カテゴリー「機械学習」の記事一覧https://www.newswimmy.com/https://blog.google/intl/ja-jp/products/connect-communicate/japanese-ask-maps/https://blog.google/intl/ja-jp/products/connect-communicate/japanese-ask-maps/・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。Fri, 07 Aug 2026 12:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/bringing-delight-to-customer-phone-calls-with-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/bringing-delight-to-customer-phone-calls-with-ai/・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。Thu, 06 Aug 2026 02:10:00 GMThttps://now.legalontech.jp/n/nf82bf6dd6160https://now.legalontech.jp/n/nf82bf6dd6160・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。Thu, 06 Aug 2026 01:18:34 GMThttps://qiita.com/creatio313/items/f7eae948597592db8fdfhttps://qiita.com/creatio313/items/f7eae948597592db8fdf・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。Wed, 05 Aug 2026 23:34:42 GMThttps://speakerdeck.com/recruitengineers/fy2026_bootcamp_kiryuhttps://speakerdeck.com/recruitengineers/fy2026_bootcamp_kiryu・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。Wed, 05 Aug 2026 04:00:00 GMThttps://now.legalontech.jp/n/nc398b1a66da6https://now.legalontech.jp/n/nc398b1a66da6・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。Wed, 05 Aug 2026 03:43:27 GMThttps://zenn.dev/cybozu_frontend/articles/llm-wiki-for-design-systemshttps://zenn.dev/cybozu_frontend/articles/llm-wiki-for-design-systems・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。Wed, 05 Aug 2026 03:00:09 GMThttps://qiita.com/ManabuYamamoto/items/50f47e02430ed2abcfc2https://qiita.com/ManabuYamamoto/items/50f47e02430ed2abcfc2・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。Mon, 03 Aug 2026 11:57:17 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/introducing-co-operative-time-slicing-for-rl-in-llm-d/https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/introducing-co-operative-time-slicing-for-rl-in-llm-d/・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。Mon, 03 Aug 2026 02:20:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/what-we-learned-about-agent-teamwork/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/what-we-learned-about-agent-teamwork/・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。Mon, 03 Aug 2026 02:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/analyze-and-govern-gemini-enterprise-at-scale-with-bigquery/https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/analyze-and-govern-gemini-enterprise-at-scale-with-bigquery/Gemini Enterprise appの利用状況をBigQueryで分析・管理するための具体的なパイプライン構築手法を解説します。ログシンクを活用したテレメトリーの収集から、AIによる分析、ダッシュボード化までの手順を網羅しています。組織内のAI導入効果を可視化し、ガバナンスを強化したい管理者やデータエンジニアに最適です。Fri, 31 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-robotics-2/https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-robotics-2/・GoogleのGemini Robotics 2がロボットの全身制御と高度な器用さを実現する技術を解説しています。 ・複雑なタスクの完遂やチームワークの学習など、ロボットの知能向上に向けた最新の取り組みが示されています。 ・ロボット工学や機械学習に関心のあるエンジニアや研究者にとって、次世代のロボット制御を知るための重要な内容です。Thu, 30 Jul 2026 17:25:00 GMThttps://speakerdeck.com/lmi/ai-efficiency-human-productivity-link-and-motivationhttps://speakerdeck.com/lmi/ai-efficiency-human-productivity-link-and-motivation・AI活用による業務効率化と生産性向上の実例を解説しています。 ・開発現場での具体的なAI導入事例に関心があるエンジニア向けの内容です。 ・組織におけるAI活用のリアルな知見を共有するイベントの登壇資料です。