※この記事は生成AIによって生成されています。

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Google Cloud 最新リリース情報（2026年3月）

皆さん、こんにちは！Google Cloudの最新情報をお届けするブログ記事です。 2026年3月もGoogle Cloudから多くの新機能やアップデートが発表されました。特にAI/ML、データベース、データ分析の分野で大きな進展が見られます。今回は、これらの最新リリースの中から注目すべき情報をピックアップし、ビジネスにおける活用シーンも交えながら分かりやすくご紹介します。

注目リリースのハイライト

今月特に注目すべきは、主要データベースサービス（AlloyDB, Spanner）やデータ分析サービス（BigQuery, Looker）におけるAI機能の統合と強化です。Geminiを中心とした生成AIの進化が、開発からデータ活用まで、様々なフェーズに浸透していることが見て取れます。

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各サービスごとのリリース情報

Gemini

• VS Codeでのファイルアウトラインと変更完了機能が一般提供 (GA)開始
  • 概要: Gemini in Google CloudのCode Assist機能である「ファイルアウトライン」と「変更完了」機能がVS Codeで一般提供（GA）されました。ファイルのアウトライン表示でコード構造を素早く理解し、変更完了機能でコード修正の提案を効率的に受けられます。
  • ビジネスユースケース: 開発者の生産性を大幅に向上させます。特に大規模なコードベースや新しいプロジェクトに参加する際に、コード理解の時間を短縮し、高品質なコードをより早く記述できるようになります。

