顧客に提供して見えたAIエージェント設計のリアル
speakerdeck.com
AI Agentを開発・提供する上でのデータ基盤の重要性について解説するイベント告知です。 AIエージェント設計における現実的な課題や、それを加速するためのデータ基盤について、具体的な事例を交えて登壇者が共有します。 AI開発やデータ基盤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です。
Google が 2026 年 Gartner® Magic Quadrant™ で会話型 AI プラットフォーム部門のリーダーに選出、ビジョンと実行能力が最高評価を獲得
cloud.google.com
GoogleがGartnerの会話型AIプラットフォーム部門で2年連続リーダーに選出され、ビジョンと実行能力で最高評価を獲得しました。これは、Gemini Enterprise for Customer Experienceを中心としたAIプラットフォームへの継続的な投資と、企業がAIをテストから本番環境へ大規模に移行する支援の成果です。 この記事は、カスタマーエクスペリエンスの進化と、AIエージェントが顧客の意図を理解し、企業システムと連携して行動することで、収益増加やコスト削減に貢献する可能性について解説しています。 対象読者は、AIを活用した次世代カスタマーエクスペリエンス構築を目指す企業の経営層、プロダクトマネージャー、エンジニアリングリーダー、およびマーケティング担当者です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ali Rana</name><title>Director of Product Management, Applied AI</title><department></department><company></company>
Data Selection via Optimal �Control for Language Models
speakerdeck.com
「Data Selection via Optimal Control for Language Models」というタイトルのNLP論文の勉強会イベント. 査読コメントまで踏み込んで論文を読み解きます. NLPや機械学習に関心のあるエンジニアや研究者向け.
Google Cloud で Claude を大規模に展開: エンタープライズ本番環境向けに構築された最先端の AI
cloud.google.com
Google Cloud上で最先端AIモデル「Claude」を大規模かつ本番環境で展開するためのソリューションが発表されました。マネージドインフラストラクチャ、グローバルなエンドポイント、組み込みのセキュリティとデータ主権、費用とパフォーマンスの最適化機能により、開発者はAI機能の開発に集中できます。 この記事は、Google Cloudのインフラストラクチャを活用してClaudeのような高度なAIモデルをエンタープライズレベルで効率的かつ安全に運用したいと考えているエンジニア、アーキテクト、および技術リーダーを対象としています。 Google CloudのマネージドサービスとClaudeのAI能力を組み合わせることで、複雑なインフラ管理の負担を軽減し、グローバル展開、セキュリティ、コスト効率に優れたAIソリューションの実現を目指す企業にとって有益な情報を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ivan Nardini</name><title>Sr. Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
AI Readyな開発環境の整え方
techblog.lycorp.co.jp
AI開発環境の構築方法についての記事。 * AI開発を始めるにあたって必要な環境設定について解説。 * 開発者、特にAIや機械学習に携わるエンジニア向け。 * 具体的なツールの紹介や設定手順に触れることで、実践的な知識を提供。
OpenTelemetryで作るAI基盤のGPUオブザーバビリティ
knowledge.sakura.ad.jp
この記事は、OpenTelemetryを用いてAI基盤におけるGPUのオブザーバビリティを構築する方法について解説しています。 AI基盤の運用において、GPUリソースの監視と可視化が重要であることを示し、そのための具体的な手法を提供します。 インフラエンジニア、機械学習エンジニア、プラットフォームエンジニア、SREを対象としています。
AIは、問題を消さない。ただ"別の場所"に押し出すだけ ── 12時間ハッカソンの気づき
lydesign.jp
AIによる開発時間の短縮は、問題解決の場所を移動させるだけで、根本的な解決にはならない。 AIの進化によって「作る」工程は効率化されたが、その結果、AIでは解決できない別の工程でボトルネックが生じ、渋滞が発生する。 この記事は、AIの活用を検討しているエンジニア、マネージャー、プロダクトオーナーなどが、AI導入に伴う新たな課題を理解し、より本質的な問題解決を目指すための一助となることを目的としている。
CodeMender プレビュー版の提供開始：ソフトウェアの脆弱性を検出および修正
cloud.google.com
Googleは、AIを活用したソフトウェアの脆弱性検出・修正ツール「CodeMender」のプレビュー版提供を開始しました。敵対的AIによる脅威に対抗するため、コードの修復を自動化し、AIでAIに対抗するマシンスピードの防御策を提供します。 ・AIによる脆弱性の自動検出、悪用可能性の検証、テスト済み修正コードの生成・適用までを自動化。 ・開発速度を維持しつつ、ゼロデイリスクを低減し、セキュリティライフサイクルを強化。 ・ソフトウェア開発者、セキュリティ担当者、テックリード、エンジニアリングマネージャー向け。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Clemens Viernickel</name><title>Director, Product Management, Cloud AI</title><department></department><company></company>
Gemini Enterprise Agent Platform のフルマネージド リモート MCP サーバーでエージェントをさらに迅速に構築
cloud.google.com
Google Cloud は、Gemini Enterprise Agent Platform のリモート MCP サーバーを発表しました。これにより、開発者は外部の AI エージェントを Google Cloud 環境内のリソースに安全かつ迅速に接続できるようになります。 このプラットフォームは、外部開発ツールと Google Cloud アーキテクチャを繋ぎ、Model Garden のモデル呼び出しやノートブック管理などを IDE から直接行えるようにします。 これにより、開発者はインフラストラクチャ接続の複雑さを解消し、価値創出までの時間を短縮できます。オープン スタンダードに準拠し、一元的なアセット管理と、IAM による強固なセキュリティが提供されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Louis Lin</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
