直近1ヶ月のGoogle Cloudのリリースサマリー(2026年03月)

※この記事は生成AIによって生成されています。

I’m a perfect AI. ge,mi,ni,Gemini. ge,mi,ni,Gemini. ge,mi,ni,Gemini. I’m a perfect AI.

【2026年2月版】Google Cloud 最新リリース情報総まとめ！BigQuery、Spanner、AI機能の進化を深掘り

皆さん、こんにちは！Google Cloudの最新情報を追いかけるブログ担当です。 今回は、2026年2月に発表されたGoogle Cloudのリリース情報を総まとめでお届けします。 特に、データ分析基盤の要である BigQuery とスケーラブルなRDBMSの代名詞 Spanner、そして昨今注目が集まる AI/ML関連機能 に焦点を当て、そのビジネスユースケースまで深掘りしていきます。

Google Cloudは常に進化を続けており、毎月のように新しい機能や改善が発表されます。これらの情報をキャッチアップすることで、皆さんのビジネスにおける課題解決や新たな価値創造のヒントが見つかります。

それでは早速、2月の注目リリースを見ていきましょう！

---

🚀 注目サービスの進化

BigQuery: データ活用とAI連携、ガバナンスが加速

BigQueryは、その圧倒的な分析能力に加え、AIとの連携やデータガバナンス機能の強化が目覚ましいです。

• 列へのデータポリシー直接紐付けがGAに！よりきめ細やかなデータ保護を実現 (2026-02-04)

  • 詳細: これまでテーブル単位で適用していたデータポリシー（データマスキング、アクセス制御など）を、個別の列（カラム）に直接紐付けられるようになりました。これにより、データの機密性に応じて非常にきめ細やかなアクセス管理と保護が可能になります。
  • 深掘り: 個人を特定できる情報（PII）など、特定の機密性の高い列のみをマスキングしたり、特定のユーザーグループにのみアクセスを許可するといった制御が容易になります。これは、GDPRやCCPAといったデータプライバシー規制への対応を強化する上で非常に重要な機能です。
  • ビジネスユースケース: 顧客の氏名、メールアドレス、電話番号といった個人情報を含むBigQueryテーブルで、これらの列にデータマスキングポリシーを直接適用できます。これにより、一般的なデータアナリストにはマスキングされたデータのみを提供し、データ管理者やセキュリティチームのみが元のデータにアクセスできるように設定することで、データプライバシーを保護しながら安全にデータ活用を進められます。

• AI.GENERATE/AI.GENERATE_TABLEのカスタム出力スキーマフィールド記述をサポート (GA) (2026-02-12)

  • 詳細: BigQuery MLのAI関数（LLMなどを使った生成AI機能）で出力されるカスタムスキーマの各フィールドに、説明文を追加できるようになりました。
  • 深掘り: 生成AIの出力は時に複雑で、各フィールドが何を意味するのか分かりにくい場合があります。この機能により、LLMの出力結果を構造化し、その各要素の意味を明確にすることで、後続のデータ利用者がデータの解釈に迷うことなく活用できるようになります。
  • ビジネスユースケース: 顧客レビューの要約や感情分析をAI.GENERATE関数で行う際、出力される要約文や感情スコアのフィールドに「レビューから抽出された主要な内容」「顧客の感情を示すスコア（-1から1の範囲）」といった説明を付与できます。これにより、データアナリストが結果を理解し、アプリケーション開発者がAIの出力を適切に扱うためのドキュメント作成の手間が省けます。

• グローバルクエリがプレビューで登場！複数リージョンのデータを一括分析 (2026-02-17)