Looker

データ分析プラットフォームのLookerでは、Geminiとの連携を中心に、多くの機能強化が発表されています。

• AlloyDB for PostgreSQLとの接続をフルサポート（プレビュー）
  • 概要: LookerからGoogle Cloud AlloyDB for PostgreSQLへの接続がプレビュー版でフルサポートされました。Lookerの接続作成時に専用のダイアレクトとして選択できるようになり、最適な連携が可能です。
  • ビジネスユースケース: AlloyDBを利用している企業は、高性能なトランザクションデータベースのデータをLookerで直接分析し、リアルタイムなインサイトを得られるようになります。
• Gemini in Looker: LookMLパラメータ生成アシスタントを個別に有効化可能に（プレビュー）
  • 概要: 自然言語プロンプトに基づいてLookMLパラメータを提案するGemini in Lookerアシスタントが、他のGemini機能とは独立して有効化できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: LookML開発者は、複雑なLookMLの記述を効率化し、より迅速にデータモデルを構築できます。これにより、データアナリストがビジネスニーズに応じたデータセットを素早く利用できるようになります。
• Looker (Google Cloud core) インスタンスがIP許可リストをサポート
  • 概要: Looker (Google Cloud core) の公開またはハイブリッド接続インスタンスでIP許可リストがサポートされました。これにより、特定のIPアドレスからのトラフィックのみがインスタンスにアクセスできるようになり、セキュリティが強化されます。
  • ビジネスユースケース: 企業のセキュリティポリシーに準拠したセキュアなデータ分析環境を構築できます。機密性の高いデータへの不正アクセスリスクを軽減します。
• Looker 26.4から新しいLookMLパーサーに移行
  • 概要: 顧客ホスト型Lookerインスタンスが、最適化されたパフォーマンスを持つ新しいLookMLパーサーを使用するようになります。Lookerホスト型インスタンスでは既に利用されており、将来的にはレガシーパーサーは廃止されます。
  • ビジネスユースケース: 大規模なLookMLプロジェクトや複雑なデータモデルにおいて、LookMLの処理速度が向上し、開発効率とレポート生成パフォーマンスが向上します。
• Conversational Analyticsの強化 (Looker 26.6)
  • 概要:
    • 新しい質問モード:「Fast mode」で素早い回答を、「Thinking mode」でより複雑な質問とエージェントの能力テストが可能になりました。
    • 曖昧さ解消機能: ユーザーのクエリの曖昧な点を明確にするために、追加の質問を投げかけるようになりました。
  • ビジネスユースケース: ビジネスユーザーが自然言語でデータにアクセスしやすくなり、質問の意図をより正確に理解して回答することで、データドリブンな意思決定を加速させます。
• 強化された検索機能（プレビュー）
  • 概要: Gemini in Lookerを活用した「強化された検索」機能がプレビュー版で利用可能に。キーワードマッチングを超え、検索クエリの概念的な意味を解釈し、ビジネス用語や分析的質問で保存されたコンテンツを検索できます。
  • ビジネスユースケース: 膨大なレポートやダッシュボードの中から、ユーザーが必要とする情報へ素早くたどり着けるようになり、データ活用の効率が向上します。
• Continuous Integration (CI) 機能の改善
  • 概要: Looker CIがLooker UIとの統合を強化。Looker adminによるCIユーザーの手動追加が不要になり、GitHubリポジトリとの連携が強化されました。
  • ビジネスユースケース: LookML開発におけるCI/CDパイプラインの導入・運用がより簡単になり、開発サイクルが加速し、品質管理が向上します。
• 接続無効化オプション
  • 概要: Lookerの「Connections Settings」ページに「Disable Connection」オプションが追加されました。データベースに問題が発生した場合に、手動でクエリを停止したり、クエリキューに残したりする代わりに、接続を無効化できます。
  • ビジネスユースケース: データベース障害時やメンテナンス時など、Lookerからデータベースへの不要なクエリ発行を一時的に停止し、システムの安定稼働を支援します。
• セルフサービスExploreが一般提供 (GA)開始
  • 概要: ユーザーが自身でデータを探索できる「Self-service Explores」機能がGAとなりました。OAuthを有効にすることで、Google Sheetsからのデータアップロードもサポートします。
  • ビジネスユースケース: データ部門への依存を減らし、各ビジネス部門のユーザーが自分でデータを探索・分析できるデータ民主化を促進します。
• カスタムカレンダーのサポート（プレビュー）
  • 概要: 会計カレンダーや小売カレンダーなどのカスタムカレンダーをサポートするダイアレクトで、LookML開発者が独自のカレンダーテーブルをモデル化し、カスタムカレンダーディメンショングループを作成できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: 企業の特定の会計期間やビジネスサイクルに基づいた正確な時系列分析が可能になり、よりビジネスに即したレポート作成が実現します。
• タブ付きダッシュボードが一般提供 (GA)開始
  • 概要: 1つのダッシュボード内でコンテンツを複数のタブに整理できる「タブ付きダッシュボード」機能がGAとなりました。コンテンツの整理、データストーリーテリングの改善、パフォーマンス向上、クラッター削減に貢献します。
  • ビジネスユースケース: 複雑なダッシュボードをより分かりやすく整理し、ユーザーがスムーズに情報にアクセスできるようになります。これにより、データドリブンな意思決定が加速します。
• コンテンツ認証機能が一般提供 (GA)開始
  • 概要: コンテンツ認証機能がGAとなり、LookML Exploresの認証、LookMLダッシュボードとLookML Exploresの自動認証、強化された検索結果での認証ステータスによるソート/フィルタリングがサポートされました。
  • ビジネスユースケース: 信頼性の高いデータコンテンツを特定し、組織全体でのデータ活用におけるガバナンスと信頼性を向上させます。
• 可視化アシスタント（Gemini in Looker）が一般提供 (GA)開始
  • 概要: 自然言語でLookerの可視化フォーマットオプションをカスタマイズできる「可視化アシスタント」がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: データアナリストやビジネスユーザーが、プログラミング知識なしに直感的に魅力的なビジュアライゼーションを作成できるようになり、データ可視化の効率と品質が向上します。
• ダッシュボードフィルター機能の強化が一般提供 (GA)開始
  • 概要: フィルター提案ドロップダウンの永続化、全フィルター値の選択/解除、高度なフィルターの条件制御制限、ボードでの「カスタムフィルター値を含める」デフォルト有効化などの機能がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: ユーザーがより直感的かつ効率的にダッシュボードのデータをフィルタリングできるようになり、必要な情報に素早くアクセスして分析を深めることができます。
• Gemini in Looker: Looker式の記述アシスタント（プレビュー）
  • 概要: テーブル計算やカスタムフィールドのLooker式記述をGeminiがアシストする機能がプレビュー版で登場。
  • ビジネスユースケース: データモデル開発者が複雑なLooker式をより正確かつ迅速に記述できるようになり、データ分析の高度化と効率化を支援します。
• Lookerモバイルアプリのアップデート
  • 概要: iOS (v2.2.0) およびAndroid (v2.0.88) 向けのLookerモバイルアプリがアップデートされ、タブ付きダッシュボードのサポート、ダッシュボードリンクの直接アプリ内表示、ロード時間の改善などが含まれます。
  • ビジネスユースケース: 外出先や会議中など、モバイル環境でもより快適にLookerのダッシュボードにアクセスし、最新のデータに基づいて迅速な意思決定を行うことができます。
• Gemini in Looker: Exploreのクイック分析生成（プレビュー）
  • 概要: Gemini in LookerがExploreのクイックスタート分析を自動生成する機能がプレビュー版で利用可能になります。
  • ビジネスユースケース: 探索的データ分析の開始フェーズを大幅に加速し、ユーザーがより迅速にデータの傾向やパターンを発見できるようになります。

