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 の今村です。当記事は、Google Cloud Next Tokyo 26 の2日目に行われた Google セッション「 Gemini Enterprise Agent Platform 入門！進化した次世代エージェント構築基盤の全貌 」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 Gemini Enterprise Agent P

概要 メルカリでは、CoreDB と呼ばれる中核データベースを長年オンプレミス上の MySQL で運用してきました。本記事では、2026 年 4 月に完了した MySQL から TiDB への移行を振り返り、長期的なスケーラビリティの改善、弾力的なリソース確保、クラウド化による運用負荷の軽減といった成果を紹介します。また、移行フローや ProxySQL を活用した段階的な切り替えでうまくいった点、実トラフィックを用いた検証やコスト見積もりで直面した課題、移行後に見えてきた改善テーマについても整理します。

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

はじめに Turingのインフラチームで、クラウドGPUクラスタの構築・運用を担当している大戸（おおど）です。前回の記事を書いた当時はMLOpsチームに所属していましたが、兼務期間を経て、現在はインフラチームの専任になりました。 Google Cloud Next Tokyo 26では、CTOの山口が「End-to-End 自動運転開発を加速するデータ - セントリックな GPU 計算基盤」を発表しました。そこで紹介したのが、Google Cloud上に構築したA3 Ultra（NVIDIA H200 ×

AI時代を支える「AIハイパーコンピューター」 最初のトピックは、チップ単体ではなく、データセンター全体を一つの計算基盤として捉える「AIハイパーコンピューター」に関する説明です。エージェント時代のコンピューティングは、もはや1つのチップだけでなく、データセンター全体で定義されるようになっています。だからこそ、生成AIの広がりとともにAIコンピューティングの需要が急速に高まる中、ハードウェアからモデル、プラットフォームまで全レイヤーを一貫して自社で手がけている点こそが、Googleの大きな強みになっていま

G-gen の今村です。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「 ツール導入ではない、企業のスタイルを創る「AI 戦略」としての Gemini Enterprise 」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 AI イノベーションラボの取り組みと背景 業務への AI の組み込み

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo 26 の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next Tokyo 26 イベント概要 キーノートの概要 AI による産業の革新 NTTデータの事例 Google の AI エージェントエコシステム Gemini Enterprise のデモ 損害保険ジャパンの事例 Ｓｋｙの事例 スクウェア・エニックスの事例 Agentic Workplace の実現 AI 時代のサイバーセキ

はじめに こんにちは、クラウドエースの梶尾です。 Google Cloud の運用設計を進める中で、特定の外部パートナーや運用担当者に、特定の VM インスタンスだけを触らせたいという要件が発生することがあります。 他のインスタンスへの操作は一律で禁止したい、というケースです。 ここで前提として知っておくべき Google Cloud の仕様があります。 実は、コンソール上で特定の VM だけを表示し、他の VM の名前を非表示にするような「画面レベルでの絞り込み」はできません。 プロジェクト内のすべての

日本におけるAIの利用実態 Google Cloud導入企業のAI活用率は75% 最初に、日本企業におけるAI活用の現在地が具体的な数字とともに紹介されました。Google Cloudを導入している企業では、AIの活用率がすでに約75％に到達。さらに先行企業では、生成AIが単なる検証テーマではなく、実際の業務を支える仕組みとして本番運用へ移り始めています。

こんにちは。ABEMA の CloudPlatform チームに所属しているエンジニアの koda ...

G-gen の min です。 Gemini Enterprise Agent Platform の AutoML でバッチ推論（Batch Prediction）ジョブを実行した際、クォータの上限に達してエラーになる事象が発生しました。原因と対処法を記載します。 事象 原因 対処法 割り当ての上限緩和申請 ジョブの実行間隔の調整 事象 Gemini Enterprise Agent Platform（旧称 Vertex AI、以下 Agent Platform）の表形式データを使用した AutoML の

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud の生成 AI 開発・運用プラットフォームである Gemini Enterprise Agent Platform に統合された評価サービス、 Gen AI Evaluation Service を解説します。生成 AI の出力品質を客観的・データドリブンに評価できるサービスです。 概要 Gemini Enterprise Agent Platform とは Gen AI Evaluation Service とは 当記事で扱うインターフェース

はじめに CyberAgent group Infrastructure Unit（CIU）の川原で ...

G-gen の高宮です。当記事では、AI 駆動フロントエンドデザインツール Stitch と、AI 駆動統合開発環境 Google Antigravity 2.0 を組み合わせた、AI 駆動開発について紹介します。 はじめに AI 駆動開発（AI-Driven Development）とは Stitch とは Google Antigravity とは 環境準備 Stitch でのフロントエンドデザイン Antigravity 2.0 での開発 Stitch との連携 アプリケーションコードの開発 Goo