DifyでSlackのチャンネルメッセージをトリガーする方法
qiita.com
Difyを使用してSlackチャンネルメッセージをトリガーとするAIワークフローの構築方法を解説しています。 Slack連携の設定手順や、ワークフロー開始の前提条件について、公式ドキュメントが少ない中での試行錯誤をまとめた実践的な内容です。 DifyとSlackの連携に課題を感じている開発者や、AIワークフロー構築に関心のある方におすすめの記事です。
Qiita株式会社 inukai-masanori
【Claude Code】CLAUDE.md の正しい書き方｜NG例
qiita.com
Claude CodeのCLAUDE.mdの正しい書き方について解説します。 間違った書き方や配置場所の例も示しながら、意図した通りにClaude Codeを動かすためのポイントを説明します。 Claude Codeを効果的に利用したい開発者や、LLMのプロンプトエンジニアリングに関心のある方におすすめの記事です。
Qiita株式会社 tsubasa_k0814
2026年1月入社メンバー紹介
blog.kinto-technologies.com
2026年1月にKINTOテクノロジーズに入社した新メンバーによる、入社直後の感想やチームの雰囲気、オフィスについてまとめた記事です。 各メンバーが自身の所属部署、チーム体制、入社時の第一印象やギャップ、現場の雰囲気、オフィスのお気に入りポイントなどを具体的に語っています。 また、AIの活用事例や趣味についても触れられており、同社で働くことに興味がある方や、新入社員のリアルな声を知りたい方におすすめです。
AI 開発エージェントのドキュメント参照を Android CLI に置き換えた話 — 何を変えて、何を残したか
zenn.dev
2026年4月に公開されたAndroid CLIについて、AI開発エージェントのドキュメント参照を置き換えた事例を紹介。 LLMのトークン使用量を70%削減し、タスク完了を3倍速くした効果を検証。 AndroidエンジニアがAI開発フローで公式ドキュメント参照をAndroid CLIに置き換えた経緯と結果を解説。
dely株式会社 go
第 8 世代 TPU の内幕: アーキテクチャの詳細
cloud.google.com
GoogleはAIの進化に対応するため、第8世代TPUとしてTPU 8t（事前トレーニング向け）とTPU 8i（推論・サービング向け）を発表しました。これらの新世代TPUは、AI Hypercomputerの一部として、ArmベースのAxion CPUヘッダー統合、SparseCore、FP4、Virgo Network、TPUDirect RDMA/Storage、CAE、Boardflyトポロジなどの新技術により、トレーニングと推論の効率、スケーラビリティ、エネルギー効率を大幅に向上させています。 この記事は、AIモデルの進化に対応したGoogle Cloudの最新ハードウェア技術に興味のある、機械学習エンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、およびAI開発全般に関わる技術者を対象としています。 Google Cloudの最新AIアクセラレータである第8世代TPU（TPU 8tとTPU 8i）は、AIモデルの複雑化と大規模化に対応するため、アーキテクチャが大幅に進化しました。トレーニングと推論でそれぞれ最適化されたこれらのTPUは、AI Hypercomputerとして統合され、パフォーマンス、効率、スケーラビリティを向上させ、次世代AIワークロードの実現を支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Sabastian Mugazambi</name><title>Group Product Manager, Google Cloud</title><department></department><company></company>
コンピューティングの最新情報: コア ワークロードとエージェント ワークロードのスケーリング
cloud.google.com
Google Cloudは、エージェント型AIワークロードと従来の汎用ワークロードの両方に対応するため、コンピューティングインフラストラクチャの最新化を発表しました。AIワークロードの予測不能な負荷に対応しつつ、ウェブサーバーやデータベースなどのコアシステムを支えるための、パフォーマンス向上とコスト削減を実現する新機能（Google Axionプロセッサ、GKE Agent Sandbox、各種VMインスタンスの強化など）が紹介されています。 この記事は、AIと従来のITインフラストラクチャのバランスを取り、コスト効率とパフォーマンスを最大化したいITリーダー、開発者、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>Nirav Mehta</name><title>VP, Product Management, Compute Platforms</title><department></department><company></company>
Next ‘26 で発表された GKE の新機能
cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) は、AI 時代のオペレーティング システムとして急速に普及しており、特に複雑な AI ワークロードや次世代 AI アプリケーションに対して、パフォーマンス、効率性、セキュリティ、スケーラビリティを強化する新機能が Google Cloud Next ‘26 で発表されました。 GKE Agent Sandbox、GKE Hypercluster、推論パフォーマンスの向上、強化学習（RL）の強化、カスタム指標に基づく自動スケーリングなどの新機能により、AI エージェントのインフラストラクチャ、大規模なアクセラレータ管理、推論の高速化、RL コンピューティングのボトルネック解消、インテントベースの自動スケーリングが実現されます。 この記事は、AI ワークロードのインフラストラクチャ管理に携わるエンジニア、アーキテクト、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、テックリード、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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gari Singh</name><title>GKE Group Product Manager</title><department></department><company></company>
97%のPermission確認を自動化するCoding Agent用OSS「ccgate」が誕生した
zenn.dev
- LLMを活用してCoding AgentのPermission確認を自動化するOSS「ccgate」が開発されました。 - このツールは、ClaudeやCodexなどのAIモデルにPermission確認を代行させるCLIツールであり、97%の確認作業を自動化し、開発体験の向上に貢献します。 - 本記事は、Coding Agentを開発・利用しているエンジニアや、開発プロセスにおけるAI活用に関心のある読者向けです。
株式会社LayerX TAK848
生成AIが変える SaaS の競争原理と弁護士ドットコムのプロダクト戦略
speakerdeck.com
・生成AIがSaaS業界の競争環境をどのように変革するかについての解説。 ・弁護士ドットコムが、この変化に対応するためにクラウドサイン事業でどのようなプロダクト戦略を採用しているかを紹介。 ・プロダクトマネージャー、SaaS事業者、AI技術に関心のあるエンジニアやビジネスパーソン向け。
AIエージェントを安全に動かすための技術——サンドボックスについて調べてみる
zenn.dev
・AIエージェントがコード実行や外部API連携など、自律的に「行動」する仕組みについて解説します。 ・特に、AIエージェントの安全な実行環境として「サンドボックス」の重要性とその技術に焦点を当てます。 ・AIエージェントの開発者や、その安全な運用に関心のあるエンジニアに向けた記事です。
株式会社LayerX Sotamaki
生成AIで変わる「デザインシステム」の未来｜Blog｜Goodpatch グッドパッチ
goodpatch.com
デザインシステム構築・運用の課題と、生成AIによる解決策、そしてAIとデザインシステムが連携することでデザイナーがより創造的な活動に集中できる未来について解説しています。 デザインシステム構築や運用に携わるデザイナー、エンジニア、プロダクトマネージャー。 AIを活用したデザインプロセスに興味のある方。
株式会社グッドパッチ Goodpatch Blog編集部
Next ‘26 で発表された Cloud Run の新機能
cloud.google.com
Cloud Run の最新アップデートにより、AI モデルやエージェントの実行、フルスタック アプリケーションの構築、高性能推論などが強化されました。 - AI エージェントの構築、デプロイ、管理を容易にする新機能。 - Google AI Studio との連携強化により、フルスタック アプリケーションの開発・デプロイが迅速化。 - NVIDIA GPU サポートの拡充により、高性能な AI モデルの実行が可能に。 この記事は、Google Cloud の Cloud Run の最新機能について、開発者、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、および AI 関連のプロジェクトに携わる方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>Belinda Runkle</name><title>Senior Director of Engineering</title><department></department><company></company>
Gemini Enterprise・NotebookLM Enterprise の ISMAP 登録を完了
cloud.google.com
Google Cloudの生成AIサービスであるGemini EnterpriseとNotebookLM Enterpriseが、政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）への登録を完了しました。 これにより、中央省庁、地方自治体、政府関連機関など、公共部門のお客様は、これらのAIサービスをより安心して利用できるようになります。 本登録は、Google Cloudの既存のISMAP登録済みサービスにAIサービスが追加されたことを意味します。
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>
Dialogue Actを骨子とした商談対話合成
developers.cyberagent.co.jp
本記事は、Dialogue Act（対話行為）を基盤とした商談対話合成の実践について解説します。 実データ分析から明らかになった商談対話の構造的特徴を抽出し、それらを基に対話合成のモデル構築へのアプローチを探ります。 商談における対話の構造理解を深め、より高度な対話合成技術を開発したい研究者やエンジニア向けです。
株式会社サイバーエージェント 技術 / クリエイティブ広報
Google Cloud パートナーとのエージェント型エンタープライズの構築と 7 億 5,000 万ドルのイノベーション ファンド
cloud.google.com
Google Cloudは、パートナー企業向けに7億5000万ドルのイノベーションファンドを設立し、Gemini Enterpriseを活用したAIエージェントの開発と展開を加速させると発表しました。これにより、パートナーはAIエージェントを自社製品に組み込んだり、Googleのプラットフォームを通じて提供したりすることが可能になります。また、主要なコンサルティング企業との連携を強化し、Gemini Enterpriseの導入支援体制を拡充します。 この記事は、Google Cloudのパートナー企業、AIエージェント開発者、およびAI技術を活用してビジネス変革を目指す企業を対象としています。 Google Cloudのパートナーエコシステム全体でAIエージェントの活用を推進し、企業がAIの恩恵を迅速かつ大規模に享受できるよう支援していく方針が示されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Kevin Ichhpurani</name><title>President, Global Ecosystem, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Google Distributed Cloud の新たなイノベーション
cloud.google.com
