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エージェント型AIの普及に伴い、ネットワークに新たな責任が求められています。Envoyは、プロトコルを理解し、ポリシーを適用し、急速に進化するエージェントシステムに対応できる、将来を見据えた基盤を提供します。
この技術記事は、AIネットワーキングにおけるEnvoyの役割と、その拡張性、ポリシー適用能力、ステートフルなインタラクションのサポートに焦点を当てています。
ネットワークエンジニア、セキュリティエンジニア、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、SRE、機械学習エンジニア、Google Cloudユーザー、バックエンドエンジニア、コーポレートエンジニア、テックリード、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャー、リサーチャー、デザイナー、マーケター、プロジェクトマネージャー、QAエンジニア、および各種プログラミング言語やデータベースに携わるエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Erica Hughberg</name><title>Product and Product Marketing Manager, Tetrate</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Cloud Spannerのマルチモデルデータベース機能は、スケーラビリティ、信頼性、および複数のデータモデル（リレーショナル、グラフ、ベクトル、全文検索）の統合を可能にします。
これにより、不正行為検出、レコメンデーションエンジン、ハイブリッド検索、自律型ネットワーク運用といったユースケースで、企業は複雑なデータ課題を解決し、進化するアプリケーションのニーズに適応できます。
このサービスは、データベース管理の複雑さを排除し、開発者がビジネス目標の達成に集中できる環境を提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Wenzhe Cao</name><title>Group Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
カインズがAIと数理最適化を活用し、膨大な表計算作業に依存していた需要予測後の発注・在庫管理プロセスを自動化した事例を紹介。Vertex AI Agent BuilderによるAIエージェント導入で、自然な対話によるデータ操作・抽出、および数理最適化による「車建発注」計算の自動化を実現し、劇的な工数削減、柔軟性向上、データの一貫性確保を達成した。
- AIと数理最適化技術を駆使し、従来の表計算ソフトでの手作業による発注・在庫管理プロセスを自動化・効率化した事例。
- AIエージェントの導入により、担当者の直感的な指示でデータ処理が可能になり、属人的な作業やミスを排除。
- 需要予測から発注・在庫管理までを統合された基盤で実行可能にし、小売業におけるDX推進の鍵となる取り組み。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> note.com
画像配信における権限制御アーキテクチャの設計について解説します。
本記事は、Communeソフトウェアエンジニアが執筆した、2025年6月23日にCommune Engineer Blogに掲載された記事です。
システムアーキテクト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニアなど、システム設計に関わるエンジニア向けです。
note.com
本記事はCommune Engineer Blogに掲載された「コロケーテッドアーキテクチャ概要」についての概要です。
・コロケーテッドアーキテクチャの基本的な概念や構成要素について解説しています。
・インフラストラクチャエンジニアやアーキテクト、SRE担当者など、システム設計や運用に関わるエンジニアを対象としています。
note.com
・管理画面リプレイスにおける組織とアーキテクチャ設計の試行錯誤を共有
・自律性を育む組織文化と、それを支えるアーキテクチャの構築について解説
・シリーズ1として、概念と枠組みの共有に焦点を当て、実装は次稿以降で解説
note.com
ML/DSのバックグラウンドを持つエンジニアが、AIエージェントをプロダクトに実装する際の、現場の泥臭い部分や直面する課題について解説するイベントレポート。
- AIエージェントの実装における技術的な挑戦や工夫。
- ML/DSの知見がどのようにプロダクト開発に活かされるか。
- プロダクト開発の現場でAIを推進するエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向け。
qiita.com
- GitHub Copilot CLIの公式ハンズオンチュートリアルの第4章「カスタムエージェント編」の和訳記事です。
- GitHub Copilot CLIの機能を拡張し、特定のタスクに特化したAIアシスタントを作成する方法を解説しています。
- GitHub Copilot CLIの導入を検討している開発者や、AIによる開発支援の活用に興味があるエンジニアが対象です。
techblog.lycorp.co.jp
