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GoogleがGartnerの会話型AIプラットフォーム部門で2年連続リーダーに選出され、ビジョンと実行能力で最高評価を獲得しました。これは、Gemini Enterprise for Customer Experienceを中心としたAIプラットフォームへの継続的な投資と、企業がAIをテストから本番環境へ大規模に移行する支援の成果です。
この記事は、カスタマーエクスペリエンスの進化と、AIエージェントが顧客の意図を理解し、企業システムと連携して行動することで、収益増加やコスト削減に貢献する可能性について解説しています。
対象読者は、AIを活用した次世代カスタマーエクスペリエンス構築を目指す企業の経営層、プロダクトマネージャー、エンジニアリングリーダー、およびマーケティング担当者です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ali Rana</name><title>Director of Product Management, Applied AI</title><department></department><company></company> cloud.google.com
- Google Cloudが、x86ワークロード向けにvCPUあたりのネットワークとブロックストレージI/Oを大幅に強化したCompute Engineインスタンス「C4N」の一般提供を開始しました。
- C4Nは、Google独自のTitaniumオフロードアーキテクチャ上で構築され、最大400Gbpsのネットワーク帯域幅と95MPPSのパケット処理性能、Hyperdisk Extremeとの組み合わせで最大25GiB/秒のストレージ帯域幅を実現します。
- このインスタンスは、ネットワークアプライアンス、大規模データ分析、AI/MLワークロードなど、高スループットと低レイテンシが求められるアプリケーションに最適で、TCO削減にも貢献します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Sajal Agarwal</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud上で最先端AIモデル「Claude」を大規模かつ本番環境で展開するためのソリューションが発表されました。マネージドインフラストラクチャ、グローバルなエンドポイント、組み込みのセキュリティとデータ主権、費用とパフォーマンスの最適化機能により、開発者はAI機能の開発に集中できます。
この記事は、Google Cloudのインフラストラクチャを活用してClaudeのような高度なAIモデルをエンタープライズレベルで効率的かつ安全に運用したいと考えているエンジニア、アーキテクト、および技術リーダーを対象としています。
Google CloudのマネージドサービスとClaudeのAI能力を組み合わせることで、複雑なインフラ管理の負担を軽減し、グローバル展開、セキュリティ、コスト効率に優れたAIソリューションの実現を目指す企業にとって有益な情報を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ivan Nardini</name><title>Sr. Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudのCloud RouterにおけるBGPルートポリシーの活用事例について解説しています。
- ルートフィルタリングによるネットワーク保護、トラフィックパス制御、BGPコミュニティを用いた非対称ルーティングの解決という3つの主要なユースケースを紹介。
- ポリシー名付きセット機能により、複雑なルーティング設定の簡素化と管理容易性が向上している点を強調。
- ネットワークエンジニアやインフラ担当者、セキュリティ担当者向けの記事。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Jonny Almaleh</name><title>Technical Solutions Consultant, Cloud Networking</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は、Gemini Enterprise Agent Platform のリモート MCP サーバーを発表しました。これにより、開発者は外部の AI エージェントを Google Cloud 環境内のリソースに安全かつ迅速に接続できるようになります。
このプラットフォームは、外部開発ツールと Google Cloud アーキテクチャを繋ぎ、Model Garden のモデル呼び出しやノートブック管理などを IDE から直接行えるようにします。
これにより、開発者はインフラストラクチャ接続の複雑さを解消し、価値創出までの時間を短縮できます。オープン スタンダードに準拠し、一元的なアセット管理と、IAM による強固なセキュリティが提供されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Louis Lin</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
英国の金融スーパーアプリ企業Curveが、不正防止のためにBigQuery Graphを活用し、ネットワーク分析を大規模にスケーリングした事例。
従来のモデルでは見逃されがちな組織的な不正行為のネットワークを、BigQuery GraphのネイティブGQLサポートとプロパティグラフモデルにより効率的に特定。
