はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部ビジネス基盤グループでエンジニアをしている熊本です。 ブログへの登場は久々となりますが、2019年に新卒で入社して以来、長らくプロダクト開発のエンジニアをしてきました。そんな私は現在、医療プラットフォーム全体のMA（マーケティングオートメーション）、SFA（営業支援）、CRM（顧客管理）といったITツールおよび業務フローの設計・改善を通じて、事業パフォーマンスの向上を担う開発組織のマネージャーを務めています。 メドレーでは、患者・生活者と、病院・有床診療所、医

はじめに Google BigQuery は、Google Cloud のサーバーレスなデータウェアハウスです。 大量データの集計や分析を SQL で実行でき、インフラ管理をほとんど意識せずに使えます。 その BigQuery 上で、機械学習を SQL を用いて操作できる機能が BigQuery ML です。 AI関数が増えたことで、SQLだけで予測や異常検知を試せる範囲が広がりました。 2025年以降の主な BigQuery の AI 機能アップデートは以下です（2026-04 時点）。 ※ 一部に P

Vertex AI で実現するオンライン需要予測 — ブラウザのみで完結する構築ガイド はじめに この手順でできること Google Cloud の Vertex AI を使用して、オンライン（リアルタイム）需要予測 を REST API 経由で実行できる環境をハンズオンで構築します。 通常、Vertex AI Forecast（AutoML Forecasting）はバッチ推論のみ対応ですが、Tabular Workflow for Forecasting テンプレートを使用することで、学習済みモデルを

こんにちは。ファインディ株式会社でデータエンジニアをしている 開 です。 2026年4月28日（火）に、データソリューションチーム主催の採用イベント 「事業成長に効かせるファインディ流データエンジニアリングの実践」 を開催しました。 findy-inc.connpass.com この記事では、イベントを企画した背景と当日の3本のセッションを参加できなかった方にもイメージが伝わるようにまとめます。 イベント開催の背景 セッション1: ファインディの事業拡大を支える拡張可能なデータ基盤へのリアーキテクチャ セ

G-gen の杉村です。2026年4月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next '26 の開催 プロダクトの名称変更 概要 Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Compose

1. はじめに DRE（Data Reliability Engineering）グループ のつざきです。タイミーのデータエンジニアリング部で、BigQuery / dbt / Cloud Composer / Looker といったデータ基盤の開発・運用をしています。 DREチームでは 2026 年 2 月から、AWS が提唱する AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）というワークフローを運用しています。きっかけは、 1 月末に AWS 主催の研修「Unicor

はじめに こんにちは。MercariでPMインターンをしている 菊池翔吾 です。 インターン期間中に mercari-pm-agent というClaude CodeのSkillを開発しました。PMが行う「問題の発見→データ収集→PRD作成→UIモック」の一連のワークフローを、1つのセッション内で処理するエージェントです。 この記事では、PMのワークフローをClaude Code上でどのように実装したか——Skillの設計と、MCP（Model Context Protocol）を使ったNotion・Sla

G-gen の武井です。当記事は Google Cloud Next '26 in Las Vegas のブレイクアウトセッション「 One tool to rule them all: Extending and customizing the Gemini CLI 」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

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Cloud のデータベースに関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new with Databases: Powering the agentic future 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Embed AI into every layer of the data stack AI Studio とのバイブコーディング連携（GA） データエージェント向けツール（Prev

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された BigQuery に関する新機能について、公式の投稿記事「 What’s new in BigQuery: Powering the Agentic Era 」の内容をもとに紹介します。 はじめに Open, cross-cloud lakehouse Managed Iceberg Tables（GA） Iceberg REST Catalog の読み書き相互運用性（Preview） Cross-Cloud

はじめに BigQuery の在り方 パフォーマンスとコスト SQL で AI を使う：TabularFM と TimesFM の進化 非構造化データを SQL で扱う：AI.PARSE_DOCUMENT と Optimized Mode Graph で「なぜ」に答える：Measures と Conversational Analytics の連携 Lakehouse と Catalog Federation：データの置き場所を問わない世界へ エージェントは「構想」から「実用」へ まとめ はじめに 現在、

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

クラウドエース株式会社 第一開発部 喜村拓未です。 Cloud Armor の事前構成 WAF ルールを本番環境に適用する前に、プレビューモードでログを確認しながら誤検知を炙り出し、ルール除外でチューニングした経験をもとに、その手順と実際に使ったクエリをまとめました。 Cloud Armor の事前構成 WAF ルールと誤検知 Cloud Armor の事前構成 WAF ルール（Preconfigured WAF rules）は、OWASP ModSecurity Core Rule Set をベースにし

G-gen の佐藤です。当記事では、BigQuery から外部ストレージを参照する2つの構成、従来の外部テーブルと BigLake テーブルの違いを検証した結果を紹介します。 はじめに BigLake とは 検証方法 検証環境の構築 Cloud Storage 外部テーブルと BigLake テーブル 検証1. 列レベルのアクセス制御 概要 外部テーブルの場合 BigLake テーブルの場合 検証2. 行レベルのセキュリティ 概要 外部テーブルの場合 BigLake テーブルの場合 検証3. パフォーマン

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？