カテゴリー「Google Cloude」の記事一覧https://www.newswimmy.com/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/google-public-sector-and-palantir-collaborate-to-bring-google-cloud-to-fedstart/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/google-public-sector-and-palantir-collaborate-to-bring-google-cloud-to-fedstart/Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に 米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供 AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化Wed, 27 May 2026 00:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-mythos-preview-on-vertex-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-mythos-preview-on-vertex-ai/Google Cloud は、Anthropic の最新 AI モデル「Claude Mythos Preview」を Vertex AI で限定公開プレビューとして提供開始しました。 この連携により、最先端の AI モデルをエンタープライズグレードの Vertex AI プラットフォーム上で利用可能になり、サイバーセキュリティリスクの低減に重点を置いた多様なユースケースでの高性能化が期待されます。 AI開発者、データサイエンティスト、およびGoogle Cloudを利用する企業向けの記事です。Mon, 13 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemma-4-available-on-google-cloud/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemma-4-available-on-google-cloud/Google CloudでGemma 4がリリースされました。これはGoogleの最も高性能なオープンモデルファミリーであり、Gemini 3と同じ研究に基づいています。最大256Kのコンテキストウィンドウ、ネイティブのビジョン・音声処理、140以上の言語対応を持ち、特に複雑なロジック、オフラインコード生成、エージェントワークフローに優れています。ビジネスにとっては、データを安全に保ちつつ複雑なロジックを実行できるため、エンタープライズAIに適しています。 - AI開発者、機械学習エンジニア、クラウドインフラエンジニア - エンタープライズAIソリューションを構築・展開したい企業 - データ主権やコンプライアンスを重視する組織Mon, 13 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://note.com/communeinc/n/ndf67838fd32chttps://note.com/communeinc/n/ndf67838fd32cGitHub Actions を使用して Vertex AI Agent Engine に ADK エージェントをデプロイする際につまずいた点についての記事です。 - 機械学習エンジニアや、AIエージェントの開発・デプロイに携わるエンジニア。 - Google Cloud (Vertex AI) を利用した MLOps や CI/CD の実践に関心のある方。 - デプロイプロセスでの課題解決に役立つ情報を求めている方。Fri, 10 Apr 2026 05:23:45 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/id-me-scales-and-fights-ai-fraud-with-alloydb/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/id-me-scales-and-fights-ai-fraud-with-alloydb/ID.meは、1億6000万ユーザーに対応するため、50TBのデータをGoogle Cloudに移行し、AlloyDB、Cloud SQL、Vertex AIを活用した最新アーキテクチャを採用しました。これにより、スケーラビリティの向上、不正行為検出精度の向上、開発サイクルの短縮（40%削減）を実現しました。 この記事は、ID.meのような大規模なデジタルIDプラットフォームのインフラストラクチャ構築、スケーリング、セキュリティ強化に関心のあるエンジニア、アーキテクト、インフラ担当者、そしてプロダクトマネージャー向けです。 Google Cloudへの移行により、ID.meはピーク時の負荷にも対応できる信頼性の高いシステムを構築し、AIを活用した不正対策を強化することで、ユーザーに安全でシームレスなデジタルID体験を提供しています。Thu, 09 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/build-a-multi-agent-system-for-expert-content-with-google-adk-mcp-and-cloud-run-part-1/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/build-a-multi-agent-system-for-expert-content-with-google-adk-mcp-and-cloud-run-part-1/Google Cloud ADK、MCP、Cloud Run を使用して、Reddit から技術的な質問を特定し、公式ドキュメントで調査し、インフォグラフィック付きの技術ブログ記事を作成するマルチエージェント システム「Dev Signal」の構築方法を解説します。 パート 1 では、Reddit、Google Cloud ドキュメント、カスタム画像生成ツールをエージェントに統合するための MCP ツールのセットアップに焦点を当てます。 このチュートリアルは、Google Cloud の開発者、AI エンジニア、およびインフラストラクチャ担当者を対象としています。