Cloud Run のアップデート 触ってみる＆紹介

2026/04/28 に実施された、クラスメソッド Google Cloud Next Recap にて登壇したスライドです。

Transcript

1. Cloud Run のアップデート 触ってみる＆紹介
2. なんで？ →今回のアップデートで、  Cloud Run の「AIとの親和性」がめちゃ⾼くなりました。  なので、今回はこれを紹介していきます。 今⽇は Cloud Run ！
3. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 今回の Next の Cloud Run アップデート⼀覧
4. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 今回の Cloud Run アップデート⼀覧 リリース前 リリース済み
5. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 今回の Cloud Run アップデート⼀覧 紹介のみ デモあり
6. まずリリース済みの機能4つ • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク
7. AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に できるようになったこと • Firestore のようなストレージまで含めたデプロイ • Identity-Aware Proxyや、アプリレベルの Google Cloud 認証（Firabase） 活⽤イメージ • より本格的な「Webアプリ」の、Vibe Coding → デプロイが簡単に • ブラウザ操作のみで完結するので、⾮エンジニアでも楽勝
8. AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に デモ • AI Studio のアプリがデプロイされた様⼦ • 皆さんも触れる QR コードが出てきます！ ぜひカメラを⽤意してお待ちください
9. できるようになったこと • 「Cloud Run を操作するための MCP サーバー」を 「Cloud Run にデプロイできる」ように。 活⽤イメージ • AI がより正確‧簡単に Cloud Run に対するデプロイが可能に • スラッシュコマンドなども⽤意されており、今後の機能拡張も期待 Cloud Run MCP が公開
10. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート できるようになったこと • Blackwell を Cloud Run で動かせるようになった 活⽤イメージ • 未使⽤の時は料⾦がゼロにできる（Zero-to-Scale） • インフラ管理のコストをなくしつつ、ハイスペックGPUによるトレーニン グや推論のコストを最適化。
11. エフェメラルディスクのサポート できるようになったこと • メモリを消費しない、⼀時ディスクをアタッチできるようになった 活⽤イメージ • モデルのトレーニングなど、⼤規模ファイルのロードのコストが抑制 • ⼤規模ファイルを扱うワークロードでメモリ枯渇の⼼配がかなり減る
12. ここからはリリース前の機能紹介です • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run サンドボックス • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定
13. できるようになること • Gemini Enterprise Agent Platform（旧 Vertex AI ）の Agent Registry に、Cloud Run で作ったサービスのデプロイが可能に 活⽤のイメージ • エージェントやMCP サーバーを Cloud Run にデプロイし、 そのまま Gemini Enterprise などに読み込み。 Gemini Enterprise Agent Platform との統合
14. できるようになること • Cloud Run のなかで、サンドボックスでのコマンド実⾏が可能に 活⽤イメージ • AI エージェントが使い捨てのスクリプトを実⾏するときに、 Sandbox を使うことで安全かつチェックなしで動作をさせられるように Cloud Run サンドボックス
15. ちょっと地味じゃない？ アップデートの途中ですが、、、
16. そんなことないんです！
17. 組み合わせ（Agent Platform + Blackwell GPU + サンドボックス） ここまでで扱った3つの機能が組み合わさったときの活⽤シーンを考えてみま す。 • Gemini Enterprise Agent Platform • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU • Cloud Run サンドボックス
18. 組み合わせ（Agent Platform + Blackwell GPU + サンドボックス） ユースケース：Cloud Run でモデルをセルフホストし、Agent Platform で管理 Cloud Run • Blackwell GPU で⾼速推論 • サンドボックスで 安全にコマンド実⾏ Agent Platform • Cloud Run にデプロイされた モデルを管理‧利⽤
19. できるようになること • Cloud Run で「事前定義ではない」インスタンスタイプがデプロイできるよう に。 活⽤イメージ（例） • OpenClaw など、隔離環境を必要とするエージェント⽤使い捨てインスタンス Cloud Run Instances gcloud alpha run instances create --image alpine/openclaw:latest \ --port 18789 \ --memory 4Gi \ --default-url \ -- add-volume mount-path=/home/node/openclaw,type=cloud-storage,bucket=$BUCKET_NAME
20. Cloud Run コンテナへの SSH サポート できるようになること • Cloud Run コンテナに対し、 SSH でアクセスできるようになる コマンドはこれだけ↓ 活⽤イメージ • Cloud Run の中で、より詳細な分析を実施 • AI Agent と組み合わせて、より⾼速‧⾼度な分析 gcloud run services ssh frontend
21. サービスの Bindings / Pipelines できるようになること • サービス間の呼び出しを Bindings で繋ぐと、 シンプルな呼び出しが可能に • JWT のインジェクションやモニタリングなどもフルマネージドに 活⽤イメージ • JWT が⾃動で設定され、エイリアスでサービス間通信ができるように。 • 呼び出し⽅が超シンプル（ランダムなURLを使わなくて良い） • –ingress=internal を設定するだけで、簡単に内部⽤の設定が完了
22. 利⽤費の上限設定 できるようになること • サービスごとに利⽤費の上限が設定できるように • 設定した⾦額を超えると、⾃動でサービスやジョブを停⽌させられる。 嬉しいポイント • GPUを使ったトレーニングなど、⾼額になりがちな費⽤に対して上限を 設定、費⽤をコントローラブルにする。
23. やっぱり地味じゃない？ アップデート紹介終わったけど、、、
24. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 今回の Cloud Run アップデート⼀覧（再掲）
25. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 1つ1つは地味かも。でも、組み合わさると強⼒に MCP + Cloud Run インスタンス → AI エージェントによる使い捨てのジョブ起動
26. • AI Studio からフルスタックアプリがデプロイ可能に • Cloud Run リモート MCP サーバー • NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU サポート • エフェメラルディスク • Gemini Enterprise Agent Platform との統合 • Cloud Run インスタンス • Cloud Run コンテナへの SSH サポート • Cloud Run サンドボックス • Bindings / Pipelines • 利⽤費の上限設定 1つ1つは地味かも。でも、組み合わさると強⼒に Agent Platform + サンドボックス + 利⽤費上限 →セルフホストの AI をデプロイ。  サンドボックスで、コマンド実⾏も低リスクに。  利⽤費が跳ねないように、上限設定。
27. 1つ1つは地味かも。でも、組み合わさると強⼒に 今回のアップデートは、Cloud Run の「AI基礎⼒」を上げるアップデートだ と思っています。 「点」で⾒るとちょっと地味かも。でも、「線」で⾒ると⾮常に強⼒です。 皆さんもぜひ、活⽤ケースを「線」でイメージしながら、 Cloud Run のアップデート追ってもらえると嬉しいです！
28. リンク • セッションレポート https://dev.classmethod.jp /articles/26-next-vegas-ses sion-report-whats-new-clo ud-run/ • 公式 https://cloud.google.com/ blog/products/serverless/ whats-new-for-cloud-run-a t-next26?hl=en
30. AIエージェントの基盤に モデルの実⾏基盤 • NVIDIA Blackwell • Cloud Run インスタンス • サンドボックス モデルの運⽤基盤 • 利⽤費の上限設定 • エフェメラルデスク 1つ1つは地味だけど、組み合わさると強⼒に AIネイティブな運⽤ AI によるコントロール • SSH サポート • Cloud Run インスタンス モデルの運⽤基盤 • 利⽤費の上限設定