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Google Cloud 最新情報キャッチアップ！2025年12月の注目リリースを深掘り

Google Cloudの進化は止まりません。常に新しい機能が追加され、既存サービスも改良が重ねられています。今回は、2025年12月に発表された主要なアップデートの中から、特に注目すべきリリースをピックアップし、分かりやすく解説します。

データ分析、データベース、AI/MLといったビジネスの根幹をなす領域における強化はもちろん、運用管理やセキュリティ、開発者体験の向上に至るまで、多岐にわたるリリースが登場しました。これらの最新情報を活用し、皆さんのビジネスをさらに加速させていきましょう！

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🚀 主要サービスの注目リリースを深掘り

BigQuery: データ統合とAI活用のさらなる加速

Google CloudのデータウェアハウスサービスであるBigQueryは、データ連携の柔軟性を高め、AIエージェントとの連携を強化する重要なアップデートを発表しました。

• RDBからのデータ転送機能がGAに！
  • PostgreSQL, Oracle, MySQLからBigQueryへのデータ転送が、ついに**一般提供（GA）**となりました。既存のオンプレミスや他クラウド上のリレーショナルデータベースからのデータ統合が、より手軽で堅牢になります。
  • ビジネスユースケース: 企業のレガシーシステムに蓄積された基幹データをBigQueryの最新分析基盤へ容易に移行・統合し、リアルタイムに近い形でのビジネスインテリジェンスを実現できます。データサイエンティストは、より幅広いデータソースから迅速に洞察を得られるようになります。
• より多様なデータソースへの対応（プレビュー）
  • Microsoft SQL Server、Klaviyo、HubSpotからのデータ転送サービスがプレビューで提供開始。
  • ビジネスユースケース: マーケティングプラットフォーム（Klaviyo, HubSpot）からの顧客データや、社内システムのSQL ServerデータをBigQueryに集約し、顧客行動の統合分析やパーソナライズされたマーケティング施策の精度向上に繋げられます。
• BlobストレージからBigLake Icebergテーブルへのデータ転送（プレビュー）
  • Amazon S3、Azure Blob Storage、Cloud StorageといったBlobストレージに保存されたデータを、BigLake Icebergテーブルへ直接転送できるようになります。オープンフォーマットのデータレイクとの連携が強化されます。
  • ビジネスユースケース: マルチクラウド環境で分散したデータレイクを構築している企業が、異なるクラウドストレージのデータをBigQuery上で統合的に分析する際に、データ形式の柔軟性と効率性を高めることができます。
• LLMエージェント向けBigQueryリモートMCPサーバー（プレビュー）
  • BigQueryがLLMエージェントの「ツール」として機能するようになります。これにより、AIエージェントが自然言語でBigQueryのデータを操作し、質問応答や分析できる可能性が広がります。
  • ビジネスユースケース: 従業員が自然言語でデータ分析を依頼したり、AIが自動でレポートを生成したりする「AI駆動型ビジネスインテリジェンス」の実現が加速します。データへのアクセス障壁が下がり、より多くの人がデータ活用に貢献できるようになります。
• データ取り込みオプションの強化（GA）
  • CREATE EXTERNAL TABLE および LOAD DATA ステートメントで、time_zone、date_format、null_markers、source_column_match などのオプションが**一般提供（GA）**されました。
  • ビジネスユースケース: 形式やタイムゾーンが異なる多様な外部データソースからBigQueryへのデータ取り込みにおいて、より細かい制御と柔軟な設定が可能になり、データ統合の堅牢性と品質が向上します。

Spanner: AI連携と運用監視の高度化

ミッションクリティカルなワークロードを支える分散型データベースSpannerは、AIとの連携を強化し、運用監視の可視性を向上させるアップデートを実施しました。

• データベースとの対話型AIエージェント構築（プレビュー）
  • Spannerのデータに対して、会話型言語で対話できるデータエージェントを構築する機能がプレビューで提供されます。これにより、Spannerのデータ信頼性とスケーラビリティを活かしたAI駆動型アプリケーションの開発が可能になります。
  • ビジネスユースケース: 金融取引システムにおいて、アナリストが自然言語で過去の取引履歴を詳細に検索したり、サプライチェーン管理でAIエージェントがリアルタイムの在庫データに基づいて最適化を提案したりするなど、人間とデータベースのインタラクションを革新します。
• Data Boostの新しいクォータ制御
  • Data Boostに「リージョンごとのミリ秒あたりの同時リクエスト数」という新しいクォータが導入されました。これにより、複数の同時リクエストがData Boostリソースを共有する方法について、よりきめ細やかな制御が可能になります。
  • ビジネスユースケース: 大規模なバッチ処理や分析ワークロードと、ミッションクリティカルなオンライン処理を同じSpannerインスタンスで実行する際に、両者のリソース競合を最適化し、安定したパフォーマンスを確保できます。
• 監視機能の強化
  • SPANNER_SYS の最も古いアクティブなクエリテーブルに、CLIENT_IP_ADDRESS、API_CLIENT_HEADER、USER_AGENT_HEADER などの新しい列が追加されました。また、Google CloudコンソールのSpanner「クエリインサイト」ページでもこれらの列が表示されるようになります。
  • ビジネスユースケース: データベース管理者は、リソースを大量に消費するクエリを迅速に特定し、パフォーマンスボトルネックの根本原因をより詳細に分析できるようになります。これにより、アプリケーションの応答時間短縮や運用効率の向上に貢献します。

