iPhoneとAndroidの登場、そして両者の競争は、私たちの暮らしの多くを変えました。そしてスマートフォンに続き、今度はAIが、また多くのことを変えつつあります。これまでのAIは、個々のサービス同士の競争が激しく、LLM、つまり言語を軸に成長してきました。内容をうまく要約し、文章を書き、さらにはコンピューターの言語を理解するコーディングでも、優れた才能を見せています。
次の段階へ進むグーグルのAI
ところが今、AIは別の段階へ進もうとしています。仕事の文脈を自ら読み取り、行動するエージェントAIです。グーグルのエージェントAIプラットフォームが、その一例です。グーグルの話すとおりになれば、私たちはこれまでとはまったく違う形のコンピューティングを体験することになります。Google I/O 2026の基調講演から、今後のAIの使い方の転換点になりそうな要素を、一つずつ見ていきましょう。
まず、いちばん期待しているのはGemini Sparkです。一時期、Mac miniにOpenClawをインストールして使うことが、大きな流行になりました。OpenClawはオープンソースで動くエージェントAIです。Macに入れて指示を出すと、自分で判断して何かをしてくれます。毎日追っておきたいテーマのニュースを確認し、ゲームのセール情報を集めておく。メールを整理してカレンダーに予定を入れる、といった複数の作業を組み合わせた仕事も頼めます。ロボットがコンピューターを操作する、RPAのような役割だと考えるとわかりやすいでしょう。
実質的には秘書の役割ですが、OpenClawには少し不安なところがありました。このエージェントは何でもできるだけに、個人情報の奥深くまでアクセスし、ときには判断を誤って、やってはいけないことをしてしまいます。自分の代わりにコンピューターで仕事をさせるために入れるOpenClawなのに、信用しきれないという根本的な問題が残っているのです。
結局、こうした仕組みは、とても安全に、慎重に動く必要があります。グーグルは基本的に、個人情報の扱いへの信頼を土台としており、安全なAIについても長く語ってきました。Gemini Sparkは、それを現実のものにするため、慎重に最初の一歩を踏み出したと見ることができます。
データを握るグーグル、AIで個人情報を生かす
まず、このAIエージェントはGoogle Cloudの専用仮想マシン上で動きます。すぐに別のコンピューターを用意する必要はありません。別のアプリやサービスを複雑に組み合わせる必要もありません。このサービスを使えるユーザーのGeminiには、Sparkボタンが表示されます。それを押して、あとはどんどん仕事を頼むだけです。
グーグルのデモでは、「チームのメンバーに送るメールの下書きを作って。先週行ったGemini Liveのリリースと、その成果をまとめて」と頼みます。そして、文章を書くAIを呼び出します。するとGemini SparkはGmailを読み、メールを書くための資料を集めたうえで、自ら下書きを書き始めます。
もう少し複雑なこともできます。地域のパーティーを開くので、招待状や出欠についてのメールを確認し、誰が来て、何を持ってくるのかを一覧にするよう頼みます。わざわざ指示しなくても、こうした内容はスプレッドシートにするとよさそうですよね。実際、そのように作ってくれます。チェックボックスで参加やメールへの返信の有無、持ち物などを確認できるようにしてくれるのですが、このエージェントはリアルタイムでGmailを見続けています。そのため、シートができたあとでも「参加します」とメールが届けば、スプレッドシートの内容も更新されます。
エージェントAIとは、このように意図を理解し、ほかのAIを指揮しながら、全体の問題と解決策を把握するAIです。この仕事ならGmailを確認し、YouTubeを検索し、スプレッドシートを作って資料を整理すればいい、と判断します。このデモでも、ほとんどの指示は、どのツールを使うかまで具体的には指定していませんでした。それでもエージェントAIは、個々の仕事をレイヤーに分け、何に任せるかを決めて作業させます。そして結果を受け取って確認し、一貫性を保ちながら仕事を仕上げるのです。
