グーグル・クラウド副社長との対談：大規模言語モデルの「二次販売業者」になるな——AIスタートアップの第2フェーズにおける恩恵は「エージェント」にあり
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グーグル・クラウド副社長との対談：大規模言語モデルの「二次販売業者」になるな——AIスタートアップの第2フェーズにおける恩恵は「エージェント」にあり
エージェントは、複雑なカスタマイズ対応型の課題を解決でき、その応用シーンは極めて広範にわたり、今後は数千乃至数万ものエージェントが開発される可能性があります。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察編集・翻訳：TechFlow
ゲスト：ダレン・モウリー氏（Google Cloud 副社長）
司会：レベッカ・ベラン氏
ポッドキャスト元：TechCrunch
オリジナルタイトル：「あなたのスタートアップの『チェックエンジン』ランプは点灯していますか？」—— Google Cloud 副社長がその対処法を解説｜Equity ポッドキャスト
放送日：2026年2月19日
要点まとめ
スタートアップの創業者は、かつてないほど厳しいプレッシャーに直面しています。資金調達が厳しくなる一方でインフラコストは上昇し、彼らは単にイノベーションを加速させるだけでなく、事業初期から市場への製品受け入れを実証しなければなりません。クラウドクレジット（クラウドサービスプロバイダーが提供する無料トライアル枠）、GPU、そして基盤モデル（生成AIを支える事前学習済み大規模言語モデル）の普及により、起業は確かに容易になりましたが、こうした初期のインフラ選択は、無料枠が尽きた後に実際のクラウド費用が発生する段階で、予期せぬ課題を引き起こす可能性があります。
本回のTechCrunch Equityポッドキャストでは、レベッカ・ベラン氏がGoogle Cloudのグローバルスタートアップ担当副社長であるダレン・モウリー氏と、スタートアップが急成長を遂げる過程で直面するトレードオフや課題について深く掘り下げました。世界中のスタートアップエコシステムの中心人物として知られるモウリー氏は、業界のトレンド観察、AIスタートアップを競争優位で惹きつけるGoogle Cloudの戦略、および拡大フェーズにおける創業者が留意すべきキーポイントを共有しました。
注目発言の要約
- クラウドクレジット（Credits）は業界標準ではありますが、それ自体に特別な価値はありません。クレジットがスタートアップにとって重要であることは周知の事実ですが、創業者に真に必要なのは、より深いエンジニアリングリソースと技術的サポートです。
- TPUでもGPUでも構いませんが、私たちの目標は創業者が自分に最も適したソリューションを見つけるのを支援することであり、特定の技術経路を強制することではありません。こうした選択の自由が創業者にとって極めて重要であることを私たちは認識しており、これは当社の大きな強みでもあります。
- 現在、スタートアップの関心はチップ（GPUやTPUなど）から、データモデルやエージェント（Agent）へと急速に移行しています。現時点で、議論の約10～15％は依然としてチップに集中していますが、大多数（約80～85％）はすでにモデルおよびエージェントの開発に焦点を当てています。
- エージェントは複雑なカスタマイズ型課題を解決可能であり、応用範囲は非常に広く、今後数千ものエージェントが開発される可能性があります。
- 現在、トップクラスの大学、Y Combinator、さらにはOpenAI、Anthropic、DeepMindといった著名なAI研究機関から、新たなスタートアップ創業者が次々と登場しています。こうした新進気鋭の創業者は、さらに豊かなイノベーションの活力をもたらしています。
- AWSやMicrosoftについては……彼らの市場ポジショニングは、むしろ技術の流通業者的な役割に重点を置いており、Googleのように最先端の技術ソリューションを直接提供する立場とは異なります。Googleは世界レベルのAI技術を開発するだけでなく、第三者の能力を第一者として支援できるという点で、他社と明確に差別化されています。