Spanner のマルチモデル アーキテクチャでエージェントの時代を加速
cloud.google.com
Google Spannerは、AIエージェント時代に対応するため、リレーショナル、ベクトル、グラフ、全文検索などの複数のデータモデルを統合したマルチモデルデータベースとして進化しています。 この統合により、AIはより深いコンテキストで推論できるようになり、パフォーマンスと経済的価値が向上します。 本記事は、データベースエンジニア、プラットフォームエンジニア、AI/MLエンジニア、そしてGoogle Cloudを利用する開発者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vaibhav Govil</name><title>Director of Product Management, Databases</title><department></department><company></company>
企業向けでAIツールで成長率トップはAnthropic、アカウント数が最も多いのはMicrosoft 365。Oktaが調査結果を発表
www.publickey1.jp
Oktaの調査によると、企業におけるAIツールの利用状況が明らかになりました。 Anthropicは成長率でトップとなり、Microsoft 365はアカウント数で最も多く利用されています。 この調査結果は、企業でのAIツールの導入と普及の現状を示しています。 対象読者: - AIツールの導入を検討している企業の担当者 - AIツールの市場動向に関心のあるビジネスパーソン - 企業のIT戦略担当者
Publickeyjniino
Copilot Studio で非構造化データはどこまでナレッジになるのか【Part 2: New experience】
qiita.com
Copilot Studioで非構造化データをどの程度活用できるかを検証するPart 2の記事です。 前編のClassic experienceでの検証結果を踏まえ、今回はNew experienceにおける非構造化データのナレッジ化能力について解説します。 Copilot Studioの活用を検討しているエンジニアやデータサイエンティスト向けです。
日本マイクロソフト株式会社Isato-Hiyama
1つのLLMに聞き続けるのをやめて、Gemini・Claude・GPTを「討論・推敲・メタ認知」させるAgent Skillsを開発してみた
developers.cyberagent.co.jp
一つの大規模言語モデル（LLM）に依存せず、Gemini、Claude、GPTといった複数のLLMを連携させ、討論、推敲、メタ認知といった高度なタスクを実行する「Agent Skills」という新しい開発手法について解説します。 本記事は、AI開発者や研究者、または複数のAIモデルを効果的に活用して高度なAIアプリケーションを構築したいと考えているエンジニアやプロダクトマネージャー向けです。 複数のLLMを組み合わせることで、単一のLLMでは難しい、より複雑で創造的な問題解決やコンテンツ生成が可能になることを示唆しています。
AI時代こそ、スケールしないことをしよう -「作る人」から「なぜ作るか」を考える人へ / Do Things That Don't Scale in the AI Era — From How to Why
speakerdeck.com
AI時代においては、効率性や拡張性のみを追求するのではなく、あえて「スケールしないこと」に価値を見出すべきであるという提言。 AIに代替されにくい、人間ならではの価値、すなわち「なぜ作るか」という根源的な問いや、創造性、情熱といった要素に焦点を当てることの重要性を説く。 ・AI時代に求められるエンジニアの視点の転換 ・「なぜ作るか」という本質的な問いの重要性 ・人間ならではの価値を追求することの意義
PHP で AI エージェントを実装してみた
speakerdeck.com
PHP Conference Japan 2026での登壇資料。 PHPを用いてAIエージェントを実装した事例について解説。 PHPエンジニア、AI開発に興味のあるエンジニア向け。
Google Cloud で誰でも利用できるようになった AlphaEvolve で、より困難な課題も解決
cloud.google.com
Google Cloud が、アルゴリズムの最適化・発見エージェントである AlphaEvolve を一般提供開始したことを発表しました。AlphaEvolve は Gemini を基盤とし、これまで解決が困難だった課題に対し、AI を活用して最適なコードを生成します。BASF、Coolblue、FM Logistic など、様々な業界の企業が既に AlphaEvolve を活用し、サプライチェーン最適化、需要予測、倉庫内ルーティングなどで顕著な成果を上げています。Google 自身も、TPU 設計や Spanner のログ圧縮、コンパイラ最適化などで AlphaEvolve を活用し、インフラと科学研究を強化しています。AlphaEvolve を利用するには、シードプログラムと評価ツールを用意するだけで、コードベースの進化を始められます。 この記事は、AI を活用したアルゴリズム最適化に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、研究者、そしてGoogle Cloud の最新機能に関心のある技術担当者向けです。 AI によるアルゴリズム設計の未来と、Google Cloud が提供する強力なツールについての理解を深めたい方に最適です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Laurynas Tamulevičius</name><title>Staff AI Software Engineer, Google</title><department></department><company></company>
Google が「2026 IDC MarketScape for Worldwide Foundation Model Software」でリーダーに選出
cloud.google.com
Google がIDC MarketScapeの「Worldwide Foundation Model Software」でリーダーに選出されたことを発表する記事です。Googleは、エンタープライズ基盤に最先端の研究を統合し、信頼性、セキュリティ、予測可能性を重視した生成AIソリューションを提供してきました。特に、エージェントの時代を支える統合システム「Gemini Enterprise」は、ビジネスチーム向けのアプリと開発者向けのプラットフォームを提供し、複雑なビジネスワークフローの実行を可能にします。Gemini 3.5 Flashなどの最新モデルは、高速かつ多次元のインテリジェンスを持ち、エージェント開発やビジネスワークフローでの活用に適しています。 この記事は以下のような読者層を対象としています: * Google CloudのAI/MLサービスに関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー * 生成AIを活用したビジネスソリューションやエージェント開発に関心のある技術リーダー * 最新のAI基盤モデルとそのエンタープライズへの応用について情報収集したい方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP, Product Management, Gemini Enterprise</title><department></department><company></company>
