G-genの杉村です。当記事では、AI エージェント時代に対応する次世代データ基盤アーキテクチャとして「メダリオンアーキテクチャ 2.0」と、その中核をなす「プラチナレイヤー」をGoogle Cloudで実現する方法を解説します。 はじめに 概要 メダリオンアーキテクチャとは AI エージェント時代のメダリオンアーキテクチャ アーキテクチャ メダリオンアーキテクチャ（従来） メダリオンアーキテクチャ 2.0 実装 プラチナレイヤー セマンティックレイヤー ナレッジグラフ マルチモーダルデータ 追加インター

こんにちは。データエンジニアの田頭( tagasyksk )です。 本記事では、MCPとAIエージェントを活用して、複数CRMの顧客情報を横断的に検索できるようにした事例をご紹介します。 背景 システム構成図 技術選定 エージェント間連携の簡易さ Google Cloud統合 MCP Toolbox for Databasesによる簡単なBigQuery接続 工夫した点 オーケストレーションの設計 ツールを搭載したサブエージェントの呼び出しについて Slack統合 導入後の効果 今後の展望 終わりに 背景

My name is Nakagawa, and I am the team leader of the data engineering team in the analysis group at KINTO Technologies. Recently, I have become interested in golf and have started to pay attention to the cost per ball. My goal this year is to make my cour

こんにちは。SCSKの磯野です。 Dataformにはアサーションという機能があります。 アサーションを使用してテーブルをテストする  |  Dataform  |  Google Cloud Dataform コアを使用して Dataform にアサーションを作成します。 cloud.google.com また、Dataformでは増分テーブルを構成することができます。 増分テーブルを構成する  |  Dataform  |  Google Cloud Dataform コアを使用して Dataform

G-gen の min です。Looker Studio から BigQuery をデータソースとして利用する際、意図しない挙動により BigQuery の利用料金が高額になるケースがあります。本記事では、特に CURRENT_DATE() のような非決定性関数を使用した場合のキャッシュの扱いや、プルダウンリストのコントロールによるクエリ発行時に注意が必要な挙動がありました。その共有と対策を解説します。 コスト増の原因になる挙動 1. CURRENT_DATE() 使用によるキャッシュ無効化 2. プルダ

G-gen の杉村です。2025年6月のイチオシ Google Cloud（旧称 GCP）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 Pub/Sub に Single Message Transforms（SMTs）機能が登場 BigQuery へのロード時に日付形式、タイムゾーンが指定可能に Google Workspace（Gmail） Googleドライブで "Catch me up" 機能が追加 Gemini アプリで GitHub リポジ

概要 本記事では、Grafana でマネージド Relational Database (以下、マネージド RDB) を効率よく可視化する方法を紹介します。 BigQuery の外部接続機能を利用して Cloud SQL for PostgreSQL のデータに接続し、Grafana で可視化します。 この構成では、BigQuery の federated queries（EXTERNAL_QUERY）を用いるため、クエリ内の接続名を変更するだけで、可視化の対象となるデータベースを簡単に切り替えられるとい

目次 はじめに 背景 Bandit / Contextual Bandit アルゴリズムとは？ レコ ...

はじめに アメーバブログでバックエンドエンジニアをしている須永です。 今回はアメーバブログで利用して ...

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 近年、AI エージェント技術は目覚ましい進化を遂げています。単一の指示に応答する従来のチャットボットとは異なり、自律的に思考し、計画を立て、複雑なタスクを実行する能力を持つようになりました。 この先進的なエージェント開発を支援するため、Google は、Google Cloud NEXT'25 にて Agent Development Kit (ADK) を発表しました。 本記事では、ADK をこれから利用する開発者の方を対象に、公式サンプルの中からデータ

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud（旧称 GCP）の BigQuery において、データセットとリモートモデルが異なるリージョンに存在する場合の、AI データ処理パイプラインを紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 ML.GENERATE_TEXT 関数と Gemini 2.0 の対応リージョン 概要 今回用いるデータ テーブル構成と処理概要 留意点 実装 1. us-central1 へ転送するデータ抽出 2. データセット「tokyo_from_tokyo_to_us」のテーブ

はじめに こんにちは。メルペイ Solutionsチーム所属のデータエンジニア @orfeon です。 この記事は、 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の15日目の記事です。 2020年にデータパイプラインをJSONで定義して実行することができるツールとしてmercari/DataflowTemplateを開発して OSSとして公開 しました。 最近このツールに大幅な機能追加を行い、 mercari/pipeline と名前を変更してv1.0.0(

G-gen の松本です。この記事では Google Workspace の AppSheet Core と AppSheet Enterprise Plus の違いについて解説します。 概要 AppSheet とは AppSheet のサブスクリプションプラン AppSheet Core Google Workspace に無料付帯 テンプレートから簡単にアプリ作成 Google Workspace アプリとの連携 管理コンソールでの制御 AppSheet Enterprise Plus 最上位プラン G

G-gen の杉村です。Google Cloud のログ収集、保管、閲覧サービスである Cloud Logging のクエリ言語を徹底解説します。 クエリ言語 Logging クエリ言語とは クエリ言語のその他の用途 基本的な使い方 クエリの仕方 例文 ログエクスプローラでの生成 ブール演算子 AND、OR 括弧 NOT 比較演算子 =、!=（equal、not equal） :（has） フィールドの存在確認 正規表現 =~、!~（正規表現） 正規表現の記述 検索のスピード 文字列の検索 グローバル制限

目次 はじめに Liam ERD とは 主な特徴 サポート状況 導入 手順 1. Liam ERD のビルドをさせるための Dockerfile を用意する 2. Docker Compose ファイルを用意する 3. テーブル構成を出力するためのコマンドを用意する 4. テーブル構成を出力する 使い勝手 まとめ 最後に はじめに こんにちは、開発本部開発1部トモニテグループのエンジニアの rymiyamoto です。 プロダクトを開発していると、DB のテーブルは常に変化していきます。 そのため、テーブ