Thu, 09 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/red-hat-openshift-on-google-cloud-migration-and-scaling-updates/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/red-hat-openshift-on-google-cloud-migration-and-scaling-updates/Google Cloud と Red Hat OpenShift の連携強化に関するアップデート。 ・Google Cloud のインフラストラクチャを活用し、コスト最適化やパフォーマンス向上を実現。 ・Google Cloud Cluster Services for Red Hat OpenShift により、運用簡素化とマネージドサービス連携が深化。 ・Google Cloud コンソールから OpenShift クラスタを容易に作成可能に。 ・Red Hat OpenShift Virtualization により、VM とコンテナを同一プラットフォームで管理可能。 この記事は、オンプレミスからクラウドへの移行を検討している組織、Red Hat OpenShift on Google Cloud を利用している、または利用を検討しているインフラエンジニア、アーキテクト、バックエンドエンジニア、SRE担当者向けです。Thu, 09 Apr 2026 00:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-fm-logistic-tackled-the-traveling-salesman-problem-at-warehouse-scale-with-alphaevolve/FM Logisticは、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、倉庫における「巡回セールスマン問題」の解決に成功しました。これにより、ルーティング効率が10.4%向上し、年間15,000km以上の移動距離削減、人員・車両増強なしでの注文処理能力向上を実現しました。 * 物流倉庫のピッキングルート最適化にAI（AlphaEvolveとGemini）を適用し、従来の手法を上回る効率化を達成。 * データサイエンティスト、インフラエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャーなどが、AIによるアルゴリズム改善とその運用効果について理解を深めるのに適した記事。 * AIが自律的にアルゴリズムを生成・改良する進化型コーディングエージェントの活用事例として、将来的な技術応用や更なる効率化の可能性を示唆。Wed, 08 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/veo-3-1-lite-and-a-new-veo-upscaling-capability-on-vertex-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/veo-3-1-lite-and-a-new-veo-upscaling-capability-on-vertex-ai/Vertex AIに、費用対効果の高い動画生成モデル「Veo 3.1 Lite」と、既存動画を高画質化するアップスケーリング機能が導入されました。 Veo 3.1ファミリーには、最高品質、高速生成、費用対効果に優れた3つのモデルがあり、用途に合わせて選択できます。 この機能は、AIモデルや従来のカメラで生成された動画の画質向上に役立ちます。 ・Vertex AIに新たな動画生成モデル「Veo 3.1 Lite」とアップスケーリング機能が追加された。 ・用途に応じて「Veo 3.1」「Veo 3.1 Fast」「Veo 3.1 Lite」の3つのモデルを選択可能。 ・既存の動画資産を高画質化できるアップスケーリング機能も提供される。 この記事は、Vertex AIの新機能に関心のある開発者、マーケター、デザイナー、そしてAIを活用した動画制作を検討している担当者向けです。Wed, 08 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/registration-for-next-tokyo-2026-is-now-open/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/registration-for-next-tokyo-2026-is-now-open/Google Cloud Next Tokyo 2026が7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催されます。 AIとGoogle Cloudの最新技術やトレンドを、エンジニアからビジネスリーダーまで幅広く学べるイベントです。 早期登録者には特典があり、基調講演、ブレイクアウトセッション、Expo、ラーニング＆認定セッションなどが予定されています。Wed, 08 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/google-cloud-partner-tech-influencer-challenge-2026/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/partners/google-cloud-partner-tech-influencer-challenge-2026/Google Cloudは、パートナー企業の技術者による技術コンテンツ投稿を奨励する「Google Cloud Partner Tech Influencer Challenge 2026」を実施します。 本チャレンジは、2025年11月1日から2026年10月31日までを期間とし、Google CloudおよびGoogle Workspaceに関する技術的なブログ記事、導入事例、Tipsなどを対象とします。 パートナー企業のエンジニア・非エンジニアを問わず、自社ブログやQiita、Zenn、YouTubeなどのWeb媒体への投稿をエントリーフォームから登録することで参加できます。Tue, 07 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/sustainability/ai-tools-for-sustainable-infrastructure-and-reporting/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/sustainability/ai-tools-for-sustainable-infrastructure-and-reporting/・Google CloudとAIを活用し、サステナビリティレポート作成の効率化と戦略立案への注力、そしてインフラの持続可能性向上を実現した事例を紹介。 ・Equinix社がAIとBigQueryを用いてサステナビリティデータレイクを構築し、リアルタイムな意思決定とコスト削減、環境負荷低減を達成したプロセスを解説。 ・本記事は、インフラ、Google Cloud、機械学習、サステナビリティに関心のあるエンジニア、データアナリスト、プロダクトマネージャー、マーケター向けの内容です。Tue, 07 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/spanners-multi-model-advantage-for-agentic-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/spanners-multi-model-advantage-for-agentic-ai/エージェント型AIの時代において、データベースは単なるデータ保管庫から、AIの推論を支援し能動的なアクションを促すインテリジェントなコンテキストハブへと進化しています。Google CloudのSpannerは、リレーショナル、ベクトル、グラフなどの複数のデータモデルを統合し、グローバルな整合性とスケーラビリティを提供するマルチモデルデータベースとして、AI時代の要求に応えます。 この記事は、AIの導入を検討している、または既に導入している企業や開発者、特にAI基盤としてのデータベースの役割と、Spannerのようなマルチモデルデータベースの利点に関心のある技術リーダーやアーキテクトを対象としています。 Spannerは、リレーショナル、Key-Value、グラフ、ベクトル、全文検索など、多様なデータモデルを単一のデータベースで扱える相互運用性に優れたマルチモデル機能を提供します。これにより、データサイロ、運用の複雑さ、データ不整合といった従来の課題を解決し、AIアプリケーションの開発と運用を大幅に簡素化・加速させます。MakeMyTripの事例では、複数のデータベースをSpannerに統合することで運用コストを削減し、AIによるパーソナライズされた旅行提案の精度と開発速度を向上させたことが示されています。Tue, 07 Apr 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/gke-and-oss-innovation-at-kubecon-eu-2026/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/gke-and-oss-innovation-at-kubecon-eu-2026/KubeCon EU 2026で、Google Kubernetes Engine (GKE) はAI時代のオープン プラットフォームとしての進化を発表しました。Autopilotモードの全クラスへの提供、GKEクラスタ オートスケーラーのオープンソース化、CNCF Kubernetes AI Conformanceへの対応強化、AIエージェント連携のためのModel Context Protocol (MCP)サーバーの発表などが行われました。また、KubernetesをAIインフラストラクチャとして進化させるllm-dプロジェクトのCNCFサンドボックス昇格、動的リソース割り当て(DRA)のオープンソース化、Kubernetes Agent SandboxやGKE Pod SnapshotsによるエージェントAIの実行環境強化、Ray v2.55でのTPUサポート、Ray History Serverによるオブザーバビリティ向上が紹介されました。 この記事は、AI技術の進化とKubernetesエコシステムの連携に焦点を当てており、特にGoogle Cloudの最新動向に関心のあるエンジニア、インフラ担当者、AI/MLエンジニア、プラットフォームエンジニア、プロダクトマネージャー、およびアーキテクトにとって有益な情報を提供します。 Googleは、KubernetesとGKEをAI推論、エージェントワークフロー、コンピューティング容量最適化のための究極のプラットフォームとすることを目指し、関連するオープンソース技術への投資とコミュニティへの貢献を強調しています。Tue, 07 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/63291/https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/63291/WINTICKETが、Weighted Backend ServiceとサーバーレスNEGを活用し、リージョン障害対策として外れ値検出を導入した事例を解説。 ・Google Cloudの機能を用いて、リージョン障害発生時の影響を最小限に抑えるための取り組みを紹介。 ・具体的な技術選定とその理由、導入による効果について説明。 ・インフラ、バックエンド、SRE、アーキテクト、プラットフォームエンジニア向けの記事。Mon, 06 Apr 2026 06:47:06 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-vail-resorts-built-an-ai-assistant-to-automate-personalized-recommendations/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/how-vail-resorts-built-an-ai-assistant-to-automate-personalized-recommendations/Vail ResortsがGoogle CloudのGeminiモデルを活用し、AIアシスタント「My Epic Assistant」を開発した事例です。 このアシスタントは、ユーザーの質問を理解し、リフト券の選択、雪の状況、施設情報などをパーソナライズして提供します。 結果として、人間のオペレーターへのエスカレーションが45%減少し、顧客満足度が向上しました。Mon, 06 Apr 2026 02:20:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/how-cloud-sql-powers-manhattan-associates-ai-supply-chain-platform/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/how-cloud-sql-powers-manhattan-associates-ai-supply-chain-platform/Manhattan Associatesは、OracleおよびDB2からGoogle Cloudデータベース（Cloud SQL、BigQuery）へ移行し、SaaSプラットフォームをモダナイズしました。 