Google Distributed Cloud（GDC）は、GeminiとGoogleのAIスタックを顧客のデータセンターやエッジに展開する新機能を発表しました。これにより、厳格なデータ主権の要件を持つ企業や政府機関でも、最新のAI技術を自社環境でセキュアに利用できるようになります。 * **最新AIのオンプレミス展開:** Geminiモデルやオープンモデルを、NVIDIA Blackwell GPUなどの高性能インフラと共にGDC上で直接実行可能にします。 * **AI推論の最適化:** 新しいAIゲートウェイが、推論リクエストの動的なルーティング、ロードバランシング、割り当て管理を行い、効率と監査可能性を向上させます。 * **エージェント型AIの実現:** Kubernetes上に構築されたソブリンエージェント型AIアーキテクチャにより、セキュアな境界内で自律的なAIエージェントの開発とデプロイが可能になります。 この記事は、データ主権を維持しながら最新のAI技術をオンプレミスで活用したいと考えている企業や政府機関のIT担当者、インフラエンジニア、アーキテクト、AI/ML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>Muninder Sambi</name><title>VP, Google Distributed Cloud</title><department></department><company></company>
エージェントを強化する: Google 公式 Skills リポジトリを発表
cloud.google.com
Googleは、AIエージェントがGoogle Cloudのプロダクトやサービスに関する最新かつ正確な情報を参照できるようにするための「Agent Skills」を発表しました。これは、コンテキストの肥大化を防ぎ、エージェントの専門知識を強化するオープンな形式で、Markdownで記述され、参照ファイルやコードスニペットを含めることができます。公式リポジトリには13のスキルが公開されており、今後も拡充される予定です。 * AIエージェントにGoogle Cloudの専門知識を効率的に与える方法について知りたい開発者。 * コンテキストの肥大化の問題を回避し、AIエージェントの性能を向上させたいエンジニア。 * Google Cloudの各種サービス（Firebase、Gemini API、BigQueryなど）を活用したAI開発に関心のある技術者。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Megan O'Keefe</name><title>Senior Staff Developer Advocate</title><department></department><company></company>
AI Shift Local LLM Meetup #1
cyberagent.connpass.com
・Local LLM（ローカル大規模言語モデル）に焦点を当てた、初開催の勉強会. ・GemmaやQwenなど、手元で動かせる小型モデルの「触ってみた」体験談をLT形式で共有. ・業務での活用事例も歓迎しつつ、Local LLMの魅力について語り合う場を提供。
Anthropicの3エージェントハーネスをRailsに取り入れる
zenn.dev
Anthropicが公開した3エージェントハーネス（Planner / Generator / Evaluator）の設計をRailsプロジェクトに導入する。 本記事では、AIエージェントのスキル実行順序の自動判断という、これまで手動で行っていた課題を解決する。 AI開発やバックエンド開発に携わるエンジニア向けの記事。
dely株式会社 kiyokuro
MIT SSAC 2026論文読み会
cyberagent.connpass.com
MIT SSAC 2026論文読み会は、スポーツアナリティクス分野の最新論文を紹介するイベントです。 スポーツ領域におけるAI活用に関心のある研究者、エンジニア、チーム運営関係者、新規事業担当者、学生などを対象としています。 イベントでは、MIT SSAC 2026で発表された論文の紹介と、参加者同士の交流が目的です。
Vertex AI の Claude でマルチリージョン エンドポイントが利用可能に
cloud.google.com
Vertex AIのClaudeで、米国とEUにおけるマルチリージョンエンドポイントの公開プレビュー版が利用可能になりました。これにより、データ所在地要件を満たしながら、複数のリージョンにわたる容量のプールと動的なトラフィックルーティングにより、信頼性と可用性を向上させることができます。これは、データ所在地のコンプライアンス、信頼性の向上、トラフィック管理の簡素化を求めるユーザーに適しています。 - Vertex AIのClaudeで、信頼性と可用性を高めるマルチリージョンエンドポイントが利用可能になった。 - データ所在地要件を満たしつつ、単一リージョンの停止や容量制約からアプリケーションを保護できる。 - 開発者はAPIベースURLやロケーション変数を更新することで、容易に統合できる。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Tao Li</name><title>Senior Staff Software Engineer, Vertex AI</title><department></department><company></company>
エンジニアリング — 計測できない AI は信頼できない（5/6）
zenn.dev
- AIの計測可能性と信頼性に関する考察。 - オンデバイスとクラウドでのAI処理パイプラインの構築について解説。 - iOSエンジニアやAI開発者、プロダクトマネージャー向けの記事。
dely株式会社 zhu tianren
Sansan Tech Talk @関西 vol.4～データ正規化の深淵～
sansan.connpass.com
Sansan Tech Talk @関西 vol.4では、「データ正規化の深淵」をテーマに、名刺や請求書などのアナログ情報を高精度なデジタルデータに変換するSansanの技術的挑戦に焦点を当てます。 本イベントは、バラバラな表記や重複する情報を統合する「名寄せ」や「データ正規化」における技術的難題、独自のアルゴリズム、名寄せロジック、そしてそれらを支えるアーキテクチャについて、現場のエンジニアが知見を共有します。また、データ活用のリアルな取り組みを発表できるLT枠も設けられています。 名寄せ、データクリーニング、大規模データシステム、関西のエンジニアとの交流に興味がある方、データ正規化のLT発表をしたい方におすすめです。
運用から分析へ: Spanner Graph と BigQuery Graph による統合ソリューション
cloud.google.com
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Candice Chen</name><title>Product Manager</title><department></department><company></company>
エージェントの未来を築く: メディアとエンターテイメント分野の Google Cloud パートナー エコシステムに注目
cloud.google.com
- Google Cloud は、メディア・エンターテイメント業界のパートナーエコシステムを活用し、AI技術を導入して制作・配信・収益化の効率化と高度化を支援しています。 - Avid、Backlight、Brahma AIなどのパートナー企業が、AI検索、メタデータ自動付与、デジタルアバター生成などのソリューションを提供し、クリエイティブワークフローの強化やコンテンツ価値の向上に貢献しています。 - この記事は、メディア・エンターテイメント業界の技術者、プロダクトマネージャー、経営層が、Google Cloud とそのパートナーエコシステムを活用したAI導入の可能性を理解するためのものです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Buzz Hays</name><title>Global Lead, Entertainment Industry Solutions, Google Cloud</title><department></department><company></company>
AI を「実践」フェーズへ：個人・中小企業・公共部門を支援する AI トレーニングプログラムを提供
blog.google
・AIの活用が「可能性の模索」から「実践」の段階へと移行している。 ・Googleは、日本国内でのAIスキル習得を支援するため、新たなAIトレーニングプログラムを開始する。 ・このプログラムは、個人、中小企業、公共部門のリーダー層を対象としている。
グーグル合同会社 <name>Google 広報部</name><title/><department/><company/>
AIにどこまで任せるか — 段階的に人間から手を放すための考察
zenn.dev
AIの進化により、コード実装やテスト作成、設計などをAIに任せる開発スタイルが浸透しつつある。 ただし、レビュープロセスには依然として人間の目が必要とされており、AIの提案を鵜呑みにせず、セルフレビューとチームレビューを経ることが重要である。 この記事は、AIとの協業を深め、段階的にAIに開発タスクを委任していく方法を模索するバックエンドエンジニアや、AIを活用した開発プロセスに関心のあるエンジニアを対象としている。
dely株式会社 s_hamabata
New Relic アップデート(2026年3月)
qiita.com
2026年3月のNew Relicのアップデート情報です。 Snowflake、Google Sheets、データベースなど多様な外部データソースを直接分析できるNew Relic Lensの紹介や、複雑なAIサービスの問題解決を迅速化する機能が追加されました。 New Relic Lensを活用したいデータエンジニア、データベース管理者、AIサービス開発者、SRE向けの記事です。
New Relic株式会社 nr-mito
【ハンズオンあり】MLOps勉強会 @京都
sansan.connpass.com
MLOpsをテーマにしたオフライン勉強会が京都で開催されます。 Vertex AI Pipelinesを用いたハンズオンも実施され、機械学習モデルの開発から運用までの実践的な知識を深めることができます。 機械学習に関わる学生・社会人、MLOpsに興味のある方におすすめのイベントです。
260422_Sansan_Tech_Talk__関西_vol.3_データ活用のリアル__矢田__.pdf
speakerdeck.com
Sansan Tech Talk @関西 vol.3「データ活用のリアル」というイベントの告知です。 データ活用に関する実践的な内容が共有される予定です。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、アーキテクト、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニアにおすすめの内容です。
製造業にRAGを導入する開発体制の変遷 / ManuAI1
speakerdeck.com
製造業におけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）導入の開発体制の変遷について解説した資料です。 - RAGを製造業に適用する際の開発体制の変化に焦点を当てています。 - KINTOテクノロジーズとCADDiの共同登壇資料で、具体的な事例や知見が共有されると考えられます。 - 製造業のAI活用やDX推進に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード、アーキテクトなどが対象読者となります。
エージェンティック時代を支える BigQuery の新機能
cloud.google.com
Google Cloudは、エージェンティック時代に対応するため、BigQueryにレイクハウス、組み込み型AI、エージェント体験の3つの軸で新機能を追加しました。 これにより、クロスクラウドでのデータ活用、グラフベースの推論によるAIの高度化、構造化・非構造化データ双方のネイティブAI処理が可能になります。 データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、AI開発者向けに、データ処理能力とAI活用能力を飛躍的に向上させるための機能が提供されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Tomas Talius</name><title>VP, Engineering, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Google AI インフラストラクチャの次なる展開：エージェンティック時代に向けたスケーリング
cloud.google.com
- AIは、単なる質問応答から、高度な推論やタスク実行を行う「エージェンティック時代」へと進化しています。 - Google Cloudは、この新しい時代に対応するため、TPU 8世代、NVIDIA Vera Rubin搭載A5X、カスタムArm CPU「Axion」搭載VM、最新x86 VM、新ネットワーク「Virgo」、高速ストレージ、GKEの強化など、AIインフラストラクチャを大幅に拡張しました。 - この記事は、AIインフラストラクチャの進化、特にGoogle Cloudの最新技術に興味のあるエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクト、インフラ担当者、プロダ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>Mark Lohmeyer</name><title>VP and GM, AI and Computing Infrastructure</title><department></department><company></company>
