みなさん、こんにちは。Google Cloud Next ’24 Las Vegas Meetup 運営です。

今年は 2024 年 4 月 10 日から 12 日に開催された Google Cloud Next ’24 の開催に際して、Google Cloud 公式ユーザーコミュニティである Jagu’e’r でも盛り上げていこうと思いから有志で事前と事後の Meetup が開催されました！

2024 年 3 月 18 日に事前 Meetup として「The way to Next ’24」をテーマに、また 2024 年 4 月 19 日に事後 Meetup として「What’s Next ’24」をテーマに、それぞれ開催しました。本ブログでは事前と事後を合計した 15 本以上の LT についてまとめます。このブログからもその熱が伝わったら幸いです！！

目次

The way to Next ’24
・メインセッショングーグル・クラウド・ジャパン大沼翔さん
 ・技術系分科会セッション中外製薬藤森立さん / Datadog Japan 木村健人さん / G-gen 堂原竜希さん
 ・参加者セッション CTCシステムマネジメント古林信吾 / アイレット廣山豊さん / ディップ藤井貴昭さん / NTTデータ山時浩一郎さん
What’s Next ’24
・メインセッショングーグル・クラウド・ジャパン浅沼勉さん
 ・AI/ML分科会 Google Cloud Next Updates With a Healthcare Datascientist / 中外製薬藤森立さん
 ・クラウドネイティブ分科会クラウドネイティブ何もわからんからつえーやつに会いに修行してきた / スリーシェイク佐藤慧太さん
 ・セキュリティ分科会 Next’24 セキュリティ関連アナウンスメント/ グーグル・クラウド・ジャパン髙橋悟史さん
 ・データ利活用分科会ほんとに使える？ Next’24 で発表された新機能のビジネス利活用のツボ/ 電通デジタル福島ゆかりさん
 ・GWS 分科会. ラスベガスから直送！Google Workspace界隈ピックアップ / NTTデータ山時浩一郎さん
 ・参加者セッション① 小売・データ活用まわりで面白かったもの / Lazuli 中村和貴さん
 ・参加者セッション② Google Cloud Next で発表された BigQuery や生成 AI 系のアップデートで面白かったもの / G-gen 神谷乗治さん
 ・参加者セッション③ Google Cloud Champion Innovators の知られざる生態 / Unerry Mario さん
 ・参加者セッション④ 初海外が行く、エンジョイ Google Cloud Next のすすめ / アイレット株式会社小林千紘さん
 ・参加者セッション⑤ Inside Titanium / 博報堂テクノロジーズ村田昂さん

The way to Next ’24：メインセッション

事前 Meetup のメインセッションに登壇してくださったのはグーグル・クラウド・ジャパン合同会社の大沼さんです。私は Jagu’e’r の人材育成分科会の方でもお世話になっているのですが、大沼さんのお話しを聞くのはこれが初めてで非常にワクワクしていました。

メイントピックの 1 つ目として、Google Cloud Next の歴史についてお話しいただきました。私自身、現地に参加し始めたのは前回の ‘23 が初めてで、それ以前の話は知らなかったので非常に勉強になりました。

始まりは 2015 年のようで、2016 年もですがリブランド前で Google Cloud Platform（GCP）という名称が公式になっていますね。2017 年から Google Cloud にリブランドされて、Next も Google Cloud Next という馴染みのある名称になっていることがわかります。

2023 年の Google Cloud Next では「Build AI」「Use AI」をキーワードに生成 AI を使える準備が整ったことを大きくアピールして「Vertex AI」「Duet AI」が会場を沸かせました。

2023 年までを振り返ったことで 2024 年の Google Cloud Next への期待が高まったメインセッションでした。後半の事後 Meetup の記事にご期待ください！

最後に個人的な話ではありますが、大沼さんとは現地でたくさんお話しさせていただき非常に楽しい時間を過ごさせていただきました。こちらの登壇しかり、現地でのフォローしかり、大沼さんに感謝が溢れた Gogle Cloud Next となりました。ありがとうございました！

(NTTコミュニケーションズ株式会社 / 林知範）

The way to Next ’24：技術系分科会セッション

続いて、Jagu’e’r の技術系分科会から Google Cloud Next ‘24 への期待するサービス/機能を予想するセッションです。トップバッターは「製造業社内 DS から見る、明日欲しい Vertex AI Updates」というタイトルで中外製薬株式会社の藤森さんから発表いただきました。ここでは AI/ML 分科会を代表して登壇いただいています。

