イノベーションセンターの新井です。 普段は全社検証網の技術検証、構築、運用を担当しています。 私の所属するイノベーションセンターではこれまではイーサネット/IPレベルの検証網を運用して全社に提供していましたが、昨今の光伝送とIP系技術の融合の進展などにも対応して、さまざまなユースケースを検証・開発するために、光伝送に関する検証網(All Photonics Network Testbed。以下、APNテストベッド)も同一チームで構築・運用しています。 今回から複数回に分けて現在取り組んでいるAPNテストベ

はじめに こんにちは、AIチームの長澤 ( @sp_1999N ) です。 この度 Oracle AI World 2025 にスポンサーとして参加してきました。 本ブログでは Oracle AI World (OAW) の概要とともに各種トピックスをご紹介できればと思います。 Partner Award 受賞 OAW やセッションのご紹介の前に、この度弊社 AI Shift がグローバルに受賞頂けたので、そちらの紹介からさせてください。 Oracle はさまざまな企業と協業しており、 PartnerNe

1. はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 昨今のECサイトにおいて、商品レコメンドや検索はユーザ体験を向上させるうえで今や欠かせない機能となっています。しかし、高精度なレコメンドシステムを最初からフルスペックで実装しようとすると、膨大な開発コストと時間がかかります。ユーザー行動のモデリング、リアルタイム処理基盤、A/Bテスト環境、多言語対応など、考慮すべき要素は多岐にわたり、リソースが限られる中ですべてを実現するのは現実的ではありません。 そこで重要になるのが、少ない工数で段

G-gen の福井です。Google Workspace Events API と NotebookLM Enterprise API を利用して、Google ドライブ上のファイル操作をトリガーに NotebookLM のノートブック管理を自動化するアーキテクチャと、その実装例を紹介します。 はじめに 当記事の概要 NotebookLM Enterprise とは Google Workspace Events API とは 免責事項 実現したいこと 目的と処理の内容 構成図（To-be） 構成図（Ca

本記事は ネットワークウィーク 4日目の記事です。 💻 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 🌐 はじめに 対象読者 この記事で伝えたいこと すべての基本：AWSとGoogle Cloudの「思想の壁」 主要サービス比較：AWSの知識をGoogle Cloudに置き換えて理解する 1. 仮想ネットワーク (VPC) 2. サブネット 3. ファイアウォール 4. ロードバランサ + CDN AWS経験者が意識すべきポイント おわりに はじめに クラウド事業推進部の小野内です。ネットコムに入社して、もうすぐ3

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 概要 データ基盤整備の必要性 「収益力の強靭化」から見据える未来経営とデジタル改革 データ活用環境の課題 目指す姿 構成設計 当初案 大幅な見直しへ SAPデータ活用に向けて Cortex Frameworkの導入検証について 今後の方針 まとめ はじめに 当記事は株式会社G-gen様とライオン株式会社の技術ブログ相互寄稿企画で執筆された

はじめに はじめまして、KINTOテクノロジーズ（KTC）でモバイルアプリ（Flutter）の開発を担当しているHand-Tomiです。 アプリをGoogle Play Storeに公開した後、 ストアからインストールしたアプリでのみ Firebase関連のエラーが発生する経験をしたことはありませんか? デバッグビルドや内部テストでは正常に動作していたのに、本番環境でのみ以下のようなエラーログが表示される場合: E Failed to get FIS auth token java.util.concur

G-gen の杉村です。2025年10月、Google の AI アシスタントサービス Google Agentspace が Gemini Enterprise に名称変更され、追加の機能とともに再発表されました。変更後のライセンス体系等の違いについて解説します。 Gemini Enterprise とは Gemini Enterprise の発表 発表内容 変更点 ライセンス体系 Gemini Enterprise への移行 サブスクリプション移行パス イメージ図 Google Agentspace

こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 ( @15sen3haku )です。 7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。 大学では自然言語処理に関する研究をしており、自然言語処理の社会実装や、ひいてはもっと広い範囲でのAIの社会実装を体感したいという思いから、今回のインターンに参加させていただきました。 本記事では、今回のインターンにて取り組んだ内容を紹介させていただきます！ タスク: AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮につ

G-genの杉村です。Google Colaboratory、略称 Colab は、Google が提供する Jupyter ノートブックベースの開発環境サービスです。Colab には無料版、従量課金プラン、サブスクリプションプランである Colab Pro と Pro+、そして企業等の組織向けの Colab Enterprise があります。それぞれの違いやユースケースを解説します。 Colab の概要 プランの選び方 Colab 無料版 Colab 従量課金プラン Colab Pro / Pro+ C

はじめに 課題 API利用ができない 機能不全に陥った検索システム 最低限のログ機能 画像品質の悪化 要件 実現方法 システムアーキテクチャ ドキュメントのバージョン管理 必要な情報が見つかる検索エンジンの搭載 画像の画質の保持 閲覧できるユーザーの制限 結果 成果 AIによるドキュメント作成 CLI上でのドキュメント検索 今後の展望 総評 はじめに データソリューションチームの土屋 ( @shunsock )です。 データソリューションチームでは、従来、GUIベースのドキュメント管理ツールを利用していま

はじめに こんにちは、クラウドエースのジンです。 この記事では、MCP (Model Calling Protocol) を活用して、Google の生成 AI である Gemini と連携するサーバーレスな Slack チャットボットを構築する方法を説明します。 1. Slack チャットボットデモ 今回完成したチャットボットはどのようなものになるのでしょうか? 次にデモを使って説明します。 Slack チャンネルでチャットボットにメンションすると、Gemini が応答を生成し、スレッドに返信してくれま

BigQueryデータをAmazon S3に移行する方法を紹介します。 いくつか方法はありますが、本手順ではAWS Glue JobでBigQueryに対しクエリを実行することでデータを移行します。 本手順を取り入れることで、BigQuery上の大規模なデータの移行・加工処理がサーバーレスで構築できます。 転送対象のデータの準備(Google Cloud) マテリアライズドビュー用のデータセットの作成(Google Cloud) IAMロールの作成(Google Cloud) サービスアカウントの作成(G

はじめに Prisma Cloudではコンソールから取得できるデータがいくつかあり、アラートデータもそのひとつです。 日々大量に発生するアラートの中から、本当に注視すべきリスクや傾向を読み解くのは容易ではありません。手動での確認には限界があり、セキュリティ運用の非効率さにも繋がりかねません。 今回は、Prisma Cloudで検知されたアラートデータを取得して、クラウド環境のアラート状況をわかりやすく可視化できないか試してみました。 取得データの紹介 まず、アラートデータはPrisma Cloudコンソー

G-gen の min です。Agent Development Kit（ADK）と BigQuery を組み合わせた AI エージェントにおけるリスクを管理し、 安全に運用するための設計アプローチ を説明します。 はじめに ADK と BigQuery AI エージェントに潜むリスク 多層防御 対策1. ツールセットによる静的制御 書き込み制御（WriteMode） 認証情報の分離（ADC） 対策2. アプリケーションによる動的制御 指示による行動の制約（Instruction） 実行前の検証（Call