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 再発する 5 つの症状 Why を補ってきた「勘と経験」の正体 5W1H を同時に読む力 勘と経験がもつ 3 つの限界 生活者データという「Why の辞書」と Why 分析の方法 Why の辞書とは ID 突合ではなく確率的な意味マッチング 処理の 4 ステップ 既存テーブルを変更せずに列が増える Google Cloud だから実現できた 3 つの発見 Google Cloud を選定した理由 実運用から得られた発見 発見 1: 直感を再現する VECTOR_SEARCH 発見 2: Gemini による出力品質の独立検査 発見 3: 承認済みルーティンによる双方の資産保護 Why 分析の先にあるもの AI の均質化とブランドらしさ 業種を越えた共通フレームワークへ 関連記事 セッションの概要 当セッションでは、株式会社博報堂による発表が行われました。CDP（Customer Data Platform、顧客データを個人単位で統合管理する基盤）だけでは捉えられない「顧客が行動した理由（Why）」を、生活者データと BigQuery の機能を組み合わせて補完する手法が紹介されました。 セッションは以下の 5 章で構成されていました。 データはあるのに顧客が見えない Why を補ってきた「勘と経験」の正体 生活者データという「Why の辞書」と Why 分析の方法 Google Cloud だから実現できた 3 つの発見 Why 分析の先にあるもの 当記事では BigQuery の基礎的な説明は割愛します。BigQuery そのものについては、以下の記事を参照してください。 blog.g-gen.co.jp 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 セッション前半では、多くの企業が直面する課題として「データ量は十分にあるが、データの種類が足りていない」という点が提示されました。 CDP に記録されるのは、会員属性、購買履歴、行動ログ、解約記録といった「What（結果）」のデータです。一方、価値観、生活文脈、意思決定の傾向、不安や願望といった「Why（原因）」は、CDP のどこにも記録されません。登壇者はこれを氷山にたとえ、水面上に見えるのが What、水面下に隠れているのが Why であると説明しました。 たとえば「妥協して選んだ」という本音は、購買履歴という結果データからは読み取れません。同じ商品を買った顧客でも、買った理由は三者三様です。 再発する 5 つの症状 この構造的な欠落が原因となり、データを精緻化しても再発する症状として、以下の 5 つが挙げられました。 セグメントの画一化 メッセージの一律化 LTV（Life Time Value、顧客生涯価値）向上の頭打ち 静かな離反の見落とし 新規獲得の非効率 登壇者は、CDP や CRM（Customer Relationship Management、顧客関係管理システム）の整備自体は不可欠な土台であり、ID 統合、行動ログの蓄積、施策の自動化という期待された役割は果たしていると強調しました。問題は、CDP だけではカバーできない領域（なぜ買ったのか、なぜ離れたのか、なぜ選んだのか）が存在することです。 Why を補ってきた「勘と経験」の正体 5W1H を同時に読む力 これまで Why の欠落を埋めてきたのは、マーケターの「勘と経験」でした。セッションでは、その正体は「5W1H を同時に読む力」であると定義されました。 ベテランマーケターは、Who（どんな生活状況か）、When（いま何が起きそうか）、Where（どこで接点を持つか）、Why（なぜその選択か）、How（どう情報収集し選ぶか）を、過去事例の蓄積による暗黙のパターンマッチで同時に推論しています。たとえば「40 代男性が SUV を購入した」という購買データから、「家族の安全を重視する層である」と言い当てる、といった推論です。 勘と経験がもつ 3 つの限界 一方で、この勘と経験には 3 つの構造的な限界があると指摘されました。 スケールしない: 顧客一人ひとりに勘と経験を働かせるのは物理的に不可能 引き継げない: ベテランの退職は「顧客理解資産」の消失を意味する 共有できない: 「なんとなく刺さる」という判断では合意形成が属人的になる 生活者データという「Why の辞書」と Why 分析の方法 Why の辞書とは この課題に対する解決策として、博報堂が保有する生活者データを「Why の辞書」として使用し、マーケターの脳内プロセスを機械化する手法が紹介されました。材料となるのは、圧倒的な量の Why の語彙と、生活者インサイト（購買行動の背後にある価値観や動機）を推論する技術の 2 つです。 博報堂独自の観点として、価値観、動機、幸福感といった軸（たとえば購入時の価値観として、価格、幸せ、機能性など）が生活者データの中で 5W1H により体系化されています。 ID 突合ではなく確率的な意味マッチング 特徴的なのは、顧客データと生活者データを ID 突合（異なるデータベース間で共通の ID をキーにレコードを結合すること）ではなく「確率的な意味マッチング」で接続する点です。これにより以下の 3 点が実現されます。 個人を特定しない 既存の CDP をそのまま使用できる Cookie 規制（サードパーティ Cookie によるトラッキングの制限）の影響を受けにくい 処理の 4 ステップ 処理は以下の 4 ステップで構成されます。 翻訳: 企業ごとに異なる顧客 CDP の項目を、生活者データの共通言語にマッピングする 数値化: 顧客データと生活者データを「意味の座標」上に配置し、意味の近さを距離として比較できるようにする 検索: 生活者データの中から、意味的に最も近い人を選ぶ 特徴付与: 生活者データに近い特徴を顧客データにも付与する 既存テーブルを変更せずに列が増える この手法の利点は、既存の顧客テーブルを変更する必要がないことです。