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…

G-genの杉村です。当記事では、AI エージェント時代に対応する次世代データ基盤アーキテクチャとして「メダリオンアーキテクチャ 2.0」と、その中核をなす「プラチナレイヤー」をGoogle Cloudで実現する方法を解説します。 はじめに 概要 メダリオンアーキテ…

G-genの杉村です。Google が公開するオープンソースの AI エージェント Gemini CLI について解説します。 概要 Gemini CLI とは 料金 初期設定 インストール 認証 Cloud Shell での利用 リモートサーバー等での利用 使い方 対話型実行 非対話型実行 プロジェ…

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…

G-gen のバロキです。この記事では Vertex AI を使って、Anthropic 社の Claude モデル を呼び出す方法と、セットアップから最初の推論（inference）までのステップについて解説します。 はじめに Claude とは Vertex AI 上で Claude を使うメリット 利用可…

G-genの杉村です。Google の AI を活用したリサーチ・ライティングアシスタントである NotebookLM の各エディション（無償版、Pro 版、Enterprise 版）の違いについて詳しく解説します。 NotebookLM とは NotebookLM のエディション エディションの比較 どの…

G-gen の川村です。この記事では NotebookLM のマインドマップ機能の活用方法を解説します。 NotebookLM とは マインドマップ機能とは 事前準備 ソースの追加 マインドマップの使い方 マインドマップ生成 操作方法 共有 活用シーン 1. 複雑な情報や大量の資…

G-gen の杉村です。当社 G-gen では、Google の生成 AI サービスを積極的に業務で利用しています。本記事では、Gemini API や Gemini for Google Workspace を G-gen の従業員がどのように利用しているか、具体的な事例を交えて紹介します。 はじめに 本記事…

G-gen の川村です。この記事では NotebookLMの音声概要機能にフォーカスした活用方法を解説します。 NotebookLM とは 音声概要とは 事前準備 言語設定 ソースの追加 音声概要の使い方 音声概要の生成 カスタマイズ機能 音声概要のダウンロード インタラクテ…

G-gen の川村です。この記事では Google 提供の AI 支援ツールである NotebookLM について、特徴や Gemini アプリとの違いに触れながら、業務における具体的な活用方法を紹介します。 前提知識 NotebookLM とは Gemini アプリとは Gemini アプリとの違い Not…

G-gen の杉村です。Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格である Generative AI Leader 資格の試験対策情報を紹介します。 基本的な情報 Generative AI Leader とは 難易度 出題傾向 試験対策 生成 AI の基礎 生成 AI と基盤モデル データタイプ 学習方法 生成…

G-gen の松尾です。本記事では、Google Agentspace と Salesforce を連携し、顧客情報の問い合わせを行う検証方法について解説します。 はじめに Google Agentspace とは Agentspace と Salesforce を連携するメリット Salesforce セットアップ エディション…

G-genの福井です。Google Cloud の Document AI を使い、独自 OCR モデルを開発する手順を紹介します。 はじめに 当記事の概要 Document AI とは カスタム エクストラクタとは 事前準備 サンプルレシート画像の準備 カスタム エクストラクタの作成 プロセッ…

G-genの杉村です。当記事では、Google Cloud の Gemini モデルなどの旧バージョンの廃止に関する注意点、そして組織内で該当モデルが使用されているかを確認する方法について解説します。 Gemini モデルのライフサイクルと廃止 廃止対象モデルとスケジュール…

G-gen の溝口です。この記事では NotebookLM を使った情報整理と「Discover（ソースの発見）」「音声概要」「マインドマップ」などの応用機能を使った活用テクニックについて解説します。 NotebookLM とは Discover によるソース検索 音声概要の生成 マイン…

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run における GPU 利用のユースケースとして、オープン LLM である Gemma 3 を Cloud Run のサービスにデプロイしてみます。 前提知識 Cloud Run サービスの概要 Cloud Run における GPU 利用 Gemma 3 Cloud Run にオ…

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…

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 …

当記事では、Google Meet の文字起こし機能と、Google の最新 AI モデル Gemini 2.5 Pro を組み合わせた、議事録作成アプリの事例を紹介します。 はじめに 議事録作成アプリ なぜ議事録作成に AI なのか？ アプリを実装しない選択肢 Google Meet の文字起こ…

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたソリューショントーク「AI-powered cancer detection in medical imaging」 のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリの…

G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud Next '25 で発表された Google Kubernetes Engine（GKE）における最新の生成 AI 関連機能を紹介します。 概要 GKE における AI 推論 ワークロード GKE Inference Quickstart GKE Inference Gateway GKE TPU ser…

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '25 で発表された Google の最新の生成 AI モデル Gemini 2.5 や、Vertex AI Model Optimizer、Vertex AI Global Endpoint などの新機能について紹介します。 概要 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Vertex…

G-gen の山崎です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の2日目に行われた ライトニングトークセッション「Gemini's in-context learning for Data Analytics in 15 minutes」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cl…

G-gen の山崎です。当記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の1日目に行われたブレイクアウトセッション「What’s new with Gemini 2.5」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cloud Next '25 カテゴリの記事一覧からご覧…

G-gen の佐々木です。当記事では GKE Inference Quickstart を使用し、Google Kubernetes Engine（GKE）で Google Cloud のベストプラクティスに沿った生成 AI ワークロードのデプロイを試してみます。 GKE Inference Quickstart とは 事前準備 コマンド実行…