［速報］Google、AIエージェントをローコードで作れる「Agent Studio」含むAIエージェント基盤「Gemini Enterprise Agent Platform」発表
www.publickey1.jp
Googleが「Google Cloud Next 2026」で発表した「Gemini Enterprise Agent Platform」は、AIエージェントの開発から運用・管理までを包括的に支援する基盤です。 「Agent Studio」により、ローコードでAIエージェントを構築可能になります。 主に、AIエージェントの開発・導入を検討している企業や、Google Cloudの最新AI技術に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー向けの発表です。
Publickey jniino
［速報］Google、AWSやAzureのDBやSaaSなどあらゆるデータソースをAIネイティブなデータレイクハウスに統合する「Agentic Data Cloud」発表
www.publickey1.jp
Googleが「Google Cloud Next 2026」で発表した「Agentic Data Cloud」は、Google CloudだけでなくAWSやAzureのデータソースも統合し、AIネイティブなデータレイクハウスを構築するサービスです。 AIエージェントが業務データへアクセスする際の基盤となることを目指しています。 インフラエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクト、AI開発者など、データ統合とAI活用に関わる技術者向けの記事です。
Publickey jniino
【アンコール放送】リクルート流データ基盤塾 第3弾 ～鶴谷と学ぶ、開発現場におけるAI活用のリアル～
recruit-event.connpass.com
リクルートのデータ基盤塾第3弾のアンコール放送。 開発現場におけるAI活用事例として、LLMによる開発効率化、AIエージェントフレームワークの比較検証、AIエージェントによる運用自動化（AIOps）の実践について解説。 データエンジニアがAIと共創し、付加価値の高い仕事に向き合うためのヒントを提供するウェビナーです。 * 大規模サービスにおけるデータエンジニアの具体的な事例を知りたい方 * リクルートのデータエンジニアの仕事内容やAI活用事例に興味がある方 * AIによる開発効率化や運用自動化の最新動向に関心のある方
#Fukuoka_33tech vol.4 ~AI × Mobile開発編~
speakerdeck.com
福岡で開催されるAIとモバイル開発に焦点を当てた技術イベント「#Fukuoka_33tech vol.4」の告知です。 AI技術とモバイルアプリケーション開発の最新動向について、SansanとBill One EXの開発者が登壇します。 モバイルアプリ開発者、AI技術に関心のあるエンジニア、最新技術動向を追いたい方におすすめです。
揺るがないAIを開発するためのアノテーション設計
speakerdeck.com
・SansanとCierpaが共催するイベントで、高品質なAI開発に不可欠なアノテーション設計に関する実践的な知見を共有します。 ・AIモデルの性能を最大化するためのデータアノテーションの重要性と、具体的な設計・運用ノウハウについて解説します。 ・AI開発に携わるエンジニア、データサイエンティスト、研究者、プロダクトマネージャーなど、アノテーションの品質向上に関心のあるすべての人々を対象としています。
データを"持てない"環境でのアノテーション基盤設計
speakerdeck.com
- "持てない"環境下でのデータアノテーション基盤設計に関するイベント告知です。 - 高品質なAI開発を支えるアノテーションの実践知について共有されます。 - AI開発に携わるエンジニア、データサイエンティスト、研究者などが対象です。
第 8 世代 TPU：エージェンティック時代に向けた 2 つのチップ
cloud.google.com
Google Cloudは、AIエージェント時代に対応する第8世代TPUとして、トレーニングに特化したTPU 8tと推論に特化したTPU 8iを発表しました。 これらの新チップは、前世代を大幅に上回るパフォーマンスと電力効率を実現し、GoogleのAIスーパーコンピュータの一部として提供されます。 AI開発者、インフラエンジニア、および先進的なAIワークロードを扱う組織が主な対象読者となります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Amin Vahdat</name><title>SVP and Chief Technologist, AI and Infrastructure</title><department></department><company></company>
Agentic Data Cloud の新機能：「System of Action」を実現
cloud.google.com
Google Cloudが、AIエージェントが自律的に行動することを可能にする「Agentic Data Cloud」を発表しました。これにより、従来のデータプラットフォームを「System of Action」へと進化させ、企業はより迅速かつ効率的にビジネスを展開できるようになります。 この新しいプラットフォームは、Vodafone、American Express、Virgin Voyagesなどの先進企業での活用事例も紹介されています。 この記事は、Google Cloudの最新技術に関心のある、データサイエンティスト、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AIを活用したビジネス変革を目指す技術リーダー層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>Yasmeen Ahmad</name><title>Managing Director, Data Cloud, Google Cloud</title><department></department><company></company>
次世代のエージェントを推進する Gemini Enterprise Agent Platform を発表
cloud.google.com
Google Cloud は、AI エージェントの構築、スケーリング、ガバナンス、最適化を支援する統合プラットフォーム「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表しました。このプラットフォームは Vertex AI の進化形であり、モデルの選択、エージェント構築機能に加え、統合、DevOps、オーケストレーション、セキュリティに関する新機能を提供します。 このプラットフォームは、AI エージェントをビジネスの成果創出に活用したいと考えている企業や開発者向けです。特に、AI エージェントを安全かつ効率的に開発・運用したい、あるいは既存のビジネスプロセスに AI エージェントを統合したいと考えている層に適しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Michael Bachman</name><title>VP/GM, Cloud Foundations</title><department></department><company></company>
新しい Gemini Enterprise : エージェントの開発、連携、管理を集約した統合プラットフォーム
cloud.google.com
Google Cloudは、AIエージェントの開発、連携、管理を統合するプラットフォーム「Gemini Enterprise」を発表しました。このプラットフォームは、最先端AIモデルへのアクセス、直感的なUI、安全な開発フレームワーク、大規模デプロイ機能を提供し、複雑なビジネスワークフローを自律的に実行するエージェント構築を支援します。 ・開発者向け：エージェント構築・拡張・管理・最適化のための基盤を提供。 ・ITチーム向け：エージェントのガバナンス、セキュリティ、可視性を一元管理。 ・ナレッジワーカー向け：AIエージェントの検索、作成、共有、実行を容易にするインターフェースを提供。
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>
Google Cloud、Next ‘26 にて「エージェンティック エンタープライズ」の幕開けを発表
cloud.google.com
Google CloudはNext '26で「エージェンティック エンタープライズ」への移行を支援する新イノベーションを発表しました。 AIエージェントの構築から運用、管理、最適化までを包括的に支援する「Gemini Enterprise Agent Platform」や、第8世代TPU、AIネイティブなデータクラウド、AI駆動型サイバーセキュリティプラットフォームなどを発表。 これにより、企業はAIを単なるチャットボットから、認識、推論、行動を通じて具体的な成果をもたらす自律型エージェントへと進化させ、事業成長を加速させることが可能になります。 - AIエージェントの構築・運用・管理を統合するプラットフォームと、AI処理能力を向上させる新ハードウェアを発表。 - 企業がAIを自律型エージェントとして活用し、ビジネスプロセスを自動化・最適化するための包括的なソリューションを提供。 - 本記事は、Google Cloudの最新AI技術とそのビジネスへの応用に関心のある、企業の経営層、IT戦略担当者、プロダクトマネージャー、AIエンジニア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>Thomas Kurian</name><title>CEO, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Vertex AI 上の Claude Opus 4.7
cloud.google.com
Google CloudのVertex AIで、Anthropicの最新AIモデル「Claude Opus 4.7」の提供が開始されました。このモデルは、コーディング、長時間実行されるエージェント、専門的なタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮し、曖昧な状況での判断力や指示の実行精度が向上しています。また、画像認識能力や長期的なタスクに対応するためのメモリ機能も強化されています。 Vertex AIとClaude Opus 4.7を組み合わせることで、開発者は最適化されたインフラ、エージェントツール、統合されたセキュリティ管理を備えたプラットフォーム上で、AIエージェントを効率的に構築、スケーリング、管理できます。これにより、ビジネスは安心してAIワークロードを実行できるようになります。 この記事は、AI技術の活用やプラットフォームインテグレーションに関心のある開発者、インフラエンジニア、アーキテクト、およびAIソリューションの導入を検討しているビジネスリーダー向けです。
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>
良いアイデアだけでは価値がない -エンジニアが社内事業開発コンテストから得たインサイト-
caddiinc.com
良いアイデアだけでは事業として成功しないことを、社内事業開発コンテストでの経験から考察する記事です。 エンジニアが事業開発に挑戦する際に得られるインサイトについて解説されています。 ・事業開発に興味のあるエンジニア ・アイデアを形にしたいと考えている個人 ・社内での新規事業立ち上げに関わる方
CA DATA NIGHT#9 〜スポーツの現場を支えるAI・データ活用の最前線〜
cyberagent.connpass.com
「CA DATA NIGHT#9 〜スポーツの現場を支えるAI・データ活用の最前線〜」は、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です。 今回は「スポーツ × データ」をテーマに、競輪AI予想、スポーツ映像のメディアアセット管理基盤、J1サッカークラブでのデータ分析など、スポーツ分野におけるAI・データ活用の最前線を紹介します。 データサイエンティスト、機械学習エンジニア、基盤エンジニア、スポーツ関係者、データ活用に関心のある技術者におすすめのイベントです。
公共部門全体におけるイノベーションと成果を加速
cloud.google.com
Google Cloud は、公共部門全体でイノベーションと成果を加速させるための AI ソリューション「Gemini for Government」を発表しました。 これは、AI エージェント プラットフォーム「Gemini Enterprise」を公共部門向けに最適化したもので、AI の検証段階を超え、実際のアプリケーションで大規模な成果創出を目指します。 公共部門のリーダー、IT 担当者、AI 導入担当者、およびイノベーションに関心のあ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>Brent Mitchell</name><title>Vice President, Go-to-Market</title><department></department><company>Google Public Sector</company>