AlloyDB

PostgreSQL互換のフルマネージドデータベースAlloyDBでは、AI機能のGA化やPostgreSQLのバージョンアップ対応など、重要なアップデートがありました。

• PostgreSQL 18互換性が一般提供 (GA)開始
  • 概要: AlloyDBがPostgreSQLバージョン18とのデータベースサーバー互換性を一般提供（GA）しました。既存のAlloyDBクラスターをワンクリックでアップグレードでき、DMSを使ったマイグレーションも可能です。
  • ビジネスユースケース: 最新のPostgreSQL機能をAlloyDBで利用できるようになり、パフォーマンス、セキュリティ、開発効率が向上します。
• AlloyDB AI: ハイブリッドベクトル類似検索とRUMインデックス（プレビュー）
  • 概要:
    • ai.hybrid_search()関数: 複数の検索タイプの結果を融合するハイブリッドベクトル類似検索をサポート。
    • rum拡張機能: ポジショナル情報をインデックスに直接格納し、より高速なフレーズ検索と関連性ランキングを実現します。
  • ビジネスユースケース: 高度なセマンティック検索やRAG (Retrieval Augmented Generation) アプリケーションにおいて、検索精度とパフォーマンスを向上させ、ユーザーエクスペリエンスを高めます。
• 2 vCPU C4Aマシンタイプ（Google Axion搭載）サポート
  • 概要: Google独自のArmベースプロセッサ「Google Axion」を搭載した2 vCPU C4Aマシンタイプ (c4a-highmem-2-lssd) がサポートされました。
  • ビジネスユースケース: より小規模なワークロードやコスト効率を重視するシナリオにおいて、高性能かつ省電力なAlloyDBインスタンスの選択肢が広がります。
• AlloyDB AI: 自動ベクトル埋め込みとAI関数が一般提供 (GA)開始
  • 概要:
    • 自動ベクトル埋め込み: 大規模データセットのベクトル埋め込みライフサイクルを自動で管理。増分リフレッシュや一括モードでの高速な埋め込み生成をサポートします。
    • AI関数: GeminiのようなLLMと連携し、SQLワークフロー内でフィルタリング (ai.if)、セマンティックランキング (ai.rank)、生成 (ai.generate)、予測 (ai.forecast) などの高度なAI機能を提供します。
    • 配列ベースのAI関数: バッチ処理により、大規模なAI操作の効率を大幅に向上させます。
  • ビジネスユースケース: AlloyDBに保存されたトランザクションデータに対して、リアルタイムでAI機能を適用し、例えば顧客の行動パターンに基づいたパーソナライズされたレコメンデーション、異常検知、将来予測などを実現できます。手動での埋め込み管理が不要になり、AIアプリケーション開発の敷居が大きく下がります。

Pub/Sub

• Pub/SubリモートMCPサーバーによるリソース管理（プレビュー）
  • 概要: リモートMCPサーバーを使用してPub/Subのリソース（トピック、サブスクリプション、スナップショット）の作成、リスト、取得、更新、削除、メッセージ発行が可能になりました。
  • ビジネスユースケース: プログラムによるPub/Subリソースの自動管理を強化し、CI/CDパイプラインやインフラ管理の自動化に貢献します。

