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

はじめに Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した AI エディタ、「Antigravity」を使って、実際に「AIチャットアプリ」を開発してみました。 本記事では、拡張機能である Antigravity Browser Extension を利用した体験も踏まえて簡潔にまとめています。 Chrome拡張機能を利用したUI修正のデモ動画 Google Antigravity とは何か Google が 2025-11-18（米国時間）に発表した、エージェントファースト（agent-first）の開発プラットフォームです。 開発者が直接コードを書く “従来の IDE” ではなく、AI エージェントを指揮・監督し、エージェントが自律的に「計画 → 実装 →検証」までを遂行する新たなワークフローを実現しています。 主な特徴 エージェントファースト開発体験 開発者は“指示”を出

米国時間10月21日に公開された新しい「Google Skills」サイトでは、3000種類を超える人工知能（AI）講座と体験ラボが提供されている。このバーチャル教室は、「Google Cloud」「Google DeepMind」「Grow with Google」「Google for Education」のトレーニングを、すべて1箇所に統合したものだ。コースは基礎から上級まで全範囲に及び、初心者の学生や専門職に就くビジネスパーソン、経験豊富な開発者など、あらゆる人を対象にしている。キャリアや学習経験がどの程度であろうと、役に立つトレーニングが見つかるはずだ。 Googleが説明しているように、自分にとって適切なオンライン講座受講の計画を立てられる。Google Cloudの認定資格を取得に備えて「Google AI Essentials」のような初級レベルの講座から始めてもいい。AI

関連キーワード 人工知能 | Google | データサイエンティスト | データ分析 人工知能（AI）技術を活用し、自律的に判断や処理を実行するシステム「AIエージェント」が、真の意味で“自律的に”行動できるのかについていまだに議論があるものの、AIエージェントへの期待は過熱する一方だ。調査会社Gartnerのアナリスト、チラグ・デカテ氏は「企業は業務をAIエージェントベースで再構築する取り組みを進めている」と語り、今後数年間で大企業のほとんどがAIエージェントを採用していくと予測する。 これまで、AIエージェントはカスタマーサービスや開発者向けのアプリケーションが中心だった。そうした中、2025年8月5日（現地時間）、Googleはカンファレンス「Google Cloud Next Tokyo 2025」において、データエンジニリングとデータサイエンス向けの新しいAIエージェントを発表

「データの民主化」が議論されて久しい。生成AI（AI：人工知能）の実用化が進むことで、自然言語による対話を通して“誰もがAIの力を借りてデータを活用できる世界”が現実味を帯びてきた。 しかし現場では、依然として分析業務の多くを専門家に頼らざるを得ず、データからビジネス価値を引き出すまでに時間がかかるのが実情だ。こうした状況を打開する存在として注目されるのが、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」だ。AIエージェントの活用により、データ活用のハードルは一層下がると期待されている。 Googleは、自律的なデータ分析を実現するAIエージェント群を「データエージェント」として提供する計画だ。企業が抱えるデータ活用の課題は、どこまで解消されるのか。分析業務の在り方は、今後どう変わるのか。 GoogleのAIエージェントが壊す「データ活用の壁」 Googleのクラウド部門Google Clou

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

Getting AI to write good SQL: Text-to-SQL techniques explained Organizations depend on fast and accurate data-driven insights to make decisions, and SQL is at the core of how they access that data. With Gemini, Google can generate SQL directly from natural language — a.k.a. text-to-SQL. This capability increases developer and analysts’ productivity and empowers non-technical users to interact dire

プロンプト設計とは、言語モデルから正確で高品質なレスポンスを引き出すプロンプト（自然言語のリクエスト）を作成するプロセスです。 このページでは、Gemini AI モデルを最大限に活用するためのプロンプトの設計を開始するための基本的なコンセプト、戦略、ベスト プラクティスについて説明します。 トピック固有のプロンプト ガイド より具体的なプロンプト戦略をお探しですか？その他のプロンプト ガイドについては、以下をご覧ください。 メディア ファイルを使用してプロンプトを表示する Imagen と Gemini ネイティブ画像生成を使用した画像生成のプロンプト 動画生成のプロンプト 他のサンプル プロンプトについては、このガイドで説明したコンセプトの多くをインタラクティブに紹介するプロンプト ギャラリーをご覧ください。 明確で具体的な指示 モデルの動作をカスタマイズする効果的かつ効率的な方法は、

[2024年1月10日、19日追記] GmailとYahoo!側のアップデートに合わせていくつか細かい説明を追加しています（大筋は変わっていません）。変更点だけ知りたい方は「追記」でページ内検索してください。 2023年10月3日、Googleはスパム対策強化のため、Gmailへ送るメールが満たすべき条件を2024年2月から厳しくすると発表しました。また米国Yahoo!も、2024年2月 第一四半期[1] から同様の対策を行うと発表しています。端的に言えば、この条件を満たさないと宛先にメールが届かなくなるという影響の大きな変更です。 この記事では、Gmailや米国Yahoo!の規制強化への対応方法を解説します。ただし米国Yahoo!にメールを送る人は多くないと思うので、フォーカスはGmail寄りです。また、メール配信サービス（海外だとSendGridやAmazon SES、国産だとblas

Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。自然言語からのコード生成、チャットボットによる質疑応答など Googleは今月（2023年5月）に開催したGoogle I/O 2023で、同社として最新の大規模AIモデル「PaLM 2」を発表しており、今回Colaboratoryに搭載されるのも、このPaLM 2に基づいてコードの生成用に作られたモデル「Codey」です。 このCodeyを用いて、Colaboratoryには数カ月以内にコード補完、自然言語によるコード生成、コード支援チャットボットなどの機能が搭載される予定です。 下記は「import data.csv as a dataframe」という自然言語での入力からコードが生成されたところ。

アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。

NTTドコモが自社のデータ分析基盤に「Google BigQuery」を導入した。オンプレミスとAWS（Amazon Web Services）で構成していた既存のデータ分析基盤にBigQueryを追加し、2021年7月から本格稼働を開始している。現在、高い処理性能を要求するユースケースなどユーザークエリーの6～7割をBigQueryが捌いている。同年9月7日、グーグル・クラウド・ジャパンが開催した説明会で取り組みを紹介した。 NTTドコモがクラウド活用について、2日にわたって自社の取り組みの詳細を披露している。AWSの運用/コスト最適化の取り組みに続いて（関連記事：NTTドコモが取り組んだAWSコスト削減、必要なリソースを必要な時だけ使用）、今回はデータ分析基盤に「Google BigQuery」を導入した取り組みを紹介した。 NTTドコモは2014年から、社内のデータ分析に向けて「ID

グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud）は2021年6月2日、Google Cloudの“データクラウド”戦略および最新のデータ関連サービスに関する記者説明会を開催した。先月発表された3つの新サービス、多様なデータソースを統合分析可能にするデータファブリック「Dataplex」、スケーラブルなリアルタイムデータ複製を可能にする「Datastream」、データのみならずデータ分析の“手法”までを組織間で共有できる「Analytics Hub」が紹介された。 Google Cloudがデータクラウドとして重視している4つのポイント 説明会に出席したGoogle Cloud 技術部長（アナリティクス／機械学習、データベース）の寶野雄太氏はまず、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みにおいて必須となるデータ活用について、「その実現のためには3つの要素が不可欠

Googleは検索エンジンだけではなく、GmailやGoogleドキュメント、Googleアナリティクス、Googleスプレッドシートなど、さまざまなサービスを無料で提供しています。しかし、古くから「ただより高いものはない」といわれるように、無料で提供されるのにはそれだけの理由があるわけで、ウェブアプリ開発者のキャスパー・ブレーデ氏が「Googleアナリティクスは無料で提供されているが、使うのをやめるべきだ」と主張しています。 Google Analytics: Stop feeding the beast | Caspar von Wrede https://casparwre.de/blog/stop-using-google-analytics/ 近年のGoogleは検索エンジンを運営する小さく風変わりな会社ではなく、巨大な多国籍企業となりました。Googleの主な事業は検索エンジン

アクセス解析の実態調査としてGoogleアナリティクスに関するアンケートを実施。CVR改善など、成果を上げるために使うべき機能・使わなくてもよい機能を明らかにした。

Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初

Googleが提供する無料のアクセス解析サービスであるGoogleアナリティクスは、多くの企業やウェブサイトの運営者によって利用されています。新たにGoogleが、機械学習に基づいた予測やGoogle広告との統合などの機能を搭載したGoogleアナリティクスの最新版「Google Analytics 4」をリリースしました。 The new Google Analytics will give you the essential insights you need to be ready for what’s next. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/ Meet Google Analytics 4: Google's vision for the future o

クラウドの多くでは、1年程度の無料トライアルやクーポンなどに加えて、期間の制限なくずっと無料で使える、いわゆる「Free Tier」や「Always Free」と呼ばれる無料枠のサービスも提供されています。 こうした無料枠は開発環境やテスト環境としてクラウドを試すうえで非常に有効です。ここではクラウドのFree TierやAlways Freeとして提供されているおもなサービスをまとめました。 Amazon Web Services（AWS） 「AWS 無料利用枠」のWebページを開き、左側にあるフィルター条件で「無期限無料」をチェックすることで、無期限に無料で提供されるサービスの一覧を見ることができます。 おもに次のようなサービスが無期限無料で提供されています。 AWS Lambda サーバレスコンピューティングの実行環境を提供します。 1カ月あたり100万リクエスト、最大320万秒コン