人事担当者向けの交流会「人事 Connect Night」が開催されます。本イベントでは、AI採用ツールの活用事例や、現場で実際にどのようにAIが使われているかなど、人事担当者同士が本音で情報交換できる場が提供されます。グループディスカッションや交流会を通じて、明日から使えるAI活用Tipsや、他社の採用施策のリアルな知見を得ることができます。 - 人事担当者で、採用業務におけるAI活用に興味がある方 - 他社のAIツール活用事例や、具体的な活用方法を知りたい方 - 社外に気軽に相談できる人事仲間を見つけたい方
Yahoo!ショッピングが類似画像検索サービスを導入した事例について解説しています。 近傍探索NGTという技術を活用し、ユーザーが似た商品を見つけやすくする機能を実現しました。 ECサイトの担当者や、画像認識技術に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー向けの記事です。
Googleは、生成AIがGoogleテクノロジーの公式ドキュメントを参照できるようになる「Developer Knowledge API」と「MCP Server」のパブリックプレビューを発表しました。 これにより、開発者はGoogle Cloud、Android、Firebaseなどのドキュメント情報をAIに簡単に連携させることが可能になります。 Google Cloud、Android、Firebaseなどの開発者や、AIを活用してドキュメント検索を効率化したいエンジニア、データサイエンティスト向けの記事です。
- 複数プロダクトでセルフホスト版Langfuseを導入した事例を紹介します。 - Langfuseの活用方法や、導入にあたっての検討事項について解説しています。 - AI技術のビジネス活用に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー向けです。
* Googleは、AIエージェントを大規模に構築するための「Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）」プログラムを公開しました。 * このプログラムは、開発者やプロフェッショナルがGoogle AIを活用し、エンタープライズグレードのエージェントを構築・デプロイできるよう支援します。 * GEARは、学習クレジット、サンドボックス環境、認定資格取得の機会を提供し、エージェント開発スキルを習得したい開発者やプロフェッショナルを対象としています。
Google Cloud の Gemini 3 と Gemini CLI を活用し、AI 従業員を構築・デプロイする手法を紹介します。個人ポートフォリオサイトの自動生成や、市場調査エージェントの開発デモを通じて、AI による開発サイクルの高速化と効率化の可能性を示します。 * **AI 従業員の構築:** Gemini 3 と Gemini CLI を使用して、プロンプトを標準作業手順書（SOP）として定義し、AI にタスクを委任する。 * **効率的な開発:** AI Studio でのウェブサイト生成、Gemini CLI での複数エージェントの並列実行、Antigravity を利用したコードリファクタリングにより、開発プロセスを効率化する。 * **AI ファーストのアプローチ:** AI を単なるツールとしてではなく、業務を遂行する「従業員」と捉え、生産性向上と高度な戦略への集中を目指す。
LLMアプリケーションの品質保証に焦点を当てた記事です。 LLMの進化に伴い、その品質保証の重要性が高まっています。 QAエンジニアや開発者、プロダクトマネージャーが対象となります。
Vertex AI は、GKE Inference Gateway を導入することで、推論サービングにおけるレイテンシとコストの課題を解決しました。このゲートウェイは、負荷認識ルーティングとコンテンツ認識ルーティングという 2 つのインテリジェンス レイヤを追加し、モデルサーバーの Prometheus エンドポイントからリアルタイム指標をスクレイピングして最適な Pod にルーティングしたり、リクエストの接頭辞を検査して KV キャッシュに存在する Pod にルーティングしたりします。これにより、Qwen3-Coder の TTFT レイテンシが 35% 向上し、Deepseek V3.1 の P95 TTFT レイテンシが 52% 改善され、接頭辞キャッシュ ヒット率が 35% から 70% に倍増しました。 * コンテキストを多用するワークロードやバースト性の高いワークロードにおける推論サービングのレイテンシとコストの課題を解決する方法。 * GKE Inference Gateway の負荷認識ルーティングとコンテンツ認識ルーティングの仕組みとその効果。 * プラットフォームエンジニア、SRE、機械学習エンジニア、データサイエンティストなどが、カスタムインフラストラクチャを維持せずに Vertex AI の実績あるスケジューリング機能を利用する方法。