Spanner

グローバル分散型データベースのSpannerでも、AI機能の統合やデータ連携の強化が進んでいます。

• Spark SpannerコネクタがSpark DataframeからSpannerへの書き込みをサポート
  • 概要: Spark Spannerコネクタが、Spark Dataframeの内容をSpannerテーブルに書き込む機能をサポートしました。
  • ビジネスユースケース: Sparkを用いた大規模なデータ処理パイプラインから、トランザクション特性を持つSpannerへのデータ連携が容易になり、リアルタイム分析やアプリケーションデータストアの構築が効率化されます。
• 楽観的並行性制御モードのサポート
  • 概要: Spannerが楽観的並行性制御モードをサポートしました。これは読み書きの競合が少ないトランザクションワークロードに適しており、トランザクション内の読み取りとクエリはロックを取得せずに進行します。
  • ビジネスユースケース: 低競合のワークロードにおいて、トランザクションのパフォーマンスとスループットを向上させ、アプリケーションの応答性を高めます。
• AI関数によるLLM連携機能の提供
  • 概要: Spannerが機械学習関数の一部としてAI関数を提供します。AI.CLASSIFY（自然言語入力の分類）、AI.IF（自然言語で記述された条件の評価）、AI.SCORE（自然言語入力の評価とスコアリング）といった機能を通じて、SQLでLLMを活用したセマンティック操作ができます。
  • ビジネスユースケース: Spannerに格納されたトランザクションデータに対して、直接AIによる感情分析、コンテンツ分類、レコメンデーション関連度スコアリングなどができます。例えば、顧客のレビューデータをリアルタイムで分類し、対応の優先順位を決定するシステムなどに活用できます。
• BigQueryからSpannerへの連続クエリによるリアルタイムストリーミングが一般提供 (GA)開始
  • 概要: BigQueryからSpannerへリアルタイムでデータをストリーミングするための連続クエリ機能がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: データウェアハウスであるBigQueryで大規模分析を行い、その結果をリアルタイムでSpannerのトランザクションシステムにフィードバックする、いわゆる「オペレーショナルアナリティクス」のユースケースを強力にサポートします。例えば、不正検知システムでBigQueryでのパターン分析結果をSpannerに送り、即座に取引をブロックする、といったことが可能になります。
• ON CONFLICT句のサポート (GoogleSQL INSERT)
  • 概要: GoogleSQLのINSERTステートメントでON CONFLICT句がサポートされ、一意制約違反の処理（DO NOTHINGまたはDO UPDATE）が可能になりました。
  • ビジネスユースケース: データの挿入時における競合解決ロジックをデータベース側でシンプルに記述できるようになり、アプリケーションコードの複雑さを軽減し、データの一貫性を保つ上で役立ちます。

BigQuery

データウェアハウスのBigQueryでは、生成AI、データ統合、運用管理に関する多くのアップデートがありました。

• Cloud Storage/Google Driveのファイルからのデータ準備（Gemini連携）が一般提供 (GA)開始
  • 概要: BigQueryのデータ準備機能において、Cloud StorageやGoogle Driveのファイルからデータをクリーンアップ、変換、エンリッチメントする際にGeminiを活用できるようになり、GAとなりました。
  • ビジネスユースケース: データアナリストやエンジニアが、前処理の工数を大幅に削減し、より迅速に分析可能な状態にデータを準備できるようになります。非構造化データの活用が促進されます。
• BigQuery ML: Vertex AIエンドポイントへのオープンモデル自動デプロイが一般提供 (GA)開始
  • 概要: BigQuery MLからオープンモデルをVertex AIエンドポイントに自動的にデプロイできるようになりました。これにより、Vertex AIリソースの自動管理、Compute Engine予約の使用によるリソース確保、自動または即時のオープンモデルのデプロイ解除によるコスト削減が可能になります。
  • ビジネスユースケース: BigQuery内で開発した機械学習モデル（特にオープンソースモデル）を、手軽に本番環境で利用できるようになります。リソース管理の負荷が軽減され、コスト最適化にも繋がり、生成AIを活用したアプリケーション開発が加速します。
• BigQuery ML: gemini-embedding-001モデルやオープン埋め込みモデルに基づくリモートモデル作成と関数利用が一般提供 (GA)開始
  • 概要: Vertex AIのgemini-embedding-001モデル、またはVertex Model GardenやHugging Faceのオープン埋め込みモデルに基づいてリモートモデルを作成できるようになりました。これらのリモートモデルを使用してAI.GENERATE_EMBEDDING関数あるいはgemini-embedding-001モデルエンドポイントで直接AI.EMBED関数を使って埋め込みを生成できます。
  • ビジネスユースケース: BigQuery内のテキストデータや画像データから、最先端の埋め込みベクトルを簡単に生成し、類似検索、レコメンデーション、RAG (Retrieval Augmented Generation) など、多様な生成AIアプリケーションの基盤をBigQuery上で構築できます。
• AI.EMBEDとAI.SIMILARITY関数が一般提供 (GA)開始
  • 概要: テキストや画像データから埋め込みを作成するAI.EMBED関数と、テキスト、画像、またはテキストと画像のペア間のセマンティック類似性を計算するAI.SIMILARITY関数がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: BigQuery内のデータに対して、直接セマンティック検索や類似アイテムの特定、クラスタリングなどを行えるようになり、データ活用の幅が大きく広がります。
• BigQuery Conversational Analyticsの強化（プレビュー）
  • 概要:
    • ObjectRefサポート: Cloud Storageの非構造化データ（画像、PDFなど）と連携し、会話型分析で参照・操作可能になりました。
    • BQMLサポート: AI.FORECAST, AI.DETECT_ANOMALIES, AI.GENERATEなど、一連のBigQuery ML関数が会話型分析で利用可能に。
    • SQLエディタでのチャット: BigQuery Studio (SQLエディタ) でクエリ結果と会話できるようになりました。
    • パーティションテーブルの強化サポート: パーティションカラムを活用してクエリパフォーマンスとコストを最適化します。
    • エージェント生成クエリのラベル付け: 会話型分析エージェントが開始したBigQueryジョブにラベルが付き、コスト監視や監査、パフォーマンス分析に利用できます。
    • 次の質問の提案: エージェントがクリック可能な次の質問を提案し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
  • ビジネスユースケース: ビジネスユーザーがSQLの知識なしに、自然言語で非構造化データを含むBigQueryのデータに対して高度な分析を行えるようになります。これにより、データに基づいた意思決定がより迅速かつ容易になり、データ分析の民主化が加速します。
• クエリ実行グラフにおけるSQLクエリの視覚的マッピング（ヒートマップ）が一般提供 (GA)開始
  • 概要: BigQueryのクエリ実行グラフで、SQLクエリが視覚的にマッピングされ、より多くのスロット時間を消費するステップがヒートマップでハイライト表示されるようになりました。
  • ビジネスユースケース: クエリのパフォーマンスボトルネックを直感的に特定し、チューニングを効率化できます。これにより、分析コストの最適化とクエリ実行時間の短縮が実現します。
• Cloud Monitoringでのデータセットレプリケーションレイテンシとネットワークエグレスバイト監視が一般提供 (GA)開始
  • 概要: BigQueryのクロスリージョンレプリケーションとマネージドディザスタリカバリにおいて、データセットレプリケーションレイテンシとネットワークエグレスバイトをCloud Monitoringで監視できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: データレプリケーションの健全性を詳細に把握し、SLA要件を満たしているかを確認できます。障害発生時の迅速な対応や、コスト最適化にも役立ちます。
• EXPORT DATAステートメントでのCloudリソース接続によるSpannerへのReverse ETLが一般提供 (GA)開始
  • 概要: EXPORT DATAステートメントでCloudリソース接続を使用し、BigQueryデータをSpannerへリバースETLする機能がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: BigQueryで集計・分析された結果データを、アプリケーションが利用するSpannerへ効率的に連携できるようになり、リアルタイムなパーソナライズ、在庫最適化、顧客対応などのアプリケーションに活用できます。
• BigQuery Migration Assessment for Snowflakeが一般提供 (GA)開始
  • 概要: SnowflakeからBigQueryへの移行の複雑さを評価するための「BigQuery migration assessment for Snowflake」がGAとなりました。
  • ビジネスユースケース: Snowflakeからの移行を検討している企業が、移行プロジェクトの計画と実行を効率化し、リスクを軽減できるようになります。