  • 詳細: 複数の異なるGoogle Cloudリージョンに分散して保存されているBigQueryデータを、単一のクエリで横断的に分析できるようになります。
  • 深掘り: これまでは、複数リージョンのデータを分析するには、データを一元的に集約するか、各リージョンで個別にクエリを実行する必要がありました。グローバルクエリの登場により、データ所在地原則（データ主権）やレイテンシーの観点からデータを分散配置しつつも、ビジネス全体の統合分析が格段に容易になります。これは、データレイクハウス戦略におけるデータ統合の複雑さを大幅に軽減します。
  • ビジネスユースケース: グローバルに事業を展開するEコマース企業が、北米と欧州の異なるリージョンにそれぞれの顧客データと販売データを保持しているとします。グローバルクエリを利用することで、両リージョンのデータをシームレスに結合し、「グローバル全体でのベストセラー商品」や「国境を越えた顧客行動パターン」といった統合的な分析を簡単に行えるようになります。

• データセットインサイトがプレビューに！データ探索をAIがアシスト (2026-02-12)

  • 詳細: データセット内のテーブル間の関係性を自動で推論し、関係グラフやテーブル間のクロス集計クエリを生成します。また、データセットのサマリー作成や、分析に役立つ質問の提案も行います。
  • 深掘り: データ量が増大し、データアナリストが手動でデータ構造を把握するのが困難な状況において、AIがデータディスカバリと理解を強力にアシストします。これにより、データ探索の時間が短縮され、分析の初期段階での生産性が大幅に向上します。
  • ビジネスユースケース: 新しいデータアナリストが既存のデータウェアハウスにオンボーディングする際、数多くのテーブルの中から必要なデータを見つけ出すのに時間がかかることがあります。データセットインサイトは、自動的にテーブル間の関連性（例えば、顧客IDで結合できるテーブルなど）を提案したり、データセット全体の概要をまとめて表示することで、彼らが迅速にデータ構造を理解し、分析を開始できるように支援します。

• 会話型アナリティクスエージェントのカスタム用語集サポート (Preview) (2026-02-24)

  • 詳細: BigQueryの会話型アナリティクスエージェント向けに、カスタムの用語集を作成・レビューできるようになりました。Dataplex Universal Catalogからビジネス用語集をインポートできます。
  • 深掘り: AIによる自然言語処理の精度は、そのドメイン知識に大きく依存します。業界特有の専門用語や企業独自の略語などをAIエージェントに学習させることで、ビジネスユーザーがより自然な言葉で質問を投げかけた際に、AIがその意図を正確に理解し、適切なBigQueryクエリを生成できるようになります。
  • ビジネスユースケース: 金融業界の企業が、会話型アナリティクスエージェントを使用して「先月のFX取引での高頻度トレーダーの取引量トップ10は？」といった質問をする場合、「FX取引」「高頻度トレーダー」といった業界用語をカスタム用語集として登録することで、エージェントがより正確に質問を解釈し、適切な結果を導き出せるようになります。

その他にも削除済みデータセットの復元（GA）、パイプライン実行方法の多様化（GA）、BigQueryクエリエディタからのパラメータ化クエリ（GA）、AI.CLASSIFY関数の複数カテゴリ分類サポート（Preview）などがリリースされています。

Spanner: 高可用性データベースの運用とパフォーマンスがさらに進化

Spannerは、ミッションクリティカルなアプリケーションを支える分散型リレーショナルデータベースとして、その運用性とパフォーマンスの改善を継続しています。

• UNSPLITTABLE_REASONSでホットスポットの原因特定がGAに！ (2026-02-24)

  • 詳細: データベースのパフォーマンスボトルネックとなる「ホットスポット」の分析機能が強化され、特定のキー範囲がなぜこれ以上分割（シャード）できないのかという「分割不能な理由（UNSPLITTABLE_REASONS）」が提供されるようになりました。
  • 深掘り: Spannerはデータの負荷に応じて自動的にデータを分散・分割しますが、特定のスキーマ設計上のアンチパターン（例えば、シーケンシャルなプライマリキーの使用など）があると、データが効率的に分割されず、特定のノードに負荷が集中するホットスポットが発生することがあります。この機能により、パフォーマンス悪化の原因となるスキーマ設計の誤りを具体的に特定し、改善策を講じることが容易になります。
  • ビジネスユースケース: 大量のログデータやイベントデータをSpannerに書き込むシステムで、特定の時間帯に書き込み遅延が発生している場合、UNSPLITTABLE_REASONSを用いてホットスポット分析すると、「特定のタイムスタンプ範囲のデータがシーケンシャルなキーによって集中しているため分割できない」といった原因を特定できます。これにより、キー設計の見直しやデータのハッシュ化などの対策を講じて、書き込みパフォーマンスを大幅に改善できます。