サイバーエージェントが主催する、生成AIとAIOpsの最前線に焦点を当てた技術勉強会「CA.ai#4」の開催告知です。 生成AIやAIエージェントの活用・運用事例、実践的なノウハウが紹介され、Google CloudからのゲストスピーカーによるAIOpsの特別セッションも予定されています。 対象者は、生成AIやAIOps技術に関心のあるエンジニア、テックリード、マネージャー、およびAI技術の活用・運用に携わる方々です。
* **AIの公共部門におけるROI調査:** 公共部門におけるAI、特にAIエージェントの導入が進んでおり、生産性向上やセキュリティ強化で具体的な成果が出ていることが、Google Cloudが委託した調査で明らかになりました。 * **AIエージェントの重要性と将来性:** 多くの公共部門リーダーがAIエージェントを活用しており、将来のAI予算の大部分をAIエージェントに配分する予定であることから、その重要性が示唆されています。 * **導入の促進要因:** 生産性向上（70%）やセキュリティ強化（79%）といった具体的なROIが示される一方で、導入にはエグゼクティブスポンサーシップが不可欠であることが指摘されています。
・データサイエンティストが短期間で成果を出すためのマインドセットと開発環境について解説。 ・生成AIを活用した新サービス「UMAME!」の立ち上げに貢献した事例を基に、実践的なノウハウを紹介。 ・データサイエンスの知見を活かして事業課題を解決したいと考えているデータサイエンティストやエンジニア向けの記事。
・通話データを活用した生成AI基盤の構築と、そこから価値を生み出す実践について解説します。 ・データ基盤の構築や機械学習モデルの開発、実運用における課題とその解決策に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。 ・CO-LAB Tech Night #8のイベントレポートとして、共創と巻き込みの実践事例を学べます。
Claude Codeの実験的機能「Agent Teams」を人狼ゲームに活用する試みについて解説。複数のClaude Codeインスタンスをチームとして連携させ、ゲームマスターやプレイヤーとして機能させることで、没入感のあるゲーム体験を創出。トークン消費量の問題や、各エージェントへの適切なハンドアウト（役割設定）の重要性、実務への応用可能性についても言及している。 ・AIエージェントの協調動作による新しいエンターテイメント・AIの応用可能性を探るエンジニア ・AIの実験的機能に興味のある開発者やAI研究者
機械学習プロジェクトを成功させるための実践的な教訓を、開発とマネジメントの両方の視点から解説する記事です。 機械学習プロジェクト特有の不確実性への対応、PoC（概念実証）における期待値調整、そして「精度の沼」に陥らないためのリリース計画の重要性を強調しています。 この記事は、機械学習プロジェクトに携わるエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャー、およびマネージャー層に向けられています。
ベクターデータベースとAgent Skillsを活用したRAGシステム構築に関するワークショップレポートです。 開発者は、最新のAI技術を実践的に学び、自身の開発プロセスに組み込む方法を習得できます。 特に、AIやバックエンド開発に関心のある開発者におすすめの記事です。
2026年1月21日に、社内での生成AI活用を促進する有志グループが「Hacking Fest 2025 Winter」を開催しました。 このイベントでは、生成AIの利活用事例について発表が行われました。 本記事は、生成AIの活用に興味がある方、社内でのAI導入を検討している担当者、または最新のAI技術動向を知りたい方向けの内容です。
Google Cloudは、プロダクションレベルのAI導入とマルチモーダルAIの最先端技術に焦点を当てた、2日間の専門ワークショップとロードショーを北米各地で開催します。1日目は、AIアプリケーションの安定性、セキュリティ、スケーラビリティに重点を置き、マルチエージェントオーケストレーション、データドリブン評価、セキュリティ強化について学びます。2日目は、リアルタイムインタラクション、ビジョン、音声処理といったマルチモーダルAIの技術を探求し、同時認識、RAGを超えたインテリジェンス、ストリーミングAPIの活用に焦点を当てます。 この記事は、エンタープライズ規模のAI課題解決や、次世代のマルチモーダルAIイノベーションを目指すアーキテクト、エンジニア、AI開発者を対象としています。 参加者は、AIの未来を構築するための実践的な知識、コード、Google Cloudクレジット、そしてネットワーキングの機会を得ることができます。
・AIエージェントをプロダクトに組み込む際の設計・実装に焦点を当てた勉強会。 ・AIエージェントの構成要素（プロンプティング、メモリ、ツール）、連携プロトコル、運用課題について具体的な知見を共有。 ・エンジニア、プロダクト開発者、自動化に関心のある方におすすめ。