この移行により、1日あたり10億件以上のAPI呼び出しを150ミリ秒未満の応答時間で処理できるようになり、数万の店舗と物流センターで数十万人のユーザーをサポートしています。 記事は、Google Cloudへの移行によるパフォーマンス向上、スケーラビリティ、運用の容易さ、そして生成AIの活用可能性について、ITインフラ、データベース、バックエンドエンジニア、アーキテクト、プラットフォームエンジニア向けに解説しています。Mon, 06 Apr 2026 02:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/llm-d-officially-a-cncf-sandbox-project/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/llm-d-officially-a-cncf-sandbox-project/- Google Cloud は、AI インフラストラクチャ戦略の最優先事項として、大規模基盤モデルの構築者や AI ネイティブ企業のニーズに応えるため、Kubernetes を中心としたソリューションを進化させています。 - llm-d が CNCF のサンドボックス プロジェクトとして承認されたことを発表し、Kubernetes LeaderWorkerSet (LWS) API や GKE Inference Gateway を活用して、AI 推論の効率とパフォーマンスを向上させる取り組みを共有しています。 - この記事は、AI モデルの構築者、AI ネイティブ企業、プラットフォーム エンジニア、AI 研究者を対象とし、オープンソースの AI インフラストラクチャの未来を共に築くことを呼びかけています。Fri, 03 Apr 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/kubernetes-device-management-with-dra-dynamic-resource-allocation/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/kubernetes-device-management-with-dra-dynamic-resource-allocation/Kubernetesにおける動的リソース割り当て(DRA)の導入により、GPU/TPUなどの高性能アクセラレータの効率的な管理が可能になりました。 DRAは、静的な割り当てからリクエストベースのモデルへ移行し、柔軟なパラメータ設定やハードウェアの抽象化を実現します。 本記事は、Kubernetesインフラストラクチャ、機械学習、Google Cloudに関わるエンジニアやマネージャー向けに、DRAの仕組みと利点を解説しています。Thu, 02 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/building-distributed-ai-agents/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/building-distributed-ai-agents/AIエージェントを単一の巨大なプログラムではなく、連携するマイクロサービスのチームとして構築する「オーケストレーターパターン」を紹介します。 このアプローチは、既存のアプリケーションとの統合を容易にし、スケーラビリティと柔軟性を向上させます。 Google CloudのAgent Development Kit (ADK)とAgent-to-Agent (A2A)プロトコルを活用し、Cloud Run上にデプロイする具体的な方法を解説します。 この記事は、AIエージェントの分散システム設計に関心のあるバックエンドエンジニア、アーキテクト、および機械学習エンジニアを対象としています。 既存のアプリケーションにAI機能を効率的に組み込みたいと考えている開発者にも役立ちます。 スケーラブルで保守性の高いAIシステムの構築手法を学びたい方に最適です。Thu, 02 Apr 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/cloudsql-read-pools-support-autoscaling/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/cloudsql-read-pools-support-autoscaling/Google Cloud の Cloud SQL が、MySQL および PostgreSQL 向けに読み取りプールの自動スケーリング機能を提供開始しました。 この機能により、読み取り負荷の高いワークロードに対応するため、リードレプリカのプロビジョニングと管理が簡素化され、トラフィックの変動に合わせて自動的にスケールアップ・ダウンするため、運用負荷の軽減とコスト最適化が期待できます。 本機能は、アプリケーションの読み取りスケーラビリティを向上させたいデータベース管理者やインフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニア向けの記事です。Wed, 01 Apr 2026 02:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/maps-platform/alrik-bringing-transparency-to-construction-logistics-with-google-maps-platform/https://cloud.google.com/blog/ja/products/maps-platform/alrik-bringing-transparency-to-construction-logistics-with-google-maps-platform/AlrikはGoogle Maps Platformを活用し、建設業界の輸送ロジスティクスにおける透明性と効率性を向上させるプラットフォームを提供しています。 - 建設現場特有の複雑な配送制約を解消し、リアルタイムで正確な輸送費用とルートの最適化を実現します。 - 配送状況の可視化と追跡機能により、関係者間のコミュニケーションを円滑にし、CO2排出量のデータ提供も可能にします。 - このプラットフォームは、建設業界のサプライヤー、販売業者、請負業者、およびロジスティクス関係者向けです。