Bigtable

NoSQLデータベースのBigtableでは、ストレージの最適化とAI連携が強化されました。

• ティアードストレージ構成管理とメトリクス表示
  • 概要: Google CloudコンソールでBigtableのティアードストレージ構成を管理し、システムインサイトでティアードストレージのメトリクスを表示できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: Bigtableのストレージコストを最適化しつつ、パフォーマンス要件を満たすようにストレージ階層を調整できます。運用管理の可視性が向上します。
• Agent Development Kit (ADK) におけるBigtableツールの一般提供 (GA)開始
  • 概要: Agent Development Kit (ADK) のBigtableツールがGAとなりました。これにより、AIエージェントがBigtableのメタデータを発見し、LLMを活用したSQLクエリを実行できるようになります。
  • ビジネスユースケース: AIエージェントが直接Bigtableのデータにアクセスし、よりインテリジェントなデータ操作や分析が自動でできるようになります。例えば、AIチャットボットがBigtableの顧客データに基づいて問い合わせに回答する、といったことが可能になります。

Chat API

• Developer Preview: ユーザーに代わってカードを含むメッセージ作成、カードの非同期更新
  • 概要: Chatアプリがユーザー認証を用いて、ユーザーに代わってカードを含むメッセージを作成し、ユーザー操作なしに非同期でカードを更新できるようになりました（Developer Preview）。
  • ビジネスユースケース: Google Chat上でよりリッチでインタラクティブなアプリケーションを開発できるようになり、チャットボットやワークフロー自動化ツールのユーザーエクスペリエンスが向上します。
• 一般提供 (GA): テキストのブロッククオート整形
  • 概要: Chatアプリがテキストをブロッククオートで整形できるようになりました（GA）。
  • ビジネスユースケース: メッセージの視認性を高め、特定の情報や引用を強調表示することで、コミュニケーションの質を向上させます。

