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Try Gemini Enterprise Agent PlatformBuild, scale, govern, and optimize agents Try now ※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日、Google Cloud は Spanner Omni のプレビュー版を発表しました。Spanner Omni は、Google Cloud 外でも利用可能なダウンロード版の Spanner であり、業界を牽引する分散データベース機能をさらに拡張するものです。これにより、企業は Spanner を自社のデータセンターや複数のクラウド、あるいはノート PC 上で実行できるようになります。事実上無制限の水平スケーラビリティ、高可用性、強力な整合性、エンタープライズ グレードのセキュリティ、そしてマル

Try Gemini Enterprise Agent PlatformBuild, scale, govern, and optimize agents Try now From vibe-coded and large-scale apps to AI models and agents, Cloud Run delivers on-demand compute with zero overhead and pay-per-use pricing for all of your workloads. Last year, the number of external active developers and applications on Cloud Run doubled, with more new customers and apps coming to Cloud Run i

商品、サービス、店舗を通じて、より効率的で最適なサプライチェーンの実現を目指す中で、需要予測の精度向上は株式会社カインズにとっても最優先課題です。しかし、精度の高い需要予測モデルを構築し予測結果を出力することはサプライチェーン全体においては入り口に過ぎません。 実際には、予測値が出た後に、SKU ごとの特性や季節性に応じた「予測結果の精査」や「発注・在庫管理のためのメンテナンス」という不可欠な実務工程が存在し、その膨大な作業を表計算ソフトによる手作業で支えているという実態がありました。 本記事では、Vertex AI による需要予測の次のステップとして、AI エージェントを組み合わせることで、190 万行に及ぶ SQL 処理と複雑な表計算ソフト作業をどのように刷新したのか、株式会社カインズの取り組みの舞台裏を詳しく紹介します。 利用しているサービス: Big Query、Vertex AI

Michael GerstenhaberVP of Product Management, Cloud AI ※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Anthropic の最新かつ最も強力なモデルである Claude Mythos Preview が、Project Glasswing の一環として、Google Cloud の一部のお客様を対象に限定公開プレビュー版で利用可能になりました。 Vertex AI での Claude Mythos Preview の提供は、最先端の AI ラボのモデルをお客様に提供するという Google の取り組みを明確に示すものです。AI アプリケーションとエージェントの構築、スケーリング、管理を行うためのエンタープライズ グレードの Vertex AI の機能と、この新しい

Sean ZinsmeisterDirector, Outbound Product Management In today's data-rich environment, organizations possess vast amounts of information. Yet, bridging the gap between that data and the users who need to make daily, informed decisions remains a challenge. Users need a single place to curate and analyze their data from the many different sources that impact their business each day. We are sharing

Anant NawalgariaSr. Staff ML Engineer & Founder of Gen AI Intensive, Google Something has shifted in the developer community over the past year. AI agents have moved from "interesting research concept" to "thing my team is actually building." The prototypes are working. The demos are impressive. And now comes the harder question: How do we ship this? That question turns out to be a multi-part one.

Written by: Austin Larsen, Dima Lenz, Adrian Hernandez, Tyler McLellan, Christopher Gardner, Ashley Zaya, Michael Rudden, Mon Liclican Introduction Google Threat Intelligence Group (GTIG) is tracking an active software supply chain attack targeting the popular Node Package Manager (NPM) package "axios." Between March 31, 2026, 00:21 and 03:20 UTC, an attacker introduced a malicious dependency name

Khulan DavaajavProduct Marketing Manager, Gen Media ※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 正確で高品質な画像を生成するには、試行錯誤がつきものです。ユーザーは、自分の要求を正確に理解してくれるようなモデルを求めています。 Gemini 3 ファミリーのモデルを基盤とする Nano Banana モデルは、高度な推論機能を使用し、プロンプトを細部まで理解したうえで画像を生成します。そこで、Nano Banana 2 と Nano Banana Pro を数週間かけてテストし、さまざまなユースケースを試して、その限界に挑みました。 このガイドでは、このテストから Google が学んだことと、最良の結果を得る方法を共有します。 このガイドの内容 モデルの概要 技

このブログ記事では、Antigravity IDE や Gemini CLI のすべての機能を紹介しているわけではありません。ご自身のニーズにより適したプロダクトを選択する際の簡易的な参考資料としてお役立てください。 ※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 要約 Antigravity: エージェントの管理機能と IDE のエクスペリエンスを最大限に利用したい場合。 Gemini CLI: ターミナルでの CLI や、ヘッドレスでの実行が必要な場合。 比較早見表

※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）において私たちがよく使うモットーの一つに、「トイルを排除する」があります。 チューリッヒのミニキッチンやマウンテンビューの廊下でも耳にすることがあるこのモットーには、反復的な手作業をエンジニアリングされたシステムに置き換えるという SRE の使命が表れています。ただし、あるシニア SRE が説明していましたが、これは単に問題を 1 回解決するスクリプトを書くということではありません。そのスクリプトを正確なタイミングでトリガーする自動化を構築するということです。たいていは、これが最も難しい部分です。 AI はすでにコードの書き方に革命をもたらしていますが、コードの運用方法についてはどうでしょう？AI は運用上の問題を安

