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
estie社が開催するエンジニアナイトでは、AI戦略、外資ITからの転職、M&A後のエンジニア組織のあり方について、同社の代表取締役やCTO、エンジニアが語ります。 - estieのAI戦略や不動産DXの取り組みに関心のあるエンジニア - スタートアップへのキャリアチェンジやM&A後の組織統合に技術的関心のあるエンジニア - Web系、データ系、AI系のエンジニアで、最新の技術動向やキャリアパスについて情報収集したい方
・AI活用の試行錯誤を組織の資産として積み上げるための方法論と実践事例を紹介するオンラインイベント。 ・生成AI導入における「定着しない」「同じ課題に直面する」といった課題に対し、判断の背景や試行錯誤のプロセスを記録・再利用する重要性を説く。 ・AI活用を組織に浸透させたいエンジニア、推進担当者、マネージャー、CTO/技術リーダーなど、AI活用の仕組み化や組織展開に悩むすべての人におすすめ。
- Azure AI Foundry/Servicesのモデルデプロイメントが、月間トークン超過により2026年1月15日プレビュー版から自動停止する。 - この自動停止を回避するため、Foundry、アラート、Logic Appsを連携させた自動一時停止の仕組みを実装した。 - AzureのAIサービス利用におけるコスト管理や運用に関心のあるエンジニアやインフラ担当者向け。
Azure AI FoundryのPause APIについて解説。 デプロイ済みモデルの推論を一時停止する機能の実装方法。 Azureを利用している開発者、SRE、機械学習エンジニア向け。
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。
- 優秀なAI（LLM）でも、QAタスクになると期待外れのテストケースを生成することがある。 - 本稿では、AIが生成するテストケースの質に疑問を呈し、その理由を探求する。 - QAエンジニアや、AIのテストケース生成能力に関心のあるエンジニア向け。
AI時代におけるエンジニアの「自発性」と「課題解決力」の重要性について、アイスタイルのCTOへのインタビュー後編。 AIの進化が加速する中で、複雑な情報を整理し、真の課題を見つけ出す能力がエンジニアにとって不可欠となる理由を掘り下げます。 エンジニアリングマネージャー、テックリード、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、そして機械学習エンジニアを対象とした内容です。
AI時代の業務改革に焦点を当て、Claude CodeやClaude Designといった生成AIツールを活用した実践的なアプローチを紹介するオンラインイベント。 AIを個人の効率化ツールから業務プロセス進化の存在へと捉え直し、実務への導入・定着のヒントを提供する。 AIを自社業務に導入し効率化したい方、プロダクト開発をスムーズにしたい方、最新AIツールの連携方法を知りたいデザイナーや開発担当者におすすめ。
AIエージェントを活用し、リスクベースのアプローチで探索的テストを実行する方法について解説します。 暗黙的なテストの知見を形式知に変換し、テストの質と効率を高めるための考え方を紹介します。 QAエンジニア、テストエンジニア、およびAI技術を活用してテストプロセスを改善したいエンジニア向けの記事です。
Google I/O 2026で発表されたGoogle Cloudの最新イノベーションについて解説。 Gemini 3.5、Gemini Omni、Google Antigravity、Gemini Spark、Google Workspaceの新機能などが登場。 AIを活用した開発効率の向上、セキュリティ強化、業務効率化を目指す。 この記事は、Google Cloudの最新AI技術やプラットフォームの進化に興味のある開発者、エンジニア、プロダクトマネージャー、IT担当者向けです。
Google Cloud Next 2026における公共部門向けAIとエージェント活用事例の紹介。 Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterpriseアプリ、AIインフラ、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Taskforceなどの新技術と、NASA、米国戦争省、米国エネルギー省、オースティン市、米国運輸省などの導入事例を解説。 公共部門のリーダー、IT担当者、AI導入に関心のある担当者向けの記事。
Google Cloudは、AIエージェントが現実世界のデータにアクセスし、複雑な問題を自律的に解決できるようにするための、50以上のフルマネージドMCPサーバーの提供を開始しました。 これにより、AIエージェントはGoogle Cloudの巨大なエコシステムと連携し、エンタープライズレベルのセキュリティ、ガバナンス、オブザーバビリティを備えた一貫した開発者体験を得られます。 本記事は、Google Cloudのインフラ、データベース、サービス全般にわたるAIエージェントの活用方法と、Insta360の事例を紹介し、開発者やエンジニアがAIエージェントを活用して革新的なアプリケーションを構築することを促進します。
Google I/O 2026 で発表された Google AI Studio の進化について。 Androidネイティブ開発、Google Workspace連携、モバイルアプリなどが提供開始。 AI開発者、モバイル開発者、Google Workspaceユーザー向け。