AIによるプルリクエスト（PR）レビューが大変だと感じられる原因は、量ではなく、レビューに必要な前提条件が欠けていることにあると解説しています。具体的には、変更の意図が不明確、PRの塊が適切でない、既存の流儀に則らず複雑化している、といった点が挙げられています。これらの問題に対して、PRの説明を求めたり、適切なサイズへの分割を指示したり、指示を出し直すといった対策が紹介されています。AIは修正が速いため、レビュー前にPRの質を確認することで、レビュー担当者の負担を軽減できると結論付けています。 * AIによるPRレビューの負担軽減策 * レビューしづらい原因とその対策 * レビュー担当者がラクになるためのPR作成の視点
汎用LLM/VLMでは解決できない課題に対し、インフラ、製造業、医療といった特定ドメインに特化したAI開発・運用を進める企業3社が集まるイベント。 各社が直面する具体的な課題、AIの活用方法、開発・評価・運用プロセス、そして現場でのリアルな経験談が共有される。 LLM/VLM/RAGの実装・運用に関わるエンジニア、ドメイン特化AIやPoCから実業務への展開に関心のあるプロダクトマネージャー、モデル評価や体制構築に課題を持つ技術者におすすめ。
イオン、メルカリ、LINEヤフーの各社が、推薦・パーソナライズ技術をどのように活用してプロダクト体験を向上させているかを紹介するイベント。 データに基づいた意思決定、プロダクト実装、評価・改善のプロセスに焦点を当てる。 データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー、データドリブンな開発・改善に関心のある技術者・プロダクト担当者向け。
- アイスタイルでは、社員が自発的にAIを学び、業務に変化を起こすボトムアップ型の推進が行われています。 - 「一斉研修」よりも先に「コミュニティ」が生まれ、早朝に社員が集まる「勉強会」が実施されています。 - 変化を楽しみ、自ら機会を創出する取り組みは、企業のAI導入や組織づくりに参考になります。
Google Cloudは、Anthropicの最新かつ最も強力なモデルであるClaude Opus 4.6をVertex AIに追加したことを発表しました。 このモデルは、複雑なコーディングタスク、高度なエージェント開発、ドキュメント・スプレッドシート・プレゼンテーションの生成に優れており、エンタープライズワークフローに革新をもたらします。 この記事は、Google Cloudのプラットフォーム上で最新AIモデルを活用して高度なアプリケーションやエージェントを構築したい開発者、データサイエンティスト、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を対象としています。
BigQuery AIハッカソンの結果と、BigQuery AIの最新機能について解説しています。 ハッカソンでは、開発者がBigQueryのAI機能（生成AI、ベクトル検索、マルチモーダル機能）を活用し、医療、言語分析、自動トリアージなどの革新的なソリューションを開発しました。 この記事は、BigQuery AIの最新機能（AI.IF、AI.SEARCH、AI.SCORE、AI.EMBED、AI.CLASSIFYなど）に関心のある開発者、データサイエンティスト、アーキテクトを対象としています。
Browser Use社CEOのMagnus氏を招き、ブラウザ自動化のための最先端AIエージェント技術に関するミートアップが開催されます。最新機能のデモンストレーションや、AIエージェント開発の課題、ベストプラクティスについて議論する貴重な機会です。 - AIエージェント開発者・エンジニア - ブラウザ自動化に興味のあるソフトウェアエンジニア - AI製品のプロダクトマネージャー - AI・自動化分野の研究者 - 最新のAIエージェント技術に興味がある方
生成AIを活用した仕様書作成とレビューの効率化について解説します。 AIによる文章生成能力の進化を踏まえ、開発プロセスにおけるAIの活用方法を探ります。 ソフトウェアエンジニアやプロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー向けの記事です。
GPU上での推論サーバーのパフォーマンスチューニングに焦点を当てた技術解説記事です。 旧ブログからの移管記事であり、画像認識技術の研究開発担当者による解説です。 機械学習モデルの推論速度向上やリソース効率化に関心のあるエンジニアや研究者向けです。
Google Cloudは、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUをCloud Runで利用可能にし、サーバーレス環境で高性能なAI推論を実現しました。 これにより、大規模モデルのデプロイと運用が容易になり、GPUリソースの管理やクラスタ構成が不要になります。 本機能は、生成AIアプリケーションの開発者、機械学習エンジニア、インフラストラクチャ担当者向けです。
