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、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、既に利用していてさらにチームに Gemini の開発支援を...

!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。 はじめに次の 3 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を含めたアーキテクチャーについて学びました。【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 Development Kit ではじめるマルチエージェント開発【マルチモーダル対応エージェント】Agent Development...

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 Development Kit ではじめるマルチエージェント開発今回の記事では、次のステップとして、画像ファイルなどのマルチメディアを取り扱うエージェントを作成します。Gemini ...

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「サブエージェント（Subagent）」と「エージェント・アズ・ア・ツール（Agent-as-a-Tool）」の機能比較を通して、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す。 ...

!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。 はじめにAgent Development Kit (ADK) が GitHub のリポジトリで公開されました。これは、会話型の LLM エージェントを作成するためのフレームワークで、複数の外部ツールを使い分けたり、あるいは、複数のエージェントが協調動作するマルチエージェントが作成できます。特に、ADK の特徴として、会話...

!2025/04/07 追記前提パッケージのバージョン依存によって、Agent Engine へのデプロイが失敗するケースが発見されたので、pydantic と typing-extensions のバージョンを固定するように本文内の手順を更新しました。 はじめに下記の記事では、Gemini API の Function Calling を利用して、外部ツールと連携した LLM Agent を実装する方法を解説しました。Gemini API の Function Calling 機能で LLM Agent を実装するそこでは、下図のループを Python の whil...

こんにちは、Google Cloud カスタマーエンジニアの吉田です。AIアプリケーションの利用が拡大するにつれて、そのセキュリティと安全性を確保することが非常に重要になっています。そこで今回ご紹介するのが、様々なセキュリティや安全性のリスクに対して、LLMのプロンプトとレスポンスをスクリーニングすることで、AIアプリケーションのセキュリティと安全性を強化するために設計された、Google CloudのフルマネージドサービスであるModel Armorです。本記事では、Model Armorの主な機能をデモと合わせて解説します。 Model Armor とは？ フィルター...

Google Cloud Japan のRyuSAです💪Kubernetes は大変便利です。多くのコンテナを論理的にまとめてデプロイしたりノードのオートスケールのエコシステムが充実していたり、昨今のクラウドネイティブな環境においてなくてはならない存在です。しかし便利である一方その挙動は複雑です。Pod をデプロイするだけでも内部的には kube-scheduler や kubelet、containerd など複数のプロセスが関与し、トラブルシューティングするためには様々なログやステータスを確認しなくてはいけません。Kubernetes History Inspector は G...

こんにちは、カスタマーエンジニアの下門 (しもじょう) です。2024 年 9 月のリリースで、従来 GCE や GKE 経由でのみ利用可能であった Dynamic Workload Scheduler (以下 DWS) という仕組みが Vertex AI Training でも利用できるようになりました。そこで本記事では DWS on Vertex AI Training の概要をご紹介したあとに、実際に DWS を活用して NVIDIA H100 GPU を利用した Gemma 2 (27B) のファインチューニングジョブを実行する流れを解説いたします。!本記事では DWS ...

Bit reversal - ビット順反転とはタイトルには BigQuery とあるのにいきなり Spanner の話から始まります。Spanner には BIT_REVERSE という関数があります。これはビットの並び順を反転させるもので、たとえば Spanner 上で SELECT BIT_REVERSE(3, TRUE) をクエリすると、INT64 の 3 をビット列（2進数）で見たときに、最上位の符号ビット以外のビットの並び順を反転した値である 6917529027641081856 値が返ってきます。Spanner の BIT_REVERSE() 関数によるビット順反...

こんにちは。Google Cloud Supportの笠井です。Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 の25日目、最後の記事になります。最後の記事なのに少し地味ではありますが、本記事ではPersistent Disk(以下PD)のパフォーマンスについて、少し解説してみたいと思います。Google Compute Engineでは、PDのパフォーマンスはIOPSとスループットという指標によって測られます。本記事ではこれらのパフォーマンスについて、改めておさらいしてみたいと思います。 PDの種類PDの種類は、こちらに記載されているように...

Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 Gemini 特集版 25 日目です。こんにちは、カスタマーエンジニアの下門 (しもじょう) です。2024 年は RAG (Retrieval-Augmented Generation) が非常に盛り上がりましたが、そんな年の締めくくりに Vertex AI の RAG Engine というサービスが GA (正式版) になりましたので RAG Engine + Gemini API を利用して簡単に RAG を構成する方法を紹介いたします。!本記事の執筆時点で GA となっているのは us-cen...