Thu, 30 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/why-ai-apps-fail-in-production/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/why-ai-apps-fail-in-production/AIアプリ開発において、個人開発では容易でも、大規模な本番環境では失敗しやすいという課題に対し、Google CloudとYouTubeの事例を元に、開発ライフサイクルを分離し、データレイヤーの分離やライブUIインジェクションといった手法で、迅速かつ安全なAIプロトタイピングを実現する方法を解説しています。 - 個人開発から大規模本番環境へのAIアプリ展開におけるリスクと速度のパラドックスを解決するアプローチ。 - YouTubeのプロトタイピングスタックが、データ分離とUIインジェクションにより、迅速な検証と安全なデプロイを可能にする仕組み。 - 使い捨てコードを前提とし、失敗を許容する環境設計の重要性と、システムアーキテクトとしての役割の変化を提示。Thu, 30 Jul 2026 03:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/introducing-the-borderless-lakehouse/https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/introducing-the-borderless-lakehouse/Google Cloudが「Borderless Lakehouse」を発表し、AWSやAzureなどの他クラウドやSaaS上のデータを移動なしにAIエージェントで活用可能にします。 Apache Icebergを基盤とし、データカタログ統合やゼロコピー分析、双方向の相互運用性、統合されたガバナンスを実現します。 データサイエンティスト、プラットフォームエンジニア、テックリード、インフラエンジニア、アーキテクト、マネジメント層向けの記事です。Thu, 30 Jul 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/evaluate-agent-performance/https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/evaluate-agent-performance/AIエージェントの評価手法に関する課題と、情報理論に基づいた新しい評価アプローチ「Discovery Bench」を紹介します。従来の固定ベンチマークではエージェントの能力を正確に把握できず、曖昧さが増すと機能しなくなる「崖」や、最適な性能を発揮する「スイートスポット」を見落とす可能性があります。Discovery Benchは、クエリの曖昧さを情報理論的に調整することで、エージェントの能力をより詳細に可視化し、評価ツールの信頼性も検証します。 この記事は、AIエージェントの評価手法に課題を感じているエンジニア、データサイエンティスト、テックリード、およびAIシステムの開発・評価に携わるすべての人々を対象としています。 AIエージェントの能力を正確に測定するための新しい評価手法「Discovery Bench」について解説し、従来の評価方法の限界と、情報理論を用いた曖昧性調整による詳細な分析の重要性を強調します。Thu, 30 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/ai-infrastructure/state-of-ai-infrastructure-report-and-the-agentic-data-cloud/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/ai-infrastructure/state-of-ai-infrastructure-report-and-the-agentic-data-cloud/AIエージェントの時代において、組織はデータを単に保存するだけでなく、ビジネスコンテキストと意味を理解し、能動的に活用できる「アクションシステム」へと移行する必要があります。Google Cloudは、データ、AIモデル、運用データベースを統合する「Agentic Data Cloud」を発表しました。これは、AIネイティブなインフラストラクチャ上で、断片化されたデータシステムを統合し、リアルタイムデータへのアクセスと長期記憶を可能にすることで、コンテキストの欠如や運用上の複雑さを解決します。 - AIエージェントの能力を最大限に引き出すには、データ、AIモデル、インフラストラクチャの統合が不可欠です。 - Agentic Data Cloudは、レイクハウスアーキテクチャとオープンスタンダードを活用し、データへのシームレスなアクセスとリアルタイム処理を実現します。 - 成功の鍵は、AIエージェントに適切な知識を安全かつ効率的に提供できるインフラストラクチャとデータ基盤を構築することです。Thu, 30 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/ai-infrastructure/google-is-a-leader-in-gartner-magic-quadrant-for-ai-infra/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/ai-infrastructure/google-is-a-leader-in-gartner-magic-quadrant-for-ai-infra/Google CloudがGartner社のAIインフラストラクチャ部門でリーダーに選出されたことを発表する記事です。 ・GeminiなどのAIモデルを支えるカスタムシリコン（TPU）やNVIDIA GPUを含む、高性能でスケーラブルなコンピューティングインフラストラクチャを提供しています。 ・AI Hypercomputerにより、トレーニングから推論まで、コストパフォーマンスとエネルギー効率を最適化し、大規模かつ柔軟なAIワークロード実行を可能にします。 ・AIの進化に対応できる、俊敏でインテリジェントなインフラストラクチャを求める企業や開発者向けです。Thu, 30 Jul 2026 00:30:00 GMThttps://zenn.dev/aldagram_tech/articles/d7a55b69e92c4fhttps://zenn.dev/aldagram_tech/articles/d7a55b69e92c4f・Transformerの基本概念を数式を用いずに直感的に解説しています。 ・大規模言語モデル（LLM）の仕組みを学びたいエンジニア向けの内容です。 ・社内輪読会での学習成果を基に、技術の全体像を分かりやすく整理しています。Thu, 30 Jul 2026 00:00:32 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/gemini-enterprise-for-education-named-a-commander-in-tambellini-starchart-2026-ai-agents-for-administrative-efficiencyagent-platforms/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/gemini-enterprise-for-education-named-a-commander-in-tambellini-starchart-2026-ai-agents-for-administrative-efficiencyagent-platforms/- Gemini Enterprise for Education が、Tambellini Group の AI エージェント評価で最高位の「Commander」に選出され、イノベーションとユーザビリティで 1 位を獲得しました。 - このプラットフォームは、Google Cloud のインフラストラクチャ、Gemini モデル、エージェント構築ツールを統合し、高等教育機関における管理業務の効率化と学生支援の強化を目指します。 - 本記事は、高等教育機関の管理者、IT 担当者、AI 導入を検討している教育関係者を対象としています。Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-spark-comes-to-japan/https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-spark-comes-to-japan/・Googleが提供するAIエージェント「Gemini Spark」が、日本のプロユーザー向けに提供開始されました。 ・このAIは24時間365日稼働し、日常のタスクを代行してくれるため、Gmailのメール確認や提出物の締め切り管理などの手間を省くことができます。 ・忙しい毎日を送るビジネスパーソンや保護者など、タスク管理に課題を感じている幅広いユーザーに適しています。Wed, 29 Jul 2026 13:00:00 GMThttps://qiita.com/creatio313/items/612539f3dc5ff440f0behttps://qiita.com/creatio313/items/612539f3dc5ff440f0beAI音楽生成AI「Stable Audio 3.0」のオープンウェイトモデル「Medium」について解説。 Stable Audio 3.0は、作曲分野でも高い水準に達しているAI技術の一つ。 AIによる音楽生成に興味のある開発者、クリエイター、研究者向けの記事。Wed, 29 Jul 2026 06:16:19 GMThttps://speakerdeck.com/sansantech/260729https://speakerdeck.com/sansantech/260729・Sansan、キャディ、トリビューの3社合同イベント。 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を実サービスで運用する最前線の知見を共有。 ・1,000件のデータ依頼を検索可能な経験知へと昇華させる方法について。Wed, 29 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://speakerdeck.com/mot_techtalk/takusiahuri-go-noshi-jian-de-tetahuo-yong-wei-zhi-qing-bao-detanoshou-ji-tostreamlitdenoke-shi-huahttps://speakerdeck.com/mot_techtalk/takusiahuri-go-noshi-jian-de-tetahuo-yong-wei-zhi-qing-bao-detanoshou-ji-tostreamlitdenoke-shi-hua- タクシーアプリ『GO』のデータ基盤における、ユーザーアプリと乗務員アプリからのデータ活用について解説。 - 膨大な乗務員アプリの位置情報データを多層パイプラインで処理し、Streamlitを用いて可視化する手法を紹介。 - Streamlitと生成AIの親和性の高さを強調し、データ活用における可能性を示唆する記事。Wed, 29 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://knowledge.sakura.ad.jp/51062/https://knowledge.sakura.ad.jp/51062/- サッカーの放送映像から3D骨格を推定する技術について、FIFA主催のコンペティションに挑戦した記録。 - 機械学習やコンピュータビジョン技術を用いて、映像内の選手の位置や動きを解析。 - サッカー界における映像解析技術の応用や、今後の発展可能性に興味があるリサーチャーやエンジニア向け。Wed, 29 Jul 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/nexus-sdv-uses-bigtable-android-automotive-for-agentic-vehicles/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/nexus-sdv-uses-bigtable-android-automotive-for-agentic-vehicles/GoogleのAndroid Automotive OS (AAOS) SDVとGoogle Cloud、Nexus SDVプラットフォームを連携させ、AI定義車両（AIDV）を実現する技術について解説しています。 車両側ではAAOS SDVがサービスを抽象化し、クラウド側ではGoogle CloudがAI統合ツールとインフラを提供します。 この技術は、自動車OEM、ソフトウェアエンジニア、インフラエンジニア、AI/MLエンジニア、プロダクトマネージャー向けです。Wed, 29 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/introducing-k8s-aibom-on-gke-for-automated-ai-bills-of-materials/https://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/introducing-k8s-aibom-on-gke-for-automated-ai-bills-of-materials/Google Cloud は、GKE 環境における AI ワークロードのセキュリティと可視性を強化するオープンソースコントローラ「k8s-aibom」を発表しました。これは、AI モデルの Bill of Materials (BOM) を自動生成し、シャドー AI やコンプライアンス違反のリスクを低減します。 ・AI ワークロードの実行状況を自動検出し、標準的な ML-BOM を生成します。 ・開発者の負担なく、AI プロジェクトの安全な移行を支援します。 ・EU AI 規則や NIST AI RMF などの規制フレームワークへの準拠を促進します。Wed, 29 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/accelerating-frontiers-of-scientific-discovery-40-million-dollar-commitment-genesis-mission/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/public-sector/accelerating-frontiers-of-scientific-discovery-40-million-dollar-commitment-genesis-mission/- Googleは、科学的発見のペースを加速させるための「Genesis Mission」に対し、4,000万ドル相当のAIトークンとクラウドクレジットを提供します。 - この支援により、研究者はAlphaEvolve、AlphaFold 3、Gemini for Governmentなどの最先端AIツールを利用し、複雑な科学的問題の解決や実験の効率化を図ることができます。 - 本記事は、科学者、研究者、AI開発者、および科学技術分野のリーダーを対象としています。Tue, 28 Jul 2026 03:00:00 GMThttps://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/65011/https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/65011/クラウドLLMに依存せず、ローカルLLMを開発に活用する方法について解説するイベントレポートです。 AI開発の新しい可能性を探る、実践的なハッカソン形式のイベントの様子が伝えられています。 AI開発者、機械学習エンジニア、およびローカルLLMの活用に関心のある技術者向けの記事です。Tue, 28 Jul 2026 02:25:44 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/13-demos-on-gemini-enterprise-agent-platform/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/13-demos-on-gemini-enterprise-agent-platform/Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform を活用した AI エージェント開発の入門から応用までを解説する記事です。13 のハンズオン デモを通じて、エージェントの構築、スケーリング、ガバナンス、最適化の各ステップを実践的に学べます。特に、コードファーストのアプローチや、本番環境へのデプロイ、セキュリティ、継続的な改善に焦点を当てています。 この記事は、AI エージェント開発に携わるエンジニア、プロダクトマネージャー、インフラ担当者、セキュリティ担当者などを対象としています。 Gemini Enterprise Agent Platform を利用して、実用的な AI エージェントを効率的に開発・運用するための実践的なガイドとなります。Tue, 28 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://zenn.dev/team_soda/articles/cc5fead918f71chttps://zenn.dev/team_soda/articles/cc5fead918f71cSODA社では、AIエージェントの活用が全社的に推進されており、自律型AIエンジニア「Devin」が開発フローに組み込まれています。 この記事では、スニーカーフリマアプリ「スニダン」のフロントエンド開発チームが、Devinをどのように活用しているかの事例を紹介しています。 フロントエンドエンジニア、AI開発に興味のあるエンジニア、開発効率化に関心のある方々に向けて書かれています。Mon, 27 Jul 2026 04:38:53 GMThttps://speakerdeck.com/legalontechnologies/qa-process-ai-toolkit-and-inner-outer-loophttps://speakerdeck.com/legalontechnologies/qa-process-ai-toolkit-and-inner-outer-loop本記事では、QAプロセスにおけるAI支援ツールキットの活用と、Inner Loop/Outer Loopの取り組みについて、QAと開発の両面から解説しています。 AIを活用したQAプロセス効率化に関心のあるQAエンジニア、開発者、およびプロダクトマネージャー向けです。 AI技術をソフトウェア開発ライフサイクルに統合する方法についての洞察を提供します。Mon, 27 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/guide-to-ai-tokenomics-eleven-principles-for-token-efficient-software-engineering/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/guide-to-ai-tokenomics-eleven-principles-for-token-efficient-software-engineering/AIコーディングアシスタントのトークン効率を高めるための11の原則を紹介する記事。 AIの応答速度と精度を維持し、コストを削減するために、モデルの選択、スキルの活用、自動化、タスクの委任、分割統治、早期検証、状態管理、指示の具体化、ルールの反復修正、ループ制御、セッション管理の重要性を解説。 AIの利用を最適化したいソフトウェアエンジニア、プラットフォームエンジニア、SRE、テックリードなど、AIを活用して開発効率と精度を高めたい技術者向け。Mon, 27 Jul 2026 02:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/google-cloud-labs-accelerate-ai-with-cloud-run/https://cloud.google.com/blog/ja/topics/developers-practitioners/google-cloud-labs-accelerate-ai-with-cloud-run/Google Cloud は、AI プロトタイプから本番環境レベルのアプリケーションへの移行を支援するロードショー「Cloud Run で AI を加速」を開催します。 このワークショップでは、Cloud Run を活用して AI エージェントのライフサイクル全体を扱い、プロトタイプから実用的なビジネスソリューションへと進化させる方法を学びます。 AI 開発者、エンジニア、および本番環境での AI アプリケーション構築に関心のある方々を対象としています。Mon, 27 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/sompo-japan-automates-the-development-of-machine-learning-models-using-ai-agents/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/sompo-japan-automates-the-development-of-machine-learning-models-using-ai-agents/損保ジャパンは、機械学習モデルの開発プロセスをAIエージェントによって自動化し、実験サイクルを1週間から1日に短縮しました。これにより、これまで担当者の経験や勘に依存していたモデル改良の属人化を解消し、試行錯誤の効率化と高速化を実現しました。 この記事は、AIエージェントを活用して機械学習モデル開発の効率を劇的に改善したいと考えるエンジニアやデータサイエンティスト、そしてDX推進に関わる担当者向けです。Mon, 27 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/mcp728mcpgithub_mcp.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/mcp728mcpgithub_mcp.htmlAIツールとサービスを接続する標準プロトコルMCPの次期仕様（7月28日版）が明日リリースされます。 このアップデートにより、ステートレスな接続が正式仕様となり、GitHub MCPサーバも対応を発表しています。 