AI活用のためのアナリティクスエンジニアリング
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AI活用におけるアナリティクスエンジニアリングの重要性について解説します。 データ分析基盤の構築からAIモデルの実装・運用までのプロセスに焦点を当てています。 AI技術をビジネスに活用したいエンジニアやデータサイエンティスト向けの記事です。
Kaggleで鍛えたスキルの実務での活かし方 競技とプロダクト開発のリアル
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Kaggleで培ったスキルを実務でどのように活かせるかについて解説しています。 競技プログラミングとプロダクト開発の現場におけるリアルな体験談が語られます。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、Python開発者におすすめの記事です。
キャリアアシスタントにおけるLLMの不確実性を制御するアプローチ
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・キャリアアシスタントにおけるLLMの不確実性を制御するアプローチについて解説しています。 ・RECRUIT TECH CONFERENCE 2026での発表資料を基にしています。 ・LLMをキャリアアシスタントに活用する際の課題と解決策に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー向けです。
Vertex AI のプロビジョンド スループット（PT）に関するガイド
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Vertex AIのプロビジョンド スループット（PT）が、モデルの多様性、マルチモーダル対応、運用柔軟性の3つの主要な改善によりアップデートされました。 これにより、AIエージェントが必要とする予測可能で一貫したパフォーマンスを保証し、Anthropicやオープンソースモデルを含む多様なモデル、Gemini 3やVeo 3.1などのマルチモーダル機能、そして柔軟な期間設定や事前対応型キャパシティプランニングといった運用面での強化が実現されます。 本記事は、AIインフラの容量計画と管理に責任を持つエンジニア、アーキテクト、プロダクトマネージャー、およびテックリード向けの内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Raiyaan Serang</name><title>Senior Product Manager, Vertex AI</title><department></department><company></company>
メールから送信者情報を抽出するタスクの奥深さ / kyoto_ai_meetup_1
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Kyoto AI Meetup #1では、「AIのプロダクト応用」をテーマに、Sansanの技術本部研究開発部の大田尾匠氏が登壇しました。 イベントでは、メールから送信者情報を抽出するタスクにおける技術的な深掘りについて解説がなされました。 本記事は、AI技術のプロダクトへの応用に関心のあるエンジニアやデータサイエンティスト、研究者に向けて、具体的な事例とその難しさについて紹介しています。
Google Cloud で Gemini 3.1 Pro が利用可能に
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* Google Cloudで、推論能力を強化したAIモデル「Gemini 3.1 Pro」が利用可能になりました。 * このモデルは複雑な問題解決やデータ統合に優れており、ビジネス変革を目指す企業や開発者向けです。 * Vertex AI、Gemini Enterprise、Google AI Studioなどでアクセスでき、様々な業界で品質と実行力の向上が報告されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP of Product Management, Vertex AI</title><department></department><company></company>
Claude Code Skill 作成ガイド — スキル乱立のカオスを「スキルを作るスキル」で解決した話
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Claude Codeのカスタムスキル作成を通じて、スキル乱立による開発ワークフローの課題を解決した事例を紹介します。 - 開発ワークフローの効率化を目指すエンジニア - AIツールの活用に興味がある方 - カスタマイズ可能な開発環境を模索している方
株式会社リンクアンドモチベーション kobayashi-fuuki
Claude Code × Qiita CLI でテックブログの執筆・投稿を自動化する
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Claude CodeとQiita CLIを連携させ、テックブログの執筆・投稿プロセスを自動化する方法について解説します。 * AIを活用したコード生成ツールとCLIツールを組み合わせることで、開発ワークフローの効率化を図ります。 * 具体的な連携方法やカスタマイズについて触れ、開発体験の向上を目指します。 * テックブログ執筆の負担を軽減したいエンジニアや、開発効率を上げたいと考えている方におすすめです。
株式会社リンクアンドモチベーション kobayashi-fuuki
Snowflakeデータ基盤で挑むAI活用〜4年間のDataOpsの基礎をもとに〜
