クエリそのままパフォーマンスを改善 BigQuery パフォーマンス向上テクニック 🔖 32

どんなシステムでも導入してしばらく経つと、パフォーマンスを最適化したくなってきますよね。もちろんBigQueryも例外ではありません。DWHのチューニングというと、SQLを書き換えたり、テーブルを非正規化したりして性能を改善するのが最初に思いつくかもしれませんが、正直、少し面倒

【生成 AI 時代の LLMOps】モデル マイグレーション編 🔖 2

はじめに次の記事では、LLOMps の第一歩となる、プロンプトの管理について、Google Cloud で提供されているツールを交えながら説明しました。【生成 AI 時代の LLMOps】プロンプト管理編今回の記事は、モデル マイグレーション編です。今日のモデルのアップ

【生成 AI 時代の LLMOps】プロンプト管理編 🔖 2

はじめに今日の大規模言語モデル、生成 AI の性能の進化により、モデルの多様化、バージョンアップは日々増すばかりです。機械学習モデルによって解くことのできるタスクが増えることで、ビジネスの可能性が拡がっていることは疑いようがありません。しかし技術の多様性や複雑性がますことは、使

Vertex AI のハイエンド GPU が最大約半額に！DWS の新料金プランで GPU コストを大幅削減

TL;DRDWS Flex-Start の新料金プラン (新 SKUs) により、Vertex AI で利用可能な Google Cloud のハイエンド GPU を搭載したアクセラレータ最適化 VM が、オンデマンドの最大約半額で利用可能になりました。AI 開発者にとっては

AlloyDB Query Insightsを読み解く

概要AlloyDB for PostgreSQLではQuery Insightsという機能があり、実行されたクエリの統計やサンプリングされた実行計画を閲覧することが可能です。本稿では、CLI上で行うEXPLAIN ANALYZEで確認が出来るクエリプランと比較しつつ、それらが

A2A リモートエージェント対応のマルチエージェントシステム 🔖 19

はじめに下記の記事では、「ネット記事の作成業務」を例とした、マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを解説しました。マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを紐解くこの中で、リモート環境にデプロイしたエージェントを A2A で利用する方法として、次の図のアーキテ

マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを紐解く 🔖 39

はじめに2025年8月5日〜6日に開催された Google Cloud Next Tokyo のブレークアウトセッションで、図のようなマルチエージェントシステムのデモを紹介しました。これに対して、予想外に反響が大きく、詳しいアーキテクチャーを知りたいという問い合わせを多数の方か

Gemini CLI GitHub Actions を Gemini Code Assist 経由で使う手順 🔖 1

概要米国時間 2025/08/05 に Gemini CLI GitHub Actions （日本語翻訳記事）がパブリックプレビューとしてリリースされました。この記事では Gemini CLI GitHub Actions を Gemini Code Assist のライセンス

今日から始める Vibe Data Science - Preview となった Data Science Agent でデータ分析してみる 🔖 26

本日 (2025年8月5日) 、Colab Enterprise ならびに BigQuery Studio の Notebook から、Data Science Agent (DSA) をプレビューで利用できるようになりました。Data Science Agent を使うと、一

Pub/Sub の Single Message Transform (SMT) を使ってメッセージを手軽に変換する 🔖 2

はじめにCloud Pub/Sub はスケーラブルなメッセージキューですが、キューを流れるメッセージの加工はキューの外部で行う必要がありました。例えば Cloud Dataflow を使ったり VM やコンテナの上で独自のデータ加工アプリを動かしたりする方法が挙げられます。確か

もうLoadの前処理は不要？ BigQueryのデータロードを劇的に改善する4つの新機能 🔖 1

tl;drBigQueryのLOAD DATAが強化。タイムゾーン/日時形式の変換、複数NULL値の対応、CSVの列名マッチングがSQLだけで可能になりました。BigQueryをお使いの皆さん、こんにちは！BigQueryへデータを投入する際、ソースデータの形式が多種多様

KubeCon Japan 2025 Appendix：Kubernetes アップグレードでゼロダウンタイムを実現する 🔖 4

はじめにTechnical Solutions Engineer の Kakeru です。 今回、Kubecon + CloudNativeCon Japan 2025 にて Safeguarding Your Applications Achieving Zero Downt