Tue, 31 Mar 2026 01:15:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/training-large-models-on-ironwood-tpus/https://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/training-large-models-on-ironwood-tpus/Google Cloudの最新Ironwood TPU（第7世代）は、AIモデルのトレーニングにおける演算リソースの需要増大に対応するため、大規模なチップ構成と高度なハードウェア・ソフトウェア統合を実現しています。 この記事は、Ironwood TPU上でのトレーニング効率とパフォーマンスを最大化するための、JAXおよびMaxTextエコシステムにおける具体的な最適化手法（FP8ネイティブサポート、Tokamaxカーネル、SparseCoreへのオフロード、VMEMメモリパイプラインのファインチューニング、適切なシャーディング戦略の選択）を解説しています。 対象読者は、大規模AIモデルのトレーニングを担当するエンジニア、研究者、およびGoogle Cloudプラットフォームを利用してAIインフラストラクチャの最適化を目指す技術者です。Mon, 30 Mar 2026 02:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/ja-kyosairen-rapidly-develops-ai-agent-using-gemini-enterprise/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/ja-kyosairen-rapidly-develops-ai-agent-using-gemini-enterprise/JA共済連は、将来的な人員不足に備え、Google CloudのGemini Enterpriseを活用してAIエージェントを構築し、地域貢献活動にかかる積立金の支出可否判断支援業務の効率化を図りました。これにより、年間数百件に及ぶ問い合わせへの回答支援や、判断基準の均質化を実現し、業務負荷の約20〜50％削減を見込んでいます。将来的には、このAIエージェントを組織全体に展開し、より地域貢献活動に注力することを目指します。 この記事は、DX推進やAI活用による業務効率化に関心のある企業担当者、特にIT部門や企画部門の方々、そして将来的な人手不足への対応策を模索している組織のリーダー層に向けたものです。Mon, 30 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/62323/https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/62323/ABEMAのサブスクリプションシステムをGoogle Cloud Workflowsを用いてリファクタリングした事例。 ABEMAのバックエンドエンジニアが、課金システムの改善のためにGoogle Cloud Workflowsを導入し、そのプロセスと成果を共有。 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Google Cloudを利用する技術者向け。Sun, 29 Mar 2026 23:00:28 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/ntvs-pioneering-efforts-in-ai-co-creation/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/ntvs-pioneering-efforts-in-ai-co-creation/日本テレビが開発したAI共創プラットフォーム「AI Co-Creator」が、生成AI事例アワードで最優秀賞を受賞しました。このプラットフォームは、台本から画像・動画を生成し、AI自身が品質評価と修正提案を行うことで、映像制作のプロセスを劇的に効率化します。これにより、クリエイターはアイデア出しに集中でき、従来は予算の制約で難しかったCG表現もAIで実現可能になり、映像制作の可能性を広げます。 この記事は、映像制作に携わるクリエイター、AI技術の活用に関心のあるエンジニア、そして新しいコンテンツ制作手法に注目するプロダクトマネージャーやマーケターに向けられています。Thu, 26 Mar 2026 03:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/ai-scream-google-cloud-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/ai-scream-google-cloud-ai/サイバーエージェントが開発した、広告クリエイティブ制作を効率化するプラットフォーム「AI SCREAM」について紹介する記事です。Google Cloudの画像生成AIモデル（Veo、Imagen、Nano Bananaなど）を活用し、広告制作に必要な素材準備から最終アウトプットまでをスピーディーに行えるようにしました。 - Google Cloudの生成AI技術を活用した広告クリエイティブ制作プラットフォーム「AI SCREAM」の事例。 - 制作時間の短縮と、クリエイターやビジネス職がより本質的な業務に注力できる環境の実現について。 - 今後のGoogle Cloudへの期待や、生成AIの安全性強化への要望について。Thu, 26 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/multi-cluster-gke-inference-gateway-helps-scale-ai-workloads/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/multi-cluster-gke-inference-gateway-helps-scale-ai-workloads/Google Cloudは、複数のGoogle Kubernetes Engine（GKE）クラスタにわたるAI/ML推論ワークロードのスケーラビリティ、復元力、効率性を強化する「マルチクラスタGKE Inference Gateway」のプレビュー版を発表しました。これにより、可用性のリスク、スケーラビリティの上限、リソースのサイロ化、レイテンシといったAI推論における既存の課題に対処し、グローバルなAIワークロードの展開を容易にします。 * AI/ML推論ワークロードを複数のGKEクラスタ（異なるリージョンを含む）に分散させ、グローバルなスケーラビリティと高可用性を実現します。 * GPU/TPUリソースのプール活用、需要の急増への対応、リソース使用率の最適化を可能にします。 * モデルごとのインテリジェントなロードバランシングにより、レイテンシの影響を受けやすいタスクや緊急性の低いワークロードを効率的に管理します。 