セキュリティ ベースラインの引き上げ: 必須の AI とクラウドのセキュリティがデフォルトで有効に
cloud.google.com
- Google Cloud は、AI の進化に伴う新たなリスクに対応するため、Security Command Center (SCC) Standard ティアに、AI セキュリティとクラウドセキュリティ機能をデフォルトで強化し、無料で提供を開始しました。 - これにより、AI 保護ダッシュボード、セキュリティ ポスチャー チェックのアップグレード、データ セキュリティ、コンテキストに応じた可視性などが向上し、AI プロジェクトのセキュリティを容易に確保できるようになります。 - 本記事は、Google Cloud を利用しているインフラストラクチャ管理者、AI 開発者、セキュリティ担当者、および AI とクラウドのセキュリティ強化に関心のあ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>Aniket Patankar</name><title>Sr. Product Manager</title><department></department><company></company>
会話型分析エージェントの評価を行う方法
cloud.google.com
- 自然言語でデータ分析を行う会話型AIエージェントを、本番環境で利用するための評価ツール「Prism」を紹介しています。 - Prismは、カスタム質問と回答セット、SQLやデータ検証、レイテンシ制限、AI Judgeなどの機能により、エージェントの精度を測定・向上させます。 - この記事は、会話型AIエージェントの開発・運用に携わるエンジニアやデータサイエンティスト、プロジェクトマネージャー向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Phil Meyers</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
費用とパフォーマンスの最適なバランスを見つける方法
cloud.google.com
Google Cloudでの生成AIの費用対効果を高めるための戦略について解説します。 パフォーマンスを犠牲にせず、ワークロードに適したツールやサービスの組み合わせを見つける方法を、従量課金制（PayGo）、Priority PayGo、プロビジョンドスループット（PT）などのオプションを交えて紹介。 バッチAPIやFlex PayGoのような追加オプションも解説し、最適なコストパフォーマンスを実現するための指針を示します。 このガイドは、Google Cloudを利用して生成AIのコスト管理とパフォーマンス最適化を目指すエンジニア、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。 特に、コスト効率と安定したパフォーマンスの両立に課題を感じている読者に役立つ情報を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Federico Preli</name><title>Data and AI Architect, Google Cloud</title><department></department><company></company>
エージェント型 AI で経費報告を自動化した SAP Concur
cloud.google.com
SAP ConcurはGoogle Cloudと提携し、AIエージェントを活用して経費報告を自動化する「ExpenseIt」を刷新しました。従来のOCRでは難しかったレシートの不鮮明な情報も、AIが文脈を理解し、推論することで自動入力します。これにより、経費精算の手間が大幅に削減されます。 * 従来のOCRの限界を超え、AIがレシートの情報を推論して経費項目を自動生成します。 * 出張者の状況やカレンダー情報などを考慮し、不足している情報を補完して経費入力を完了させます。 * Google CloudのAI技術（Geminiモデルなど）とSAP Concurの既存システムを連携させ、次世代の経費管理システムを実現しました。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Jaime Serra</name><title>Google Key Account Executive</title><department></department><company></company>
「AI-Native Dev」始めました ─ 全社横断で挑むAIネイティブな文化づくり
blog.kinto-technologies.com
この記事は、AIネイティブな開発文化とプロセスを全社的に推進する「AI-Native Dev」プロジェクトについて紹介しています。 AIファーストやリリースファーストといった過去の取り組みを経て、2026年は「Agentファースト」と「AIエンジニアリングファースト」を掲げ、AIが自律的にタスクを遂行する未来を目指しています。 AIネイティブな開発・業務プロセスの再構築を目的とし、個人の知見を組織全体で活かす仕組み作りと、それを支える開発環境の整備を進めています。
Claude Code布教の四半期：社内マーケットプレイスの隆盛とデータ分析から見えてきたもの
note.com
AIエージェントツール「Claude Code」の社内導入事例。 導入から定着、そしてその結果について、データ分析に基づいた考察を共有。 AIツールの効果的な活用方法や導入を検討している企業担当者向け。
ブラウザで Gemini がもっと身近に。Gemini in Chrome を提供開始
blog.google
Google ChromeにGeminiが搭載され、日本を含む複数地域で利用可能になりました。 これにより、世界中の数百万人のユーザーがブラウザの機能を最大限に活用できるようになります。 AI機能の統合は、ブラウザ体験の向上を目指すものです。
グーグル合同会社 <name>Charmaine D'Silva</name><title>Director, Product Management</title><department>Chrome</department><company/>
エンジニア未経験メンバーがAIでアプリ開発。オフィスサポートセンターが推進する、AI活用を通じた事業貢献。
blog.visional.inc
Visionalグループでは、AI活用を推進し、「AIネイティブな組織」への進化を目指しています。特にビズリーチでは、AI Product Studioを設立し、プロダクト開発の変革に取り組んでいます。 この動きは、バックオフィス業務にも広がり、AIによる業務効率化と事業貢献を目指しています。 この記事は、AI技術の導入や活用に関心のあるビジネスパーソン、エンジニア、マネージャー向けです。
エージェントが自然言語を AlloyDB、Cloud SQL、Spanner のクエリに変換できるように QueryData がサポート
cloud.google.com
Google Cloudは、自然言語をデータベースクエリに変換するQueryDataのプレビュー版をリリースしました。これにより、AlloyDB、Cloud SQL、Spannerでエージェントエクスペリエンスを構築できるようになります。 - 自然言語でのデータベース操作を可能にし、エージェントシステムの精度と効率を向上させます。 - 開発者は、コンテキストエンジニアリングツールを利用して、ほぼ100%の精度でデータベースクエリを生成できます。 - 顧客向けアプリケーション、社内ツール、マルチエージェントアーキテクチャなど、幅広いユースケースでの活用が期待されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Andrew Brook</name><title>Engineering Director</title><department></department><company></company>
BigQuery Graph のご紹介: データに潜む関係性を明らかに
cloud.google.com
Google Cloudが、大規模な関係性をモデル化・分析・可視化できる「BigQuery Graph」のプレビュー版を発表しました。 従来のSQLでは困難だった複雑な関係性の分析を、直感的なグラフクエリ言語（GQL）や既存のSQLスキルを活かしながら、容易かつスケーラブルに実行可能にします。 データサイエンティスト、データアナリスト、AI開発者などが、不正検知、レコメンデーション、サプライチェーン管理など、多様なユースケースで活用できます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Vinay Balasubramaniam</name><title>Director, Product Management, BigQuery</title><department></department><company></company>
BigQuery、Pub/Sub、ADK を使用したイベント ドリブン データ エージェントの構築
cloud.google.com
Google CloudのBigQuery、Pub/Sub、Vertex AI Agent Engineを活用したイベントドリブンデータエージェントの構築方法を解説しています。 リアルタイムでの異常検出から自律的な調査・解決までを自動化するアーキテクチャを紹介。 インフラエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクト、AI開発者向けの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Nick Orlove</name><title>BigQuery Product Manager</title><department></department><company></company>
【Timee AI Sprint Day7】Agent Harness Group 設立に寄せて —— 「個」から「組織」、その先の「並走」へ
productpr.timee.co.jp
- Timee AI Sprint Day7の記事で、AI活用に関する集中発信プロジェクト。 - 7日間のnote連続投稿と技術的な深掘りイベントを通じて、タイミーのAI活用知見を公開。 - AIの活用方法や組織への適用について関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー向け。
大手消費者インサイト ブランドが Dataproc を使用して高度なパーソナライズを加速している方法
cloud.google.com
・RVUはGoogle CloudのDataprocとServerless for Apache Sparkを活用し、Dataprocを特徴量エンジニアリングのための高速Spark処理エンジンとして利用しました。 ・これにより、顧客データの整形を数週間から数日に短縮し、製品化までの時間を大幅に改善しました。 ・この高速化により、顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされたレコメンデーションを提供し、業界を変革しています。 この記事は、Google CloudのDataprocやServerless for Apache Sparkを活用して、データ処理と機械学習モデル開発の効率を劇的に向上させ、高度なパーソナライゼーションを実現したいと考えている、データサイエンティスト、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>Siddharth Dawara</name><title>Head of Data Engineering, RVU</title><department></department><company></company>
Google が管理する MCP サーバーを使用してプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法
cloud.google.com
Google Cloud のマネージド MCP サーバーを利用して、プロダクション レディな AI エージェントを安全かつ効率的に構築する方法を解説します。これにより、Google Cloud の各種サービスとの連携が容易になり、スケーラビリティ、セキュリティ、監視機能が強化されます。 - AI エージェント開発におけるインフラストラクチャの課題を解決し、Google Cloud サービスとの連携を容易にする方法 - IAM 拒否ポリシーや Model Armor によるエンタープライズ グレードのセキュリティ機能の実装方法 - ローカル開発から本番環境への移行をスムーズに進めるための Google マネージド MCP サーバーの活用
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Daniel Strebel</name><title>Solution Lead, Google Cloud</title><department></department><company></company>
【Timee AI Sprint Day6】AIで探索分析の回し方が変わった ― 仕様書駆動 × 仮説検証の高速化
productpr.timee.co.jp
