はてなブックマーク

※この投稿は米国時間 2025 年 4 月 9 日に、Google Developer blog に投稿されたものの抄訳です。 AI エージェントは、日常の繰り返しタスクや複雑な作業を自律的に処理し、人々の生産性向上を支援します。現在、企業は職場全体でのプロセス拡張および自動化のため、新しいノートパソコンの注文、カスタマーサポート担当者の支援、サプライチェーン計画まで、様々な場面で自律型エージェントの構築と導入を進めています。 AI エージェントの効果を最大化するには、分断されたシステムやアプリケーションを横断して、多様なエージェントがエコシステム内で連携できることが重要です。異なるベンダーやフレームワークで構築されたエージェント同士が相互運用できれば、自律性向上、生産性向上効果が倍増するとともに、長期的なコスト削減が実現します。 本日、Agent2Agent（A2A）という新しいオープン

Today at Google Cloud Next, we’re thrilled to announce Firestore with MongoDB compatibility, built from the ground up by Google Cloud. It provides developers with an additional choice for their demanding document database workloads. MongoDB compatibility has been a highly-requested capability from Firestore’s existing community of over 600,000 active developers. With this launch, Firestore develop

Millions of developers use Firebase to engage their users, powering over 70 billion instances of apps every day, everywhere — from mobile devices and web browsers, to embedded platforms and agentic experiences. But full-stack development is evolving quickly, and the rise of generative AI has transformed not only how apps are built, but also what types of apps are possible. This drives greater comp

Chrome Enterprise で仕事用プロファイルと個人用プロファイルの区別を改善し、管理対象外のデバイスの保護を強化 ※この投稿は米国時間 2025 年 3 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの従業員は、勤務時間の大半をブラウザでの作業に費やしています。ウェブ上で行われる作業が増えるにつれ、IT チームとセキュリティ チームは、従業員の作業が簡単になるだけでなく、企業データの保護が強化されるような企業向けのブラウジング エクスペリエンスに継続的な投資を行うようになります。Chrome Enterprise は、従業員が最も使い慣れたブラウザを使用できるという利点と、IT リーダーとセキュリティ リーダーがビジネスを保護するための高度な保護機能と管理機能を利用できるという利点を両方備えています。 Chrome Enterprise C

世界中の開発者が、実質無制限の無料 AI コーディング支援と、コード レビュー支援を受けられるようになりました。 最新の開発者向け DORA の 調査によると、開発者の 75% 以上が日常業務で AI を利用しています。その一例として、Google の新規コードの 25% 以上が AI によって生成され、その後エンジニアによってレビュー、承認されています。 十分なリソースを持つ組織はエンジニア チームに最新の AI 機能を提供していますが、一方、学生、趣味のプログラマー、フリーランサー、スタートアップが同じレベルのツールにアクセスすることは困難です。世界の開発者人口が 2028 年までに 5,780 万人に成長すると予測されている中、私たちは経済的な制約なく、誰もが将来の開発においてスタンダードなデジタル ツールとして、AI を利用できるようにすべきだと考えています。 このギャップを埋める

Join us at Google Cloud NextEarly bird pricing available now through Feb 14th. Register ※この投稿は米国時間 2025 年 1 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud にワークロードをデプロイするお客様はますます増えています。しかし、ワークロードが別のクラウドにある場合はどうなるでしょうか。ワークロード、データ、プロセスの移行を計画、設計、実装するのは簡単な作業ではありません。ダウンタイムの回避（ゼロ ダウンタイム移行とも呼ばれます）など、移行に影響する要件を満たす必要がある場合はさらに難しくなります。さらに、移行によっては、ワークロードを新しい環境に適応させるなど、ある程度のリファクタリングが必要になります。特に、サードパーティ ソフ

Learn more about Chrome Enterprise CorePowerful and flexible management capabilities both in the cloud and on premises, at no additional cost. Learn more Employees love Chrome extensions because they boost productivity, streamline workflows and let them customize their browser. Chrome already helps IT and security teams manage and control extensions, and we’re excited to announce powerful new feat

カプコン: ゲーム開発に必要な数十万件のアイデア出しを生成 AI で支援し、クリエイターの生産性を大幅に向上 『モンスターハンター』シリーズや『ストリートファイター』シリーズなど、世界中のゲーマーから圧倒的に支持される人気タイトルを次々にリリースしてきた株式会社カプコン（以下、カプコン）。同社はこれからも高品質な作品を生み出し続けるべく、生成 AI をはじめとする新技術の活用に積極的に取り組んでいます。そうした先端技術の導入に向けた取り組みについて、タイトル横断で技術開発に取り組む担当者から最新の事例を伺いました。 利用しているサービス: Vertex AI, Gemini Pro, Gemini Flash, Imagen, Cloud Run など 利用しているソリューション: 生成 AI 費用・工数が増大するゲーム開発を生成 AI を活用して効率化世界で受け入れられるヒット コンテン

AI is here, AI is everywhere: Top companies, governments, researchers, and startups are already enhancing their work with Google's AI solutions. Published April 12, 2024; last updated Dec. 19, 2024. Earlier this month, Google released Gemini 2.0, ushering in the agentic era of AI. For many of our customers, they were already living it. Even before we released Gemini 1.0 a year ago, organizations o

