当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 当企画について 当記事について 目的と位置づけ、ユースケース なぜ分析環境が必要なのか？ データ基盤における分析環境の位置づけ 分析環境のユースケース Notebook 環境のアーキテクチャ Vertex AI Workbench の利用 Google Cloud サービスへのプライベートアクセス JupyterLab のための追加設定

G-gen の杉村です。2025年10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 Cloud Run functions 第1世代を第2世代にアップグレードするツール (Preview) Google チャットで、スラッシュ（/）でアプリが呼び出せるように Google Gen AI SDK に C# 版が登場（Preview） gemini-2.5-flash-image（通称 Nano Ba

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 当企画について 自己紹介 当記事について 概要 データマネジメントのプロセス アジリティ、ガバナンス、利活用促進のバランス 設計 3つのレイヤ DataLake DWH Datamart データカタログとメタデータ 実現するためのプロダクト Dataform、BigQuery Looker まとめ はじめに 当企画について 当記事は株式会

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 概要 データ基盤整備の必要性 「収益力の強靭化」から見据える未来経営とデジタル改革 データ活用環境の課題 目指す姿 構成設計 当初案 大幅な見直しへ SAPデータ活用に向けて Cortex Frameworkの導入検証について 今後の方針 まとめ はじめに 当記事は株式会社G-gen様とライオン株式会社の技術ブログ相互寄稿企画で執筆された

G-gen の菊池です。当記事では Looker の Dashboard Explore を使用して、モデルがどのダッシュボードで使用されているか確認する手順について解説します。 はじめに Lookerとは Lookerの構成要素 System Activity とは 環境説明 LookML Looker ダッシュボード Dashboard Explore でのモデル利用状況確認手順 Dashboard Explore の選択 ディメンションの選択 ユーザー名でフィルタ ビジュアリゼーションの指定 並び順

G-gen の菊池です。当記事では GitHub などのリモートリポジトリに接続していない Dataform において、grep のようなファイル内検索をする手順について解説します。 はじめに Dataform とは Dataform のファイル内検索 ソースコード main.py コードの解説 実行手順 Cloud Shell の有効化 main.py の作成 クライアントライブラリのインストール main.py の実行 はじめに Dataform とは Dataform とは、BigQuery のため

はじめに こんにちは。タイミーでデータエンジニアをしている chanyou です。 先日、おそらく関西圏で初めてのデータエンジニアリング・アナリティクスエンジニアリングをテーマとしたイベント、 関西データエンジニア/アナリティクスエンジニアMeetup に参加してきました！ https://monotaro.connpass.com/event/360460/ monotaro.connpass.com このミートアップは、株式会社MonotaRO主催のもと、「関西に住みながらデータ関連の仕事をしたい」「

G-gen の菊池です。データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）の期間のディメンションについて解説します。 期間のディメンションとは ディメンションと指標 期間のディメンションとは 期間のディメンションの用途 期間設定 期間設定とは 期間設定の適用範囲 デフォルトの期間 デフォルトの期間の設定 比較期間 期間グラフの特長 期間設定とデフォルトの期間の使用例 コントロールで期間を設定したい場合 特定のグラフはコントロールの対象外にしたい場合 期間のディメンションとは

G-gen の西田です。Cloud Storage にアップロードした CSV ファイルをデータソースとして、自動で更新されるデータポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）レポートを作成する手順を解説します。 はじめに 当記事の概要 構成図 サンプルデータの内容 構築手順の概要 Cloud Storage の構築 バケットの作成 CSV ファイルの保存 BigQuery の構築 データセットの作成 テーブルの作成 データポータルの作成 動作確認 はじめに 当記事の概要 当

はじめに こんにちは、AIテク ノロ ジー グループの辻埜です。普段はデータサイエンティストとして 機械学習 を用いたシステムの開発運用や、社内のAI活用推進を担当しています。 近年、テク ノロ ジー の発展に伴いAIの重要性が叫ばれる中で、 エニグモ が運営するソーシャルショッピングサイト『 BUYMA 』でも積極的にAIの活用が進められています。この記事では、 エニグモ においてAIやデータをメインで扱っている「AIテク ノロ ジー グループ」についてご紹介します。 まずはじめに「AIテク ノロ ジー

はじめに こんにちは、アナリティクスエンジニアの森田です。 2025年3月10日、データ推進室データマネジメント部では、情報

はじめに こんにちは、クラウドエース第 3 開発部のリュウセイです。 かき氷が食べたくなる暑さですね。 2025 年 8 月 6 日、Google Cloud Next Tokyo 25 DAY 2 で開催されたブレイクアウトセッション「リアルタイム分析から生成 AI まで、丸紅の Google Cloud DX」のレポートをお届けします。セッションの内容は以下の URL からご覧いただけます。 このセッションでは、丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社様が、Google Cloud をいかにして実践

はじめに こんにちは、クラウドエース第 3 開発部のリュウセイです。 かき氷が食べたくなる暑さですね。 2025 年 8 月 6 日、Google Cloud Next Tokyo 25 DAY 2 で開催されたブレイクアウトセッション「リアルタイム分析から生成 AI まで、丸紅の Google Cloud DX」のレポートをお届けします。セッションの内容は以下の URL からご覧いただけます。 このセッションでは、丸紅I-DIGIOホールディングス株式会社様が、Google Cloud をいかにして実践

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '25 の、2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 '25 イベント概要 キーノートの概要 AI 時代の変革 GKE と Cloud Run における GPU 新たな野球体験 まったく新しいデジタルバンクの設立 Gemini CLI データと AI セブン&アイ・ホールディングス セキュリティと AI Google Cloud Next Tokyo 2

G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の1日目に行われたブレイクアウトセッション「 生成AI活用を進めるゴルフダイジェスト・オンライン（GDO）が Google Cloud で実現したい未来 」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 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 GDO 社の概要 データ活用による課題 1.データカ