最新 AI エージェント事例を厳選！ Gemini Enterprise で企業の業務を変える
cloud.google.com
- 2026年、Gemini 3.5 FlashやGoogle Antigravityの登場によりAIエージェント開発環境が進化。 - Gemini Enterpriseは、社内外データ連携、AIアシスタント、エージェント開発・運用・ガバナンス基盤を提供し、企業のAI活用を支援。 - 本記事は、AIエージェント開発・活用に関心のある企業担当者やエンジニア、経営層向けに、最新事例やGemini Enterpriseの解説を紹介。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
Cloud Run サンドボックスで AI 生成コードを安全に実行
cloud.google.com
Google CloudのCloud Runサンドボックス機能の公開プレビュー版が発表されました。この機能は、AI生成コードや信頼できないバイナリを、ホストアプリケーションやクラウド認証情報を危険にさらすことなく安全に実行するための、軽量で分離された実行環境を提供します。 主なユースケースとして、LLMコードインタープリタ、ヘッドレスブラウザ、ユーザー送信コードの実行が挙げられます。デプロイは簡単なフラグ追加で有効化でき、セキュリティはゼロトラスト原則に基づいています。 この機能は、AI開発者、バックエンドエンジニア、セキュリティ担当者、そして信頼できないコードを安全に実行する必要のあるすべての開発者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Greg Block</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
要件策定から本番環境への展開までの完全自動化を目指して96プロダクトのAI活用力を強化した話｜プロダクトのキーパーソン向け施策『AIナレッジ共有会』
developers.cyberagent.co.jp
・サイバーエージェントが96プロダクトでAI活用を強化した事例。 ・要件策定から本番展開までの自動化を目指し、AIナレッジ共有会を実施。 ・プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャー、ディレクターなど、プロダクト開発に関わるキーパーソン向けの施策について解説。
株式会社サイバーエージェントkataoka
Claude Codeを組織一括でシングルサインオン、チームや個人の費用上限設定、デフォルト設定など可能に、「Claude apps gateway for AWS/Google Cloud」登場
www.publickey1.jp
- AnthropicのAIコーディングエージェントClaude Codeが、組織での利用を容易にする新機能「Claude apps gateway」をAWS/Google Cloud向けに提供開始。 - シングルサインオン、費用上限設定、デフォルト設定の一括管理が可能になり、企業での導入・運用が効率化される。 - エンジニアリングマネージャー、コーポレートエンジニア、プロジェクトマネージャーなどが対象。
Publickeyjniino
AI を使うほど強くなる企業は何が違うのか？ 「トークン資本」と Learning Loop で育てる知の基盤
qiita.com
・AI活用で企業が成長する秘訣は、成果物だけでなく、AIとの継続的な学習ループ（Learning Loop）を構築し、「トークン資本」と呼ばれる知の基盤を育むことにある。 ・AIを使いこなす企業は、単なるツールとしてではなく、組織の知性を高めるための戦略的な投資としてAIを捉えている。 ・AIの進化と組織の成長を両立させたいアーキテクト、データサイエンティスト、経営層、プロダクトマネージャー向けの記事。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
Speech-to-Text Chirp 3 が asia-northeast1 で PERMISSION_DENIED になる原因
zenn.dev
Google Cloud Speech-to-Text V2のchirp_3モデルでasia-northeast1リージョンを利用する際に発生したPERMISSION_DENIEDエラーについて解説します。 特定プロジェクトでのみ発生するこの問題は、モデルの一般提供終了が原因である可能性が示唆されています。 Google Cloudのインフラや機械学習、プラットフォーム関連のエンジニア、およびプロジェクト管理者向けの記事です。
株式会社アルダグラムokenak
AIに「レビューして」はもう古い？「敵対的検証」のすすめ
zenn.dev
- AIへの指示方法が「レビューして」から「敵対的検証して」へと進化 - 敵対的検証は、課題を前提に反証を試み、判定と根拠まで提示させる手法 - この記事は、AIの能力を最大限に引き出し、より深い洞察を得たい開発者やプロダクトマネージャー向け
Copilot Studio で非構造化データはどこまでナレッジになるのか【Part 1: Classic experience】
qiita.com
Copilot Studioにおける非構造化データの知識化能力を検証する記事。 AIを活用し、データ生成から分析、記事化までを行ったプロセスを紹介。 AI、Copilot Studio、データ活用の担当者向け。
日本マイクロソフト株式会社Isato-Hiyama
AIに性能改善をさせたけど、 実は何も分かっていなかった話/ai-performance-improvement_link-and-motivation
speakerdeck.com
AIによる性能改善を試みたものの、そのメカニズムや効果を十分に理解していなかったという経験談。 ・AIの活用は進んでいるが、その裏側での理解が追いついていない現状。 ・技術選定や導入における盲点や課題。 ・エンジニアやマネージャーがAIとの向き合い方を再考するきっかけとなる内容。
オープンソースLLM(gpt-oss)がちょっと熱くなっている話
engineerteam.note.jp
・オープンソースLLM「gpt-oss」の現状と可能性について解説しています。 ・社内LT大会での発表を元にした連載記事です。 ・LLMやAI開発に関心のあるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。
実践！既存 Project への AI-Driven Development 適用〜 一ヶ月で Project 唯一のフロントエンドエンジニアを作り出せ〜
speakerdeck.com