藤森さんの予想の中でも、こちらの「Agents for Gemini」は「Vertex AI Agent Builder」として Google Cloud Next ‘24 の目玉サービスとして取り上げられていましたね。素晴らしい予想でした！

そのほかにも「Prompt Template や Prompt Engineering の搭載」という予想に対しては「Vertex AI Prompt Management」の Preview 発表、「Vertex AI Search の評価ツール」という予想に対しては「Automatic Side-by-Side」が近しい発表だったのかなと思いました。

ほんとんどの予想がサービスや機能として発表されていたので、藤森さん自身も「当たったー！」と心の中で叫びながら Next を楽しんでいたのではないでしょうか。素晴らしい発表をありがとうございました。

2 人目に発表いただいたのは、本 Meetup を主導した運営チームのリーダーでもある Datadog Japan の木村さんです。タイトルは「Cloud Native な目線で Google Cloud Release Note を診る」です。ここではクラウドネイティブ分科会や O11y-SRE 分科会を代表してお話しいただきました。

木村さんの予想の中でもこちらの「Cloud Run の GPU/TPU 対応」は全人類が待ち望んでいる機能ではないでしょうか。惜しくもこちらの機能の発表はありませんでしたが、Cloud Run 関連では「Direct VPC Egress」の GA 発表やサービスメッシュの導入が容易になりそうな「Cloud Service Mesh との連携」など嬉しい発表がありました。

また、オブザーバビリティという点では Gemini との連携で自然言語を駆使してアプリケーションやワークロードのステータスチェックを行うといった機能も発表されていました。「App Hub」にアプリケーションやワークロードとして複数のサービスを登録することで、その切り口でサービス一覧を見れたり、Gemini がその単位で認識できることで「運用への AI 活用」というユースケースも出てきました。

木村さん視点での最近のアップデートまとめや Next への期待を聞けた素晴らしい発表でした！

技術分科会パートの最後を締めくくるのは、「Vertex AI Search 愛好家が Next ‘24 で期待するアップデート」というタイトルで株式会社 G-gen の堂原さんから発表いただきました。堂原さんも AI/ML 分科会を代表していただいています。

タイトルからわかる通り、Vertex AI Search に関するアップデート予想をしていただきました。その中でも「サードパーティへの対応拡充」という予想に対しては、大きな発表がありましたね。

Vertex AI でのグラウディングを「Enterprise Truth」と呼称して、企業内のデータをグランディングする場合の Google Cloud のデータベースや Confluence・JIRA などのサードパーティアプリケーション利用に加えて、データの取得先として Google Search が利用可能となりました。Google の強みを活かした大きなアップデートだったかと思います。

グラウディングのためのデータが幅広く対応することは、利用者のカスタマイズの幅を広げることにつながるため今後のアップデートも楽しみです。堂原さん、発表ありがとうございました！

(NTTコミュニケーションズ株式会社 / 林知範)

The way to Next ’24：参加者セッション

本 Meetup 最後のセッションは、今までの Google Cloud Next の参加者や今回の Google Cloud Next の参加者の 4 名からの発表になります。

まずは、「AWS re:Invent 2023 でのラスベガス」というタイトルで CTCシステムマネジメント株式会社から古林さんの発表です。Google Cloud Next ‘24 は初めてのラスベガス開催となり、ラスベガスに関する貴重な情報を AWS の re:Invent 参加の経験から語っていただきました。

海外行く際に持って行って良かったものを理由とともにご紹介いただきました。紹介いただいたもので特に電気ケトルは私自身も参考にさせてもらい、現地に持っていきました。カップ麺や簡単な日本食を食べることができとても役に立ちました。

今回の会場でもあるマンダレイ・ベイについてもご紹介いただきました。AWS re:Invent とは異なり、Google Cloud Next ‘24 はマンダレイ・ベイ内で会場移動が完結しており、サンフランシスコで開催された Google Cloud Next ‘23 よりも大きい会場で多くのセッションを聴講することができました。

ラスベガスに関する貴重な情報を届けてくれた古林さんに感謝している聴講者も多かったのではないでしょうか、発表ありがとうございました。

次に「エセ現地人が送るラスベガスの衣・食・住 + α」というタイトルでアイレット株式会社から廣山さんです。昨年は Blackhat と DEFCON 参加のために約 1 ヶ月間滞在したとのことでした。

