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【速報まとめ】Google Cloud Next Tokyo ‘24 基調講演 Day 2

こんにちは、クラウドエース 技術本部 SRE部の高橋です。
                       
2024 年 8 月 2 日、 Google Cloud のカンファレンス イベント Google Cloud Next Tokyo ’24 DAY 2 が開催されました。
このイベントでは、Google Cloud の生成 AI のコンセプトと実際の活用事例についての発表がされました。
本稿では、Google Cloud Next Tokyo ’24 DAY 2 に実施された基調講演の内容をご紹介します。 

Google Cloud 渕野氏の挨拶

まず、Google Cloud カスタマー エンジニアリング 技術本部長 渕野 大輔氏より挨拶があり、イベント開催の喜びと感謝の意を述べました。
 
また、生成 AI を活用したアプリケーションの開発が市場で進んでいると語り、その中でハルシネーションをどのように減らしていくかが課題となっていると語りました。
その課題解決のために、AI エージェントが開発をサポートすると強調しました。

渕野氏は、「生成 AI をどのように開発するか」から、「生成 AI で何を開発するかにシフトしている」と話し、具体的な事例の紹介へと移りました。
 

Gemini を事業に活用する

Gemini を事業に活用する事例として、日本テレビ放送網株式会社 DX推進局 データ戦略部 主任 辻 理奈氏より、日本テレビが Gemini をどのように事業活用したかの紹介がされました。
 
日本テレビでは、Gemini を活用し、コンテンツの内容に即した広告の配信をしています。
辻氏は、生成 AI 活用の基盤に Google Cloud を選んだ理由として、Gemini との親和性、Google Cloud プロダクトとのシームレスな連携、そして周辺プロダクトの充実を挙げ、Google Cloud で実現している広告配信ソリューションを紹介しました。

 
なんとストレージから構造化 DB へと移すフローの中で、Gemini を 6 回も呼び出しているとのことですが、昨日発表されたコンテキスト キャッシングを活用することで、コストとパフォーマンスの両立を行っているそうです。

Agent Builder のデモ

Google Chat から質問をすると、Agent Builder を介して BigQuery から情報を取ってくるアプリのデモが行われました。
エージェントのツールや、Gemini の Function Calling を効果的に使う方法、動的に SQL を生成する様子などが披露されました。
 

Gemini によるメリット

辻氏は、開発を通じて、開発スピードの向上、コンテキスト キャッシングによるコストとクオリティの両立、Model Garden を活用することで選択肢が豊富になった、というメリットを得られたと語りました。
 
生成 AI は PoC から実用化のフェーズへとシフトしており、それに追随するための基盤が Google Cloud にはあると辻氏は述べました。
 

クリエイティブ エージェント


クリエイティブ エージェントは、クリエイターやマーケターに特化したエージェントです。
渕野氏より、クリエイティブ エージェントに関する以下の発表がありました。
 

Google Vids 

Google Vids は Google スプレッドシートや Google ドキュメントと並ぶ、Google Workspace の業務用動画作成アプリです。
Gemini とシームレスに統合されており、ユーザーがコンテキストなどを含めたプロンプトを投げるだけで、業務として使用できる高品質な動画が作成できます。
これにより、動画作成がスライドの作成と同じくらいハードルが下がると渕野氏はコメントします。
 
動画コンテンツの作成は、未経験者にとってかなりハードルが高いものだったので、ローンチが非常に楽しみな発表の一つです。

Imagen3

高度な精度でテキスト生成ができるモデルで、ユーザーの意図や背景を汲み取ってくれる最先端な画像生成モデルです。

Veo

1 分を超える 1080 px の動画を生成できるモデルで、自然言語を忠実に理解することができます。
年内には公開プレビューが予定されています。
 

データ エージェント

 
続いて、Google Cloud プラットフォーム & テクニカル インフラストラクチャ バイス プレジデント兼ジェネラル マネージャーのブラッド カルダー氏より、データ エージェントに関する発表がありました。
 
データ エージェントは、データ アナリストのように、質問に答えてくれたり、質問を提案してくれるエージェントです。
大量のデータから意味のあるデータを見つけ出し、次のアクションに導いてくれます。

Gemini in BigQuery

データ エージェントの基盤として、Gemini in BigQuery が発表され、開発やデータの準備、インサイトといった、データ分析のワークフローに Gemini が組み込まれます。

