はじめに 2026年4月22日〜24日の3日間、米国ネバダ州ラスベガスで開催されている Google Cloud Next 2026 に現地参加してきました。 本記事では、「Build multi-agent systems that actually work」のセッションをレポートします。このセッションでは、Anthropic による実運用に耐えうるマルチエージェントシステム構築の実践的なアプローチが紹介されました。 マルチエージェントを採用する判断基準 まずは単一エージェントから始める 適切なツール
はじめに チューリングでは毎日、データ収集車両による走行データと走行実験による実験結果データが蓄積されていきます。私たちはこれらを可視化するツールに非常に力を入れて開発しており、充実した可視化ツールはAIモデルを開発するエンジニアにとってもデータ収集を担うドライバーにとっても多くの洞察と気付きを提供します。 本記事では、それらのデータ可視化実装の中から、走行動画と各種メトリクスを同期再生する「走行データビューア」を取り上げ、その実装事例と、Next.jsやMPEG-DASH、Databricks Lake
G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud Next '26 のセッションの1つ、「 Natively Integrating Wiz CNAPP with Google Security Operations 」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 セッションの概要