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Google Cloud Next 2026を通して感じたAIエージェント活用の現在地

Google Cloud Next 2026に参加してきました。混沌としてきたGemini Enterprise周りの名称整理、秘書型と独立型という2種類のエージェント、そしてデータ基盤のAIエージェントReady化について、現地で感じた温度感を整理します。

Workspace Events API でGWSフォルダの変更をリアルタイム検知し、スプレッドシートを BigQuery に自動取り込みする

Google Drive の共有フォルダにあるスプレッドシートが更新されたら、自動的にテーブルとしてBigQueryに取り込みたい。このような仕組みを作りたいと思うことは誰にでもあると思います。従来は Google Drive API の changes.watch を使った Webhook ベースの方法が一般的でしたが...

BigQueryから直接Geminiを叩こう。BigQueryMLによるログ解析ハンズオン

BigQuery上のデータに対して、外部APIを呼び出すことなく、クエリ内でGeminiによるテキスト生成やデータ解析を行う手順をまとめました。

Google Cloud Next 2025を通して感じたAIエージェント活用の現在地

Google Cloud Next 2025を通して感じたAIエージェント活用の現在地について、私なりの考えを整理してみたいと思います。

わかりやすいADKのAPIリクエストツール作成

Google ADK (Agent Development Kit) を活用したマルチエージェントの構築、特に APIツールの利用に焦点を当てます。

はじめてのStreamlit with Google Cloud

Streamlitは、Pythonを使って簡単にインタラクティブなWebアプリケーションとして共有できるライブラリで多くの採用実績があり、Snowflakeが買収したため今後の発展も期待できます。本記事では、Google CloudのVertex AI Workbenchを活用してStreamlitアプリを開発し、Google Cloud Runにデプロイするまでの手順を詳しく解説します。

Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ

現在業務でいわゆるビッグデータを扱っていまして、アウトプットを可視化する機会が多くあります。Pythonでデータ可視化といえばmatplotlibが定番で、メンバー単位でのアウトプット共有なら特に不便は無いのですが、クライアントへの説明資料などに使い回すことを考えると、もう少し見栄え良く仕上げたくなる時があります。

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