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・Snowflakeデータ基盤におけるAI活用事例について解説 ・4年間のDataOpsの基礎を基盤としたAI活用アプローチを紹介 ・データサイエンティスト、機械学習エンジニア、アーキテクト、インフラエンジニア向け
企業データを活用してエージェント型 AI を加速させる: Ab Initio の取り組み
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Google CloudとAb Initioは、企業データを活用してAIエージェントの能力を向上させるための連携を発表しました。これにより、分散したデータソースから信頼性の高いメタデータにアクセスし、AIモデルの推論能力を高めることが可能になります。 この記事は、AIエージェントの構築を目指す企業や、データ統合とガバナンスに課題を抱えるデータサイエンティスト、アーキテクト、プラットフォームエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Chai Pydimukkala</name><title>Data Governance, Sharing & Integration Product Lead, Google Cloud</title><department></department><company></company>
ユーフォリア: Gemini で AI マルチ エージェントを構築し、最先端のスポーツ科学の知見とデータを、すべての人々の健康づくりに活用
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スポーツテック企業のユーフォリアが、Google CloudのGeminiを活用し、トップアスリートの知見を一般の健康増進に役立てるプロジェクトについて解説。 AIマルチエージェントシステムを開発し、睡眠、栄養、トレーニングなどの個別アドバイスを低価格かつ大規模に提供することを目指している。 この記事は、スポーツ科学、AI技術、健康増進に関心のあるビジネスパーソンやエンジニア、プロダクトマネージャー向けの内容となっている。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
社内ワークショップで終わらせない 業務改善AIエージェント開発
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LINEヤフーの社内イベントで発表された、Jiraデータを活用したAIエージェント（ADK）開発事例。 朝会を報告の場から議論の場へと転換し、AI導入と同時に業務フローを再設計した実践的な改善プロセスを紹介。 AI活用による業務改善に関心のある、プロジェクトマネージャー、エンジニア、プロダクトマネージャー向け。
AI Search: Content Understandingでマークダウン化と画像テキスト化(REST API)
qiita.com
Azure AI SearchとFoundry ToolsのAzure Content Understandingを使用して、ファイルの内容をマークダウン形式に変換し、画像からテキストを抽出してインデックス化する技術について解説しています。 - Azure AI SearchとContent Understandingを使ったファイル処理の具体的手法について説明しています。 - マークダウン化、画像からのテキスト抽出、言語化といった機能を中心に、REST APIを利用したインデックス化プロセスを解説。 - Azureの特定のリージョンでのサポートについても言及しています。
日本マイクロソフト株式会社 FukuharaYohei
データマネジメント戦略Night - 4社のリアルを語る会
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Sansan、GA technologies、kubell、レバレジーズの4社が、データマネジメント戦略におけるリアルな課題と取り組みについて語るイベント。 生成AI時代における「AI-Readyなデータ基盤」や「データの民主化」の重要性が増す中、各社がデータモデリング、ガバナンス、品質管理、組織体制といった実務的な側面にどう向き合っているか。 データマネジメントの試行錯誤や課題解決のヒントを得たい方、AI時代のデータ戦略に悩む方、知見を共有し仲間を作りたい方におすすめです。
Google Cloud が今月発表した AI に関する最新情報
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Google Cloudは、AIエージェントがウェブをナビゲートし、商品を見つけて購入する「エージェントコマース」の未来を切り開くため、ユニバーサル コマース プロトコル（UCP）を発表しました。 また、クリエイター向けに参照画像から動画を生成できるVeo 3.1のアップデートや、BigQueryで自然言語でSQLクエリを作成できる機能も紹介しています。 この記事は、AI技術の最新動向や、開発者、マーケター、ビジネスリーダーなどがGoogle CloudのAIを活用する方法について知りたい方を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrea Sanin</name><title>AI Editor, Google Cloud</title><department></department><company></company>
事業とともに成長するMLプロダクト
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LINEヤフー株式会社のLINEスタンプ事業における機械学習プロダクトの成長プロセスと、ML PMの役割について解説する。 単なる精度改善だけでなく、ユーザー体験の最大化や新たな価値創出に焦点を当てる。 プロダクトマネージャー、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、マーケター向け。
