生成AI (Generative AI)
G-gen の min です。Agent Development Kit（ADK）と BigQuery を組み合わせた AI エージェントにおけるリスクを管理し、安全に運用するための設計アプローチを説明します。 はじめに ADK と BigQuery AI エージェントに潜むリスク 多層防御 対策1. ツールセ…
G-gen の國吉です。当記事では、非エンジニアである筆者が実際に Google Vids を使用し、プロンプト入力から動画完成までの一連のプロセスをステップごとに解説します。また、その過程で見えた実用上の注意点についても触れます。 はじめに Google Vids とは…
G-gen の杉村です。Google Cloud のトラブルシューティング AI エージェントである Gemini Cloud Assist Investigations について解説します。 Gemini Cloud Assist Investigations とは 調査開始できる画面 調査の例 Cloud Logging ログエクスプローラー Cl…
G-genの杉村です。今回は、生成 AI に関してよくある誤解と、それに対する事実を紹介します。これらは生成 AI と AI エージェントを、組織の業務に適用していくうえで知っておくべき基本的な知識です。 生成 AI に関するよくある誤解 生成 AI は確率的にテキ…
G-genの杉村です。Vertex AI の API 経由で Gemini を呼び出す際に、URL context tool を使って、明示的にスクレイピングをしなくても Web サイトの内容を取得してコンテキストとして利用する方法について解説します。 概要 URL context tool とは ユースケ…
G-genの西田です。当記事では、Gemini CLI での対話だけで、To Do タスクを管理するWebアプリケーションの開発手順を紹介します。 はじめに 当記事について 開発ステップ Gemini CLI の起動 要件定義と開発計画の決定 アプリケーションの開発 開発の開始 動…
G-gen の杉村です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の2日目に行われたスポンサーセッション「我々は、生成 AI アプリを開発するべきなのか」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo '25 カテゴリ…
G-gen の奥田です。当記事では、Gemini CLI を利用した開発事例を紹介します。Google Cloud が提供するAPI である Virtual Try on API 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…
G-genの杉村です。BigQuery に組み込まれた AI アシスタント機能である Gemini in BigQuery を解説します。当機能は、SQL の自動生成やデータ変換、メタデータの自動生成など、データ分析の様々なタスクを効率化します。 はじめに Gemini in BigQuery とは …
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…
G-gen の奥田です。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「Gemini CLI で実現する AI Agent 時代のプロダクト開発」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 の関連記事は Google Cloud Next Tokyo …
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、…
G-gen の奥田です。当記事は、Google Cloud Next '25 Tokyo の1日目に行われたブレイクアウトセッション「生成AI活用を進めるゴルフダイジェスト・オンライン（GDO）が Google Cloud で実現したい未来」のレポートです。 他の Google Cloud Next Tokyo '25 …
G-genの杉村です。Agent Development Kit（ADK）を使い、社内外のドキュメントやナレッジを検索して、技術的な質問に回答する AI エージェントを開発した事例を紹介します。 はじめに 開発したもの 利用可能ユーザー 動作 ユースケース 技術的な仕様に関する…
G-gen の杉村です。人間からの自然言語での質問に基づいて BigQuery にクエリを実行する AI エージェントを、Agent Development Kit（ADK）で開発する方法を紹介します。 概要 Agent Development Kit（ADK）とは BigQuery ツールセット 実装 ソースコード エ…
G-gen の杉村です。Agent Development Kit（ADK）は、Google Cloud が提供する、AI エージェント開発のためのフレームワークです。当記事では、ADK の中核をなす LLM Agent と Workflow Agents、および Tools を解説します。 概要 Agent Development Kit（AD…
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。当記事では、Gemini Enterprise（旧称 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 Gemini Enterprise とは Salesforce を連携するメリット Salesforce セットアップ …
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 使用方法 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 フィルタ Enfo…
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud が提供する生成 AI サービスである Gemini Enterprise（旧称 Google Agentspace）を解説します。 概要 Gemini Enterprise とは 多様なデータソース 利用するには 改称と再発表 料金とライセンス サブスクリプシ…
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 当記事について 留意点 前提知識 権限設計 Vertex AI Search の…
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 …
