どんなシステムでも導入してしばらく経つと、パフォーマンスを最適化したくなってきますよね。もちろんBigQueryも例外ではありません。DWHのチューニングというと、SQLを書き換えたり、テーブルを非正規化したりして性能を改善するのが最初に思いつくかもしれませんが、正直、少し面倒です。幸いなことに、BigQueryにはSQLもテーブルスキーマもそのままに、クエリのパフォーマンスを向上させるテクニックがいくつかあります。この記事では、そんな便利な機能を紹介していきます。あまり知られていない機能も多いので、この機会に皆さんの環境でも適用できないかぜひ検討ください。 Advanced R...

はじめに次の記事では、LLOMps の第一歩となる、プロンプトの管理について、Google Cloud で提供されているツールを交えながら説明しました。【生成 AI 時代の LLMOps】プロンプト管理編今回の記事は、モデル マイグレーション編です。今日のモデルのアップデートに追従するために必要な考え方、ツールについてご紹介します。 モデルのライフサイクル皆様は今使っている生成 AI モデルがいつまで使えるかご存知でしょうか。アプリケーションとしての生成 AI とは異なり、生成 AI モデルのアップデートはそれを使うエンジニア、組織にとって非常に重要なニュースです。...

はじめに今日の大規模言語モデル、生成 AI の性能の進化により、モデルの多様化、バージョンアップは日々増すばかりです。機械学習モデルによって解くことのできるタスクが増えることで、ビジネスの可能性が拡がっていることは疑いようがありません。しかし技術の多様性や複雑性がますことは、使用するユーザにとって「何を使うべきか？」「今使っているものは最適なのか？」という疑問が拭えません。また、より高性能なモデルを提供するために、モデルのライフサイクルも短くなってきました。今お使いのモデル（バージョン）がいつまで提供されるか、ご存じでしょうか。DevOps、MLOps という考え方も定着してきま...

TL;DRDWS Flex-Start の新料金プラン (新 SKUs) により、Vertex AI で利用可能な Google Cloud のハイエンド GPU を搭載したアクセラレータ最適化 VM が、オンデマンドの最大約半額で利用可能になりました。AI 開発者にとっては、これまで高価で手が出しにくかった、パワフルなハイエンド GPU を利用した学習や推論をより気軽に試せるようになりました。本記事では、Vertex AI Model Garden 経由で利用可能な Gemma 3 を利用して、実際に Vertex AI の Custom Training と Online ...

概要AlloyDB for PostgreSQLではQuery Insightsという機能があり、実行されたクエリの統計やサンプリングされた実行計画を閲覧することが可能です。本稿では、CLI上で行うEXPLAIN ANALYZEで確認が出来るクエリプランと比較しつつ、それらが実際どのようにQuery Insights上で見えるのかについて、いくつかのケースをサンプルに解説したいと思います。 前提Query Insightsとは、以下のページにて解説されているAlloy DBで実行されたクエリについて、その統計情報やサンプリングされた実行計画を閲覧出来るものです。https...

!2025/09/11 追記Agent Engine が async streaming に対応したので、必要なパッケージのバージョン、および、コードをアップデートしました。 はじめに下記の記事では、「ネット記事の作成業務」を例とした、マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを解説しました。マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを紐解くこの中で、リモート環境にデプロイしたエージェントを A2A で利用する方法として、次の図のアーキテクチャーを紹介しました。この記事では、この環境を実際に構築する手順を紹介します。A2A リモートエージェントによるマルチエー...

はじめに2025年8月5日〜6日に開催された Google Cloud Next Tokyo のブレークアウトセッションで、図のようなマルチエージェントシステムのデモを紹介しました。これに対して、予想外に反響が大きく、詳しいアーキテクチャーを知りたいという問い合わせを多数の方からいただきました。そこでこの記事では、このデモシステムのアーキテクチャー設計を例にして、ADK による実装例とあわせてマルチエージェント設計の基本を紹介します。マルチエージェントシステムのデモ構成 デモの内容このデモでは、「ネット記事の作成業務」を例としています。Gemini に「記事を書いて！」と...

本日 (2025年8月5日) 、Colab Enterprise ならびに BigQuery Studio の Notebook から、Data Science Agent (DSA) をプレビューで利用できるようになりました。Data Science Agent を使うと、一連のデータ分析作業を Notebook 上で自律的に行ってくれます。Gemini CLI によるコーディングを Vibe Coding というならば、これは Vibe Data Science と命名できるでしょうか？それでは Data Science Agent により何が実現できるのか、実際にみていきまし...

はじめにCloud Pub/Sub はスケーラブルなメッセージキューですが、キューを流れるメッセージの加工はキューの外部で行う必要がありました。例えば Cloud Dataflow を使ったり VM やコンテナの上で独自のデータ加工アプリを動かしたりする方法が挙げられます。確かに Dataflow は多機能でスケール性に優れたサービスですが、ちょっとしたメッセージの加工に使うのは大がかりに感じられることもあるかと思います。このような場合に手軽に利用できるのが2025年6月に出た Single Message Transform (SMT) です。SMT を使うと Pub/Sub の...

tl;drBigQueryのLOAD DATAが強化。タイムゾーン/日時形式の変換、複数NULL値の対応、CSVの列名マッチングがSQLだけで可能になりました。BigQueryをお使いの皆さん、こんにちは！BigQueryへデータを投入する際、ソースデータの形式が多種多様で頭を悩ませた経験はありませんか？ これまでは、日時のフォーマットを変換したり、NULL値を整形したりするために、Dataflowなどで前処理パイプラインを組む必要があり、余計なコストと複雑さが課題でした。そんな悩みを解決する、待望のアップデートのお知らせです！🎉この度、BigQueryのデータロー...

