グーグルクラウドのクラウドAI責任者であるマイケル・ゲルステンハーバー氏は、AIモデルの進化が「三つの境界」に挑んでいると指摘している。第一は「原始的な知能」、第二は「応答時間（レイテンシ）」、第三は「コストとスケーラビリティ」である。この三本柱の理解こそが、AIを実際のビジネスに導入する上で鍵となるという見解だ。 ゲルステンハーバー氏は、グーグルの統合型AIプラットフォーム「Vertex」を統括しており、企業開発者向けに最先端のモデルやエージェント機能を提供している。彼が注目するのは、AIが単に「賢い」だけではなく、実運用で「どれだけ速く」「どれだけ安価に」動くかという点だ。たとえば、高品質なコード生成には45分かかっても構わないが、カスタマーサポートでは答えが遅れれば顧客は離脱する。このように、目的に応じた「最適な知能」を、レイテンシの制約内で選ぶ必要がある。 さらに、RedditやMetaのような大規模プラットフォームは、予測不能な量のコンテンツをリアルタイムでモデレートしなければならない。そのため、高知能モデルであっても、コストが暴走するリスクを避けるため、スケーラブルで安定した運用が可能かどうかが最重要課題となる。つまり、知能とコストのトレードオフをいかにコントロールするかが、実用化の鍵だ。 一方で、エージェント型AIの普及が遅れている理由について、彼は「インフラの整備が追いついていない」と分析する。エージェントの行動を監査する仕組み、データアクセスの承認プロセス、生産環境への移行パターンがまだ十分に整備されていない。特に、ソフトウェア開発の分野では、開発→テスト→承認という人間が関与するプロセスがリスクを低くしているため、AIの活用が進みやすい。しかし、医療や法務など他の分野では、同様の安全なプロセスが未整備で、実用化が遅れている。 結論として、AIの未来は「知能」だけではなく、「速度」「コスト」「運用の安全性」の三つが揃って初めて実現する。グーグルは自社のチップ、インフラ、モデル、エージェントエンジン、APIまでを垂直統合しており、この統合的強みを活かして、実用化のための基盤を整備している。