- スタートアップは、クラウドおよびAIの急速な進化の中で、従来の企業ITの経済論理を変革しつつあります。かつては従業員数の多い企業こそ最大の顧客と考えられていましたが……今や、Cursor、Lovable、Open Evidenceといった小規模スタートアップが、自社の規模に比べて圧倒的に多くの技術リソースを消費しています。これらの企業はエンジニア主導型であり、当社プラットフォームを新たな技術限界へと押し上げています。
- 第1の傾向は「大規模言語モデル（LLM）のラッピング」現象です。ラッピングとは、GeminiやGPT-5のような基盤モデルの周囲に機能や知的財産（IP）を追加してアプリケーション層を構築することを指します。しかし、こうした単純なラッピングに対する業界の需要は急速に減少しています。もしスタートアップがバックエンドのモデルにすべてを依存し、ほぼそのままの状態でブランド名を貼り付けるだけのビジネスモデルに頼っているなら、既にそのような手法は評価されにくくなっています。
- もう一つ注目に値するトレンドは、「アグリゲーター（集約型）」モデルの課題です。アグリゲーターとは、複数のモデルやプラットフォームの上位に、ユーザーが最適なモデルを選択できるようにするためのレイヤーを構築しようとするシステムを指します。……しかしこうしたアグリゲーターモデルは、ユーザーが単なる選択肢ではなく、より高度な知的機能を求めているという事実から、成長が顕著になっていません。
- バイオテクノロジー、気候テクノロジー、消費者体験は、当社が特に注力している分野です。これらは急速に成長しており、エコシステム内において著しい成長率、高いリテンション率、そして増大する関心が確認されています。
スタートアップがGoogle Cloudエコシステムに参加する方法
レベッカ：スタートアップはどのようにして貴社のエコシステムの一員になるのでしょうか？ 参加方法や、提供される支援内容について教えてください。
ダレン：
これは双方向の相互作用プロセスであり、当社は「プッシュ」と「プル」の両方の力を活用してスタートアップをエコシステムへと引き込んでいます。私が5年前にGoogle Cloudに入社した頃、クラウド市場はAWSが主導していました。AWSは、クレジットカードを使った無摩擦な形で、創業者がコンピューティング、ストレージ、データベースを簡単に利用して製品を構築できるようになっており、当時のGoogle Cloudは「第三の選択肢」という位置づけで、競争環境は比較的伝統的でした。
しかし、過去18〜20ヶ月間にAIが飛躍的に進展したことで、状況は大きく変わりました。AIはもはや単なる流行語ではなく、実際に稼働可能な技術ソリューションへと進化しました。Googleは、強力な自然言語処理能力を持つ先進的大規模言語モデル「Gemini」など、AI技術に多大な投資を行っており、これによって多くのスタートアップが技術的支援を得ています。こうした技術的優位性が、創業者たちを「最初からGoogle Cloud上で製品を構築したい」という強いプル効果へと導いています。
こうしたスタートアップを支援するため、当社は「Google Cloud for Startups」プログラムを立ち上げました。創業者は簡単なオンライン検索を通じてこのプログラムを見つけ、詳細情報を確認できます。当社は、スタートアップの事業フェーズに応じてカスタマイズされたクラウドクレジット（Cloud credits）を提供しています。これは、スタートアップが事業初期に素早くプロジェクトを立ち上げられるよう、Google Cloudが提供する無料トライアル枠です。シリーズAラウンドを完了したばかりのスタートアップでも、より成熟したフェーズに入った企業でも、それぞれのニーズや支援者の状況に応じて、適切な技術リソースとサービスを提供し、迅速な成長を支援します。
クラウドクレジットを超えて：エンジニアリングリソースと技術サポート
ダレン：強調したいのは、クラウドクレジット（Credits）が業界標準であるとはいえ、それ自体には何ら特別な価値がないということです。クレジットがスタートアップにとって重要であることは承知していますが、創業者に真に必要なのは、より深いエンジニアリングリソースと技術的サポートです。たとえば、DeepMindの専門家による直接指導を受けたい、あるいは経験豊富なカスタマーエンジニアが製品定義に参画してほしいというニーズがあります。そのため、当社は技術サポート体制を強化し、スタートアップの核心的なニーズに直接リソースを投入しています。初期フェーズから後期フェーズに至るまで、各段階に応じた技術専門家の支援を提供しており、これはGoogle Cloudの独自の強みであり、本プログラムの最大の特徴でもあります。
