）。今、データエンジニアリングの世界では、従来の「人間がダッシュボードで見るためのデータ作成」から、「AIが文脈を正しく理解し、安全に活用できるデータ（AI-ready）の作成」へと、求められる役割が急速に広がり始めています。
Google Cloud は、データ分析サービスであるBigQuery を中心としたデータ基盤やガバナンス機能、そしてGemini Enterprise Agent Platformなどの AIシステムを構築・運用するAI スタックが非常に密に連携しているのが大きな強みです。これらプロダクトの開発や活用の事例から、AI-readyなデータパイプラインを実現する最新技術に関する知見を得るべく、今回の Google Cloud Next Tokyo ’26 へ参加してきました。
keynoteから見えた最新動向
keynoteやセッション、展示で様々な発表がある中で、データエンジニアとして特に興味深かったテーマが2つあります。
① 「Borderless Lakehouse」の構造的な面白さ
1つ目は、データの境界を取り払う「Borderless Lakehouse」の構想です。
この構想は、データの物理的な場所に関係なく、複数のクラウドやシステムにまたがるデータを統合的に分析・活用できる考え方です。正直なところ、これが業界全体にどのようなスピードでインパクトを与えるかまではまだ見極めが必要だと感じています。しかし、その構造が非常に魅力的でした。現在のデータプラットフォームは、Snowflake、Databricksなど、ビッグクラウドプラットフォームがひしめき合った状況にあります。その中で、境界なくシームレスに繋がることで、AIが走査できるデータ領域が広がる未来が見えます。また、特定のベンダーに閉じないオープンな技術・フォーマットの重要性が、AI時代においてより一層高まっていくことを強く印象付けられました。
② AI エージェントツールキットの進化とデータの重要性
2つ目は、誰でも容易にAIエージェントを構築・デプロイできる「Google Cloud Data Agent Kit」の進化です。開発のハードルが下がり、誰もが手軽にAIエージェントを作れる時代がすぐそこまで来ています。ただ、ここで強く感じたのは「エージェント作りのハードルが下がれば下がるほど、結局は投入するデータの品質で差がつく」ということです。どれだけ強力なエージェント基盤があっても、連携するデータが不正確だったり、構造化されていなければ、実用的なアウトプットは出せません。誰でもエージェントを作れる時代だからこそ、裏側でデータを整備するデータエンジニアリングの価値が高まっていると確信しました。
さいごに
今回の Google Cloud Next Tokyo ’26 への参加を通して、新たな視点を得られたと同時に、私たちが目指すべきエンジニアリングの姿勢を再確認することができました。
クオリサイトテクノロジーズには、「地方を拠点とし、成長への意欲と技術力を高め続ける」という文化があります。東京で開催される大規模なカンファレンスに足を運び、最先端の技術動向に触れることを会社が後押ししてくれるのも、この考えが根底にあるからです。「最新技術をインプットし、エンジニアとしてスキルを向上させ、お客様へ価値を還元する」成長のサイクルを今後とも続けていきます。