AIエージェントが真価を発揮するデータ基盤へ -メダリオンアーキテクチャ 2.0 と "プラチナレイヤー" 🔖 4

はじめに：データ基盤、AIエージェントにとって「輝いて」ますか？生成AIとAIエージェントの登場は、ビジネスの景色を一変させました。誰もが、自社のデータを使って革新的なAIアプリケーションを構築したいと考えています。しかし、ここで一つの大きな壁に直面します。「我々のデータ基

Gemini CLI が切り拓く！待望のエージェントモード(Agent Mode)が Gemini Code Assist に！ 【紹介編】 🔖 27

はじめにこんにちは、Google Cloud のアプリケーションモダナイゼーションスペシャリストの関本です。「こんなアプリが欲しいわあ、せや作ったろ」 という気持ち(ノリ、Vibes)から AI エージェントを活用してさっとコーディングを始める――そんな未来の開発スタイルを体

生成AIが拓くデータ活用の新境地 〜Google Cloudの「データエージェント」とメダリオンアーキテクチャで作る次世代データ基盤〜 🔖 3

先日開催された Google Cloud 主催の「DataCloud & AI Summit」にて、「生成 AI が拓くデータ活用の新境地：Google Cloud の「データ エージェント」とは？」というテーマでお話しさせていただきました。本記事では、そのセッションでお

【A2A でリモートエージェントを活用】Agent Engine と A2A サーバーを組み合わせたマルチエージェント連携入門 🔖 2

はじめに下記の記事では、ADK のサブエージェント機能を利用したアーキテクチャーを紹介しましたが、この中で「サブエージェント」と「Agent as a Tool」の違いを比較しました。【マルチエージェント徹底入門】Agent Development Kit ではじめるマルチ

チームの“秘伝のタレ”を Gemini に継承！Code Customization 実践ガイド 🔖 28

はじめにあなたのチームにも、大切にしている独自のコーディングスタイルや共通ライブラリ、いわば “秘伝のタレ” と呼べるような特別なノウハウがありませんか？そうしたチーム固有の 貴重な開発資産 を Gemini にしっかりと “継承” させ、AI による開発支援のポテンシャルを最

【マルチモーダル・マルチエージェント開発の総仕上げ】Agent Development Kit でイメージデザイン・アシスタントを作成する

はじめに次の 3 つの記事では、ADK で会話型エージェントを作る基本的な方法、そして、マルチエージェントを含めたアーキテクチャーについて学びました。【超速報】Agent Development Kit で会話型エージェントを作成する【マルチエージェント徹底入門】A

【マルチモーダル対応エージェント】Agent Development Kit でメディアエージェントを作る 🔖 26

はじめに次の 2 つの記事では、ADK で会話型エージェントを作る基本的な方法、そして、マルチエージェントの基本となるアーキテクチャーを学びました。この後の説明では、これらの記事で説明した用語が登場するので、まずはこれらの記事に目を通しておくことをお勧めします。【超速報】

【マルチエージェント徹底入門】Agent Development Kit ではじめるマルチエージェント開発 🔖 52

はじめにAgent Development Kit（ADK）には、複数のエージェントが連携するマルチエージェントを手軽に実装する機能があります。ただし、マルチエージェントを利用する際は、ユースケースに応じて、「複数のエージェントがどのように役割分担するのか」というシステム構成、

【超速報】Agent Development Kit で会話型エージェントを作成する 🔖 49

はじめにAgent Development Kit (ADK) が GitHub のリポジトリで公開されました。これは、会話型の LLM エージェントを作成するためのフレームワークで、複数の外部ツールを使い分けたり、あるいは、複数のエージェントが協調動作するマルチエージェントが

Gemini API / LangGraph / Agent Engine で LLM Agent を実装する 🔖 11

はじめに下記の記事では、Gemini API の Function Calling を利用して、外部ツールと連携した LLM Agent を実装する方法を解説しました。Gemini API の Function Calling 機能で LLM Agent を実装するそこ