本記事は、既存のプロジェクトにAI駆動開発を適用し、短期間でフロントエンドエンジニアを育成する実践的な手法について解説しています。 AIを活用して開発プロセスを効率化し、チームの生産性を向上させるための具体的なステップや事例を紹介。 フロントエンドエンジニア、プロジェクトマネージャー、AI導入に関心のある開発者向けの内容です。
AIが実装を自走する時代の認知負債との戦い
speakerdeck.com
AIが実装を自走する時代の「認知負債」との戦いについて解説します。 LINEヤフー Developer Meetupでの発表資料で、AI駆動開発の実践的な内容です。 AI開発やプロダクトマネジメントに携わるエンジニアやマネージャー向けの記事です。
AIと1000本ノックしてたどり着いた、最速のプロダクト開発 ～toC向けAIエージェントUXを、動く選択肢とAIキャパシティで設計する～
speakerdeck.com
AIプロダクト開発者が、toC向けAIエージェントのUX設計について、AIとの連携による高速なプロダクト開発手法を解説します。 動く選択肢とAIキャパシティを考慮した設計アプローチが示されます。 AI開発の現場で実践されている「AI Driven Development」に興味のあるプロダクトマネージャー、ディレクター、テックリード向けの資料です。
個人でのAI活用の次に必要なものは何か──LINEヤフーでAIDD Workshopを開催して見えた、組織導入の条件
techblog.lycorp.co.jp
・個人でのAI活用から一歩進み、組織としてAIを導入・活用するための条件や課題について解説。 ・LINEヤフーでのAI活用スキル向上ワークショップの事例を基に、組織導入のポイントを考察。 ・AIの組織導入に関心のあるエンジニア、マネージャー、プロダクト担当者向け。
レポート: 83%の組織がエージェント型 AI に対応するためにインフラストラクチャのアップグレードを必要としている
cloud.google.com
AIエージェントの台頭により、多くの組織でインフラストラクチャのアップグレードが必要となっています。特に、従来のインフラでは対応できない「推論税」や「エージェントの乱立」といった課題が浮上しています。これに対し、フルイドコンピューティング、一元化されたガバナンス、統合データレイヤ、ハイブリッドマルチクラウド、エッジAI、そしてエネルギー効率の高いハードウェアが解決策として提示されています。Google Cloudは、これらの課題に対応するためのAI最適化された統合インフラストラクチャを提供し、フィジカルAIの時代への移行を支援します。 この記事は、AIエージェントの導入を検討しているITリーダー、インフラストラクチャ担当者、およびAI戦略を策定する担当者向けです。 AIエージェントの普及に伴うインフラの課題と、それを克服するためのGoogle Cloudのソリューションについて解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Drew Bradstock</name><title>Sr. Director, Product, Orchestration & Kubernetes</title><department></department><company></company>
エージェントでギアを上げる: ソフトウェア定義車両のセキュリティを確保
cloud.google.com
- 自動車業界がソフトウェア定義車両（SDV）への移行を進める中、Google CloudとValtechは、AIとエージェントを統合した「Nexus SDV」プラットフォームを発表しました。 - Nexus SDVは、Google Cloud上で構築され、AIを活用して車両のテレメトリーデータをリアルタイムで分析し、コスト削減と高度な車両インテリジェンスを実現します。 - このプラットフォームは、多層防御セキュリティモデルを採用し、安全かつスケーラブルなSDVのライフサイクル管理を可能にする開発者向けオープンソースソリューションです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vesselin Tzvetkov</name><title>Senior Cybersecurity Advisor, Office of the CISO</title><department></department><company></company>
さくらのクラウドで、3つの国内開発された大規模言語モデルの試用を開始、デジタル庁がガバメントAI「源内」用に評価
www.publickey1.jp
デジタル庁が、さくらのクラウド上で国内開発された3つの大規模言語モデル（LLM）の試用を開始しました。 これは、行政AI「源内」に活用するLLMの評価を目的としており、NTTデータ「tsuzumi 2」や富士通「Takane 32B」などが評価対象です。 本記事は、AI開発、インフラ、データサイエンスに関わるエンジニアや、行政DXに関心のある層に向けた内容です。
Publickeyjniino
GitHub Agentic Workflows を AI& inference 上の安価なオープンモデルで動かしてみた
qiita.com
GitHub Actions上でAIワークフローを安価に動かす方法について解説します。 高価なフロンティアモデルの代わりに、より安価なオープンモデルをAI&inference上で利用する可能性を探ります。 AI開発者やインフラエンジニア、コストを抑えたいリサーチャー向けの記事です。
Qiita株式会社tomoasleep
ビズリーチが挑む「AIカンパニーへの変革」。CTO・外山が語る、AIを前提にした組織とプロダクトの再構築構想。
blog.visional.inc
- ビズリーチは、キャリアインフラになるというビジョンの実現のため、AIを前提とした「AIカンパニーへの変革」を進めている。 - この変革は、組織とプロダクトの再構築を通じて、顧客への価値提供のスピードと質を向上させることを目的としている。 - 本記事では、CTOがAIカンパニーへの変革の進め方、そこから得られた学び、そして顧客に届けたい価値について語る。
AI 時代に増え続ける「作業状態の管理負荷」を、GTD × AI エージェントで軽くする
techblog.lycorp.co.jp
- AI技術を活用して、増え続ける「作業状態の管理負荷」を軽減する方法について解説します。 - GTD（Get Things Done）の考え方とAIエージェントを組み合わせることで、効率的なタスク管理と生産性向上を目指します。 - ソフトウェア開発者やプロジェクトマネージャー、AI技術に関心のある方々に向けて、実践的なアプローチを提示します。
AI エージェント事例アワード開催！ 指示するから、自律する AI へ。
cloud.google.com
AIエージェント事例アワードが開催され、指示から自律へと進化するAIの活用事例を募集します。 ビジネスの変革や日々の業務効率化に貢献する革新的な取り組みが対象です。 AI開発者、プロダクトマネージャー、マーケター、ビジネスリーダーなど、AIの活用に関心のあるすべての人に向けた情報です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
Tips: Open Code ReviewをGitHub Actions上で実行する際、severity high以上のもののみを指摘させるようにする
