はじめに こんにちは、クラウドエース第 3 開発部のリュウセイです。 かき氷が食べたくなる暑さですね。 2025 年 8 月 6 日、Google Cloud Next Tokyo 25 DAY 2 で開催されたブレイクアウトセッション「リアルタイム分析から生成 AI まで、丸紅の Google Cloud DX」のレポートをお届けします。セッションの内容は以下の URL からご覧いただけます。 このセッションでは、丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社様が、Google Cloud をいかにして実践

はじめに こんにちは、クラウドエース第 3 開発部のリュウセイです。 かき氷が食べたくなる暑さですね。 2025 年 8 月 6 日、Google Cloud Next Tokyo 25 DAY 2 で開催されたブレイクアウトセッション「リアルタイム分析から生成 AI まで、丸紅の Google Cloud DX」のレポートをお届けします。セッションの内容は以下の URL からご覧いただけます。 このセッションでは、丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社様が、Google Cloud をいかにして実践

こんにちは。SCSKの磯野です。 BigQueryでDELETE文を実行する際のスキャン量を調査しました。 特にdataformではDELETE&INSERTでデータを更新するケースもあると思います。DELETE時の不要なスキャン量を削減できないかと、本調査を行いました。 結論 パーティションまるごとDELETEする場合は、スキャン量はかかりません。 料金  |  BigQuery: Cloud Data Warehouse  |  Google Cloud BigQuery の料金を確認する c

G-genの杉村です。BigQuery に組み込まれた AI アシスタント機能である Gemini in BigQuery を解説します。当機能では、SQL の自動生成やデータ変換、メタデータの自動生成など、データ分析の様々なタスクを効率化することができます。 はじめに Gemini in BigQuery とは データの保護 自然言語によるクエリ 料金と割り当て 利用料金 使用可能な機能 割り当て（Quota） 準備 API の有効化 IAM 権限の付与 Conversational Analytics

こんにちは、SCSKの齋藤です。 本記事では、 Terraform を使ってBigQueryのリソース（データセット・テーブル・スキーマ）を Infrastructure as Code（IaC） として管理する方法を解説します。   そもそもBigQueryとは？ BigQueryは、Google Cloudが提供するサーバーレスなデータウェアハウスです。 特徴は以下の通りです。 SQLで大規模データを高速分析 標準SQLでペタバイト級のデータを数秒〜数分で集計・分析。 サーバーレス インフラ

こんにちは、SCSKの齋藤です。 皆さん、日々のクラウドセキュリティ運用で、こんな課題に直面していませんか？ 「あれ、このVMのポート、外部に開けっ放しじゃないか？」 「新しいストレージバケットが作られたけど、パブリック公開の設定になってないか心配だ…」 「不審なアクセスアラートが多すぎて、どれから対応すべきか分からない…」 クラウド環境は、その柔軟性とスケーラビリティでビジネスに多大な恩恵をもたらしますが、同時にセキュリティ管理の複雑性を増大させます。複数のプロジェクト、多種多様なサービス、日々刻々と変

こんにちは、SCSKの齋藤です。 本記事では、IAMのセキュリティ分析情報を用いて、権限整理を行った事例について紹介します。   はじめに、なぜIAMの権限整理が必要なのか？ クラウドサービスの普及により、企業は以前にも増して迅速にアプリケーションを開発し、多様なサービスを展開できるようになりました。その一方で、クラウド環境におけるセキュリティの重要性も飛躍的に高まっています。特に、Google Cloud (GCP) におけるIdentity and Access Management (IA

G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われたブレイクアウトセッション「 Gemini CLI で実現する AI Agent 時代のプロダクト開発 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 Gemini CLI とは Gemini CLI の機能 入力モード Context

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '25 の、2日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next Tokyo '25 イベント概要 キーノートの概要 AI 時代の変革 GKE と Cloud Run における GPU 新たな野球体験 まったく新しいデジタルバンクの設立 Gemini CLI データと AI セブン&アイ・ホールディングス セキュリティと AI Google Cloud Next Tokyo 2

はじめまして。吉越です。 今回、6月25日に開催されていたAWS Summit2025へ参加して持ち帰ってきた話をブログにまとめようと思います。 はじめに 早速ですが、みなさんにSNSで話題となったラーメン山岡家のブースの「ゆで麺タイマー」のアーキテクチャをお見せします！ AWS Summitの企業ブースに山岡家がある～と思って近づいたところ、ゆで麺タイマー（？）というものがAWSで構築されているのかぁと面白くて気づいたら資料くださいって声かけてました。 色々なセッションを聞いてから家に帰り、山岡家の資料

AIコンピューティング需要の爆発的な増加とGoogle Cloudの答え 冒頭、AIコンピューティングの需要が過去8年間で1億倍に急増しているという衝撃的なデータが示されました。この需要に応えるため、Google Cloudはハードウェアからソフトウェアまで、一貫したイノベーションを推進しています。

AIコンピューティング需要の爆発的な増加とGoogle Cloudの答え 冒頭、AIコンピューティングの需要が過去8年間で1億倍に急増しているという衝撃的なデータが示されました。この需要に応えるため、Google Cloudはハードウェアからソフトウェアまで、一貫したイノベーションを推進しています。

.table-of-contents ul ul { display: none; } はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの 岡本 です。 MLOpsブロックではWEAR by ZOZO（以下WEAR）やZOZOTOWNのレコメンドシステムを開発・運用しています。 WEARのコーディネート詳細画面には、表示しているコーディネートに関連性が高いコーディネートを表示する関連枠があります。今回、WEARのコーディネート詳細画面の関連枠におけるコーディネートの表示ロジックを、ルールベースから

こんにちは、BIGLOBEの松村です。 私たちBIGLOBEは、インターネットサービスプロバイダーとして、日々多くのお客さまと接点を持っています。その中で最も重要なのが、お客さまから寄せられる「生の声」です。しかし、電話やメール、メッセージなど、様々なチャネルに分散したお客さまの声を一つひとつ拾い上げ、サービス改善に繋げることには大きな課題がありました。 「お客さまの本当の気持ちを、もっと深く理解したい」 「データに基づいた客観的な事実で、サービスを改善したい」 そんな想いから、私たちはGoogle Cl

G-genの杉村です。 Agent Development Kit （ADK）を使い、社内外のドキュメントやナレッジを検索して、技術的な質問に回答する AI エージェントを開発した事例を紹介します。 はじめに 開発したもの 利用可能ユーザー 動作 ユースケース 技術的な仕様に関する質問 トラブルシューティング 学習リソースの提案 アーキテクチャ マルチエージェント なぜ AI エージェントなのか インフラ構成 Vertex AI Search バッチ処理 ADK 関連記事 はじめに 開発したもの 当記事で