- Google Cloudと米国代表チームは、AIを用いて冬季オリンピック選手のために、複雑な空中技を3D生体力学分析するシステムを開発しました。 - このシステムは、2D動画から63個の関節を持つ3D骨格をリアルタイムで生成し、選手のパフォーマンス向上に貢献します。 - 高速動作の追跡や、装備による視界不良といった課題を、TPUとVertex AIを活用したインフラで解決し、理学療法や産業用ロボットなどへの応用も期待されます。
BigQueryの新機能「BigQuery Graph」を活用し、dbtのリネージ情報をグラフデータとして分析するPoCパッケージが公開されました。 このパッケージにより、dbtのモデル間の依存関係をGQLで容易にクエリでき、影響範囲の特定や関係性の可視化が可能になります。 SQLの延長でグラフ分析ができるため、別途グラフデータベースを用意する必要がなく、データエンジニアやプラットフォームエンジニアにとって有用な機能です。
- Google Cloud のデータベース（AlloyDB、Cloud SQL）を活用し、セマンティック検索やマルチモーダル検索を通じて AI モデルの精度と信頼性を向上させる方法を解説。 - データ準備なしで AI 関数を利用したり、自然言語で SQL を生成する機能にも触れ、AI の実用化を促進する技術を紹介。 - この記事は、Google Cloud の AI 機能を活用してプロダクション レディな AI アプリケーションを構築したいエンジニアやデータサイエンティストを対象としています。
Honeyloveは、BigQueryとGeminiを活用して、データ分析、製品開発、顧客サービスを劇的に改善しました。 - Shopifyなど、分散していたデータをBigQueryに統合し、AI/ML機能を迅速に導入しました。 - BigQuery MLによる貢献度分析とGeminiによるレポート自動化で、年間数百時間を節約し、従来は見逃されていたインサイトを発見しました。 - 在庫予測の精度を向上させ、Geminiエンベディングとベクトル検索で顧客フィードバックを分析し、製品改良とサービス効率化を推進しました。 - この記事は、データ活用による業務効率化とイノベーションに関心のある、マーケティング担当者、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、インフラエンジニア、およびGoogle Cloudユーザー向けです。
Google Kubernetes Engine（GKE）に新しい Cloud Storage FUSE プロファイルが導入されました。 これにより、AI/ML ワークロードにおける Cloud Storage へのデータアクセスが、パフォーマンス調整の複雑さを解消し、自動化されることで高速化されます。 プラットフォームエンジニア、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。
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。
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。
Vertex AIでLyria 3モデルが公開プレビュー版として提供開始されました。このモデルは、テキストや画像からボーカル付きの高品質なステレオ音声を生成でき、最長3分の楽曲生成が可能な「Lyria 3 Pro」と、最長30秒のトラック生成が可能な「Lyria 3」の2種類があります。 * アプリやサービスにスタジオ品質の音楽制作機能を直接組み込みたい開発者。 * テキストや画像からボーカル付きの楽曲、BGM、効果音などを生成したいクリエイター。 * 生成される音楽の商用利用における安全性や、著作権・プライバシーに配慮したAI音楽生成に関心のある方。
Google Kubernetes Engine (GKE) は、GKE Inference Gateway を使用して、リアルタイム推論と非同期推論の両方を同じインフラストラクチャで効率的に実行する新しい方法を導入します。これにより、リソースの断片化とコストの増加を解消し、GPU/TPU アクセラレータを単一の流動的なリソースプールとして活用できます。 このソリューションは、レイテンシに敏感なリアルタイム リクエストと、レイテンシが許容される非同期タスクをインテリジェントにスケジューリングし、リソース利用率を最大化します。・AIインフラストラクチャのコストとパフォーマンスのトレードオフに悩むエンジニア ・Google Kubernetes Engine (GKE) を利用している、または利用を検討している開発者・インフラ担当者 ・リアルタイムと非同期の推論ワークロードを統合し、リソース効率を高めたいと考えている方
Google Cloud は、Anthropic の最新 AI モデル「Claude Mythos Preview」を Vertex AI で限定公開プレビューとして提供開始しました。 この連携により、最先端の AI モデルをエンタープライズグレードの Vertex AI プラットフォーム上で利用可能になり、サイバーセキュリティリスクの低減に重点を置いた多様なユースケースでの高性能化が期待されます。 AI開発者、データサイエンティスト、およびGoogle Cloudを利用する企業向けの記事です。