qiita.com
この記事は、Alibaba製のAIコードレビューOSS「Open Code Review」をGitHub Actions上で利用する際のTipsを紹介しています。 具体的には、コードレビューで検出される指摘のうち、重要度（severity）がhigh以上のものだけを通知・指摘させる方法について解説しています。 対象読者は、CI/CDパイプラインでコードレビューを自動化したいバックエンドエンジニアや、コード品質の向上に関心のある開発者です。
Qiita株式会社getty104
Fabric Data Agentの分析結果をFlintで可視化する
qiita.com
Microsoft Researchが開発したFlintを用いて、Microsoft Fabric Data Agentの分析結果を可視化するデモアプリを紹介します。 AIエージェントによる可視化に適したFlintの仕組みについて解説します。 データサイエンティストや機械学習エンジニア、AI開発に関心のあるエンジニア向けの技術記事です。
日本マイクロソフト株式会社matayuuu
Google AI Studio のスターター ティアの解説
cloud.google.com
Google AI Studioのスターターティアは、開発者が支払い情報なしで、数分でプロトタイプを公開できるようにする無料サービスです。 Cloud Run、Firebase Authentication、Cloud Firestore、Cloud SQL for PostgreSQLが事前構成済みで提供され、Googleアカウントさえあれば利用可能です。 AIエージェントがコード生成からデプロイまでをサポートし、プロトタイピングから本番環境へのスムーズな移行を可能にします。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Karl Weinmeister</name><title>Director, Developer Relations</title><department></department><company></company>
GPT-5.6 は何が変わった？ Luna / Terra / Sol の違いと実務での選び方
qiita.com
GPT-5.6のアップデート内容、Luna、Terra、Solといったモデルの違い、そして実務での最適なモデルの選び方について解説します。 新モデルが登場するたびに、どのモデルを採用すべきか迷う技術者向けの記事です。 アーキテクトやテックリードが、最新のGPTモデルを理解し、プロジェクトに最適なものを選択するためのガイドとなります。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
Yahoo! JAPANアプリ「AIピックアップ」で再設計した「情報との出会い方」
lydesign.jp
- Yahoo! JAPANアプリの新機能「AIピックアップ」は、ユーザーが情報過多で必要な情報を見逃す問題を解決するために開発されました。 - 生成AIを活用し、SNSの情報をもとにユーザーの興味や予定に合わせたイベント情報などを提供します。 - 情報との出会い方を見直し、ユーザー体験の向上を目指しています。
AIで僕らは本当に頭を使わなくなったのか？【MITの脳波研究参照】
qiita.com
AIの進化により、人間が思考する機会が減少しているのではないかという疑問を投げかける記事。 MITの脳波研究を引用し、AIへの依存が人間の認知能力に与える影響を探求する。 AIを日常的に利用する全ての人々、特に自身の思考力や創造性について考えるきっかけを求めている人向け。
Qiita株式会社tsubasa_k0814
【プロジェクトを成功に導く！】AIを活用したサイト制作のポイントとは？
blog.nijibox.jp
AIを活用したウェブサイト制作を成功させるための実践的なポイントを解説しています。AIの生成する情報に振り回されず、人間が判断軸を持ち、組織の体制に合わせてAIの活用度を調整することの重要性を説いています。武蔵野銀行の事例を交え、AIを思考パートナーとし、情報構造を最適化し、効率化で生まれた時間を品質改善に充てることで、コンバージョン向上と表示速度改善を両立させた方法を紹介しています。 - Webサイトやアプリの改善・運用に携わるPdMやサービス責任者。 - AI技術をビジネス成果につなげる方法を模索している担当者。 - 組織でのAI活用における課題と、その解決策に関心のある方。
株式会社ニジボックスshibakuki.sumire
日立「Gemini Enterprise 活用コンテスト」開催レポート ― 112 件の応募から選ばれた、現場を変える 10 の AI エージェント
cloud.google.com
日立製作所が開催した「Gemini Enterprise 活用コンテスト」のレポート。 社内公募で112件の応募があり、現場の課題解決に特化した10のAIエージェントが発表された。 IT、ソフトウェア開発、業務効率化に関心のあるエンジニアやマネージャー向けの記事。
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>
AlloyDB AI 関数 - 革命的なパフォーマンス向上と費用削減を実現
cloud.google.com
* AlloyDB に、Gemini のインテリジェンスを直接適用できる新しい AI 関数が追加され、データ処理のパフォーマンスが劇的に向上し、コストが削減されました。 * ai.generate、ai.summarize、ai.analyze_sentiment などの関数により、非構造化データの分析や要約が容易になり、ai.if の最適化により、処理速度とコスト効率がさらに向上しました。 * この進化は、AI ネイティブなデータベースとしての AlloyDB の能力を強化し、開発者がよりインテリジェントなアプリケーションを迅速に構築できるよう支援します。 このアップデートは、Google Cloud のデータベースソリューションに関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、およびプラットフォーム管理者にとって特に価値があります。AI 機能とパフォーマンスの向上に関心のある技術リーダーや意思決定者にも役立ちます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pushkar Khadilkar</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
GKE で Ray Serve LLM をスケーリング: デベロッパー エクスペリエンスを損なうことなくパフォーマンスを向上
cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE) と Ray Serve を連携させ、LLMサービングのパフォーマンスを大幅に向上させる方法についての記事です。HAProxyインテグレーション、直接トークンストリーミング、vLLM用Rayエグゼキュータバックエンドといったアーキテクチャ最適化により、スループットを最大5倍、レイテンシを1/8に改善しました。 - LLMサービングのパフォーマンス向上を目指す開発者・エンジニア - Google Cloud (GKE) と Ray Serve を活用して、スケーラブルなLLM推論基盤を構築したいチーム - 最新のAIハードウェアを活用し、効率的なモデルサービングを実現したい方
