最新技術で実現する Pokémon Trading Card Game Pocket のスケーラブルな運用とコスト最適化(Google Cloud Next Tokyo '25セッションレポート)

Google Cloud Next Tokyo '25 の「Next Tokyo イベントアンバサダー」に選出いただきました G-gen の堂原です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われた ブレイクアウトセッション「最新技術で実現する Pokémon Trading Card Game Pocket …

AI Agent で実現するメルカリの顧客エンゲージメント変革(Google Cloud Next Tokyo '25セッションレポート)

Google Cloud Next Tokyo '25 の「Next Tokyo イベントアンバサダー」に選出いただきました G-gen の堂原です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われた ブレイクアウトセッション「AI Agent で実現するメルカリの顧客エンゲージメント変革…

もう手放せない!Gemini の NotebookLM、Deep Research、Canvas で思考を加速(Google Cloud Next Tokyo '25セッションレポート)

Google Cloud Next Tokyo '25 の「Next Tokyo イベントアンバサダー」に選出いただきました G-gen の堂原です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われた ブレイクアウトセッション「もう手放せない!Gemini の NotebookLM、Deep Research、…

非推奨となったVertex AI SDKの生成AIモジュールをGoogle Gen AI SDKに移行する

G-gen の堂原です。本記事では、Vertex AI SDK と Google Gen AI SDK のコードを比較しながら、Gemini の基本的な機能を Google Gen AI SDK で呼び出す方法を紹介します。 はじめに セットアップ Vertex AI SDK Google Gen AI SDK テキスト生成 Vertex AI SD…

異なるリージョンのBigQuery MLリモートモデルでデータを処理するパイプラインを実装してみた

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud(旧称 GCP)の BigQuery において、データセットとリモートモデルが異なるリージョンに存在する場合の、AI データ処理パイプラインを紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 ML.GENERATE_TEXT 関数と Gemini 2.0 の…

ADKのSequential agentsを使って実装するマルチエージェント

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud の Agent Development Kit の機能である、複数の AI エージェントを連携させる Sequential agents の概念と実装方法について、天気予報エージェントの開発を通して解説します。 概要 Agent Development Kit(ADK…

Agent Development Kitでエージェントを開発してAgent Engineにデプロイしてみた

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud の Agent Development Kit を用いて開発したエージェントを、Vertex AI Agent Engine にデプロイし、呼び出す方法について紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 Agent Development Kit Agent Engine ADK を用いた …

GoogleドライブをデータソースとするVertex AI Searchのウィジェットをウェブサイトに埋め込む

G-gen の堂原です。当記事では、Google ドライブをデータソースとする Vertex AI Search が提供するウィジェットを、Cloud Run で構築したウェブサイトに埋め込む手順を紹介します。 はじめに 当記事について 留意点 前提知識 権限設計 Vertex AI Search の…

コネクテッドシートの抽出機能で行数制限を10万行以上にする方法

G-gen の堂原です。当記事では、Google スプレッドシート(Google Sheets)の機能であるコネクテッドシートで、データの抽出機能を使う際、行数制限が10万行までしか選べない場合の対処法を紹介します。 コネクテッドシートとは 概要 データの抽出 事象 解決…

GoogleドライブをデータソースとするVertex AI SearchアプリでPythonからの検索結果がゼロになる場合の対処法

G-gen の堂原です。当記事では、Google ドライブをデータソースとする Vertex AI Search アプリに対して、Python から検索を行う際に検索結果が0件になってしまう場合の対処法について紹介します。 はじめに 検索が失敗するケース Google Cloud APIs のチャ…

Cloud Run functionsからVPC Service Controls境界内へのアクセスを許可する方法

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud(旧称 GCP)の Cloud Run functions(旧 Cloud Functions)から、VPC Service Controls 境界の中のリソースへアクセスさせる方法について紹介します。 はじめに 本記事の趣旨 VPC Service Controls Cloud Run fun…

Google Cloud Next Tokyo '24 速報レポート(プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用)

G-gen の堂原です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記…

Google Cloud Next Tokyo '24 速報レポート(サイト内の検索コストを大幅削減!日本最大級のデリバリー サービス「出前館」に Vertex AI Search を導入した話)

G-gen の堂原です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「サイト内の検索コストを大幅削減!日本最大級のデリバリー サービス「出前館」に Vertex AI Search を導入した話」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next To…

生成AIのRAG構成を大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた

G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud(旧称 GCP)が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーシ…

Google Chat APIを用いて他の組織にチャットボットを作成する際、絶対に気をつけないといけないこと

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) において、Google Chat API を用いて他の Google Cloud 組織配下の Google Cloud プロジェクト上にチャットボットを作成する際の落とし穴について紹介します。 はじめに サンプル環境 結論 出来なくな…

