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全108本

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。

仕組みからわかる dbt Slim CI — GitHub Actions × Google Cloud Storage で実現する差分実行

dbt の CI を効率化する Slim CI を、dbt Core + BigQuery + GitHub Actions + Google Cloud Storage（以下 GCS） の構成で、どうやって実現するのかを解説します。

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...

Artifact Registry利用料金の最適化方針と対応手順

初めてArtifact Registryに触れたのでその内容について紹介させてください。Artifact RegistryとはGoogle Cloud環境で開発の成果物を一元管理・保管するサービスです。主に以下の3つの特徴があります。

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。

Agentic AI Summit '26 Spring 参加レポート

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。

AI-ReadyのためのAI駆動のデータモデリング

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。

Google Cloud Next Tokyo'25 Day1参加レポート

2025年8月5日に開催された「Google Cloud Next Tokyo '25」のDay1に参加してきました。このようなイベントへの参加は初めてであり、どんなものかあまり想像できていませんでしたが、勉強になり楽しめたイベントでしたので、所感の共有ができればと思います。

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。

Google Cloud Next Tokyo'25 Day2 参加レポート

2025年8月5日に開催されたGoogle Cloud Next Tokyo'25に参加してきましたので、当日の様子をレポートします！

PDFをBigqueryにぶっこんで効率よく構造化する

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。

Kubernates✖️MLflow✖️GCPで簡単にAIモデル公開

機械学習モデルを本番環境で運用する際、スケーラビリティや管理のしやすさは重要です。MLflowのFastAPIによるデプロイは手軽ですが、大規模運用には不向きな場合があります。本記事では、MLflowで管理されたモデルを、Kubernetes上で動作する高機能なMLモデルサービング基盤KServeにデプロイする方法を解説します。

dbt Core × BigQueryを使ったデータ変換をやってみた

データ分析基盤の構築や運用において注目を集めているdbt の入門記事です。dbtを活用して、データ変換の一連の手順を示すことで、これからdbtを試してみようと考えている方の導入を支援できれば幸いです。。

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。

Terraform × BigQuery データ管理：陥りがちな落とし穴と対策５選（サンプルコード付き）

Terraformは、インフラ構築をコードで管理できる強力なツールですが、BigQueryのデータ管理においては、特有の課題に直面することがあります。本記事では、TerraformでBigQueryを扱う際に陥りやすい落とし穴と、データ管理の品質を高めるための対策について、サンプルコードを交えながら解説します。

Cloud Composer (Apache Airflow) 実用インフラTips

Apache Airflowはワークフロー管理サービスで、スケジュールされた時間に一連の処理を行ってくれる便利なサービスです。

Google Cloud 資格試験 全冠体験記

Google Cloud 資格試験の全冠が完了したので、体験記の記載です

Google Cloud Next Tokyo '24 2日目参加レポート

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。Day2（8/2）の参加レポートです。

Google Cloud Next Tokyo '24 1日目参加レポート

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。

【合格記】Professional Google Workspace Administrator認定資格を振り返る

Google Cloud認定資格全冠を目指すべく、Professional Cloud DevOps Engineer 認定資格（PCDE）を受けてきました。無事に合格することができたので、本記事ではざっくりとした所感を書いていきたいと思います

【合格記】Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer認定資格を振り返る

Google Cloud認定資格全冠を目指すべく、Professional Cloud DevOps Engineer 認定資格（PCDE）を受けてきました。無事に合格することができたので、本記事ではざっくりとした所感を書いていきたいと思います。

【合格記】Google Cloud Professional Cloud Database Engineer認定資格を振り返る

Google Cloud認定資格全冠を目指すべく、Professional Cloud Database Engineer Certification（PCDB）を受けてきました。無事に合格することができたので、本記事ではざっくりとした所感を書いていきたいと思います。

クラウドロックインされないアーキテクチャ「Cloud Agnostic Architecture」のすすめ

この記事はQiitaのアドベントカレンダー記事のリバイバル公開です。※ 当時の記事から、一部表現を見直し加筆しています。先日ガートナーのレポートで「多くの企業において、特定のクラウドベンダにシステムを集中させるリスクの重要度が上昇している」との発表がありました。

【Firebase】GDG Tokyo Monthly Online Tech Talksに登壇しました

2024/2/1、GDG Tokyo主催の「【Firebase】GDG Tokyo Monthly Online Tech Talks」に「Flutter×Firebaseサービス達で高速でモバイルアプリを開発した話」というタイトルで登壇しました

LocustとGKEでスケーラブルな負荷テスト

負荷テストツールであるLocustとGKEを組み合わせて負荷テストを体感します。Kubernetesの柔軟なスケールアップ・ダウン能力によって、負荷の大きさを変えながらテストを行うことが可能となります。