はじめに チューリングでは毎日、データ収集車両による走行データと走行実験による実験結果データが蓄積されていきます。私たちはこれらを可視化するツールに非常に力を入れて開発しており、充実した可視化ツールはAIモデルを開発するエンジニアにとってもデータ収集を担うドライバーにとっても多くの洞察と気付きを提供します。 本記事では、それらのデータ可視化実装の中から、走行動画と各種メトリクスを同期再生する「走行データビューア」を取り上げ、その実装事例と、Next.jsやMPEG-DASH、Databricks Lake
G-gen の高宮です。当記事は、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 Transform cloud operations and management with generative AI 」のレポートです。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、2日目の開発者向けキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Developer Keynote イベントの概要 キーノートの概要 技術的な概要 Google が強調したかったこと 全体像 Build agents with Agent Platform Creating multi-agent systems Enhancing agents with memory Debugging ag
本記事は 2026 年 4 月 19 日 に公開された「 EngineLab AI: Production-ready AI for studios and creators on AWS 」を翻訳したものです。 AI ツールは制作ワークフローの効率化を約束する一方で、スタジオは難しいジレンマを抱えています。AIツールを利用するためにはセキュリティ、知的財産 (IP) 保護、制作の安定性に関する現実的な懸念を伴うためです。本記事では、そんな制作現場でのトレードオフを解消するソリューションをご紹介します。