Google I/O 2026で発表されたManaged Agent APIは、APIコール一つでLinux実行環境付きのカスタムAIエージェントを起動できるサービスです。 Markdown形式でのカスタム指示も可能で、開発者は容易にAIエージェントを構築・実行できるようになります。 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などが主な対象読者となります。
- 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。
Googleは、あらゆるインプットからあらゆるアウトプットを生成し、自然な会話で編集できるAIモデル「Gemini Omni」を発表しました。 このAIは、ユーザーが普段使っている言葉で直接指示を出すだけで、複雑なタスクを実行したり、コンテンツを生成したりすることが可能です。 AI技術の進化に関心のある開発者、研究者、プロダクトマネージャー、そしてAIを活用した新しい体験を求めるすべての人々にとって注目すべき発表です。
Google I/O 2026では、開発者がプロンプトから本番環境対応アプリケーションを迅速に開発できるよう、新しいツール群が発表されました。 Google Antigravityのアップデート、機能強化されたGemini API、Google AI StudioでのネイティブAndroidサポートが含まれます。 この発表は、AIを活用した開発ツールに関心のあるデベロッパーや、Googleの最新AI技術動向を追う人々にとって重要です。
Googleは「Google I/O 2026」にて、AI開発ツール「Antigravity」がKotlinによるAndroidアプリ開発を正式にサポートしたと発表しました。 これにより、Androidの最新技術を活用したアプリ開発が迅速化されます。 本記事は、Androidアプリ開発者、特にKotlinを使用する開発者や、AIを活用した開発に興味のあるエンジニア向けです。
Google I/O 2026では、AIをすべての人にとってより役立つものにするためのGoogleの取り組みが発表されました。 発表内容の詳細は、イベントの公式発表をご覧ください。 AI技術の進化と、それが一般ユーザーや開発者にどのような影響を与えるかに関心のあるすべての方。
Codex CLIの最新バージョン（rust-v0.129.0以降）で追加されたVimモードについて解説する記事です。 ・Vimモードの概要と基本的な使い方（`/vim`コマンドでのオン/オフ、Normal/Insertモードの切り替え、主要なVimコマンドの利用）。 ・Vimモードの利便性を高める設定（デフォルト有効化、ショートカット設定）やキーバインドの確認方法。 ・ターミナル中心で作業するVimユーザーが、AIへの指示入力の効率を向上させるための情報。 ・本記事は、Codex CLIのVimモードに関心のある開発者や、ターミナルでの作業効率を高めたいと考えているユーザーを対象としています。
GoogleがAI開発ツール「Antigravity 2.0」を発表。 AIエージェントがOSをゼロから開発し、Doomを実行するデモを披露。 AIによる開発効率と能力の高さをアピールしており、開発者やAI研究者、プラットフォームエンジニア向けの記事。
JSAI2026にてサイバーエージェントが開催する、学生向けのランチセッションイベント。 学生時代の研究経験を持つエンジニアが、入社後のキャリアや実際の業務内容についてパネルディスカッションや座談会形式で紹介。 学会限定インターンへの案内も予定されており、研究と実務の繋がりや企業でのキャリアパスを知りたい学生におすすめ。
Sansan Tech Talk @関西 vol.5では、「プロダクト開発」をテーマに、AI・データ活用を実サービスへ落とし込む方法、スケールする開発組織の作り方、アーキテクチャ選定の理由、技術的負債との向き合い方など、プロダクト開発のリアルが共有されます。 * AIやデータ活用を実際のプロダクト開発にどう適用しているか、技術的負債との向き合い方など、プロダクト開発の現場のリアルを共有するイベントです。 * 関西在住のエンジニア、大規模プロダクト開発や開発組織、チーム設計に関心のある方、またはSansanのプロダクト開発に興味のある方におすすめです。 * 当日はLT枠も用意されており、参加者同士でデータ活用の実践知を持ち寄る場となっています。
Google Kubernetes Engine (GKE)でノードの起動時間が最大4倍高速化され、コールドスタートのレイテンシが解消されました。これにより、AI推論などの需要変動が大きいワークロードにおいて、プロビジョニングの遅延によるオーバープロビジョニングや高コストなアイドル状態のノード維持が不要になります。 * AI推論やバッチ処理など、需要の変動が激しいワークロードにおいて、ノードの起動待ち時間が短縮され、応答性が向上します。 * インフラストラクチャのプロビジョニングロジックが再構築され、オーバープロビジョニングの削減とコスト効率の向上が期待できます。 * GKE Autopilotの対象ハードウェア（NVIDIA GPU、汎用コンピューティング）で利用可能で、設定変更なしで恩恵を受けられます。 この記事は、Google Kubernetes Engine (GKE) のノード起動高速化に関するアップデートについて、その技術的背景とメリットを解説しています。主に、GKE Autopilotを利用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AI/MLワークロードを運用する担当者向けの内容です。