Timee AI Sprint Day6では、AIを活用して探索分析の効率を劇的に向上させる方法が紹介されています。仕様書駆動と仮説検証を組み合わせることで、分析プロセスが高速化される事例について解説しています。 * AIを活用した探索分析の効率化手法について知りたいエンジニア * 仕様書駆動と仮説検証の高速化に関心のあるプロジェクトマネージャー * AI技術のビジネス応用事例に興味のあるデータサイエンティスト
Timee AI Sprint Day6「AIで探索分析の回し方が変わった」
timeedev.connpass.com
・タイミー社がAIを活用して探索的分析のプロセスをどのように変革したかについて解説します。 ・「仕様書駆動」と「仮説検証」の高速化に焦点を当て、具体的なAIの活用事例を紹介します。 ・AIをプロダクト開発に活用している方、成長企業のAI活用事例に興味がある方、現場に根差した実践的な知見を求める方におすすめです。
AI時代のシニアエンジニアの役割とは？[SmartHR×LayerX×IVRy×Resilire]
layerx.connpass.com
・生成AIの進化により、エンジニア、特にシニアエンジニアに求められる役割が変化している。 ・AIが実装を補助する一方で、シニアエンジニアには判断力、一貫性の維持、そして「何を作るか」への越境が求められる。 ・本イベントでは、4社がAI前提の開発におけるシニアエンジニアの役割変化について、具体的な事例を共有する。 このイベントは、以下のような方におすすめです。 ・シニアエンジニアとして自身の役割に悩んでいる方 ・AI時代におけるエンジニアリングのあり方に関心がある方 ・各社の開発現場での意思決定プロセスやチーム開発について知りたい方
Agent — AI が自ら意思決定するとき（4/6）
zenn.dev
AIが自律的に意思決定を行う「Agent」という概念について、検索とLLMを組み合わせた二段構成アーキテクチャの実装例を紹介します。 この技術は、ユーザーの検索クエリに基づいて関連性の高い情報を抽出し、おすすめ理由を添えて提示するものです。 AI技術やモバイルアプリ開発、特にiOS開発に携わるエンジニアや、新しいAIアーキテクチャに興味のある方におすすめの記事です。
dely株式会社 zhu tianren
現場の負担は本当に減る？LINEヤフーの事例で紐解く、問い合わせ自動化の全プロセス
speakerdeck.com
LINEヤフーの問い合わせ自動化事例を基に、その全プロセスを解説するセミナー資料です。 AIチャットボットの裏側や、ノーコードとRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用した具体的な手法に触れています。 現場の負担軽減につながる自動化の実現可能性を探る、技術者やマネージャー向けのコンテンツです。
AI インフラストラクチャの効率: Ironwood TPU で炭素効率が 3.7 倍向上
cloud.google.com
Googleは、AIインフラストラクチャの環境負荷低減に向けた取り組みとして、最新世代のTPUであるIronwoodが、前世代と比較して炭素効率を3.7倍向上させたことを発表しました。 この改善は、ハードウェアの進化だけでなく、ソフトウェア最適化や低精度演算の活用、インテリジェントなスケジューリングによるエネルギー効率の向上によって達成されています。 この記事は、AIインフラストラクチャの持続可能性に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、インフラ担当者、およびプロダ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>David Patterson</name><title>Google Distinguished Engineer, Google</title><department></department><company></company>
Cloudflare、AIエージェント用のファイルシステム「Cloudflare Artifacts」発表。Git対応バージョン管理とRESTful API対応のファイルシステム
www.publickey1.jp
CloudflareがAIエージェント向けのファイルシステム「Cloudflare Artifacts」を発表しました。これはGit互換のバージョン管理とRESTful APIに対応したファイルシステムです。 * AIエージェント開発者 * クラウドインフラ担当者 * 新しい開発ツールに関心のあるエンジニア
Publickey jniino
【Timee AI Sprint Day5】AIで実装が速くなったその先で、プロダクトエンジニアの仕事は「問いを立てること」に変わった
productpr.timee.co.jp
・タイミーにおけるAI活用の知見を公開する連続企画の一環として、AI時代のエンジニアの役割の変化を考察している。・AIによって開発速度が向上した現在、エンジニアには課題を自ら発見し適切な問いを立てる能力が求められている。・プロダクト開発に携わるエンジニアや、AI活用による組織の生産性向上に関心のあるマネジメント層向けの記事。
Timee AI Sprint Day5「リファインメントをAIで最適化した後の世界」
timeedev.connpass.com
・タイミーが実践するAI活用事例を公開する連続イベント「Timee AI Sprint」の概要と、開発現場でのAI導入による変化を解説します。・実装作業の効率化が進んだ結果、エンジニアにはプロダクトの本質を見極める「問いを立てる能力」が求められるようになります。・AIの実践的な活用方法に関心があるプロダクト開発に携わる方や、技術とビジネスの両面から成長を目指すエンジニアに最適です。
「修正するAI」から「製造するAI」へ ─ Hitem3D 2.0：3Dアセット生成における本格的プロダクション対応AI［PR］
www.publickey1.jp
AIが単なる修正から「製造」へと進化し、3Dアセット生成の現場で本格的なプロダクション対応が可能になった。 Hitem3D 2.0は、AAAゲームや高精度製造で求められる構造的ロジックと物理的一貫性を実現する。 これは、AI 3D基盤モデルが実験段階を超え、産業用エンジンへと進化したことを示すインフラストラクチャである。
Publickey jniino
生成AIの成果物を統制するための考え方と実践：対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで
qiita.com
生成AIの不確実性を克服し、意図した通りの成果を得るための考え方と実践方法について解説します。 対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで、具体的なアプローチを探ります。 生成AIを「ガチャ」のように使うのではなく、精度高く活用したいエンジニアやプロダクトマネージャー向けの記事です。
株式会社primeNumber SoySoySoyB
クラシルのデータ基盤におけるAI系サービスの活用状況(2026.04版)
zenn.dev
* クラシル社が2025年から段階的に導入してきたSnowflakeのAI系サービス活用状況について、2026年4月時点での導入事例を解説します。 * 少人数チームでの効率的なデータ基盤運用のため、LLMなどを活用して「人がやらなくてもよい作業」を削減する取り組みに焦点を当てています。 * データ基盤の構築・運用、データモデリング、BI連携、パフォーマンスチューニングなどを担当するデータチームのメンバーや、AI技術による業務効率化に関心のあるエンジニア向けです。
dely株式会社 KOH
Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計
cloud.google.com
- Google Cloudと米国代表チームは、AIを用いて冬季オリンピック選手のために、複雑な空中技を3D生体力学分析するシステムを開発しました。 - このシステムは、2D動画から63個の関節を持つ3D骨格をリアルタイムで生成し、選手のパフォーマンス向上に貢献します。 - 高速動作の追跡や、装備による視界不良といった課題を、TPUとVertex AIを活用したインフラで解決し、理学療法や産業用ロボットなどへの応用も期待されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>The Google Cloud Project Team </name><title></title><department></department><company></company>
データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現
cloud.google.com
- Google Cloud のデータベース（AlloyDB、Cloud SQL）を活用し、セマンティック検索やマルチモーダル検索を通じて AI モデルの精度と信頼性を向上させる方法を解説。 - データ準備なしで AI 関数を利用したり、自然言語で SQL を生成する機能にも触れ、AI の実用化を促進する技術を紹介。 - この記事は、Google Cloud の AI 機能を活用してプロダクション レディな AI アプリケーションを構築したいエンジニアやデータサイエンティ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>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>
Snowflake MCPのツール制限をCortex Searchで解決した小さな話
zenn.dev
・SnowflakeのMCPにおけるツール制限をCortex Searchで解決した事例について。 ・筆者は「制限」を人生の面白さと美しさの源泉と捉え、感謝の念に繋げている。 ・データサイエンティストや、ツールの制限に悩むエンジニア、哲学的な視点から技術を捉えたい人向け。
dely株式会社 Presteniko Septi Rahadian
オンデバイス LLM — AI 駆動 UI の最初の"マジックモーメント"（3/6）
zenn.dev
AIを活用したUIの「マジックモーメント」について、オンデバイスLLMに焦点を当てたiOS開発シリーズの第3回。 前回はハイブリッド検索システムを構築し、セマンティック検索とBM25、RRFの融合で精度を向上させた。 この技術は、iOSアプリ開発者やAI技術に関心のあるエンジニアにとって、UI/UXの革新に繋がる示唆に富む内容となっている。
dely株式会社 zhu tianren
Honeylove が BigQuery を活用して製品の品質とサービスの効率を向上させた方法
cloud.google.com
Honeyloveは、BigQueryとGeminiを活用して、データ分析、製品開発、顧客サービスを劇的に改善しました。 - Shopifyなど、分散していたデータをBigQueryに統合し、AI/ML機能を迅速に導入しました。 - BigQuery MLによる貢献度分析とGeminiによるレポート自動化で、年間数百時間を節約し、従来は見逃されていたインサイトを発見しました。 - 在庫予測の精度を向上させ、Geminiエンベディングとベクトル検索で顧客フィードバックを分析し、製品改良とサービス効率化を推進しました。 - この記事は、データ活用による業務効率化とイノベーションに関心のある、マーケティング担当者、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、インフラエンジニア、およびGoogle Cloudユーザー向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Daniel Upton</name><title>Chief Technology Officer, Honeylove</title><department></department><company></company>
【Timee AI Sprint Day4】自社のデザインシステムでAIプロトタイピングできるようにした
productpr.timee.co.jp
Timee AI Sprint Day4では、自社のデザインシステムを活用してAIプロトタイピングを実現した事例が紹介されています。 * これは、タイミー社がAIをどのように活用しているかを明らかにする集中発信プロジェクトの一環です。 * 7日間のnote連続投稿とランチタイムのイベントを通じて、AI活用の知見が共有されます。 * デザインシステムにAIプロトタイピングを組み込むことに関心のあるデザイナーや、AI活用の事例を知りたいプロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー向けの記事です。
Timee AI Sprint Day3 自社デザインシステムでAIプロトタイピングできるようにした
timeedev.connpass.com
タイミーが自社デザインシステムを活用してAIプロトタイピングを実現した事例について、技術的な深掘りを行うランチタイムイベントの告知です。 AI活用に興味のあるプロダクト開発者や、成長企業の現場レベルでのAI活用事例を知りたい方におすすめです。 AIプロトタイピングの具体的な方法や、デザインシステムとの連携について解説されます。
Claude Code + Codex + Devin Review の3者レビューをローカルで回す仕組みを作った
zenn.dev
