cloud.google.com
Google Cloudは、AIや分析ワークロード向けに、超高速なオブジェクトストレージサービス「Cloud Storage Rapid」を発表しました。このサービスは、高パフォーマンスな「Rapid Bucket」と、オンデマンドで読み取りを高速化する「Rapid Cache」で構成され、GPUやTPUなどのアクセラレータの性能を最大限に引き出すことで、トレーニングや推論のボトルネックを解消します。
この記事は、AIや機械学習のワークロードをGoogle Cloud上で実行するエンジニア、データサイエンティスト、インフラエンジニア、およびこれらの技術を活用してビジネスを加速させたいと考えているプロダクトマネージャーやプロジェクトマネージャー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>Luigi Pontes</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company> developers.cyberagent.co.jp
SnowflakeのセマンティックビューとTableauのセマンティック機能を統合することで、散在するセマンティックレイヤーを一元化し、データの一貫性とアクセス性を向上させる方法について解説します。
- データエンジニアやデータアナリスト、BIツールの利用者を対象としています。
- データガバナンスとデータ活用の効率化に貢献する内容です。
- セマンティックレイヤーの統合によるメリットと実現方法に焦点を当てています。
speakerdeck.com
- 非エンジニアでもAIを効果的に活用するための実践的なノウハウを共有する。
- 「なぜ（Why）」を明確にし、関係者との歩み寄りを通じてAIプロジェクトを推進する。
- AI技術に携わるすべての人、特に非エンジニアでAI活用に悩む人々、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー向け。
blog.google
Gemini for Scienceは、科学的な実験やツールのコレクションであり、科学的探究の規模と精度を向上させることで、新たな発見を促進します。
このツールは、AIを活用して研究プロセスを効率化し、より深い洞察を得たいと考えている研究者や科学者、データサイエンティストを対象としています。
AIによる実験支援を通じて、科学分野におけるブレークスルーの可能性を高めます。
グーグル合同会社 <name>Yossi Matias</name><title>Vice President and General Manager</title><department>Google Research</department><company/> speakerdeck.com
・営業DXを加速するためのデータとAI活用事例を紹介
・外部データを活用し、AIを用いて営業活動を再設計するセミナーの発表資料
・営業担当者、マーケター、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向け
cyberagent.connpass.com
サイバーエージェントが主催する、データサイエンス技術者向けの勉強会「CA DATA NIGHT#10」の告知です。
AI時代のデータ基盤として注目されるDatabricksに焦点を当て、現場のエンジニアがDatabricksの導入、活用、インフラ設計などのリアルな事例を紹介します。
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア、およびDatabricksに関心のある技術者向けです。
markelabo.com
ウェブサイトで「第三者評価」を可視化することでAI引用が増加した事例や、既存コンテンツに「根拠」を追加することでAI言及を増やした事例など、AI活用に関する8つの事例を紹介しています。
AIがコンテンツ生成や評価にどのように影響を与えるか、具体的な手法とともに解説します。
マーケター、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、AI研究者、コンテンツ制作者など、AIの活用に関心のあるすべての人々に向けて、実践的な知見を提供します。
developers.cyberagent.co.jp
開発組織におけるAI活用レベルを可視化する「エンジニア版AI番付」の設計と運用について解説。
AI活用度を評価し、組織全体のAIリテラシー向上を目指すための仕組みを提案。
エンジニア、データサイエンティスト、リサーチャー、マネジメント層向け。
cloud.google.com
LookerがGeminiを活用し、AIエージェント型BIの時代へ移行する。会話型BIやセルフサービス機能の強化により、データ分析からアクションまでのプロセスを効率化・直感化し、信頼性の高いデータ基盤を通じて、誰もがデータに基づいた意思決定を行えるようになる。
- Google Cloud Nextで発表されたLookerのAIエージェント機能について解説。
- 会話型BI、ダッシュボードエージェント、セルフサービス探索機能の強化など、具体的な新機能を紹介。
- データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、BIツールの利用を検討しているビジネスパーソン向け。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Karthik Ramakrishnan</name><title>Vice President, Engineering, Data Cloud</title><department></department><company></company> speakerdeck.com
・Bill Oneの事業成長を支える全社横断データ組織について解説するイベント告知です。
・データ組織の構築や運用に関心のある方、事業成長とデータ活用の関連性を知りたい方におすすめです。
・イベントの概要、発表者、および技術本部における採用情報が掲載されています。
speakerdeck.com
・AI技術を用いたダイナミックプライシングの基本と、オンデマンド交通への応用について解説。
・特に、相乗り（ライドシェア）における価格設定の課題と、その解決策に焦点を当てている。
・オンデマンド交通や価格最適化に関心のある、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、マーケター向け。
techblog.lycorp.co.jp
CVPR 2026への採択論文について、モーション生成とアニメーション生成の研究開発の最前線を紹介する記事です。
・モーション生成・アニメーション生成分野における最新の研究動向がわかります。
・CVPR 2026に採択された具体的な論文に触れることができます。
・これらの技術に興味のある研究者や開発者向けです。
qiita.com
- AIエージェント時代におけるデータ基盤の進化について解説しています。