さらに、当社はスタートアップに対して追加的な支援も提供しています。これにはプロモーション活動、Google Workspace（Gmail、Google Drive、Google Docsなどを含むGoogleのオフィススイート）の無償利用、最小限の実用的製品（Minimum Viable Product：MVP）や初代製品を市場に投入するためのソリューション支援などが含まれます。これらすべてが「Google Cloud for Startups」プログラムに含まれています。ですから、あなたがこの質問をしてくれたことに本当に感謝します。多くの人がこのプログラムを単なるクレジット提供と誤解していますが、実際にはそれ以上の価値を提供しているのです。
レベッカ：現在、このプログラムに参加しているスタートアップはどれくらいいるのでしょうか？ また、これらのスタートアップに対してエンジニアや研究者リソースをどう提供しているのでしょうか？
ダレン：
現在、このプログラムには何千ものスタートアップが参加しています。今年は、GeminiやDeepMindの先進的な能力といったGoogleの技術的魅力によって、顕著な成長が見られています。さらに重要なのは、当社がスタートアップをライフサイクル全体の視点で捉えていることです。私たちは、スタートアップがクレジットを使い果たしたり、継続利用できなくなるタイミングで、転換期を迎えることを理解しています。その円滑な移行を支援するために、ビジネスおよび経済面でのサポートを提供し、彼らが当社のエコシステムに留まり続けられるよう努めています。
具体的なリテンション率についてはお伝えできませんが、クレジット終了後にGoogle Cloudプラットフォームに残り続けるスタートアップの数を厳密に測定しています。業界全体の視点から見れば、当社のリテンション率は極めて高く、私のキャリアでこれまで見たことのない水準です。しかもこの数字は四半期ごとに増加しており、クレジットが尽きた後でも、スタートアップが当社のプラットフォームに留まることを選んでいることが示されています。
TPUとGPU：選択の自由を構築する
レベッカ：Google Cloudの顕著な強みの一つは、自社開発のTPU（Tensor Processing Units）を保有している点ですよね？ では、TPUはスタートアップを惹きつける上で、どれほどの差別化優位性を持っているのでしょうか？ また、一方で、スタートアップがTPUに慣れて構築を進めると、GPU（Graphics Processing Units）への切り替え時に困難を抱える可能性があるのではないか、という潜在的な問題も考えられます。
ダレン：
とても良い質問ですね。あなたが提起された核心的な問題は、実は当社の重要な理念を反映しています：スタートアップに選択の自由を提供することです。こうした柔軟性は、現在の当社の大きな競争優位性です。
チップレベルで見れば、TPUはGoogleのコア技術の一つです。当社はすでに第7世代まで開発を進め、第8世代のリリースを目前に控えています。一部の競合他社がチップ開発に参入したばかりであるのに対し、Googleはこの分野で長年にわたり深耕してきました。当社のTPUは卓越した性能を持ち、同時に強固なビジネスおよび経済モデルを備えているため、多くのスタートアップが、当初からTPUベースで製品を構築することを選んでいます。
同時に、当社はTPUのみならず、NVIDIAとの緊密な提携関係も築いています。私の背後のオフィスでは、NVIDIAのスタートアップチームのリーダーと深く議論したことがあります。多くのスタートアップがNVIDIAの技術に信頼を寄せていることも承知しており、NVIDIAとの協業を通じて、スタートアップにさらに幅広い選択肢を提供したいと考えています。TPUでもGPUでも構いませんが、私たちの目標は創業者が自分に最も適したソリューションを見つけるのを支援することであり、特定の道筋を強制することではありません。こうした選択の自由が創業者にとって極めて重要であることを私たちは認識しており、これは当社の大きな強みでもあります。
クラウドクレジットが尽きた後のコスト急増への対応
