はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 読者の皆さんは、日々の開発や業務で AI モデルの API を選ぶとき、何を基準にモデルを選定していますか？ おそらく多くの方が、各プロバイダが公開している「100 万トークンあたり〇〇ドル」という API 単価表を見て、「ここはコストを抑えたいから Pro ではなく Flash（や Mini）にしておこう」と判断しているのではないでしょうか。 また、最近の推論モデルでは思考の深さ（thinking レベルや reasoning_effort）を調整できるため、「単価の高い上位モデルを thinking=low で

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 CTO室の関根です。 Cloudflareが公開した判断モデルClefをGoogle CloudのCloud Run GPU上で動かし、ブラウザから画像判定を試せるデモアプリ「Clef画像判定ラボ」を作りました。31ケース・35問の能力チェックを実施し、回答・確信度・応答時間を確認しました。 本記事では、Clefが型付きの判断を返す仕組み、アプリの構成、能力チェックの結果を説明します。Cloud Run GPUを選んだ理由と、起動時のモデル転送で分かったことも紹介します。 対象読者は、型付きの判断や確率を業務アプリに組み込みたいエンジニア

はじめに こんにちは、クラウドエースの劉です。 SOC（Security Operations Center）を運用している組織にとって、アラートの初動調査は日々の業務の中でも特に負荷が高い工程の一つです。アラートが増えるほど Tier 1 アナリストはログ検索や IoC（Indicator of Compromise）の確認に時間を取られ、本当に対応が必要な脅威への判断が遅れがちになります。 Google Security Operations（以下、Google SecOps）では、この初動調査を AI エージェントに任せる Triage and Investigation Ag

こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の木京です。 7月末の Google Cloud Next Tokyo（2026/7/30・31）に参加しました。 この記事では、各セッションの要約ではなく、会場を回って気になった2点と、そこから持ち帰ったことを整理します。 この記事の対象読者 AIツールを入れた後、何を確認すればよいか迷っている方 新しい技術を試すとき、セキュリティをどこから考えるか知りたい方 イベントでの所感を、自分の仕事に持ち帰りたい方 先に結論 AI活用は、ツールの名前を比べるより、何の仕事に使うか・誰が責任を持つか・効果をどう測るかを見る セキュリティ

はじめに クラウドエース株式会社 CTO室 akane です。 ハーネスの整備やループエンジニアリングなど、AI エージェントを使ったソフトウェア開発では、「いかにエージェントを自走させるか」が注目されています。 人間が逐一指示しなくても、エージェント自身が考え、実装し、テストし、修正し、仕事を完結させてほしい。 では、エージェントは何に向かって自走すればよいのでしょうか。 エージェントの自律性がどれだけ高くなっても、作ってほしいものの「あるべき姿」が曖昧であれば、必ずしも人間が意図した方向へ進んでくれるとは限りません。 弊社では、AI 駆動開発において、この「あるべき姿」を表現する

1. はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の小林です。 生成 AI アプリの開発が急速に広まる一方で、プロンプトインジェクションをはじめとする「Large Language Model（以下、LLM） 固有のセキュリティリスク」への対策はまだまだ手探りな現場も多いと感じています。 Google Cloud には Model Armor というセキュリティサービスがありますが、「名前は知っているけれど具体的な使い方はよく分からない」という方も多いのではないでしょうか。 今回は Model Armor を触ってみたので、基本概念からハンズオンでの挙動検証までをまとめてみました！

はじめに こんにちは、クラウドエース 事業推進本部 のエウゲニです。 Google Cloud Next Tokyo 2026で参加したセッション内容の要点をまとめてみました。 社内へのAI導入やクラウドインフラの最適化など、実務に直結する知見が共有されていたため、本記事にて共有します。 グリーとカプコンが語る、開発を劇的に変える Gemini 活用とエンタメの未来 企業（登壇者）：株式会社グリー（大久保 将様）、株式会社カプコン（井上 真一様） 本セッションでは、ゲーム開発の現場におけるAI活用のリアルな課題と展望が語られました。 AI導入の真の目的 AIを導入する最大の理

1. はじめに こんにちは！クラウドエースの新米エンジニア、伊藤です。 今回、私は国内でも多くの人が集まる大規模な技術イベント、Google Cloud Next Tokyo 26（以下、Next Tokyo）に参加しました。 昨年は学生として会場の熱気に圧倒されながら参加していましたが、今年、新卒エンジニアとして再び参加して、ふと思ったことがあります。 「なぜ、これほど多くの人が技術イベントに集まるのだろう？」 もちろん、最新技術を学ぶことは大きな目的の一つです。しかし、実際に参加してみると、それだけではない価値があるように感じました。 そんな思いから、本記事ではNext Toky

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の河添です。 近年、生成AIの進化によって、PowerPointスライドの作成も AI に任せられる時代になりました。今では AI でスライドを作る方法が数多くありますが、それぞれ実際に出力されるものは微妙に異なります。 そこで、この記事では同じ原稿・同じテンプレを異なるツールに渡すと出力がどれだけ変わるのかを見比べることで、AI時代における効率的なスライド作成方法について考えていきたいと思います。 早見表 まずは、今回比べる4手法を簡単に紹介します。 NotebookLM: 原稿（ソース）を渡すと自動でスライド化してく