- AIがSQLを生成できるようになったが、ビジネスの問いに正確に答えるためにはデータ基盤の再定義が必要であることを示唆しています。
- データサイエンティスト、AIエンジニア、データ基盤に関わるエンジニア、およびビジネスリーダー向けの記事です。
www.publickey1.jp
AIの高速化を目指す新言語「Mojo」がベータ版に到達しました。
Pythonライクな構文を持ち、今後数ヶ月で正式版のリリースが予定されています。
AI開発者、Python開発者、パフォーマンスを重視するエンジニア向けの記事です。
cloud.google.com
Google Cloudは、Managed Service for Apache AirflowをApache Airflow 3.1にアップデートし、AI/MLワークフローの強化、データエンジニアリングエージェントによるトラブルシューティングの簡略化、宣言型オーケストレーションによるパイプライン構築の容易化、MCPサーバーによるエージェント連携の改善といった4つの主要リリースを発表しました。
* AI/MLワークフローの生産性向上とMLOpsの強化を目指します。
* データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアがより効率的にデータパイプラインを構築・運用できるようになります。
* Pythonの専門家でなくてもYAMLでデータパイプラインを定義・管理できるようになり、データ文化の醸成を促進します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Rafal Biegacz</name><title>Lead Engineering Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
- Google Cloud Next '26では、公共部門がAIとエージェントを活用してミッション達成に向けて大きな成果を上げていることが示されました。
- 行政、教育、医療などの分野で、AIが従業員の能力向上、生産性向上、サービス提供方法の変革に貢献しています。
- このイベントは、AI導入を検討している、または既に導入している公共部門の組織や関係者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>Katharyn White</name><title>Director of Marketing, Public Sector</title><department></department><company>Google Cloud</company> cloud.google.com
丸紅I-DIGIOとGoogle Cloudが、AIが自律的に判断しタスクを完了させる「Agentic AI」を活用した産業変革を目指す戦略的提携を発表しました。
丸紅グループの知見とGoogle Cloudの技術を融合し、丸紅自身を「クライアントゼロ」として「Agentic Workplace」を実践、その成果を法人顧客や自治体などに展開します。
これにより、セキュアなクラウドインフラの提供と、商社ナレッジをデジタル資産化・エージェント化した新たなソリューションの提供を目指します。
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> zenn.dev
Lightdashのpre-aggregates機能を実際のダッシュボードで試した経験についてのメモ。
ベンチマークや詳細な解説ではなく、機能の概要を掴むための実践的な内容。
ウェアハウスの問題に直面している、またはデータ分析基盤のパフォーマンス改善に関心があるデータサイエンティストやエンジニア向け。
qiita.com
・人的資本開示を単なる義務ではなく、企業の競争力を高めるための「武器」として活用する事例を紹介。
・「人的資本データnavi」というサービスを通じて、4000社以上のオープンデータを活用し、人的資本の可視化と活用を支援している。
・データ活用による開示のメリットや、今後の展望について触れている。
goodpatch.com
プロダクト改善において、ユーザー理解を深めるためには定性データと定量データの分断を解消することが不可欠である。
意思決定を再現可能にし、部署間の認識齟齬をなくすためには、ユーザーニーズを定量化し、定性データと定量データを往復しながら統合するアプローチが重要となる。
この記事は、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、リサーチャー、デザイナー、マーケターなど、プロダクトの改善に関わる全ての人々に向けて、定性と定量を繋ぐ実践的な方法論を解説している。
cloud.google.com
Google CloudとSAPはパートナーシップを強化し、SAPの基幹業務プロセスにGemini AIを直接統合する「Agentic Enterprise」向けブループリントを公開しました。
Unified Data FoundationによりSAP・非SAPデータを統合し、ゼロコピーデータ共有でデータ移動の負荷をなくします。
これにより、企業は複雑なタスクを自律実行できるインテリジェントエージェントの展開が可能になります。
この記事は、AI技術の進化と企業システムへの統合に関心のある、IT戦略担当者、インフラエンジニア、データサイエンティスト、およびマーケティング担当者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>Casey McGee</name><title>Managing Director, Migrations</title><department></department><company></company> qiita.com
「Evidence」は、SQLとMarkdownのみでダッシュボードを作成できるBI as Codeツールです。
ブラウザ上でDuckDBを実行し、SQLクエリを処理します。
フロントエンドエンジニアやデータサイエンティスト、データベースに関心のあるエンジニアに適しています。
cloud.google.com
Google Cloud Knowledge Catalogは、従来のデータカタログの限界を超え、AIエージェントがビジネスコンテキストを深く理解し、高精度なタスクを実行できるよう支援するユニバーサルコンテキストエンジンです。
集約、拡充、検索の3つの柱により、散在する情報を統合し、継続的に意味を生成し、セキュアで高精度な検索を実現します。
AIエージェント、データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、データエンジニアなど、データ活用とAIの精度向上を目指すすべての人々向けのソリューションです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Sam McVeety</name><title>Tech Lead, Google Cloud</title><department></department><company></company>