G-gen の三浦です。当記事では Gemini CLI と GitHub Actions を組み合わせて、プルリクエストのレビューを自動化する方法を紹介します。 はじめに Gemini CLI とは GitHub Actions とは Gemini CLI GitHub Actions とは 検証の概要 手順 ディレクトリ構成 …

G-gen の杉村です。BigQuery に対して自然言語で問い合わせする方法の1つである、BigQuery remote MCP server を、Gemini CLI を使って検証してみた結果を紹介します。 はじめに BigQuery remote MCP server とは 料金に関する注意点 準備作業 単一テーブル…

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を紹介します。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics） Looker（Conversati…

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud が提供する生成 AI アシスタントサービスである "Gemini Enterprise" を徹底解説します。ユーザー目線での機能や、管理者目線での注意事項、料金等についても解説します。

Google Workspace Studio は、Google Workspace アプリ同士を連携させ、タスクを自動化する AI ツールです。Gemini モデルが動作する AI エージェントをノーコードで構築して、さまざまな仕事を自動化することができます。 概要 Google Workspace Studio と…

G-gen の杉村です。Google が提供できる生成 AI チャットサービスである Gemini アプリでは、Google スライドを生成できます。当記事では、このスライド生成機能について紹介します。 Gemini アプリによるスライド生成 プロンプト入力と Canvas の使用 スラ…

G-gen の杉村です。Google の生成 AI 開発ツールである Vertex AI と Google AI Studio の違いや、それぞれのユースケースについて解説します。 概要 Vertex AI と Google AI Studio 差異の一覧 選定の基本的な考え方 セキュリティと統制 Vertex AI の場合 G…

G-gen の杉村です。2025年10月、Google の AI アシスタントサービス Google Agentspace が Gemini Enterprise に名称変更され、追加の機能とともに再発表されました。変更後のライセンス体系等の違いについて解説します。 Gemini Enterprise とは Gemini Ent…

G-gen の杉村です。Google スプレッドシートで、セルに関数を入力するだけで生成 AI が利用できる AI 関数について解説します。 はじめに AI 関数とは 利用可能エディション 留意点 仕様 使用例1 : 要約 使用例2 : 感情分析 使用例3 : 翻訳 使用例4 : 文章の…

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。当機能では、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することができます。 はじめに Gemini in B…

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 …

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 の三浦です。当記事では、特定の GitHub リポジトリの内容を Gemini アプリに解説させる方法を紹介します。 概要 当機能について Gemini アプリとは 前提条件 検証手順 検証 リポジトリとディレクトリ構成 main.py error/error.py パブリックリポジト…

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 の横澤です。Gemini アプリの Google Workspace Apps を利用することで、Gemini アプリを Google カレンダーや Google ToDo リストと連携し、業務効率を高めることができます。 概要 Google Workspace Apps とは 有効化方法 Google カレンダーとの連携…

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 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。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…

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 の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '25 で発表された BigQuery の新機能について紹介します。 概要 BigQuery と AI の統合 全体像 BigQuery data preparation データセットレベルのインサイト（BigQuery データキャンバス） BigQuery pipelin…

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 の大津です。当記事では、Google Cloud（旧称 GCP）の Gemini 2.0 Pro と Text-to-Speech を使って、音声で応答するチャットボットの開発手順を紹介します。 当記事で開発するもの 画面イメージ できること できないこと 免責事項 ディレクトリ構成 プ…

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 の荒井です。当記事では、Google の生成 AI チャットアプリケーションである Gemini アプリのカスタマイズ機能である Gems の概要や使い方を解説します。 はじめに Gems とは Gems のユースケース 用語の定義 プリメイド Gem カスタム Gem Gem マネー…

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…

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…