なぜ監査ログが必要なのか？ そもそも、なぜ監査ログが必要なのでしょうか。目的は大きく二つあります。一つは、情報漏洩などのトラブルが起きたとき、あるいはその疑いがあるときに、何が起きたのかを事実に基づいて調べることです。もう一つは、日頃から利用状況を把握し、社内ルールどおりに運用されているかを確かめることです。

こんにちは。ファインディ株式会社のプロダクトマネジメント室GenAI Enablementチームで、社内のデータ・AI活用を推進している山家です。 2026年10月5日（月）に、CTO室データソリューションチームとプロダクトマネジメント室GenAI Enablementチームの共催で、採用イベント 「ファインディにおけるデータ活用とAIがもたらす現場変革のリアル」 を、ファインディ本社でオフライン開催しました。 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4本

①管理者アカウントを日常業務と分けているか まず、最初に確認したいのは、管理者アカウントです。特権管理者は、組織全体の設定やユーザー管理に関わる強い権限を持ちます。そのため、一般の利用者以上に慎重な保護が必要です。

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年10月13日 ~ Gemini Enterprise: Antigravity 機能へのアクセス制御 ~ 皆さま、こんにちは。先週 (2026/10/02 - 2026/10/08) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Enterprise: Antigravity 機能へのアクセス制御 管理者は、組

NTTデータ2年目社員の湯川と、1年目社員の喜田(@kidatakeru)と齋藤(@maaya)です。 クラウドインフラ領域に携わる若手エンジニア3名で、2026年7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催された Google Cloud Next Tokyo 2026に参加しました。 本記事では、参加したセッションや展示から、クラウドインフラやSREの業務とのつながりを感じた内容を紹介します。 DAY 2のレポートでは、AIエージェントを支えるインフラ、実行基盤、データ、セキュリティについて紹介していま

Gemini At Workとは何か？ Gemini At Workは、Google Cloudが主催する、企業での生成AI活用をテーマにしたイベントです。Geminiをはじめとする製品の情報に加え、企業の導入事例や、AIを業務に組み込む方法が紹介されます。去年2025年10月の開催では、企業向けAI基盤のGemini Enterpriseが発表されました。社内データとの接続、ノーコードでのAIエージェント構築、エージェントの一元管理を備え、組織全体の業務自動化を支える仕組みです。 さらに、AI学習プラッ

Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026年10月6日 皆さま、こんにちは。先週 (2026/09/25 - 2026/10/01) の主な Google Cloud（旧GCP）のアップデート情報を紹介します。 ※本記事の引用元:Google Cloud リリースノート 注目のアップデート Gemini Enterprise: アプリとデータストアのきめ細かなアクセス制御の構成 管理者は、Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、または REST

G-gen の杉村です。2026年9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 のアップデート Cloud Run services で Agent Platform 機能が使用可能に（Preview） Gemini モデルで Agentic video understanding が Preview 公開 Gemini 3.8 Fl

こんにちは！　Mercari Adsチームのインターン生の @uta です。 本記事では、フロントエンドを中心に経験してきた私が、AIを活用しながらバックエンドを含む機能開発に挑戦した3ヶ月間を振り返ります。インターン中に取り組んだ機能開発を通じて、複数のサービスにまたがる開発の難しさや、AIを活用するなかで得た学びを紹介します。 はじめに 私は2026年7月から9月末までの3ヶ月間、フロントエンドエンジニアとしてメルカリのインターンに参加しました。以前にもメルペイでインターンを経験しましたが、その後、A

BigQuery で作ったデータエージェントは、ご自身のアプリケーションはもちろんのこと、Gemini Enterprise からも使えます。データを分析するユーザーが BigQuery のコンソールを開かなくても、日本語で質問し、表やグラフで回答を受け取りインサイトを得られる様になります。 この記事では、作成編のデータエージェントを Gemini Enterprise に登録する手順を紹介します。同じプロジェクトなら Agent Registry から選び、別のプロジェクトならエージェントカードの JS

作成編では、公開データを使って「EC 売上分析」を作りました。この記事では、そのエージェントに質問し、検証済みクエリや指示が回答にどう現れるかを確認します。後半では、組織のメンバーにデータポータルから使ってもらう手順を紹介します。 画面と回答は 2026 年 9 月に記録したものです。公開データの更新や生成結果の違いにより、手元の数値・文章とは一致しない場合があります。 検証済みクエリが使われたか確かめる 公開したエージェントに「Complete 注文の売上相当はいくら？」と聞きます。注文ステータスが C

「売上を商品別に見たい」と思ったとき、SQL を書ける人に集計を頼んでいませんか。BigQuery の会話分析（Conversational Analytics）では、日本語の質問から SQL を作り、実行結果を表やグラフ、文章で確認できます。 このブログ連載は、BigQuery のデータエージェントを作り、実際に使い、Gemini Enterprise へ連携するまでを扱う 3 部作です。第 1 回の作成編ではエージェントの設定と公開、第 2 回の利用編では回答の確かめ方と組織内のユーザーへの共有、第

はじめに こんにちは、MA部のMA基盤開発ブロックの @gachi-muchi-engineer と松岡（ @pine0619 ）です。 MA部では、メール、LINE、プッシュ通知などを配信しています。配信に必要なデータの生成や夜間の集計など、複数のワークフローを運用しています。これまで、これらのワークフローはGKE上に構築したDigdagで実行していました。Digdagの構成や運用については、以下のテックブログで紹介しています。 techblog.zozo.com Digdagは、ワークフローを定義して

1. はじめに 株式会社NTTデータは2026年6月、株式会社Queueと対話型データ可視化AI領域で協業を開始しました。Queueが開発するSquadbaseと、NTTデータが持つデータ活用の知見やデータ基盤構築力を組み合わせ、企業のデータ活用を支援する取り組みです。 Squadbaseは、既存のデータ基盤に接続し、AIとの対話を通じてダッシュボードや業務アプリケーションを作成できるプラットフォームです。今回の検証では、機能一覧だけでは分からない次の3点を確かめました。 Snowflakeのような既存の

はじめに こんにちは、データシステム部推薦研究ブロックの寺崎（ @f6wbl6 ）です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーと商品を同じベクトル空間で表現するembeddingをTwo-Towerモデルで学習しています。このembeddingを複数の推薦施策で共有できるEmbedding基盤を運用しており、過去のテックブログで紹介しました。 techblog.zozo.com このEmbedding基盤を活用することで、新しい推薦施策の立ち上げ時に新たなモデル構築やモデルのためのインフラ整備等をゼロから行う必