Apigee UI

• 環境スコープのKey Value Maps (KVM) をApigee UIで管理
  • 概要: Apigee UIから環境スコープのKey Value Map (KVM) エントリの表示、追加、編集、削除が可能になりました。
  • ビジネスユースケース: APIのランタイム設定や動的なデータ管理をより直感的に行えるようになり、API管理の運用効率が向上します。

Cloud Run

• Go 1.26ランタイムの一般提供 (GA)開始
• Ruby 4.0ランタイムの一般提供 (GA)開始（プレビューから昇格）
  • 概要: Cloud RunでGo 1.26およびRuby 4.0ランタイムがGAとなりました。これにより、最新の言語機能とパフォーマンス最適化を利用できます。
  • ビジネスユースケース: 開発者は最新のプログラミング言語バージョンを利用して、より効率的で高性能なサーバーレスアプリケーションを構築できるようになります。
• Cloud RunでのIdentity-Aware Proxy (IAP) 直接設定が一般提供 (GA)開始
  • 概要: Cloud Runサービスを保護するために、ロードバランサーなしでIAPを直接設定できるようになりました（GA）。
  • ビジネスユースケース: 外部からのアクセス制御をよりシンプルかつセキュアに実現できます。特に内部アプリケーションやAPIの認証・認可をGoogleのIAPで一元的に管理したい場合に有効です。

Datastore & Firestore

DatastoreとFirestoreでは、リージョン/マルチリージョンエンドポイントのGA化により、データ主権と低レイテンシへの対応が強化されました。

• リージョンおよびマルチリージョンエンドポイントが一般提供 (GA)開始
  • 概要: Datastore APIおよびFirestore APIのリージョンおよびマルチリージョンエンドポイントがGAとなりました。これにより、アプリケーションのデータがデータベースと同じリージョンまたはマルチリージョン内で伝送、保存、処理されることを保証できます。Private Service Connectエンドポイントも利用可能です。
  • ビジネスユースケース: データ主権やデータ所在地規制への対応が容易になり、特定の地理的要件を満たす必要のある企業にとって重要な機能です。また、データへのアクセスレイテンシを最小限に抑えることで、グローバルなアプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
• Firestore Enterprise editionが全サポートリージョンでNativeモードをサポート
  • 概要: Firestore Enterprise editionが、サポートされているすべてのリージョンでNativeモードをサポートするようになりました。
  • ビジネスユースケース: 大規模なエンタープライズワークロードにおいて、高可用性、耐久性、パフォーマンスを確保しつつ、データ所在地要件を満たすことが可能になります。

Buildpacks

• Node.jsビルドパックがBunパッケージマネージャーをサポート（プレビュー）
  • 概要: Node.jsビルドパックがBunパッケージマネージャーをプレビュー版でサポートしました。
  • ビジネスユースケース: 開発者は最新の高速なJavaScriptランタイムであるBunを利用して、ビルドと実行のパフォーマンスを向上させることができます。

Cloud NGFW

• Secure tags (purpose-data属性) がVPCピアリング接続ネットワークに対応（GA）
  • 概要: purpose-data属性を持つセキュアタグが、VPCネットワークピアリングを使用して接続されたVPCネットワークをサポートするようになりました（GA）。
  • ビジネスユースケース: 複数のVPCネットワークにまたがる環境において、セキュリティポリシーをよりきめ細かく、かつ一貫性のある方法で適用できるようになり、ネットワークセキュリティ管理が簡素化されます。
• URLフィルタリングサービスが一般提供 (GA)開始
  • 概要: URLフィルタリングサービスがGAとなり、エグレスHTTP/SメッセージのドメインおよびServer Name Indication (SNI) 情報を使用してワークロードトラフィックをフィルタリングできるようになりました。
  • ビジネスユースケース: 悪意のあるサイトへのアクセス防止や、特定のカテゴリのサイトへのアクセス制限など、ネットワークセキュリティを強化し、データ漏洩リスクを低減できます。

Apps Script

• AddOnsResponseServiceおよび関連クラスが一般提供 (GA)開始
  • 概要: Apps ScriptのAddOnsResponseServiceおよび関連クラスがGAとなり、Google Workspaceアドオン向けにインタラクティブな応答を作成・管理できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: Google ChatなどのGoogle Workspace製品を拡張するカスタムアドオンを開発する際に、より高度で動的なユーザーインターフェースを提供し、ユーザーエンゲージメントを向上させます。
• Mapsサービス認証がAPIキーに対応
  • 概要: Mapsサービス認証にAPIキーを使用できるようになりました。
  • ビジネスユースケース: 認証設定の柔軟性が向上し、よりセキュアな方法でMapsサービスをApps Scriptから利用できるようになります。