実のところ、現代の機械学習ベースのAIも、小さな役割を担うモデルをいくつも重ね合わせて一つの仕事をしています。その範囲をもう少し広げ、仕事を分割して体系的に割り振り、さらに結果を確認させるところまで拡張するわけです。Gemini Sparkでは、当面はグーグル自身がエージェントを作ってそろえることになりますが、おそらく近いうちに外部にも開放するでしょう。Google PlayストアからAndroidアプリを入れるように、マーケットプレイスを通じてGemini Sparkのエージェントを拡張していくのです。
グーグルの発表全体に通じるのは、エージェントAIの一貫した体験を、さまざまな環境へ広げていくという方向性です。夏から公開されるDocs Liveは、音声でGoogleドキュメントを作る技術です。こんな文章を書いて、こんな文書を作って、と頼みます。これもAIが音声の指示内容だけでなく、メールや過去に作業した文書まで全体的に理解して、文書を作る仕組みです。個々のエージェントが情報を集め、学び、理解し、適切な完成品を作り出す。これもやはり、AIエージェントによる一連の作業なのです。
期待と不安、AIの便利さと技術格差は…
同じように、こうしたエージェント機能は、OpenClawのような形でAndroidスマートフォンにも入ってきます。AIベースの開発ツール、Antigravityでも、このエージェントを通じて、プロンプトによるアプリ開発が可能になります。検索も変わります。基本的には検索語に応じて、従来のAIモードやナレッジグラフなどが表示されますが、そこからさらに、具体的な画像を生成したり、理解を助ける動画を作ったりする方向へ進みます。あるいは、アパートの家賃や、欲しいスニーカーの購入機会を常時見守る小さなエージェントを置いておく、といった進化です。
さらに、これは買い物にもつながります。エージェントが、欲しい商品を自分で判断して買ってくれるようになるのです。買い物の大きな変化になりそうですが、誰もが心配するのは、頼んでもいない購入が行われたらどうするのか、という点でしょう。グーグルも、購入の判断に確信を持てることを重視しています。明確な境界と基準を設け、責任を持たせることで、正しいブランド、正しい商品だと確信したときに、自ら購入ボタンを押すようにしています。完全にコントロールできる範囲で、確かなことから始めようというわけです。
こうしてグーグルのAIは、会話を超えて行動へとつながっていきます。新しい段階へ進むのです。実際、こうした部分は、ほかの企業がすぐに追随するのは難しいでしょう。グーグルはすでに、膨大な個人情報を通じて、私たちの好みや意図を正確に理解しているからです。また、私たちの仕事の中心には、グーグルのメールや文書ツールがあります。ほかの企業にとっては、まだ難しい部分です。結局、エージェントの立ち位置を最もうまく押さえているのはグーグルであり、今は単に言葉を理解するだけの段階を超えて、もともと目指していた方向へ進んでいるのです。
もちろん、不安もあります。結果としてグーグルは、より多くのサービスを有料化する方向へ進むことになります。これまでグーグルには、基本的に広告で支えられる無料サービスが多くありました。しかしAIは、私たちが広告コンテンツに触れる頻度を減らしますし、それ自体に、以前とはまったく異なる規模の膨大なコンピューティング資源、つまり原価がかかります。私たちがその道を選んだ以上、そのための費用を払うのは避けられないことでもあります。
ただ、それが最終的に、AIによる情報格差につながるのではないかという心配があります。今でも、より高価なAIを使う人とそうでない人では、情報へのアクセスやその正確さが違います。今の方向性では、それに加えて、生産性まで料金プランによって変わってきます。月に3万ウォン払って300万ウォン多く稼げる、と言う人もいるでしょう。でも大半の人にとって、日常を少し楽にするために3万ウォンを払うのは、そう簡単なことではありません。これもまた、グーグルが解いていかなければならない問題です。
いずれにせよ、グーグルのAIの方向性は明確になり、それ自体が差別化につながっています。これらの機能は、これから少しずつ始まっていくでしょう。おそらく一部は、アップルのiPhoneにも標準で入ることになるでしょう。機器の垣根を越え、AIそのものがOSでありプラットフォームになる段階へ、私たちは入りつつあります。プラットフォームの次の姿を、AIが形作っているのです。
