G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas のセッション「 Secure what's next: AI-driven defense for the enterprise 」について、速報レポートをお届けします。 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 はじめに A

本記事は 春のスキルアップ応援フェア2026 4/24付の記事です 。 こんにちは、ひるたんぬです。 最近料理にハマっており、仕事終わりは可能な限り自分で料理を作ろうと心がけています。 そんな私はWebサイトに数多あるレシピのお世話になっているのですが、材料欄によく「少々」「ひとつまみ」といった記載を見かけます。これら二つを使い分けているレシピもあり、分量に差はあるのか気になったので調べました。 【少々のはかり方】親指と人差し指の2本で軽くつまむ。 【ひとつまみのはかり方】親指、人差し指、中指の3本の指で

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

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Gemini Enterprise アプリ の新機能について、公式の投稿記事「Gemini Enterprise for the agentic task force: introducing long-running agents, agentic collaboration spaces, advanced governance, and more」の内容をもとに紹介します。 はじめに 名称変更とリブランディ

はじめに こんにちは。プロダクト開発部 転職開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている松村( @shakemurasan )です。 2026-04-22(水)から2026-04-24(金)までの3日間開催されているRubyKaigi 2026に現地参加しています。 rubykaigi.org この記事は、Day1 13:00-13:30のkoicさんのセッション『Exploring RuboCop with MCP』について、事前準備編と当日編（セッション当日に残したメモと感想）を1本にまとめたも

2026年3月24日、サポーターズ主催のオンライン勉強会「全エンジニアEM化説」が開催され、JAPAN AI株式会社（ジーニーグループ）Product Dev Group 部長 Leon Xuが登壇しました。 生成AIやコーディングエージェントの進化により、エンジニアの役割はこれまでにないスピードで変化しています。実際、ソフトウェア開発の現場では「AIがコードを書く時代に、人間のエンジニアの価値はどこに残るのか」「本当に全員にマネジメント視点が求められるようになるのか」といった疑問や不安に向き合うことが増

サイオステクノロジー株式会社 Saman 目次 機能紹介編 Agent Skills とは？ Context Engineering というアプローチ なぜ Agent Skills が必要か 課題 1：ES|QL は新しい領域 課題 2：API サーフェスが広く深い 課題 3：ベストプラクティスは訓練データにない Agent Skills でカバーされている領域 スキルは組み合わせ可能（Composable） インストール方法 準備：Node.js が必要 方法 1：npx を使う（推奨） オプション：

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Kubernetes Engine （略称 GKE）の新機能について、公式の投稿記事「What's new in GKE at Next '26」の内容をもとに紹介します。 はじめに Accelerating the agentic era GKE Agent Sandbox（GA） Redefining the scalability ceiling GKE Hypercluster（Priva

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '26 in Las Vegas の、1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 '26 in Las Vegas イベント概要 キーノートの概要 Google が強調したかったこと Google Cloud と AI AI モデル State-of-the-Art な Google のモデル Apple との協業 Gemini Enterprise Agent Platform 概要

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 前回は機械学習の基礎（教師あり・なし・強化学習、回帰・分類）を整理しました。今回は生成 AI（Generative AI）について解説します。試験ガイドのドメイン2に対応した内容です。 生成 AI とは 予測と生成 これまでの機械学習は、データのパターンを学習し「予測・分類」を行うことが主な役割でした。生成 AI はそこから一歩進み、新しいデータ（テキスト・画像・音声など）を「作り出す」ことができます。 比較軸 予測 AI 生成 AI 例 明日の天気を予測す

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 2025年10月のTiDB User Dayにおいて、 オートスケールについて取組み中(P. 81)であることをご紹介 しました。この記事では、その後のオートスケールの取り組み状況についてお伝えします。 結論としては、2025年11月時点で、DBREが管理するTiDB移行済みの全クラスタでTiDBの水平方向オートスケール導入が完了し、その後も安定稼働しています。 次の画像は、メルカリ内のとあるCl

AWS Bedrockで売上分析AIエージェントを構築してみた はじめに こんにちは。 新人研修の一環として、生成AIを活用した売上分析AIエージェントの開発を行いました。 今回の取り組みでは、ユーザーが自然言語で分析内容を指示すると、その内容に応じたSQLの生成、データ取得、グラフ描画までを自動で実行する仕組みを構築しました。 本記事では、AWS Bedrockを活用した売上分析AIエージェントの構成と、実装にあたって特に考慮したプロンプト設計や構成上のポイントについて紹介します。 システム構成 自然言

本記事は 2026 年 4 月 21 日 に公開された「 From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 本日、Claude Cowork in Amazon Bedrock の提供開始を発表します。Amazon Bedrock を通じて、直接または LLM ゲートウェイ経由で Cowork と Claude Code Desktop を利用できます。 ス

G-gen の佐々木です。当記事では、法令 API を使用して日本の法令を検索できる AI エージェントを構築し、Google Cloud 上で動作するチャットボットとして利用できるようにします。 構成 法令 API エージェント Google Cloud 上の構成 当記事で使用するもの 法令 API Agent Development Kit（ADK） Vertex AI Agent Engine Cloud Run バックエンドの構築 バックエンドの概要 法令 API エージェントの開発 ディレクトリ

こんにちは。SCSKの松渕です。 今回は、ある歌手の歌詞を ベクトル化＆簡易的なデータ分析 してみました。 3/10に発表されたばかりの Gemini Embedding 2 モデル を利用してみました！ はじめに 組み込みモデル（Embedding Model）とは？ 一言で言うと、「言葉や画像の意味を、コンピューターが計算できる『座標（ベクトル）』に変換する技術」のことです。これまでのキーワード検索（完全一致）とは異なり、データの「文脈」や「ニュアンス」を数値化します。 なぜ「ベクトル」にするのか？