G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud を管理・運用していくうえで必須となる 課金レポート の基本的な見方について、またコスト分析と対策を効率的に行うためのテクニックについて解説します。 課金レポートとは 課金レポートの基本 アクセス方法 基本的な見方 グループ化条件とフィルタ サービス単位での表示の限界 SKU とは グループ条件を SKU に設定する 表示対象の絞り込み その他のコスト分析テクニック 料金スパイクの原因を調査 特に料金が発生しているプロジェクトの特定 異常検知（A

はじめに みなさんこんにちは、ワンキャリアでデータサイエンティストをしているヨウです。中国・蘇州出身で、日本の大学・大学院を経て、新卒でワンキャリアに入社しました。

こんにちは！イーゴリです。 背景 近年、機械学習を活用した画像分類のニーズは急速に高まっています。 例えば、以下のようなユースケースがあります。 ECサイトでの商品画像の自動分類 不正画像や不適切コンテンツの検知 製造業における外観検査の自動化 ペット・動物画像の自動タグ付け しかし従来、画像分類モデルの構築には以下のような課題がありました。 Pythonや機械学習の専門知識が必要 モデル選定やハイパーパラメータ調整が難しい 学習環境の構築に時間がかかる 推論用APIの実装・運用が複雑 このような課題を解

G-gen の佐々木です。当記事では、Agent Development Kit（ADK）で開発した AI エージェントで Agent Runtime（旧称 : Vertex AI Agent Engine）の Memory Bank 機能を使用することで、セッション間で情報を保持できるエージェントを構築していきます。 構成 当記事で使用するもの Agent Development Kit（ADK） Agent Runtime Memory Bank Cloud Run Memory Bank を使用する

2026 年 4 月 14 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の採択企業向け勉強会を東京の AWS 目黒オフィスにて開催しました。勉強会では、 NVIDIA 加瀬 敬唯氏より、NVIDIA Robotics Solutions をご紹介いただきました。AWS からは、Physical AI 開発 「データ生成」 フェーズにおける AWS の活用方法と Remote AWS Develop Stati

製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、大前、池田です。 2026 年 3 月 31 日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ラウンドテーブル in 大阪」を開催しました。本記事ではイベントの概要と当日の様子をお伝えします。 開催の背景 製造業における生成 AI の活用は、ユースケース選定のフェーズを経て、実運用を目指したプロジェクトとして推進する企業が増えています。製造現場に眠る暗黙知を生成 AI で活用できる形式知へと変える取り組みや、生成 AI を搭載した自社製品の開発など、

はじめに こんにちは、株式会社タイミーでデータサイエンティストをしている藤井です。 普段は推薦システムの改善を担当しています。 早速ですが、皆さんは推薦モデルの改善実験を月に何本回せていますか？ 仮説を立てて、実装し、実験し、結果を整理し、次を考える。 1サイクル回すだけでも、相応の負荷がかかります。片手間でサイクル数を増やすのは簡単ではありません。 しかし、もし「仮説を立てる」から「結果を整理する」までを AI が担えるとしたら？ 実際に AI の案から改善が生まれています。しかも、人間が担うのは方針の

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

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

ニフティには所属部署での業務のほかに、有志による社内活動が存在します。もちろん強制ではなく、それぞれが興味のある分野について、自主的に活動しています。なかには会社公認のもと予算がつき、社内業務に貢献しているケースも。業務とは別のやりがいや、自分の専門外の知見を得られることが、一つのモチベーションになっています。 今回はその一つである、「AI活用推進チーム」にスポットを当てます。ニフティ社内の様々な部署の課題に対し、AIツールを使って解決に導くことなどを目的とした活動。メンバー4人に、活動に参加することにな

はじめに SAPは2025年、新しいデータ活用基盤として SAP Business Data Cloud（BDC） を発表しました。 これまでSAPデータ活用では、以下のようなアーキテクチャが一般的でした。 SAP BW/4HANAを中心としたDWH構成 外部データレイクやクラウドDWHとの個別連携 しかし、AI活用やリアルタイム分析が前提となる現在、データ統合からAI活用までを一貫して扱える基盤 が求められています。 BDCは、従来のような個別ツールの組み合わせではなく、 データ統合・分析・AI活用まで

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 最近バックオフィスのメンバーに Cloud Practitioner の勉強会を実施しました。次は AIF だろうと思ったので、初学者向けに AIF の学習をする際や試験直前の振り返りの際に使える参考資料になることを願い執筆します。 AI・機械学習・深層学習の違い AI・ML・DL の関係 用語 定義 AI（人工知能） 人間のような判断・推論をコンピュータで実現する技術の総称 機械学習（ML） データからパターンを自動的に学習させる AI の実装手法 深層学

はじめに こんにちは、NTTデータに勤務する一人のオジサンです。 これまでC/C++言語を使って、がっつりとポインタやら参照やらに向き合いながら、プログラムを書いてきました。構造体と仲良くなり、クラスに振り回され、newとdeleteに責任を持つ。そんな人生でした。 しかし時代は変わり、AIだ、データサイエンスだ、機械学習だと騒がれる中、「とりあえずPythonに触れないとまずい」という危機感に駆られて、Pythonの世界へ足を踏み入れた。。。 そんなオジサンの独り言です。 勘違いがあっても、大目にみてく

本記事は 2026 年 4 月 7 日に公開された Deepak Singh の「 We’re bringing back the Kiro startup credits program 」を翻訳したものです。 起業家の皆さん、12 月の スタートアップクレジット にたくさんのご応募をいただきありがとうございました。昨年 Kiro スタートアップクレジットプログラムを開始した際、その反応は予想を大きく上回るものでした。数千もの応募が寄せられ、ニーズは明確でした。アーリーステージのチームには、成長に合わせ

G-gen の佐々木です。当記事では、Pub/Sub から直接 Vertex AI 上の AI モデルによる推論を取得することができる AI 推論 SMT 機能について解説します。 前提知識 Pub/Sub とは Single Message Transforms（SMTs） AI 推論 SMT の機能 基本事項 AI 推論 SMT の利点 使用できるモデル Model Garden で提供されているモデル Vertex AI Endpoints にデプロイしたモデル モデルの入力・出力 入力するメッセー