個⼈的、Google I/Oで気になったプロダクト+@紹介

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1. 個⼈的、Google I/Oで気になったプロダクト+@紹介 坂本 凌太朗 1
2. Google I/Oとはなんぞや Googleが開催する年次開発者向け会議 https://blog.google/intl/ja-jp/google-io-2025/ 2
3. Google I/O https://x.com/sundarpichai/status/1924909370497995010 3
4. Jules AIコーディングエージェント https://jules.google/ 4
5. エージェント エージェント ってなんぞや ? https://blog.google/intl/ja-jp/google-io-2025/ 5
6. エージェント Chatbots: しゃべれる Reasoners: 論理的思考ができる Agents: ⾃発的に⾏動できる Innovators: まだない知を発⾒する Organizations: 組織を作ってすごいことする CRAIO https://docs.google.com/presentation/d/1nXF9H9-FQcKFFAzucsG0LTTsLJioxjKN8HGymvS7imA/edit?slide=id.g3310910037d_0_277#slide=id.g3310910037d_0_277 6
7. CRAIOの概念 Chatbots: しゃべれる ✅ ChatGPT 3.5あたりで完成 Reasoners: 論理的思考ができる ✅ Deep Researchあたりで完成 Agents: 自発的に行動できる　 ← いまここ Innovators: まだない知を発見する Organizations: 組織を作ってすごいことする https://docs.google.com/presentation/d/1nXF9H9-FQcKFFAzucsG0LTTsLJioxjKN8HGymvS7imA/edit?slide=id.g3310910037d_0_277#slide=id.g3310910037d_0_277 7
8. Jules 仮装マシン上でリポジトリのクローンを作成し、プロンプトに基づいて変更してくれるエージェント オープンベータ！ https://blog.google/intl/ja-jp/google-io-2025/ 8
9. Jules | デモ https://qiita.com/Nozomuts/items/20ec1438cf478932201b 9
10. Jules | ⾃動プルリク https://qiita.com/Nozomuts/items/20ec1438cf478932201b 10
11. Gemini Diffusion Google Deepmindが出した拡散言語モデル ←??? 拡散⾔語モデルってなんぞや https://blog.google/intl/ja-jp/google-io-2025/ 11
12. 拡散⾔語モデルってなんぞや 現在主流なLLM→自己回帰型言語モデル 文章が長くなると、参照するコンテキストが長くなる(逐次的な生成) ↓ 精度が落ちていったり... https://www.skillupai.com/blog/tech/about-llm/ token 12
13. 拡散モデル 画像生成に使われているモデル (stable diffusion, DALLE2) https://note.com/it_navi/n/n54d94b1f77d1 13
14. Gemini Diffusion 画像⽣成に使われる拡散モデルをLLMに使ったモデル https://x.com/GOROman/status/1924966849286136270 1,479 tokens/sec ←!? https://note.com/it_navi/n/n54d94b1f77d1 14
15. Gemini Code Assist • IDE拡張で使える • Githubにインストールして、自動でコードレビューしてくれる Geminiはcontext windowが大きい(200M tokenまで拡張予定らしい???) 15
16. Stitch WebUIの自動設計AIツール Googleが買収したGalileoAIをGeminiベースで構築 見た方が早い https://stitch.withgoogle.com/ 16
17. NotebookLM 様々なソースをもとに検索、要約など、⾊々できるツール SUGOI！！！ https://notebooklm.google.com/ 17
18. NotebookLM Q: 何がすごいの? https://notebooklm.google.com/ 18
19. NotebookLM Q: 何がすごいの? A: 様々なソースをもとに検索、要約など、⾊々できるツール ここ LLMの弱点の⼀つ ナレッジカットオフがあるから https://notebooklm.google.com/ 19
20. NotebookLM ナレッジカットオフとは... モデルが学習したデータの最終収集日 ↓ 以降のことは聞かれても答えられない 他: 社外秘の情報とか 従来法: RAGを使って解決(?) https://notebooklm.google.com/ 20
21. RAG概要 https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2403/13/news035.html 21 ここにEmbeddingした データを保存 (めんどい) これでナレッジカットオフ後のデータ を⽤いた回答ができる(がんばれば)
22. NotebookLM ドキュメント、動画、webサイト、などなど様々な情報ソースを 簡単にまとめて参照できるLLMが利⽤できる NotebookLM (Google) https://notebooklm.google.com/ 22
23. 注意点 規約・設定・ポリシーを読もう！！！ https://notebooklm.google.com/ 23
24. 注意点 https://www.ibm.com/jp-ja/topics/prompt-injection 24
25. 注意点 • データ学習ありのモデルに、重要な情報をプロンプトに入れない • ダミーデータを使う • 追加学習をしない設定か調べる https://notebooklm.google.com/ 25