今やアプリケーション開発は終わっている: 私たちは AI システムを構築している（Google NEXT '26 における私の見解）

これは、Google Cloud NEXT 作文コンテストへの提出物です。 Google Cloud NEXT '26 は、通常の AI イベントといったものではありませんでした。 それはパラダイム・シフトを感じさせました。 今や、私たちは AI 機能を付けたアプリを構築するわけではありません。 AI はシステムそのものを運転しています。 Goog ルはこの「エージェント企業（Agentic Enterprise）」と呼び、両方の基調講演を観察した結果、彼らは正しいと私は思います。 今までの AI は主に以下でした： コード用のコピローター サポート用チャットボット 生産性用アシスタント しかし、NEXT '26 は別のアイデアを推進しています： AI が単に補助するのではなく、計画し、決定し、完全なワークフローを実行し得ないでしょうか？ それがエージェントの領域です。 一見すると「ただのプラットフォーム」に見えます。 しかしそれは違います。 これは Goog ルが、開発者が今日直面している真の課題を解決しようとしているものです： AI は断片化している ワークフローが失敗する コンテキストが失われる システムがスケールしない このプラットフォームは以下の機能を提供しています： ADK（エージェント開発キット）→ モジュラーなエージェントの構築 MCP（モデルコンテキストプロトコル）→ 実際のサービスへのプラグイン A2A プロトコル → エージェント相互間通信 エージェントレジストリ → 動的に機能を発見 💡 私の洞察： これは本質的には： マイクロサービスアーキテクチャ…しかし AI エージェント用のものです 開発者の基調講演デモ（マラathon シミュレーション）が、私にとって最も高かったです。 1 つの AI がすべてを行うのではなく： プランナー → 解法の設計 エバチュエーター → 正確性のチェック シミュレーター → 出力の応力テスト これを解決する主要な問題は： 単一の LLM は信頼できない 自己修正インテリジェンス すべての AI システムは何か一つで失敗します： コンテキストの欠如 Goog ルの答えは： 知識カタログ 統一された構造化データ＋非構造化データ RAG with AlloyDB + Spark 💡 私の考え： これはデータプラットフォームだけのものではありません。 それは： 「AI システムのためのメモリインフラ」 誰もがモデルについて話しますが。 しかし Goog ルは静かに、より重要なものを示しました： TPU v8 Nvidia Vera Rubin NVL72 Virgo Network 💡 私の洞察： 本当の AI リレー isn't モデル—it'sインフラの支配です 正直に言おう。 今日エージェントを構築している人は、以下を無視している： セキュリティ 統治 アイデンティティ Goog ルは無視しませんでした。 以下で： エージェントゲートウェイ ゼロ・トラストモデル Wiz 統合 💡 私の考え： あなたの AI システムが安全でないなら、それは production には到達しません—ドット。 私たちは以下へ動いています： フロントエンド → バックエンド → データベース へ： ユーザー → エージェント → エージェント → ツール → データ それは完全に異なるアーキテクチャです。 あなたはもう単に API を書いているわけではありません： エージェントの行動を設計 ワークフローを定義 システムインテリジェンスを管理 💡 開発者は AI システムアーキテクトに変わる 👉 オートノーマス開発アシスタントシステム プランナーエージェント → 機能をタスクに分解 エグゼカターエージェント → コードの記述 エバチュエーターエージェント → テストと検証 セーフティティエージェント → 脆弱性のスキャン すべて A2A + MCP を介して接続されている。 それはツールではありません。 自己進化するシステムである。 正直に言えば、まだ隙がある： ソロ開発者には複雑すぎる マルチエージェントシステムのデバッグはまだ難しい ベンダーロックインのリスクが存在する Goog ルはプラットフォームを提供する： より良いアブストラクション Google Cloud NEXT '26 はより良い AI に関するものではありませんでした。 それは： 誰が知的システムの未来を制御するかという点でした 私たちは以下の世界に-entering： ユーザーに使うソフトウェアを構築するのではなく、 彼らを考えさせ、行動させる そして正直に？ それは同時に魅力的で…少し恐ろしい。

This is a submission for the Google Cloud NEXT Writing Challenge Google Cloud NEXT ’26 didn’t feel like another AI event. It felt like a paradigm shift. We’re no longer building apps with AI features. AI runs the system itself. Google calls this the Agentic Enterprise — and after watching both keynotes, I think they’re right. Until now, AI has mostly been: Copilot for code Chatbots for support Assistants for productivity But NEXT ’26 pushes a different idea: What if AI doesn’t just assist… plans, decides, and executes entire workflows? That’s where agents come in. At first glance, this looks like “just another platform”. It’s not. This is Google trying to solve the real problem developers face today: AI is fragmented Workflows break Context is lost Systems don’t scale The platform introduces: ADK (Agent Development Kit) → Build modular agents MCP (Model Context Protocol) → Plug into real services A2A Protocol → Agents talk to each other Agent Registry → Discover capabilities dynamically 💡 My Insight: This is basically: Microservices architecture… but for AI agents The developer keynote demo (marathon simulation) was the real highlight for me. Instead of one AI doing everything: Planner → designs solution Evaluator → checks correctness Simulator → stress tests outcomes This solves a major issue: Single LLMs are unreliable self-correcting intelligence Every AI system fails at one thing: Lack of context Google’s answer: Knowledge Catalog Unified structured + unstructured data RAG with AlloyDB + Spark 💡 My Take: This is not just a data platform. It’s: “Memory infrastructure for AI systems” Everyone talks about models. But Google quietly showed something more important: TPU v8 Nvidia Vera Rubin NVL72 Virgo Network 💡 My Insight: The real AI race isn’t models — it’s infrastructure dominance Let’s be real. Most people building agents today are ignoring: Security Governance Identity Google didn’t. With: Agent Gateways Zero-trust model Wiz integration 💡 My Take: If your AI system isn’t secure, it won’t reach production — period. We are moving from: Frontend → Backend → Database To: User → Agent → Agents → Tools → Data That’s a completely different architecture. You’re no longer just writing APIs. You are: Designing agent behavior Defining workflows Managing system intelligence 💡 Developers are becoming AI system architects 👉 Autonomous Dev Assistant System Planner Agent → breaks features into tasks Executor Agent → writes code Evaluator Agent → tests & validates Security Agent → scans vulnerabilities All connected via A2A + MCP. That’s not a tool. self-evolving system. To be honest, there are still gaps: Too complex for solo developers Debugging multi-agent systems is still hard Vendor lock-in risk exists Google gives the platform… better abstractions. Google Cloud NEXT ’26 wasn’t about better AI. It was about: Who controls the future of intelligent systems We’re entering a world where: You don’t build software that users use… think and act for them And honestly? That’s both exciting… and a little scary.