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 を更新するタイミングがあったのですが、最近のリニューアルで AI 関連の設問が増えて

こんにちは、クラウドエース第三開発部の賀渝華です。中国・四川省の出身で、来日して 9 年になります。 背景として、弊社では会社全体としてソース管理を GitHub から GitLab へ移行していく方針があります。その流れの中で、先日、担当している案件の Google Cloud プロジェクト群の継続的インテグレーション／継続的デリバリー（以下、CI/CD）を GitLab へ移す作業を担当することになりました。 「リポジトリを移すだけでしょ？」と軽く考えていたのですが、いざ着手すると Cloud Build の世代差やトリガーの作り直し、既に開いていた Merge Request（以下

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 VM 一覧は、どうしても画面上に見えてしまいます。 しかし、一覧は見せるものの

こんにちは、クラウドエース株式会社第四開発部の渡辺です。 Dataform で incremental テーブルを運用していると、「特定の日付範囲だけ再計算したい」という場面が出てきます。 本記事では、updatePartitionFilter に 開始日・終了日のような複数の動的条件 を載せる方法を紹介します。 概要 incremental テーブルの更新対象パーティションは、updatePartitionFilter で絞り込めます。 期間を実行時に変えたい場合は dataform.projectConfig.vars を使い、条件が複数ある場合は JavaScript の式で

こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 日ごろの開発や運用で AIDD（ AI 駆動開発）を意識しながら業務を進める中で、ナレッジ共有の仕組みを考えてみました。 はじめに Claude Code や Cursor のようなAIコーディングエージェントは、日々の開発やインフラ運用でもう手放せない存在になりました。一方で、継続的なクライアントワークでAIエージェントを使い込んでいくと、ある共通の壁にぶつかります。 「このエージェント、毎回ゼロから話を聞いている気がする」 チケット対応で得た知見も、障害調査で得た勘所も、セッションが終わればそのエージェントの中には残りま

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社の小勝です。 近年、リモートワークやクラウドサービスの利用が当たり前になる中、業務システムなどのWebリソースへアクセスする際に「アクセス元の身元を毎回検証する」というゼロトラストの仕組みが重要視されています。特に、「アクセス元の端末自体が本当に安全か」を動的に評価することは、現代のセキュリティにおいて欠かせない要素です。 そのゼロトラスト構築の一環として、Chrome Enterprise PremiumとCrowdStrikeを連携させたアクセス制御の実装を行う機会がありました。しかしその中で、「Chrome Enterpriseでゼロ

はじめに こんにちは、クラウドエースの梶尾です。 Google Cloud の運用保守を進める中で、「社内ネットワーク以外のIPアドレスからのアクセスを防ぎたい」という課題は避けて通れません。 正直なところ、Google Workspace の有料ライセンス（Context-Aware Access）を契約して入り口でシャットアウトするのが一番手軽かつ確実な方法です。 ただ、予算の都合で「ライセンス費用は出せないけれど、許可してないIPアドレスからのアクセスには即座に気づけるようにしたい」というケースは少なくありません。 そこで今回は、追加費用ゼロ。 Google Cloud 標準機

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の猪野です。 データ活用が当たり前になった昨今、Google Cloud が提供するエンタープライズ向け BI プラットフォーム「Looker（ルッカー）」はご存知でしょうか？ 「Looker って名前は聞くけど、なんだか難しそう……」 そんな Looker 初学者の方 に向けたチュートリアルです。 データポータルとの決定的な違いは「LookML」による一元管理 機能が似ている「データポータル (旧 Looker Studio)」は直感的にグラフを作れる反面、各レポート内に計算ロジックを持たせるため、「A さんと B さんの

はじめに こんにちは、クラウドエースの第三開発部に所属している金子です。 昨今、フロントエンド開発では依存ライブラリの脆弱性対策が重要になっています。 そこで、担当しているプロジェクトの依存ライブラリの脆弱性対策として OSV-Scanner を導入しました。 この記事では、OSV-Scanner を選んだ理由と、実際にプロジェクトに導入・運用する手順を紹介します。 対象読者 フロントエンドの依存ライブラリの脆弱性対策に関心がある方 GitHub Actions でセキュリティスキャンを実装したい方 OSV-Scanner の導入や運用方法を知りたい方 なぜ今、対策が必要

こんにちは、クラウドエース株式会社のエンジニアの永井です。 0. はじめに ユーザーごとに 専用 RAG を用意したい — こういう要件は AI アプリ開発でよく出てきます。 素朴なやり方だと、新規ユーザーが登録するたびに GCS バケットと Data Store を 1 セット用意する ことになります。その場合、登録フローをコード化するか、管理者が都度 provisioning する必要があり、ユーザー増加に比例して運用負荷が増えます。 本記事では、GCS 1 つ・Data Store 1 つを共有 し、登録者ごとに 検索結果だけを専用 RAG として分離する ために採用した st

こんにちは、クラウドエース株式会社第三開発部の小勝です。 現在（執筆時点では2026年6月16日）は新卒2年目です。昨年新卒1年目から約半年で Google Cloud Partner All Certification Holders を達成しました。25年度の All Certification Holders では Professional Security Operations Engineer（PSOE）が対象外でしたが、その後 PSOE も取得し、 Google Cloud 認定資格をすべて取得し終えました。 この記事では、新卒 IT 未経験から短期間で全資格を取得した経験を