このツールは、AI/MLモデルのサービングを大規模かつ確実に行う必要のあるインフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニア、そしてAI/MLワークロードをグローバルに展開・管理するアーキテクトやプロダクトマネージャー向けです。Wed, 25 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/a-team-of-doctors-using-natural-language-to-navigate-a-3d-human-anatomy-atlas/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/a-team-of-doctors-using-natural-language-to-navigate-a-3d-human-anatomy-atlas/医療現場の課題から生まれた、医師チームによる自然言語で3D人体解剖アトラスを操作できる「Anatom-AI」プロジェクトの紹介。 * Google CloudのVertex AI(Gemini)を活用し、2000パーツ以上の3Dモデルと連携。 * 膵臓の位置確認や、脳梗塞の血管影響範囲の可視化など、病態の理解や説明にも応用可能。 * 今後は患者個別アトラスや、病態テンプレートの充実による教材としての活用も目指す。 この記事は、医療分野におけるAI活用に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、そして医療従事者向けです。Wed, 25 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/gemini-for-government-build-custom-ai-agents-for-unclassified-work-on-genaimil/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/gemini-for-government-build-custom-ai-agents-for-unclassified-work-on-genaimil/Google Cloudは、米国政府機関向けに「Gemini for Government」を発表し、非機密業務におけるAIエージェント構築ツール「Agent Designer」を提供開始しました。これにより、プログラミング知識がなくても、AIチャットボットを容易に作成し、文書作成やプロジェクト計画などの定型業務を自動化できます。GenAI.milプラットフォームは短期間で100万人以上のユーザーを獲得しており、政府職員の生産性向上に貢献しています。 この記事は、米国政府機関の職員、特にAI技術を活用して業務効率化を目指す管理者や現場担当者向けです。 Google CloudのAI技術が、政府機関における業務効率化と職員の生産性向上をどのように支援するかについて解説しています。Tue, 24 Mar 2026 14:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/gemini-supercharges-the-bigquery-studio-assistant/https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/gemini-supercharges-the-bigquery-studio-assistant/BigQuery Studioに、Gemini搭載の最新アシスタントが登場しました。このアシスタントは、クエリエディタとの相互運用性向上、Dataplex Universal Catalogを活用したリソース検出機能、そしてジョブの即時分析とトラブルシューティング機能が強化されています。これにより、データチームはデータ特定、ジョブ管理、トラブルシューティングにかかる時間を削減し、より価値の高い分析に集中できるようになります。 この記事は、BigQuery Studioの利用者、データアナリスト、データエンジニア、およびデータサイエンティストを対象としています。Tue, 24 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/google-cloud-ai-infrastructure-at-nvidia-gtc-2026/https://cloud.google.com/blog/ja/products/compute/google-cloud-ai-infrastructure-at-nvidia-gtc-2026/Google CloudとNVIDIAは、エージェント型AIの時代に対応するため、AIインフラストラクチャのパートナーシップを拡大し、GTC 2026で新たなソリューションを発表しました。 Google Cloud AI Hypercomputerの強化、NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition GPU搭載G4 VMの提供、分割式G4 VMのプレビュー、NVIDIA Vera Rubin NVL72プラットフォームのサポート、DynamoとGKE Inference Gatewayのインテグレーションなどが含まれます。 この記事は、AIインフラストラクチャ、機械学習、クラウドコンピューティングに関心のあるインフラエンジニア、機械学習エンジニア、クラウドアーキテクト、およびプロダクトマネージャーを対象としています。Tue, 24 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/serverless/iap-integration-with-cloud-run/https://cloud.google.com/blog/ja/products/serverless/iap-integration-with-cloud-run/Cloud Run のセキュリティが、Identity-Aware Proxy（IAP）との直接統合と、ドメインで制限された共有（DRS）に対応した公開アクセス許可により強化されました。 - IAP の直接統合により、ワンクリックでエンタープライズ グレードのセキュリティと CORS の簡素化を実現し、ロードバランサは不要です。 - 公開アクセス許可設定により、DRS 環境下でも公開ウェブサイトやプライベート マイクロサービスへのアクセスを柔軟に制御できます。 - このアップデートは、Cloud Run を利用する開発者、プラットフォームエンジニア、セキュリティ担当者、およびアーキテクトを対象としています。