Vertex AI: 検索精度の向上とコンプライアンス対応

Google Cloudの統合AI/MLプラットフォームであるVertex AIは、検索機能の精度を高め、規制要件の厳しい分野でのAI活用を支援するアップデートを発表しました。

• Vertex AI Search: ドキュメントレベルの関連性フィルタリング（Public Preview）
  • Vertex AI Searchアプリで検索する際、ドキュメントレベルでの関連性フィルタを指定できるようになりました。これにより、キーワードとセマンティック検索の類似性に基づいて、フィルタリングされたドキュメントのみが結果として返されます。
  • ビジネスユースケース: 大規模な知識ベースやドキュメントリポジトリからの情報検索において、ユーザーが求める情報に合致しないノイズを排除し、より高精度で関連性の高い検索結果を提供できます。これにより、カスタマーサポートのFAQシステムや社内ナレッジベースの有効性が向上します。
• Assured Workloads: CJISデータ境界でのVertex AIサポート
  • Assured Workloadsの「CJIS（Criminal Justice Information Services）データ境界」で、Vertex AIのバッチ予測、オンライン予測、パイプライン、トレーニングなど、複数の機能がサポートされました。
  • ビジネスユースケース: 米国の刑事司法機関など、厳格なコンプライアンス要件を持つ組織が、機密性の高いデータを扱うAI/MLモデルを、セキュアかつコンプライアントな環境で開発・運用できるようになります。これにより、公共の安全に関わるAIプロジェクトの実現を後押しします。

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✨ その他の注目リリース

AlloyDB: 最新モデルと高性能インフラで進化

• Gemini 3.0 Flashのサポート（プレビュー）: AI.GENERATE などの生成AI関数で、最新のgemini-3-flash-previewモデルが利用可能に。より高性能なAI機能をデータベース内部で実現します。
  • ビジネスユースケース: リアルタイムのデータ分析とAI生成を融合したアプリケーション（例: 顧客の購買履歴に基づいたパーソナライズされたプロモーション文の自動生成）。
• C4マシンシリーズ（Intel Xeon Granite Rapids）のGA: 最大288vCPU、2232 GiB RAMを誇る大規模インスタンスが利用可能になり、極めて要求の厳しいワークロードにも対応できるようになります。
  • ビジネスユースケース: 大規模なOLTP（オンライントランザクション処理）システムや、データウェアハウジング、高性能分析アプリケーション。
• マネージドコネクションプーリングのGA: リソース使用を最適化し、ワークロードのスケーラビリティと信頼性を向上させる機能が一般提供開始。
  • ビジネスユースケース: 高負荷なWebアプリケーションやマイクロサービスアーキテクチャにおいて、データベース接続の管理を簡素化し、パフォーマンスと安定性を向上させます。
• データエージェント構築機能（プレビュー）: Spannerと同様に、AlloyDBのデータと会話型言語で対話できるエージェントを構築できます。
• パフォーマンススナップショットレポート強化: SQLレポートセクションが追加され、上位50件のクエリを総経過時間、読み取りI/O、経過時間の標準偏差で表示。リソース集約型クエリの特定と最適化が容易になります。

App Hub: アプリケーション管理の効率化と可視性向上

• 複数リソースの一括登録とアプリケーション作成の統合: アプリケーション作成と同時に最大10個のサービスとワークロードを一括で登録できるようになり、セットアップ時間を大幅に短縮。
  • ビジネスユースケース: 複雑なマイクロサービスアーキテクチャを持つアプリケーションのデプロイと管理を簡素化し、運用チームの負担を軽減します。
• 拡張メタデータスキーマの表示: リソースに関するリッチで構造化されたスキーマ駆動の情報を視覚化できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: 大規模なクラウド環境におけるリソースの棚卸しや監査を効率化し、アプリケーション全体の構成をより深く理解するのに役立ちます。
• 新リージョン europe-north2 (ストックホルム)での提供: より多くの地域でApp Hubを利用できるようになりました。
• 単一プロジェクトでのアプリケーション管理モデル（プレビュー）: 1つのプロジェクト内でApp Hubをスタンドアロン管理プロジェクトとして設定し、アプリケーション管理を簡素化できます。