廣山さんからはタイトル通り、ラスベガスの衣食住について紹介いただきました。また、+α の部分として Next の歩き方についてもおすすめいただきました。廣山さん曰く、セッションを聴講しつつもブースを巡ることで注目が集まっているサービスがわかるとのことです。

効率的に回るためにも事前に予習しておくとよいとのこと。私も廣山さんに習い、ブースの配置などを見ておいたおかげで楽しく回ることができました。全くエセではなかった現地人の廣山さんからの貴重な発表でした！

本セッションの 3 人目はディップ株式会社から藤井さんです。藤井さんは Google Cloud Next に初めて参加されるとのことでその思いを語っていただきました。

昨年 12 月に Jagu’e’r に加入したてとのことで、積極的に活動いただいているようです。Google Cloud Next への参加が初めてかつディップさんからの参加は藤井さん一人であることから不安と期待が入りじまっているとのことでした。

藤井さんの思いとしては、生成 AI に注目が集まる一方でコンテナ系やデータベース系のインパクトのあるセッションを期待しているようでした。こちらはとても共感できるところで、私自身も同じ思いで参加していました！

現地でのネットワークづくりも大事にしているようで「Google Cloud を使っている皆さんと仲間になりたい！」という力強いメッセージで発表を締めくくられていました。

長くあっという間だった事前 Meetup 最後の発表は株式会社NTT データから山時さん・荒川さん・松井さん・近藤さんの 4 名から「社内 Google Cloud コミュニティ GCA でいく Next ‘24 」というタイトルとなりました。

こちらのみなさんは Google Cloud Accelerators という NTT データ社内の Google Cloud コミュニティのメンバーのみなさんで日々情報発信や定期的なハイブリッドの Meetup でノウハウ共有を行われているそうです。

発表では前回のサンフランシスコで開催された Next の思い出や今回の Next での期待しているセッションについてお話しいただきました。期待しているセッションでは Vertex AI での Gemini の始め方や世界的な銀行における Spanner の事例など業務との関連や興味度が高いものを中心に選択されているとのことでした。

社内外の Google Cloud コミュニティで活躍されるみなさんの発表で本セッションは終了となり、Meetup 本編としてもクロージングとなりました。事前 Meetup だけでもこれだけのみなさんが高い熱量を持って語ってくれたとなると、後半の事後 Meetup は期待が高まるばかりですね！

(NTTコミュニケーションズ株式会社 / 林知範)

続いて、事後 Meetup「What’s Next ’24」の濃厚な LT レポートになります！

What’s Next ’24：メインセッション

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社の浅沼さんより、日本人向けに作成された Recap 資料を解説頂きました。総ページ数100を優に超える圧巻の資料自体もさることながら、スピーディに、でも分かりやすく要点を抑えながらの解説力に圧倒されました。私も Next 現地参加していましたが、その際の興奮が思い起こされました。

今回のNext ’24は、まさに「AI 当たり前の時代」を象徴する内容でした。特に、データ分析や機械学習を劇的に効率化するAI関連のアップデートが目白押しで、データサイエンティストの私としては、ワクワクが止まりませんでした！

インフラストラクチャ面では、AIワークロードに最適化されたマシンが続々登場！

まず、A3 Mega は、NVIDIAのH100を搭載した超強力マシン！なんと東京リージョンでも利用可能になるそうです。さらに、TPU v5p は、Googleが独自開発したTPUの最新バージョンで、大規模なAIモデルの学習時間を大幅に短縮できる驚異的なパフォーマンスを誇ります。

アプリケーション開発もAIで加速！

AI時代には、アプリケーション開発にもAIの力が欠かせません。Gemini Code Assist は、Gemini 1.5 Proをバックエンドに、コーディングを強力にサポートしてくれる頼もしい味方です。なんと、100万トークンものコードを扱えるように進化したとのこと。

ビッグデータ分析もAIで進化！

ビッグデータ分析の世界では、BigQuery がさらにパワーアップ！BigQuery data clean rooms では、個人情報などを適切に処理した上でデータを共有・分析できるようになり、データプライバシーへの配慮も強化されました。そして、BigQuery data canvas は、自然言語でクエリの作成から可視化分析まで出来るという、まさに未来のデータ分析ツールと言えるでしょう。

データベースサービスもAIで生まれ変わる！

データベースサービスでは、AlloyDB AI が注目を集めました。ベクトル検索のパフォーマンス向上や、メンテナンス時間の短縮など、AIの力を活用した数々の機能強化が行われています。