はじめにTechnical Solutions Engineer の Kakeru です。 今回、Kubecon + CloudNativeCon Japan 2025 にて Safeguarding Your Applications Achieving Zero Downtime During Kubernetes Upgradesというタイトルで講演いたしました。セッションでは、我々が普段サポートする Google Kubernetes Engine (GKE) に限定されない一般的な Kubernetes において、アップグレード時にゼロダウンタイムを実現するための方法に...

はじめに：データ基盤、AIエージェントにとって「輝いて」ますか？生成AIとAIエージェントの登場は、ビジネスの景色を一変させました。誰もが、自社のデータを使って革新的なAIアプリケーションを構築したいと考えています。しかし、ここで一つの大きな壁に直面します。「我々のデータ基盤は、本当に生成AI・AIエージェント時代に対応できているのだろうか？」これまで可視化・分析のために最適化されてきたデータ基盤は、残念ながら生成AIにとって必ずしも「最適な」データではありません。データがただそこにあるだけでは、生成AI時代の競争優位性は築けません。データが自ら価値を語り、アクションを促す、...

はじめにこんにちは、Google Cloud のアプリケーションモダナイゼーションスペシャリストの関本です。「こんなアプリが欲しいわあ、せや作ったろ」 という気持ち(ノリ、Vibes)から AI エージェントを活用してさっとコーディングを始める――そんな未来の開発スタイルを体現する、エージェントベースの開発ツールが今、大きな注目を集めていますよね！Vibe Coding とか Agentic Coding というキーワードを耳にしている方も多いと思います。また、これを読まれている方の多くは、おそらく何かしらのツールを使ったことがある人がほとんどではないでしょうか。この強力な機能...

先日開催された Google Cloud 主催の「DataCloud & AI Summit」にて、「生成 AI が拓くデータ活用の新境地：Google Cloud の「データ エージェント」とは？」というテーマでお話しさせていただきました。本記事では、そのセッションでお伝えした内容を、特にデータ基盤アーキテクチャの観点から深掘りしてご紹介したいと思います。セッションの動画はこちらから、資料はこちらから確認が可能です。 データ活用の「今」にある課題多くの企業がデータ活用に取り組んでいますが、その道のりは平坦ではありません。セッションの冒頭で、私はデータ活用の普遍的な課...

はじめに下記の記事では、ADK のサブエージェント機能を利用したアーキテクチャーを紹介しましたが、この中で「サブエージェント」と「Agent as a Tool」の違いを比較しました。【マルチエージェント徹底入門】Agent Development Kit ではじめるマルチエージェント開発まず、ADK のサブエージェントを用いると、次のように、会話の流れに応じてユーザーと会話するエージェントが自動的に切り替わります。ここでは、テラスガイドがメインのエージェント（ルートエージェント）で、とばりちゃんがサブエージェントになります。サブエージェントを用いた会話の例一方、本来...

はじめにあなたのチームにも、大切にしている独自のコーディングスタイルや共通ライブラリ、いわば “秘伝のタレ” と呼べるような特別なノウハウがありませんか？そうしたチーム固有の 貴重な開発資産 を Gemini にしっかりと “継承” させ、AI による開発支援のポテンシャルを最大限引き出す機能 が、Gemini Code Asssit の Code Customization です。本記事は、Code Customization 機能の基本設定から具体的な活用方法まで、手順を追って解説しています。Gemini Code Assist の導入を検討されている方から、既に利用していて...

!2025/04/28 追記Agent Engine にデプロイする際に GcsArtifactService を使用するワークアラウンドを更新しました。2025/05/18 追記アーティファクトを操作する処理は await が必要なため、ツールとして使用する関数を async に変更しました。（内部で非同期処理を行わないツール関数は async にしなくても動作しますが、ツール関数はすべて async にすることが推奨されます。）2025/06/07 追記ADK のバージョンを 1.2.1 にアップデートしました。2025/06/20 追記ADK のバージョンを 1.4...

!2025/06/07 追記ADK のバージョンを 1.2.1 にアップデートしました。2025/06/20 追記ADK のバージョンを 1.4.1 にアップデートしました。 はじめに次の 2 つの記事では、ADK で会話型エージェントを作る基本的な方法、そして、マルチエージェントの基本となるアーキテクチャーを学びました。この後の説明では、これらの記事で説明した用語が登場するので、まずはこれらの記事に目を通しておくことをお勧めします。【超速報】Agent Development Kit で会話型エージェントを作成する【マルチエージェント徹底入門】Agent D...

!2025/06/07 追記ADK のバージョンを 1.2.1 にアップデートしました。2025/06/20 追記ADK のバージョンを 1.4.1 にアップデートしました。 はじめにAgent Development Kit（ADK）には、複数のエージェントが連携するマルチエージェントを手軽に実装する機能があります。ただし、マルチエージェントを利用する際は、ユースケースに応じて、「複数のエージェントがどのように役割分担するのか」というシステム構成、言い換えると、マルチエージェントのアーキテクチャーを適切に選択する必要があります。この記事では、ADK が提供する「サブエ...

!2025/04/18 追記Agent Engine にデプロイする方法を追記しました。また、それに合わせてコードの構成を一部変更しました。2025/04/21 追記RemoteApp クラスの stream() メソッドにリトライ処理を追加しました。2025/05/19 追記ADK のバージョンを 0.5.0 に固定しました。2025/06/07 追記ADK のバージョンを 1.2.1 にアップデートしました。2025/06/20 追記ADK のバージョンを 1.4.1 にアップデートしました。 はじめにAgent Development Kit (ADK)...