Tue, 24 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/sbi-ai-digital-summit-co-hosted-by-google-cloud-and-the-sbi-group/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/sbi-ai-digital-summit-co-hosted-by-google-cloud-and-the-sbi-group/Google CloudとSBIグループが共催した「SBI AI Digital Summit」では、AIエージェントによる新たなビジネス価値創出の可能性が探求されました。Gemini EnterpriseやNotebookLMを活用したワークショップ、実践的なユースケース紹介、新入社員によるアプリ開発発表会などを通じて、AIの実装フェーズへの移行に向けたグループ全体の熱意が示されました。特に、AIエージェントによる業務自動化や、AIを活用した新規ビジネス展開の構想が注目されました。 この記事は、AI技術の最新動向に関心のあるビジネスパーソン、特にAIのビジネス応用や組織への導入を検討している担当者、そしてAIを活用したイノベーションに携わるエンジニアやプロダクトマネージャーを対象としています。Mon, 23 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/why-context-is-the-missing-link-in-ai-data-security/https://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/why-context-is-the-missing-link-in-ai-data-security/AIはデータドリブンですが、機密データの漏洩や不正使用のリスクも伴います。Google CloudのSensitive Data Protection (SDP) は、コンテキスト分類器と画像オブジェクト検出器を強化し、AIのあらゆる段階で機密情報を効果的に特定・マスクします。 これにより、Vertex AIでのモデルチューニングやライブAIインタラクションにおいて、データのリスクを低減しつつ、AIの活用を安全に進めることが可能になります。 この機能は、AI開発者、セキュリティ担当者、データサイエンティスト、およびGoogle Cloudを利用するプロジェクトマネージャーにとって、データ保護とAI活用を両立させるための重要なツールとなります。Mon, 23 Mar 2026 02:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/reduce-429-errors-on-vertex-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/reduce-429-errors-on-vertex-ai/Vertex AIでLLMアプリケーションを構築する際に発生する429エラー（リソース不足）を削減するための戦略とベストプラクティスを解説。 使用量モデルの選択、スマートな再試行、グローバルルーティング、コンテキストキャッシュ、プロンプト最適化、トラフィックシェイピングといった具体的な手法を紹介。 LLMアプリケーション開発者、インフラエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。Mon, 23 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/google_ai_studiofirebaseantigravity.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/google_ai_studiofirebaseantigravity.htmlGoogle AI StudioがFirebaseバックエンドとコーディングエージェントを統合し、プロンプト入力だけで高度なフルスタックアプリケーション（マルチプレイヤーゲーム等）を自動生成可能になりました。 - AIによるフルスタックアプリケーション開発の自動化が実現。 - Firebaseとの連携により、バックエンド機能も強化。 - 開発者、特にAIを活用した迅速なプロトタイピングやアプリケーション開発に関心のある層向け。Sun, 22 Mar 2026 16:04:27 GMThttps://zenn.dev/pixiv/articles/b0831d97415ef8https://zenn.dev/pixiv/articles/b0831d97415ef8Gemini Enterpriseでカスタムエージェント（ADK Agent on Vertex AI Agent Engine）にOAuth Toolを実装する方法について解説します。 ADK WebからGemini Enterpriseへの移行を検討しており、よりセキュアで使いやすいフロントエンドでの運用を目指すケースを想定しています。 この記事は、Google Cloud Platform（GCP）のVertex AI Agent EngineにおけるOAuth Toolの実装に興味がある開発者やアーキテクト向けです。Sat, 21 Mar 2026 11:22:59 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/googleidc-marketscape-us-state-and-local-government-professional-security-services-20252026-vendor-assessment/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/googleidc-marketscape-us-state-and-local-government-professional-security-services-20252026-vendor-assessment/Googleが、米国の州・地方政府向けサイバーセキュリティサービス分野において、IDC MarketScapeのリーダーに選出されたことを発表しました。AIを活用した常時稼働のセキュリティソリューションと、Mandiantの専門知識を組み合わせることで、政府機関のサイバーセキュリティ対策を強化し、レジリエンス向上を支援します。 * 米国の州・地方政府機関 * サイバーセキュリティ担当者 * ITインフラ担当者Thu, 19 Mar 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/telecommunications/partnering-with-digitalroute-on-reusable-data-pipelines/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/telecommunications/partnering-with-digitalroute-on-reusable-data-pipelines/Google CloudとDigitalRouteが、通信業界におけるAI活用のためのデータ準備を簡素化する新たな取り組みを発表しました。 