Cloud Build

• OCIイメージのArtifact Registryへのアップロードをサポート
  • 概要: Cloud Buildが、ビルドプロセス中にOCIイメージをArtifact Registryにアップロードする機能をサポートしました。OCI成果物はビルド履歴や詳細ページで確認できます。
  • ビジネスユースケース: CI/CDパイプラインにおいて、コンテナイメージだけでなく、汎用的なOCI成果物（SBOM、WASMモジュールなど）もArtifact Registryで一元的に管理できるようになり、サプライチェーンセキュリティとビルドプロセスの効率が向上します。

Cloud Trace

• オブザーバビリティバケットのサポートロケーションを拡大
  • 概要: トレースデータを保存するオブザーバビリティバケットのサポートロケーションが大幅に拡大されました。
  • ビジネスユースケース: より多くのリージョンでトレースデータを保存できるようになり、データ所在地の要件を満たしやすくなるとともに、データへのアクセスレイテンシを低減できます。
• SQLクエリ結果を監視するアラートポリシー作成（パブリックプレビュー）
  • 概要: SQLクエリの結果を監視し、その結果に基づいてアラートポリシーを作成できるようになりました（パブリックプレビュー）。
  • ビジネスユースケース: データベースのパフォーマンス、アプリケーションログ、ビジネスメトリクスなど、SQLで抽出できるあらゆるデータに対してカスタムアラートを設定し、異常発生時に迅速に対応できる運用体制を構築できます。

Document AI

• カスタム分類器モデル、カスタムスプリッターモデルの新バージョンがGA/プレビューで登場
  • 概要: ドキュメントを分類するカスタム分類器モデル (pretrained-classifier-v1.5-2025-08-05がGA、v1.6シリーズがプレビュー）と、ドキュメントを分割するカスタムスプリッターモデル (pretrained-splitter-v1.5-2025-07-14がGA、v1.6シリーズがプレビュー）の新しいバージョンが利用可能になりました。
  • ビジネスユースケース: 契約書、請求書、レシートなど、企業内の多種多様なドキュメントをより高精度に自動処理できるようになり、業務の自動化、コスト削減、データ入力の正確性向上に貢献します。

Agent Assist

• AIコーチ向けのGemini Enterprise for Customer ExperienceツールがGA
  • 概要: Agent Assistが、AIコーチ向けのGemini Enterprise for Customer ExperienceツールをGAで提供開始しました。これにより、バーチャルエージェントが外部システムと連携し、情報の取得、更新、フォーマット、分析を行えるようになります。
  • ビジネスユースケース: コンタクトセンターのAIチャットボットやボイスボットが、顧客からの問い合わせに対して、よりパーソナライズされた、かつ外部システムと連携した正確な情報を提供できるようになります。顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減に繋がります。

Cloud Deploy

• デプロイされたアプリケーションのパフォーマンス分析と自動アクションがGA
  • 概要: デプロイされたアプリケーションのパフォーマンスを監視プラットフォームを使って分析し、ロールバックなどのアクションを自動でトリガーできるようになりました（GA）。
  • ビジネスユースケース: 継続的デリバリーパイプラインにおいて、デプロイ後のアプリケーションの健全性を自動で評価し、問題発生時には迅速に回復措置（例：自動ロールバック）を実行することで、サービスの安定稼働を確保します。
• ユーザー定義アクション (tasks) のサポートがGA
  • 概要: deploy hooks、deployment verification、analysis、custom target typesなどのユーザー定義アクション (tasks) がサポートされ、GAとなりました。
  • ビジネスユースケース: デプロイプロセスを企業の特定の要件に合わせて柔軟にカスタマイズできるようになり、より複雑なデプロイシナリオや自動テスト、検証プロセスをパイプラインに組み込むことが容易になります。

Cloud Router

• BGPルートポリシーでの名前付きセットサポート（プレビュー）
  • 概要: Cloud RouterがBGPルートポリシーで名前付きセットをサポートしました（プレビュー）。コミュニティやBGPプレフィックスの表現をグループ化し、単一エンティティとして管理・参照できます。
  • ビジネスユースケース: 複雑なネットワークルーティングポリシーの管理を簡素化し、運用上のミスを減らし、大規模なネットワーク環境でのBGP設定の効率を向上させます。

