G-gen の勝島です。Google Workspace Studio を使用して、Google ドライブに追加されたファイルを Gemini Notebook（旧称 NotebookLM）にソースとして自動で追加するフローの作成手順を紹介します。 はじめに 当記事の概要 Google Workspace Studio とは Gemini Notebook とは 作成するフロー 処理の全体像 追加できるソースの種類 注意事項 フロー作成手順 ノートブックの作成 開始条件の指定 ソース追加ステップの設定 動

初めまして、オニクと申します。 普段は問い合わせメール対応をしている若手のエンジニアでございます。

はじめに はじめまして、 マグロ中毒 と申します。 この世のすべての食べ物の中でマグロが1番好きなエンジニアです。 日々スーパーの刺身やお寿司で自分のご機嫌を取りつつ、 CopilotやPower Platformの活用支援やセミナー登壇など情報発信の活動をしています。

本ブログは、仰星監査法人様のご協力のもと、株式会社 Sapeet と Amazon Web Services Japan が執筆しました。 はじめに ノーコード・ローコードツールの普及により、多くの企業が迅速に AI アプリケーションを構築できるようになりました。 プロトタイプを素早く形にし、ユーザーの声を得ながら改善を重ねる。この立ち上げ期のスピードは、ノーコードツールならではの大きな価値です。 一方で、プロダクトが成長しチームが拡大するフェーズでは、Git ベースのバージョン管理やコードレビューといっ

Power Apps作るナリ

Amazon Bedrock は、Anthropic や OpenAI をはじめとする主要モデルからオープンウェイトモデルまで、幅広いモデルの選択肢を提供しています。アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）は 2026 年 7 月 28 日、東京・赤坂インターシティコンファレンスにて「AWS Bedrock LLM Day Japan」を開催しました。AWS Summit New York City で発表された最新アップデートをいち早くお届けするとともに、Amazon Bedroc

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

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。クロスイノベーション本部の平岡です。 弊社のAzureクラウドSOC（以下Azure SOC）では、Azure環境のセキュリティ設定の可視化と改善、およびセキュリティインシデントの早期発見と調査支援を行っています。 私はAzure SOC運営メンバーとして主にMicrosoft Defender for Cloudを活用し、Azure環境のセキュリティ設定の監視を行っています。 前回書いた ブログ では、Azure SOCで活躍している便利なサービスの一部として、Microsoft Defen

こんにちは。クロスインダストリー第1本部 松田です。 前編 では、アーキテクチャ選定の経緯と AWS 側の構築（Amazon S3 Tables・AWS Lambda MCP サーバー・Amazon API Gateway・VPC エンドポイント）をご紹介しました。 後編の本記事では、Google Cloud（以下 GC）側の設定から Gemini Agent Platform Studio でのノーコード Custom Agent の作成、そして自然言語での問い合わせまでを追っていきます。エージェントを

現場を楽にする「DX」の本当の目的とは 福祉業界でよく耳にする「ICT化」と「DX化」は、似て非なるものです。紙の記録をタブレット入力に変えるのがICT化だとすれば、DX化は「蓄積したデータをAIで分析し、状態変化を予測して支援計画を提案する」といった、業務プロセスそのものの抜本的な変革（BPR）を指します。

キャッチ。 伊藤さん、バトンを受け取りました。 冷房の効いた室内と近年とりわけ気候変動によって過熱している屋外とで、寒暖差の激しい日々が続いておりますが、いかがお過ごしでしょうか。 ノーコードテストツールのバトンは画鋲付きで渡した気分でした。 しかし、誠実に答えてくださり、ありがとうございました。 テスト自動化は運用が大切、というのは私自身、伊藤さんから繰り返し学んでいたことでしたね。 そして、ノーコードかコードベースかといった軸とは全く違うパラダイムの進化というのは大変示唆的です。 そもそも生成AIの多

はじめまして、クオリティマネージャーのヒロたです。 近年、多くの企業で DX（デジタルトランスフォーメーション） が求められ、システムは単なる業務効率化ツールではなく、ビジネス戦略の中枢を担う存在になっています。その結果、従来のように 「要件定義 → 詳細設計 → 実装 → テスト → リリース」 と長い時間をかけて作る大規模スクラッチ開発では、ビジネスの変化のスピードに追いつかない。変更対応や機能追加にも時間がかかり、結果として競争力を削ぎかねません。こうした背景から、 「早く作る／早く直せる」 ことが

そもそもWorkspace StudioとGASは設計思想が異なる GASは、Google Workspaceを自動化・拡張し、Googleサービスと連携するためのクラウドベースのJavaScriptプラットフォーム（ローコード開発基盤）です。実行時間等の制約はありますが、外部へのデータ通信等、ユーザーは自由度の高い実装が可能になります。