数十万時間の音声を現実的なコストでLLMにより24時間監視するまで ― ピグパーティのAIボイス監視システム
developers.cyberagent.co.jp
・数十万時間の音声をLLMで24時間監視するAIボイス監視システムの構築事例を紹介します。・現実的なコストで運用するための技術選定やアーキテクチャの工夫を解説します。・バックエンドエンジニアやAI活用を検討するエンジニアに向けた実践的な内容です。
株式会社サイバーエージェントLEE YUNSU
新しいものが大好きなGoodpatchで8月話題になったアプリ、サービス、デザインまとめ（2026）｜Blog｜Goodpatch グッドパッチ
goodpatch.com
・AIの進化やリブランディング、空間デザインなど、2026年8月に注目された最新のプロダクトやトレンドを網羅的に紹介しています。 ・完成品だけでなく、試行錯誤のプロセスや創造性を刺激する環境づくりに焦点を当てた事例を多数取り上げています。 ・デザインやプロダクト開発に携わるデザイナーやエンジニア、企画職の方にとって、新しい視点やインスピレーションを得られる内容です。
株式会社グッドパッチKotone Mizui
When Token Pruning is Worse than Random: Understanding Visual Token Information in VLLMs
speakerdeck.com
・視覚言語モデル（VLLM）におけるトークン剪定手法の有効性と限界を分析した研究内容。・ランダムな剪定よりも性能が低下するケースを特定し、視覚トークンの情報量を評価。・機械学習エンジニアや研究者向けに、モデル効率化におけるトークン選択の重要性を解説。
IDperturb: Enhancing Variation in Synthetic Face Generation via Angular Perturbation
speakerdeck.com
・合成顔画像生成における多様性を向上させる手法「IDperturb」の技術的アプローチを解説しています。・潜在空間での角度摂動を用いることで、同一IDのバリエーションを効果的に生成する仕組みを説明します。・コンピュータビジョンや画像生成技術に関心のある研究者やエンジニアを対象としています。
Malachyte がマネージド リアルタイム AI で小売業のコールド スタート問題を解決した方法
cloud.google.com
・MalachyteがGoogle Cloudを活用し、リアルタイムAIでeコマースのコールドスタート問題を解決した事例を紹介します。 ・BigtableやKafkaを用いた高速な推論基盤により、ユーザー行動に基づいたパーソナライズを100ミリ秒以内で実現しました。 ・AIを活用したレコメンデーションシステムの構築を目指すエンジニアやアーキテクトにとって有益な知見です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vicki Boykis</name><title>Staff Machine Learning Engineer, Malachyte</title><department></department><company></company>
GitHub Copilot CLIをRPAのように使えるのか。Vibe Codingで「実装よりテストが長い」から考えたこと。OSの操作して、Win32のアプリを起動させて、NYTCの機械学習モデル作成と推論コードの実行に加えて、操作マニュアルまで全自動で開発をしてもらった話。
qiita.com
・GitHub Copilotを活用したVibe Codingにおける動作確認のボトルネックを解消する手法を解説します。・OS操作やアプリ起動、機械学習モデルの実行からマニュアル作成までを自動化するアプローチを紹介します。・開発効率の向上を目指すエンジニアや、AIによる自動化に関心のある開発者向けの内容です。
日本マイクロソフト株式会社dahatake
Gemini Enterprise、業界特化型ソリューション向けに進化
cloud.google.com
・Google Cloudが金融および法務業界向けに特化したAIソリューション「Gemini Enterprise」の提供を開始しました。 ・業界特有のワークフローやセキュリティ要件に対応したエージェント、スキル、データコネクタが統合されています。 ・金融機関や法務部門の専門家が、ガバナンスを維持しながらAIによる業務効率化とイノベーションを推進するためのツールです。
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>
AI活用率100％のQA組織をつくるまで
techblog.lycorp.co.jp
・QA業務へのAI活用を推進し、組織全体の生産性を飛躍的に向上させた取り組みを紹介します。 ・AIエージェントプラットフォームの構築と導入プロセス、直面した課題と解決策を解説します。 ・QAエンジニアやテスト自動化に関心のあるエンジニアに向けた、組織変革の知見が詰まった内容です。