 
Gemini in BigQuery の機能として以下が紹介されました。

  • BigQuery データキャンバス
    • 自然言語と視覚を使ったノートブックのような体験ができる
  • マテリアライズド ビューの Recommender、パーティションとクラスタの Clustering 
    • データを最適化し、クエリ パフォーマンスを向上できる
  • クエリ生成に Gemini を活用
  • Data Preparation for Gemini in BigQuery
    • AI でデータ パイプラインを構築できる
  • Vector Indexing in BigQuery
    • リアルタイムで正確なベクトル検索ができる
  • BigQuery to VertexAI
    • BigQuery からVertex AI モデルに直接アクセスできる

 
さらに、Looker にも Gemini が統合され、分析結果の自動生成や Look ML ビジュアリゼーション、数式の実行が Gemini によってアシストされます。
 

データ エージェントのデモ

Google Cloud カスタマー エンジニア 高村 哲貴氏よりデータ エージェントに商品の売上の分析をさせるデモが実演されました。
Gemini データ エージェントとの自然言語を使用した対話によって、データの傾向や予測をし、その結果をチームに共有するタスクのフローが披露されました。
 
対話だけでデータ エンジニアのような分析ができており、データ エージェントの能力に圧倒されました。
 

データ エージェントの業務活用

続いて、ヤマト運輸株式会社 執行役員 輸配送オペレーション システム統括 秦野 芳宏氏より、データ エージェントを活用した改革のお話がありました。
ヤマト運輸では、現場レベルでの改革を追求し、運ぶ力とデジタルの力を組み合わせた改革を、Google Cloud で実現しました。

秦野氏は、Google Maps と AlloyDB を活用することによって、担当ドライバーの最適化を実現し、さらにドライバーの知見をシステムに取り入れることできめ細かなサービスを実現したと語りました。
 
また、ヤマト運輸では、グローバルなアジャイル開発で現場と迅速に連携し、エンジニアだけでなくドライバーも入って開発をしたとのことです。
この取り組みの意義は、社会課題解決のモデルケースになること、世界のラストマイル配送に貢献することであると、秦野氏は述べました。
 

コード エージェント

コード エージェントは開発者がアプリ構築の迅速な開発をサポートします。Google Cloud は、コード エージェントとして、Gemini Code Assist を提供しています。

Gemini Code Assist

Gemini Code Asist はエンタープライズ グレードのコード支援ツールです。また、グローバル フットプリントによって、世界中の開発者に最適化されています。ブラッド氏は Gemini Code Assist の新機能として以下の 3 つを発表しました。
 

  • コード アシストで Gemini 1.5 モデルを日本語サポート
  • IDE での直接使用
  • リファクタリング機能の追加

Gemini Cloud Assist 

さらに、Gemini Cloud Assist が発表されました。これにより、アプリの設計、運用、トラブル シューティングの最適化が支援されます。
 
Gemini Code Assist と Gemini Cloud Assist の連携によって開発者とオペレーターの体験が向上することが期待できます。
 

AI で開発者の生産性を向上させる

トヨタ自動車株式会社 生産デジタル変革室 AI グループ長 後藤 広大氏から、Gemini Code Assist や、AI を使って、開発者の体験を革新させる取り組みが発表されました。
 
トヨタ自動車株式会社では、現場の人でも簡単にアプリ構築ができる AI プラットフォームを GKE で構築しました。
その中で、GKE Autopilot とイメージ ストリーミングによって Pod の起動時間を 75 % 短縮し、コストを 20 % 削減したと後藤氏は語りました。
このプラットフォームにより、10,000 時間以上の工数削減に成功し、新たなイノベーションを生み出すための時間が増えたとのことです。
 
また、Cloud Workstations を使用し、環境構築の時間を短縮し、開発者の体験を最適化していると後藤氏は述べました。

さらに Cloud Workstations のなかで、Gemini Code Asist を使用し、開発者の生産性を向上させる想定もされているようです。
 

データベース

 
続いて、Google Cloud データベース ジェネラル マネージャー兼バイス プレジデント アンディ ガットマンズ氏より、Google Cloud のデータベースのたくさんの嬉しい発表がありました。
 

Spanner Graph と検索の強化


Spanner で グラフクエリ言語（GQL）がサポートされるようになり、グラフ処理が可能になります。これにより、ナレッジグラフやグラフベースの検索拡張生成（GraphRAG）が実現できます。
 
さらに、高度な全文検索と AI 主導のセマンティック検索も可能になり、Spanner を使用した AI アプリケーションの構築、実行が強化されます。
 
これらの機能により、Spanner の有する可用性、一貫性、スケーラビリティを活用した新たな AI アプリの可能性を見出せるとアンディ氏は語ります。
 
また、Spanner エディションとして、段階的な価格設定モデルが発表されました。
 

Bigtable の新機能

Bigtable で SQL がサポートされます。100 を超える SQL 関数が Bigtable で直接利用できるようになります。これまで、Bigtable を使用するにはたくさんのコードを書く必要がありましたが、SQL を通して簡単に使用できるようになります。
これにより、ログ処理のための JSON の操作から、リアルタイム分析のためのデータスケッチの
使用まで、さまざまなユースケースでのリアルタイムなアプリケーションの構築が簡単になるでしょう。
 