Claude Code、Devin Review、Codexという3つのAIレビューツールをローカル環境で並列実行する仕組みを構築した。 これにより、AIレビューの往復にかかるコストを削減し、開発効率の向上を目指した。 バックエンドエンジニアで、AIを活用した開発効率化に関心のある開発者向けの記事。
dely株式会社 konu96
新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に
cloud.google.com
Google Kubernetes Engine（GKE）に新しい Cloud Storage FUSE プロファイルが導入されました。 これにより、AI/ML ワークロードにおける Cloud Storage へのデータアクセスが、パフォーマンス調整の複雑さを解消し、自動化されることで高速化されます。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Uriel Guzmán-Mendoza</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
「AIが見つけられなかった」を織り込む — EMのClaude Code運用で実践したLLMの構造的特性との付き合い方
zenn.dev
Claude Codeをエンジニアリングマネージャー（EM）が開発作業だけでなく、影響範囲の調査や技術的負債の優先順位付けといった意思決定にも活用している事例を紹介します。 EMの業務にはコードベースの理解が不可欠であり、本記事ではClaude Codeを効果的に運用するためのスキル、エージェント、ワークフローについて解説します。 対象読者は、AIコーディングエージェントの活用に関心のあるエンジニアリングマネージャーやテックリードです。
株式会社アルダグラム ryoso
検索 — アプリにユーザーを「理解」させる（2/6）
zenn.dev
・アプリにおけるセマンティック検索の重要性と、従来の文字列マッチングとの比較について解説します。 ・ユーザーの曖昧な検索意図を理解し、より適切な検索結果を提供する技術について紹介します。 ・iOSエンジニアや、ユーザー体験向上を目指すプロダクト開発者向けの技術解説記事です。
dely株式会社 zhu tianren
AIに「やっちゃダメ」と言っても無駄だった──n8nにおけるハーネスエンジニアリング実践記
zenn.dev
- AIによるワークフロー自動生成の裏側で発生しうる、予期せぬAIの誤動作や意図しない挙動について解説しています。 - そのような問題に対処するための「ハーネスエンジニアリング」という実践的なアプローチを紹介しています。 - AIを安全かつ効果的に活用したいと考えているエンジニアや、AIによる自動化の課題に関心のある読者向けです。
Ubie株式会社 syucream
【Timee AI Sprint Day3】PdMの「思考」を仕組み化する。30日で105個のプロトタイプを生んだAI活用基盤の全貌
productpr.timee.co.jp
・Timee AI Sprint Day3では、PdMの思考を仕組み化し、30日間で105個のプロトタイプを生み出したAI活用基盤について解説しています。 ・AI技術を活用してプロダクト開発の効率化やアイデア創出のスピードアップを図る方法論に焦点を当てています。 ・プロダクトマネージャー、AIエンジニア、開発チーム全体を対象としています。
Timee AI Sprint Day4「PdMの「思考」を仕組み化する」
timeedev.connpass.com
・タイミーがAIを活用してプロダクト開発を進める事例を紹介する。 ・特に、PdM（プロダクトマネージャー）の思考プロセスを仕組み化し、短期間で多数のプロトタイプを生み出す基盤について深掘りする。 ・AIをプロダクト開発に活用したいと考えている方や、成長企業のAI活用事例に興味がある方におすすめの記事。
12名のゲストが登壇！【Qiita Conference 2026】
increments.connpass.com
・AI時代におけるエンジニアの役割の変化と、その可能性を広げるためのカンファレンス。 ・最新技術の活用法、AIエージェント開発、組織論、キャリア形成など多岐にわたるテーマを議論。 ・エンジニアのスキルアップ、最新技術動向の把握、キャリアパスの模索に役立つ情報を提供。
高火力 DOK × OpenVoice ハンズオン
knowledge.sakura.ad.jp
さくらインターネットが実施した高火力 DOKハンズオンの資料を一般公開した記事です。 OpenVoiceというボイスクローンができるAI技術について解説しています。 AI技術のハンズオンやボイスクローニングに興味のあるエンジニア向けです。
さくらインターネット株式会社 中津川 篤司
AIの説明に追いつけないときの、理解の足場を立て直す道具「teach-me」
zenn.dev
AIの進化により、コード生成やドキュメント要約など、多くのタスクをAIに任せられるようになった。 しかし、その分、AIの出力を理解し、判断する個人の責任とコストが増大している。 この記事は、AIの理解に追いつけなくなった際に、理解の足場を再構築するためのツール「teach-me」を紹介する。
dely株式会社 なぐも
セキュリティ分析AIエージェント実装にみるハーネスエンジニアリング
zenn.dev
・セキュリティアラート分析AIエージェント「Warren」の実装におけるハーネスエンジニアリングについて解説 ・一般的な生成AIエージェントの話に加え、セキュリティ分析に特化した側面にも触れている ・セキュリティエンジニアやAI開発者、インフラ担当者など、AIエージェントの実装に関心のある技術者向け
Ubie株式会社 Masayoshi MIZUTANI
【Timee AI Sprint Day2】「リリース後」に向き合うAI駆動開発の実践
productpr.timee.co.jp
本記事はTimee AI Sprint Day2の内容で、AI駆動開発を「リリース後」に焦点を当てて実践する内容が語られます。 タイミーがAIをどのように活用しているか、その知見を7日間のnote連続投稿とランチタイムのイベントで深掘りします。 AI技術に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、データサイエンティストなどが対象です。
Timee AI Sprint Day2 「リリース後」に向き合うAI駆動開発の実践
timeedev.connpass.com
タイミーがAI駆動開発をどのように実践しているか、特に「リリース後」のフェーズに焦点を当てた技術ラジオイベントの告知です。 AI活用事例の共有や、実務に根差したAI知見の深掘りが行われます。 AIをプロダクト開発に活用しているエンジニア、成長企業の実践的なAI知識に興味がある方、現場の具体的な話を聞きたい方におすすめです。
膨大な表計算作業から脱却。AI と数理最適化で実現する、需要予測の先の「発注・在庫管理の自動化」
cloud.google.com
カインズがAIと数理最適化を活用し、膨大な表計算作業に依存していた需要予測後の発注・在庫管理プロセスを自動化した事例を紹介。Vertex AI Agent BuilderによるAIエージェント導入で、自然な対話によるデータ操作・抽出、および数理最適化による「車建発注」計算の自動化を実現し、劇的な工数削減、柔軟性向上、データの一貫性確保を達成した。 - AIと数理最適化技術を駆使し、従来の表計算ソフトでの手作業による発注・在庫管理プロセスを自動化・効率化した事例。 - AIエージェントの導入により、担当者の直感的な指示でデータ処理が可能になり、属人的な作業やミスを排除。 - 需要予測から発注・在庫管理までを統合された基盤で実行可能にし、小売業におけるDX推進の鍵となる取り組み。
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>
Vertex AI の Lyria 3 モデルで音楽生成をアプリに組み込む
cloud.google.com
Vertex AIでLyria 3モデルが公開プレビュー版として提供開始されました。このモデルは、テキストや画像からボーカル付きの高品質なステレオ音声を生成でき、最長3分の楽曲生成が可能な「Lyria 3 Pro」と、最長30秒のトラック生成が可能な「Lyria 3」の2種類があります。 * アプリやサービスにスタジオ品質の音楽制作機能を直接組み込みたい開発者。 * テキストや画像からボーカル付きの楽曲、BGM、効果音などを生成したいクリエイター。 * 生成される音楽の商用利用における安全性や、著作権・プライバシーに配慮したAI音楽生成に関心のある方。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Reah Miyara</name><title>Senior Director, Product Management, Google Cloud</title><department></department><company></company>
「Professional AI」は、ここから動き出す。LegalOn Technologiesグループ全社ミーティング
now.legalontech.jp
LegalOn Technologiesグループは、半年に一度、経営方針や事業戦略、プロダクトの方向性を共有する全社ミーティング「LegalOn Meeting」を開催しています。 4月10日に開催された今回のミーティングのテーマは「Professional AI」でした。 このミーティングは、日本国内およびUSメンバーが参加し、AI技術の活用と事業展開について議論する場となっています。
GKE Inference Gateway を使用して、同じインフラストラクチャでリアルタイム推論と非同期推論を実行する
cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) は、GKE Inference Gateway を使用して、リアルタイム推論と非同期推論の両方を同じインフラストラクチャで効率的に実行する新しい方法を導入します。これにより、リソースの断片化とコストの増加を解消し、GPU/TPU アクセラレータを単一の流動的なリソースプールとして活用できます。 このソリューションは、レイテンシに敏感なリアルタイム リクエストと、レイテンシが許容される非同期タスクをインテリジェントにスケジューリングし、リソース利用率を最大化します。・AIインフラストラクチャのコストとパフォーマンスのトレードオフに悩むエンジニア ・Google Kubernetes Engine (GKE) を利用している、または利用を検討している開発者・インフラ担当者 ・リアルタイムと非同期の推論ワークロードを統合し、リソース効率を高めたいと考えている方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abdullah Gharaibeh</name><title>Senior Staff Software Engineer</title><department></department><company></company>
【LLM Wiki】Obsidian x Claude Codeで学んだ知識を構造化し記憶媒体を脳からAIに移行する
zenn.dev
LLM Wikiの構想について、Karpathy氏の最新の取り組みを紹介。 LLMに永続的なWikiを書かせることで、知識の蓄積、整理、育成を目指す。 AIを用いた知識管理に関心のあるエンジニアや研究者向け。
dely株式会社 たろう眼鏡
言語処理学会2025にスポンサー・発表参加しました
note.com
・言語処理学会2025へのスポンサーおよび発表参加について報告する記事です。 ・機械学習エンジニアが参加した学会の様子を共有しています。 ・機械学習や自然言語処理に関心のあるエンジニアや研究者向けです。
Claude Mythos Preview: Vertex AI で限定公開プレビュー版を提供開始
cloud.google.com
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。
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>
Google Cloud で利用できる Gemma 4 の概要: Google の最も高性能なオープンモデル
cloud.google.com
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
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Richard Seroter</name><title>Chief Evangelist, Google Cloud</title><department></department><company></company>
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応
www.publickey1.jp
マイクロソフトは、アプリケーションに組み込み、インストーラーで配布可能なローカルAI環境「Foundry Local」を正式リリースしました。 これにより、開発者はクラウドに依存せず、ユーザーが容易にAI機能をローカル環境で利用できるアプリケーションを提供できます。 MacやLinuxにも対応し、ハードウェアに最適化され、多様なAIモデルを選択可能です。これは、AI開発者、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、データサイエンティスト、そしてAI機能をアプリケーションに統合したいアーキテクトやリサーチャーにとって有益な情報です。