LINEヤフーのAgent iを支えるAIエージェント基盤：「誰でも作れる」と「安全に動かせる」をどう両立したか
techblog.lycorp.co.jp
・LINEヤフーが開発するAIエージェント基盤「Agent i」の設計思想と技術的アプローチを解説しています。・現場のアイデアを迅速に実装する柔軟性と、安全な運用を両立させるための基盤構築の工夫が学べます。・AIを活用したサービス開発やプラットフォーム構築に関心のあるエンジニアやテックリードが対象です。
Create with AI: 東京藝術大学と AI を活用した創作活動を支援
blog.google
・Googleが東京藝術大学と連携し、AIを活用した創作活動の支援を開始しました。・AIを単なる効率化ツールではなく、クリエイターの着想から制作までを支えるパートナーとして位置づけています。・芸術分野におけるAIの可能性に関心があるクリエイターや技術者にとって有益な取り組みです。
グーグル合同会社<name>奥山 真司</name><title>日本法人 代表</title><department/><company/>
DETRをプロダクト導入して見えた強みと弱み
speakerdeck.com
・物体検出モデルDETRを実際のプロダクトへ導入した際の知見と実運用上の課題を解説しています。・モデルの強みと弱みを具体的に分析しており、実務での活用を検討しているエンジニアに最適です。・研究開発からプロダクト実装への橋渡しにおける重要なポイントを共有しています。
【Google Cloud Next Tokyo 26】 DAY 1 基調講演まとめ：日本企業の現場で動き始めた AI エージェント
cloud.google.com
・Google Cloud Next Tokyo 26の基調講演にて、日本企業におけるAIエージェントの実践事例と最新技術が発表されました。 ・Gemini Enterpriseの進化やAgent Platformの活用により、業務効率化と変革を推進する具体的な手法が紹介されました。 ・AI導入を検討する経営層、エンジニア、プロダクトマネージャーに向けて、最新のAI活用トレンドとセキュリティ対策を解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
AIエージェントたちのガントチャートを作ってみた
qiita.com
・AIエージェントの実行履歴を時系列で可視化するガントチャートツールを紹介しています。・AIクレジットの消費状況をセッションやサブエージェント単位で把握しやすくなります。・AIエージェントを活用する開発者やエンジニアにとって、コスト管理の効率化に役立つ内容です。
日本マイクロソフト株式会社shyamagu
エージェント型 AI のスケーリング: UiPath が AI Hypercomputer 上に高性能 GPU プラットフォームを構築した方法
cloud.google.com
・UiPathがGoogle CloudのAI Hypercomputerを活用し、共有GPUフリートによる効率的なインフラを構築しました。 ・トレーニングと推論のワークロードを最適化し、コスト削減と予測可能なリソース確保を実現しています。 ・AIインフラの設計やスケーリングに関心があるエンジニアやアーキテクトにとって有益な事例です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Jason Morrison</name><title>Principal for AI Partnerships, UiPath</title><department></department><company></company>
プライバシー重視の AI で脳腫瘍研究を後押し
cloud.google.com
・Google CloudのConfidential Computingを活用し、患者のプライバシーを保護しながら医療AIモデルを安全に評価する仕組みを構築しました。 ・MedPerfプラットフォームと連携し、脳腫瘍研究などの臨床現場で、データを見ることなくAIの精度検証とモデルの改善を実現しています。 ・医療AIの開発者や研究機関向けに、セキュリティと信頼性を両立させた次世代の臨床研究インフラを提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Peter Mattson</name><title>Software Engineer, Google</title><department></department><company></company>
新学期を 1 年間の Gemini プランとともにスタートしましょう
blog.google
・大学生を対象にGoogleのAIサービス「Gemini」の1年間無償提供を開始します。・学習効率を高めるための新しいAI学習ツールが順次導入されます。・新学期を控えた学生が最新のAI技術を活用して学業を支援する取り組みです。
