こんにちは。クラウドエース株式会社で Google Cloud 認定トレーナーをしている廣瀬 隆博です。 最近はメタルライブの開催が多く、「あのバンドが来日？！」みたいなニュースを度々見かけるのですが、家庭持ちということもあってほとんど観に行けず、悔しい思いをしています。 嬉しい悲鳴というやつでしょうか。界隈が盛り上がっていることは間違いなく良いことなので、いずれ子どもが手を離れるまで、この勢いが続けばいいなーと祈る日々ですね。 そんな折、久々に Professional Cloud Architect

G-gen の今村です。当記事では、Google ドライブにおける Gemini を使用したファイル整理機能である Organize my files について解説します。 機能の概要 使用条件 言語設定の制限 管理者およびユーザー向けの設定要件 対象範囲の制限 使用可能なエディションとプラン 使用回数に関する制限 ファイル整理の手順 自動提案の確認と承認 プロンプトやメニューによる調整 機能の概要 Organize my files とは、Google ドライブ内のファイルを Gemini が分析し、適

Googleの「ゲスト機能（Workspace Guests）」とは？ Google Workspaceの「ゲスト機能」は、社外の協力者（別ドメインのメールアドレスを使用する請負業者やパートナー企業など）を、自社組織のディレクトリにゲストとして追加し、Google Chat、Google ドライブ、Google Meetを横断して安全に連携するための機能です。

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

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

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。

はじめに こんにちは、コーポレートエンジニアリング部ITサービスブロックの高塩です。2026年2月に入社し、社内の共通システムやIdP、SaaSの管理、日々のオペレーション自動化などを担当しています。 ZOZOでは入社者のマスタデータをkintoneで管理しています。入社のたびに、Active Directory（以下、AD）を起点にMicrosoft 365・Google Workspace・Boxなどでアカウントを作成し、利用できる状態まで整えています。この作業は長らく手作業で運用してきましたが、工数

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud の Agent Registry について徹底解説します。AI エージェントや MCP サーバーの統合管理・ディスカバリを担う当サービスの機能やアーキテクチャを解説します。 概要 Agent Registry とは メリット 構成イメージ データモデル 概要 エージェント MCP サーバー エンドポイント コンポーネントの登録 概要 自動登録 手動登録 コンポーネントの検索と取得 キーワード検索 プレフィクスで検索 MCP サーバーによる検索

GASのコアサービス化で期待したい管理者向け機能 まず期待したいのは、組織内GASの一覧化 最も期待したいのは、管理者が組織内で作成・実行されているGASを一覧で把握できる機能です。これまでGASは、個人のマイドライブ上に作成されたり、スプレッドシートに紐づくコンテナバインドスクリプトとして作成されたりすることが多く、管理者が全体像を把握しにくいという課題がありました。

業務に合わせて使い分ける「3つの主要インターフェース」 ビジネスプロセスを効率化するために、主に以下の3つの機能を状況に応じて選択します。

ビルド（Build）機能とは Googleスプレッドシートの「ビルド（Build）」機能とは、サイドパネルに統合された生成AI「Gemini」に対し、日本語のプロンプト（指示文）を入力するだけでデータ収集、フォーマットの最適化、複雑な数式やグラフの追加、さらにはダッシュボードの構築にいたる一連の作業を、一括で自動生成・実行できるシステムです。

単なるチャットボットから「AIエージェント」への進化 インテリジェント・エージェントの台頭により、公共部門のイノベーションは新たな局面に入りました。これからのAIは、単に質問に答えるだけの道具ではありません。膨大な定型業務や管理業務から職員を解放し、人間が本来行うべき判断や政策立案に集中するための「協働パートナー」として機能します。

Workspace IntelligenceのアーキテクチャとGoogle チャットの新たな役割 文脈を読み解く、物知りシステム Google Cloud Next '26で注目された発表の一つが「Workspace Intelligence」の導入です。これは単に検索機能を強化するだけでなく、組織内に点在するメール、チャットログ、ドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーション、外部のウェブ情報を統合し、包括的な「ナレッジグラフ」を構築する基盤システムです。