※本記事は、こちらの記事を和訳したものです stratomere.com 序章 航空機が音速を超えると、衝撃波が発生する。衝撃波は周囲の空気が伝わる速度よりも速く移動するため、周囲の空気がその擾乱を吸収しきれず、不連続性が生じる。これがソニックブームである。 池の水面に広がる波紋のように、衝撃波は外側へと伝播し、その影響は距離とともに薄れていく。AIサービスの需要は、技術サプライチェーンが吸収できる速度をはるかに超えて拡大している。マイクロソフトのCEOによれば、当初は大規模な言語モデルの学習と実行にGP

G-gen の min です。データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）の BigQuery データソース接続において、個人の Google アカウントではなくサービスアカウントの認証情報を使用する際、権限エラーや接続エラーが発生することがあります。当記事では、サービスアカウント接続がうまくいかない場合に確認すべきポイントをチェックリスト形式で解説します。 ※当記事に掲載しているエラーメッセージは、2026年3月時点の仕様に基づいています。 前提となる構成 サービスエ

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 で、Data Engineering Agent とともに BigQuery パイプラインを作成する方法について紹介します。 本記事の目次は、下記のとおりです。 はじめに BigQuery パイプラインを作成する おわりに はじめに Data Engineering Agent は、「データ エージェント ファミリー」と呼ばれる Google Cloud の AI エージェント群のう

G-gen の min です。BigQuery でデータ分析情報を生成する機能 データ分析情報 （Data insights）について解説します。 データ分析情報とは 概要 2つの分析レベル 分析情報を生成するモード 事前準備 必要な API の有効化 必要な IAM ロール テーブル分析情報 提供される機能 クエリの生成 説明の生成 生成言語の制御 生成手順 生成した分析情報の保存 データセット分析情報 提供される機能 データセットの説明 リレーションシップグラフ リレーションシップテーブル クエリの推

こんにちは、プロダクトエンジニアリング部の江口です。 私は普段 LIFULL HOME'S 賃貸マーケットの技術負債解消に取り組むエンジニアリングチームのリーダーをしています。 本記事では、賃貸マーケットで長年の課題だった「ユーザー行動ログ送信処理」の技術負債解消について紹介します。技術的な取り組みだけでなく、エンジニアとして技術負債にどう向き合っていくべきかを考えるきっかけにもなった経験をお伝えできればと思います。 何が問題だったのか なぜこれまで解決できなかったのか どうアプローチしたか 難易度を下げ

Hi, I’m a backend engineer on the Bucketeer ...

はじめに 本記事は、先日開催された「RECRUIT TECH CONFERENCE 2026」から、アナリティクスエンジニアによる「レバレッジを生み出す

G-gen の菊池です。BigQuery においてクエリを保存・管理するための3つの手法（保存済みクエリ、スケジュールされたクエリ、BigQuery パイプライン）と、それぞれの特徴や確認方法について解説します。 はじめに 保存済みクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 スケジュールされたクエリ 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 BigQuery パイプライン 概要 設定方法 保存場所 特徴・利点 クエリが見つからない場合の確認フロー はじめに BigQuery では、作成した SQL クエリを

はじめに こんにちは、WEAR開発部バックエンドブロックの小山です。普段は弊社サービスである WEAR のバックエンド開発を担当しています。 WEARではハイブリッド検索などの新たな検索体験の実現を目指しています。その実現に必要な ハイブリッド検索 はOpenSearch 2.11で導入された機能です。Elasticsearch 7.10.2では利用できないため、Amazon OpenSearch Service上のエンジンをOpenSearch 2.11.0以上へ移行する必要がありました。今回はOpen

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 で、ARIMA_PLUS 時系列モデルを使用して Google アナリティクスデータの異常検出を行う方法と、Data Science Agent の概要について紹介します。 本記事の目次は、下記のとおりです。 はじめに BigQuery ML でモデルを作成する 異常値を検出する Data Science Agent を使ってみた Data Science Agent 利用時の留意事

G-gen の杉村です。2026年3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 Gemini 3.1 Flash-Lite が Preview 公開 IAM で Service account principal sets が使えるようになった BigQuery の Conversational Analytics が

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 大規模なデータ更新や削除は、やりたいこと自体はSQLで表現できても、そのまま一度に実行すると運用上のリスクが高くなります。例えば大きなトランザクションが発生すると、レプリケーション遅延やDB負荷の増大、UNDOログの肥大化などにつながり、結果としてサービス影響を招く可能性があります。 そこで私たちは、UPDATE/DELETEのような「最終的にやりたい操作」をSQLに近い形で記述しつつ、実行時には

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Agent Runtime （旧称 : Vertex AI Agent Engine）について解説します。 はじめに Agent Platform とは Agent Runtime とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Runtime の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの大岡叡です。 私は、昨年AWS資格を全種類取得しまして、現在Google Cloudの資格勉強をしております。 AWS資格の勉強法をGoogle Cloudの資格勉強にも適用しようと考え、勉強方法の改善検討をしたところ、AIで自動化できる部分があることに気づきました。本記事では、これまでの勉強法の課題、その課題に対するAIを用いた解決策、そして実際に導入してみての所感をお伝えしたいと思います。 これまでの勉強法の課題 AIを用いた

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 でテーブルやカラムの説明（メタデータ）を自動生成する方法について、紹介します。 docs.cloud.google.com 今回ご紹介する内容は、2026年3月19日に開催された Google Cloud のイベント「Agentic AI Summit '26 Spring」で私が講演した内容をもとにしたものです。 よろしければ、以下のページより講演のアーカイブ配信もご覧ください。