グーグル合同会社<name>Gemini チーム</name><title/><department/><company/>
Gemini アプリで BTS と楽しむ 4 つの体験
blog.google
・Google GeminiとBTSがコラボし、期間限定の体験機能がアプリに追加されました。・韓国語学習や楽曲発見など、ファンが日常的に楽しめる実用的な機能が提供されます。・AIを活用した新しいエンターテインメント体験に関心があるユーザーやファンに向けた内容です。
グーグル合同会社<name>Gemini チーム</name><title/><department/><company/>
AIを入れても、なぜ業務量は思ったほど減らないのか
techblog.lycorp.co.jp
・AI導入による業務効率化が期待通りに進まない原因をHuman-in-the-loopの観点から解説します。・AIの能力を最大限に引き出すための業務設計やAI-Readyな組織体制の構築手法を提示します。・業務改善に取り組む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に向けた内容です。
「The Forrester Wave™: AI Platforms, Q3 2026」で Google がリーダーに選出
cloud.google.com
・Google CloudのGemini EnterpriseがAIプラットフォーム評価でリーダーに選出されました。 ・エージェント型ワークフローの構築から運用までを統合的に支援する基盤を提供します。 ・AI導入を検討するITリーダーや開発者、データ活用を推進するビジネス担当者向けの内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Jamie de Guerre</name><title>Senior Director, Outbound Product Management</title><department></department><company></company>
米国テキサス州オースティンの不動産価値を予測: BigQuery の Places Insights を使用した地理空間分析
cloud.google.com
・Google CloudのBigQueryとPlaces Insightsを活用した不動産価値の予測手法を解説します。 ・商業施設の質や周辺環境を定量化し、機械学習モデルで住宅価格の変動要因を分析する方法を提示します。 ・データサイエンティストや不動産投資に関わるアナリスト向けに、SQLを用いた効率的な分析基盤の構築事例を紹介します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Topher Lund</name><title>Customer Engineer at Navagis</title><department></department><company></company>
参加者約 5,000 人が UC Berkeley に集結 — Agentic AI Summit 2026 参加レポート
developers.cyberagent.co.jp
・UC Berkeleyで開催されたAgentic AI Summit 2026の主要な技術トレンドと議論を網羅的に解説します。・評価基盤やセキュリティ、コーディングエージェントなど、AIエージェント開発の最前線を知りたいエンジニアに最適です。・5,000人規模のカンファレンスから得られた知見を基に、今後のAI開発の方向性を提示します。
株式会社サイバーエージェントyukamiya
Google、AIモデルをコンパイルして暗号データを復号せずに扱えるように変換する「HEIR」発表。完全準同型暗号を利用し、AIでのセキュリティやプライバシー保護など実現へ
www.publickey1.jp
・Googleが完全準同型暗号を用いて暗号データを復号せずにAI推論を可能にするコンパイラ「HEIR」を発表しました。・Pythonで記述されたAIモデルを変換し、プライバシーを保護したままデータ処理を実現します。・セキュリティやプライバシー保護に関心のあるAIエンジニアやデータサイエンティスト向けの技術です。
Publickeyjniino
直前の検索クエリを考慮したYahoo!ショッピングの検索サジェスト改善
techblog.lycorp.co.jp
・Yahoo!ショッピングにおける検索サジェスト機能の改善事例を紹介します。・直前の検索クエリを考慮することで、ユーザーの意図に沿った検索体験の向上を実現しました。・検索機能の最適化に取り組むバックエンドエンジニアやデータサイエンティストに役立つ内容です。
【Next Tokyo】アーカイブ セッション配信スタート！
cloud.google.com
・Google Cloud Next Tokyoの全セッションアーカイブが公式サイトにて公開されました。・AI、データ分析、インフラなど多岐にわたる技術トピックの復習や学習に活用できます。・Google Cloudを活用するエンジニアやアーキテクトは、最新の事例や技術動向を学べます。
