はじめに 2026年3月に Genkit for Dart が Preview 版として公開され、Flutter / Dart だけで AI ワークフローを組み立てる選択肢が現実的になりました。 https://github.com/genkit-ai/genkit-dart 本記事では、Google の AI フレームワークである Genkit の Dart 版を主題として、実際のサンプルアプリを通じて、構造化出力、Tool、Flow といったコア機能を整理します。 そのうえで、ローカル実行だけではなく

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 Google Cloud のアーキテクチャ設計では draw.io で構成図を書くことが多いですが、コンポーネントの配置や矢印の調整に思いのほか時間がかかります。 そこで、draw.io の MCP サーバーを Cursor に接続し、プロンプトだけで構成図を生成できるか試してみました。 draw.io と MCP について draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を作成できる Web ベ

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こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使

こんにちは。Sqripts編集部のハチワレです。 最近は生成AIに携わることが多く、日々の進化を驚きと喜びを感じながら眺めています。そして、「コードを書く」ことの垣根がどんどん低くなっていることも、「AIってすごいな～」ぐらいの気持ちでただただ感心して眺めておりました。 今回は、そんな私が実際に遭遇した「ちょっとヒヤッとした話」をもとに、生成AI時代の実装リスクについて書いてみたいと思います。 あくまで「とあるDX現場の物語」として読んでいただければ幸いです。 ※本記事は、実際に現場で起きた出来事をもとに

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

こんにちは！ 佐藤です。 本記事では、Microsoft Azure環境をCatoクラウドへ接続するための、 vSocket構築手順を解説します。 Azureの操作に慣れていない方でもスムーズに構築が進められるよう、図を多めに用いて手順をまとめましたので、 ぜひご活用いただければ幸いです。 はじめに vSocket（virtual Socket）とは、 組織のクラウド環境をCatoクラウドに接続するための仮想アプライアンス です。 本社や工場などの拠点をCatoへ接続する際には、通常「Socke

はじめに こんにちは！テクノロジー戦略室AIMLチームで半年間内定者インターンをしていたYFです。 「AIエージェントってそんなにプログラム書くわけでもないし、1週間くらいでサクッと作れるでしょ？」 …開発を始める前の私は、正直そう思っていました。 今回は、私が内定者インターンとして開発に携わったクラウドコスト調査AIエージェント「マッコーリー」の開発の裏側をお話しします。 結論から言うと、プロトタイプは３日で動きましたが、そこから実業務に耐えうるレベルまでエージェントを安定稼働させる道のりは決してスマー

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

ABEMA バックエンドエンジニアの大真です。 ABEMAのサブスクリプションシステムをリファクタリ ...

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。

はじめに こんにちは、クラウドエースの木村です。 Google Cloud の Vertex AI に、完全マネージドで自己チューニング型のベクトルデータベース Vector Search 2.0 が登場し、従来の 1.0（旧称: Matching Engine）とは異なるアーキテクチャで運用が大きく簡略化されました。 この記事では、Vector Search 2.0 の概要と 1.0 との違いに触れたうえで、ハイブリッド検索（セマンティック検索 + テキスト検索を RRF（Reciprocal Rank

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はじめに # これまで豆蔵デベロッパーサイトで、AWS認定に関する記事（ 2022年の12冠達成 やその後の新認定取得など）をいくつか執筆してきました。現在、AWS認定は最新の「Generative AI Developer - Professional (AIP-C01)」以外はすべて取得しています。 そんなAWS偏重な私が、今回は「Google Cloud認定の全冠」に挑戦しました。結論から言うと、約2か月で一気に制覇しようと挑んだものの、あと1歩のところで失敗してしまいました。本記事では、Googl