レベッカ：あなたは、多くのスタートアップがGoogleのクラウドクレジットを使い果たした後も当社のプラットフォームに留まっていると述べ、リテンション率が極めて高いとおっしゃっていました。しかし、一方で、創業者から「クレジットが尽きることは分かっていたが、そのスピードが予想以上に速く、それに伴うコストの急増に驚いた」という声も聞きます。通常、クラウドプロバイダーの切り替えには数か月かかる場合があり、スタートアップにはその猶予がないことが多いのです。インフラコストの上昇に加え、クラウドプロバイダーの交渉力が高まることで、収益がコストを上回る前に倒産に追い込まれるリスクも生じます。こうした「閉じ込められた」と感じる懸念を創業者から聞いたことはありますか？ もしそうであれば、Googleはそうしたスタートアップを救済する責任があるのか、あるいは彼らの負担を軽減するためにさらに無料リソースを提供すべきなのでしょうか？
ダレン：
これは非常に重要な問題であり、特に過去6〜8ヶ月間で、AIアプリケーション分野において新しい利用パターンが明らかになっています。クレジット終了後のコスト急増という課題に対し、当社はスタートアップがコストをよりよく管理できるよう、いくつかの対策を講じています。
例えば、当社はプログラム内に技術ツールおよび自動化メカニズムを導入し、創業者がコンソール（クラウドサービスの管理インターフェース）を通じてリソース使用量とコストをリアルタイムで監視できるようにしています。これにより、予算超過を未然に防ぐことができます。当社の目標は、彼らが自ら管理できるように支援することです。なぜなら、プログラムには何千ものスタートアップが参加しており、一人ひとりと個別にやり取りすることは不可能だからです。そのため、人的介入を必要としないソリューションを提供し、より効率的なリソース管理を支援することが不可欠です。
同時に、当社はスタートアップの初期段階から多額のリソースを投じ、開発判断、プラットフォーム選択、アーキテクチャ設計といった領域で支援しています。こうした早期からの関与により、コスト面での予期せぬ事態が大幅に減少しています。その理由は二つあります。第一に、当社のエンジニアは技術的な課題のみならず、スタートアップが割り当てられたクラウドクレジット、資金燃焼率（Burn Rate：一定期間内の資金消耗速度）、そして全体的な資金状況にも配慮しています。第二に、スタートアップのコストが暴走すれば、それは当社にとっても決して好ましい結果ではないことを、私たちは十分に理解しています。当社はスタートアップと長期的なパートナーシップを築くことを望んでおり、資金枯渇によって離脱されることを望んではいません。そのため、当社のエンジニアは技術的サポートにとどまらず、経済的・ビジネス的な観点からもリソース活用の最適化を支援し、クレジット終了後の段階を円滑に乗り越えることができるよう、全力でサポートしています。
チップからモデル・エージェントへと進化する
ダレン：最近、非常に興味深い現象を観察しています。それは、スタートアップの議論の焦点が急速に移行しているという点です。現在、スタートアップはチップ（GPUやTPUなど）への関心から、データモデルおよびエージェント（Agentic）への関心へとシフトしています。現時点で、議論の約10〜15％は依然としてチップに集中していますが、大多数（約80〜85％）はすでにモデルおよびエージェントの開発に焦点を当てています。
この変化は、スタートアップの経済モデルを根本的に変えています。たとえば、GoogleのGeminiモデルをタスク処理に活用するコストは、従来のクラウドコンピューティングコストと比較して大きく異なります。Geminiは、生成AIアプリケーションに特化したGoogleの先進的大規模言語モデルであり、スタートアップがより低いコスト、より高速な処理でより多くのタスクをこなせるように支援します。
したがって、当社はスタートアップがチップへの過度な関心から脱却し、データモデルおよびエージェントの開発に関する議論をより多く行えるよう支援する必要があります。
スタートアップにおけるAI採用のトレンド
レベッカ：最近、どのようなトレンドを観察していますか？ また、初期段階の企業におけるAIの採用には、どのような変化が見られますか？ 成功をどのように定義していますか？
ダレン：
AI技術の採用方法は、急速に変化しています。