AI技術と検索エンジンの強みを融合させた、AI検索の新たな時代についての発表です。 この進化は、より高度な情報検索体験を求めるあらゆるユーザーにとって興味深い内容です。 特に、AI技術の発展に関心のある方や、情報収集の方法に革新を求める方におすすめの記事です。
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。
Googleが最新AIモデル「Gemini 3.5」を発表。 最先端の知能と自律的な行動性を融合させたモデル。 機械学習エンジニア、リサーチャー、プラットフォームエンジニア向けの記事。
Google I/O 2026の最新情報として、Geminiエージェントがもたらす生産性向上について解説します。 AIを活用した新しい体験の紹介。 開発者、プロダクトマネージャー、AIに関心のあるすべての人々向け。
・AIアシスタント「Gemini」がエージェントとして進化。 ・24時間365日サポート、タスク実行を支援する「Gemini Spark」が登場。 ・AI技術の進化に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、AI開発者向け。
Linux Foundationは、AIエージェントとMCP（Model Con...）をテーマにしたイベント「AGNTCon + MCPCon Japan」を東京・渋谷で開催します。 このイベントは、オープンなAIエコシステムにおけるフラッグシップイベントとして、AIエージェントとMCP分野の開発者、コントリビューター、企業などが集まり、知見を共有する場となります。 AI開発者、機械学習エンジニア、プラットフォームエンジニア、研究者、およびAI技術に関心のあるすべての人々を対象としています。
Microsoft FoundryとAI Gatewayの設定と使用方法についての記事です。 AI Gatewayの進化を受けて、改めてその設定と利用方法を解説しています。 APIMをStandard V2で作成済みで、Foundryリソースの作成とModel gpt-5-miniのデプロイを前提としています。 この記事は、Microsoft AzureのAI関連サービスに関心のあるエンジニアや、AIゲートウェイの導入・活用を検討している担当者向けです。
・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
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。
・富士通は、法改正対応が必要な社会インフラソフトウェア開発における、長年の経験を持つエンジニアの「暗黙知」に依存する構造的な課題に対し、AIを活用した「AI-Driven Software Development Platform（AI-Driven SDP）」を開発・推進しています。 ・Google CloudのTech Acceleration Program（TAP）を活用し、Gemini CLIとの対話を通じて、暗黙知の体系的な言語化アプローチを確立。これにより、開発プロセスにおけるAIの活用精度が向上し、属人化していた業務の解決に繋がっています。 ・この取り組みは、AIを開発の主役と位置づけ、開発期間の短縮（3人月を4時間に）といった具体的な成果を上げており、今後はAIを活用して顧客の課題解決や社会課題の解決に注力していくことを目指しています。 この記事は、AIを活用したソフトウェア開発の課題解決や効率化に関心のあるエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロジェクトマネージャー、およびDX推進担当者向けです。
デルがローカルでAIエージェントを実行するための新製品群「Dell Deskside Agentic AI」を発表しました。 NVIDIAの最新GPUを搭載し、高性能なAI処理をデスクトップ環境で実現します。 AI開発者、データサイエンティスト、高度なAI処理を必要とする企業などが主な対象です。
AIを活用したリスクベースド探索的テストの実践方法について解説します。 LINEヤフーの開発者向けミートアップの登壇資料を元に、具体的なアプローチやメリットを紹介。 QAエンジニア、テストエンジニア、開発リーダー層向けの記事です。
・AIコーディングにおける「内訳」をSDD（ソフトウェア開発ドキュメント）の観点から解説する。 ・AIが生成したコードの品質や信頼性を評価・管理するための手法について触れている。 ・AIコーディングの導入を検討しているエンジニアや、AI生成コードの管理責任を持つ開発チーム向けの記事。
2026年5月8日に開催された「LINEヤフー Development with Agents Meetup #3」の発表資料。 LLMを活用した個人知識ベースの構築について。 LLM技術に関心のあるエンジニア、研究者、プロダクトマネージャー向け。