これにより、不正取引による損失を大幅に削減し、検出精度と運用のスピードを向上させ、機械学習モデルへのリアルタイムデータ提供を可能にした。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ewan Zhang</name><title>Data Customer Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Spannerは、AIエージェント時代に対応するため、リレーショナル、ベクトル、グラフ、全文検索などの複数のデータモデルを統合したマルチモデルデータベースとして進化しています。
この統合により、AIはより深いコンテキストで推論できるようになり、パフォーマンスと経済的価値が向上します。
本記事は、データベースエンジニア、プラットフォームエンジニア、AI/MLエンジニア、そしてGoogle Cloudを利用する開発者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vaibhav Govil</name><title>Director of Product Management, Databases</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud が、アルゴリズムの最適化・発見エージェントである AlphaEvolve を一般提供開始したことを発表しました。AlphaEvolve は Gemini を基盤とし、これまで解決が困難だった課題に対し、AI を活用して最適なコードを生成します。BASF、Coolblue、FM Logistic など、様々な業界の企業が既に AlphaEvolve を活用し、サプライチェーン最適化、需要予測、倉庫内ルーティングなどで顕著な成果を上げています。Google 自身も、TPU 設計や Spanner のログ圧縮、コンパイラ最適化などで AlphaEvolve を活用し、インフラと科学研究を強化しています。AlphaEvolve を利用するには、シードプログラムと評価ツールを用意するだけで、コードベースの進化を始められます。
この記事は、AI を活用したアルゴリズム最適化に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、研究者、そしてGoogle Cloud の最新機能に関心のある技術担当者向けです。
AI によるアルゴリズム設計の未来と、Google Cloud が提供する強力なツールについての理解を深めたい方に最適です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Laurynas Tamulevičius</name><title>Staff AI Software Engineer, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google がIDC MarketScapeの「Worldwide Foundation Model Software」でリーダーに選出されたことを発表する記事です。Googleは、エンタープライズ基盤に最先端の研究を統合し、信頼性、セキュリティ、予測可能性を重視した生成AIソリューションを提供してきました。特に、エージェントの時代を支える統合システム「Gemini Enterprise」は、ビジネスチーム向けのアプリと開発者向けのプラットフォームを提供し、複雑なビジネスワークフローの実行を可能にします。Gemini 3.5 Flashなどの最新モデルは、高速かつ多次元のインテリジェンスを持ち、エージェント開発やビジネスワークフローでの活用に適しています。
この記事は以下のような読者層を対象としています:
* Google CloudのAI/MLサービスに関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー
* 生成AIを活用したビジネスソリューションやエージェント開発に関心のある技術リーダー
* 最新のAI基盤モデルとそのエンタープライズへの応用について情報収集したい方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP, Product Management, Gemini Enterprise</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudのCloud Runサンドボックス機能の公開プレビュー版が発表されました。この機能は、AI生成コードや信頼できないバイナリを、ホストアプリケーションやクラウド認証情報を危険にさらすことなく安全に実行するための、軽量で分離された実行環境を提供します。
主なユースケースとして、LLMコードインタープリタ、ヘッドレスブラウザ、ユーザー送信コードの実行が挙げられます。デプロイは簡単なフラグ追加で有効化でき、セキュリティはゼロトラスト原則に基づいています。
この機能は、AI開発者、バックエンドエンジニア、セキュリティ担当者、そして信頼できないコードを安全に実行する必要のあるすべての開発者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Greg Block</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company> zenn.dev
Google Cloud Speech-to-Text V2のchirp_3モデルでasia-northeast1リージョンを利用する際に発生したPERMISSION_DENIEDエラーについて解説します。
特定プロジェクトでのみ発生するこの問題は、モデルの一般提供終了が原因である可能性が示唆されています。
Google Cloudのインフラや機械学習、プラットフォーム関連のエンジニア、およびプロジェクト管理者向けの記事です。
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Google Cloud MarketplaceでAIエージェントを公開・販売するための開発者向けガイド。
