データ分析を中心にGoogle Cloudの 最新トレンドをキャッチアップ 2024年8月27日 NRIネットコム株式会社 クラウド事業推進部 横田 真斗 NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #41

1 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 01 基調講演と参加したセッションの内容 02 参加して得られた学び 03 まとめ 04 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

2 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 自己紹介 ◼ 2023年 4月 NRIネットコム株式会社入社 ◼ 現在 クラウド事業推進部 専門職 ◼ 大学時代の研究 ⚫ 人とロボットのインタラクションについて ◼ 趣味 ⚫ スポーツ観戦 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy 経歴 Google Cloud 認定 主要プロジェクト ◼ Webシステム ⚫ 投資信託会社のサーバーリプレース対応 ⚫ 証券会社の運用維持管理対応 ◼ オンプレミス ⚫ 物理データセンター移転対応

3 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 発表の目的 Google Cloudの特徴と強みが分かる Google Cloud Next Tokyo ’25に 参加してみたくなる 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

4 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 01 基調講演と印象に残ったセッションの内容 02 参加して得られた学び 03 まとめ 04 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

5 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 概要 ◼ 開催日 ：2024年8月1日 (木), 2日 (金) ◼ 開催場所 ：パシフィコ横浜 ◼ 主催 ：Google Cloud ◼ 何を紹介 ：Google Cloudの最新技術や活用事例 ◼ なぜ開催 ：最新技術やサービスの発表と普及 ：開発者コミュニティの活性化 ：ブランド力強化 ◼ 開催方式 ：基調講演 → 対面開催とライブ配信 ：各セッション → 対面開催 Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 基調講演が行われた会場のスクリーン #nncstudy

6 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 会場の雰囲気 Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 基調講演が行われた会場のスクリーン Expoエリア 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

7 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. スケジュール例 Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 2024年8月1日 (木) 時 10 11 12 13 14 15 16 17 分 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 基調講演 自由時間 (Expo内巡り, 休憩) 各セッションに参加 2024年8月2日 (金) 時 10 11 12 13 14 15 16 17 分 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 00 30 業務 自由時間 (Expo内巡り, 休憩) 各セッションに参加 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

8 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 01 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 02 参加して得られた学び 03 まとめ 04 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

9 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. キーワード ◼ サーバーレスのDWH ◼ ペタバイト規模のデータに対応 ◼ リアルタイム分析が可能 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 OpenAI 生成系AIサービス Chat GPT 大規模言語モデル GPT-4o Google ～2024/2/7 2024/2/8～ 生成系AIサービス Bard Gemini 大規模言語モデル Gemini Gemini 生成AI基盤モデルとサービス例 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ◼ 大規模言語モデル ◼ 対話サービス名としても使用 ◼ AIプラットフォーム ◼ 150以上の機械学習モデルを 使用可能 ◼ 独自のデータに対してAIを使用 したい場合にも使用可能 （出典）Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演アーカイブ （ https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24/watch?talk=d2-keynote ）

10 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 基調講演 Day 1 ◼生成AIの活用 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 生成AIを試す 生成AIを使う 責任のあるAI ハルシネーションの少ないAI ハルシネーション：人工知能（AI）が事実に基づかない情報を生成する現象のこと （引用）野村総合研究所（NRI）用語解説ページ （https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/ha/hallucination） ◼大胆かつ責任のあるAIを目指す 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

11 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 基調講演 Day 2 ◼生成AI活用を進めていく上での 課題と解決策 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 （出典）Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演まとめ （ https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/next-tokyo-24-summary-of-day-2-keynote-speech ） ◼AIエージェントの活用 AIエージェント：ユースケースや目標を達成するために開発するアプリケーション （引用）Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演アーカイブ （https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24/watch?talk=d2-keynote） 転載、複製、改変等は禁止します ハルシネーションをいかに減らすか RAGやグラウンディングの活用 #nncstudy

12 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud の特徴と強み ◼ AI分野 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 （出典）Google Cloud 公式 （https://cloud.google.com/resources/forrester-wave-ai-foundation-models?hl=ja） ◼ データ分析分野 （出典）Google Cloud 公式 （https://cloud.google.com/resources/forrester-data-lakehouse-wave-analyst-report?hl=ja） 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

13 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Geminiの機能ピックアップ 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 （出典）Google Cloud Japan ブログページ （https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-jp/） 転載、複製、改変等は禁止します LMSYS Chatbot Arena Leaderboard （https://lmsys-chatbot-arena-leaderboard.hf.space/?2024=&__theme=light ） #nncstudy ◼ Gemini 1.5 Proが一般提供 ◼ Gemini ○○が数多く登場 ⚫ Gemini for Google Workspace ⚫ Gemini in BigQuery ⚫ Gemini in Security Command Center など ◼ Geminiに関する処理のすべてが日本国内で完結（2024年度末に実装） ◼ 日本語カテゴリの大規模言語モデルの性能比較で1位 (2024/8/20時点)

14 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. BigQueryの機能ピックアップ 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 （出典）Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 2 基調講演アーカイブ （https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24/watch?talk=d2-keynote） 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ◼ BigQuery データキャンバス ◼ Data Preparation for Gemini in BigQuery ◼ クエリ生成にGeminiを活用 ◼ Vector Indexing in BigQuery ◼ BigQuery to Vertex AI

15 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Vertex AIの機能ピックアップ 基調講演と印象に残ったセッション内容 （出典） Google Cloud Next Tokyo ’24 Day 1 基調講演まとめ （ https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/next-tokyo-24-summary-of-day-1-keynote-speech） 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ◼ Agent Builder ⚫ AIエージェントを簡単に開発できるツール ◼ Model Builder ⚫ MLモデルの開発を視覚的に行うように設計されたツール ◼ Model Garden ⚫ 事前学習済みの機械学習モデルが集まっているリポジトリ