Cloud Storage

• Storage InsightsデータセットからのBigQuery ObjectRef関数によるオブジェクトデータ分析
  • 概要: Storage InsightsデータセットからBigQuery ObjectRef関数を使用し、オブジェクトデータとメタデータを分析できるようになりました。これにより、ドキュメント内の機密情報検出や画像の説明生成などのクエリを構築できます。
  • ビジネスユースケース: Cloud Storageに保存された非構造化データ（画像、文書など）をBigQueryの強力な分析機能と組み合わせることで、新たなビジネスインサイトの発見や、データガバナンスの強化（例：機密情報の自動検出）が可能になります。
• Rapid Bucketが一般提供 (GA)開始
  • 概要: Rapid BucketがGAとなり、ゾーンをバケットのロケーションとして定義することで、オブジェクトをRapidストレージクラスに保存できるようになりました。これにより、ストレージとコンピュートリソース間のデータアクセスおよびI/Oパフォーマンスが最適化されます。AI/MLや高スケールデータ分析など、データ集約型ワークロードに最適です。
  • ビジネスユースケース: AI/MLモデルのトレーニング、リアルタイム分析、ビッグデータ処理など、極めて高いI/Oパフォーマンスが要求されるワークロードにおいて、ストレージ性能がボトルネックになるのを防ぎ、処理速度を大幅に向上させます。
• パブリックアクセス可能なオブジェクトの識別（プレビュー）
  • 概要: Storage Insightsデータセットを使用して、パブリックアクセス可能なオブジェクトを識別できるようになりました（プレビュー）。オブジェクトメタデータスキーマに、オブジェクトのパブリックアクセスステータスを示すフィールドが含まれます。
  • ビジネスユースケース: Cloud Storageのセキュリティ管理を強化し、意図しないパブリック公開や設定ミスによるデータ漏洩リスクを早期に発見・対処できます。大規模なストレージ環境でのセキュリティ監査とガバナンスに役立ちます。

Google SecOps

• Bindplane機能の一般提供 (GA)開始
  • 概要: Google SecOps関連のBindplane機能がGAとなりました。カスタムクレームロールマッピング付きのシングルサインオン、SecOpsパーサーバリデータ（スナップショットビューでログ解析を検証）、フォワーダー移行ツールが含まれます。
  • ビジネスユースケース: セキュリティ運用センター（SOC）において、ログ収集、解析、管理の効率性とセキュリティを大幅に向上させます。特にログの正規化とバリデーションをインジェスト前に実行できることで、インシデント対応の迅速化とコスト最適化に貢献します。
• データ処理パイプライン（プレビュー）
  • 概要: データをGoogle SecOpsに取り込む前に、フィルタリング、変換、リダクションを行えるデータ処理パイプラインがプレビュー版で利用可能になりました。BindplaneコンソールまたはGoogle SecOps Data Pipeline APIで設定できます。
  • ビジネスユースケース: 不要なセキュリティログをフィルタリングして取り込みコストを削減したり、機密情報をリダクションしてプライバシー規制に準拠したりすることが可能になります。
• Triage and Investigation Agent (TIN) 結果のCase Summary表示（プレビュー）
  • 概要: Triage and Investigation Agent (TIN) の結果と評決サマリーがCase Summaryビューに直接表示されるようになりました（プレビュー）。
  • ビジネスユースケース: セキュリティアナリストがインシデント調査の進捗と自動評決をリアルタイムで把握でき、手動調査の工数を削減し、対応速度を向上させます。
• サードパーティAPIコネクタの認証情報バリデーション
  • 概要: サードパーティAPIコネクタを使用するフィード作成時に、Google SecOpsが提供された認証情報を自動で検証するようになりました。
  • ビジネスユースケース: 不適切な認証情報によるフィード作成を防ぎ、データ取り込みの失敗を事前に回避することで、セキュリティ運用データソースの信頼性と安定性を確保します。

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まとめ

2026年3月のGoogle Cloudリリースは、AIの進化がプロダクト全体に深く統合されていることを強く印象付けました。特にBigQuery、Spanner、AlloyDBといった基幹データサービスにおけるAI機能の一般提供は、企業がデータから新たな価値を引き出し、リアルタイムな意思決定やインテリジェントなアプリケーション開発を加速させる上で非常に大きな意味を持ちます。

また、LookerにおけるGeminiとの連携強化は、データ分析の民主化をさらに推進し、あらゆるビジネスユーザーがデータにアクセスしやすくなる未来を示しています。セキュリティ、運用効率、開発者の生産性向上に関するアップデートも多数あり、Google Cloudが企業のデジタル変革を包括的にサポートするプラットフォームとしての進化を続けていることが伺えます。

今回の情報が皆さんのビジネスやプロジェクトの一助となれば幸いです。今後もGoogle Cloudの最新情報に注目していきましょう！