まず、クラウド時代と比較して、スタートアップの資金調達源および創業者背景に新たな特徴が見られます。クラウド時代には、A16Z、Sequoia、Gradient、GVといった著名なベンチャーキャピタルが支援する、大規模な資金調達を実施したスタートアップに主に注目していました。これらの機関は優れた創業者やプロジェクトを発掘することで知られています。しかし、現在は、トップクラスの大学、Y Combinator、さらにOpenAI、Anthropic、DeepMindといった著名なAI研究機関から、初めての起業家が次々と登場しています。こうした新進気鋭の創業者は、より豊かなイノベーションの活力をもたらしており、当社としても、より複雑かつ大規模な支援ニーズに対応する準備が必要となっています。
第二に、過去18〜20ヶ月間で、スタートアップの関心の焦点が大きく変化しています。当初はチップ技術（GPUやTPUなど）に集中していたものが、今ではデータモデルおよびエージェントの開発に重点が置かれています。エージェント（Agent）とは、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて、自律的に学習し、複雑なタスクを遂行できるAIシステムです。当社は、スタートアップによるモデル需要の急増を確認しており、たとえばGoogleのGeminiモデルへの関心が高まっています。Geminiは、生成AIアプリケーションに特化した先進的大規模言語モデルであり、スタートアップがより低いコスト、より高速な処理で複雑なタスクをこなせるように支援します。
さらに、他の企業が優れたモデルを開発していることも確認しています。たとえばAnthropicのClaudeやMetaのSonnetです。スタートアップの多様化するニーズに対応するため、当社はMarketplaceおよびModel Gardenを通じて、こうしたモデルを統合する柔軟なプラットフォームを提供しています。Model Gardenは、Googleが提供するモデル統合プラットフォームであり、スタートアップはここで複数のAIモデルを選択・統合できます。この柔軟性により、スタートアップはマルチモデルソリューションを活用しながら、Google Cloudプラットフォーム上で統合・開発を進めることができます。
最後に、チップやモデルは依然として議論の中心ですが、将来の鍵は、データ、アプリケーション、そしてエージェントの開発にあると当社は考えています。エージェントは複雑なカスタマイズ型課題を解決可能であり、応用範囲は非常に広く、今後数千ものエージェントが開発される可能性があります。一方で、チップ分野の競合企業は少数であり、エージェントの可能性は極めて大きいものです。GoogleおよびAlphabetは、データ、開発者支援、アプリケーション分野において、長年にわたる技術的蓄積を持っており、エージェント技術の推進においても独自の強みを発揮しています。このようなトレンドが、スタートアップによるAI技術の採用をさらに加速させ、より効率的なイノベーションを実現すると考えています。
エージェントはすでに実際の収益を生み出していますか？
レベッカ：エージェントはすでに実際の収益に結びついているのでしょうか？ そのような事例をご覧になっていますか？
ダレン：
確かにそのようなトレンドを確認しています。エージェントは、科学実験の段階から、実用段階へと徐々に移行しています。この移行はまだ初期段階ではありますが、すでに大きな可能性を示しています。
Googleのエージェントプラットフォーム「Gemini Enterprise」を例に挙げると、当社はWalmart、Wells Fargo、Verizonといったグローバル大手企業に向け、エージェントソリューションを提供しています。これらのエージェントはGoogleが開発したものでもよいですし、他の企業や企業内のITチームが構築したものでも構いません。大企業にとっては、エージェントが業務プロセスの最適化や効率向上といった実際の価値をすでに創出しています。
スタートアップにとってのGemini Enterpriseの意義は、さらに独特です。これは、スタートアップがGoogleの技術を活用してエージェントを構築できるだけでなく、グローバルな流通チャネルも提供する点にあります。たとえば、あなたがスタートアップの創業者であり、自動化されたポッドキャストエージェントプラットフォームを開発し、それをより多くのユーザーに届けたいと考えている場合、Gemini Enterpriseは、そのソリューションを世界中の何千もの企業に配信する手助けをしてくれます。こうした企業は、エージェントを活用して実際の課題を解決し、スタートアップには収益およびユーザー獲得の機会をもたらします。このモデルはまだ初期段階ではありますが、当社は、企業向け市場および流通チャンスが、スタートアップにとって比類なき価値を提供すると信じており、これは彼らにとって重要な機会でもあります。