顧客 ID、属性、購買金額といった従来の列はそのままに、以下のような生活者インサイトの列が追加されます。 価値観（なぜ買うのか。指名買い、コスパ重視など） 意思決定傾向（どう選ぶのか。SNS 影響、即決型など） ライフスタイル（どう生きるのか。都市型ライフ、子育て重視など） 既存の顧客データ基盤が、そのまま顧客理解基盤へ進化するという表現が用いられました。 Google Cloud だから実現できた 3 つの発見 Google Cloud を選定した理由 博報堂独自の生活者データを AI 時代に使用するには 3 つの条件が必要であり、Google Cloud はそのすべてを満たすと説明されました。 意味の近さを計算できる BigQuery が標準機能としてベクトル検索（テキストなどを数値ベクトルに変換し、意味の近さで検索する仕組み）を備えています。 マーケターが直接触れる SQL やダッシュボードで完結し、ノーコードまたはローコードで操作できるため、マーケター自身が仮説をすぐ検証できます。 データを動かさない 顧客データは企業環境から一切出さず、顧客環境内で処理が完結します。 実運用から得られた発見 発見 1: 直感を再現する VECTOR_SEARCH セッション後半では、実運用から得られた発見として次の3点が紹介されました。1 つ目は、マーケターの直感を SQL で再現できたことです。「この人は、こんな価値観の人と似ているな」というベテランマーケターの頭の中の処理は、これまで言語化も再現もできない暗黙知でした。この処理を、BigQuery の標準機能である VECTOR_SEARCH 関数への変換（SQL Translation）によって再現しています。 これにより「意味の近さ」が可視化され、感覚でしかなかった判断を数字として表現できるようになりました。 参考 : ベクトル検索の概要 発見 2: Gemini による出力品質の独立検査 2 つ目は、出力品質を Gemini で独立検査する仕組みです。付与されたインサイトが施策の判断材料になる以上、品質に責任を持つ必要があります。人間による品質検査には量的な限界があるため、Gemini による5観点の独立評価を、品質保証レイヤーとして組み込んでいます。これは LLM ジャッジ（Large Language Model による評価）と呼ばれる、大規模言語モデルに出力の良し悪しを判定させる手法です。5 観点は以下のとおりです。 一貫性: 矛盾するタグがないか 妥当性: その人らしいか 網羅性: 必要な観点があるか 不足検出: タグの抜けはないか 実用性: マーケティング施策に使えるか 発見 3: 承認済みルーティンによる双方の資産保護 3 つ目は、データを守りながらロジックも守る仕組みです。顧客データは企業環境から一切出さない一方で、博報堂の推論ロジックも公開しません。この双方の資産保護を、BigQuery の承認済みルーティン（Authorized Routine）で実現しています。承認済みルーティンは、呼び出し元に定義内容を開示せず、実行権限のみを付与できる機能です。 参考 : 承認済みルーティン Why 分析の先にあるもの AI の均質化とブランドらしさ 最終章では、AI エージェントが購買の意思決定を担う時代の展望が語られました。購買が AI エージェント経由になるほど、効率最適化により「どのブランドも同じ答え」に収束するリスク（AI の均質化）があります。 エージェントが最適解を出す時代では、生活者の「なぜ（Why）」への深い理解こそがブランドらしさの源泉であり、ブランドに求められるのは最適化ではなく「選ばれる理由」を持ち続けることである、と締めくくられました。 業種を越えた共通フレームワークへ また、この設計様式は博報堂だけの話ではない、という点も強調されました。ID 突合に依存しないポストクッキー時代（サードパーティ Cookie が使えなくなる時代）のマーケティング手法として、また「データを動かさず、処理を動かす」という厳格なデータガバナンス下で AI 利用を進めるための共通フレームワークとして、規制業界を含むデータを持つすべての企業に波及していくという展望が示されました。対象業種の例として、小売、金融、通信、旅行、メディアが挙げられました。 関連記事 blog.g-gen.co.jp 奥田 梨紗 (記事一覧) クラウドソリューション部データインテリジェンス課 Google Cloudの可能性に惹かれ、2024年4月G-genにジョイン。 Google Cloud Partner Top Engineer 2025&2026 Follow @risa_hochiminh

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（asia-northeast1）がサポート Cloud Run でサブプロセスとしてのサンドボックス環境が Preview 公開 C4N マシンシリーズが一般公開 BigQuery で多段階集計（Multi-level aggregation）が記述可能に（Preview） BigQuery の予約の Project caps（scheduling policies）が Preview BigQuery Conversational Analytics で AI.AGG 関数が使用可能に Google Skills 受講で資格の1年間延長が可能に Cloud NGFW Enterprise ティアで WildFire によるマルウェア検知が Preview Cloud SQL の Data