また、先日発表された Bigtable 分散カウンタが、本日一般提供されました。高スループットの書き込み時間集計に最適化されており、AI、不正検出、データメッシュ、レコメンデーションなどのユースケースが期待できます。

Cloud SQL の新エディション

Cloud SQL for SQL Server の Cloud SQL Enterprise Plus エディションがリリースされます。
 読み取りパフォーマンスが最大 4 倍向上し、99.99 %の高い可用性と高度な災害復旧が実装されます。
 

Oracle との新たなパートナーシップ

Oracle のデータベース サービスを Google Cloud データセンター内でホストし、Google Compute Engine 上でオラクルのデータベースとアプリケーションを実行できるようになります。
 
データベースに関連するたくさんの発表がありました。AI アプリ構築の可能性が大きく広がりましたね。
 

セキュリティ

続いて、Google Cloud Security ソリューションマーケティング担当部長の橋村 抄恵子氏 よりセキュリティに関する発表がありました。
AI の発展によって、様々な脅威が複雑化し、巧妙化していっている中で、グローバル化や DX 推進が進む企業にとって防御は困難になっています。
それを Google Cloud のセキュリティ エージェントで防ぐ様々なソリューションが紹介されました。

Gemini in Threat Intelligence 

Gemini を組み込んだ分析によって、コードの分析結果に加えて、その根拠の解説までを実現できます。

Google Security Operations

Gemni によって、質問だけでログの分析、サマリがプロンプト ベースで迅速にできる様子が紹介されました。調査時間を 7 分の 1 まで削減できるとのことです。

Gemini in Security Command Center

クラウド セキュリティの強化だけでなく、AI ワークロードの保護
AI を守ることが強調され、セキュア AI フレームワークを構築できるようになると、橋村氏は語ります。

Model Armor

モデルに対して、カスタム ポリシーやコンテンツのセーフティ フィルタを設定でき、不適切なモデル プロンプトや応答からモデルを保護できるようになります。

デジタル推進とレジリエンスの強化

Google Cloud 執行役員 グローバル スペシャリティセールス Google Workspace 事業本部 上野 由美氏と
株式会社三井住友フィナンシャルグループ 常務執行役員（Chief Data and Analytics Officer）高松 英生氏の対談が行われました。
 
三井住友のイノベーションの歴史から、現代においてどのようにイノベーションを生み出しているのかを高松氏は語りました。
また、Microsoft 365 と Google Workspace を連携したマルチクラウドによってレジリエンスを強化していると話しました。

高松氏は、今後の展望として IT  領域の攻めと守りを両立しながらイノベーションを進めていくと述べました。
 

Google Cloud の催しについて

渕野氏から Google Cloud Skills Boost のキャンペーンが発表されました。
Google Cloud Next の開催を記念して、クレジットが貰えるそうです。

これを機に勉強しておきたいですね。
 
また、生成 AI Innovation Awards の開催が発表されました。

なんと最優秀者は来年ラスベガスで行われる Next に招待されるそうです。
 
さらに、来年の Next Tokyo の開催が発表されました。

 
最後に、渕野氏は、生成 AI はエージェントによるビジネス活用のフェーズに移行していると述べました。
さらに、Google Cloud はビジネスニーズに応じて柔軟に AI を活用できるようにきめ細かい製品を提供している、AI 時代における重要な基盤であると強調しました。
 

まとめ

ここまで、Google Cloud Next Tokyo ’24 の基調講演 DAY 2 の内容を紹介してきました。DAY 1、DAY 2 を通して、たくさんの AI エージェントとその実用例が発表されました。

  • イベントを通して強く伝えられたメッセージである、「生成 AI は試す段階から活用する段階へと移行している」ことを意識し、実際の業務に取り組んでいきたいですね。

 
※Google Cloud、Google Workspace、Google Chat、Gemini、Google Maps、BigQuery、Google ドキュメント、Looker、GKE、Bigtable、Google Compute Engine、および Vertex AI は Google LLC の商標です。
※Microsoft365 は米国 Microsoft Corporation の米国およびその他の国における登録商標、または商標です。
※Oracle は Oracle International Corporation の商標です。
※この記事は迅速な情報提供を重視し、速報として掲載しております。もし記事内に誤りがございましたら、後日訂正いたします。

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