AI開発者、プラットフォームエンジニア、インフラ担当者にとって重要な情報となります。Sun, 26 Jul 2026 15:06:36 GMThttps://speakerdeck.com/sansantech/260724https://speakerdeck.com/sansantech/260724AI 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。Fri, 24 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-is-a-leader-in-the-gartner-magic-quadrant-for-conversational-ai/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-is-a-leader-in-the-gartner-magic-quadrant-for-conversational-ai/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。Fri, 24 Jul 2026 02:30:00 GMThttps://speakerdeck.com/sansantech/260709https://speakerdeck.com/sansantech/260709「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.Thu, 23 Jul 2026 04:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-at-scale-on-google-cloud-frontier-ai-built-for-enterprise-production/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/claude-at-scale-on-google-cloud-frontier-ai-built-for-enterprise-production/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。Thu, 23 Jul 2026 03:00:00 GMThttps://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260723ahttps://techblog.lycorp.co.jp/ja/20260723aAI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。Thu, 23 Jul 2026 02:00:00 GMThttps://knowledge.sakura.ad.jp/51163/https://knowledge.sakura.ad.jp/51163/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。Thu, 23 Jul 2026 02:00:00 GMThttps://lydesign.jp/n/n32fb97f9deedhttps://lydesign.jp/n/n32fb97f9deedAI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。Wed, 22 Jul 2026 03:36:22 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/find-and-fix-software-vulnerabilities-with-codemender/https://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/find-and-fix-software-vulnerabilities-with-codemender/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。Wed, 22 Jul 2026 01:00:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemini-enterprise-agent-platform-remote-mcp-server/https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemini-enterprise-agent-platform-remote-mcp-server/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。Wed, 22 Jul 2026 00:10:00 GMThttps://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/the-power-of-multi-model-spanner-for-the-agentic-era/https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/the-power-of-multi-model-spanner-for-the-agentic-era/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。Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMThttps://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/Googleは、新しいAIモデルであるGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、および3.5 Flash Cyber​​を発表しました。 これらのモデルは、より高速で効率的なAI処理を目指しています。 AI開発者、機械学習エンジニア、および最新のAI技術に関心のあるすべての人々にとって有益な情報です。Tue, 21 Jul 2026 15:00:00 GMThttps://www.publickey1.jp/blog/26/aianthropicmicrosoft_365okta.htmlhttps://www.publickey1.jp/blog/26/aianthropicmicrosoft_365okta.htmlOkta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Tue, 21 Jul 2026 13:51:42 GMThttps://qiita.com/Isato-Hiyama/items/d82c81413b4595d0803chttps://qiita.com/Isato-Hiyama/items/d82c81413b4595d0803cCopilot 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。Tue, 21 Jul 2026 07:30:04 GMThttps://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/64751/https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/64751/一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。Tue, 21 Jul 2026 06:07:41 GMT