Apigee X: LLMワークロード管理とAPIセキュリティの強化

• LLMトークン管理ポリシーのGA: LLM応答トークン使用量やプロンプトトークン数を監視・制限するLLMTokenQuotaとPromptTokenLimitポリシーが**一般提供（GA）**開始。
  • ビジネスユースケース: AI/LLMを活用したAPIのコストを厳密に管理し、意図しない高額請求を防ぎます。また、不正利用やDoS攻撃からAPIを保護するためのレート制限をトークン単位で実施できます。
• Extension Processor Provisioning APIの提供: Extension ProcessorのユーザーがAPI経由でトラフィック拡張を作成できるようになりました。

Cloud Run: 最新ランタイムサポートと開発者体験の向上

• Java 25 および Python 3.14 ランタイムのGA: 最新バージョンのJavaとPythonがサポートされ、開発者は最新の言語機能やパフォーマンス向上を享受できます。
  • ビジネスユースケース: 最新の言語機能を活用したアプリケーション開発、パフォーマンス重視のサービスデプロイ。
• Python buildpackの更新: uv パッケージマネージャーがデフォルトインストーラーになり、pyproject.toml ファイルによる依存関係管理をサポート。
  • ビジネスユースケース: Pythonアプリケーションの依存関係管理を現代的な方法で行い、ビルドプロセスを高速化・簡素化します。
• OS Onlyランタイム（プレビュー）: GoやDartなどのアプリケーションをソースから、またはバイナリとしてデプロイできる、より軽量なランタイムを提供。

Gemini Enterprise: エンタープライズAIの統合と管理

• Gemini 3 Flashのサポート（プレビュー）: Gemini EnterpriseアプリでGemini 3 Flashをモデルとして利用可能に。
  • ビジネスユースケース: 最新かつ高性能な生成AIモデルを企業内アプリケーションに統合し、より高度な対話、コンテンツ生成、データ分析を実現します。
• データソース統合とアクションフローの統一化（GA/Public Preview）: Microsoft SharePoint・Outlook・OneDrive・Google Drive・Calendar・Gmail（GA）およびJira Cloud・Confluence Cloud・Box・Microsoft Teams・Dropbox・ServiceNow（Public Preview）などのデータストアと、それに関連するアクションの作成プロセスが統合され、Gemini Enterpriseが直接タスクを実行できるようになります。
  • ビジネスユースケース: 従業員がGmailのメールを要約したり、Jiraのチケットを作成したり、SharePointのドキュメントを検索したりする際、Gemini Enterpriseを通じてシームレスに操作できるようになり、業務効率が大幅に向上します。
• エージェントデザイナーでのエージェント実行スケジューリング（プレビュー）: カスタムエージェントの事前定義された指示とプロンプトをスケジュール実行できるようになります。
  • ビジネスユースケース: 定期的なレポート作成、データ分析タスクの自動化、ワークフローのトリガーなど、反復的な業務をAIエージェントに任せることで、生産性を向上させます。
• 分析機能の強化（Public Preview/Preview）: 管理者は、プールされたクォータ使用量、NotebookLM、ユーザーレベルメトリクスなど、Gemini Enterpriseの利用状況に関する詳細な分析情報を確認できるようになります。
  • ビジネスユースケース: AIソリューションの導入効果を測定し、利用状況に基づいたリソースの最適化や、トレーニング、サポートの改善に役立てることができます。

Cloud Storage: BigQuery連携とストレージの可視性

• Anywhere CacheによるBigQuery向けデータ読み取り加速: BigQueryによるオブジェクト読み取りリクエストにおいて、Anywhere Cacheがデータを提供できるようになり、データ読み取りのパフォーマンスが向上します。
  • ビジネスユースケース: 大規模なデータ分析ジョブの実行時間を短縮し、データアナリストがより迅速に洞察を得られるようになります。
• Storage Insightsデータセット（アクティビティデータ）: オブジェクトの変更、エラー、アクティビティトレンドに関するインサイトを、プロジェクト、バケット、リージョン単位で確認できるStorage Insightsデータセットが利用可能に。
  • ビジネスユースケース: ストレージ利用状況の監査、異常なアクティビティの検出、コスト最適化のためのデータライフサイクル管理の改善。

