こんにちは。バンダイナムコネクサス データエンジニアの上田です。 今回は題目のとおり、広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発について紹介します。 今回はプロジェクト発足に至った背景やプロジェクト運営上の工夫を紹介していき、次回以降詳細な技術的な内容などをご紹介していきたいと思います。 対象読者はデータ基盤新規開発プロジェクト立ち上げに将来携わるエンジニア、PM、ビジネスサイドのメンバー全員を想定し、これから広告関連のデータを触る予定のエンジニアやPMはもちろん、広告関連のデータに関わりのない方、非エ

はじめに 【Google Cloud NEXT'24 Tokyo】 こんにちは、Google Cloud 認定トレーナーで\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 皆さまは 2024/08/01〜2024/08/02 にパシフィコ横浜で開催された Google Cloud Next Tokyo ’24 へ参加されましたでしょうか？ 筆者は Authorized Training Partner（以下、ATP）として、Google Cloud 公式ブース「ラーニング＆認

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、BigQueryで ウィンドウ関数（分析関数） を使ってデータを集約してみたいと思います。 テーブル全体ではなく、 特定の実行範囲（パーティション）での処理 が実行できる便利な機能です。ぜひご覧ください。   ウィンドウ関数とは（イメージ） ウィンドウ関数とは、一言で言うと「行のグループ単位で計算を行い、 行ごとに一つの結果を返してくれる 」ものです。 似た言葉で、「集約関数」がありますが、ウィンドウ関数の有無で違う挙動を示します。 おそらくこの説明では

生成AIを使う上での課題・解決策 生成AIは大きな可能性を秘めていますが、その活用にはいくつかの課題が存在します。

こんにちは、クラウドエース株式会社 SRE 部の阿部です。 この記事では Google Cloud Next Tokyo '24 で発表された Spanner エディションにおける料金モデル変更について紹介します。 Spanner の変更点概要 (Google Cloud Next Tokyo'24 発表から抜粋) 2024 年 8 月 2 日の基調講演で、Spanner の新機能について発表がありました。 発表内容は以下の通りです。 Spanner Graph (参考:公式ブログ) ベクトル検索(Vec

本記事は 夏休みクラウド自由研究 8/6付の記事です 。 こんにちは。SCSKの山口です。 最近、Google CloudのData Fusionでパイプラインを構築する機会が多くあり、その中でも「Wrangler」のプライグインを多く使用したので、その際に便利だった機能をご紹介します。 ※本ブログではData Fusionパイプラインの基本的な構築方法については言及していませんので、構築方法等については下記をご参照ください。 Cloud Data Fusion のドキュメント  |  Cloud Dat

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 のキーノート（2日目）に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 Google Cloud Next Tokyo '24 キーノート（基調講演）とは Vertex AI Agent Builder Google Vids、Imagen 3、Veo デー

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next Tokyo '24の1日目に行われた AI と機械学習のセッション「 競争環境の変化に適応！Google Cloud で実現する LION 流需要予測と生成 AI 活用 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 なぜ需要予測を行うのか 需要予測のアーキテクチャ 生成AI

AWS の大規模なお客様にそれぞれの課題や懸念事項について話すとき、会話のトピックがマルチクラウドに変わることがよくあります。意図的であれ偶然であれ、これらのお客様は複数のクラウドプロバイダーからのサービスの利用を選択することがあります。時には、今もオンプレミスでホストされているアプリケーションやサービスと併せて利用することもあります。チームや部門レベルでボトムアップ的な選択を早急に行い、トップダウンの指示がないまま複数のベンダーからのクラウドサービスを選択するというケースもありました。また、別の組織を買

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や機械学習システムの構築を行なっており、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニング提供もしています。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集して

G-gen の堂原です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「 プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 事業紹介 初期の課題とアプローチ 企業データ分析基盤 生成 AI の活用 関連記事 概要 本セッ

クラウドエースの山本です。 7 月 29 日 〜 7 月 31 日の期間にアナウンスされた Google Cloud の主なリリースに関してご紹介します。 ! 該当日の全ての情報を掲載しているものではございません。すべてのリリースノートを確認されたい方は、当該ページからご確認ください。 Google Kubernetes Engine （GKE） Backup for GKE で確約利用割引が提供されるようになりました ( 公式ドキュメント ) バックアップ管理費用に対して、以下の内容で割引が適用されます

　2024年5月29日、「VALTES QUALITY DAY」が開催された。以下、GOとバルテス社員による対談セッションの様子を紹介する。 本セッションは「品質とスピードを両立し、ビジネスをドライブさせる！ GO株式会社のQA組織とは」がテーマ。ゲストにGO株式会社 澤田雄一氏、同社 丸靖和氏を迎え、バルテス 貝本康次が司会進行を務めながらGO社のQA組織が取り組む「効率化のためのプロセス見直し・改善」を掘り下げた。 登壇者紹介 右からGO株式会社 プロダクトマネジメント本部 クオリティマネジメント部

はじめに こんにちは。クラウドエース データソリューション部所属の橘です。 データソリューション部では、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 新規リリースの中でも、特に重要と考えるリリースを記事としてまとめ、本ページのように公開しています。 今回紹介するのは、2024/7/22 に preview となった「BigQuery の Continuous Queries 」についてです。 要約 今回 pr

こんにちは、タイミーでデータサイエンティストとして働いている小栗です。 今回は、機械学習バッチ予測およびA/BテストをVertex AI PipelinesとCloud Run jobsを使ってシンプルに実現した話をご紹介します。 経緯 タイミーのサービスのユーザーは2種類に大別されます。お仕事内容を掲載して働く人を募集する「事業者」と、お仕事に申し込んで働く「働き手」です。 今回、事業者を対象に機械学習を用いた予測を行い、予測結果を元にWebアプリケーション上で特定の処理を行う機能を開発することになりま