レベッカ：
つまり、これは概念から市場展開までを網羅した完全なエコシステムなのです。明らかに、貴社の計算アーキテクチャは非常に集中型ですが、一方で、いくつかのスタートアップは、コスト削減およびロックイン効果回避のために分散型コンピューティングを試みているとも聞きます。このような分散型アプローチは、集中型クラウドインフラの真の代替手段となり得るでしょうか？ それとも、むしろ補完的な存在に過ぎないのでしょうか？
ダレン：
現時点では、分散型コンピューティングは集中型クラウドインフラの完全な代替手段ではないと考えています。具体的なユースケースや創業者のニーズに応じて、集中型コンピューティングと分散型コンピューティングを併用することが可能です。分散型コンピューティングは、特定の状況下では確かにコスト削減および単一プロバイダーへの依存低減を実現できますが、現時点では集中型クラウドインフラの補完的存在であり、主流のソリューションとは言えません。当社はこの分野の進展を注視し続けていますが、現時点では、これはあくまで追加的な選択肢にすぎません。
AWSおよびMicrosoftとの競争
レベッカ：現在のクラウド市場の競争構図を踏まえると、分散型コンピューティングのような代替案に加え、AWSやMicrosoftといったハイパースケーラー（超大規模クラウドプロバイダー）も主要な競合勢力です。スタートアップ分野において、彼らは貴社と同様のサービスを提供しています。先ほど述べられたGoogleの独自性に加え、他社との差別化を図る要因には、どのようなものがありますか？
ダレン：
とても良い質問ですね。私は、現在のクラウド市場の競争構図が急速に変化していると考えており、実際、こうした変化はすでに顕著に現れています。
まず、AWSおよびMicrosoftについては、当社は非常に敬意を持って接しています。これらは、豊かな技術的蓄積、優れた人材、そして強固な資金基盤を持つ、常に注目すべき競合です。しかし、彼らの市場ポジショニングは、むしろ技術の流通業者的な役割に重点を置いており、Googleのように最先端の技術ソリューションを直接提供する立場とは異なります。Googleは世界レベルのAI技術を開発するだけでなく、第三者の能力を第一者として支援できるという点で、他社と明確に差別化されています。
最近、当社がマウンテンビューで開催したスタートアップイベントで、気候テクノロジーに特化した創業者が自身の経験を共有してくれました。彼は以前AWSと協業していましたが、AWSのサービスは他の技術の流通に重点を置いており、Googleは最先端のAI技術を直接提供できる点で、明確な違いを感じたと述べていました。こうした違いが、当社が他のハイパースケーラーと競う上で、独自の優位性を生み出しています。
第二に、スタートアップの関心の焦点も変化しています。かつては、創業者との会話のほとんどがGPUやTPUといったチップ供給に集中していましたが、今はAIモデルおよびエージェントの開発に重点が移っています。たとえば、Googleが開発した生成AIアプリケーションに特化した大規模言語モデル（LLM）であるGeminiは、スタートアップがより低いコストで複雑なタスクをこなせるように支援します。また、他の企業も優れたモデルを開発しており、たとえばOpenAIのGPT-5やAnthropicのClaudeです。Claudeは、複雑なタスクの自動化処理に特化したエージェントモデルです。当社は、多くのスタートアップがGeminiとClaudeの両方を統合して活用し、ソリューションを最適化していることに気づいており、これは非常にユニークな現象です。
さらに、かつては創業者との会話のほとんどがGPUやTPUといったチップ供給に集中していましたが、今はAIモデルへの関心が高まっています。GeminiはGoogleが開発した先進的大規模言語モデル（LLM）であり、ClaudeはAnthropicのエージェントモデルです。当社は、多くのスタートアップがGeminiとClaudeの両方を同時に活用していることに気づいており、こうした統合的なアプローチは非常にユニークです。
