はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 「自分だけのアプリを作ってみたいけど、時間が足りない」——エンジニアなら誰しも一度は感じたことがあるのではないでしょうか。業務で培った技術力はあっても、個人開発となると要件定義からデザイン、実装、デプロイまでをすべて一人でこなす必要があり、なかなかハードルが高いものです。 しかし近年、AI ツールの進化は目覚ましく、個人開発を取り巻く環境は大きく変わりました。本記事では、Gemini・Google AI Studio・Antigravity といった AI ツールを活用し、企画からデプロイまでを効率的に進めた個人開

はじめに こんにちは！クラウドエース株式会社 第一開発部喜村です！ 2025年11月、GoogleはGemini 3と同時に新しいAI開発プラットフォーム「Google Antigravity」を発表しました。従来のAIコーディングアシスタントとは一線を画す「エージェントファースト」の設計思想を持つこのツールは、開発者の作業スタイルを大きく変える可能性を秘めています。 本記事では、Google Antigravityの概要からセットアップ、基本的な使い方までを解説します。 Google Antigravityとは Google Antigravityは、Googleが開発したAI

はじめに こんにちは！クラウドエース株式会社 第一開発部喜村です！ 2025年11月、GoogleはGemini 3と同時に新しいAI開発プラットフォーム「Google Antigravity」を発表しました。従来のAIコーディングアシスタントとは一線を画す「エージェントファースト」の設計思想を持つこのツールは、開発者の作業スタイルを大きく変える可能性を秘めています。 本記事では、Google Antigravityの概要からセットアップ、基本的な使い方までを解説します。 Google Antigravityとは Google Antigravityは、Googleが開発したAI

はじめに こんにちは、クラウドエースのネットワークギルドに所属している清水です。 Google Cloud では DNS クライアント、DNS サーバーともに、選択肢が多数存在します。 そのため Google Cloud における名前解決の設計では、デフォルトで提供される「内部 DNS」や、マネージドサービスである「Cloud DNS」の各機能を要件に応じて適切に選択する必要があります。 本稿では、これら複数の名前解決手段について、具体的なユースケースを交えて解説します。 本記事の対象読者 DNS の基礎知識（名前解決の仕組み、レコードの種類など）をお持ちの方 Google C

はじめに こんにちは、クラウドエースのネットワークギルドに所属している清水です。 Google Cloud では DNS クライアント、DNS サーバーともに、選択肢が多数存在します。 そのため Google Cloud における名前解決の設計では、デフォルトで提供される「内部 DNS」や、マネージドサービスである「Cloud DNS」の各機能を要件に応じて適切に選択する必要があります。 本稿では、これら複数の名前解決手段について、具体的なユースケースを交えて解説します。 本記事の対象読者 DNS の基礎知識（名前解決の仕組み、レコードの種類など）をお持ちの方 Google C

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with Google Search を組み合わせることで、このプロセスをSQLだけで完結

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第四開発部の多賀です。 データ分析や活用において、頻繁に課題となるのが 「データの欠損」 です。 「顧客リストの電話番号が抜けている」「住所が入っていない」といった不完全なデータに対し、Web 検索等を用いて情報を補完しようとする場合、これまでは外部スクリプトを作成して API を利用したり、あるいは手作業で検索してデータを更新するといった対応が必要でした。 しかし、BigQuery ML (BQML) と Gemini、そして Grounding with Google Search を組み合わせることで、このプロセスをSQLだけで完結

どうもこんにちは、クラウドエースの妹尾です。 クリスマスに年末と忙しい時期ですが、そんな折の棚卸しで思いついたのでこの記事を書きました。 人によっては耳が痛い話かもしれませんが(僕も痛いのですが)、おつきあいくださいませ。 はじめに 車はだいたい 2 年に一度車検を受けます。法律で決まっているから当然ですよね。逆に我々が作成するシステムにはそんな検査はありません。 でも、脆弱性を放置したら侵害されます。アップデートを怠ったらサービスが止まります。 放っておけば壊れるのは車と同じなのに、なぜか「動いてるから大丈夫」で済ませがち。 SSH や React 等の超有名どころのパッケージでさ

どうもこんにちは、クラウドエースの妹尾です。 クリスマスに年末と忙しい時期ですが、そんな折の棚卸しで思いついたのでこの記事を書きました。 人によっては耳が痛い話かもしれませんが(僕も痛いのですが)、おつきあいくださいませ。 はじめに 車はだいたい 2 年に一度車検を受けます。法律で決まっているから当然ですよね。逆に我々が作成するシステムにはそんな検査はありません。 でも、脆弱性を放置したら侵害されます。アップデートを怠ったらサービスが止まります。 放っておけば壊れるのは車と同じなのに、なぜか「動いてるから大丈夫」で済ませがち。 SSH や React 等の超有名どころのパッケージでさ