Seeing Through a GLASSBRIDGE: Understanding the Digital Marketing Ecosystem Spreading Pro-PRC Influence Operations Written by: Vanessa Molter Special thanks to Mandiant's Ryan Serabian for his contributions to this analysis. UPDATE (December 4): This blog post was updated to include example domains associated with GLASSBRIDGE. This blog post details GLASSBRIDGE—an umbrella group of four different

10 月 24 日に開催した「Generative AI Summit Tokyo '24 Fall」の基調講演では、生成 AI がビジネスにもたらす可能性と具体的な活用事例、そして LLM 開発の現状について解説しました。 無料で視聴する 生成 AI 活用の 3 段階： 試す → 活用する → 組み込むGoogle Cloud の寳野は、生成 AI への取り組み方として「試す」「活用する」「組み込む」の 3 段階について解説しました。まずは、Gemini アプリのようなチャットアプリを試して AI に慣れ、アイデアを膨らまします。 次に、Gemini for Google Workspace や、Gemini Code Assist のような SaaS 型のエージェントを活用し、汎用的な領域の業務効率化や生産性向上を早期に実現することが可能です。 そして最終的には、自社のコア業務に合わせ

(In)tuned to Takeovers: Abusing Intune Permissions for Lateral Movement and Privilege Escalation in Entra ID Native Environments Written by: Thibault Van Geluwe de Berlaere, Karl Madden, Corné de Jong The Mandiant Red Team recently supported a client to visualize the possible impact of a compromise by an advanced threat actor. During the assessment, Mandiant moved laterally from the customer’s on-

The DORA research program has been investigating the capabilities, practices, and measures of high-performing technology-driven teams and organizations for more than a decade. It has published reports based on data collected from annual surveys of professionals working in technical roles, including software developers, managers, and senior executives. Today, we’re pleased to announce the publicati

Sam WeeksAI/ML Customer Engineer, UKI, Google Cloud ※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI アプリケーションは誰が管理すべきでしょうか。AI 関連の所有権はデータチームが持つことが多いものの、生成 AI アプリケーションに固有の要件はデータチームや AI チームの要件とは明らかに異なり、DevOps チームとの類似点が多いこともあります。このブログ投稿では、これらの類似点と相違点を探り、生成 AI アプリケーション独自の特性を扱う新たな「GenOps」チームの必要性について検討します。 「データからモデルを作成する」ことを目的とするデータ サイエンスとは対照的に、生成 AI は「モデルから AI 対応サービスを作成する」ことに関連しており、既存の

In the dynamic landscape of commerce, Shopify merchants rely on our platform's ability to seamlessly and reliably deliver highly relevant products to potential customers. Therefore, a rich and intuitive search experience is an essential part of our offering. Over the past year, Shopify has been integrating AI-powered search capabilities into our merchants’ storefronts. Shopify Storefront Search ha

※この投稿は米国時間 2024 年 9 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 組織が生成 AI ソリューションを大規模にデプロイしようとすると、多くの場合、運用上の課題に直面します。GenOps（生成 AI 向け MLOps）は、これらの課題に対処します。 GenOps は、DevOps の原則と ML ワークフローを組み合わせて、本番環境で生成 AI モデルのデプロイ、モニタリング、メンテナンスを行います。GenOps により、生成 AI システムがスケーラブルかつ高い信頼性のもと、継続的に改善されるようになります。 なぜ MLOps では生成 AI にとって難しいのか？生成 AI モデルには、従来の MLOps の手法では不十分な独自の課題があります。 スケーリング: 何十億ものパラメータには特殊なインフラストラクチャを要する。 コンピューテ

【Next Tokyo ’24】100 以上のアーカイブ セッションを本日公開！人気の生成 AI 関連セッションの紹介も 基調講演は先行して配信しておりましたが、ブレイクアウト セッション、スポンサー セッションなど、100 セッション以上を本日、追加で公開しました。セッションの復習に、新たな学びのきっかけに、ぜひこちらからご自身のペースでご視聴ください。 アーカイブ セッションを視聴 今回は、その中でも特に来場者からの評価が高かった下記の生成 AI 関連のセッションを紹介します。 Google Cloud で始める LLM Ops ~ RAG をどう評価するか ~ 損害保険ジャパン株式会社 眞方 篤史 氏 データ分析を支える Looker を用いた「生成 AI + BI プロダクト」 株式会社フェズ 海沼 玲史 氏、小池 悠太 氏 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

※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 10 日に、Google Maps Platform blog に投稿されたものの抄訳です。 車両を使用するビジネスでは、迅速な到着や確実な配送に対する顧客の高まる期待に応えるために、直前の変更、予期せぬ遅延、その他避けられないさまざまな状況変化に対処する必要があります。このような課題に対処するには、規制を遵守し、車両の効率を最大化し、ドライバーの仕事に対する満足度を維持できるようにするルーティング ソリューションが必要です。 このたび、Google Maps Platform の Route Optimization API の一般提供が開始されました。Route Optimization（旧称 Cloud Fleet Routing）は、デベロッパーが運用効率を改善し、お客様とドライバーの満足度を高め、事業継続可能な組織の目標を達成できるよう