API（executeSql）で Secret Manager 認証が可能に 「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.5 Flash-Lite」が公開（GA） コードセキュリティエージェント「CodeMender」が Preview 提供開始 AlloyDB for PostgreSQL で Transparent query forwarding が Preview 公開 利用料金に上限を設ける Spend cap budget が Public Preview 公開 BigQuery で追加・変更履歴を確認できる APPENDS/CHANGES関数が一般公開 AlloyDB で書き込みエンドポイントが Preview 公開 AlloyDB でクロスリージョンフェイルオーバーが Preview 公開 Dataform で Deployments 機能が Preview 公開 Google Cloud の Agent Platform で Feedback service が Preview 公開 Gemini 2.5 系モデルが Extended Lifecycle Access（ELA）扱いに Global external passthrough Network Load Balancer が Preview 公開 Google Workspace のアップデート Google Vids で Google スライドの動画へのAI変換機能が日本語に対応 Google Workspace でインバウンド SCIM API が一般公開（GA） Google Chat で組織外ユーザーとのグループ DM が使用可能に Google スプレッドシートが「集合縦棒 - 折れ線」などのグラフタイプに対応 Google Meet で録画や議事メモが会議ごとのサブフォルダに整理されるように Google Meet の自動メモ作成で投影物のスクリーンショット保存されるように Google ドキュメントで、画像、図、インフォグラフィックを生成可能に Google Forms で自然言語指示によるクイズ自動生成が可能に はじめに 当記事では、毎月の Google Cloud（旧称 GCP）や Google Workspace（旧称 GSuite）のアップデートのうち、特に重要なものをまとめます。 また当記事は、Google Cloud に関するある程度の知識を前提に記載されています。前提知識を得るには、ぜひ以下の記事もご参照ください。 blog.g-gen.co.jp リンク先の公式ガイドは、英語版で表示しないと最新情報が反映されていない場合がありますためご注意ください。 Google Cloud Next Tokyo 26 の開催 Google Cloud の年次旗艦イベントの東京版、Google Cloud Next Tokyo が、東京ビッグサイトにおいて7月29日（木）から30日（金）までの2日間、開催された。 スポンサーによるエキスポエリアでの展示や、キーノート（基調講演）、各種ブレイクアウトセッション、スポンサーセッションなどが行われ、国内での AI エージェント事例などが発表された。 キーノート（基調講演）については、以下の記事を参照されたい。 blog.g-gen.co.jp 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 Direct connectivity (2026-07-06) Bigtable で Google フロントエンドを介さずにバックエンドへ直接通信する「直接接続（Direct connectivity）」が利用可能に。 VPC 内の VM からの通信、かつ特定条件を満たすトラフィックに適用されネットワークのホップ数が減り、レイテンシ低減とスループットが向上。 Gemini Enterprise app で東京リージョン（asia-northeast1）がサポート Gemini Enterprise release notes - July 06, 2026 (2026-07-06) Gemini Enterprise app および NotebookLM Enterprise で、東京（asia-northeast1）と英国（europe-west2）リージョンがサポート。 ただし Allowlist 付き一般公開（GA with allowlist）のため申請が必要。 これにより、データの保管（DRZ）と機械学習の処理（MLP）を日本国内のインフラで完結できる。Gemini 3.5 Flash モデルも対象に含まれる。 Cloud Run でサブプロセスとしてのサンドボックス環境が Preview 公開 Configure sandboxes for services (2026-07-08) Cloud Run サービスで、サブプロセスとしてサンドボックス環境を起動し AI エージェントツールや信頼できないコードを実行できる機能が Preview 公開。 メインのアプリから分離して動的なコード実行が可能。以下の解説記事も参照。 blog.g-gen.co.jp C4N マシンシリーズが一般公開 C4N machine series (2026-07-08) Compute Engine で C4N マシンシリーズが一般公開。C4N は、ネットワーク最適化マシンシリーズ。 