Publickey jniino
AI機能を“使える体験”にするまで。AI食事記録機能の体験検証プロセス
cocoda.design
ヘルスケアエンターテインメントアプリ「kencom」に、AIを活用した食事記録機能がリリースされました。 この機能は、食事の写真をアップロードするだけでAIが食材や栄養情報を解析し、健康管理のためのアドバイスまで提供します。 本記事では、このAI食事記録機能の体験検証プロセスを開発事例として紹介します。 この記事は、以下のような読者におすすめです。 - AI機能の開発・改善に携わるエンジニアやプロダクトマネージャー - ユーザー体験を重視したAI機能の実装に関心のある方 - ヘルスケアアプリの機能開発事例を知りたい方
GitHub Actions 経由で Vertex AI Agent Engine に ADK エージェントをデプロイする際ハマったこと
note.com
GitHub 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。
社内 BigQuery にアクセスして Deep Research してくれるエージェントを作る
note.com
社内BigQueryにアクセスし、深層的な調査を行うAIエージェントの構築について解説。 AIエージェント開発に興味のある機械学習エンジニアやデータサイエンティスト向け。 社内データ活用やAIによる業務効率化に関心のあるエンジニアにも有用な情報が含まれる。
【イベントレポート】ML/DSバックグラウンドだからこそ面白い。AIエージェントをプロダクトに実装する、泥臭い裏側と挑戦
note.com
ML/DSのバックグラウンドを持つエンジニアが、AIエージェントをプロダクトに実装する際の、現場の泥臭い部分や直面する課題について解説するイベントレポート。 - AIエージェントの実装における技術的な挑戦や工夫。 - ML/DSの知見がどのようにプロダクト開発に活かされるか。 - プロダクト開発の現場でAIを推進するエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向け。
"なんとなく改善"からの脱却。Langfuseで作る、精度を改善し続けられるAI開発基盤
zenn.dev
生成AI機能は普及しているものの、お客様に継続的に使われる安定した精度改善は難易度が高い。 「なんとなく改善」から脱却し、精度を継続的に改善できるAI開発基盤をLangfuseで構築する。 本記事は、AI開発の精度改善に課題を感じているエンジニアやプロダクトマネージャー向け。
株式会社LayerX yata
Foundry Agent × Streamlit × Cosmos DB で会話履歴付き AI アプリ構築
qiita.com
・Microsoft Foundry Agent Service, Streamlit, Cosmos DB を利用して、会話履歴を保存できるAIチャットアプリを構築する手順を解説。 ・AIアプリ開発における会話履歴の保存方法の重要性と、その解決策としてCosmos DBを紹介。 ・AI開発者、バックエンドエンジニア、データベースエンジニアなど、AIアプリケーション開発に関心のある層向け。
日本マイクロソフト株式会社 FukuharaYohei
GitHub Copilot CLI の公式ハンズオンざっくり和訳 (第4章/7章) カスタムエージェント編
qiita.com
- GitHub Copilot CLIの公式ハンズオンチュートリアルの第4章「カスタムエージェント編」の和訳記事です。 - GitHub Copilot CLIの機能を拡張し、特定のタスクに特化したAIアシスタントを作成する方法を解説しています。 - GitHub Copilot CLIの導入を検討している開発者や、AIによる開発支援の活用に興味があるエンジニアが対象です。
日本マイクロソフト株式会社 chomado
Git自動化で見るMCPとAgent Skillの長所・短所
techblog.lycorp.co.jp
LINEヤフー社内で実施されたGit自動化に関する取り組みについて、MCP（Machine Code Platform）とAgent Skillの長所・短所を解説する記事です。 AIモデルやソリューション開発チームの視点から、自動化のメリット・デメリットを掘り下げています。 エンジニア、特に自動化や開発基盤に関心のあるテックリードやアーキテクト、エンジニアリングマネージャー向けです。
職種がとける夜。AIでスキルの幅を広げてみたLT。
kinto-technologies.connpass.com
AIの普及により、デザイナー、PM、エンジニアなどが自身のスキルを拡張し、アイデアを形にしやすくなった事例を共有するイベント。 AI活用による「できた！」という小さな成功体験や発見を、職種を越えてショートLTで発表。 LT後には懇親会も開催され、AIの未来の活用法についてカジュアルな交流を深める。 - AIの進化で職種の垣根が低くなり、個々のスキルアップやアイデア実現が容易になった現状と、その体験談を共有したい方。 - 自身のキャリアや働き方に不安を感じつつ、AIを前向きに活用し、新しい価値や役割を見出したいと考える方。 - 異職種間のコミュニケーションを深め、AIを活用した未来のアイデアについて気軽に意見交換したい方。
ASTのGitHub CopilotとCopilot CLIの現在地をお話しします/How AST Operates GitHub Copilot and Copilot CLI
speakerdeck.com
・「AI運用勉強会#3」の発表資料で、GitHub CopilotとCopilot CLIの現在の運用状況について解説しています。 ・AIを活用した運用（Agentic Ops）の文脈で、これらのツールの具体的な活用事例や、今後の展望について触れられています。 ・SRE、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、AI技術に関心のあるエンジニアやマネージャー向けです。
サンフランシスコからVP of AIが来日！AIエージェントの未来と新プロダクトに沸いた、第7回LTAレポート
now.legalontech.jp
- サンフランシスコからAI担当VPが来日し、AIエージェントの未来や新プロダクトについて発表された、社内ミートアップ「LegalOn Tech All-in（LTA）」の第7回レポート。 - 各事業部からのプロダクトデモも披露され、開発の最前線が共有された。 - エンジニア同士の交流と情報共有を目的としたミートアップの様子を伝えている。
【イベントレポート】国産GPUクラウドで実現する次世代AIモデル開発 x ブロックチェーン連携
knowledge.sakura.ad.jp
国産GPUクラウドを活用した次世代AIモデル開発とブロックチェーン連携に関するオンラインセミナーのイベントレポートです。 事例企業が、基盤の選定・構築・運用のリアルな体験談を語ります。 AI開発者、ブロックチェーン技術者、インフラエンジニア、プロジェクトマネージャーなど、最先端技術に関心のある方におすすめです。
さくらインターネット株式会社 法林浩之
Google ADK、MCP、Cloud Run を使用して専門家向けコンテンツ用のマルチ エージェント システムを構築する - パート 1
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Shir Meir Lador</name><title>Head of AI, Product DevRel</title><department></department><company></company>
Gemini for Home の早期アクセスを開始：AI でご自宅をより便利に
blog.google
Googleが「Gemini for Home」の早期アクセスを開始しました。これは、家庭内の状況を理解し、ユーザーにとって重要な情報を提供することで、従来のスマートホームアシスタントを超える体験を目指すAIサービスです。 - 家庭内の状況を理解するAIアシスタント「Gemini for Home」について - スマートホーム体験を向上させる新機能の紹介 - AI技術に関心のあるユーザー、スマートホームに関心のあるユーザー
グーグル合同会社 <name>Google Nest チーム</name><title/><department/><company/>
AIで影響範囲などの調査をする時にやってる方法
zenn.dev
AIを活用した影響範囲調査の効率化手法について解説します。 複雑な業務システムにおける人手での影響範囲調査の課題を挙げ、AIエージェントとスクリプトを組み合わせた機械的な検証方法を紹介します。 本記事は、開発担当者、QAエンジニア、プロジェクトマネージャーなどが、システム変更時のリスクを低減し、効率的な調査を行うためのヒントを提供します。
レバレジーズ株式会社 kima
Anthropic、世界的に重要なソフトウェアのセキュリティを守る「Project Glasswing」発表。AWS、Apple、Google、Linux財団など参画
www.publickey1.jp
Anthropicは、AIモデル「Claude Mythos Preview」を活用し、世界的に重要なソフトウェアのセキュリティ強化を目指す「Project Glasswing」を発表しました。 AWS、Apple、Google、Microsoftなど、多くの大手テクノロジー企業がこのプロジェクトに参画しています。 この取り組みは、AIによる脆弱性発見能力をソフトウェアの安全性向上に役立てることを目的としています。
Publickey jniino
FM Logistic が AlphaEvolve を使って倉庫規模の「巡回セールスマン問題」を解決
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Anant Nawalgaria</name><title>Sr. Staff ML Engineer & PM, Google</title><department></department><company></company>
【先着特典あり】Next Tokyo 登録開始！7 月 30 日、31 日 東京ビッグサイト
cloud.google.com
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。
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>
LLM 推論の効率的フロンティアに到達するための 5 つの手法
cloud.google.com
LLM推論における「効率的フロンティア」の概念と、それに到達するための5つの手法（セマンティックルーティング、プレフィル/デコード分離、量子化、コンテキストルーティング、投機的デコーディング）を解説する。 ハードウェア予算内でレイテンシとスループットを最適化し、LLM推論のコスト効率を高めるための実践的なアプローチを提供する。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、およびLLMの運用コスト削減に関心のある開発者向けの記事。
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>
Devin Reviewの指摘が鋭い理由を考察してみた
zenn.dev
- 「Devin Review」というAIコードレビューツールの指摘の質が高い理由を考察しています。 - Devin ReviewはPRの差分だけでなく、リポジトリ全体の文脈を理解していることが強みです。 - ソフトウェアエンジニア、特にコードレビューの質向上に関心のあるエンジニア向けです。
dely株式会社 たろう眼鏡
GitHub Copilot CLI、メインのAIモデルとは異なるAIモデルをセカンドオピニオンに使う「Rubber Duck」モード
www.publickey1.jp
GitHub Copilot CLIに、メインAIとは異なるAIをセカンドオピニオンとして活用できる「Rubber Duck」モードが実験的に導入されました。 この新機能により、開発者はコーディング計画から実装、デバッグまで、AIエージェントによる多角的なサポートを受けられるようになります。 本記事は、AIによるコーディング支援ツールの進化に関心のある開発者や、より効率的な開発手法を模索するエンジニア向けです。
Publickey jniino
日本語における Gemini 3.1 Pro と Gemini 3.1 Pro Deep Think の 数学・コーディング能力の進化
blog.google
Googleが発表したGemini 3.1 ProとGemini 3.1 Pro Deep Thinkは、汎用タスクと複雑な推論・数学・科学的発見に特化したAIモデルです。 特にDeep Thinkは、多段階の推論や高度な数学的問題解決能力の向上が期待されます。 この記事は、AI技術の進化に関心のある開発者、研究者、データサイエンティスト向けです。
グーグル合同会社 <name>Conglong Li</name><title>Research Scientist</title><department>Google DeepMind</department><company/>
Claude Code を並列で回す WezTerm ターミナル構成
zenn.dev