Gemini Enterprise Agent Platformとの連携、A2Aプロトコルへの準拠、エージェントカードの作成、認証・認可の実装、およびMarketplaceでの掲載・管理フローについて解説。
この記事は、AIエージェント開発者、プラットフォームエンジニア、およびGoogle Cloud Marketplaceでのソリューション提供に関心のある企業担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Victor Dantas</name><title>Forward Deployed Engineer, Lovable</title><department></department><company></company> cloud.google.com
AIエージェントの台頭により、多くの組織でインフラストラクチャのアップグレードが必要となっています。特に、従来のインフラでは対応できない「推論税」や「エージェントの乱立」といった課題が浮上しています。これに対し、フルイドコンピューティング、一元化されたガバナンス、統合データレイヤ、ハイブリッドマルチクラウド、エッジAI、そしてエネルギー効率の高いハードウェアが解決策として提示されています。Google Cloudは、これらの課題に対応するためのAI最適化された統合インフラストラクチャを提供し、フィジカルAIの時代への移行を支援します。
この記事は、AIエージェントの導入を検討しているITリーダー、インフラストラクチャ担当者、およびAI戦略を策定する担当者向けです。
AIエージェントの普及に伴うインフラの課題と、それを克服するためのGoogle Cloudのソリューションについて解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Drew Bradstock</name><title>Sr. Director, Product, Orchestration & Kubernetes</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud認定資格の更新プロセスが、Google Skillsを介して刷新されました。これにより、従来の試験形式に代わり、最新コースの受講やスキルバッジの取得を通じて、より柔軟かつ効率的に資格を最新の状態に保つことが可能になります。この新しいアプローチは、急速に進化するクラウド技術に対応し、キャリアアップを目指すエンジニアやITプロフェッショナルにとって、スキルの陳腐化を防ぎ、雇用市場での競争力を維持するための有効な手段となります。
- Google Cloud認定資格の保持者、特にCloud Digital Leader、Associate Cloud Engineer、Professional Cloud Architect、Professional Data Engineerの資格を持つエンジニア。
- クラウド技術の進化に追いつき、自身のスキルを最新の状態に保ちたいと考えているITプロフェッショナル。
- 認定資格をキャリアアップや昇進、昇給につなげたいと考えている個人。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Gary Eimerman</name><title>Managing Director, Google Cloud Learning</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud 上の Claude アプリ ゲートウェイは、Anthropic の Claude Code を組織全体で安全かつ効率的に利用するためのセルフホスト型サービスです。これにより、開発者ごとの認証情報管理、ポリシー適用、使用状況の追跡、費用上限の設定などが一元化され、Google Cloud のセキュリティとガバナンスの恩恵を受けつつ、推論処理をクラウド内に留めることが可能になります。
* Google Cloud 環境で Anthropic の Claude Code を組織的に展開・管理するためのゲートウェイソリューション。
* 開発者認証、アクセス制御、利用状況の監視、費用管理などを一元化し、セキュリティとコンプライアンスを強化。
* Google Workspace や OIDC と連携し、サービス アカウント キーなどの機密情報を開発者のローカル環境に保存する必要がなくなる。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ivan Nardini</name><title>Sr. Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Cloud Monitoringの新機能「動的しきい値」と「2年間のルックバック」により、異常検知アラートの精度が向上しました。これにより、静的なしきい値では検出困難だった時間帯変動やワークロード増加に対応したアラート設定が可能になります。
・インフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニア
・Google Cloudの運用担当者
・コスト管理や異常検知の精度向上を目指すシステム管理者
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Daniel Koss</name><title>Staff Software Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
- 自動車業界がソフトウェア定義車両（SDV）への移行を進める中、Google CloudとValtechは、AIとエージェントを統合した「Nexus SDV」プラットフォームを発表しました。
- Nexus SDVは、Google Cloud上で構築され、AIを活用して車両のテレメトリーデータをリアルタイムで分析し、コスト削減と高度な車両インテリジェンスを実現します。