スペック 第5世代 Intel Xeon Scalable processors（Emerald Rapids）を搭載 ネットワーク帯域 最大 400 Gbps ストレージ I/O 最大 25 GiB/s、1M IOPS （Hyperdisk Extreme） ユースケース ネットワーク・セキュリティアプライアンス 高性能データベース 大規模データ分析 分散ファイルシステム BigQuery で多段階集計（Multi-level aggregation）が記述可能に（Preview） Multi-level aggregation (2026-07-08) BigQuery の SQL で多段階集計（Multi-level aggregation）が記述可能になった（Preview）。集計関数の引数に別の集計関数を入れられる。 サブクエリや CTE を使わず、単一の SELECT 句で記述可能になり、クエリが簡素化する。以下はクエリのサンプル。 SELECT Product, AVG ( SUM (revenue) GROUP BY DATE (time)) AS avg_daily_sales FROM Sales GROUP BY Product ORDER BY Product; BigQuery の予約の Project caps（scheduling policies）が Preview Project caps and scheduling policies (2026-07-13) BigQuery の予約（Reservation）で、プロジェクト単位で最大スロット使用量と同時実行数（並列度）を制限できる Project caps（scheduling policies）が Preview 提供開始。 特定プロジェクトによるリソースの独占を防ぎワークロードの優先順位付けが可能になる。 BigQuery Conversational Analytics で AI.AGG 関数が使用可能に BigQuery AI and ML support (2026-07-14) BigQuery の Conversational Analytics（会話型分析）で AI.AGG 関数が使用可能になった。 AI.AGG は「意味論的な集計」とでもいえる機能で、マルチモーダルなデータを要約したり分析して文字列を返す関数。画像分析、コンテンツ要約、ログ分析などに使用できる。AI.AGG 関数自体はまだ Preview 公開である点に留意が必要。 Google Skills 受講で資格の1年間延長が可能に Google Cloud 認定資格を最新の状態に保ち、キャリアアップを図る新しい方法 (2026-07-15) Google Cloud 認定資格に、新しい更新方法が登場。 従来は試験を受験する必要があったが一部の資格は Google Skills（オンラインラボ）の所定コース受講でも更新（1年間延長）できるようになった。CDL、ACE、PCA、PDE がこの更新方法に対応している。 Cloud NGFW Enterprise ティアで WildFire によるマルウェア検知が Preview WildFire overview (2026-07-20) Google Cloud の Cloud NGFW Enterprise ティアで Palo Alto の脅威分析サービス「WildFire」によるマルウェア検知が Preview 提供開始。 サンドボックスとリアルタイム機械学習を組み合わせ VPC を通過するファイル転送を詳細に検査。ゼロデイ攻撃にも対応可。 Cloud SQL の Data API（executeSql）で Secret Manager 認証が可能に データベース ユーザーを構成する (2026-07-20) Cloud SQL for PostgreSQL/MySQL の Data API（executeSql）で Secret Manager による認証が可能になった。 Data API（executeSql）とは、Cloud SQL Admin API 経由で SQL を実行できる機能。 データベースのパスワードを Secret Manager のリージョンシークレットに保存しておき、API リクエスト時にそのリソース名を渡すことで認証。これにより、アプリケーション側でパスワードを保持する必要がなくなり、認証情報の漏洩リスク低減と管理の簡素化に繋がる。 「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.5 Flash-Lite」が公開（GA） Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber (2026-07-21) Google が新しい AI モデル「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.5 Flash-Lite」を公開（GA）。 コード生成やマルチモーダル推論の精度などが向上したほか、Flash については 3.5 よりもトークン効率が向上したとされる。top-K、top-P パラメータは使用できなくなった。レスポンスも高速化された印象。 また Google が「Gemini 3.5 Flash Cyber」を発表。脆弱性の発見、検証、パッチ適用を行うサイバーセキュリティモデル。limited-access pilot program として政府機関および信頼できるパートナー企業のみに提供される。 コードセキュリティエージェント「CodeMender」が Preview 提供開始 Now in preview: Find and fix software vulnerabilities with CodeMender (2026-07-22) Google がコードセaキュリティエージェント「CodeMender」を Preview 提供開始。 CI/CD パイプラインや IDE との統合や CLI を通じ、脆弱性の検知、修復、パッチ適用を補助。 