Google Cloudは、AIワークロードを加速するためのストレージイノベーションを発表しました。これには、パフォーマンスを大幅に向上させるCloud Storage Rapidファミリーや、AIエージェントとの連携を強化するSmart Storage、データ管理を効率化するStorage Intelligenceなどが含まれます。 この記事は、AIの進化に対応した高性能なストレージソリューションに関心のあるエンジニア、インフラ担当者、データサイエンティスト、およびITリーダーを対象としています。
日本大学が全教職員1万人を対象にGoogle AI Pro for Educationを導入し、教育DXを加速させる取り組みについての記事です。 - スケールメリットを活かしたデータ駆動型教育の実現を目指しています。 - AI活用による業務効率化と知的創造時間の創出、教職員のAIリテラシー向上を推進します。 - 成果や知見を社会全体へ還元することを目指しています。 この記事は、教育機関でのDX推進、AI技術の導入、データ活用に関心のある方々、特に教育関係者やIT戦略担当者、Google Cloudの活用事例を知りたい方々を対象としています。
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。
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。
- Google ClassroomでAIツール「Gemini」が日本語対応しました。 - これにより、英語以外の言語でもGeminiの機能を活用できるようになります。 - 主に対象となるのは、教育現場でGoogle Classroomを利用する教職員や生徒です。
BreuningerはGoogle CloudのAI技術を活用し、顧客が自身の写真でバーチャル試着できる「be your own model」機能を開発しました。 この機能により、オンラインでのファッション購入における「自分に似合うか？」という疑問を解消し、コンバージョン率と利益率の向上に成功しました。 この記事は、ファッション小売業界におけるAI活用や顧客体験向上に関心のあるビジネスリーダー、マーケター、プロダクトマネージャー、およびテクノロジー担当者向けです。
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。
Geminiにおける簡単なコンテキストエンジニアリングについての発表資料です。 AIモデルの能力を最大限に引き出すための手法について解説されています。 AI開発者、機械学習エンジニア、データサイエンティスト向けのコンテンツです。
GoogleはAIを活用し、TensorFlowからJAXへの大規模なモデル移行を6倍高速化するマルチエージェントシステムを開発しました。 このシステムは、Planner、Orchestrator、Coderエージェントが連携し、決定論的分析と「テスト＆修正」ループにより、複雑なコードベースの移行を自動化します。 本記事は、AIによるソフトウェア移行の効率化に関心のあるエンジニア、アーキテクト、テックリード向けです。
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。
AI技術の進化により、攻撃者は脆弱性の発見・悪用、マルウェア開発、情報操作、サプライチェーン攻撃など、サイバー攻撃の高度化・自動化を進めている。 Google Threat Intelligence Group (GTIG) は、AIが悪用されるだけでなく、防御側にとっても強力なツールとなり得ることを示している。 本記事は、サイバーセキュリティ専門家、AI開発者、インフラエンジニア、およびAIの脅威と対策に関心のあるすべての人々を対象としている。
- 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。
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。
Google Cloud Next Tokyo 2026の最新情報が公開されました。 AIエージェントとクラウド技術に焦点を当て、Geminiの活用法や最新トレンドを体験できるイベントです。 エンジニアからビジネスリーダーまで、生成AIとクラウドでビジネス変革を目指すすべての方におすすめです。
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。
- 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。
Google Cloudは、産業用ロボット大手のファナックと協業し、AI技術で同社の「フィジカルAI」を加速させることを発表しました。 これにより、GeminiなどのAI技術を活用し、自然言語での指示でロボットを制御できるようになり、製造業の自動化を推進します。 この記事は、製造業のDXやAI技術の応用に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、経営層向けの内容です。
- AnthropicとAWSが、AWS上でAnthropicのAIモデル「Claude」をフル機能で提供する「Claude Platform on AWS」を正式リリースしました。 - このプラットフォームにより、AWSユーザーはClaudeの最新機能に直接アクセスできるようになります。 - AI、クラウドインフラ、プラットフォームエンジニアリングに関心のある担当者向けの記事です。