G-gen の奥田です。当記事では、Google Cloud （旧称 GCP）のエージェント構築サービスを利用し、最新のドル・円レートを取得するエージェントを構築したので解説します。 はじめに Conversational Agents とは Playbook とは ツールとは OpenAPI ツールとは…

G-gen の杉村です。生成 AI のプロンプトおよびレスポンスのスクリーニングサービスである、Google Cloud の Model Armor を解説します。 概要 Model Armor とは アーキテクチャ 対応言語 ユースケース 料金 検知機能 テンプレート テンプレートとは フィル…

G-gen の杉村です。当記事では、Google（Google Cloud）が提供する生成 AI サービスである Google Agentspace を解説します。 概要 Google Agentspace とは Early Access（早期アクセス） 多様なデータソース 主要機能 アシスタント アシスタントアクション …

G-gen の奥田です。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 AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェン…

G-gen の溝口です。この記事では NotebookLM in Pro を使い、架空の会社に存在する社内データを用いたAIアシスタントの作成方法と機能の解説をします。 はじめに NotebookLM とは NotebookLM Enterprise とは Gemini アプリとの違い 事前準備 検証方法 ケー…

G-genの杉村です。Vertex API 経由での Gemini API を定額で利用できる Provisioned Throughput を解説します。 概要 Provisioned Throughput とは サポートされるモデル 購入すべきユースケース 購入方法と料金 GSU（Generative AI Scale Unit） 購入期間 …

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 留意点 前提知識 Vertex AI Search 権限設計 Vertex AI Search …

G-gen の杉村です。Google が提供するブラウザベースの IDE である Cloud Shell エディタや、コーディング支援 AI ツールである Gemini Code Assist を使い、Chromebook 上で開発環境を整備してみました。 はじめに 当記事について Cloud Shell エディタとは…

G-genの杉村です。Vertex API 経由で Gemini モデルへ API リクエストを送信する際に、エラーコード 429 で Resource exhausted, please try again later. というエラーが頻繁に発生しました。その原因と対処法を紹介します。 事象 原因 対処法 3つの対処案 …

G-gen の米川です。Google が開発した大規模言語モデル Gemini は、その高い性能と多岐にわたるプロダクト展開で注目を集めています。当記事では、Gemini プロダクトの全貌を網羅的に解説します。 はじめに 生成 AI 基盤モデル としての Gemini モデルとは G…

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…

G-gen の又吉です。当記事では、生成 AI の出力を迅速かつ効率的に評価できる Vertex AI 上の API である、Gen AI evaluation service を紹介します。 概要 ユースケース 評価指標について 評価タイプ 計算ベース モデルベース 料金 使ってみる 概要 準備 実…

G-gen の杉村です。2024年末、Google の生成 AI 系サービスである Gemini アプリ（英名 Gemini app、旧 Bard）と Google Vids が、Google Workspace のコアサービスになります。 はじめに スケジュール 用語の解説 Gemini アプリ（Gemini app） Google Vids …

G-gen の山崎です。 当記事では、Cloud Storage に格納されたテキストファイルに対して、Cloud Run functions にてVertex AI Gemini API を呼び出し、取得したテキストの要約結果を BigQuery に保存する処理を構築したので解説します。 システム構成 前提知…

G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Explore Assistant を使い、自然言語によってグラフを生成できる機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに Looker Explore Assistant の紹介 …

G-gen の坂本です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧か…

G-gen の福井です。当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Geminiと、画像生成 AI モデル Imagen を使用して、アップロード画像から類似画像を生成する Web アプリを開発する手順をご紹介します。 はじめに 当記事の概要 実行イメージ …

G-gen の又吉です。今回は、RAG の精度向上に役立つ、Rerank を容易に構成できる Ranking API について紹介します。 はじめに RAG とは Vertex AI Search Vertex AI APIs for RAG Ranking API 概要 Rerank とは メリット 料金 検証 サンプルコード（Python）…

G-gen 大津です。 前回は Imagen と Gragio を使ってテキストプロンプトから新しい画像を生成するアプリを開発しました。 はじめに 当記事で開発するもの 背景生成アプリの活用例 背景生成アプリの実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコードの開発…

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…

G-gen 又吉です。当記事では、2024年6月に GA した Vertex AI Search の最新検索方式である Answer API について紹介します。 はじめに RAG とは Vertex AI Search Answer API 概要 メリット クエリフェーズ クエリ言い換え クエリ簡素化 マルチステップ推論…

G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Looker Dashboard Summarization を使い、Looker のダッシュボードを生成 AI が自然言語で説明する機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに …

G-gen の大津です。当記事では、Google が提供する画像生成 AI モデル Imagen と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルな画像生成 Web アプリの開発手順を紹介します。 はじめに Imagen Gradio 当記事で開発するもの ソー…

G-gen の佐々木です。当記事では、Gemini Pro に長文のリクエストを送信した際に発生することがある ResponseValidationError について解説します。 当記事で使用する環境 事象 原因と解決方法 原因 原因の詳細 解決方法 当記事で使用する環境 当記事では、…

G-gen の神谷です。今回、Gemini 1.5 Pro を活用して、ビジネス心理テストであるストレングスファインダーで自身の強みを分析し、AI によるマネジメントやメンタリングが可能か、試してみました。本記事では、その取り組みの詳細をご紹介します。 ストレング…