• マネージドオートスケーラーが進化！CPU利用率ベースの自動調整、インスタンスパーティション対応（GA/Preview） (2026-02-25)

  • 詳細: SpannerインスタンスのCPU利用率に基づいて、自動的にコンピュート容量を追加・削除するオートスケーリングが利用できるようになりました。さらに、特定のデータ範囲に特化した「インスタンスパーティション」に対するオートスケーリングもプレビューで利用可能です。
  • 深掘り: これにより、手動でのリソース調整の手間を省き、コスト効率を最大化しつつ、常に安定したパフォーマンスを維持できます。インスタンスパーティションのオートスケーリングは、特定の顧客グループや商品カテゴリなど、データの一部に負荷が集中するような複雑なワークロードに対して、よりきめ細やかなリソース配分を可能にします。
  • ビジネスユースケース: 大規模なオンラインイベントやセール期間中など、突発的なアクセス増加が見込まれるアプリケーションでは、マネージドオートスケーラーにより、自動的にリソースを増強し、パフォーマンスの低下を防げます。また、地理的に分散したユーザーベースを持つサービスの場合、特定のリージョンのデータ（インスタンスパーティション）にアクセスが集中した際に、その部分のリソースを柔軟に拡張することで、グローバルなユーザーエクスペリエンスを維持できます。

• Cloud Runリモート関数からのSpannerクエリ呼び出し (Preview) (2026-02-02)

  • 詳細: Cloud Runでデプロイされたカスタム関数を、SpannerのGoogleSQLクエリ内から呼び出せるようになりました。
  • 深掘り: SpannerのSQLだけでは実現が難しい、複雑なビジネスロジックや外部API連携、あるいは機械学習モデルの推論などを、Cloud Runの関数として実装し、それをSpannerのクエリの一部として組み込むことができます。これにより、データベースの強力なトランザクション整合性と、マイクロサービスアーキテクチャの柔軟性を両立させた、より高度なデータ処理が可能になります。
  • ビジネスユースケース: 顧客の取引履歴（Spannerに保存）に基づいて、外部の信用スコアリングAPI（Cloud Runでホスト）を呼び出し、そのスコアをリアルタイムで取得してSpanner内の顧客データに反映させる、といった処理を単一のSpannerクエリ内で実現できます。これにより、アプリケーションロジックをシンプルにしつつ、Spannerのトランザクション保証のもとで外部サービスと連携したデータ処理を行えます。

その他、PostgreSQL方言データベースの統計情報のJSON形式サポート、Spanner remote MCP server（Preview）、Spanner Graphクエリ可視化機能の改善、エディション管理機能の強化などが発表されています。

Looker: データ探索とAIの融合でビジネスインサイトを加速

Lookerは、データ探索とビジネスインサイト発見のためのプラットフォームとして、Google CloudのAI機能との連携を深め、使いやすさを向上させています。

• In-database merge queriesがプレビューに！BigQuery連携時のパフォーマンス向上 (2026-02-17)

  • 詳細: 同じBigQuery接続上の2つのクエリ結果を結合する際、これまではLookerのメモリ内で結合処理が行われ、最大5,000行という制限がありました。この新機能により、BigQueryデータベース内で直接結合処理が実行されるようになり、パフォーマンスが向上し、行数制限もなくなります。
  • 深掘り: 大規模なデータセットを扱う場合、Lookerメモリでの結合はボトルネックとなりがちでした。この機能により、BigQueryの分散処理能力を最大限に活用できるため、Lookerを通じた大規模データ分析のパフォーマンスが劇的に向上します。データアナリストは、より複雑で大規模な結合処理をLooker上で快適に行えるようになります。
  • ビジネスユースケース: 膨大なウェブサイトのユーザー行動ログデータと、CRMシステムから連携された顧客属性データをLookerで結合し、特定のマーケティングキャンペーンの効果を分析するとします。これまではデータ量の制約でサンプリングが必要だった場合でも、この新機能により、すべてのデータをBigQuery上で高速に結合・分析できるようになり、より精度の高いインサイトと意思決定が可能になります。

