生成AI (Generative AI)

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 …

Conversational agents: Build and deploy no-code/low-code AI Agents(Google Cloud Next '25セッションレポート)

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の3日目に行われたブレイクアウトセッション「Conversational agents: Build and deploy no-code/low-code AI Agents」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事は Google Cl…

Google Meetの文字起こしとGemini 2.5 Proによる議事録作成アプリ

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…

AI-powered cancer detection in medical imaging(Google Cloud Next '25セッションレポート)

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…

Humans and AI agents together—driving success with Salesforce and Google Cloud(Google Cloud Next '25セッションレポート)

G-gen の奥田です。本記事は Google Cloud Next '25 in Las Vegas の2日目に行われたブレイクアウトセッション「Humans and AI agents together—driving success with Salesforce and Google Cloud」のレポートです。 他の Google Cloud Next '25 の関連記事…

GKEの生成AIワークロードを支援する新機能を紹介(Google Cloud Next '25速報)

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…

Gemini 2.5、Vertex AI Model Optimizer、Vertex AI Global Endpoint(Google Cloud Next '25速報)

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…

Gemini's in-context learning for Data Analytics in 15 minutes(Google Cloud Next '25セッションレポート)

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…

What’s new with Gemini 2.5(Google Cloud Next '25セッションレポート)

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…

GKE Inference Quickstartを使用して生成AIモデルの推論サーバーをデプロイしてみた

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…

Google Cloudで最新為替を取得するエージェントを作成してみた

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…

Model Armorを徹底解説!

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…

生成AIのAIエージェントを大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた

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…

NotebookLM in Pro(旧称NotebookLM Plus)を使ってみた

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…

Gemini APIを定額利用できるProvisioned Throughputを解説

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 …

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…

Gemini Code Assistを使ってChromebookで開発環境を整えてみた

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…

Gemini APIへのリクエストでエラーコード429「Resource exhausted, please try again later.」

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 …

全Geminiプロダクトを徹底解説!

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…

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…

生成AI評価ツール「Gen AI evaluation service in Vertex AI」を紹介

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…

GeminiアプリとGoogle VidsがGoogle Workspaceコアサービスに

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 …

イベンドドリブン×生成AIで日報を自動要約してみた

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…

Looker上のデータについて生成AIに問い合わせてみた(Looker Explore Assistant)

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 …

Google Cloud Next Tokyo '24 速報レポート(生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例)

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…

GeminiとImagenで類似画像生成アプリを開発してみた

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 …

Ranking APIを解説〜生成AI検索エンジンの品質をRerankで向上〜

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)…

Imagenを使った商品画像の背景生成アプリを開発してみた

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…

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…

Vertex AI Searchの新方式Answer APIを解説

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…

生成AIを使ってLookerダッシュボードを説明させてみた(Looker Dashboard Summarization)

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 …

Imagenを使ったシンプルな画像生成AIアプリを開発してみた

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…

Geminiへの長文リクエストでResponseValidationError

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、…

Gemini 1.5 Proを使って自分の強みを分析してみた

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…

Gemini in Databaseを使ってみた(Cloud SQL Studio編)

本記事では、Google の AI 言語モデルである Gemini の機能と Cloud SQL のデータ管理機能を組み合わせたツールである Gemini in Database について説明します。 はじめに Gemini in Database とは Database Studio とは Cloud SQL とは Preview 版のサービ…

BigQuery で商品を「意味&ランキング検索」できる Chat Bot を作ってみた

G-gen の神谷です。本記事では、BigQuery の機能を使って、商品を意味&ランキング検索できる ChatBot を作ってみたので、そのご紹介ができればと思います。 アプリの概要 ユースケース 背景とメリット アーキテクチャ システムアーキテクチャ RAG テーブル設…

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…

Build and deploy generative AI agents using natural language with Vertex AI Agent Builder(Google Cloud Next '24セッションレポート)

G-gen 又吉です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の2日目に行われた Breakout Session「Build and deploy generative AI agents using natural language with Vertex AI Agent Builder」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記…

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 Agentsを使ってみた

G-gen 又吉です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の1日目のキーノートで発表された Vertex AI Agent Builder (Vertex AI Agents) を触ってみたのでご紹介します。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cloud Next '24 カテゴリの…

自然言語でデータ分析ができるGemini in BigQuery(データキャンバス)を試してみた

G-gen の奥田です。この度 Google Cloud Next '24 in Las Vegas で発表された Gemini in BigQuery のデータキャンバス機能を試してみたので手順等をご紹介します。 はじめに データキャンバスとは 試したこと 自然言語でクエリするためのその他の手法 利用料…

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 ProとGradioを使用してシンプルな生成AIチャットボットを作成する

G-gen の佐々木です。当記事では Google が提供する生成 AI モデル Gemini Pro と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルなチャットボットの作り方を紹介します。 前提知識 Gemini Pro Gradio Gradio を使用して Gemini Pro…

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…

PaLM 2で同じ文章が何度も繰り返される事象への対処法

G-gen の佐々木です。当記事では、生成 AI モデルである PaLM 2 のチャットボットを構築した際に、モデルからの回答文で同じ文章が何度も繰り返されてしまう事象の解決策を紹介します。 前提知識 事象 解決策 Frequency Penalty パラメータ サンプルコード F…

Document AIを徹底解説

G-gen の片岩です。当記事では文書のデジタル化と解析を自動化するサービスである Document AI について解説します。 概要 Document AI とは ユースケース 利用方法 対応フォーマット プロセッサ プロセッサとは 汎用プロセッサ OCR プロセッサ Form パーサ…

Geminiでマルチモーダル対応の生成AIチャットアプリを爆速で作ってみた

G-gen 又吉です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、マルチモーダルな生成 AI チャットアプリを簡単に開発できましたので、ご紹介します。 概要 当記事の内容 デモ動画 前提知識 Gemini とは 使用するモデル Gradio Cloud Runサ…

Gemini Proを使ってみた。Googleの最新生成AIモデル

G-genの杉村です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini は、Google Cloud 環境をお持ちであれば、すぐに試してみることができます。Gemini Pro の使い方を簡単にご紹介します。 はじめに Gemini とは Gemini の試用 料金 Gemini の使い方 Ve…

Vertex AI Gemini APIのFunction callingを触ってみた!!

G-gen 又吉です。今回は、Vertex AI Gemini API の Function Calling を触ってみたの概要を紹介します。 はじめに Gemini とは Function calling とは Function calling の仕組み Vertex AI Extensions との違い 触ってみる 実行環境 事前準備 動作確認 はじ…