はじめに TimesFM とは TimesFM の一般的な利用シーン 実際に使ってみた 予測精度を実測値と比較してみる まとめ はじめに ラスベガスから帰国後、アメリカのジャンキーなご飯と色の濃い飲料が恋しい、松村です。 本ブログでは、前回投稿した記事（※1）にてご紹介した BigQuery ML の新機能のうちの一つ「TimesFM」（プレビュー版）を試した内容をまとめます。具体的には、TimesFM モデルと、WEB サイトの SEO（検索エンジン最適化）をサポートする無料ツール「Google Sea

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「 AI-powered cancer detection in medical imaging 」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '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 AI を利用するための未来 マルチモーダル AI の力 検討要素 解決策の紹介

TL;DR BigQuery MLを使うと、BigQuery上のデータに対する推論処理が BigQuery内 で完結できます。 Dataformからも当然呼び出せるので、推論対象データをBigQueryで準備できるのなら、 推論バッチ全体がBigQueryで完結します。 AIモデルは、Googleマネージドなモデルや、各自で用意したローカルモデルも利用できます。 きっかけ AI戦略室では、BigQueryで処理したデータに対して、AIモデルを用いたバッチ推論を多数実施しております。 その際、Vertex

TL; DR できます ただし、BigQuery 標準テーブルに入っているデータに対してのみであり、かつプレビュー機能を使う必要があります はじめに こんにちは。クラウドエースの田中です。 この記事では BigQuery にて 2025 年 4 月 3 日および 2025 年 4 月 4 日にリリースのあった機能の紹介を通して、BigQuery ML(以下、BQML) から LLM を呼び出した際の出力を、一定の形式にコントロールできるか検証していきます。 最後までお読みいただけたら幸いです。 リリース概

TL; DR できます ただし、BigQuery 標準テーブルに入っているデータに対してのみであり、かつプレビュー機能を使う必要があります はじめに こんにちは。クラウドエースの田中です。 この記事では BigQuery にて 2025 年 4 月 3 日および 2025 年 4 月 4 日にリリースのあった機能の紹介を通して、BigQuery ML(以下、BQML) から LLM を呼び出した際の出力を、一定の形式にコントロールできるか検証していきます。 最後までお読みいただけたら幸いです。 リリース概

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の前山です。 アプリケーション開発を中心に取り組みつつ、Google Cloud 公式認定トレーナーとしても活動しています。 大規模なシステムにおいて、メッセージングは重要な役割を果たしています。特に Google Cloud Pub/Sub は、その信頼性と柔軟性から多くのシステムで採用されています。しかし、実運用では必ずメッセージ処理の失敗という課題に直面します。 本記事では、この課題に対する重要な解決策として、Pub/Sub のデッドレタートピ

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の前山です。 アプリケーション開発を中心に取り組みつつ、Google Cloud 公式認定トレーナーとしても活動しています。 大規模なシステムにおいて、メッセージングは重要な役割を果たしています。特に Google Cloud Pub/Sub は、その信頼性と柔軟性から多くのシステムで採用されています。しかし、実運用では必ずメッセージ処理の失敗という課題に直面します。 本記事では、この課題に対する重要な解決策として、Pub/Sub のデッドレタートピ

こんにちは！SCSKの八巻です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

はじめに Gemini in BigQuery A family of data agents BigQuery MLの進化 AI Query Engine まとめ はじめに お久しぶりです、松村です。先週ラスベガスで開催されていた「Google Cloud Next 2025」に参加させていただきました。 ラスベガスの乾燥にやられるまいと気合を入れて保湿した結果、新品のリップは半分なくなりました。 本ブログでは、多くの魅力的なセッションの中でも私が楽しみにしていた、BigQuery のロードマップや最新

こんにちは。SCSKの山口です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

こんにちは。SCSKの山口です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

はじめに 2025年4月にラスベガスで開催された Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'24（以下、Next'24）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Google Cloud NEXT'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています。 この記事では主に Google 初のカスタム Arm ベース CPU Axionに焦点をあてて解説いたします。 主要ポイント 最高の価格性能: Axion は、標準的な Arm Ne

はじめに 2025年4月にラスベガスで開催された Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'24（以下、Next'24）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Google Cloud NEXT'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています。 この記事では主に Google 初のカスタム Arm ベース CPU Axionに焦点をあてて解説いたします。 主要ポイント 最高の価格性能: Axion は、標準的な Arm Ne

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています！ 構造化データと非構造化データ (画像、音声、動画、ドキュメントなど) の統合分析は、長らく多くの企業にとって困難な課題でした。 従来、これらのデータは別々のシステムで管理され、連携には複雑な ETL パイプラインやカ

はじめに 現在ラスベガスで開催されている Google Cloud の旗艦イベント「Google Cloud NEXT'25（以下、Next'25）」に現地参加中の Shanks / kazz / 小堀内 / 岸本 です。 Next'25 で発表された 最新情報 を現地からお届けしています！ 構造化データと非構造化データ (画像、音声、動画、ドキュメントなど) の統合分析は、長らく多くの企業にとって困難な課題でした。 従来、これらのデータは別々のシステムで管理され、連携には複雑な ETL パイプラインやカ