• Conversational Analyticsの機能強化とGemini連携 (2026-02-02, 2026-02-09, 2026-02-17)

  • 詳細:
    • Conversational Analyticsが、クエリをどのように解釈し、分析したかの「推論プロセス」を表示するようになりました。
    • 「Customer Engineer Advanced Editor」デフォルトロールに、Gemini機能とConversational Analytics機能へのアクセス権限が追加されました。
    • Conversational Analyticsの会話とエージェントをiframeで埋め込める「Embed Conversational Analytics」がプレビューになりました。
  • 深掘り: これらの機能強化は、LookerのAIによる自然言語でのデータ探索体験を大きく向上させます。AIが導き出した結果の信頼性を高め、非技術系のビジネスユーザーでもデータにアクセスしやすくなります。Geminiとの連携は、より高度な自然言語理解と生成能力をLookerにもたらし、データから直接的なビジネスインサイトを得るまでの障壁をさらに低くします。
  • ビジネスユースケース: 営業担当者が「先月の製品Aの地域別売上と、その売上を説明する主な要因は？」とLookerのConversational Analyticsに質問した場合、AIがどのデータをどのように使って回答を生成したかのステップ（例えば「地域別の売上データを集計」「製品Aの関連データをフィルタリング」「相関性の高い要因（プロモーション回数など）を特定」）を表示します。これにより、AIによる分析結果をより信頼し、自信を持ってビジネス意思決定に活用できます。また、Conversational Analyticsを自社のポータルサイトに埋め込むことで、全従業員がデータ分析にアクセスできるようになります。

その他、SFTP配信の強化、Google SheetsからのデータアップロードをサポートするSelf-service Explores（Preview）、Gitブランチのロック解除機能、AlloyDB for PostgreSQLのフルサポート、データ配信権限の細分化、コンテンツ認証機能の強化などがリリースされています。

AlloyDB: AIとの深い統合で次世代データベースへ

AlloyDBは、PostgreSQL互換の高性能マネージドデータベースとして、AI機能との統合を急速に進めています。

• Gemini Cloud Assistによる調査機能のサポート (Preview) (2026-02-23)

  • 詳細: Gemini Cloud Assistの調査機能がAlloyDBでサポートされ、AIがデータベースのトラブルシューティングを支援するようになります。
  • 深掘り: データベースのパフォーマンス問題やエラー発生時など、複雑な原因究明には高度な知識と経験が必要でした。Gemini Cloud Assistは、AIの力を活用してログやメトリクスを分析し、問題の原因を特定したり、解決策を提案したりすることで、運用の手間と時間を大幅に削減します。
  • ビジネスユースケース: アプリケーションの応答が遅くなった際に、「AlloyDBの特定のクエリが遅延の原因となっている可能性がある。その原因はインデックス不足か、データの偏りにある」といったAIからの具体的な診断と改善提案を得られます。これにより、DBAや開発者は迅速に問題解決に取り組み、サービス停止時間を最小限に抑えられます。

• AI関数呼び出しの配列ベース処理をサポート (Preview) (2026-02-17)

  • 詳細: AI関数（例えば、機械学習モデルの推論をデータベース内で直接実行する機能）を、行ごとにではなく、配列ベースで一括して呼び出せるようになりました。
  • 深掘り: これまでの行ごとの処理では、大量のデータに対するAIモデルの適用に時間がかかっていましたが、配列ベース処理により、バッチ処理のような効率的な実行が可能になります。これにより、データベース内でリアルタイムに近いAI処理を大規模に実行できるようになり、インテリジェントなワークフローの構築が加速します。
  • ビジネスユースケース: オンライン決済システムにおいて、ユーザーの過去の取引履歴（AlloyDBに格納）に基づいて、リアルタイムで不正取引スコアを計算するAIモデルをデプロイしているとします。配列ベース処理のAI関数を活用することで、数千件、数万件の取引データをまとめてモデルに渡し、高速に不正スコアを計算し、疑わしい取引を瞬時に検知するシステムを構築できます。