Google CloudでGemma 4がリリースされました。これはGoogleの最も高性能なオープンモデルファミリーであり、Gemini 3と同じ研究に基づいています。最大256Kのコンテキストウィンドウ、ネイティブのビジョン・音声処理、140以上の言語対応を持ち、特に複雑なロジック、オフラインコード生成、エージェントワークフローに優れています。ビジネスにとっては、データを安全に保ちつつ複雑なロジックを実行できるため、エンタープライズAIに適しています。 - AI開発者、機械学習エンジニア、クラウドインフラエンジニア - エンタープライズAIソリューションを構築・展開したい企業 - データ主権やコンプライアンスを重視する組織
GitHub Actions を使用して Vertex AI Agent Engine に ADK エージェントをデプロイする際につまずいた点についての記事です。 - 機械学習エンジニアや、AIエージェントの開発・デプロイに携わるエンジニア。 - Google Cloud (Vertex AI) を利用した MLOps や CI/CD の実践に関心のある方。 - デプロイプロセスでの課題解決に役立つ情報を求めている方。
ID.meは、1億6000万ユーザーに対応するため、50TBのデータをGoogle Cloudに移行し、AlloyDB、Cloud SQL、Vertex AIを活用した最新アーキテクチャを採用しました。これにより、スケーラビリティの向上、不正行為検出精度の向上、開発サイクルの短縮（40%削減）を実現しました。 この記事は、ID.meのような大規模なデジタルIDプラットフォームのインフラストラクチャ構築、スケーリング、セキュリティ強化に関心のあるエンジニア、アーキテクト、インフラ担当者、そしてプロダクトマネージャー向けです。 Google Cloudへの移行により、ID.meはピーク時の負荷にも対応できる信頼性の高いシステムを構築し、AIを活用した不正対策を強化することで、ユーザーに安全でシームレスなデジタルID体験を提供しています。
Google Cloud ADK、MCP、Cloud Run を使用して、Reddit から技術的な質問を特定し、公式ドキュメントで調査し、インフォグラフィック付きの技術ブログ記事を作成するマルチエージェント システム「Dev Signal」の構築方法を解説します。 パート 1 では、Reddit、Google Cloud ドキュメント、カスタム画像生成ツールをエージェントに統合するための MCP ツールのセットアップに焦点を当てます。 このチュートリアルは、Google Cloud の開発者、AI エンジニア、およびインフラストラクチャ担当者を対象としています。
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。
FM Logisticは、Google CloudのAlphaEvolveを活用し、倉庫における「巡回セールスマン問題」の解決に成功しました。これにより、ルーティング効率が10.4%向上し、年間15,000km以上の移動距離削減、人員・車両増強なしでの注文処理能力向上を実現しました。 * 物流倉庫のピッキングルート最適化にAI（AlphaEvolveとGemini）を適用し、従来の手法を上回る効率化を達成。 * データサイエンティスト、インフラエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャーなどが、AIによるアルゴリズム改善とその運用効果について理解を深めるのに適した記事。 * AIが自律的にアルゴリズムを生成・改良する進化型コーディングエージェントの活用事例として、将来的な技術応用や更なる効率化の可能性を示唆。
Vertex AIに、費用対効果の高い動画生成モデル「Veo 3.1 Lite」と、既存動画を高画質化するアップスケーリング機能が導入されました。 Veo 3.1ファミリーには、最高品質、高速生成、費用対効果に優れた3つのモデルがあり、用途に合わせて選択できます。 この機能は、AIモデルや従来のカメラで生成された動画の画質向上に役立ちます。 ・Vertex AIに新たな動画生成モデル「Veo 3.1 Lite」とアップスケーリング機能が追加された。 ・用途に応じて「Veo 3.1」「Veo 3.1 Fast」「Veo 3.1 Lite」の3つのモデルを選択可能。 ・既存の動画資産を高画質化できるアップスケーリング機能も提供される。 この記事は、Vertex AIの新機能に関心のある開発者、マーケター、デザイナー、そしてAIを活用した動画制作を検討している担当者向けです。
Google Cloud Next Tokyo 2026が7月30日・31日に東京ビッグサイトで開催されます。 AIとGoogle Cloudの最新技術やトレンドを、エンジニアからビジネスリーダーまで幅広く学べるイベントです。 早期登録者には特典があり、基調講演、ブレイクアウトセッション、Expo、ラーニング＆認定セッションなどが予定されています。