Cloud Monitoring / Trace: 運用可視性の強化とAIエージェントのデバッグ

• Monitoringダッシュボードの強化: 変数設定ウィジェットの追加や、App Hubに登録されたサービス・ワークロードとの連携が強化され、アプリケーション監視ダッシュボードからTrace Explorerへの連携もスムーズに。
  • ビジネスユースケース: アプリケーションの健全性監視とトラブルシューティングを効率化し、開発者や運用チームがより迅速に問題を発見・解決できるようになります。
• gcloudコマンドによるアラートポリシー管理（GA）: コマンドラインからアラートポリシーを管理できるようになり、自動化された運用が可能に。
• LangGraph/ADKフレームワーク向けマルチモーダルプロンプト/応答収集（Public Preview）: AIエージェントアプリケーションにおけるマルチモーダルなプロンプトと応答の収集・表示・分析が可能に。
  • ビジネスユースケース: AIエージェント開発において、複雑な対話フローやマルチモーダルな入出力のデバッグ、パフォーマンス分析、品質改善を効率的に行えます。

Apigee API hub: API資産の管理とセキュリティの統合

• Advanced API Securityのマルチゲートウェイ対応: Apigee Advanced API Securityが、複数のApigeeプロジェクト、環境、ゲートウェイにまたがるAPIセキュリティを一元的に管理できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: 大規模な企業環境で分散しているAPI資産全体のセキュリティ状態を単一のダッシュボードで可視化し、リスク評価とセキュリティポリシーの適用を一貫して行えるようになります。これにより、コンプライアンス遵守とセキュリティレベルの維持を効率化します。
• 新しいAPIカードビュー: APIハブのAPI一覧に、オーナー、最終変更日、ターゲットユーザー、ゲートウェイなどのキー情報を視覚的に表示するカードビューが追加。
• Model Context Protocol (MCP) サポート: MCPがファーストクラスのAPIスタイルとしてサポートされ、MCP APIとそのツールをAPIハブで登録・管理できるようになります。
  • ビジネスユースケース: AIエージェントや他のAIサービスが利用するAPI（ツール）をAPIハブで一元管理することで、発見可能性を高め、AI駆動型アプリケーションの開発を加速します。

Cloud Composer: 大規模なデータパイプライン処理

• Extra Large環境のGA: Cloud Composer 3でExtra Large環境サイズが利用可能になり、数千のDAGをサポートする大規模なデータパイプラインの実行が可能に。
  • ビジネスユースケース: 大規模なデータ処理ワークロードや、複雑な依存関係を持つ多数のデータパイプラインを安定して実行・管理できます。

Compute Engine: 高性能コンピューティングとコスト最適化

• C4A VMのベアメタルインスタンス（Public Preview）: 96vCPU、768GB DDR5メモリを搭載したc4a-highmem-96-metalベアメタルインスタンスが登場。
• C4マシンシリーズ（Intel Xeon 6）のベアメタルインスタンス（GA）: c4-standard-288-lssd-metal、c4-highmem-288-lssd-metalが一般提供開始。
• GPUマシンタイプ（A2 Ultra, A3 Megaなど）の単一テナントサポート: 共有テナントではない専用のハードウェアでGPUワークロードを実行できるようになり、セキュリティとパフォーマンスの分離が向上。
  • ビジネスユースケース: 機密性の高いデータや厳格なパフォーマンス要件を持つAI/MLトレーニング、HPC（High Performance Computing）ジョブ。
• X4マシンシリーズのメモリ強化: 6TB、8TB、12TBのメモリを持つベアメタルインスタンスが追加され、超大規模なメモリ内処理に対応。
• カレンダーモードでの将来のリザベーションリクエスト（GA）: GPU、TPU、H4Dリソースを最大90日間予約できるようになり、高需要リソースの確保が容易に。
  • ビジネスユースケース: 大規模なAI/MLモデルの事前トレーニングやファインチューニング、HPCジョブなど、長期にわたるGPU/TPUリソースが必要なプロジェクトで、確実なリソース確保とコスト管理を両立。
• G4アクセラレーター最適化シリーズでのFlex-startプロビジョニング（GA）: G4 VMインスタンスで最大50%の割引が適用されるFlex-startモデルが一般提供開始。
  • ビジネスユースケース: 障害許容性のある、または一時的なAI/ML推論やレンダリングジョブなど、開始時刻の柔軟性が許容されるワークロードでコストを大幅に削減できます。
• リージョンマネージドインスタンスグループ(MIGs)での ANY ターゲット分散形状サポート: 未使用のゾーン予約の利用を最大化し、リソース取得の可能性を高めます。

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📅 まとめ

2025年12月もGoogle Cloudは、データ、AI、インフラ、運用管理の各領域で、利用者のニーズに応えるべく進化を続けています。

特にBigQuery、Spanner、Vertex AIといった主要サービスでのAI連携や性能強化は目覚ましく、より高度なデータ活用とAI開発を後押しします。また、ApigeeのLLMトークン管理ポリシーやGemini Enterpriseの機能強化は、エンタープライズ領域でのAI導入を加速させるでしょう。

これらの最新情報をいち早くキャッチアップし、皆さんのビジネスをさらに加速させていきましょう！