はじめに こんにちは。WEARバックエンド部SREブロックの 春日 です。普段は WEAR というサービスのSREとして開発・運用に携わっています。 本記事では、WEARのハイブリッド検索のリリースに伴い刷新した検索インデクシングシステム（以下、インデクサー）について、 OpenSearch Ingestion を採用しようとした際にハマったポイントや、ベクトル検索のためのインデクサーを設計する上で工夫した点を中心に紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 既存のインデクサーと刷新の動機 ベクトルデータの

はじめに こんにちは、University of British Columbia 学部4年の保井祐 ...

G-gen の杉村です。2026年5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 I/O 2026 が開催 Google Cloud のアップデート SCC で Compliance Manager がプロジェクト単位で有効化可能に Agent Search で agentic retrieval が Allowlist 付き一般公開 BigQue

G-gen の福井です。当記事では、AI エージェントツールに専門知識やワークフローを追加するためのオープンフォーマットである Agent Skills について、概念や動作の仕組み、スキルの構造、使い方などを解説します。 概要 Agent Skills とは Skills が可能にすること Skills の実体 Agent Skills の仕組み 基本的な動作 コンテキスト肥大化の防止 Skills と MCP の関係 Skills の構造 ディレクトリ構成 SKILL.md の中身 使い方 対応ツール

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申です。 私はもともと、小売・金融・旅行業向けのシステム開発に携わっていました。金融系のトランザクション処理や旅行予約の在庫管理など、止まったら即アウトの領域です。 前職でデータサイエンティストへと転身し、現在はワンキャリアでデータ分析や AI・機械学習モデルの開発を中心に取り組んでいます。

はじめに こんにちは、データ基盤ブロックの平本（ @cisetn ）です。 本記事では、ZOZOTOWNのリアルタイムデータ連携基盤の中核である ETL層 を作り直した事例を紹介します。対象はオンプレミスのSQL ServerからBigQueryへリアルタイムにデータを連携する基盤です。そのETL層を Goで実装したプラグイン （実行基盤はFluent Bit）で再設計しました。 ZOZOのリアルタイム連携基盤は2020年に 一度紹介記事を公開しています が、それ以降、段階的にアーキテクチャを見直してきま

2026年4月22日〜24日に開催された Google Cloud Next '26 へ参加してきました。昨年に引き続きアメリカ・ラスベガスで開催され、弊社からはMA部の平井・林・木野、AI事業戦略部の川田・桜井の5名が参加しました。なお、昨年参加した様子は以下の記事で紹介しています。 techblog.zozo.com 今年はAIエージェントを『実戦』に投入し、いかに賢く、安全に使うのかに焦点を当てたセッションが多い印象でした。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介し

こんにちは。クラウドエース株式会社で Google Cloud 認定トレーナーをしている廣瀬 隆博です。 ヘヴィメタルのライブに行くと、ステージ前ではモッシュやダイブといった 激しい自己表現 が繰り広げられます。セキュリティ（警備員）の方々は最前線でファンが怪我をしないよう、そしてステージに侵入しないよう必死に防御してくれています。しかし、どれだけ強固な警備体制を敷いていても、熱狂のあまりステージ前の柵を越えてしまうファン はゼロにはなりません。そんな時、大切なのは 「絶対に越えさせないこと」以上に、「越

G-genの菊池です。Looker におけるデータモデリングにおいて、複雑な分析や集計を効率化する 派生テーブル （Derived Tables）について、その機能分類と選定の基準を解説します。 Looker の派生テーブルとは 定義方法による分類 概要 ネイティブ派生テーブル SQL ベースの派生テーブル データの保持方法による分類 概要 一時的な派生テーブル 永続的な派生テーブル（PDT） 永続性戦略 概要 トリガーベースの戦略 保存期間ベースの戦略 データベースが管理する戦略（マテリアライズドビュー

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 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