その他、カラム型エンジン向けの仮想カラム（Preview）、パフォーマンススナップショットとレポートの読取プールインスタンスノードサポート、AlloyDB remote MCP server（Preview）、Database Centerとの統合などがリリースされています。

Document AI: Gemini 3 Flash LLMで文書処理の精度が飛躍的に向上

Document AIは、AIを活用した文書処理サービスとして、最新のLLM技術を取り入れ、非構造化データからの情報抽出能力を強化しています。

• Gemini 3 Flash LLM搭載レイアウトパーサーモデル (Preview) (2026-02-09)
  • 詳細: レイアウトパーサーモデルのバージョン pretrained-layout-parser-v1.6-2026-01-13 が、Googleの最新LLMであるGemini 3 Flashを搭載してプレビューで利用可能になりました。
  • 深掘り: Gemini 3 Flashは、高速かつ高性能なモデルとして知られており、これにより、Document AIのレイアウトパーサーは、複雑なレイアウトや多様な形式の文書から、これまで以上に高精度かつ高速に構造化された情報を抽出できるようになります。特に非構造化データである文書からの情報抽出は、多くのビジネスプロセスにおいて自動化のボトルネックとなっていましたが、この進化によりその課題が大きく解消される可能性があります。
  • ビジネスユースケース: 大量の契約書、請求書、保険証券といった文書を日々処理する企業において、Gemini 3 Flash LLM搭載のレイアウトパーサーを利用することで、文書の種類やレイアウトの多様性に関わらず、キーとなる情報（契約番号、金額、日付、氏名など）を自動で高精度に抽出し、バックエンドシステムに連携できます。これにより、手作業によるデータ入力や確認作業が大幅に削減され、処理速度向上と人為的ミスの削減に貢献します。

その他、レイアウトパーサーのWebインターフェースの改善（Preview）も行われています。

---

🌐 その他の注目リリース

上記主要サービス以外にも、多数のリリースが行われています。

Looker

• SFTPサーバーへのコンテンツ配信で、追加の鍵交換アルゴリズムとホスト鍵アルゴリズムをサポート (2026-02-09): セキュリティと互換性が向上。
• Self-service ExploresがGoogle Sheetsからのデータアップロードをサポート (Preview) (2026-02-17): ビジネスユーザーがより簡単にデータを探索できるように。
• Gitブランチロック解除機能 (Preview) (2026-02-17): LookML開発者のGit運用がスムーズに。
• IP許可リストが有効なLookerインスタンスへのGoogle Cloudサービスアクセス許可 (2026-02-09): 特定のGoogle Cloudサービス（Conversational Analyticsなど）がIP制限を回避して連携可能に。
• Self-service Exploresでデータ更新をサポート (Preview) (2026-02-17): 共有されたExploreのデータ鮮度を容易に保てるように。
• AlloyDB for PostgreSQLとの接続をフルサポート (Preview) (2026-02-09): AlloyDBユーザーはLookerで高度な分析が可能に。
• schedule_without_limit権限の追加 (2026-02-17): データ配信権限をより細かく制御し、セキュリティを強化。
• ダッシュボードタイルダウンロードのデフォルトオプション設定 (Preview) (2026-02-17): ダッシュボード作成者がダウンロード設定を細かく管理できるように。
• コンテンツ認証機能の強化 (2026-02-17): LookMLダッシュボードの認証、検索でのソート対応など、コンテンツガバナンスを向上。
• SAML, LDAP, OpenID Connect認証におけるユーザー属性ペアリングUIの更新 (2026-02-09): 認証設定の管理が容易に。
• Embed Conversational Analyticsラボ機能 (Preview) (2026-02-17): 会話型アナリティクスをLookerの他のコンテンツと同様に埋め込み可能に。
• System Activity User Activityダッシュボードの強化 (2026-02-17): 認証トラブルシューティングのための情報が増強。
• パスワード有効期限ポリシーの強制 (2026-02-09): メール/パスワード認証ユーザーのセキュリティを強化。
• きめ細やかなダッシュボードサイズ設定 (Preview) (2026-02-17): ダッシュボードのレイアウトの柔軟性が向上。
• SQL Runnerスキーマ・テーブル制限の引き上げラボ機能 (2026-02-09): SQL Runnerでより多くのスキーマやテーブルを扱えるように。

