G-gen の武井です。当記事では、Google SecOps で検知したアラートの是正対応を Playbooks で自動化する方法を解説します。 はじめに Google SecOps とは Playbooks（ハンドブック）とは 検証の流れ Cloud Audit Logs の取り込み 検知ルールの確認 インテグレーションの設定 必要なインテグレーション BigQuery Slack ケース Playbooks の設定 Playbooks の構成 トリガー コンディション アクションの設定 動作確認 は

G-gen の杉村です。当記事では、BigQuery cross-cloud connections と BigQuery Omni の違いについて解説します。いずれも Google Cloud のデータ分析用データベースである BigQuery と、Amazon S3 や Azure Blob Storage を接続するための仕組みです。 概要 BigQuery cross-cloud connections と BigQuery Omni 相違点のサマリ どちらを使うべきか 対応リージョン BigQu

G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next 26 Tokyo の1日目に行われたカスタマーセッション「 CDP だけで顧客理解は不十分？Google Cloud と生活者データで実現する「Why 分析」最前線 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo 26 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo 26 カテゴリ の記事一覧からご覧いただけます。 セッションの概要 データはあるのに顧客が見えない データの量ではなく種類が足りない

G-gen の杉村です。2026年7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 Tokyo 26 の開催 Google Cloud のアップデート Bigtable で Google フロントエンドをバイパスする Direct connectivity が登場 Gemini Enterprise app で東京リージョン（a

こんにちは、クラウドエース株式会社第四開発部の渡辺です。 Dataform で incremental テーブルを運用していると、「特定の日付範囲だけ再計算したい」という場面が出てきます。 本記事では、updatePartitionFilter に 開始日・終了日のような複数の動的条件 を載せる方法を紹介します。 概要 incremental テーブルの更新対象パーティションは、updatePartitionFilter で絞り込めます。 期間を実行時に変えたい場合は dataform.projectCo

こんにちは、LIFULL HOME'Sのネイティブアプリケーション開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている佐々木です。 前々回の記事 ではチームの業務知識をAIに構造化して渡すことで調査工数を削減した話を、 前回の記事 ではその技術設計（コンテキストレイヤ5層）について書きました。今回は マーケター9人で構成されるデジタルマーケティング（以下、デジマ）チーム に、AI業務基盤を導入したお話をしていきたいと思います。 課題：属人化60%、ツール散在、新人が自走できない デジマチーム（9人）は以下の

1. はじめに こんにちは！エニグモのセキュリティチームです。 エニグモの中核事業の「 BUYMA 」は、世界中のパーソナルショッパーから商品を購入できる、会員数1,200万人超のCtoCのECプラットフォームです。 大規模かつグローバルなトラフィックを守るため、セキュリティの重要性は日々高まっています。 今回は、そんな当社におけるセキュリティチームの現在の取り組みや組織体制、そして今後注力していく技術的な課題についてご紹介します。 セキュリティエンジニアとしてエニグモで働く魅力や、リアルな業務の裏側が少

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud の Sensitive Data Protection （旧称 Cloud Data Loss Prevention）による機密データの匿名化（de-identification）について解説します。 概要 Sensitive Data Protection とは 匿名化（de-identification）とは 匿名化と個人情報保護法 匿名化の基本 匿名化の概要 infoType infoType 変換とレコード変換 対象データの種類 処理

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。 本記事では、Google Cloud の BigQuery の UI 上で作成したデータエージェントを、Gemini Enterprise App に追加する方法について、解説します。 BigQuery のデータエージェントについては、以下の記事を参照してください。 tech.nri-net.com 今回紹介する内容は、東京ビッグサイトで開催される Google 社主催のイベント「Google Cloud Next Tokyo 26」で、20

はじめに こんにちは、データシステム部MA推薦ブロックの佐藤（ @rayuron ）です。私たちは、主にZOZOTOWNのメール配信のパーソナライズなど、マーケティングオートメーションに関するレコメンドシステムを開発・運用しています。 以前、テックブログで工数やAI活用による工数削減を計測する仕組みを、タスク管理ツールの GitHub Projects で構築する方法をご紹介しました。 前回の記事 が計測の仕組みの作り方を扱ったのに対し、本記事では仕組みを1年間運用して得られた結果とその考察、そして今後の

G-gen の福井です。自然言語でデータを分析できる BigQuery Conversational Analytics について、回答精度を高める手段を徹底解説します。 はじめに 当記事の概要 BigQuery Conversational Analytics とは データエージェントと回答精度 回答精度向上の考え方 回答精度を決めるレイヤー構造 Google が推奨する積み上げの順序 土台となるデータとナレッジソース スキーマ設計とデータ整形 ナレッジソースの絞り込み 構造化コンテキストの整備 テーブ

こんにちは。メディア統括本部 Data Science Center（DSC）の山田(@___rya ...

こんにちは！DevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 メドレーでは夏企画として『MEDLEY Summer Tech Blog Relay』と題して、ブログリレーを開催します！ 7/13(月)〜8/21(金)まで毎日異なるメンバーが技術やエンジニアリング、個人開発など幅広いテーマでテックブログを公開していきます！ 本記事にて毎日ブログを追記更新していくので、ぜひお楽しみください✨ ※土日祝を除く 👇よろしければ昨年の記事もぜひチェックしてみてください！ MEDLEY Summer Tech B

はじめに こんにちは。タイミーで Platform Engineer をしている小河原（ @kgwryk28 ）です。 現在、タイミーのシステムで利用しているメインのデータベース（Aurora MySQL）のバージョンアップを進めています。 前回の記事 では、アップグレードに伴う SQL の互換性や性能の検証について共有しました。 この記事では、そのアップグレードと並行して取り組んでいる Aurora MySQL の GTID モード有効化 を行うにあたって直面した課題と、それぞれをどう解決したかを紹介し

はじめに こんにちは。データシステム部・MA推薦ブロックの住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。 私たちのチームは、ZOZOTOWNのメール・LINE・プッシュ通知といったマーケティングオートメーション（MA）の推薦システムを開発・運用しています。目指しているのは、ユーザーひとりひとりに最適な配信を届けることです。 ZOZOTOWNで本番運用されている推薦モデルは、価格・ブランド・カテゴリ・カラーといった テーブル特徴量 のみを学習に用いていました。そのため、商品画像が持つ視覚情報（シルエット