そもそもDeep Researchとは Deep Researchは、Geminiがユーザーの代わりに複数の情報源を調査し、その結果を読みやすいレポートにまとめる機能です。通常のGeminiへの質問では、入力したプロンプトに対して比較的短時間で回答が生成されます。一方、Deep Researchでは、調査対象を分解し、関連する情報源を幅広く確認したうえで、内容を整理します。業界動向の調査、競合分析、文献レビュー、市場調査などに適しています。
本記事は2026年8月12日に公開された「 Part 2: Amazon Bedrock cost attribution with Amazon Athena and CUDOS 」を翻訳したものです。 Part 1 では、Amazon Bedrock のきめ細かなコスト配分について紹介しました。この機能は、すべての推論リクエストを API コールを実行した IAM プリンシパルまで自動的に追跡します。新しい line_item_iam_principal 列によって、ユーザーごとおよびアプリケーション
G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の新しいリソースタイプである Cloud Run instances に、 Agent Development Kit (以下、ADK と記載)で開発した AI エージェントをデプロイして使ってみます。 構成 当記事で使用するもの Cloud Run instances Agent Development Kit(ADK) エージェントの開発 uv プロジェクトの作成 ディレクトリ構成 __init__.py agent.py Dockerfile
1.はじめに Geniee Carpetチームの木下です。量子コンピューティング技術のアドテクへの応用可能性を調べている中で、Axel Ciceri氏らによる論文 Enhanced Fill Probability Estimates in Institutional Algorithmic Bond Trading Using Statistical Learning Algorithms with Quantum Computers に興味を持ちました。 本論文は、金融市場における社債取引の約定確率(