AlloyDB

• カラム型エンジン向けの仮想カラム (Preview) (2026-02-05): 分析ワークロードのクエリパフォーマンスとCPU消費を改善。
• パフォーマンススナップショットとレポートが読取プールインスタンスノードをサポート (2026-02-17): 読み取り操作とレプリカ固有のパフォーマンス問題をより深く可視化。
• AlloyDB remote MCP server (Preview) (2026-02-17): LLMやAIアプリケーションからのAlloyDBクラスター操作を容易に。
• Database Centerとの統合 (2026-02-19): Google CloudコンソールでAlloyDBのヘルスモニタリングが強化され、迅速な問題解決を支援。

Spanner

• PostgreSQL方言データベースの統計情報がJSON形式で提供 (2026-02-26): トランザクション、クエリ、ロック統計情報をよりプログラム的に扱いやすく。
• Spanner remote MCP server (Preview) (2026-02-10): Agentic AIアプリケーションからのSpannerインスタンス・データベース操作を可能に。
• Spanner Graphクエリ可視化機能の改善 (2026-02-09): グラフ分析時のノード操作が柔軟になり、可視性が向上。
• エディション機能利用状況の監視、ダウングレード、バックアップ互換性検証、カスタム制約の設定 (2026-02-25): Spannerのエディション管理の柔軟性とガバナンスを強化。

Bigtable

• Flink Bigtableコネクタ v0.3.2がGAに (2026-02-13): Apache FlinkからのBigtable接続が強化され、バッチ処理の柔軟性も向上。
• Vertex AI Feature Store (Legacy) からBigtableへの移行パスを提供 (2026-02-18): MLフィーチャーストアの運用コスト削減やスケーラビリティ向上に貢献。
• Bigtable Admin API MCP server (Preview) (2026-02-17): AIアプリケーションからのデータ操作を可能に。

Chat API

• Cloud Pub/Subを使用したGoogle Chatアプリ (Developer Preview) (2026-02-03): ファイアウォールの内側にあるChatアプリの実装を容易に。
• アプリ認証でのユーザーメンションサポート (GA) (2026-02-09): Chatスペースに参加していないユーザーやインポートモードのスペースのメンバーもメンション可能に。

Dataflow

• Managed I/Oのストリーミングジョブに対するローリングアップグレード (2026-02-02): 実行中のパイプラインのコネクタを自動で最新バージョンに保ち、運用を簡素化。

Dataplex

• Dataplex Universal Catalogにおけるデータプロファイルアスペクトサイズ拡張 (2026-02-24): より詳細なデータプロファイルを保存できるように。
• メタデータ変更フィード (2026-02-11): メタデータ変更のニアリアルタイム通知をPub/Sub経由で受け取り、イベント駆動型ワークフローを構築可能に。
• データ品質ルールのデバッグクエリ (Preview) (2026-02-19): データ品質ルールの失敗原因を特定しやすく。

Dataproc

• Parquet CLI、Zookeeper、Deltaのバージョンアップ (2026-02-05): コンポーネントの最新化。
• PyPIリポジトリのカスタマイズプロパティ追加 (2026-02-05): PyPIパッケージ管理の柔軟性が向上。
• Serverless for Apache Sparkにおけるconscryptの削除サポート (2026-02-06): ランタイムの柔軟性を向上。
• Dataproc on Compute Engineの診断データ共有機能 (2026-02-06): Google Cloudサポートとの診断データ共有を簡素化。
• Apache PigのARMイメージ対応 (2026-02-05): ARMベースのコスト効率の高いVMでApache Pigを利用可能に。