京都でAI技術について気軽に語り合えるミートアップ「Kyoto AI Meetup #1」が開催されます。 AIのプロダクト応用をテーマに、LINEヤフーとSansanのエンジニアが実際の事例を交えて知見を共有します。 AI技術に興味がある方、AIコミュニティとつながりたい方、仲間と直接話したい方におすすめです。
LayerXが開催する、LLM/AIエージェントでは解決できない難易度の高いビジネス課題に挑戦するエンジニア向けのイベント。 実際のプロダクト開発で直面する技術的課題と、その解決アプローチについて、バクラクMLチームとAi Workforce R&Dチームのエンジニアが解説。 AIでも簡単に解けない課題に挑戦したい、事業会社でのAI/LLM活用最前線を知りたい、LayerXのエンジニアと直接話してみたいエンジニアにおすすめ。
「Qiita Bash」は、生成AIの最近の活用法をテーマにしたエンジニア向けミートアップイベントです。 ChatGPTなどの生成AIを業務効率化やアイデア創出、プロジェクト加速などに活用している事例を共有し、参加者同士で学びを深めます。 LT（ライトニングトーク）登壇者も募集しており、プレゼン経験は問いません。
Google Cloudが、Armベースの最新プロセッサ「Axion」を採用した新しい仮想マシン（VM）シリーズ「N4A」の一般提供を開始しました。N4A VMは、従来のx86ベースVMと比較して費用対効果が最大2倍向上し、ワットあたりのパフォーマンスも80%向上しています。汎用ワークロードやCPUベースのAIワークロードに対応し、カスタムマシンタイプや高性能なHyperdiskストレージオプションにより、きめ細かなリソース制御とコスト最適化が可能です。 - Google Cloudの最新VMシリーズN4Aが一般提供開始され、費用対効果とパフォーマンスが大幅に向上しました。 - 汎用ワークロードからAIワークロードまで幅広く対応し、カスタムマシンタイプや高性能ストレージで最適化が可能です。 - 既存のC4Aシリーズと共に、Armベースのポートフォリオを拡充し、多様なワークロードのコスト削減と性能向上を支援します。
・OpenAIのCodexなどのAIモデルを活用し、人間は意図を伝え、AIが実装を行う開発ワークフローを紹介します。 ・AIによるコード生成や開発プロセスの変革により、開発効率の向上が期待されます。 ・AI駆動開発に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード、アーキテクト向けの記事です。
- コードエディタにAIエージェントを統合するための標準プロトコル「ACP（Agent Client Protocol）」が公開されました。 - JetBrainsとZedがこのプロトコルに対応した「ACPレジストリ」を始動し、Gemini CLIやGitHub Copilotなどが利用可能になります。 - 開発者は、利用するエディタに関わらず、様々なAIエージェントをシームレスに活用できるようになります。
.NET開発者向けに、Google Cloud Vertex AI Extensionsライブラリのリリースが発表されました。 このライブラリは、Microsoft.Extensions.AIの抽象化を通じてVertex AI上のGoogle Geminiモデルを統合可能にします。 これにより、複数のAIプロバイダーを利用する.NETアプリケーション開発の柔軟性と利便性が向上します。
* Google Cloud は、自然言語で BigQuery のデータを分析できる「会話型分析（プレビュー版）」を発表しました。 * AI エージェントが、ビジネスコンテキストを理解し、SQL生成、実行、可視化までを自動で行い、データ分析のボトルネックを解消します。 * データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスユーザーなど、データ分析に携わるすべての人々を対象としています。
Google Cloud Next Tokyo 2026 のスピーカー募集に関する記事です。 - 生成AIやGoogle Cloudを活用したビジネス課題解決の事例発表者を募集。 - 開発者から経営者まで、幅広い層が対象。 - 2026年3月5日までに応募が必要。
・AIコーディングエージェントが生成するコードのコンテキスト履歴を記録する新標準「Agent Trace」について解説します。 ・従来のコード履歴記録方法ではAIによる高速なコード生成に対応できない課題がありました。 ・AIによるコード生成の背景や理由を記録し、開発効率とコード品質の向上を目指すものです。
AI技術に関する知見共有とコミュニティ活性化を目的としたMeetupイベント。 AI技術に興味がある方、AI領域で研究・プロジェクトに取り組んでいる方、京都のAIコミュニティと繋がりたい方におすすめ。 AIのプロダクト応用をテーマに、エンジニアによる事例共有や懇親会が行われる。
