https://blog.g-gen.co.jp/entry/google-cloud-next-25-keynote-day-2?utm_source=ezine&utm_medium=email
以下３点興味深い項目でした。
Agent Development Kit（ADK）
AI エージェント開発のためのフレームワークの紹介
マルチエージェントとデバッグ
ADK によるマルチエージェント（複数の子エージェントを持つエージェント）の定義の方法も紹介
Agent2Agent Protocol（A2A）
エージェント間の通信方法を定義したオープンプロトコル。A2A は MCP とも併用されます。エージェント間の通信には A2A を利用する一方で、MCP は tools やデータ（Prompts や Resources などを含む MCP サーバーを示すと思われる）への接続等、より汎用的な用途で利用するイメージ図が投影。
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減｜東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）
全社でAIを使わない日がない状態へ｜医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化｜創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究｜東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