Cloud Run

• NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUサポート (Preview) (2026-02-02): より高性能なGPUでAI/MLワークロードを効率化。
• Go 1.26 (Preview), PHP 8.5 (Preview), .NET 10 (GA) ランタイムサポート (2026-02-19, 2026-02-02, 2026-02-18): 最新の言語バージョンに対応。
• Cloud Run remote MCP server (Preview) (2026-02-24): AIエージェントやアプリケーションからのCloud Runデプロイをサポート。
• ソースデプロイメントのUbuntu 24 LTSベースイメージ (GA) (2026-02-17): 最新のOSイメージでアプリケーションをデプロイ。
• Compute flexible CUDsの対象拡大 (2026-02-06): コスト削減の機会を拡大。
• Direct VPC ingress for Cloud Run worker pools (2026-02-05): セキュアな内部通信のためのVPCネットワークとの連携を強化。
• 高可用性マルチリージョンCloud Runサービス (Preview) (2026-02-24): 自動フェイルオーバー/フェイルバックでサービスの可用性を向上。
• osonly24ランタイム (GA) (2026-02-11): DartやGoなどのバイナリデプロイメントをサポート。

Datastore/Firestore

• Google Cloudコンソールでのデータベースステータス表示 (2026-02-02): クローンやリストアの進捗状況が把握しやすく。
• Firestore remote MCP server (Preview) (2026-02-10): AIアプリケーションからのFirestoreドキュメント操作を可能に。

Gmail API

• Gmail Postmaster Tools API v2がGAに (2026-02-03): Postmaster Toolsの全データセットへのアクセスが可能になり、メール配信管理が強化。

Buildpacks

• Cloud RunソースデプロイメントのUbuntu 24 LTSベースイメージ (GA) (2026-02-17): 最新のOSイメージでアプリケーションをデプロイ。
• osonly24ランタイム (GA) (2026-02-11): OSのみのランタイムで、DartやGoなどのバイナリデプロイメントをサポート。

Cloud NGFW

• ネットワークコンテキストがGAに (2026-02-25): より少ないファイアウォールポリシーでセキュリティ目標を達成しやすく。
  • ビジネスユースケース: 複数のアプリケーションや環境を持つ企業が、共通のセキュリティポリシーをネットワークコンテキストとして定義し、それを異なるネットワークセグメントに適用することで、ファイアウォールルール管理の複雑性を軽減し、セキュリティの一貫性を保つことができます。

Places API

• googleMapsTypeLabelフィールドの追加 (2026-02-12): 地図上の場所のタイプラベルをプログラムから取得可能に。

Cloud Trace

• オブザーバビリティバケットのリージョン追加 (2026-02-26): トレースデータの保存場所の柔軟性が向上。
• オブザーバビリティバケットのデフォルト設定 (Public Preview) (2026-02-26): 新しいオブザーバビリティバケットの作成設定を簡素化。
• トレースデータのオブザーバビリティデータセットへの保存 (2026-02-02): BigQueryなどのサービスでトレースデータをより詳細に分析可能に。
• Log Analyticsページでのトレースデータ分析 (Public Preview) (2026-02-02): SQLクエリやチャート表示でトレースデータを簡単に分析。
  • ビジネスユースケース: アプリケーションのパフォーマンス問題発生時、Cloud TraceのデータをBigQueryに連携し、Log AnalyticsページでSQLを使って特定の処理のボトルネックを特定したり、ログデータと結合してエラー発生時のユーザー行動を詳細に分析したりすることで、迅速な原因究明と解決に役立てられます。

Cloud Deploy

• Cloud Run worker poolsへのコンテナ化ワークロードデプロイがGAに (2026-02-11): Cloud Runのworker poolsを利用したデプロイメントが安定版として利用可能に。