はじめに クラウドエース株式会社 第二開発部の菅野です。 Cursor を使用していると、エージェントの入力欄に「Connect to Browser」という機能を発見しました。この機能は 2025 年 9 月末にバージョン 1.7 で追加され、2025 年 10 月末のバージョン 2.0 で正式版としてリリースされた比較的新しい機能です。まだ使用したことがなかったため、Cursor に質問しながら実際に試してみました。 本記事では、Connect to Browser 機能の概要から実際の使用例、そして 3 つの実装サイトを通じた検証結果までを解説します。 Connect to

はじめに クラウドエース株式会社 第二開発部の菅野です。 Cursor を使用していると、エージェントの入力欄に「Connect to Browser」という機能を発見しました。この機能は 2025 年 9 月末にバージョン 1.7 で追加され、2025 年 10 月末のバージョン 2.0 で正式版としてリリースされた比較的新しい機能です。まだ使用したことがなかったため、Cursor に質問しながら実際に試してみました。 本記事では、Connect to Browser 機能の概要から実際の使用例、そして 3 つの実装サイトを通じた検証結果までを解説します。 Connect to

はじめに こんにちは、クラウドエースのイリゴチです。 社内外のレポートやチェックシートなど、PDF を Google Cloud Storage に保存して運用するケースは多いと思います。 しかし、バケットを「非公開」のまま Looker Studio の表に「PDF を開く」リンクを出したい、というニーズも少なくありません。 本記事では、Cloud Run Functions（2nd gen） で「署名付き URL」を発行して即リダイレクトする小さな HTTP 関数を用意し、Looker Studio の 計算フィールド でその関数 URL を組み立ててクリック可能なリンクを表示す

はじめに こんにちは、クラウドエースのイリゴチです。 社内外のレポートやチェックシートなど、PDF を Google Cloud Storage に保存して運用するケースは多いと思います。 しかし、バケットを「非公開」のまま Looker Studio の表に「PDF を開く」リンクを出したい、というニーズも少なくありません。 本記事では、Cloud Run Functions（2nd gen） で「署名付き URL」を発行して即リダイレクトする小さな HTTP 関数を用意し、Looker Studio の 計算フィールド でその関数 URL を組み立ててクリック可能なリンクを表示す

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデル構築を開始でき、どちらも機械学習の専門知識なしで始められます。本記事では、同じ

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデル構築を開始でき、どちらも機械学習の専門知識なしで始められます。本記事では、同じ

こんにちは、クラウドエース 第一開発部の阿部です。 この記事は JP_Google Developer Experts Advent Calendar 2025 の 9 日目の記事です。 はじめに 去年の Google Cloud Next '24 で AI エージェントという概念が発表されて以来、Gemini をはじめとして、生成 AI 関連の技術が世間の注目を集めてきていると強く感じています。 ただ、様々な生成 AI の技術が登場している中で、私が案件に携わる際に改めて重要だと感じているのが、Google Cloud のネットワーク技術の基礎です。 AI エージェントを PoC

こんにちは、クラウドエース 第一開発部の阿部です。 この記事は JP_Google Developer Experts Advent Calendar 2025 の 9 日目の記事です。 はじめに 去年の Google Cloud Next '24 で AI エージェントという概念が発表されて以来、Gemini をはじめとして、生成 AI 関連の技術が世間の注目を集めてきていると強く感じています。 ただ、様々な生成 AI の技術が登場している中で、私が案件に携わる際に改めて重要だと感じているのが、Google Cloud のネットワーク技術の基礎です。 AI エージェントを PoC

こんにちは、クラウドエースの妹尾です。 AIが発達してVibeCodingという概念ができてもう10ヵ月ほど経とうとしていますが、私も例に漏れず、すっかりAIを活用しての仕事が当たり前になっていてWSL2環境にgemini-cliを導入し、ほぼ常時稼働させている状況です。 その中で、一つだけ「少し不便だな」と感じていた点がありました。それは、コマンド実行のたびに発生する承認プロセスです。 ╭──────────────────────────────────────────────────────╮ │ ? Shell ls [current working directory /ho

こんにちは、クラウドエースの妹尾です。 AIが発達してVibeCodingという概念ができてもう10ヵ月ほど経とうとしていますが、私も例に漏れず、すっかりAIを活用しての仕事が当たり前になっていてWSL2環境にgemini-cliを導入し、ほぼ常時稼働させている状況です。 その中で、一つだけ「少し不便だな」と感じていた点がありました。それは、コマンド実行のたびに発生する承認プロセスです。 ╭──────────────────────────────────────────────────────╮ │ ? Shell ls [current working directory /ho

0. はじめに こんにちは、クラウドエース第四開発部の永井です。 現在、私は Vibe Coding に強く魅了されており、日々の開発業務でも積極的に活用しています。 新卒として入社してから半年ほど経ち、実際に案件へ参画してからは約 4 か月になりますが、その間に Vibe Coding と生成 AI（今回は主に Cursor）を活用して 6 つのデモアプリを開発してきました。 これらは社内外で高い評価をいただくことも多く、「なぜ短期間でここまで作り込めるのか？」と聞かれる機会も増えてきました。 そこで本記事では、私がどのように生成 AI を活用して高速にアプリケーションを作っている