所感

今回のNext ’24は、AIがデータ分析・機械学習のあり方を変えようとしていることを実感させられるイベントでした。特に、BigQuery data canvasの自然言語によるデータ分析は、まさに革命的！SQLを書かなくてもデータ分析ができる時代が来るなんて、データサイエンティストとして、本当に感動しました。

今後、これらの新機能やアップデートを活用することで、より効率的かつ高度なデータ分析・機械学習が可能になることは間違いありません。AIの進化は、データサイエンティストにとって無限の可能性を秘めていると確信しています！

今後も、Google Cloudの進化から目が離せませんね！

今回の解説のベースとなった資料は以下よりダウンロード可能です。

https://inthecloud.withgoogle.com/next24-lv-jp-session/dl-cd.html

(株式会社unerry / Mario (岡安優))

What’s Next ’24：AI/ML分科会

Google Cloud Next Updates With a Healthcare Datascientist / 中外製薬株式会社藤森立

AI/ML 分科会を代表して登壇させていただきました、中外製薬の藤森です。事前 meetup の技術系分科会セッションから再びの登場になります。自己紹介スライドについては、事前 meetup の技術系分科会セッションに掲載されていますので省略させていただきます。

今回の登壇ではまず、事前 meetup で実施したアップデート予想の結果発表をしました。

自分の事前予想に関連するアップデートがめちゃ多くてびっくり。

今回の Next はまさに「生成 AI の年だ！」と大きな声で叫んでしまうほどに生成 AI に振り切った内容。生成 AI のこの勢いはどこまで続くのでしょう、目が離せません！！

続いての内容として、GoogleCloud ではサービスのリリース段階に Preview, Generally Available があり、イベントでの発表では Private Preview やリリース予定などすべての方が使用できる状態ではないものも含まれていたりします。

そこで、今回の登壇では注目の AI/ML サービスについてどの程度触れるようになっているのかを調査した結果を報告しました。

本ブログ記事では、すでに使うことのできる２つのサービスについて紹介します。

まずは Agent Builder、今回の Next KEYNOTE などでもかなり推されていた、イチオシサービスです。

こちらはこれまで VertexAI Search だったページが Agent Builder に置き換わって提供される形になっています。従来の Search & Conversation はそのままに、Agent 作成機能が追加されており、そちらもすでに使用していくことが可能です(Preview)。

続いては BigQuery Data Canvas です。こちらは個人的な激推しサービスです。

これまで BigQuery Studio で提供された各種機能が洗練・アップデートされて凝縮されたようなサービスで、非常に充実した内容になっています。列挙してみると…

GUIでのテーブル閲覧
テーブルの並列表示
GeminiのアシストによるSQLクエリ生成と実行・結果表示
グラフ作成
LookerStudio・Notebookへの中間テーブルの持ち込み

などなど、データアナリティクスに不慣れな方でもデータ分析をしていけるような機能が揃っており、BigQuery Data Canvas によってデータ分析の民主化をさらに加速させられるな、と感じました。

ただし、実際の使用感としては Gemini が複雑なクエリを生成するのが苦手であったりと、利用にあたっては注意が必要です。

この２つのサービスの他にも実際に触れる新機能として

Gemini FineTuning
Prompt Management
Function Calling
VertexAI Extensions

などがあります。ぜひみなさんも新しい AI/ML 機能を探索してみてください！

Jagu’e’rでは私への相談も歓迎しています。AI/ML 分科会の藤森でした。

(中外製薬株式会社 / 藤森立)

What’s Next ’24：クラウドネイティブ分科会

クラウドネイティブ何もわからんからつえーやつに会いに修行してきた / スリーシェイク佐藤慧太さん

スリーシェイクの佐藤さんから Google Cloud Next’24 でのクラウドネイティブ・ AI に関することについて、お話ししていただきました。

Google Cloud Next ’24 は全体的に AI 押しだなあ。と感じていたそう。

また、 AI の周りを支えるためのインフラ、分析基盤にもたくさんアップデートがあり、嬉しい反面、頭がパンクする。とおっしゃっていました。

アップデート盛りだくさんで楽しいですよね。これぞエンジニアの醍醐味という感じ。

LTのメインの内容としては、主に Storage と Gemini Cloud Assist の 2 つの分野についてです。

まずは、 Storage について。

Accelerated Dataloader

PyTorch のデータセットとして Cloud Storage に直接接続できるんだとか。

ML の実行速度が上げられますね！作業が減ってエンジニア万歳。

GCS Fuse

実際の事例からのお話で、永続ディスクを使用していたけどコストが大変にかかっている…。こまった。だけども GCS Fuse を使うことで、なんと驚愕の 97 %のコスト削減！になったそうです！