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>
Pythonライクで高速な「Mojo言語」がバージョン1.0に到達、今後はコンパイラをオープンソース化すると表明
www.publickey1.jp
・AI開発の高速化を目的としたPythonライクな言語「Mojo」がバージョン1.0に到達しました。・今後はコンパイラのオープンソース化を進め、コミュニティ主導での開発を加速させる方針です。・PythonエンジニアやAI開発に携わる技術者にとって、新しい選択肢となる言語の動向を解説しています。
Publickeyjniino
オフライン環境での Vibe Coding: VS Code Chat / Agent をローカル SLM/LLM で使うために整理したこと
qiita.com
・オフライン環境でVS CodeのAI支援機能を利用するためのローカルLLM/SLM活用手法を解説します。・モデルの選定から環境構築、実用的な運用フローまでを網羅的に整理しています。・セキュアな環境でAI開発支援を導入したいバックエンドやフロントエンドエンジニアに最適です。
日本マイクロソフト株式会社dahatake
Unsolved #0｜AIが次に解くべきもの — 「製造業AIデータプラットフォームCADDi」が挑む問い
caddiinc.com
・AIの進化が著しい一方で、製造業におけるモノづくりの速度や効率化には依然として課題が残っている。・製造業特有の複雑なデータ構造を扱うAIデータプラットフォームの重要性と、その構築に向けた挑戦を解説。・製造業のDXを推進するエンジニアやプロダクトマネージャーに向けた、AI活用の新たな視点を提供する記事。
Gemini 3.7 Flash を発表
blog.google
・Googleがコーディングとエージェントタスクに特化した高性能モデル「Gemini 3.7 Flash」を発表しました。・推論能力と実行速度を両立し、複雑な開発ワークフローの自動化を支援します。・AIを活用した開発効率化を目指すエンジニアやテックリードに向けた最新情報です。
グーグル合同会社<name>Tulsee Doshi</name><title>Senior Director</title><department>Product Management</department><company/>
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 3: Copilot Studio (Standard harness) を極める】
qiita.com
・Copilot Studioにおける非構造化データのナレッジ活用能力を検証するシリーズの第3弾です。・Standard Harnessを用いた検証を通じて、AIの回答精度や限界を詳細に分析しています。・AIチャットボットの構築やナレッジ管理に関心があるエンジニアやプロダクトマネージャー向けの内容です。
日本マイクロソフト株式会社Isato-Hiyama
「Agent Plugins 1.0.0」発表、異なるAIエージェント間でもスキルやMCPサーバ設定が共通化へ。マイクロソフト、OpenAI、AWS、Googleらがサポート
www.publickey1.jp
・AIエージェント間でスキルやMCPサーバ設定を共有できる業界標準仕様「Agent Plugins 1.0.0」が発表されました。・AWSやGoogle、OpenAIなど主要企業が参画し、AIエージェントの相互運用性の向上が期待されます。・AI開発に携わるエンジニアやアーキテクトにとって、今後のAIエコシステムの標準化動向を把握する重要なニュースです。
Publickeyjniino
Google マップの新機能「マップに相談」を日本で提供開始
blog.google
・Google マップにGeminiと連携した「マップに相談」機能が日本で提供開始されました。・自然な会話を通じて、旅行計画やスポット検索をパーソナライズされた提案で効率化できます。・最新の地図情報やリアルタイムの提案を活用したいユーザーや開発者にとって注目のアップデートです。
グーグル合同会社<name>Google マップ チーム</name><title/><department/><company/>
The Blueprint: Voicify が AI を活用した注文体験を顧客にとって満足度の高いものに
cloud.google.com
・VoicifyがGoogle CloudのGeminiを活用し、飲食・医療業界向けの音声AI注文アシスタントを構築した事例を紹介します。 ・Vertex AIへの移行により、低レイテンシと高い信頼性を実現し、トラフィック急増時も安定した稼働を確保しました。 ・AIを活用した業務効率化やスケーラブルなシステム構築を目指すエンジニアやプロダクトマネージャーに有益な内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aadu Pirn</name><title>Director of Engineering, Voicify</title><department></department><company></company>