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Seiji Eicher</name><title>Software Engineer, Anyscale</title><department></department><company></company>
AI 時代で変わるソフトウェア開発の役割
qiita.com
・AI技術、特にLLMがソフトウェア開発の現場でどのように活用されているか（コード補完、ドキュメント作成など）を具体例を挙げて解説しています。 ・AIの進化に伴い、ソフトウェア開発者の役割がどのように変化していくのか、その未来像を示唆しています。 ・AI時代におけるソフトウェア開発者のキャリアやスキルセットについて関心のあるエンジニア、マネージャー、テックリード向けの記事です。
Qiita株式会社Adacchi3
Agent Skills自動最適化の研究、中身はほぼ深層学習の訓練ループだった
zenn.dev
• 「Agent Skills」におけるスキル自動最適化の研究動向を紹介しています。 • この研究は、深層学習の訓練ループに類似した構造を持つことが明らかにされています。 • AI開発者や研究者、特にエージェント開発や深層学習の実装に関心のある読者向けです。
株式会社LayerX223
noteのレコメンド開発を支えるAIエージェント活用
engineerteam.note.jp
note株式会社のAIプラットフォームエンジニアが、同社のレコメンド開発におけるAIエージェントの活用事例について解説しています。 AI Engineering Summit Tokyo 2026での発表内容を基にしたもので、AIエージェントがどのようにレコメンド機能の開発を支えているかが語られています。 対象読者は、AI技術やレコメンドシステム開発に関心のあるエンジニアやデータサイエンティストです。
Gemini Omni Flash と Nano Banana 2 Lite が圧倒的なスピードと費用対効果をもたらす
cloud.google.com
Googleは、Gemini Enterprise Agent Platformに、高速・低コストな画像生成・編集モデル「Nano Banana 2 Lite」と、高品質な動画生成・編集モデル「Gemini Omni Flash」の2つの新モデルを発表しました。 これらのモデルは、クリエイターや開発者がアイデアを迅速に形にし、アプリケーションやワークフローに統合することを支援します。 AIによる画像・動画生成・編集の分野で、スピードとコストパフォーマンスを重視するデザイナー、マーケター、AI開発者、プロダクトマネージャー向けの発表です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP, Product Management, Cloud AI</title><department></department><company></company>
プロンプトを長くしたら token 効率が上がった話を読む - VS Code x GPT-5.5 の 2 週間 A/B テスト
qiita.com
・プロンプトを長くすることで、GPT-5.5のトークン効率が向上したというA/Bテストの結果を報告しています。 ・VS Codeを利用し、2週間にわたるテストで具体的な効果を検証しました。 ・AIツールの活用において、プロンプト設計の重要性を再認識したいエンジニアやアーキテクト向けの記事です。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
Visual Studio Code、従量課金制になったGitHub Copilotの使用料を表示可能に（訂正あり）
www.publickey1.jp
- Visual Studio CodeにGitHub Copilotの従量課金制における費用表示機能が追加されました。 - 2026年6月から、AIチャットやAIエージェント利用時のトークン数に応じた従量課金が導入されるため、利用者は費用を把握しやすくなります。 - 開発者、特にGitHub Copilotを頻繁に利用するユーザーや、コスト管理に関心のあるエンジニア向けの記事です。
Publickeyjniino
BigQuery の AI.AGG 関数で全体像を把握し、傾向を分析する
cloud.google.com
BigQueryの新しいAI.AGG()関数は、SQLクエリ内で自然言語の指示を与えるだけで、数百万行の非構造化データやマルチモーダルデータを要約・分析できます。 システムログや商品カタログ、画像データなど、多様なデータソースからの洞察抽出を可能にします。 この関数は、データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、機械学習エンジニアなど、大量のデータを効率的に分析・活用したいと考えている開発者やアナリストを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Alicia Williams</name><title>Developer Advocate</title><department></department><company></company>
事業開発における AI ネイティブ化にまず必要なことを考えてみる
qiita.com
・AIの企業活用が広がりを見せており、帝国データバンクの調査では約35%の企業が活用。 ・活用企業の約87%が何らかの効果を実感している。 ・本記事は、事業開発におけるAIネイティブ化について、まず何が必要かを考察する。 この記事は、事業開発担当者、プロダクトマネージャー、経営層、AI導入を検討しているビジネスパーソン向けです。
Qiita株式会社yatabekei
Gemini Embedding 2で作るネイティブマルチモーダルRAG
developers.cyberagent.co.jp
- Gemini Embedding 2を活用した、ネイティブなマルチモーダルRAG（Retrieval Augmented Generation）の構築方法を解説する記事です。 - RAGシステムに画像などの複数モダリティの情報を組み込み、より高度な応答生成を目指します。 - 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、AI開発に興味のある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
Alphaevolve で分子発見を 4 倍に高速化した Schrödinger の事例
cloud.google.com