人事交流会｜人事 Connect Night〜他社はどうしてる？隣の人事さんに聞くAI活用のリアル
lapras.connpass.com
人事担当者向けの交流会「人事 Connect Night」が開催されます。本イベントでは、AI採用ツールの活用事例や、現場で実際にどのようにAIが使われているかなど、人事担当者同士が本音で情報交換できる場が提供されます。グループディスカッションや交流会を通じて、明日から使えるAI活用Tipsや、他社の採用施策のリアルな知見を得ることができます。 - 人事担当者で、採用業務におけるAI活用に興味がある方 - 他社のAIツール活用事例や、具体的な活用方法を知りたい方 - 社外に気軽に相談できる人事仲間を見つけたい方
【震災から15年】衛星データ分析で見えた「新しいまち」の輪郭
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- 震災から15年が経過し、衛星データ分析を用いて復興した「新しいまち」の姿を可視化。 - データ分析技術を活用したまちづくりの進展や、今後の展望について解説。 - データサイエンティスト、都市計画関係者、復興に関心のある一般読者向け。
「公共部門における AI の ROI」に関する初の調査から見えた主要なポイント
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* **AIの公共部門におけるROI調査:** 公共部門におけるAI、特にAIエージェントの導入が進んでおり、生産性向上やセキュリティ強化で具体的な成果が出ていることが、Google Cloudが委託した調査で明らかになりました。 * **AIエージェントの重要性と将来性:** 多くの公共部門リーダーがAIエージェントを活用しており、将来のAI予算の大部分をAIエージェントに配分する予定であることから、その重要性が示唆されています。 * **導入の促進要因:** 生産性向上（70%）やセキュリティ強化（79%）といった具体的なROIが示される一方で、導入にはエグゼクティブスポンサーシップが不可欠であることが指摘されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Katharyn White</name><title>Director of Marketing, Public Sector</title><department></department><company>Google Cloud</company>
データサイエンティストが語る、短期間で成果を創出するためのマインドセットと開発環境
note.com
・データサイエンティストが短期間で成果を出すためのマインドセットと開発環境について解説。 ・生成AIを活用した新サービス「UMAME!」の立ち上げに貢献した事例を基に、実践的なノウハウを紹介。 ・データサイエンスの知見を活かして事業課題を解決したいと考えているデータサイエンティストやエンジニア向けの記事。
通話データから価値を生む 生成AIデータ基盤の実践 / CO-LAB_Tech_Night
speakerdeck.com
・通話データを活用した生成AI基盤の構築と、そこから価値を生み出す実践について解説します。 ・データ基盤の構築や機械学習モデルの開発、実運用における課題とその解決策に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。 ・CO-LAB Tech Night #8のイベントレポートとして、共創と巻き込みの実践事例を学べます。
機械学習プロジェクトを「迷子」にさせないための個人的な教訓をつらつらと書いてみた
toranoana-lab.hatenablog.com
機械学習プロジェクトを成功させるための実践的な教訓を、開発とマネジメントの両方の視点から解説する記事です。 機械学習プロジェクト特有の不確実性への対応、PoC（概念実証）における期待値調整、そして「精度の沼」に陥らないためのリリース計画の重要性を強調しています。 この記事は、機械学習プロジェクトに携わるエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、およびマネージャー層に向けられています。
虎の穴ラボ株式会社 toranoana-lab
推薦とパーソナライズで深化するイオン・メルカリ・LINEヤフーのプロダクト体験
aeon.connpass.com
イオン、メルカリ、LINEヤフーの各社が、推薦・パーソナライズ技術をどのように活用してプロダクト体験を向上させているかを紹介するイベント。 データに基づいた意思決定、プロダクト実装、評価・改善のプロセスに焦点を当てる。 データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、データドリブンな開発・改善に関心のある技術者・プロダクト担当者向け。
Kyoto AI Meetup #1
lycorptech-jp.connpass.com
京都でAI技術について気軽に語り合えるミートアップ「Kyoto AI Meetup #1」が開催されます。 AIのプロダクト応用をテーマに、LINEヤフーとSansanのエンジニアが実際の事例を交えて知見を共有します。 AI技術に興味がある方、AIコミュニティとつながりたい方、仲間と直接話したい方におすすめです。
データ戦略を描き、実行する。非連続な成長を生み出すデータPgMという仕事
productpr.timee.co.jp
・データ戦略の立案と実行を通じて、非連続な成長を実現するデータプログラムマネージャー（データPgM）の役割に焦点を当てた記事です。 ・「はたらく」を通じた人生の可能性を広げるインフラ構築を目指すタイミー社でのデータ組織の挑戦について解説しています。 ・データ主導で非連続な成長を目指すデータPgMの現在の取り組みや今後の展望について、関係者へのインタビューを元に紹介しています。
LayerXの向き合うR&D課題 〜ビジネス課題を解く挑戦〜
layerx.connpass.com
