クラウドエースユーザー会レポート

こんにちは！クラウドエースブランディング室です。

2023 年 8 月 22 日、Google Cloud 渋谷オフィスにて、クラウドエースユーザー会が開催されました。

今回は、Google Cloud Japan 様のご協力のもと、30 社 50 名以上のお客様にご参加いただき、盛況のうちに終了いたしました。

第 7 回目の開催となった今回のテーマは「AI とデータ活用は次のステージへ！これからのビジネスを勝ち抜く術」。

本レポートでは、当日の様子を写真と共にお届けします！

そもそもユーザー会とは？

ユーザー会とは、Google Cloud をご利用いただいているお客様に、日頃の感謝の気持ちを伝えるイベントです。

Google Cloud の最新情報やお客様のビジネスに役立つ情報を提供して、CA を通してさらに Google Cloud をご利用いただくきっかけをつくることを目的としています。

会場に潜入！

今回のユーザー会は、Google Cloud 渋谷オフィスの会議室をお借りして開催しました。
Google Cloud 事業部を筆頭に、営業部全体で入念にリハーサルを行います。

いよいよユーザー会がスタート！Google Cloud 事業部が中心となり、準備を進めていきます。

まずはクラウドエース代表取締役　青木の挨拶からスタート。まず参加者の皆様に日頃の感謝を述べ、クラウドエースのこれまでの歩み、主にグローバル戦略としての 2023 年の海外拠点設立などの共有と、Generative AI 事業部の立ち上げといったこれからの意気込みを語りました。

Umechan、登場

まずは CTO 高野による「LLM の真価と LangChain を用いた発展的活用」セッションから！前号でも取り上げた ChatGPT を筆頭に、目覚ましい進化を遂げている LLM（大規模言語モデル）ですが、現在の LLM には依然として最新情報へのアクセスや推論が難しいといった課題があると語ります。そこで解決策のひとつとして紹介したのが MRKL と ReAct を応用した LangChain Agent。これは数行のコードを書くだけで、LLM を使ったアプリケーション開発が可能なフレームワークとのこと。メーカーごとに異なる実装となる LLM API の抽象や、LLM の拡張のためのバラエティに富んだツールキットを提供します。最後に、この LangChain を応用したクラウドエースの新たな取り組みである「Umechan」(現: GennAI Buddy)を発表！Umechan は社内のあらゆるデータに LLM を介してアクセスができるシステムで、最新のクローズドな情報、例えば Slack や社内文書、社内各システムに LLM を介してアクセスできるツールです。

生成AI とセキュリティ

アロハシャツがトレードマークの Google Cloud 事業部シニアスペシャリストの塩瀬が、「生成 AI とセキュリティ」について語りました。(セッション中は T シャツで登壇)

本セッションでは、機密情報の漏洩や、生成された情報への過度な信頼による誤解の伝播といった主なリスクの確認や、基本的な対策について紹介されました。

まず機密情報の漏洩を防ぐには、人・役割・モデル・データの境界線を意識して、誰が、どの情報にアクセスできるかの整理が必要であることを強調しました。その具体的な対策方法として、データのアクセス範囲の設定や、監査ログを取るなど、オーソドックスな手法を紹介。特に監査ログの部分では、生成 AI を利用するにあたり、質問自体が不適切な場合があることや、文字数などを記録して費用を最適化したいといったケースがあることを取り上げ、これらの問題の解消には質問の内容を記録する必要があると説明しました。

しかし、GPT-4、PaLM 2 ともに質問内容を記録できるような監査ログ機能がないため（2023 年 8月時点）自前で実装する必要があり、また現状では内容の問題を適切に監査するのは難しいとのこと。今のところはキーワードで監査をするしかないとする一方で、将来的には監査ログも生成 AI で対応できるようになることを期待している、と語りました。

Looker のエンタープライズ事例

続いては、パートナー事業部の志賀とパーソルキャリア株式会社による Looker についてのセッション。
志賀からは、データプラットフォームである Looker の製品紹介と、クラウドエースが提供する Looker 導入支援サービスや Looker 認定トレーニングについて紹介しました。
続いて、パーソルキャリア株式会社からエンタープライズ規模での Looker 導入のプロジェクトの概要をご説明いただきました。

パーソルキャリア株式会社の人事データ基盤は、採用管理データ、社員情報データなど複数のシステムのデータを統合し、センシティブな人事データを保存しています。そのため、高度なセキュリティ要件に応えるセキュリティレベルの細かい設定や、ビジネスユーザーでもわかりやすいダッシュボードの作成が求められていました。そこで DWH には BigQuery を採用し、既存のダッシュボードは他BI製品から Looker へ移行することにしました。これにより、高いセキュリティ要件とユーザ要求をクリアしつつ、データドリブン実現のための分析基盤を構築することが可能になりました。
また、Looker を採用したことで、Looker コンポーネントを使用したタブ付きダッシュボードの作成など、ビジネスユーザーからの複雑な要望にも応えることが可能になりました。

最後に、実際に Looker を導入する上でのシステムの課題や解決ポイントを、実際にセキュリティ構成の検討を行った際の資料を用いてご説明いただきました。

セッション終了後は、参加企業様からエンタープライズ規模での Looker 活用の参考として、より詳しい話を聞きたいというお声をいただきました。今後のエンタープライズ企業の Looker 活用に期待が高まります！

注目のデータベース！AlloyDB for PostgreSQL を解説

最後のセッションは、技術本部 SRE チームの荒木より、フルマネージドデータベースの AlloyDB for PostgreSQL の解説！

AlloyDB for PostgreSQL は、2022 年 12 月に一般公開された PostgreSQL に特化したサービスでほぼ完全な互換性があるとのこと。

セッションでは、AlloyDB の特徴と、飲食店向け POS サービスのユースケースを紹介いただきました。

続いては、2023 年 7 月に一般公開された Cloud SQL の新エディションである Cloud SQL Entersprise と Cloud SQL Enterprise Plus の基本的な特徴を紹介しました。Enterprise Plus の注目ポイントでは、SLA 99.99%（なんとダウンタイムは従来の ⅕ にまで短縮！）、計画メンテナンスが 10 秒以内など、5 つの魅力をお伝えしました。

最後に、3 つのプロダクトのダウンタイムを検証した結果を発表しました。メンテナンスや再起動などの 5 つの項目で比較したところ、AlloyDB はメンテナンスとマシンタイプ変更で無停止でしたが、Cloud SQL はダウンタイムが発生しました。一方、再起動やフェイルオーバーでは、Cloud SQL が AlloyDB を上回るといった結果となりました！