16 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 車両データを活用した各種パートナーとのサービス連携 × モビリティ ビジネス推進 ◼ データプラットフォームが出来る過程 ⚫ ためる → 整理する → 使用する • ためる と 整理する が重要 • 生データはデータレイクにためる ◼ データプラットフォーム構築に使用するサービス例 ⚫ ためる • データソース → 軽量なプロトコル → Pub/Sub → Dataflow → Cloud Storage ⚫ 整理する • Dataflow → BigQuery ⚫ 使用する1 • BigQuery (DWH) → BigQuery (Data Mart) → BI Tool ⚫ 使用する2 • Spanner → Cloud Run + Dataflow → 3rd Party 基調講演と印象に残ったセッション内容

17 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. データ基盤を支えるBigQuery 費用管理や運用の工夫を語る ◼ 課題点 ⚫ BigQuery上でデータ処理の実行を多くしていたため費用が大幅にアップ ◼ 費用管理と運用の工夫 ⚫ 運用費用の見える化が費用管理において重要 ◼ 費用適正化へのアプローチ ⚫ 既存テーマ (治療)へのアプローチ例 • パレートの法則を基に再起的にアプローチ • 例) 20%の部門が80%のコストを占める→1つのデータ部門の中のクエリ別利用料に対してアプローチ ⚫ 新規テーマ (予防)へのアプローチ例 • ユーザーのレベルに応じて、コスト意識の醸成 • あくまでデータ活用の促進 ＞ コスト意識の醸成 基調講演と印象に残ったセッション内容

18 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 基礎から学ぶ Platform Engineering (ハンズオン) ◼ 管理者としてCLIで環境構築、開発者としてGUIで開発 ◼ 管理者から見る簡単なデプロイ方法と開発者から見る簡単なデプロイ方法の溝を埋める方法 ⚫ 開発者に触ってもらったあとにフィードバックを貰い管理者側でよりよい環境を構築していくサイクルを回す ◼ どのように開発していくか ⚫ 例) バックログでのチケット管理はユーザーストーリーで書く • チケットでWho / What / How と Acceptance Criteria (受け入れ条件)を定義 • ペルソナに必要な人がいなくなったらいらない機能のため削除 • 要望があればより開発を行う 基調講演と印象に残ったセッション内容

19 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 基調講演とセッションに参加したまとめ ◼ 生成AIを試す → 使う → AIエージェントの活用 ◼ 大胆かつ責任のあるAI → ハルシネーションの少ないAI → RAGやグラウンディング技術を使用 ◼ 既にAIエージェントを使いこなしている企業も技術者も多い 基調講演と特に印象に残ったセッション内容 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

20 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 01 基調講演と印象に残ったセッションの内容 02 参加して得られた学び 03 まとめ 04 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

21 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 得られたメリット 参加して得られた学び 最新技術に触れることが出来る 他の方との交流 やる気アップ 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

22 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. BigQueryを触ってみた (簡易チャットボット) 参加して得られた学び ◼ Vertex AI ⚫ ベクトル埋め込み (Vector Embeeding)を作成 ◼ BigQuery ⚫ ベクトル化されたデータの保存場所 ◼ AIモデル ⚫ Gemini 1.5 Pro 転載、複製、改変等は禁止します ベクトル埋め込み :単語や文章などのデータを、それらの意味や関係性を捉える数値に変換する方法 （引用）Elastic ベクトル埋め込みとは何か？ （https://www.elastic.co/jp/what-is/vector-embedding） ◼ 機能 ⚫ チャットボット機能 ⚫ 会話履歴の保存 ◼ グラウンディング技術が重要 ハルシネーション #nncstudy

23 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Vertex AIを触ってみた (簡易感情分析 & 簡易会話生成 ) 参加して得られた学び ◼ Examplesの「INPUT」「OUTPUT」にデータを入力 ◼ Testの「INPUT」に自然言語を入力 ◼ Testの「OUTPUT」にAIモデルが出力 ◼ コンテキストに人物像を入力 ◼ 入力欄に自然言語を入力 ◼ AIモデルがレスポンスを生成して出力 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

24 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Geminiを触ってみた (GeminiをGoogle Workspaceに連携) 参加して得られた学び ◼ ブラウザ版のGeminiにアクセス (Google Cloudのアカウントがあれば使用可能) ◼ 拡張機能をON ◼ プロンプトを入力 ◼ Geminiが回答を出力 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

25 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. 今後に向けて 参加して得られた学び ◼ Google Cloud Next Tokyo ’25の開催日 ⚫ 2025年8月5日 (火), 6日(水) ◼ 次回開催に向けてできること ⚫ Professional資格の取得 • 認定資格者ラウンジに入場できる ⚫ Google Cloud資格の全資格取得 (計11個) • Champion Innovators ラウンジに入場できる ⚫ 事前に交流を増やす • Blogで発信 • Google Cloud のAI Hackathonが開催 転載、複製、改変等は禁止します （参考）Google Cloud Japan AI Hackathon （https://googlecloudjapanaihackathon.devpost.com/） #nncstudy

26 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. Google Cloud Next Tokyo ’24の概要 01 基調講演と印象に残ったセッションの内容 02 参加して得られた学び 03 まとめ 04 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy

27 Copyright（C） NRI Netcom, Ltd. All rights reserved. まとめ まとめ 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy Google Cloudの特徴と強みが分かる Google Cloud Next Tokyo ’25に 参加してみたくなる AIとデータ分析分野 Cloud Nextで、知識を「next」レベルへ！ （出典）Gemini 1.5 Pro

No content