Schrödinger社は、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、分子発見における計算化学のボトルネックとなっていたエバルト総和法を最適化しました。これにより、分子スクリーニングの速度が4倍向上し、創薬、触媒設計、材料開発のサイクルを大幅に短縮する可能性が示されました。 この記事は、機械学習、特に分子シミュレーションにおけるAIの応用に関心のある研究者やエンジニア、また、Google CloudのAI技術を活用して研究開発を加速させたいと考えている企業担当者向けです。 AlphaEvolveによるコード最適化は、計算化学分野におけるAIの革新的な可能性を示しており、今後の科学技術の進歩に貢献することが期待されます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Anant Nawalgaria</name><title>Group AI Product Manager & Engineer, Google</title><department></department><company></company>
New Relic MCPの回答精度を向上させるプロファイルのご紹介
qiita.com
AI開発を加速させるNew RelicとAI IDE Kiroの連携について、Kiro向け公式プラグイン「New Relic kiro power」の公式リポジトリを確認しながら、KiroとNew Relicの連携による機能について解説する記事です。 ・New RelicとAI IDE Kiroの連携強化によるAI駆動型ソフトウェア開発の加速 ・Kiro向け公式プラグイン「New Relic kiro power」の機能紹介 ・開発者、特にAIやソフトウェア開発に携わるエンジニア
New Relic株式会社seamoooooo
AI時代でも楽しくエンジニアリングするには
speakerdeck.com
AI時代においてもエンジニアリングの楽しみを見出す方法について解説します。 AIの進化によって変化するエンジニアリングの役割を理解し、人間ならではの創造性や問題解決能力を活かすことの重要性を説いています。 AIをツールとして活用し、より高度で創造的なエンジニアリングを目指したいエンジニア全般、特にAIの活用やキャリアパスに悩むエンジニアやテックリード、マネージャー層向けです。
AIDLC_ヤフーショッピングの取り組み
speakerdeck.com
ヤフーショッピングにおけるAI-DLCの取り組みについて解説した資料。 - 7月1日に開催されたJAWS-UG AI-DLC #01での発表内容。 - AI技術を活用したショッピング体験の向上や業務効率化を目指す内容。 - 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト向け。
個人の発見を、組織の知恵に ― 生成AI活用を、"探索"から "組織の仕組み"へ
blog.kinto-technologies.com
- 個人の生成AI活用による発見を、組織全体の知恵へと昇華させるための方法論を解説。 - 「探索」フェーズではトークン消費の最大化を通じて試行錯誤を促し、「実装」フェーズではAgent Skillによる手順化で組織への定着を図る。 - 生成AIの活用経験が浅い企業や、個人レベルの活用から組織レベルへの拡大を目指す企業、エンジニアリングマネージャーやテックリード層が対象。
AI活用でGitHub Actionsのコストが増加。EKS×ARCでSelf-Hosted Runnerを構築してみた
zenn.dev
AI活用によりGitHub Actionsのコストが増加したため、EKS上にSelf-Hosted Runner(ARC)を構築し、コスト最適化を試みた事例。 - GitHub Actionsのコスト増加とその要因（AI活用）。 - EKSとActions Runner Controller(ARC)を用いたSelf-Hosted Runnerの構築方法。 - コスト最適化のPOC（概念実証）として実施。
株式会社ログラスshin1988
お客様とのコラボレーションが切り拓く、Model Armor による生成 AI セキュリティの未来
cloud.google.com
Google Cloud は、顧客との協働を通じて生成 AI セキュリティサービス「Model Armor」を改善した事例を紹介します。顧客との技術スプリントを通じて、開発者の実際の利用状況を把握し、ドキュメントの不足や設定の難しさといった課題を特定しました。これにより、コピー＆ペースト可能なコードサンプル追加、信頼レベルのマトリクス導入、インテグレーションガイドの更新、技術ドキュメントの拡充など、実用的な改善が行われました。 この記事は、Google Cloud の生成 AI サービス開発者、セキュリティ担当者、およびそれらのサービスを利用する開発者やエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Leonid Yankulin</name><title>Senior Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
「3年後に何も残らないAI投資」を避けるには？ 松尾研究所と考える「AI資産」の作り方｜Blog｜Goodpatch グッドパッチ
goodpatch.com
・AI投資における短期的なPL思考から、中長期的な「AI資産」構築を目指すBS思考への転換の重要性を解説。 ・AIアプリケーションだけでなく、自社データや暗黙知の活用を支える仕組み作りが競争力の源泉となることを指摘。 ・AIプロジェクトの失敗率やタスクに応じたAIへの期待度を踏まえ、実用的なAI活用に向けた具体的なアプローチと進め方を紹介。
株式会社グッドパッチ天野夏海
Looker の新しい Explore と結合クエリのご紹介
cloud.google.com
Looker ExploreがAI機能を統合し、インターフェースを刷新しました。 - 自然言語でのデータ分析を可能にするAIアシスタント（インサイトアシスタント、式アシスタント）が導入されました。 - UIがモダン化され、カスタマイズ可能なワークスペース、コンテキストメニュー、ビジュアルピボットなどの機能が追加されました。 - 結合クエリ機能も再設計され、3ペインインターフェースやスマートな結合提案により、データ接続が容易になりました。 この記事は、データ分析をより手軽に行いたいビジネスユーザー、データサイエンティスト、およびLookerの最新機能に関心のあるエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Dharini Ramakrishnan</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company>
生成AIの利活用事例に関するLT会を開催しました！ Hacking Fest 2026 Spring 開催レポート
techblog.lycorp.co.jp
2026年5月に開催された「Hacking Fest 2026 Spring」は、生成AIの利活用を推進する有志によるイベントです。 イベントでは、生成AIの具体的な活用事例に関するLT（ライトニングトーク）会が行われました。 生成AIの最新動向や実践的な活用方法に関心のあるエンジニアや担当者向けのイベントレポートです。
30 分でリモート MCP サーバーの構築と GKE へのデプロイを実行
cloud.google.com