Python、データ分析、機械学習に焦点を当てたミートアップイベントの告知です。 初心者から経験豊富な開発者まで、Pythonに関する知識や技術を共有し、交流することを目的としています。 Pythonを利用するエンジニアがサービスの裏側や技術的取り組みについて共有し、懇親会も予定されています。
Google CloudのデータベースSpannerが2025年にAI、マルチモデル機能、運用・分析統合、移行簡素化、コスト効率、セキュリティを大幅に強化したことを報告する。 人工知能（AI）機能の拡充、ベクトル・グラフ・リレーショナルデータの統合、Vertex AIとの連携強化により、インテリジェントなアプリケーション構築を支援。 ITインフラ、データベース管理者、AI開発者、データサイエンティスト向けの技術的アップデートと将来展望について解説。
AIエージェントとは、自律的に判断しタスクを実行するAIプログラムであり、生成AIが指示に基づいてコンテンツを生成するのに対し、目標達成に向けて計画、情報収集、実行を自律的に行います。 本記事は、AIエージェントの基本概念、生成AIやRPAとの違い、特徴、メリット、部門別・業界別の活用事例、具体的な企業事例、代表的なツール、導入手順、注意点などを網羅的に解説しています。 IT、ソフトウェア、デザイン、マーケティングに関わるビジネスパーソン、特にAIプロダクト開発やDX推進に関わる担当者、マネージャー、意思決定層を対象としています。
・AIエージェントとの協働が2026年のオフィスワークにどのように影響するかを展望する記事。 ・過去の自動化ツールの活用事例（n8n「しらせくん」）にも触れ、AIの進化と業務効率化の可能性を探る。 ・AI技術の導入を検討しているビジネスパーソン、プロダクトマネージャー、または将来の働き方に関心のある読者向け。
・GitLabの調査によると、エージェント型AIの利用はDevSecOps専門家の仕事満足度向上に寄与している。 ・一方で、AIツールの増加は業務の複雑性を増大させる可能性も指摘されている。 ・本記事は、AIとITエンジニアの働き方に関心のある開発者、セキュリティ担当者、運用担当者、およびリサーチャー向けの内容です。
- AIプロダクトの成長を支える「Evals（評価）」について、AIの出力品質測定、改善、評価指標設計、継続的な評価サイクルの構築、プロダクト成長への活用方法を解説しています。 - AIの品質をどのように評価し、プロダクトの改善と成長に繋げるかについて、実践的なアプローチを知りたいプロダクトマネージャー、QAエンジニア、機械学習エンジニア向けの記事です。 - 急成長するAIプロダクトの裏側で、AIの品質管理に不可欠な評価手法とその実践方法について理解を深めることができます。
Google CloudがBigQueryの新機能として、自然言語でデータ分析ができる会話型分析機能のプレビューを公開しました。 この機能は、Gemini AIを活用し、ビジネスコンテキストを理解した上でSQLを生成し、詳細な分析レポートの作成、将来予測、非構造化データの分析まで可能にします。 データサイエンティスト、マーケター、ビジネスアナリストなど、データ分析を行う全てのビジネスパーソン向けの記事です。
- GoogleのADKとDatadog LLM Observabilityを連携させ、エージェントアプリケーションの監視とデバッグを効率化する。 - エージェントの判断、ツール呼び出し、トークン使用量、レイテンシ、応答品質、セキュリティリスクを自動的に可視化・評価し、迅速な改善とデプロイを支援する。 - Google Cloud上でエージェントシステムを構築・運用するエンジニア、SRE、およびAI開発者向けの記事。
Google BigQueryがGemini 3.0に対応し、AI機能が大幅に強化されました。これにより、非構造化データの活用が容易になり、AI.GENERATE、AI.EMBED、AI.SIMILARITYといった新しい関数が導入され、SQLから直接生成AIやエンベディングモデルを操作できるようになりました。これにより、データ分析、要約、翻訳、類似度計算などが簡素化され、より高度なデータ活用が可能になります。 この記事は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、Google Cloudを利用する開発者、およびデータ分析に関わるすべての人々にとって役立つ情報です。 BigQueryの新しいAI機能により、SQLクエリだけで複雑なAIタスクを実行できるようになり、データ活用の効率と可能性が大きく広がります。
Googleは、公共部門向けのAIサービス「Gemini for Government」を発表しました。 これは、Geminiモデルと安全な商用クラウドサービスを組み合わせ、政府機関や公的機関のイノベーションを加速させるものです。 FedRAMP High認証を取得しており、安全かつスケーラブルなAIエージェントの導入を可能にします。