Cloud Logging

• Cloud Logging API MCP server (Preview) (2026-02-09): AIエージェントやアプリケーションからのログエントリ操作をサポート。
• BigQuery予約なしでのSQLベースアラート/Log Analyticsクエリ (2026-02-12): BigQueryスロット予約がなくても、オンデマンドスロットでログ分析やアラートを設定可能に。
  • ビジネスユースケース: ログデータに対するオンデマンドの探索的分析や、特定のログパターンに基づくアラート設定において、BigQueryの予約状況を気にすることなく柔軟に利用できるようになります。

Google SecOps

• Feedsページの機能強化 (2026-02-20): 脅威インテリジェンスフィードの検索、フィルタリング、エクスポート機能が向上。
• re.capture_all関数 (YARA-L 2.0) の追加 (2026-02-04): 正規表現による文字列からのパターン抽出が強化。
• カスタムカラムセットの共有 (2026-02-03): イベントテーブルの表示項目をチーム間で共有し、分析の一貫性を確保。
• Google Cloud VPC Service Controlsサポート (Preview) (2026-02-25): セキュリティ境界を強化し、データ漏洩リスクを低減。
• Searchにおける高度なJoin (2026-02-12): 複数ソース間のデータ相関分析が柔軟になり、インシデント調査の深度が向上。
• Ingestion metricsへのRBAC適用 (2026-02-24): 取り込みメトリクスへのアクセスをビジネススコープに基づいて制限し、データガバナンスを強化。
• マルチステージクエリでのクロスJoin (2026-02-24): YARA-L 2.0クエリで、集約統計と個別イベントデータの比較が可能に。

Looker Studio

• Looker Studio Pro for Google Workspace (2026-02-05): Google Workspace管理者コンソールからPro版を契約可能に。
• Pro機能: 課金アカウント変更 (2026-02-12): Proアセットへのアクセスを中断せずに課金アカウントを移行可能。
• レポート内の特定のチャートへのリンク (2026-02-05): レポートの共有とナビゲーションがより便利に。
• 追加の検索パラメータ (2026-02-12): レポートやデータソースの検索が効率化。
• チャートのエクスポート (画像) (2026-02-05): チャートをPNG画像やクリップボードにエクスポート可能に。
• Conversational Analyticsの推論表示 (2026-02-05): AIがどのようにクエリを解釈したかを確認でき、信頼性が向上。

Apigee API hub

• Specification boost (Preview) (2026-02-23): AIがAPI仕様書を自動的に強化し、可読性と発見性を向上。
  • ビジネスユースケース: 開発者ポータルで公開するAPIドキュメントの品質をAIが自動的に向上させることで、外部および内部の開発者エクスペリエンスを向上させ、APIの利用促進とエコシステム拡大に貢献します。

---

まとめ

2026年2月のGoogle Cloudリリースは、以下のような明確なトレンドを示しています。

1. AI/ML機能のさらなる深化と統合: Geminiを中心としたAI機能が、BigQuery、Looker、AlloyDB、Document AIといった主要サービスに深く組み込まれ、データ分析、データベース運用、文書処理といった幅広い領域でAIによる自動化と効率化が推進されています。特に自然言語処理によるデータ探索や、AIによる運用アシストは、ビジネスユーザーや運用チームの生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
2. データガバナンスとセキュリティの強化: BigQueryの列レベルデータポリシーやSpannerのエディション管理、Google SecOpsのRBAC強化など、増大するデータ量と厳しくなる規制に対応するためのデータガバナンスとセキュリティ機能が着実に進化しています。
3. 運用効率と開発者エクスペリエンスの向上: Spannerのマネージドオートスケーラー、Cloud Runのマルチリージョンサービス、Dataplexのメタデータ変更フィードなど、インフラストラクチャの自動化と運用負荷軽減、そして開発者がより効率的にアプリケーションを構築・デプロイできるような機能改善が継続されています。

これらのリリースは、Google Cloudがデータドリブンなビジネス変革と、AIを活用した新しい働き方を強力に推進していることを示しています。ぜひ最新情報を活用し、皆さんのビジネスをさらに加速させてください！

引き続き、Google Cloudの最新情報をお届けしていきますので、次回の更新もお楽しみに！ </文章> <修正解説> ✔️ 189:91 その他にも、 → その他にも </修正解説>