通信ネットワークの自律運用（ANO）実現には高品質なデータが不可欠ですが、形式の不一致やデータ量の増大といった課題があります。 本ソリューションは、Google Kubernetes Engine上でDigitalRouteのUsage Engineを活用し、エッジとクラウドでデータを正規化・コンテキスト化することで、AIエージェントが迅速にネットワーク異常を検出・分析できるよう支援します。Thu, 19 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/120-case-studies-on-the-latest-generative-ai-applications-released/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/120-case-studies-on-the-latest-generative-ai-applications-released/・Google Cloudが提供する生成AI（Geminiなど）を活用した企業120社の最新導入事例とAIエージェント開発・活用の最前線を紹介。 ・AIエージェントによる業務効率化、コスト削減、精度向上、新たな価値創造など、多岐にわたる具体的な活用事例を詳述。 ・主に企業のDX推進担当者、IT部門、経営層、AI開発・活用に関わるエンジニアなどが対象。Wed, 18 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://zenn.dev/mixi/articles/bigquery-do-not-use-with-recursive-in-viewhttps://zenn.dev/mixi/articles/bigquery-do-not-use-with-recursive-in-viewBigQueryのWITH RECURSIVE句は再帰計算に便利ですが、テーブル関数内では使用できません。 WITH RECURSIVE句を含むVIEWを作成すると、そのVIEWはテーブル関数から参照できなくなり、実質的に利用できなくなります。 この制約を理解し、VIEWの設計に影響を与えないように注意する必要があります。Tue, 17 Mar 2026 12:06:30 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/cost-effective-ai-with-ollama-gke-gpu-sharing-and-vcluster/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/cost-effective-ai-with-ollama-gke-gpu-sharing-and-vcluster/Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。 * GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。 * 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。 * この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。Tue, 17 Mar 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/application-modernization/getting-to-know-eventarc-advanced/https://cloud.google.com/blog/ja/products/application-modernization/getting-to-know-eventarc-advanced/Google Cloud の Eventarc Advanced は、一元化されたポリシーと分散ロジックを組み合わせた新しいイベント処理プラットフォームです。 これにより、開発者のアジリティと組織の管理の両立が可能になります。 エンタープライズ アーキテクト、開発者、SecOps チーム、およびイベントドリブン アーキテクチャに関心のあるすべての人々が対象です。Tue, 17 Mar 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/introducing-the-google-cloud-recommended-security-checklist/https://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/introducing-the-google-cloud-recommended-security-checklist/Google Cloudは、Minimum Viable Secure Product（MVSP）の原則に基づいた推奨セキュリティチェックリストを公開しました。 このチェックリストは、クラウドセキュリティのベストプラクティスを簡潔かつスケーラブル、自動化可能でAI対応可能な形で提供します。 クラウド環境のセキュリティ強化とリスク管理を必要とする、中小企業からグローバル企業まで、あらゆる組織が対象です。Mon, 16 Mar 2026 03:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/api-management/combat-api-sprawl-using-apigee-api-hub/https://cloud.google.com/blog/ja/products/api-management/combat-api-sprawl-using-apigee-api-hub/Google Cloud は、API のスプロール（散在）問題に対処するため、Apigee API Hub と API Gateway の統合、および API 仕様強化アドオンを発表しました。 これらの新機能により、分散した API メタデータが一元化され、AI エージェントが API を発見・利用しやすくなります。 本記事は、API のガバナンスと AI 活用を向上させたいプラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクトを対象としています。Mon, 16 Mar 2026 02:00:00 GMT