こんにちは、ウォンテッドリーでエンジニアをしている市古 (@sora_ichigo_x)です。先日、2025年8月5日・6日に開催された Google Cloud の年次カンファレンス「Google Cloud Next Tokyo 2025」に、市古・市村 (@chimuichimu1)・冨永 (@kou_tominaga)の3名で参加してきました。

本記事では、Day1（8月5日）に参加した内容を中心に、それぞれが注目したセッションやブースでの気付き、イベント全体を通して得たインサイトを3人の視点でお届けします。Day2（8月6日）の様子も、別記事で公開予定なので、ぜひあわせてご覧ください。

Google Cloud Next Tokyo とは

Google Cloud Next Tokyo は Google Cloud が日本で開催するクラウドテクノロジーに関する国内最大級のカンファレンスです。

製品発表に特化するイベントではなく、実際の導入事例や企業ごとのセッション、ハンズオン、さらには Google Cloud のエンジニアと直接話せる点が特徴です。今回は特に生成AI関連のコンテンツが多く基調講演から個別セッション、展示ブースに至るまで、最新のAI活用事例が紹介されていました。

セッション聴講レポート

ここからは、市古・冨永・市村の3人が、それぞれ印象に残ったセッションについて紹介していきます。

Day1 基調講演 (市古)

基調講演ではAIエージェントテーマを中心に、Google Cloudの最新技術や国内事例が紹介されました。中でも印象的だったのは、複数のAIエージェントを連携させて情報収集から実行まで担える「Google Agentspace」です。Agentspace自体は2024年末に発表されていましたが、今回の講演で国内事例やデモが共有され、具体的な活用像を初めて鮮明にイメージできました。

デモでは、インシデント対応や日次タスク整理など、業務全体を支援する様子が示され、AIが「便利なツール」から「協働するチームメンバー」へ進化していることを実感しました。オンプレ環境でもGeminiを活用できるGoogle Distributed Cloudの発表もあり、規制の厳しい領域でのAI導入が現実味を帯びてきています。ウォンテッドリーでも、こうした基盤を活用することで、単なる自動化にとどまらず意思決定のあり方そのものを変えられる可能性を感じました。

ZOZOTOWN の大規模マーケティング メール配信を支えるアーキテクチャ (冨永)

本セッションでは、在庫通知などタイムセンシティブなメール配信を効率的かつ確実に行うための設計に焦点が当てられていました。特にCloud Runによる柔軟なワーカー構成、Cloud Tasksによる優先度制御、Cloud Storageとの連携による中継設計など、モダンな設計思想に基づく実装が印象的でした。

旧アーキテクチャではメール送信待ちによるリソースの非効率な利用や、高優先度メールを即時配信できないといった課題によって「お気に入り登録商品の在庫が残り1点になった」といった迅速な通知配信の実現が難しい状況だったようです。

そこで新アーキテクチャではジョブキューと優先度付けを利用する事で、それらの課題を解消していました。Cloud Runをワーカーとして活用し処理をマイクロサービス的に分離して、Cloud SchedulerとCloud Tasksでジョブをスケジューリングしつつ非同期処理を実現しました。メール配信データはCloud Storageに保存し、優先度の高いメールは即座にPushで処理する構成です。最終的には外部のメール送信サービスを経由してユーザーへ配信します。

結果として、「重要な通知を遅延なく届ける」という要件を高い信頼性と効率性をもって実現しており、同様の課題を抱えるサービスにも参考になる事例でした。なお本セッションで発表された内容は、以下の記事でも紹介されていました。

BigQuery 継続的クエリと Vertex AI を活用したリアルタイムレコメンドシステムの構築 (市村)

本セッションでは、4500万人の会員を抱えるDMMのレコメンド改善事例が紹介されました。従来のデイリーバッチ更新では最新の嗜好を反映できないという課題に対し「BigQuery 継続的クエリ」を活用してリアルタイムレコメンドを実現したという内容でした。

印象的だったのは、MLOpsエンジニアとMLエンジニアの役割分担を明確にした組織設計です。MLOpsエンジニアがインフラと監視を担当し、MLエンジニアはロジック改善に専念する体制を構築したうえで、継続的クエリを採用することでMLエンジニアが慣れ親しんだSQLのみで実装を完結でき、スピーディかつシンプルに開発を進められたとのことでした。一方で、現状継続的クエリではワイルドカード指定ができないため、日次シャードされたGA4のテーブルからのログ抽出には内製のジョブ管理システムが必要だったという課題も、率直に共有されていました。

ウォンテッドリーでも同様のリアルタイム性の課題があります。今回紹介されたアーキテクチャや組織設計を参考に、ユーザーがより魅力的なコンテンツを発見できる体験の改善を進めていきたいと思います。

生成 AI を活用したプロダクト開発のリアル：ノバセル & Ubie に学ぶ実践録 (市村)

こちらのセッションではノバセルとUbieの開発組織のリードの役割を担うお二人が、組織全体での生成 AI 導入における課題や工夫点をディスカッションの形式で紹介していました。生成AI活用の推進、投資対効果の測定、技術選択の判断基準、そして組織のあり方といったテーマを軸に、タイトルの通り「リアル」な取り組みが共有されました。

特に印象的だったのは、生成AIの利用を組織に浸透させるために、勉強会などによる啓発だけではなく、評価制度や1on1といった既存の組織運営の仕組みに手を入れている点でした。例えば1on1のフォーマットに「この業務に生成AIを活用できないか？」という項目を追加することで、マネージャーがメンバーに対して自然にAI活用を促進できる仕組みなどが紹介されていました。

ウォンテッドリーにおいても生成AIの業務活用の推進は重要な課題であり、自身はリーダーとして自チームへの活用推進を進めていく立場でもあるので、このセッションで紹介されたアプローチを参考に組織への AI 活用を進めていきたいと考えています。

おわりに

本日の参加を通じて、最新技術だけでなくスピーカーや参加者との交流からも学びを得られたことを実感しています。運営関係者の皆さま、素晴らしいセッションや企画をありがとうございました！