- このプラットフォームは、多層防御セキュリティモデルを採用し、安全かつスケーラブルなSDVのライフサイクル管理を可能にする開発者向けオープンソース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>Vesselin Tzvetkov</name><title>Senior Cybersecurity Advisor, Office of the CISO</title><department></department><company></company> www.publickey1.jp
Google Cloudが、生成AIが生成する信頼できないコードを安全に隔離実行できる「Cloud Run Sandboxes」のパブリックプレビューを開始しました。
この機能は、AIが生成したコードの実行に伴うリスクを軽減し、安全な環境を提供します。
AI開発者、クラウドエンジニア、セキュリティ担当者向けの発表です。
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AIエージェント事例アワードが開催され、指示から自律へと進化するAIの活用事例を募集します。
ビジネスの変革や日々の業務効率化に貢献する革新的な取り組みが対象です。
AI開発者、プロダクトマネージャー、マーケター、ビジネスリーダーなど、AIの活用に関心のあるすべての人に向けた情報です。
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> cloud.google.com
Google AI Studioのスターターティアは、開発者が支払い情報なしで、数分でプロトタイプを公開できるようにする無料サービスです。
Cloud Run、Firebase Authentication、Cloud Firestore、Cloud SQL for PostgreSQLが事前構成済みで提供され、Googleアカウントさえあれば利用可能です。
AIエージェントがコード生成からデプロイまでをサポートし、プロトタイピングから本番環境へのスムーズな移行を可能にします。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Karl Weinmeister</name><title>Director, Developer Relations</title><department></department><company></company> cloud.google.com
* AlloyDB に、Gemini のインテリジェンスを直接適用できる新しい AI 関数が追加され、データ処理のパフォーマンスが劇的に向上し、コストが削減されました。
* ai.generate、ai.summarize、ai.analyze_sentiment などの関数により、非構造化データの分析や要約が容易になり、ai.if の最適化により、処理速度とコスト効率がさらに向上しました。
* この進化は、AI ネイティブなデータベースとしての AlloyDB の能力を強化し、開発者がよりインテリジェントなアプリケーションを迅速に構築できるよう支援します。
このアップデートは、Google Cloud のデータベースソリューションに関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、およびプラットフォーム管理者にとって特に価値があります。AI 機能とパフォーマンスの向上に関心のある技術リーダーや意思決定者にも役立ちます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pushkar Khadilkar</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
* 欧州委員会は、デジタル主権パッケージを発表し、欧州の競争力とセキュリティ強化のため、デジタル能力への投資を加速させています。
* Googleは、オープン性、パートナーシップ、公正な競争を基盤とした欧州のデジタル主権戦略を支持し、ベンダーロックイン防止やオープンソース戦略の推進を求めています。
* Googleは、EU機関や欧州企業との協力を通じて、欧州の規制要件を満たすSovereign Cloudソリューションを提供し、欧州のデジタル主権の実現に貢献していく意向です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Giorgia Abeltino</name><title>Head of Government Affairs and Public Policy, Google Cloud, EMEA</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) と Ray Serve を連携させ、LLMサービングのパフォーマンスを大幅に向上させる方法についての記事です。HAProxyインテグレーション、直接トークンストリーミング、vLLM用Rayエグゼキュータバックエンドといったアーキテクチャ最適化により、スループットを最大5倍、レイテンシを1/8に改善しました。
- LLMサービングのパフォーマンス向上を目指す開発者・エンジニア
- Google Cloud (GKE) と Ray Serve を活用して、スケーラブルなLLM推論基盤を構築したいチーム
- 最新のAIハードウェアを活用し、効率的なモデルサービングを実現したい方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Seiji Eicher</name><title>Software Engineer, Anyscale</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Googleは、Gemini Enterprise Agent Platformに、高速・低コストな画像生成・編集モデル「Nano Banana 2 Lite」と、高品質な動画生成・編集モデル「Gemini Omni Flash」の2つの新モデルを発表しました。