AlloyDB for PostgreSQL で Transparent query forwarding が Preview 公開 Optimize resources and isolate read queries with transparent query forwarding (2026-07-20) AlloyDB for PostgreSQL で Transparent query forwarding が Preview 公開。 プライマリノードへの読み取りクエリが、自動的にリードプールインスタンスにフォワードされ、負荷分散される。アプリ側でエンドポイントを意識せずとも読み取り負荷の分散が可能になる。 従来は、 書き込みワークロードはプライマリインスタンス（書き込み/読み取り IP アドレス）へ、読み取りワークロードはリードプールインスタンス（読み取り IP アドレス）へ、それぞれ差し向ける必要があった。今後（Transparent query forwarding 使用）は、Transparent query forwarding を有効化して、すべてのクエリをプライマリインスタンスへ投入するだけでよくなる。 利用料金に上限を設ける Spend cap budget が Public Preview 公開 Manage spend cap budgets (2026-07-27) Google Cloud の利用料金に上限を設ける Spend cap budget が Public Preview 公開。予算を超過した際に新規リクエストを停止してそれ以上の課金を防止できる。 対応サービスは Gemini API、Agent Platform、Cloud Run、Cloud Run functions。 ただし重要な制限として、Google Cloud パートナー経由の請求先アカウントで 当機能は使用できない 。 2026年7月下旬現在、実際には使用できてしまっているが、今後修正され使用不可になる見込み。 BigQuery で追加・変更履歴を確認できる APPENDS/CHANGES関数が一般公開 Work with change history (2026-07-27) BigQueryでテーブルの追加・変更履歴を確認できる APPENDS() 関数、 CHANGES() 関数が一般公開（Preview → GA）。 それぞれ、指定期間内に追加された行 / 変更された行の一覧を返す関数。データパイプラインの増分更新やデータ監査に有用。CHANGES 関数は事前にテーブルでオプションを有効化する必要あり。 AlloyDB で書き込みエンドポイントが Preview 公開 Manage database connections with write endpoints (2026-07-27) AlloyDB で書き込みエンドポイントが Preview 公開。プライマリインスタンスを指すDNS名。 任意のインスタンスを指すよう設定できるため、バックアップから新規インスタンスを起動した際等も、アプリ側の構成変更が不要なまま新しい向き先を指定できる DB 移行の際にも使用できる。 AlloyDB でクロスリージョンフェイルオーバーが Preview 公開 Advanced disaster recovery (2026-07-27) AlloyDB でクロスリージョンフェイルオーバーが Preview 公開。 セカンダリクラスタをプライマリに昇格した際、旧プライマリの再構築を自動化し、レプリケーション構成を維持することが可能。従来は必要だったクラスタの手動削除や再作成が不要になる。 Dataform で Deployments 機能が Preview 公開 Create and manage deployments (2026-07-27) Dataform で Deployments 機能が Preview 公開。 リモート Git リポジトリ上のコードをスケジュール実行する機能。従来より対応する GitHub、GitLab、Bitbucket、Azure DevOps Services などに格納する SQLX ソースコードを直接呼び出して実行できる。 Google Cloud の Agent Platform で Feedback service が Preview 公開 Feedback service overview (2026-07-29) Google Cloud の Agent Platform で Feedback service が Preview 公開。 Agent Runtime の session と紐づけてユーザーフィードバック（サムズアップ、ダウン）を送信。Google Cloud コンソールでも結果を閲覧できる。 Gemini 2.5 系モデルが Extended Lifecycle Access（ELA）扱いに Model versions and lifecycle (2026-07-30) Google からの管理者宛て通知で、Gemini 2.5 Pro、Flash、Flash Liteが 2026-10-20 から Extended Lifecycle Access (ELA) に入ることが通知された。ただし、ELA についてはドキュメントに記載がなく、通知メールのみ。 モデルが ELA 期間に入ると、値上げされる代わりに継続利用できる。移行先として推奨されるモデルがドキュメントに掲示されている。 Global external passthrough Network Load Balancer が Preview 公開 Cloud Load Balancing release notes - July 31, 2026 (2026-07-31) Global external passthrough Network Load Balancer が Preview 公開。 