最後に、当社とAnthropicの特殊な関係についても触れたいと思います。Anthropicは、当社のパートナーであり、同時に競合でもあります。このような協業と競争が共存する関係は、現在の市場では非常に一般的ですが、競争構図をさらに複雑なものにしています。当社は、こうした動向を日々注視しており、市場の進化のスピードは非常に速いと感じています。
スタートアップの利用 vs. 持続的な課金需要
レベッカ：スタートアップからクラウド顧客への移行パスは、Googleにとってクラウド顧客獲得の一部と捉えられますよね？ では、Googleがクラウド利用量の堅調な伸びについて言及する際、クレジットによるスタートアップの利用量と、実際の持続的な課金需要をどのように区別しているのでしょうか？
ダレン：
スタートアップは、クラウドおよびAIの急速な進化の中で、従来の企業ITの経済論理を変革しつつあります。かつては、従業員数の多い企業こそが最大の顧客だと考えられていました。しかし今や、Cursor、Lovable、Open Evidenceといった小規模なスタートアップが、自社の規模に比べて圧倒的に多くの技術リソースを消費しています。これらの企業はエンジニア主導型であり、当社プラットフォームを新たな技術限界へと押し上げています。たとえば、彼らはDeepMindに対しモデル最適化の提案を行い、Google Cloudに対しクラウド機能改善のフィードバックを提供しています。こうしたアプローチは、従来の企業ITモデルを完全に覆すものです。
あなたの質問に戻りますが、当社はスタートアップと企業顧客に対して、異なる評価基準を用いています。スタートアップについては、実際の利用状況に注目しており、当社のプラットフォーム上で製品を構築しているスタートアップの数、Geminiモデルの利用量、およびサードパーティモデルの統合数を測定しています。購入量から利用量へと注目の焦点を移しています。現在、私はCRO（最高収益責任者）およびCOO（最高運営責任者）と、スタートアップによる高度サービスの利用状況について議論することができます。これは、単なる生データではなく、実際の利用状況に基づくものです。こうした成長指標は、私が毎日注視しているものです。
さらに、当社は特にクラウドクレジットプログラムを卒業したスタートアップに注目し、彼らが持続的な課金フェーズへと円滑に移行し、長期的な成長を遂げられるよう支援しています。当社は、スタートアップの初期段階の技術構築から、後期の市場展開までを支援し、取引機会の創出および収益成長を実現します。当社の目標は、技術的・経済的両面でバランスの取れた支援を通じて、これらの企業の成功を全面的に支援することです。
潜在的な課題：大規模言語モデルのラッピングとアグリゲーター
レベッカ：あなたは多くのスタートアップがクラウドクレジットを利用しているとおっしゃいました。現在のAIワークロードが、単なるクレジットの増加や利用量の増加にとどまらず、Googleの長期的なクラウド収益へとつながるという点について、どれほど確信をお持ちですか？
ダレン：
これは非常に重要な問いであり、まさに私の仕事の中で最もワクワクする部分です。毎朝目覚めると、自分が強く信じる製品を一心不乱に作り上げようとしている創業者たちと交流できる機会があり、こうした出会いが未来への自信と期待を育んでくれます。
最近、創業者に特に注意を促したい現象が二つあります。第一に、「大規模言語モデル（LLM）のラッピング」現象です。ラッピングとは、GeminiやGPT-5のような基盤モデルの周囲に機能や知的財産（IP）を追加してアプリケーション層を構築することを指します。しかし、こうした単純なラッピングに対する業界の需要は急速に減少しています。もしスタートアップがバックエンドのモデルにすべてを依存し、ほぼそのままの状態でブランド名を貼り付けるだけのビジネスモデルに頼っているなら、既にそのような手法は評価されにくくなっています。現在、スタートアップは、横断的な差別化や特定の垂直市場への特化といった形で、独自の深いモアット（護城河）を構築するためのイノベーションが求められています。単なるラッピングに頼るスタートアップは、長期的な成長を実現することが困難です。
