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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

企業情報

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

ぐーぐるくらうどじゃぱん

法人代表者名: 平手 智行

法人番号: 6010003022051

証券コード: -

事業概要: -

郵便番号: 1500002

本社所在地: 東京都渋谷区渋谷3丁目21番3号渋谷ストリーム

従業員数: 600

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: 2015-06-17

最新ニュース

Google Cloude

Google Public Sector と Palantir が連携し、FedStart で Google Cloud が利用可能に

cloud.google.com

Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に 米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供 AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Leigh Palmer</name><title>VP, Technology, Delivery & Operations, Google Public Sector</title><department></department><company></company>
機械学習

Google Public Sector と Palantir が連携し、FedStart で Google Cloud が利用可能に

cloud.google.com

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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Leigh Palmer</name><title>VP, Technology, Delivery & Operations, Google Public Sector</title><department></department><company></company>
機械学習

Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>The Google Cloud Project Team </name><title></title><department></department><company></company>
Google Cloude

Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>The Google Cloud Project Team </name><title></title><department></department><company></company>

Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>The Google Cloud Project Team </name><title></title><department></department><company></company>
インフラ

Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>The Google Cloud Project Team </name><title></title><department></department><company></company>
Google Cloude

データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>
機械学習

データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>
データベース

データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>

データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現

cloud.google.com

- 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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Gleb Otochkin</name><title>Cloud Advocate, Databases</title><department></department><company></company>
ネットワーク

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>
セキュリティ

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>
インフラ

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>
アーキテクト

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>
SRE

Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

cloud.google.com

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>
Google Cloude

Honeylove が BigQuery を活用して製品の品質とサービスの効率を向上させた方法

cloud.google.com

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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Daniel Upton</name><title>Chief Technology Officer, Honeylove</title><department></department><company></company>
機械学習

Honeylove が BigQuery を活用して製品の品質とサービスの効率を向上させた方法

cloud.google.com

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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Daniel Upton</name><title>Chief Technology Officer, Honeylove</title><department></department><company></company>
Google Cloude

新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に

cloud.google.com

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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Uriel Guzmán-Mendoza</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>

新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に

cloud.google.com

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。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Uriel Guzmán-Mendoza</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>