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オーシャントランス株式会社個人の活用から組織での実践へ。オーシャントランス株式会社におけるGemini Enterpriseワークショップがもたらした効果とは
株式会社セブン-イレブン・ジャパンニューノーマルでもSI2.0で日本企業は強くなる！ 「セブンセントラル」が挑んだデータ活用のレジリエントな未来
rakumo 株式会社社内のナレッジを横断し、専門知識の共有を円滑化。自社プロダクトへの AI 機能統合に向けた第一歩
野村ホールディングス株式会社シンプルで迅速な開発を前提に考えた時、Google Cloud が最適だと直感的に感じた
大東建託パートナーズ多種多様な請求書類を生成AIで自動データ化。月4万件の支払処理からの解放がもたらした組織の進化
三菱自動車工業株式会社三菱自動車工業のデジタルサービス展開を支える、基盤構築からその後の運用支援に迫る
徳島県庁自治体DX・ゼロトラスト：徳島県庁がGoogle Cloudで挑んだ5,000人規模の基盤刷新
日本テレビホールディングス株式会社「未来を生きる」AI活用へ。日本テレビが選んだ、マルチエージェントプラットフォームによるAIリスクと高度なセキュリティ要件の克服
Diamondパートナー（Google CloudのServiceおよびCo-sell）の実績と技術力で伴走支援します
Google Workspaceを起点に、企業のセキュリティ構築やAI活用を推進します
セキュアなAI環境からAIエージェント開発まで、AI活用を全面的にサポート
直接契約よりお得！ 利用料割引 + 円建て請求書払いと満足度95%超のサポートを提供
2026.11.05
クラウドエース、共同執筆した『Gemini踏み込み活用術（できるビジネス）』がインプレスより発売
2026.10.29
クラウドエース、【新社内制度】週 1 回 30 分の『ひらめきウォーキング』を開始〜AI駆動の時代に、あえて“歩く時間”を業務に〜
2026.10.20
クラウドエース、Google Cloud Agentic AI Summit ’26 Fall に協賛
Google Cloudの豊富な導入実績
国内で最初にMSPパートナーに認定
Google Cloud資格保持者300名以上
的確なサポート対応で高い顧客満足度を実現
Google Cloudコンサルティング
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AI駆動開発の伴走支援
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クラウドセキュリティ導入・運用支援（Wiz ウィズ）
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Glean導入・運用支援
AIエージェント開発
Floyo AI導入・運用支援
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個人の活用から組織での実践へ。オーシャントランス株式会社におけるGemini Enterpriseワークショップがもたらした効果とは
情報通信・IT
社内のナレッジを横断し、専門知識の共有を円滑化。自社プロダクトへの AI 機能統合に向けた第一歩
不動産・建築
多種多様な請求書類を生成AIで自動データ化。月4万件の支払処理からの解放がもたらした組織の進化
公共
自治体DX・ゼロトラスト：徳島県庁がGoogle Cloudで挑んだ5,000人規模の基盤刷新
関西エアポートが確立した、組織の壁を超える情報活用基盤と内製化のプロセス
人材・教育
1,500万件のデータを次世代の原動力へ。インフラの制約を解き放ち、エンジニアが本来の開発に没頭できる環境をどう築いたか
非エンジニアのAI駆動開発！自作ツールで業務課題を現場で即解決
AI駆動で回答精度を向上！より迅速かつ確実なGoogle Cloudのテクニカルサポート体制を実現
営業の高速ラリーを実現！SFAの移行＆AI実装でセールスイネーブルメントを次の段階へ
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はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第四開発部の相原です。 読者の皆さんは、日々の開発や業務で AI モデルの API を選ぶとき、何を基準にモデルを選定していますか？ おそらく多くの方が、各プロバイダが公開している「100 万トークンあたり〇〇ドル」という API 単価表を見て、「ここはコストを抑えたいから Pro ではなく Flash（や Mini）にしておこう」と判断しているのではないでしょうか。 また、最近の推論モデルでは思考の深さ（thinking レベルや reasoning_effort）を調整できるため、「単価の高い上位モデルを thinking=low で...
はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 CTO室の関根です。 Cloudflareが公開した判断モデルClefをGoogle CloudのCloud Run GPU上で動かし、ブラウザから画像判定を試せるデモアプリ「Clef画像判定ラボ」を作りました。31ケース・35問の能力チェックを実施し、回答・確信度・応答時間を確認しました。 本記事では、Clefが型付きの判断を返す仕組み、アプリの構成、能力チェックの結果を説明します。Cloud Run GPUを選んだ理由と、起動時のモデル転送で分かったことも紹介します。 対象読者は、型付きの判断や確率を業務アプリに組み込みたいエンジニア...
はじめに こんにちは、クラウドエースの劉です。 SOC（Security Operations Center）を運用している組織にとって、アラートの初動調査は日々の業務の中でも特に負荷が高い工程の一つです。アラートが増えるほど Tier 1 アナリストはログ検索や IoC（Indicator of Compromise）の確認に時間を取られ、本当に対応が必要な脅威への判断が遅れがちになります。 Google Security Operations（以下、Google SecOps）では、この初動調査を AI エージェントに任せる Triage and Investigation Ag...
こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の木京です。 7月末の Google Cloud Next Tokyo（2026/7/30・31）に参加しました。 この記事では、各セッションの要約ではなく、会場を回って気になった2点と、そこから持ち帰ったことを整理します。 この記事の対象読者 AIツールを入れた後、何を確認すればよいか迷っている方 新しい技術を試すとき、セキュリティをどこから考えるか知りたい方 イベントでの所感を、自分の仕事に持ち帰りたい方 先に結論 AI活用は、ツールの名前を比べるより、何の仕事に使うか・誰が責任を持つか・効果をどう測るかを見る セキュリティ...
はじめに クラウドエース株式会社 CTO室 akane です。 ハーネスの整備やループエンジニアリングなど、AI エージェントを使ったソフトウェア開発では、「いかにエージェントを自走させるか」が注目されています。 人間が逐一指示しなくても、エージェント自身が考え、実装し、テストし、修正し、仕事を完結させてほしい。 では、エージェントは何に向かって自走すればよいのでしょうか。 エージェントの自律性がどれだけ高くなっても、作ってほしいものの「あるべき姿」が曖昧であれば、必ずしも人間が意図した方向へ進んでくれるとは限りません。 弊社では、AI 駆動開発において、この「あるべき姿」を表現する...
1. はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の小林です。 生成 AI アプリの開発が急速に広まる一方で、プロンプトインジェクションをはじめとする「Large Language Model（以下、LLM） 固有のセキュリティリスク」への対策はまだまだ手探りな現場も多いと感じています。 Google Cloud には Model Armor というセキュリティサービスがありますが、「名前は知っているけれど具体的な使い方はよく分からない」という方も多いのではないでしょうか。 今回は Model Armor を触ってみたので、基本概念からハンズオンでの挙動検証までをまとめてみました！...