さらにさらに、 GCS Fuse Cache を使用して GCS の読み込み速度の向上もできたそうです。

それにより、 Epoch 時間は 33 %削減、また機械学習にも使われているそうで、学習時間も減らすことができたんだとか。

佐藤さんも絶対に使いたい！とおっしゃっていました。

Gemini Cloud Assist

Gemini Cloud Assist の使い方として、

例えば、 Gemini を使って Cloud Logging のログ詳細を深掘りして理解力を高めるときに便利ですよね。

他にも、 Google Cloud 初心者の方が、先輩方に尋ねる前に Gemini に聞けるのがいいよね。

結果的に、教育コストも下げられるよね！とお話しされていました。みんなハッピーですね。

個人的に教育される側としても Gemini さんになら気兼ねなく質問・壁打ちできる、のが嬉しいです。質問し放題。

Gemini Cloud Assist の具体的な使用方法についてもお話ししていただきました。なんと、たったの 3 ステップ！某クッキングもびっくり。

皆さんやってみましょう！と力強く仰っていたのが印象的でした。やります。

タイトルからすでに面白いですが、とてもおもしろ朗らかにお話ししてくださり、あっという間の LT でした。正直もっと聞きたかったです。

特に Storage にフォーカスしたお話は全体的にみてもあまり多くないのかな？という印象があるので、大変に勉強＆ワクワクしました。

(アイレット株式会社 / 小林千紘)

What’s Next ’24：セキュリティ分科会

Next’24 セキュリティ関連アナウンスメント/ Google Cloud 髙橋悟史さん

Google Cloudの高橋さんからは、 Google Cloud Next’24 におけるセキュリティ関連の主要なアナウンスメントをご紹介いただきました。

Cloud NGFW Essentials, Standard and Enterprise

Firewall 機能のアップデートです。新しくティアが導入されました。
これまで Firewall Plus として提供されていたものが、 Enterprise という名称に変更されたそうです。

重要なポイントとして、 Enterprise では IPS 機能が提供されているとのこと。

従来は IDS 機能（不正アクセスや異常な通信があることを通知する）のみでしたが、 IPS 機能が提供されたことにより、通信をブロックすることが出来るようになりました。

IPS 機能が備わったのはとても嬉しいですね！

既に GA になったようなので、この機能はしっかりとキャッチアップしていきたいです！

Privileged Access Manager

特権 ID 管理の申請と承認のワークフローを提供する製品とのことです。
エンタープライズでパブリッククラウドを使う場合、特権 ID 管理の仕組みは何かしら考えることになりがちなので、製品として出てくるのは嬉しいですね！
Azure には PIM というサービスがありますが、 AWS や Google Cloud はこの辺りはサービスとしては意外と無いんだよなと個人的に感じていた部分だったので、嬉しいアナウンスメントでした。

まだプレビューの状態ではありますが、このブログを記載している時点で、既にコンソール上にPAMが表示されるようになっていたので、早速試していきたいと思います！！

SCC Enterprise

今回のアナウンスメントの中でも注目されてる方が多いであろう、 SCC Enterprise です！

マルチクラウド対応がされており、現在は Google Clooud に加え、 AWS をサポートしているとのこと。

Azure も今年の後半にサポートがされるそうです。

また、これまで SCC はログを保管していませんでしたが、 Enterprise では Chronicle と統合されたことにより、 3 ヶ月間ログを保管し、何か起きた時に後からログを分析出来るとのことでした。

SCC Enterprise はマルチクラウド対応されたのに加え、 Mandiant の脅威分析の機能も使えるようになっており、注目されている方も多いのではないかと思います。

弊社も Google Cloud だけではなく AWS 、Azure といった他のパブリッククラウドも使用しているので、統合して使用できるのは非常にありがたいですし、とても使い勝手が気になるところです！

今後試していきたいですね！

Mandiant Hunt for Security Command Center

SCC Enterprise のアドオンサービスです。現在はプレビュー版となります。 SCC Enterprise が保管しているログを分析し、該当環境が実は攻撃を受けているということが無いか、Mandiant の分析者が確認してくれるようです。機微なワークロードを走らせている環境には良いのではないか？とのことでした。