Vertex AI Gemini: Model selection and prompt design principles and strategies(Google Cloud Next '24セッションレポート)

G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の 3 日目に行われた Breakout Session「Vertex AI Gemini: Model selection and prompt design principles and strategies」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Goo…

Optimize your machine learning applications using BigQuery DataFrames(Google Cloud Next '24セッションレポート)

G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の 2 日目に行われた Breakout Session「Optimize your machine learning applications using BigQuery DataFrames」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Clou…

Vertex AI Model Gardenから、生成AIモデル「Claude 3」を触ってみた

G-gen の堂原です。当記事では、生成 AI モデル「Claude 3」を Google Cloud(旧称 GCP)の Vertex AI 上で使う際のコスト・使用方法について紹介します。 はじめに 前提知識 Claude 3 Model Garden コスト コスト サンプル 使用方法 Model Garden から API …

Provide better search and generative AI experiences with Vertex AI Search(Google Cloud Next '24セッションレポート)

G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の1日目に行われた Breakout Session「Provide better search and generative AI experiences with Vertex AI Search」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cl…

Geminiを搭載したVertex AI SearchでGoogle Chatのチャットボットを作成してみた

G-gen の堂原です。Gemini を搭載した Vertex AI Search を用いて、Google Chat のチャットボットを作成してみましたので、紹介します。 はじめに 前提知識 Vertex AI Search Google Chat API 構成図 Vertex AI Search の設定 Cloud Run functions の設定 パ…

VPC Service ControlsでIPアドレス許可がうまくいかないときはこれを疑え

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) のセキュリティサービスである VPC Service Controls において、IP アドレスを許可したにも関わらずアクセスが弾かれるケースにおける見落としがちな原因について紹介します。 はじめに 事象 : IP ア…

生成AIの活用例を紹介!Vertex AI Searchによる技術サポート窓口支援ツール

G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI サービスである Vertex AI Search の活用事例として、技術サポート窓口支援ツールを紹介します。 はじめに 本ツールの概要 デモ 処理フロー 技術的ポイント Vertex AI text-bison model Ver…

Config Controllerで複数Namespaceを使ったリソース管理

G-gen の堂原です。本記事では Config Connector を Config Controller で構築した際に、複数の Kubernetes Namespace を使ってリソース管理を行う方法を紹介します。 本記事について 前提知識 Namespace モード Config Controller のデフォルト状態 実施内…

Cloud Composer (メジャーバージョン2)を徹底解説!

G-gen の堂原です。マネージドな Apache Airflow 環境を提供する Cloud Composer について、Cloud Composer 2 を中心に解説します。 はじめに Airflow とは 概要 特徴 様々なサービス・ツールと連携可能 定期実行されるバッチ方式のワークフローに特化 可視…

Cloud Workstationsを徹底解説!

G-gen の堂原です。Google Cloud (旧称 GCP) のマネージドなリモート開発環境である Cloud Workstations を解説します。 概要 Cloud Workstations とは 利用イメージ メリット コンポーネント 概要 Workstation cluster Workstation configuration Workstati…

GoogleマネージドSSL/TLS証明書をDNS認証で作成する方法

G-gen の堂原です。Google Cloud(旧称 GCP)の Cloud Load Balancing で利用できる Google マネージド SSL/TLS 証明書を、Certificate Manager で作成する方法を紹介します。 Certificate Manager について Certificate Manager とは Google マネージド証明…

Looker Studio→BigQuery→Google SheetsにおけるPermission deniedの対処方法

G-gen の堂原です。本記事では、Looker Studio において、Google Sheets をソースとする BigQuery 外部テーブルに接続しようとすると発生する Permission denied エラーの対処法を紹介します。 はじめに 事象 : 外部テーブルへの接続でエラー 対処法 サマリ …

Artifact RegistryのタグなしDockerイメージ ダイジェストを一括削除

G-gen の堂原です。 Artifact Registry に溜まった、タグなしの Docker イメージ ダイジェストを一括で削除する Python プログラムを紹介します。 はじめに ソースコードの解説 処理の流れ ソースコード クライアントライブラリ Python Client for Artifact …

ChatGPT (GPT-4)を使ってCloud Functionsを速攻で作成してみた

G-gen の堂原です。 ChatGPT (GPT-4) を使ってほぼ頭を使うことなく、Cloud Functions を作成してみたので、その過程を紹介します。 はじめに 事前準備 事前準備も ChatGPT を使用 Cloud Functions コード生成 一発で Python コード生成 エラー修正も可能 動…

TerraformでGoogle CloudのIAMを管理する際の注意点

G-gen の堂原です。 当記事では、Terraform を用いて Google Cloud (旧称 GCP) の Identity and Access Management (IAM) を管理する際に、注意すべき点について紹介します。 はじめに google_xxx_iam の使い分け google_project_iam_xxx の使い分けと注意点…