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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。

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。

2026年3月19日（木）に開催されたGoogle Cloud 主催の「Agentic AI Summit '26 Spring」に参加してきました。本イベントでは、単なるタスクを自動化するAIから進化した、自律的に思考し行動する「Agentic AI」をメインテーマとしており、自律型AIがいかに業務プロセスを変革し、ビジネス成果をもたらすかを学びました。

新卒入社の私がプロジェクト効率化ツールとして、GAS（文字起こし自動追加GAS）の開発をAIと共同で行いましたので、その内容について共有できればと思います！

最近、「マルチAIエージェント」という言葉をよく耳にするようになりました。単一のLLMですべてを解決するのではなく、検索が得意なAI、分析が得意なAIなどを適材適所で組み合わせる手法です。その好例として...

多くの企業がAI活用を模索する一方で、「AIに何を食べさせればよいか分からない」「データが散在・サイロ化していて使えない」といった課題に直面しています。フューチャー恒例の秋のブログ週間を機に、今回はAI（特にGEMINI-CLI）を利用して、どのようにAIと協働してデータモデリングできるか、直近のデータモデリングのトレンドを調べました。

みなさんは、Deep Researchの膨大な出力を見て読む気が無くなったり、読み終えたのに知りたいことは書かれていなかった経験はありませんか？この記事では、Deep Researchの出力の読みにくさや知りたい情報にたどり着けない問題をどうすれば改善できるのか試行錯誤した内容をシェアします。

普段の業務で使っているGeminiアプリで感じた「AIって、これまでの文脈を忘れちゃうな…」という壁と、それをGoogleカレンダーで解決できそう、というお話をご紹介したいと思います。

GitHub Actionsを利用して、CI/CDパイプライン上で実行可能なPRのAIレビュー用スクリプトを紹介します。

Google Agent Development KitやLangChainエコシステムを触る機会が増える中で、多くの企業や研究機関、政府機関が、契約書、報告書、マニュアル、論文、請求書などの重要な情報をPDF形式で保存・配布していることに改めて注目しています。これらの膨大な情報源から、LLM（大規模言語モデル）が直接情報にアクセスし、理解できるようになることは、実用的なAIソリューションを構築する上で不可欠だと考えています。

バックオフィスの方へのヒアリングを通じて、生成AIの活用（本記事においてはGeminiの活用を想定）を通じて効率化・省力化を狙いたい業務シーンやニーズがいくつか浮かび上がってきました。

私が普段業務で活用している生成AIに関する知見を共有します。生成AIを、私が実際に業務で活用している知識の「獲得」「体系化」「伝達」という3つのフェーズに沿った具体的な事例でご紹介します。

米国時間の2025年1月15日に「Google AI の優れた機能を Google Workspace の Business プランと Enterprise プランに組み込むことを決定しましたで常連の Gemini モデルが業務で使えるようになり、とても熱い展開なのでブログ化しました。

8/1-8/2にパシフィコ横浜で開催されているGoogle Cloud Next Tokyo '24に同じプロジェクトのメンバー数名で参加してきました。