Audit Manager

Audit Manager もプレビュー版ではありますが、新しく出た機能です。

監査にフォーカスした製品で、Google Cloud 上の監査証跡の取得を自動化してくれるようです。

Chrome Enterprise Premium : セキュアブラウザソリューション

こちらは BeyondCorp Enterprise をリブランディングした製品とのことです。

現在アメリカではブラウザを安全化し、そこにセキュリティ機能を集約する、という動きが出てきているとのこと。Chrome Enterprise Premium はChromeのセキュリティ強化版として使っていくようなものになるようです。

今回の目玉である SCC Enterprise はセキュリティ分科会の meetup でもどのようなものか聞いていたのですが、やはりマルチクラウドで Mandiant の機能が使えるようになっていくのは大きな魅力だと感じました。生成 AI が活用されるようになり、セキュリティの分野もどんどん進化が加速していきそうなので、しっかりとついていきたいですね！

今回のトピックで興味のある部分があった方は、セキュリティ分科会の meetup も覗いてみてください！

高橋さん、お話ありがとうございました！

(株式会社野村総合研究所 / 鎌田康太郎)

What’s Next ’24：データ利活用分科会

ほんとに使える？ Next’24 で発表された新機能のビジネス利活用のツボ/ 電通デジタル福島ゆかりさん

株式会社電通デジタルの福島さんからは Google Cloud Next’24 のトピックから、データ利活用の領域についてお話しいただきました。

福島さんもやはり今回の Next’24 は生成AI祭りだと感じられたそうです。

データ領域のキーワードとして印象に残ったのは One Unified Platform だったとのことです。

「様々な機能やサービスを単一のプラットフォーム上で統合的に提供するコンセプト」を指すキーワードですが、データ利活用にフォーカスすると、普段ビジネスユーザーからデータ使いに求められる、

以下の 3 つのツボに対して、Google Cloud はどれもいい感じに出来るぞ、ということが言えると

良いよね！ということみたいです。

自動的にまとまっといて！
色々知らんけどいい感じにやっといて！
プライバシー死守！！

ということで、この 3 つのツボにはまったサービスをご紹介いただきました。

BiqQuery metastore

「自動的にまとまっといて！」に役立ちそうな機能です。SQL 、オープンソースのエンジン、そしてAI/MLのランタイムメタデータコネクターとして機能することにより、それぞれのデータソースやプラットフォームを統合する単一のメタスコアが提供されるようです。

また、構造化データと非構造化データの両方をサポートしてくれるとのこと。

これは便利ですね！

Data to AI automatic cataloging

こちらも「自動的にまとまっといて！」系の機能です。

Looker と VertexAI Featurestore がカタログに加わったとのことでした。

また色々なサービスのメタデータの自動取り込みやインデックス作成機能などが加わったようです。

自動取り込みは心躍るトピックですね！

BigQuery data canvas

「色々知らんけどいい感じにやっといて！」系のサービスです。

まだ福島さんも触れていないのでこれから実態を把握していくとのことでしたが、これまで BigQuery でクエリを書いてきた人たちは、抑えたほうが良いアップデートだと感じたとのことでした。

Google のブログを読んだ感じだと、自然言語で分析を行うことが出来て、その分析も BigQuery 管理対象ストレージ、BigLake、Google Cloud Storage オブジェクト、BigQuery Omni テーブルあたりのデータからいい感じによろしくやってくれそうな感じです。

視覚化も簡単に出来そうで、これは使い勝手がとても気になりますね！

[参考]

https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/get-to-know-bigquery-data-canvas?hl=en

〇〇Agent Builder シリーズ

こちらも「色々知らんけどいい感じにやっといて！」系のサービスです。

数多く出てきたようで、まだまだ調査が追いついていないとのことでした。

Vertex AI Agent Builder で仕事が楽になる印象を受けたとのことです。

BigQuery data clean rooms

「プライバシー死守！！」系のサービスです。

データクリーンルーム（DCR）とは、プライバシーとセキュリティを保護しながら、データ提供側が「個人を特定し得ない集合データ(非個票のレポート集計値)」を異なる組織やデータセット間でデータを共有するための専用の環境のことを指します。

自社のデータを異なる組織と共有することで新たな洞察やビジネスチャンスを得ようと考えた際に、プライバシー要件やセキュリティ要件を守る為、データの流出や個人が特定されることを防ぐ機構が必要となります。DCR はそういった背景から生まれているようで、BigQuery の場合は Analytics Hub を通じて DCR が提供されているようです。