※この投稿は米国時間 2026 年 1 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、Google と DeepLearning.ai が提携し、無料コース Gemini CLI: Code & Create with an Open-Source Agent をリリースいたしました。この包括的なコースは、Gemini CLI とその優れた機能を日々のワークフローに統合する方法を紹介し、ユーザーを支援することを目的としています。対象は開発者だけでなく、データ分析、コンテンツ作成、学習のパーソナライズなど、さまざまなタスクの実践的なユースケースを詳しく説明しています。 このカリキュラムでは、次の主要分野について深く掘り下げます。所要時間は 2 時間未満です。 基礎と設定: オープンソース エージェントである Gemini CLI の基本原則を学び

Try Gemini 3Our most intelligent model is now available on Vertex AI and Gemini Enterprise Try now ※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 組織が意思決定を行うには、迅速かつ正確でデータドリブンな分析情報が必要です。そのデータにアクセスする方法の中心にあるのが SQL です。Google は、Gemini を使用することで自然言語から直接 SQL を生成できます（これを Text-to-SQL と呼びます）。この機能により、開発者やアナリストの生産性が向上し、技術系以外のユーザーが必要なデータを直接操作できるようになります。 現在、次のように多くの Google Cloud プロダクトで Text-to-SQL

Rahul DeshmukhSenior Product Manager, AI for Databases ※この投稿は米国時間 2025 年 12 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AI の最先端技術は、単純なチャット インターフェースから、複雑なワークフローを計画、実行、改良できる自律型エージェントへと急速に移行しています。こうした新たな状況においては、これらのインテリジェント エージェントを企業データにグラウンディングする能力こそが、真のビジネス価値を引き出す鍵となります。Google Cloud はこの変革の最前線に立ち、堅牢なデータドリブン アプリケーションを迅速かつ正確に構築できるようお客様を支援しています。 先月、Google は AI ファーストの統合開発環境（IDE）である Antigravity を発表しました。そして今

radiko: BigQuery と Looker で DMP を刷新、大幅なコスト削減と業務効率化、850 万ユーザーのデータ活用を推進 アプリやウェブでラジオやポッドキャストが聴ける音声配信サービス「radiko」では、ユーザー数が順調に伸びる一方で、 DMP（データ マネジメント プラットフォーム）の処理能力やコストに課題を抱えていました。その解決のために導入されたのが、Google Cloud の BigQuery と Looker です。株式会社radiko（以下、radiko） のデータ統括チームと、移行作業をサポートした DATUM STUDIO株式会社（以下、DATUM STUDIO）の担当者に、新時代のデータ活用について話を伺いました。 利用しているサービス: BigQuery, Cloud Composer, Looker など 従来のシステムでは限界に達していた処理能

Announcing Model Context Protocol (MCP) support for Google services With the recent launch of Gemini 3, we have the state-of-the-art reasoning to help you learn, build, and plan anything. But for AI to truly be an “agent”, to pursue goals  and solve real-world problems on behalf of users, it needs more than just intelligence; it needs to reliably work with tools and data. Anthropic’s Model Context

Try Nano Banana 2State-of-the-art image generation and editing Try now n8n is a powerful yet easy-to-use workflow and automation tool for multi-step AI agents, and many teams want a simple, scalable, and cost-effective way to self-host it. With just a few commands, you can deploy n8n to Cloud Run and have it up and running, ready to supercharge your business with AI workflows that can manage sprea

Google Axion processors, our first custom Arm®-based CPUs, mark a major step in delivering both performance and energy efficiency for Google Cloud customers and our first-party services, providing up to 65% better price-performance and up to 60% more energy-efficient than comparable instances on Google Cloud. We put Axion processors to the test: running Google production services. Now that our clu

Try Gemini 3Our most intelligent model is now available on Vertex AI and Gemini Enterprise Try now ※この投稿は米国時間 2025 年 9 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、2025 年 DORA レポート: AI 支援によるソフトウェア開発の現状を発表しました。本レポートは、100 時間を超える定性データと、世界中の約 5,000 人の技術専門家からのアンケート回答から得られた分析情報に基づいています。 レポートでは、重要なインサイトが明らかになっています。AI はチームを修正するのではなく、すでに存在するものを増幅するのです。優れたチームは AI を活用して、さらに優れた、より効率的なチームになります。一方、苦戦しているチームでは、

Google Skills における Google Cloud の学習者様、お客様、パートナー様向けの新機能学生から開発者、経営幹部まで、あらゆるスキルレベルの人々をサポートするために、Google は Google Skills をスタートさせます。この新しいラーニング プラットフォームは、現代の雇用環境で成功するために必要なスキルを身につけることを支援するとともに、企業が成長に必要な人材を見つけて育成できるようにすることを目的としています。昨年 1 年間だけで、コース、ラボ、認定資格の修了件数が 2,600 万を超えました。これらがすべて 1 か所に集約されます。 Google DeepMind の新しい AI 研究コースなど、Google 全体からのコンテンツに加えて、今回のリリースでは、クラウドのお客様が AI スキル構築の最先端を維持できるよう、多数の新しいコンテンツが提供されま