もう一つ注目に値するトレンドは、「アグリゲーター（集約型）」モデルの課題です。アグリゲーターとは、複数のモデルやプラットフォームの上位に、ユーザーが最適なモデルを選択できるようにするためのレイヤーを構築しようとするシステムを指します。このモデルは、クラウド分野でかつて見られたもので、たとえば複数のクラウドプラットフォームの上に選択サービスのレイヤーを構築しようとする企業、あるいは特定のモデルにハードコードする企業などがありました。しかし、こうしたアグリゲーターモデルは、ユーザーが単なる選択肢ではなく、より高度な知的機能を求めているという事実から、成長が顕著になっていません。ユーザーは、自分のニーズを真正に理解し、それを満たす最適なモデルを知的機能によって推薦してくれるシステムを求めています。単なる薄い選択層では不十分なのです。
注力分野：バイオテクノロジー、気候テクノロジー、ワールドモデル
ダレン：
いくつかの分野では、非常にワクワクするようなトレンドが見られます。たとえば、コード生成および開発者プラットフォームです。2025年は奇跡に満ちた年であり、Replete、Lovable、Cursorとの協業経験は非常に刺激的で、これらの企業はコード生成および開発ツール分野を根本的に再構築しています。
そのほか、バイオテクノロジーも非常に有望な分野です。当社は、技術と生物学の融合が、がん治療といった重大な健康課題を解決する鍵になると見ています。単独の生物学では成し遂げられないことを、技術の力が変えつつあります。個人的には、この分野には特別な思い入れもあります。私の娘は近隣の大学で生物医学工学の博士号を取得中であり、彼女は実験室でDeepMindが開発したタンパク質構造予測AIツール「AlphaFold」を活用しています。このツールにより、彼女はかつて不可能だった研究課題に取り組むことができています。バイオテクノロジーおよびデジタルヘルス分野は爆発的な成長を遂げており、驚嘆すべきイノベーションが次々と生まれています。
もう一つ希望に満ちた分野は、気候テクノロジーです。気候テクノロジーのブレイクスルーを長い間待ち望んでいましたが、ついに顕著な進展が見られ始めました。ベンチャーキャピタルが大量にこの分野に流入しており、スタートアップは膨大なデータを活用してイノベーションを起こしています。こうしたデータを統合することで、彼らはかつて想像もできなかった方法で気候問題に取り組むことが可能になり、気候テクノロジーは当社が見ている中で最も急速に成長している分野の一つです。
最後に、消費者体験のイノベーションについてです。技術は、最先端のツールを消費者に直接届ける方法を再定義しています。私のもう一人の娘は映画・テレビ制作を専攻しており、VO（ボイスオーバー）と当社の最新モデルを活用して多数の作品を制作しています。こうした技術により、彼女はかつて難しかったクリエイティブなプロジェクトを実現しています。今や、より多くの人々が夢を実現できるようになり、私はそれに非常にワクワクしています。
現在、バイオテクノロジー、気候テクノロジー、消費者体験は、当社が特に注力している分野です。これらは急速に成長しており、エコシステム内で著しい成長、強固なリテンション率、そして増大する関心が確認されています。これは、まさに機会に満ちた時代であり、当社は未来に大きな期待を寄せています。
おわりに
レベッカ：現在、アグリゲーターモデルのような潜在的な課題を抱え、成長が鈍い分野もある一方で、バイオテクノロジー、ワールドモデル、映像制作といった新興分野では長期的な成長が見込まれています。こうした分野で、Google Cloudの重要な顧客へと急速に成長しているスタートアップの具体例をいくつか挙げていただけますか？
ダレン：
もちろんです。すでに何度も言及していますが、Harveyは、専門サービスおよび法務分野に特化したスタートアップであり、当社にとって重要な顧客として急速に成長しています。また、気候テクノロジー分野では、Watershedというスタートアップが当社と深く連携しています。開発者プラットフォーム分野では、先ほども紹介したReplete、Lovable、Cursorなどの企業も、着実に成長しています。当社は、こうしたスタートアップをさまざまなチャネルで紹介していく予定です。たとえば、今回のポッドキャストや、今年4月に開催されるGoogle Cloud Nextなどです。Google Cloud Nextは、毎年開催されるGoogle Cloudの技術カンファレンスであり、最新のクラウド技術や共同事例を紹介する場です。また、当社主催のイベントでも、こうしたスタートアップにさらなる露出の機会を提供し、彼らの成長を支援していきます。
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