Bard が日本語に対応
Bard は、ジェネレーティブ AI を活用してユーザーをサポートする Google の試験運用中のサービスです。旅行プランの案を出したり、ブログ記事の構成案を作成したりと、英語での公開から 2 か月弱の間に、すでに多くのユーザーに様々な方法でお使いいただいています。 そして、本日より Bard が日本語でも利用できるようになりました。「おいしい卵焼きを作るためのコツを教えて」や「夏休みの自由研究のアイデアを出して」など、 創造性と生産性を高めるパートナーとして、 bard.google.com から、Bard をぜひお試しください。 Bard とは Bard は、Google の大規模言語モデル（ LLM : Large Language Model ）である PaLM 2 を利用しています。LLM は言語のパターンを拾い上げること、それを使って文章の中で次に来る確率の高い単語を予測する
PC 版 の Google Play Games (ベータ) のご案内
本日、PC でモバイルゲームをお楽しみいただけるプラットフォーム、 Google Play Games (ベータ) を公開しました1。 PC 版 Google Play Games (ベータ) は、特定のモバイルゲームを Windows のデスクトップ パソコンやノートパソコンで閲覧、ダウンロード、プレイするためのパソコン用アプリケーションです。お気に入りの Android ゲームをパソコンのキーボードとマウスで操作し、より大きな画面でゲームをお楽しみいただくことができます。また、パソコンと Android のモバイル端末とのデバイス間でシームレスに同期されます。 Google Play Games (ベータ) は、すでに米国などで公開されており、 ドラゴンボール レジェンズ や 原神 など、国内でも人気を博している多くのモバイル ゲームをプレイいただけます。そして今回、Google Pl
AI の次の重要な一歩
AI は、Google が現在取り組んでいる中で最も本質的なテクノロジーです。AI は、医師による病気の早期発見の支援や、自国語での情報へのアクセスなど、人々、ビジネス、コミュニティの潜在能力を引き出します。そして、数十億人の生活を大きく改善できる新しい機会を提供します。6 年前から、私たちが Google の方向性を AI 中心に再編し「世界中の情報を整理し、世界中の人がアクセスできて使えるようにする」という Google のミッションを果たす最も重要な方法に AI を据えているのは、これが理由です。 以来、私たちは全面的に AI への投資を継続し、Google AI と DeepMind のチームは最先端のテクノロジーを進化させています。現在、AI の計算規模は半年ごとに倍増していますが、それはムーアの法則よりもはるかに早いペースです。同時に、高度なジェネラティブ AI と大規模言語モ
マイ アド センター の提供を開始
オンライン広告は、ユーザーにとって複雑で管理できないものである必要はありません。Google 検索でレシピを探すときも、YouTube でハウツー動画を試聴するときも、オンラインで目にする広告に対して、ユーザー自身がそれを管理できるようになるべきです。 本日、Google はマイ アド センターの提供を世界中で開始し、Google 検索、YouTube、Discover に表示される広告を管理できるようになりました。また、デリケートな広告を制限したり、パーソナライズド広告に使われる詳細な情報を確認することもできます。 興味や関心が反映された広告 マイ アド センター は、Google のサイトやアプリでの広告体験をより自由に管理できるように設計されています。Google にログインすると、検索、YouTube、Discover に表示された広告から直接マイ アド センター にアクセスでき、
キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」日本版を開始
日本には、少子高齢化による労働人口の減少、地方と都市部、大企業と中小企業におけるデジタル格差といった課題があります。その課題をチャンスに変え、可能性を最大限開花させるための鍵が、デジタルトランスフォーメーションです。実際に、デジタルを最大限活用することで 2030 年までに日本で生まれる経済価値は年間で最大 67 兆 7000 億円にものぼり、そのうち約 43% にあたる年間最大約 30 兆円を中小企業が生み出すと試算されています（ *1 ）。 また、デジタルトランスフォーメーションを推進するうえで欠かせないのが、デジタル人材の育成です。 Google は本日、キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」を日本で開始しました。 本プログラムは、IT 分野でより専門性が高く需要のある職につくための、オンラインキャリアアッププログラムとして Google が
Google のクチコミの仕組みについて
行ったことのない場所を検索するとき、地域の多くの情報が詰まった Google のクチコミを使えば、お店やレストランなど、あなたにぴったりの場所やビジネスの情報を見つけることができます。 日々、世界中のユーザーから数百万件にのぼるクチコミが投稿されており、Google は情報の有益性と正確性を保つため 24 時間体制でサポートしています。不適切なコンテンツを防ぐための作業の多くはあまり知られていませんが、今回はユーザーがクチコミを投稿した時の舞台裏を紹介します。 ポリシーの作成と実施 クチコミが実際の体験や来店に基づいていることを確認し、関係性のないコメントや不快なコメントを Google ビジネス プロフィールから除外するために、 厳格なコンテンツポリシー を作成しています。 世界が進歩するにつれて、Google のポリシーと保護も進化しています。これにより、不正行為の対象となる可能性があ
Google アカウントのストレージポリシー変更について
Gmail、Google ドライブ、Google フォトは、世界の数十億人のメール、ドキュメント、写真、動画などを安全に保存して管理するお手伝いをしています。そして今、かつてないほど多くのコンテンツがアップロードされており、Gmail、ドライブ、Google フォト全体で、1 日 にアップロードされるデータの容量は 430 万 GB 以上にのぼります。 今後増え続ける需要に対応し優れたストレージの利用体験を継続して提供するためストレージポリシーの変更を行います。本変更は、Google フォトと Google ドライブ（Google ドキュメント、スプレッドシート、スライド、図形描画、フォーム、Jamboard ファイル）に適用されます。さらに 2 年以上使用されていないアカウント 及び、2 年以上ストレージ制限を超えた状態が続いているファイルについても、新しいポリシーを本日公開します。これ
国内 10 都道府県で Google マップの自転車ルートが使えるようになりました
日本には、世界有数の高度な公共交通機関が広がっています。多くの人々が Google マップで日々の移動ルートを探して、最適なルートを見つけています。一方、自転車での移動を選択する多くのユーザーから、もっと使いやすいルート検索を求める声が寄せられていました。そうした声に応え、本日、東京、神奈川、大阪、愛知、埼玉、千葉、兵庫、北海道、福岡、静岡の 10 都道府県で、Google マップの自転車ルートを公開しました。 日常的に自転車で移動している方や、公共交通機関を使いたくない、運動のために自転車を利用するなどという時に、自転車ルートを使うことで、便利かつ効率的なルートを見つけることができます。自転車ルートは、状況を考慮し、できる限り急坂・トンネル・悪路などを避けたコースや自転車レーンを優先的に表示します。自転車ルートを検索するには、ルート検索で自転車タブを選択します。 推奨ルートは、駒沢通りを
Google のクラブ活動
以前このブログで、Google Japan には 「フットサルチームFC Google-JP」 や 「マリオカート部」 などのクラブ活動があることを紹介しました。 今回は本社 Mountain View にどのようなクラブ活動があるのか紹介したいと思います。 色々なクラブ活動があることを知ったきっかけは、たまたま Mountain View に出張している間に開催された「 Google Club Day 」というイベントでした。 いわゆるクラブ / サークルオリエンテーションのような形式で、お昼後にオフィス目の前の中庭にたくさんのブースが出て、各クラブが紹介・勧誘をするというものでした。 ほんの一部ですが一緒に見ていきましょう。 1. Art Club ボードには「 Google Art Club ではこの前、葛飾北斎の『 Great Wave 』を貼り絵で再現しました。モザイク画のように
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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