クラウドエースに関する記事

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2024/02/22 2024/02/29

クラウドエース Meet up 潜入レポ！

こんにちは、クラウドエースカスタマーサクセス部です。

クラウドエースが 6 年ぶりに Google Cloud のプロダクトや当社のサービスにご興味のある方を対象としたイベントを 2 月に開催しました。本記事では、「クラウドエース Meet up 」当日の様子を写真と共にレポートします。

クラウドエース Meet up とは

クラウドエース Meet up は、セミナーや勉強会とは異なり、よりカジュアルにお客様同士が交流できる場を提供しています。参加者同士がビジネスチャンスを見つけたり、自社のデータ活用の仕方や悩みもシェアして一緒にビジネスを盛り上げていくことをテーマにしています。今回はグーグル・クラウド・ジャパン合同会社にご協力いただき、渋谷の Google オフィスで開催しました。

今回のイベントはハイブリット形式で開催され、全国各地から、まだ Google Cloud を使ったことがないけれど興味がある方から、すでに Google Cloud を利用していて AI プロダクトなどにご興味がある方まで、多くのお客様にご参加いただきました。

Meet up では、当社のお客様が語る、Google Cloud の使い方を発信し、Google Cloud を使ってみたい！自社でこんな活用ができそう！とイメージを膨らませることができるようなイベントを目指しています。

株式会社マキシム井川様ご登壇「AWS から Google Cloud への移行 Google Cloud で作る EC サイト構築秘話」

最初のセッションでは、株式会社マキシムサービス開発部井川様より、「 AWS から Google Cloud への移行 Google Cloud で作る EC サイト構築秘話」についてお話しいただきました。

株式会社マキシムは 2020 年からお付き合いがあり、今回は自社で展開している EC サイトを AWS から Google Cloud に移行されたお話をご紹介いただきました。

株式会社マキシムは、「ワクワクドキドキできるものづくりを」をミッションに掲げ、多くの女性から支持されるファッションブランド「KOBE LETTUCE」「Isn’t She？」に加え、女性たちがより輝くための美容アイテム専門通販サイト「BELL PALETTE」を展開されています。

マキシム様　HP

各サイトは EC に特化した CMS を使用して AWS 上に構築されていましたが、ピークタイムにサーバーが落ちることへの課題感から Google Cloud をご検討いただきました。

100 万人以上の会員を擁し、新商品の発表といったピークタイムには非常に多くのトランザクションが発生するのですが、その対応のために手動で VM（Virtual Machine）を立てていたのだそうです。

Google Cloud の選定理由として

（1）ナレッジマネジメントの効率化

社内のデータ分析基盤では BigQuery を活用するために Google Cloud をすでに採用しており、EC サイトにも Google Cloud を採用することで、技術スタックをまとめやすくナレッジマネジメントに有利だったため

（2）無駄のない運用で工数削減

データ分析基盤と同じクラウドサービスを EC サイトにも採用することで、両者の連携も円滑になり、運用面での工数を抑えられるため

（3）大幅なコスト削減

スケーラビリティや運用工数の削減などから既存の環境よりも大幅にコストを抑えられるため

の 3 点をあげていただきました。

その他 Google Cloud を導入した結果、

「サーバーにかかるコストだけでいえば 30 %ほどカットすることができました。また Google Cloud は定期的にアップデートを行っており、コストを抑えながらもサイト基盤を向上させていける点は大きなメリットだと感じています」

といったメリットも感じていただいています。

当日の質問タイムでは、参加者から「今ゴールドサポートにするか悩んでいます、ゴールドはどうですか？」という質問があがりました。

この質問に対し、井川様から「いつでも疑問に答えてくれる問い合わせ先があるのは、自分たちが調べる工数も削減できるし、安心できます。」とお答えいただきました。

株式会社asken 石川様ご登壇「 BigQuery × Looker Studio を活用した広告効果の分析」

株式会社asken 法人事業部　石川様より「 BigQuery × Looker Studio を活用した広告効果の分析」についてお話しいただきました。

株式会社asken は、「人々の明日を今日より健康にする」をミッションに、累計会員数 900 万人以上の AI 食事管理アプリ『あすけん』を提供されています。

asken　HP

株式会社askenでは、あすけんアプリに出稿している広告効果を Google Cloud の BigQuery で分析し、Looker Studio を利用して DAU ，MAU を可視化、課金、アクティブユーザーのナーチャリングをされています。