この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 (Gemini編) の12/24の記事です。こんにちは！Google Cloud の Customer Engineer の Noriko です。とうとうクリスマスイブですね！今日明日はサンタトラッカーでサンタの位置をチェックしながら、ぜひこちらの記事も読んでみてください！本日は AppSheet の管理画面についてご紹介をしていきたいと思います✈️ この記事を読んで欲しい人Google Workspace に付帯している AppSheet を組織全体で使っている組織内のどのユーザ...

Spanner のベンチマークツール machmeter を徹底解説！ ~ 導入から負荷テスト、スケールまで ~この記事では、Spannerのパフォーマンスを簡単に評価できるツール machmeter を使い、負荷テストの方法を解説します。Spanner は、Google Cloud が提供する、大規模スケールに対応した NewSQL データベースです。その圧倒的なスケーラビリティと可用性から、ミッションクリティカルなシステムに採用されています。しかし、Spanner のスケールを試そうと思っても、実際に負荷をかけた状態での挙動を確認するのは、なかなか大変な作業です。負荷生成...

本記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 の [Gemini特集版] 24 日目の記事です。皆様、いかがお過ごしでしょうか？Google Cloud カスタマーエンジニアの山中です。（パートナーエンジニアからカスタマーエンジニアにロールチェンジしました）本記事では先日12/12早朝にアナウンスがありました Gemini 2.0 Flash で利用できるようになったオブジェクトの境界検知についてご紹介します。 Gemini 2.0 とはGemini 2.0 は Google が先日アナウンスした最新のモデルです。詳細は公式ブログ...

Google Cloud で Chrome Remote Desktop を活用！セキュアな X デスクトップ環境を構築しよう tl;drGoogle Cloud の管理に便利な Linux GUI デスクトップ環境の構築方法をご案内Cloud Shell では対応できない、X 環境が必要なアプリケーションの実行や VPC 内のブラウザ アクセス環境として活用可能途中で接続を切っても、ログインセッションは残るので、長時間実行処理の実行環境としても活躍デスクトップへは Google アカウントによるログインが必要なので、VNC を利用するセキュリティリスクを回避。要塞ホ...

Google シートへ Gemini のカスタム AI 関数を組み込むGoogle シートでも、生成 AI Gemini の組み込み が急ピッチで進んでいます。先日多数の Blog の評価を行う機会があった際には、Google シートと Gemini の組み合わせで、かなり効率的に評価を行うことが出来ました。当時は GAS を利用して、力技で対応したのですが、関数として Gemini を呼び出せるようにすれば、もっと効率的な利用が出来るようになるかと思いました。残念ながら Google シートではまだそのような関数の提供はされていないのですが、公式な提供まで待てないという方の...

この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 (Gemini編) の21日目の記事です。LangGraph と Vertex AI の新しい Gemini API を組み合わせて、Gemini 2.0でAIエージェントを構築する方法を紹介します。今回は、通貨 API からリアルタイムおよび過去の為替レートを取得し、データの正確性を検証し、分析結果をまとめたレポートを生成するプロセスを自動化するエージェントを作成します。 なぜ LangGraph を使うのか？LangGraph は、複雑な AI アプリケーションを構築するための強力な...

tl;drControlled Generationは、生成 AI モデルの出力が常に特定のスキーマに準拠するよう保証する機能後続の処理が特定の形式（JSON型）を前提としている場合に利用できる（ex: 既存のシステムの一部置き換え）文字列や数値などの基本的な型から、enum（特定の文字列）型など柔軟に対応説明が不要でどのように動かすのかを見たい方はこちら はじめにみなさん、こんにちは。Google Cloud パートナーエンジニアの Sho です。この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 Gemini 編の ...

tl;drGemini 2.0 Flash が登場、Gemini 1.5 Pro と同等か、1.5 Pro を超える性能と、Gemini 1.5 Flash と同等のスピードでレスポンスを返せるGemini 2.0 Flash を利用したチャットボットアプリを gradio というフレームワークを使って、Cloud Run でホスティングしてみたGemini 2.0 Flash は、動画、音声のストリーム入力が可能。Google AI Studio や、Vertex AI Studio で試すことができるGemini 2.0 Flash はまだ検証版であり、製品環境での利...