AIエージェントの進化により開発スタイルが変化し、VSCodeからWezTerm + Neovimに移行した経験について紹介します。 特にClaude Codeを中心としたターミナル構成と、日々の開発で活用している工夫に焦点を当てています。 バックエンドエンジニアやAIを活用した開発に興味のある方におすすめの記事です。
dely株式会社 s_hamabata
AI 搭載ツールが切り拓く、サステナブルなインフラとレポートの次なる潮流
cloud.google.com
・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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Luke Elder</name><title>Senior Lead, Sustainability Reporting</title><department></department><company></company>
エージェント型 AI の時代を支える Spanner のマルチモデルによる強み
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Wenzhe Cao</name><title>Group Product Manager</title><department></department><company></company>
AI リテラシーの新しい形: 学生デベロッパーを対象とした調査結果
cloud.google.com
• 学生デベロッパーを対象とした調査により、AIが学習パートナーとして活用されており、近道ではなく理解を深めるためのツールであることが明らかになりました。 • 学生たちはAIへの過度な依存を避け、学習プロセスを守るために意図的に境界線を設定し、AIの使いどころを見極めています。 • この調査結果は、AIを効果的に活用するには、カスタマイズ設定の試行、出力の検証、深い理解が必要なタスクではAIに頼りすぎないことが重要であることを示唆しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Steve Fadden, Ph.D.</name><title>UX Research Lead, Google</title><department></department><company></company>
AI 時代のオープン プラットフォーム: GKE、エージェント、OSS のイノベーションを KubeCon EU 2026 で披露
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Allan Naim</name><title>Director of Product Management GKE</title><department></department><company></company>
AIコーディングの精度を上げるために「お手本画面」を作ってみました
zenn.dev
- Android開発チームがAIコーディングの精度向上のため、「お手本画面」をデバッグメニュー内に作成しました。 - この「お手本画面」はプロジェクトの設計パターンをAIに参照させることで、生成コードの手直しを減らし、品質向上を目指すものです。 - AndroidエンジニアやAIを活用した開発に興味のあるエンジニア向けの記事です。
dely株式会社 kenzo
AIコーディングエディタ「Cursor 3」リリース。AIエージェントを中心に新たに構築
www.publickey1.jp
AIコーディングエディタ「Cursor」の最新版「Cursor 3」がリリースされました。 AIエージェントを中心に再構築され、VS Codeの拡張機能も利用可能です。 AIとの対話を通じてコード生成を支援するエディタに関心のある開発者向けの記事です。
Publickey jniino
初級者コースのように簡単: Vail Resorts がパーソナライズされたおすすめを自動化する AI アシスタントを構築した方法
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Jacob Walcik</name><title>Customer Engineer, Google</title><department></department><company></company>
AIを社会実装してきたパイオニア。佐々木新CSOがBABY JOBで目指す、「AI×子育て」の未来
note.com
AI技術の社会実装をリードしてきた佐々木氏が、子育て支援企業BABY JOBのCSOに就任。 AIと子育ての融合による、より良い社会の実現を目指す。 この記事は、AI技術の社会実装や子育て支援に関心のある層、経営層や戦略担当者向けです。
対話をビジネスの「資産」に変える。IVRy Data Hubが描く、対話データ活用を支える技術 Vol.02
note.com
本記事は、IVRyが開発した対話データプラットフォーム「IVRy Data Hub」について、その活用事例と「AI×人的資本経営」の可能性に焦点を当てています。 電話応対の自動化・効率化にとどまらず、通話・メールなどのコミュニケーションデータをビジネス資産に変える同プラットフォームの社内活用について、HRBPの視点から紹介します。 IT業界関係者、特にデータ活用や人的資本経営に関心のあるビジネスパーソンやマネージャー層に向けた内容です。
「キャリアに得かも」から始まった、CS担当がG検定を受けた話
note.com
・CS担当者がキャリアアップのためにG検定を受験した体験談 ・AI活用推進の一環で、G検定合格までの道のりを共有 ・CS担当者やAI分野に興味のあるエンジニア・担当者向け
Googleドライブ、AIによるランサムウェア検出と復元機能が正式版に。ランサムウェア検知能力が14倍向上と
www.publickey1.jp
Googleドライブのランサムウェア検知・復元機能が正式版となり、AIによる検知能力が14倍向上しました。 Windows/macOSデスクトップ版で利用可能で、リアルタイム検知と同期停止、バックアップからの復元が可能です。 セキュリティ意識の高いユーザー、データ管理を行うビジネスパーソン、IT管理者向けの記事です。
Publickey jniino
テクノロジーとクリエイティビティが共に作る未来に向けて
blog.google
生成AIの台頭は、ユーザー、クリエイター、クリエイティブ産業に大きな可能性をもたらします。 Googleは、この技術を活用し、エコシステム全体で価値を創造することを目指しています。 この記事は、AI技術の進歩とそのクリエイティブ分野への応用に関心のあるすべての人々、特にクリエイターやビジネス関係者向けです。
グーグル合同会社 <name>Google Japan</name><title/><department/><company/>
(iOS) オンデバイスAIで、従量課金のAIコストを削減した話
zenn.dev
iOSアプリ「レシチャレ」では、レシートからOCRとAIで情報を抽出する処理をサーバーサイドからオンデバイスAIへ移行しました。 これにより、API利用料の増大という課題を解決し、従量課金コストの削減に成功しました。 本記事は、iOS開発者やモバイルアプリ開発者、機械学習のコスト削減に関心のあるエンジニア向けです。
dely株式会社 kaikai
#Fukuoka_33tech vol.4 ~AI × Mobile開発編~
sansan.connpass.com
「AI × Mobile開発」をテーマにした技術イベントの告知です。 モバイル開発におけるAIの最新活用事例や、現場エンジニアによる実践的なトークが中心です。 AIをモバイル開発にどう組み込むかに関心のあるエンジニア、他社の事例や失敗談を聞きたい方、同領域のエンジニアと交流したい方におすすめです。
AI を使用して Power BI セマンティック モデルを作成・編集する 2 つの方法
qiita.com
Power BIのDAXクエリビューでCopilotを活用し、セマンティックモデルのメジャー作成を効率化する方法を紹介します。 AI（Copilot）を用いて、メジャーのたたき台作成やDAXクエリの生成・説明を行うことができます。 データサイエンティスト、Power BIユーザー、AI活用に興味のあるエンジニア向けの記事です。
日本マイクロソフト株式会社 ayumito
AI インフラストラクチャとしての Kubernetes: Google Cloud、llm-d、CNCF
cloud.google.com
- 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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abdel Sghiouar</name><title>Senior Cloud Developer Advocate</title><department></department><company></company>
マイクロソフト、Azure Skills Plugin公開／AWS、Agent Plugins for AWS公開／AIがブラウザを自動操作「Browser Use CLI 2.0」、ほか。2026年3月の人気記事
www.publickey1.jp
2026年3月の人気記事トップ3を紹介する記事。 ・マイクロソフトのAzure Skills Plugin、AWSのAgent Plugins for AWS、AIによるブラウザ自動操作「Browser Use CLI 2.0」などが話題。 ・ITエンジニア、特にインフラ、機械学習、アーキテクト、プロダクトマネジメントに関心のある技術者向け。
Publickey jniino
【Sansan × IVRy】NLP2026 参加報告会
sansan.connpass.com
SansanとIVRyが共催するNLP2026のアフターイベント参加報告会。 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加報告LTや、自然言語処理に携わる人々との情報交換・交流を目的とする。 自然言語処理の研究者・エンジニア、SansanやIVRyに興味のある学生・社会人におすすめ。
DRA: 動的リソース割り当てが切り開く Kubernetes デバイス管理の新時代
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Bo Fu</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company>
分散 AI エージェントの構築
cloud.google.com
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。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Amit Maraj</name><title>AI Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
2030年までに、1兆個のパラメータを持つLLMの推論コストが90％以上削減される、ガートナーが予想
www.publickey1.jp
- 2030年までに、1兆パラメータを持つ大規模言語モデルの推論コストが90%以上削減されるとガートナーが予測。 - コスト削減は、半導体・インフラの効率向上、モデル設計革新、チップ利用率向上、推論特化シリコン増加、エッジデバイス応用などの複合的技術改善による。 - 大規模言語モデルのコスト削減動向と、その背景にある技術的進歩に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、リサーチャー向け。
Publickey jniino
LINEヤフー Development with Agents Meetup #3
lycorptech-jp.connpass.com
・AIエージェントの開発・運用フェーズにおける変化と実践事例を共有するミートアップ。 ・AIエージェントの制御、Context Engineering、Slack MCPを活用した運用改善、テストへの応用について掘り下げます。 ・AIエージェントと共に開発する時代の設計・運用・組織展開のヒントを得たいエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード向け。
ドキュメントを「AIのコンテキスト」に変える！ 新規プロダクト開発におけるAI活用改善サイクル
speakerdeck.com
「Sansan Data Intelligence」という新プロダクトのエンジニア向け採用説明会が開催されます。 このイベントでは、AI技術を活用した新規プロダクト開発における改善サイクルについて、具体的な事例を交えながら解説します。 AI技術に興味のあるエンジニアや、プロダクト開発の最前線に携わりたい方におすすめです。
AIスクラムチームにセキュリティ監査がやってきた
qiita.com
AIエージェントのみでスクラムを回す試みに、外部監査の要素が追加されました。 監査役の登場と、監査に必要な7つのスキルが導入されています。 認証不要のシステムをどう評価するかという実験的な側面も持ち合わせています。 この記事は、AI開発やアジャイル開発、プロジェクト管理、セキュリティに携わるエンジニアやマネージャー向けです。 特に、AIを活用した開発プロセスや、その評価・監査に関心のある読者におすすめです。
日本マイクロソフト株式会社 shyamagu