福島さんによるとここ最近は DCR のブームが来ていると感じられているそうで、ファーストパーティデータ連携を考えると、ビジネスユーザからは DCR の名前が出てくるそうです。

BigQuery の DCR はコピー&ペーストが不要で、ユーザーとパートナーが共同作業が可能な点が特に優れており、この 2 点を説明できるだけでもすごく大きいと感じられたそうです。

幾つかピックアップしてお話しいただきましたが、内容盛り沢山な LT でした！

実は福島さんは今回、招待状は貰っていたものの諸々の事情で現地で参加できなかったそうで、

参加したかったという想いがひしひしと伝わってきました・・・！

個人的には初めて知るようなトピックもあったのですが、とても興味深く、勉強になりました！

ありがとうございました！！

(株式会社野村総合研究所 / 鎌田康太郎)

What’s Next ’24：GWS 分科会

ラスベガスから直送！Google Workspace界隈ピックアップ / NTTデータ山時浩一郎さん

GWS 分科会運営の山時から Google Workspace のアップデートについてご紹介です。

前半は山時がラスベガスに行って現地会場での GWS 関連のピックアップをお届けし、後半は Googler Kawassy さんより Google Workspace のアップデートを中心にお話いただきました。

カンファレンス会場で相当盛り上がっていた Google Vids をご紹介しました。まだまだ、コンセプトムービーから読み取れる内容に留まる内容ですが、プロンプトにて生成AIのアシストで動画作成を進めていくことができるという新製品です。素材となるコンテンツも Google ドライブ上のものが利用できるとのことです。生成した動画はもちろん、動画作成のワークフロー含め他の GWS 製品のようにコンテンツ共有が可能になるのではという期待からも、ビジネス動画の作成環境が大きく変わる予感を感じた発表でした。ゆくゆくは Youtube 等も視野に入る？等、新製品は夢が広がりますね！

こちらは、現地で製本版を配布していた GWS 生成 AI のプロンプトガイドブック(Prompting guide 101)です。 Google Workspace のブランドで発行されていますが、様々なプロダクト向け Gemini のユースケースが丁寧に纏まっているので、お時間あるときに是非ご覧ください。

Googleの提案する AI / Generative AI を活用したこれからの働き方

GWS 分科会では Meetup にて最新情報のアップデートを共有してくださる Kawassy さんから

Next で発表されたアップデート含め Gemini の活用についてご紹介いただきました。

Google Workspace の Next でのアップデートは、全て Gemini が関わっているといっても過言ではない内容でした！

Google Vids
AI Meetings and Messaging add-on
Take notes for me
Translate for me
AI Security add-on for Workspace

また、アップデートの最後に Next で流れていた Gemini for Google Workspace の動画に Kawassy さんが Gemini を使って日本語字幕を作らせていたというデモでは内容もさることながら、字幕が本当に自然な日本語で驚きました。今回の Next のキーノート中に Gemini でキーノートの要約を作るデモもそうでしたが、動画の字幕や要約等は Gemini が対応できるトークン数の多さなどメリットが非常に分かりやすく、我々の働き方をまさしく「今」変えることができる可能性を感じさせてくれました。

(株式会社NTTデータ / 山時浩一郎)

What’s Next ’24：参加者セッション①

小売・データ活用まわりで面白かったもの / Lazuli 中村和貴さん

参加者セッション枠一発目として Lazuli 株式会社の中村さんから、Next 期間のラスベガスでの過ごし方と小売周りで印象的だったものを中心にお話しいただきました。

まずは期間中のラスベガスの生活についてです。

中村さんはピラミッドが印象的なホテル Luxor の、ピラミッドではない別館に宿泊されていたそうです。

Next の会場であった Mandalay Bay からも近く、とても快適だったそうです。

また、エンタメとしてカジノや Next 2 日目にあったミュージックライブを取り上げていました。

が、同僚の方と生成 AI ハッカソンも行っていたそうで、直ぐに手を動かしてみるという姿勢がとても素晴らしいと思いました！

続いて Next で印象に残ったことについて話してもらいました。

小売周りで印象的だったものとして、オープニング Keynote でのデモを取り上げていました。

YouTubeのリンクとともに、「動画の中で、キーボードを演奏する女性が着ているのと同じようなシャツが探したい」とチャットすると、生成 AI が動画の内容を加味したレコメンドを行ってくれるというデモは、私としてもとても印象的でした。