LINEヤフー社内で実施されたGit自動化に関する取り組みについて、MCP（Machine Code Platform）とAgent Skillの長所・短所を解説する記事です。
AIモデルやソリューション開発チームの視点から、自動化のメリット・デメリットを掘り下げています。
エンジニア、特に自動化や開発基盤に関心のあるテックリードやアーキテクト、エンジニアリングマネージャー向けです。
speakerdeck.com
・「AI運用勉強会#3」の発表資料で、GitHub CopilotとCopilot CLIの現在の運用状況について解説しています。
・AIを活用した運用（Agentic Ops）の文脈で、これらのツールの具体的な活用事例や、今後の展望について触れられています。
・SRE、プラットフォームエンジニア、アーキテクト、AI技術に関心のあるエンジニアやマネージャー向けです。
cloud.google.com
Google Cloud と Red Hat OpenShift の連携強化に関するアップデート。
・Google Cloud のインフラストラクチャを活用し、コスト最適化やパフォーマンス向上を実現。
・Google Cloud Cluster Services for Red Hat OpenShift により、運用簡素化とマネージドサービス連携が深化。
・Google Cloud コンソールから OpenShift クラスタを容易に作成可能に。
・Red Hat OpenShift Virtualization により、VM とコンテナを同一プラットフォームで管理可能。
この記事は、オンプレミスからクラウドへの移行を検討している組織、Red Hat OpenShift on Google Cloud を利用している、または利用を検討しているインフラエンジニア、アーキテクト、バックエンドエンジニア、SRE担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Bharat Singh</name><title>Staff Software Engineer</title><department></department><company></company> mercari.connpass.com
非同期処理、バッチ、ワークフロー基盤の複雑化と運用負荷増大の課題に対し、Temporalの活用と独自実装に焦点を当てたイベント。
各社のエンジニアが、既存システムとの統合、移行、監視設計、業務要件に合わせた実装のリアルな意思決定と工夫を具体例と共に共有。
Temporal導入検討者から運用改善に取り組む方まで、実践的なヒントや議論のきっかけを提供する。
techblog.lycorp.co.jp
ソフトウェアエンジニアがアーキテクトとして、検索連動型ショッピング広告のレポートシステム開発や機能追加に携わった経験から、システム設計・開発における実践的なTipsを紹介する記事です。
・システム設計・開発における具体的なノウハウや注意点
・アーキテクトとして、新規システム開発や機能追加に携わるエンジニア
・システム開発の経験を積んでいるバックエンドエンジニアやインフラエンジニア
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エージェント型AIの時代において、データベースは単なるデータ保管庫から、AIの推論を支援し能動的なアクションを促すインテリジェントなコンテキストハブへと進化しています。Google CloudのSpannerは、リレーショナル、ベクトル、グラフなどの複数のデータモデルを統合し、グローバルな整合性とスケーラビリティを提供するマルチモデルデータベースとして、AI時代の要求に応えます。
この記事は、AIの導入を検討している、または既に導入している企業や開発者、特にAI基盤としてのデータベースの役割と、Spannerのようなマルチモデルデータベースの利点に関心のある技術リーダーやアーキテクトを対象としています。
Spannerは、リレーショナル、Key-Value、グラフ、ベクトル、全文検索など、多様なデータモデルを単一のデータベースで扱える相互運用性に優れたマルチモデル機能を提供します。これにより、データサイロ、運用の複雑さ、データ不整合といった従来の課題を解決し、AIアプリケーションの開発と運用を大幅に簡素化・加速させます。MakeMyTripの事例では、複数のデータベースをSpannerに統合することで運用コストを削減し、AIによるパーソナライズされた旅行提案の精度と開発速度を向上させたことが示されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Wenzhe Cao</name><title>Group Product Manager</title><department></department><company></company> cloud.google.com
KubeCon EU 2026で、Google Kubernetes Engine (GKE) はAI時代のオープン プラットフォームとしての進化を発表しました。Autopilotモードの全クラスへの提供、GKEクラスタ オートスケーラーのオープンソース化、CNCF Kubernetes AI Conformanceへの対応強化、AIエージェント連携のためのModel Context Protocol (MCP)サーバーの発表などが行われました。また、KubernetesをAIインフラストラクチャとして進化させるllm-dプロジェクトのCNCFサンドボックス昇格、動的リソース割り当て(DRA)のオープンソース化、Kubernetes Agent SandboxやGKE Pod SnapshotsによるエージェントAIの実行環境強化、Ray v2.55でのTPUサポート、Ray History Serverによるオブザーバビリティ向上が紹介されました。