アシスタントから「共に働く同僚」へ。WorkOn開発責任者が描く、AIエージェントファーストなHRプロダクトへの挑戦
now.legalontech.jp
・HR特化型AIエージェント「WorkOn」の開発背景と、AIを同僚として扱うプロダクトの展望を解説しています。 ・短期間で大規模な開発を実現したプロジェクトの進め方や、開発責任者のキャリア観が語られています。 ・AIプロダクト開発に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャーに向けた内容です。
さくらのAI EngineのVOICEVOXで長文音声合成もできるようにする
qiita.com
・さくらのAI Engineの音声合成機能で長文を扱うための実装手法を解説します。・VOICEVOXのキャラクターを活用した音声合成APIの利用方法を具体的に紹介します。・音声合成機能をプロダクトに組み込みたいバックエンドエンジニアやAI活用に関心のある開発者に最適です。
さくらインターネット株式会社creatio313
つくって納得、つかって実感！ 大規模言語モデルことはじめ ver2.0
speakerdeck.com
・大規模言語モデル（LLM）の基礎知識から実践的な活用方法までを網羅的に解説しています。・新人エンジニアを対象に、理論だけでなく実際に手を動かして学ぶ構成になっています。・LLMの仕組みを理解し、開発現場での応用力を高めたいエンジニアにとって有益な資料です。
【イベレポ】LegalOn, OpenAI, Sierra AIが登壇！完全オフライン＆All Englishで語られたAgentic AIの最前線
now.legalontech.jp
・LegalOn、OpenAI、Sierra AIが登壇したAgentic AIに関するオフラインイベントの開催レポート。・AIのビジネスユースケースや業界の展望、ワークフローの構築について専門家が議論。・AI技術の活用に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャーに向けた内容。
散らばった議論を LLM-Wiki でフル活用する AI 時代のデザインシステムのカタチ
zenn.dev
・分散したデザインの議論をLLM-Wikiに集約し、過去の意思決定を根拠付きで検索可能にする手法を解説します。 ・記憶に依存していた情報探索の課題を解決し、チームのナレッジ共有を効率化する仕組みを紹介します。 ・デザインシステム運用に関わるデザイナーやエンジニアに向けて、AIを活用したナレッジ管理の知見を提供します。
サイボウズ株式会社saku
Azure Update 2026年7月まとめ
qiita.com
・AzureおよびGitHubにおける最新AIモデルのアップデート情報を網羅的に解説しています。・Azure DatabricksやGitHub Copilotで利用可能になった最新モデルの概要を把握できます。・クラウドインフラやAI活用に関心のあるエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
日本マイクロソフト株式会社ManabuYamamoto
アイドル状態のアクセラレータを最小限に抑える: llm-d での協調型タイムスライスによるネイティブ RL ジョブのインターリーブ
cloud.google.com
・大規模言語モデルの強化学習におけるアクセラレータのアイドル時間を解消する「協調型タイムスライス」技術を紹介。 ・複数のRLジョブを物理ハードウェア上でインターリーブすることで、GPU使用率を大幅に向上させコスト効率を改善。 ・RLインフラの効率化を目指すエンジニアや研究者を対象に、実装ライブラリやオーケストレーション手法を解説。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aishu Kamal</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
10 組の自律型映画制作チームから学んだ、AI エージェントのチームワークのあり方
cloud.google.com
・AIエージェントがチームを組み、短編映画制作を通じて共同作業の可能性を検証した実験の報告。・エージェント間の連携や検証プロセスの重要性、具体的なツールチェーンの構築手法を解説。・AIを活用したワークフローの自動化やマルチエージェントシステムに関心があるエンジニアやPM向け。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Hussain Chinoy</name><title>Technical Solutions Manager</title><department></department><company></company>