・Anthropicが発表したModel Context Protocol（MCP）の概要と、そのサーバーをGoogle Kubernetes Engine（GKE）にデプロイする手順を解説しています。 ・GKEへのデプロイにより、スケーラビリティ、一元化されたアクセス、セキュリティ強化といったメリットが得られます。 ・PythonとFastMCPフレームワークを使用し、加算・減算機能を持つシンプルなMCPサーバーを構築し、GKE上で安全に公開するまでの具体的なコマンドや設定ファイルが示されています。 この記事は、AIエージェント開発者、バックエンドエンジニア、プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、および機械学習プロジェクトでコンテキスト統合に関心のある方を対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Abdelfettah Sghiouar</name><title>Cloud Developer Advocate</title><department>Google Cloud</department><company></company>
理論をどう実運用に乗せるのか。メディア領域のレコメンド最適化で問われる、実装可能性と事業価値への翻訳
techblog.lycorp.co.jp
・レコメンドや最適化の目的は、単にモデル精度を上げることだけでなく、事業価値への翻訳が重要である。 ・実サービスでは、ユーザー体験向上、セッション数増加、広告収益維持など、ビジネス目標達成に貢献できるかが問われる。 ・理論を実運用に乗せるためには、実装可能性を考慮し、ビジネス成果に繋がる形で提案・実行する必要がある。 この記事は、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、マーケター、バックエンドエンジニアなどを対象としています。
英国の成長企業が AI 時代にどのようにビジネスを構築しているか
cloud.google.com
英国の中小企業がAI、特にGoogle CloudのAIツール（Geminiなど）を導入することで、業務効率化、生産性向上、顧客サポート強化、データ活用促進、マーケティング資料作成、独自AIエージェント構築、調査プロジェクトの迅速化などを実現している事例を紹介しています。 ・AI導入による具体的な成果（ルーチン業務の時間削減、生産性向上など） ・Google Cloud AIを活用する英国中小企業の増加と、その活用事例（顧客サポート、業務自動化、データ分析、デザイン作成、AIエージェント構築、調査など） ・AIスキル向上を支援するGoogleの無料リソース提供
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Maureen Costello</name><title>Vice President, UK, Ireland & Sub-Saharan Africa</title><department></department><company></company>
ImageFlux Live Streamingの配信アーカイブをさくらのAI Engineで自動要約する
knowledge.sakura.ad.jp
さくらインターネットのライブ配信PaaS「ImageFlux Live Streaming」が、配信アーカイブをさくらのAI Engineで自動要約する機能について解説します。 HLS形式で保存されたアーカイブ映像をAIが分析し、内容をテキスト化することで、後から視聴する際の時間短縮や情報把握を支援します。 ライブ配信の運用者や、アーカイブ映像を効率的に活用したいと考えているエンジニア・プロダクトマネージャー向けの記事です。
DNSを基盤にAIエージェントに信頼できる名前を与える「Agent Name Service（ANS）」、立ち上げ意向をLinux Foundationが発表
www.publickey1.jp
- Linux Foundationは、AIエージェントに信頼できる識別子としての名前を付与する新しいオープンソース標準「Agent Name Service（ANS）」の立ち上げを発表しました。 - ANSは既存のDNS基盤を拡張し、AIエージェントの認証、信頼、ガバナンス、相互運用性といった課題を解決することを目指しています。 - このニュースは、AIエージェントのアイデンティティ管理や分散型システムに関心のあるネットワーク、インフラ、プラットフォーム、セキュリティ、機械学習エンジニア、およびアーキテクト向けです。
Publickeyjniino
sim-use：エージェントに目と手を持たせる開発ツール
techblog.lycorp.co.jp
AIエージェント開発・検証ループに組み込むためのツール「sim-use」を紹介。 AIエージェントに目と手を持たせる開発ツール。 LINEアプリ開発SBU AIディベロッパーエクスペリエンスチームの記事。
検証可能なプライベート AI: Google Cloud が Confidential Computing の新たな領域を切り開く
cloud.google.com
Google Cloudは、AIワークロードにおける機密データの保護を強化するため、Confidential Computingの進化を発表しました。NVIDIA GPUを搭載したConfidential G4 VMの提供開始、オープンソースのPrompt Encryption SDKのリリース、Apple Private Cloud Computeの拡張、Intel TDXを搭載したC4マシンシリーズの導入、Confidential Spaceの機能強化など、包括的なイノベーションを通じて、ハードウェアベースのセキュリティと検証可能なプライバシー保証を提供します。 * AI開発者、セキュリティエンジニア、クラウドインフラ担当者 * 機密データを扱うAI、機械学習、HPCワークロードのプライバシーとセキュリティを強化したい企業 * マルチパーティ計算やセキュアなデータ共有によるコラボレーションを検討している組織
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Ranjit Narjala</name><title>Engineering Lead, Confidential Computing, Google</title><department></department><company></company>
AI の可能性からエージェント型の現実へ: 英国の新たな章を切り拓く
cloud.google.com
Google Cloudは、英国がAI開発のハブとして進化し、単なる実験から実運用へと移行している状況を解説しています。 特に、AIエージェント技術の発展が英国経済に4000億ポンドの経済効果をもたらすと予測され、HSBCやIneffable Intelligenceなどの企業とのパートナーシップが紹介されています。 この記事は、AI技術の最前線、ビジネスへの応用、そして将来の展望に関心のある、IT業界のリーダー、エンジニア、ビジネス戦略家、政策立案者などを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Maureen Costello</name><title>Vice President, UK, Ireland & Sub-Saharan Africa</title><department></department><company></company>