この記事は、AI技術の進化とKubernetesエコシステムの連携に焦点を当てており、特にGoogle Cloudの最新動向に関心のあるエンジニア、インフラ担当者、AI/MLエンジニア、プラットフォームエンジニア、プロダクトマネージャー、およびアーキテクトにとって有益な情報を提供します。
Googleは、KubernetesとGKEをAI推論、エージェントワークフロー、コンピューティング容量最適化のための究極のプラットフォームとすることを目指し、関連するオープンソース技術への投資とコミュニティへの貢献を強調しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Allan Naim</name><title>Director of Product Management GKE</title><department></department><company></company> www.publickey1.jp
マイクロソフトがWebブラウザ上でリアルタイム3Dレンダリングを実現する「Babylon.js 9.0」をリリースしました。
照明計算の高速化やパーティクルエディタ搭載など新機能が追加されています。
本記事は、JavaScriptやフロントエンド開発者、3Dグラフィックスに関心のあるエンジニア向けです。
lapras.connpass.com
kintone開発における35万行超えの巨大モノリスを分割した実践事例を、プロダクトマネージャーのメンタルモデルを起点としたアプローチに焦点を当てて紹介します。
* ボトムアップのリファクタリングからの脱却と、PdMのメンタルモデルを設計に落とし込む方法について解説。
* 巨大モノリスを分割するための具体的なアプローチや、レガシー改善・アーキテクチャ設計のヒントを提供。
* 複雑化したシステムの改善に取り組むエンジニア、テックリード、アーキテクト、他社の事例を知りたい方におすすめ。
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- Google Cloud は、AI インフラストラクチャ戦略の最優先事項として、大規模基盤モデルの構築者や AI ネイティブ企業のニーズに応えるため、Kubernetes を中心としたソリューションを進化させています。
- llm-d が CNCF のサンドボックス プロジェクトとして承認されたことを発表し、Kubernetes LeaderWorkerSet (LWS) API や GKE Inference Gateway を活用して、AI 推論の効率とパフォーマンスを向上させる取り組みを共有しています。
- この記事は、AI モデルの構築者、AI ネイティブ企業、プラットフォーム エンジニア、AI 研究者を対象とし、オープンソースの AI インフラストラクチャの未来を共に築くことを呼びかけています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Abdel Sghiouar</name><title>Senior Cloud Developer Advocate</title><department></department><company></company> www.publickey1.jp
2026年3月の人気記事トップ3を紹介する記事。
・マイクロソフトのAzure Skills Plugin、AWSのAgent Plugins for AWS、AIによるブラウザ自動操作「Browser Use CLI 2.0」などが話題。
・ITエンジニア、特にインフラ、機械学習、アーキテクト、プロダクトマネジメントに関心のある技術者向け。
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新プロダクト「Sansan Data Intelligence」のアーキテクチャと開発チームについて解説します。
採用説明会を兼ねたイベント告知であり、技術的な詳細というよりは、プロダクト開発の背景やチームのリアルに焦点を当てています。
対象者は、Sansan Data Intelligenceに興味のあるエンジニア、特にアーキテクト、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、プラットフォームエンジニア、データサイエンティスト、バックエンドエンジニアです。
speakerdeck.com
Sansan Data Intelligenceの新プロダクトに関するエンジニア採用説明会の告知記事です。
・組織やアーキテクチャを自身で設計・定義していくことの重要性について語られます。
・Sansan Data Intelligenceのエンジニアとしてのキャリアパスや組織設計に興味のあるエンジニア向けです。
techblog.lycorp.co.jp
AIエージェントが様々なサービスと連携する際の認証課題を解決する次世代標準候補「ID-JAG」について解説します。
AI時代の認証基盤に関心のあるエンジニアやアーキテクト、セキュリティ担当者向けの内容です。