BigQuery は、他の類似サービスと比べると圧倒的にビッグデータに強く、分析機能も優れており、コストも安価であることから選定いただきました。

実際に利用している感想として、約 50 億ある食事データにも耐えうる高速処理にメリットを感じているとのお話もありました。

また、エンジニアだけでなく、ビジネスサイドの方も使えることがタイムリーな分析に繋がっているとのことでした。

今後は Looker Studio で可視化したデータを販売されるご予定や、BigQuery ML を利用した在庫の予測もしていきたいとお話されていました。

質問タイムで「クエリの共有、社内の BigQuery ナレッジの向上はどうしているのか？」という質問に対し、「Notion でここの日付を変えればいいですよ」とビジネスサイドの方同士で共有しあっているとお答えされていました。

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 Joy 様ご登壇　VertexAI Search / Cody / Gemini 紹介

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社より、Google Cloud の最新情報についてお話いただきました。

Google Cloud では、組織がイノベーションを簡単かつスケーラブルに実現できるよう、生成AI プロダクトの開発に注力しています。

VertexAI という AI プラットフォームを中心に Duet AI、Generative Al App Builder などのサービスがあります。

当日は、Vertex AI Search と Cody のデモンストレーションを行なっていただきました。

デモンストレーション 1 Vertex AI Search の検索機能

まずは非構造化データをデータソースとした検索システムの構築デモンストレーションを見せていただきました。

PDF ファイルをデータソースとして学習させ、Cloud SQL とは？と質問すると、PDF に記載されている回答が返ってくる FAQ システムが数分で構築できることが示されました。

また、プレビュー機能で追加された“分析”でどんな質問を何回したかを評価することができる点も紹介されました。

出来上がったアプリケーションをウィジェットまたは API を呼ぶ形で自社ホームページに埋め込む方法などの紹介もありました。

デモンストレーション 2 Cody （チャットを通じた BigQuery に保管されたデータの分析）

ビジネスユーザーを想定した、経営会議のためのデータ収集、分析する業務を自動化するソリューションとなっています。

実際にデモでは、

2022 年 1 月 1 日から 2022 年 3 月 31 日までの商品ごとの在庫推移を教えて

という自然言語での質問をなげかけると、

Cody という生成AI による在庫推移の折れ線グラフ
Query
グラフの元になったデータソース

が瞬時に回答として返ってくるところを見せていただきました。

さらに、在庫推移が明らかに平均と大きく異なる日付に対し、理由を聞くこともできます。

参加いただいたお客様には、“自然言語でこんなに簡単にできるのは驚いた”、“自然言語による問い合わせに対してグラフで応答するアプリは非常に魅力的”といった反応をいただきました！

クラウドエースサービス紹介

最後にクラウドエースの Google Cloud の活用支援について紹介しました。当社はこれまで金融、小売、エンターテイメントなどあらゆる業界において 1,000 を超える顧客をサポートしてきたノウハウを活かし、お客様のクラウド活用を支援しています。おかげさまで Google Cloud より生成AI 注力パートナーに認定されました。

基盤モデル API を既存システムと連携させ、Embeddings や Matching Engine を活用して基盤モデルを更にお客様企業の文脈に沿ったものにする支援を行なっております。

イベントでは、生成AI 支援の一環として、Google Cloud 生成AI 認定トレーニングを紹介しました。

先日提供を開始した「Interactive Chat for Applications using Gen AI Studio」トレーニングでは、Vertex AI の Gen AI Studio を使用したテキスト生成モデルの使用方法を学ぶことができます。

トレーニングの詳細については、こちらをご覧ください。
https://cloud-ace.jp/training_course/interactive-chat-for-applications-using-gen-ai-studio/

その他、クラウドブースターやクラウドドクターのサービスを利用事例と共にご紹介いたしました。

クラウドブースターは、Google Cloud を使っていきたいけれど、社内にまだ Google Cloud に詳しい人がいない、

最初の導入を効率的に専門性と柔軟性の高いエンジニアと一緒に壁打ちしながらアイディアを実環境で実践できる

といったメリットがあります。クラウドドクターを利用している株式会社マキシムのご担当者様からも、「自分達だけでは調べる工数や不安な面もあったので、安心して実装までできたのは有益だった」と嬉しいお言葉もいただきました。

クラウドブースター：初期のご利用支援
https://cloud-ace.jp/lp/cloud-booster/

クラウドドクター：今お使いの環境の脆弱性や効率化を診断する
https://cloud-ace.jp/lp/cloud-doctor/