Google Cloud Next '26 で発表された 260 件以上の新製品とイノベーションの包括的なまとめです。特に Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterprise アプリ、Google Cloud AI のインフラストラクチャ、Agentic Defense、Agentic Data Cloud、Agentic Taskforce など、エージェント時代の到来に対応するための Google の最新の取り組みに焦点を当てています。 この発表は、Google Cloud のユーザー、開発者、パートナー、IT リーダー、および AI およびクラウド テクノロジーの最新動向に関心のあるすべての人々を対象としています。 Google Cloud Next '26 で発表された 260 件以上の新製品とイノベーションの包括的なまとめであり、特にエージェント時代の到来に対応するための Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterprise アプリ、Google Cloud AI のインフラストラクチャに焦点を当てています。この発表は、Google Cloud のユーザー、開発者、パートナー、IT リーダー、および AI およびクラウド テクノロジーの最新動向に関心のあるすべての人々を対象としています。
カプコンは、Google Cloudと共同で、プレイテストの自動化など、エンタープライズにおけるエージェンティックAIの活用プラットフォームを構築しました。AIエージェントがゲームのバグ発見やデータ分析を支援することで、開発者は創造的な業務に集中できるようになります。 この記事は、AI技術、特にゲーム開発におけるAIエージェントの活用に関心のある、ITエンジニア、プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー、QAエンジニア、データサイエンティスト、およびAI研究者を対象としています。 ゲーム開発で培われたAI技術は、製造業や小売業など、他の産業における業務効率化や課題解決にも応用可能であることが示されています。
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。
・エンタープライズAI市場の現状と事業開発のリアルな現場に焦点を当てたトークセッションイベント。 ・AI事業やスタートアップでのキャリア、AI関連事業開発、プレイドやLayerXのプロダクトに興味がある人向け。 ・イベント後半には懇親会も用意されており、登壇者や参加者との交流も可能。
LegalOn Technologiesのグループ会社であるOn Technologiesが、営業遂行AI「DealOn」を発表しました。 本記事では、開発責任者へのインタビューを通して、AI駆動開発による短期間でのリリース、およびAIがエンジニアの役割をどう変えるかについて解説します。 プロダクトマネージャーや開発責任者、AI技術に関心のあるエンジニア、および営業DXに興味のあるビジネスパーソンに向けた内容です。
Google Cloudは、AI時代のセキュリティ課題に対応するため、AIを活用した新たなセキュリティソリューションとエージェント型防御を発表しました。 この発表は、Google Cloud Next '26で行われ、AIによる攻撃の高度化に対抗し、クラウドワークロードとAIアプリケーションを保護することに焦点を当てています。 この記事は、セキュリティ担当者、インフラエンジニア、およびAI技術の導入を検討している企業関係者向けです。
AI開発における特別なアーキテクチャは不要であり、0から1の開発で実践された設計原則とガードレールについて解説します。 AI開発の初期段階で考慮すべき点や、効果的な開発を進めるための考え方を示唆します。 AI開発の初期段階に携わるエンジニア、特にアーキテクトやプラットフォームエンジニア、機械学習エンジニア向けの記事です。
- タクシーアプリ『GO』のバックエンド開発現場における、生成AIの活用事例を紹介。 - インシデント対応や問い合わせ対応の改善、LLMによるバグチケット修正の試みなど、実運用に乗せるための技術選定や仮説検証の重要性を解説。 - 生成AIの導入に関心のあるエンジニア、特に現場での運用定着や実践的な取り組みに興味がある開発者や運用担当者向け。
新卒1ヶ月目のエンジニアが、AIをコーディング補助以上の業務活用に試行錯誤した経験談。 AI活用に興味はあるが、具体的な方法が分からない、またはコーディング補助以上の活用法を知りたい, Claude Codeを業務でどのように活用できるかの事例を探しているエンジニアにおすすめの記事。
AIエージェントの長期間タスク設計と実践知に焦点を当てた勉強会。 実サービス・プロダクトへのAIエージェントの組み込み、継続的な運用、評価、ワークフロー設計などの実践的な知見を共有。 AIエージェントを本番運用し、ユーザー価値につなげたいエンジニアやプロダクト関係者向け。
生成AIの進化は、単なる応答から自律的な実行へと急速に変化しています。この流れを受け、Google Cloud Japanはファインディ株式会社主催の「DevOps × AI Agent Hackathon 2026」に協賛します。本ハッカソンは、Gemini Enterprise Agent Platformなどを活用し、AIエージェントの企画・開発・デプロイ・運用までを一貫して体験する「つくる、まわす、とどける」をコンセプトとしています。 ・AIエージェント開発に興味があり、企画から運用まで一気通貫で学びたいエンジニア。 ・GeminiやGoogle Cloudを用いた実践的な開発経験を積みたい、またはチーム開発に挑戦したい個人・チーム。 ・DevOpsのプロセスをAIエージェント開発に適用し、実運用を見据えたプロダクト開発スキルを向上させたい方。