LayerXが開催する、LLM/AIエージェントでは解決できない難易度の高いビジネス課題に挑戦するエンジニア向けのイベント。 実際のプロダクト開発で直面する技術的課題と、その解決アプローチについて、バクラクMLチームとAi Workforce R&Dチームのエンジニアが解説。 AIでも簡単に解けない課題に挑戦したい、事業会社でのAI/LLM活用最前線を知りたい、LayerXのエンジニアと直接話してみたいエンジニアにおすすめ。
BigQuery の会話型分析のご紹介
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* Google Cloud は、自然言語で BigQuery のデータを分析できる「会話型分析（プレビュー版）」を発表しました。 * AI エージェントが、ビジネスコンテキストを理解し、SQL生成、実行、可視化までを自動で行い、データ分析のボトルネックを解消します。 * データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスユーザーなど、データ分析に携わるすべての人々を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Jiaxun Wu</name><title>Senior Engineering Manager</title><department></department><company></company>
そのコードのその行をどのようにAIが生成し、なぜ変更されたのか。コードのコンテキスト履歴を記録する標準「Agent Trace」。Cursor、Cognition、Google Julesらが提唱
www.publickey1.jp
・AIコーディングエージェントが生成するコードのコンテキスト履歴を記録する新標準「Agent Trace」について解説します。 ・従来のコード履歴記録方法ではAIによる高速なコード生成に対応できない課題がありました。 ・AIによるコード生成の背景や理由を記録し、開発効率とコード品質の向上を目指すものです。
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[AI/ML特集] Python Meetup Fukuoka #6 [Mirror]
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Python、データ分析、機械学習に焦点を当てたミートアップイベントの告知です。 初心者から経験豊富な開発者まで、Pythonに関する知識や技術を共有し、交流することを目的としています。 Pythonを利用するエンジニアがサービスの裏側や技術的取り組みについて共有し、懇親会も予定されています。
AIエージェントとは？生成AIとの違い・活用事例（部門別と業界別）・代表的なツール・導入手順まとめ｜Blog｜Goodpatch グッドパッチ
goodpatch.com
AIエージェントとは、自律的に判断しタスクを実行するAIプログラムであり、生成AIが指示に基づいてコンテンツを生成するのに対し、目標達成に向けて計画、情報収集、実行を自律的に行います。 本記事は、AIエージェントの基本概念、生成AIやRPAとの違い、特徴、メリット、部門別・業界別の活用事例、具体的な企業事例、代表的なツール、導入手順、注意点などを網羅的に解説しています。 IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関わるビジネスパーソン、特にAIプロダクト開発やDX推進に関わる担当者、マネージャー、意思決定層を対象としています。
株式会社グッドパッチ 矢野 翔大
BigQueryに会話型分析機能（Conversational Analytics）が登場。詳細な分析レポート生成、将来予測や非構造化データの分析も可能に
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Google CloudがBigQueryの新機能として、自然言語でデータ分析ができる会話型分析機能のプレビューを公開しました。 この機能は、Gemini AIを活用し、ビジネスコンテキストを理解した上でSQLを生成し、詳細な分析レポートの作成、将来予測、非構造化データの分析まで可能にします。 データサイエンティスト、マーケター、ビジネスアナリストなど、データ分析を行う全てのビジネスパーソン向けの記事です。
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Gemini for Government: 公共部門の次世代のイノベーションを実現
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Googleは、公共部門向けのAIサービス「Gemini for Government」を発表しました。 これは、Geminiモデルと安全な商用クラウドサービスを組み合わせ、政府機関や公的機関のイノベーションを加速させるものです。 FedRAMP High認証を取得しており、安全かつスケーラブルなAIエージェントの導入を可能にします。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Brent Mitchell</name><title>Vice President, Go-to-Market</title><department></department><company>Google Public Sector</company>
試されるDataOps!? ~ここ４年間のデータ基盤の軌跡と成長と壁を北の大地で語る〜
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・過去4年間のデータ基盤の変遷と、その中で直面した課題や成長について語る。 ・DataOpsの重要性や実践方法に焦点を当てる。 ・データエンジニア、データサイエンティスト、テックリード、データ基盤に関わるエンジニア向け。