各小売関連の事例を紹介するようなセッションにも参加されたとのことで、マーケティングやオペレーションに関するものが多かったそうです。

また、中村さんが個人的に気になったサービスとして Gemini Cloud Assist を取り上げていました。

特にログの調査をアシストしてくれる機能にフォーカスし、職人芸になりがちなサービスの障害調査を Gemini さんがやってくれる未来が来るだろうと期待されていました。

技術系分科会セッションのあとに、業種に特化した目線の LT をしていただき、大変参考になりました！

(株式会社 G-gen / 堂原竜希)

What’s Next ’24：参加者セッション②

Google Cloud Next で発表された BigQuery や生成 AI 系のアップデートで面白かったもの / G-gen 神谷乗治さん

G-genでデータアナリティクスを担当されている神谷さんから、BigQuery や生成 AI まわりで面白いと感じたアップデートのお話です。

まずは、BigQuery リモートモデルで Vertex AI マルチモーダル解析とエンベディングができるようになったアップデートです。

これによって、BigQuery の関数だけでテキスト以外の画像や音声や動画などの非構造化データをベクトル化できるようになりました。それによって、下図のような画像に対する説明を理解して BigQuery 出力できるようになります。

もう一つは Data Canvas です。これは各方面でも注目されている機能ですね。神谷さんとしては、AI の基盤モデルの性能も大事ですが、それを利用する側に取っては Data Canvss のような UI/UX を提供されることで、AI の活用が進むだろうと考えているそうです。

さいごに、BigQuery ML による教師ありファインチューニングが提供されるという機能だそうです。Python や Jupyter Notebook などを利用しなくても、BigQuery だけでできる事が増えているのは本当にすごいですよね。

そして、時間が無くて割愛されたのですが、Strength Finder を生成 AI で分析するアプリを作ってみたそうで、Strength Finder に関連する大量の PDF も Gemini 1.5 Pro に読み込ませることができるようになったので、それによってメンタリングなどに応用する可能性もあるのでは？ということでした。

個人的には以前 Strength Finder で分析したことがあるのでとっても興味が湧きました！

いつか、どんなものができたのか教えてもらいたいです！

(株式会社エヌデーデー / 関口貴生)

What’s Next ’24：参加者セッション③

Google Cloud Champion Innovators の知られざる生態 / Unerry Mario さん

続いて、unerry の Mario さんから、皆さんが知らない Champion Innovators の生態を話していただきました。

自身、Champion Innovators になられた Mario さんが、海外の Champion Innovators に突撃インタビューし、インタビュー動画を撮るという、英語力もメンタルもﾂﾖﾂﾖな内容です。

100人を越える Champion Innovators の集合写真は圧巻です！

インタビュー動画も素晴らしいものだったのですが、その裏側も素晴らしいです。

Gemini Pro に動画を入れて日本語でプロンプトを書くだけで、日本語訳を付けてくれ、話者ごとに書き起こしもできるとか、最高じゃないですか。

この Tips もの凄い便利です。

NEXT ’24 に参加する前に知りたかったという方は多かったのではないでしょうか。

英語が苦手な方も次回の参加ハードルが下がったのではないでしょうか。

Mario さん、ありがとうございます。

(CTCシステムマネジメント株式会社 / 古林信吾)

What’s Next ’24：参加者セッション④

初海外が行く、エンジョイ Google Cloud Next のすすめ / アイレット株式会社小林千紘さん

アイレットの小林さんは、今回の Google Cloud Next ‘24 が初の海外だったそうで、しかも英語は苦手ということで、さぞかしドキドキしたでしょうね！

そんな小林さんが今回のイベントに参加をエンジョイするために学んだこととは？というお話をしていただきました。

セッションでは文字起こしディスプレイ眼前の座席に座るべし
今回のセッションは同時文字起こし（英語）ディスプレイが部屋の最前列辺りにありました。それに気づいた小林さんはセッションの時にはディスプレイ前に陣取ったそうです（私も早めに気づけばよかった・・・）
マップとにらめっこして、セッションを組むべし
私も感じましたが、会場はホテルの一角とは言え、幕張メッセのメイン展示場に匹敵する広さがあります。セッション会場の移動も大変ですので、計画的に移動しましょうということでした
ハンズオンはveryウルトラハードモードになる
ハンズオンにも参加されたそうですが、すべて英語ということで、英語初級者にとっては少々難しいとのことでした

おまけ！

「個人の感想です」空港でやるのはおすすめしませんwww