これらのモデルは、クリエイターや開発者がアイデアを迅速に形にし、アプリケーションやワークフローに統合することを支援します。
AIによる画像・動画生成・編集の分野で、スピードとコストパフォーマンスを重視するデザイナー、マーケター、AI開発者、プロダクトマネージャー向けの発表です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP, Product Management, Cloud AI</title><department></department><company></company> cloud.google.com
BigQueryの新しいAI.AGG()関数は、SQLクエリ内で自然言語の指示を与えるだけで、数百万行の非構造化データやマルチモーダルデータを要約・分析できます。
システムログや商品カタログ、画像データなど、多様なデータソースからの洞察抽出を可能にします。
この関数は、データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、機械学習エンジニアなど、大量のデータを効率的に分析・活用したいと考えている開発者やアナリスト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>Alicia Williams</name><title>Developer Advocate</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Schrödinger社は、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、分子発見における計算化学のボトルネックとなっていたエバルト総和法を最適化しました。これにより、分子スクリーニングの速度が4倍向上し、創薬、触媒設計、材料開発のサイクルを大幅に短縮する可能性が示されました。
この記事は、機械学習、特に分子シミュレーションにおけるAIの応用に関心のある研究者やエンジニア、また、Google CloudのAI技術を活用して研究開発を加速させたいと考えている企業担当者向けです。
AlphaEvolveによるコード最適化は、計算化学分野におけるAIの革新的な可能性を示しており、今後の科学技術の進歩に貢献することが期待されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Anant Nawalgaria</name><title>Group AI Product Manager & Engineer, Google</title><department></department><company></company> qiita.com
- GCP（Google Cloud Platform）を利用して、GA4（Google Analytics 4）とSearch Consoleのデータを取得し、アクセス解析を行う方法について解説します。
- データ収集・分析作業をAIに任せたいと考えている方や、アクセス解析の効率化を目指す方におすすめです。
- GCPの設定からAPIの有効化まで、具体的な手順の導入部分を説明しています。
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Atlas は、Cloud SQL Enterprise Plus エディションを導入することで、数百の加盟店を抱える飲食ビジネスのデータベース管理を大幅にスケールさせました。これにより、運用オーバーヘッドが削減され、Query Insights による可視性向上、マネージド接続プーリング、データ キャッシュ、ダウンタイムのほぼないスケーリングが可能になりました。結果として、データベース運用にかかる時間が 30% 削減され、エンジニアはプロダクト開発に集中できるようになり、ビジネスは 200-300% の成長を遂げました。
この記事は、以下のような読者におすすめです。
* 大規模なデータベース管理やスケーリングに課題を抱えるエンジニアやアーキテクト。
* Google Cloud SQL の最新機能（Enterprise Plus エディション）に関心のあるインフラ担当者。
* データベースの運用負荷を軽減し、イノベーションにリソースを集中させたいと考えているエンジニアリングマネージャー。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Alok Srivastava</name><title>Senior Product Manager, Databases, Google Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud は、顧客との協働を通じて生成 AI セキュリティサービス「Model Armor」を改善した事例を紹介します。顧客との技術スプリントを通じて、開発者の実際の利用状況を把握し、ドキュメントの不足や設定の難しさといった課題を特定しました。これにより、コピー＆ペースト可能なコードサンプル追加、信頼レベルのマトリクス導入、インテグレーションガイドの更新、技術ドキュメントの拡充など、実用的な改善が行われました。
この記事は、Google Cloud の生成 AI サービス開発者、セキュリティ担当者、およびそれらのサービスを利用する開発者や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>Leonid Yankulin</name><title>Senior Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Looker ExploreがAI機能を統合し、インターフェースを刷新しました。