external passthrough なロードバランサーはこれまで Regional しかなかった。TCP/UDP に加え、ESP や GRE、ICMP など多様なプロトコルに対応。 Google Workspace のアップデート Google Vids で Google スライドの動画へのAI変換機能が日本語に対応 Convert your Google Slides to videos in 7 additional languages (2026-07-08) Google Vids で Google スライドの動画へのAI変換機能が日本語に対応。これまでは英語のみだったが、今回、日本語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語にも対応した。 当機能は、スライド資料から台本、ナレーション、BGM、アニメーションを含む動画を自動生成するもの。Google Workspace Business Starter 以上が必要。 Google Workspace でインバウンド SCIM API が一般公開（GA） Streamline identity lifecycle management in Google Workspace with new inbound SCIM support (2026-07-09) Google Workspace でインバウンド SCIM API が一般公開（GA）。 外部の IdP や人事システムからディレクトリ情報をリアルタイムで同期可能。同期されたグループを Google Workspace 側で編集できないようにロックする機能等も備わる。ID 管理運用の簡素化に繋がる。 Google Chat で組織外ユーザーとのグループ DM が使用可能に Now available: group conversations with external collaborators in Google Chat (2026-07-15) Google Chat で、組織外のユーザーを交えたグループダイレクトメッセージ（DM）の作成が可能になった。 これまで外部ユーザーとのコミュニケーションは、1対1のDMか「スペース」の作成に限定されていたが、このアップデートにより、複数の外部メンバーを含むグループ DM を開始できる。外部メンバーがいるグループには視覚的なバッジが表示される。 Google スプレッドシートが「集合縦棒 - 折れ線」などのグラフタイプに対応 Import and create combo charts in Google Sheets (2026-07-20) Google スプレッドシートが「集合縦棒 - 折れ線」や「第 2 軸を使用した集合縦棒 - 折れ線」などのグラフタイプに対応。 Excel からインポートする際の互換性向上にもなる。 Google Meet で録画や議事メモが会議ごとのサブフォルダに整理されるように Import and create combo charts in Google Sheets (2026-07-20) Google Meet で、録画や議事メモが会議ごとのサブフォルダに整理されるようになった。定期会議の出力は同じフォルダに作成される。 フォルダにアクセス権限をつけておけば毎回録画を共有する必要がなくなるなどのメリットがあると想定される。 2026-07-22 より順次展開。 Google Meet の自動メモ作成で投影物のスクリーンショット保存されるように Visual screenshots in Google Meet meeting notes will soon be generally available, pre-configure admin settings in advance (2026-07-27) Google Meet の自動メモ作成（Take notes for me）で投影されたスライドなどのスクリーンショットがメモ内に保存されるようになる。 ただし機能の展開は2026年第3四半期（10月〜）が予定されている。許可の粒度を決める管理者設定のみ、既に公開されている。 Google ドキュメントで、画像、図、インフォグラフィックを生成可能に Generate and edit visuals with Gemini in Google Docs (2026-07-28) Google ドキュメントの Gemini サイドパネル/下部バーで、画像、図、インフォグラフィックを生成できるようになった。 編集画面を離れることなく文章に付随するビジュアルを生成できる。画像の編集も可能。2026-07-28から15日程かけて段階的にロールアウト。 Google Forms で自然言語指示によるクイズ自動生成が可能に Use Gemini in Google Forms to quickly create a new quiz (2026-07-30) Google Forms で、自然言語で指示することで Gemini がクイズを自動生成。 Google ドライブ上のドキュメント、スライド、PDF などを情報源として、理解度チェッククイズなどを生成できる。 杉村 勇馬 (記事一覧) 執行役員 CTO 元警察官という経歴を持つ IT エンジニア。クラウド管理・運用やネットワークに知見。AWS 認定資格および Google Cloud 認定資格はすべて取得。X（旧 Twitter）では Google Cloud や Google Workspace のアップデート情報をつぶやいています。 Follow @y_sugi_it

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