エージェント型AIの時代において、従来のインフラストラクチャでは対応が困難になっている現状を踏まえ、Google CloudはAIエージェントとエンタープライズワークロードを支えるための「クロスクラウド インフラストラクチャ」を発表しました。これは、コンピューティング、ネットワーク、データ、デジタル主権の4つの分野におけるイノベーションによって構成されています。 このニュースは、AI技術の進化に対応し、安全でスケーラブルなインフラストラクチャを構築・運用する必要がある、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、AI/MLエンジニア、アーキテクト、セキュリティ担当者などを対象としています。 Google Cloudは、AIエージェントの能力を最大限に引き出すための、高性能かつ安全な基盤構築を支援するソリューションを提供します。
AIコーディングツールの進化により、非エンジニアでもプルリクエストを作成できる時代になりました。 この記事では、このような状況下で、エンジニアが今後どのような役割を担うべきか、Claude Codeの活用事例を交えながら考察しています。 AIを使いこなすことで、エンジニアはより高度な問題解決や創造的な業務に集中できるようになる可能性を示唆しています。
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。
AIエージェント開発ツールの「Google Agent Studio」や、Amazon S3をファイルシステムとして利用する「Foundry Local」など、2026年4月に話題となった技術ニュースを紹介します。筆者は、古くなったJavaScriptコードの代替ライブラリへの置換や、XHTMLからモダンHTMLへの移行作業にAIツールを活用する事例を共有しています。 - AIツール活用による開発工数削減の可能性 - 最新技術動向のキャッチアップ - 過去のコード資産のメンテナンス この記事は、最新のAI技術や開発ツールの動向に関心のあるエンジニア、特にAIによる開発効率化や、レガシーコードのモダナイゼーションに取り組むフロントエンド、バックエンドエンジニア、インフラエンジニアに向けて書かれています。
Google Cloudは、ビジネスや業界向けの専門AIエージェントを「Gemini Enterprise」に統合し、「Agent Marketplace」を通じて提供開始しました。 これにより、パートナーが開発した高度なAIエージェントを安全かつ一元的に管理できるようになります。 IT管理者によるガバナンスと、従業員の生産性向上を両立させ、サイロ化されたAIエコシステムを解消することを目指しています。
Google Cloud TPU v6e上でvLLMを用いた大規模言語モデル(LLM)の推論環境構築ハンズオン記事。 DWS Flex Startによる効率的なリソース確保から、vLLMサーバーの起動、パラメータチューニング、INT8量子化、ベンチマークまでを解説。 - LLMの推論環境構築に関心のあるインフラエンジニア - Google CloudのTPUとvLLMの連携やパフォーマンスチューニングを学びたい方 - 大規模モデルの運用コストとパフォーマンスのバランスについて検討している方
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。
- Claude Code Maxのサブスクリプションプランを利用して、LLMを使った情報収集エージェントを構築した事例を紹介しています。 - このエージェントは、国内外のテックブログのトレンドを収集し、内容を要約して通知する機能を持っています。 - 技術的な詳細として、Claude Code Routines（スケジュール機能）を活用して、Cloud上でタスクを実行する仕組みについて説明されています。
AIの普及によりプロダクト開発の前提が変化していることを受け、AI時代におけるソフトウェアエンジニアリングとプロダクト開発について議論するイベント。 コード生成だけでなく、仕様定義、レビュー、検証、組織設計まで含めて、これからのプロダクトチームのあり方を見直す。 AIコーディングツールの導入や開発プロセス、組織設計まで含めて考えたいソフトウェアエンジニア、AI時代の役割変化をチームや組織の視点で捉えたいエンジニアリングマネージャー、プロダクト職、海外の議論を日本の現場に接続したい方におすすめ。
Google Cloudは、AIネイティブな「Agentic Data Cloud」を発表し、データベース機能を大幅に強化しました。これにより、AIエージェントがリアルタイムでデータを活用し、運用や分析を統合した新しいシステムを構築できるようになります。 - データベースとAIエージェントの連携を強化し、開発者体験を向上させる新機能が多数追加されました。 - レイクハウスとの統合やオープンソースへの取り組みにより、柔軟性と拡張性が向上しました。 - この記事は、Google Cloudの最新データベース技術に関心のあるエンジニア、アーキテクト、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向けです。