- 自然言語でのデータ分析を可能にするAIアシスタント（インサイトアシスタント、式アシスタント）が導入されました。
- UIがモダン化され、カスタマイズ可能なワークスペース、コンテキストメニュー、ビジュアルピボットなどの機能が追加されました。
- 結合クエリ機能も再設計され、3ペインインターフェースやスマートな結合提案により、データ接続が容易になりました。
この記事は、データ分析をより手軽に行いたいビジネスユーザー、データサイエンティスト、およびLookerの最新機能に関心のある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>Dharini Ramakrishnan</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company> developers.cyberagent.co.jp
BigQueryの未使用テーブルをData Lineage APIを用いて検出する監視システムの構築について解説します。
ABEMAのData Platformチームが、コスト削減とデータガバナンス向上のために開発したシステムです。
データエンジニア、SRE、インフラエンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。
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・Anthropicが発表したModel Context Protocol（MCP）の概要と、そのサーバーをGoogle Kubernetes Engine（GKE）にデプロイする手順を解説しています。
・GKEへのデプロイにより、スケーラビリティ、一元化されたアクセス、セキュリティ強化といったメリットが得られます。
・PythonとFastMCPフレームワークを使用し、加算・減算機能を持つシンプルなMCPサーバーを構築し、GKE上で安全に公開するまでの具体的なコマンドや設定ファイルが示されています。
この記事は、AIエージェント開発者、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、および機械学習プロジェクトでコンテキスト統合に関心のある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>Abdelfettah Sghiouar</name><title>Cloud Developer Advocate</title><department>Google Cloud</department><company></company> cloud.google.com
英国の中小企業がAI、特にGoogle CloudのAIツール（Geminiなど）を導入することで、業務効率化、生産性向上、顧客サポート強化、データ活用促進、マーケティング資料作成、独自AIエージェント構築、調査プロジェクトの迅速化などを実現している事例を紹介しています。
・AI導入による具体的な成果（ルーチン業務の時間削減、生産性向上など）
・Google Cloud AIを活用する英国中小企業の増加と、その活用事例（顧客サポート、業務自動化、データ分析、デザイン作成、AIエージェント構築、調査など）
・AIスキル向上を支援するGoogleの無料リソース提供
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Maureen Costello</name><title>Vice President, UK, Ireland & Sub-Saharan Africa</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、AIワークロードにおける機密データの保護を強化するため、Confidential Computingの進化を発表しました。NVIDIA GPUを搭載したConfidential G4 VMの提供開始、オープンソースのPrompt Encryption SDKのリリース、Apple Private Cloud Computeの拡張、Intel TDXを搭載したC4マシンシリーズの導入、Confidential Spaceの機能強化など、包括的なイノベーションを通じて、ハードウェアベースのセキュリティと検証可能なプライバシー保証を提供します。
* AI開発者、セキュリティエンジニア、クラウドインフラ担当者
* 機密データを扱うAI、機械学習、HPCワークロードのプライバシーとセキュリティを強化したい企業
* マルチパーティ計算やセキュアなデータ共有によるコラボレーションを検討している組織
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ranjit Narjala</name><title>Engineering Lead, Confidential Computing, Google</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloudは、英国がAI開発のハブとして進化し、単なる実験から実運用へと移行している状況を解説しています。
特に、AIエージェント技術の発展が英国経済に4000億ポンドの経済効果をもたらすと予測され、HSBCやIneffable Intelligenceなどの企業とのパートナーシップが紹介されています。
この記事は、AI技術の最前線、ビジネスへの応用、そして将来の展望に関心のある、IT業界のリーダー、エンジニア、ビジネス戦略家、政策立案者など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>Maureen Costello</name><title>Vice President, UK, Ireland & Sub-Saharan Africa</title><department></department><company></company>