Google Cloudは、パートナー企業の技術者による技術コンテンツ投稿を奨励する「Google Cloud Partner Tech Influencer Challenge 2026」を実施します。 本チャレンジは、2025年11月1日から2026年10月31日までを期間とし、Google CloudおよびGoogle Workspaceに関する技術的なブログ記事、導入事例、Tipsなどを対象とします。 パートナー企業のエンジニア・非エンジニアを問わず、自社ブログやQiita、Zenn、YouTubeなどのWeb媒体への投稿をエントリーフォームから登録することで参加できます。
・Google CloudとAIを活用し、サステナビリティレポート作成の効率化と戦略立案への注力、そしてインフラの持続可能性向上を実現した事例を紹介。 ・Equinix社がAIとBigQueryを用いてサステナビリティデータレイクを構築し、リアルタイムな意思決定とコスト削減、環境負荷低減を達成したプロセスを解説。 ・本記事は、インフラ、Google Cloud、機械学習、サステナビリティに関心のあるエンジニア、データアナリスト、プロダクトマネージャー、マーケター向けの内容です。
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。
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。
WINTICKETが、Weighted Backend ServiceとサーバーレスNEGを活用し、リージョン障害対策として外れ値検出を導入した事例を解説。 ・Google Cloudの機能を用いて、リージョン障害発生時の影響を最小限に抑えるための取り組みを紹介。 ・具体的な技術選定とその理由、導入による効果について説明。 ・インフラ、バックエンド、SRE、アーキテクト、プラットフォームエンジニア向けの記事。
Vail ResortsがGoogle CloudのGeminiモデルを活用し、AIアシスタント「My Epic Assistant」を開発した事例です。 このアシスタントは、ユーザーの質問を理解し、リフト券の選択、雪の状況、施設情報などをパーソナライズして提供します。 結果として、人間のオペレーターへのエスカレーションが45%減少し、顧客満足度が向上しました。
Manhattan Associatesは、OracleおよびDB2からGoogle Cloudデータベース（Cloud SQL、BigQuery）へ移行し、SaaSプラットフォームをモダナイズしました。 この移行により、1日あたり10億件以上のAPI呼び出しを150ミリ秒未満の応答時間で処理できるようになり、数万の店舗と物流センターで数十万人のユーザーをサポートしています。 記事は、Google Cloudへの移行によるパフォーマンス向上、スケーラビリティ、運用の容易さ、そして生成AIの活用可能性について、ITインフラ、データベース、バックエンドエンジニア、アーキテクト、プラットフォームエンジニア向けに解説しています。
- 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。
Kubernetesにおける動的リソース割り当て(DRA)の導入により、GPU/TPUなどの高性能アクセラレータの効率的な管理が可能になりました。 DRAは、静的な割り当てからリクエストベースのモデルへ移行し、柔軟なパラメータ設定やハードウェアの抽象化を実現します。 本記事は、Kubernetesインフラストラクチャ、機械学習、Google Cloudに関わるエンジニアやマネージャー向けに、DRAの仕組みと利点を解説しています。
AIエージェントを単一の巨大なプログラムではなく、連携するマイクロサービスのチームとして構築する「オーケストレーターパターン」を紹介します。 このアプローチは、既存のアプリケーションとの統合を容易にし、スケーラビリティと柔軟性を向上させます。 Google CloudのAgent Development Kit (ADK)とAgent-to-Agent (A2A)プロトコルを活用し、Cloud Run上にデプロイする具体的な方法を解説します。 この記事は、AIエージェントの分散システム設計に関心のあるバックエンドエンジニア、アーキテクト、および機械学習エンジニアを対象としています。 既存のアプリケーションにAI機能を効率的に組み込みたいと考えている開発者にも役立ちます。 スケーラブルで保守性の高いAIシステムの構築手法を学びたい方に最適です。
Google Cloud の Cloud SQL が、MySQL および PostgreSQL 向けに読み取りプールの自動スケーリング機能を提供開始しました。 この機能により、読み取り負荷の高いワークロードに対応するため、リードレプリカのプロビジョニングと管理が簡素化され、トラフィックの変動に合わせて自動的にスケールアップ・ダウンするため、運用負荷の軽減とコスト最適化が期待できます。 本機能は、アプリケーションの読み取りスケーラビリティを向上させたいデータベース管理者やインフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニア向けの記事です。