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FURYU Tech Blog - フリュー株式会社•6時間前

【GCP】Vertex AI × Gemini × BigQueryでレポーティング自動化

みなさまこんにちは。 プリ・ピクトリンクのデータ分析業務をしている堀江です。データ分析チームは毎週・毎月、事業のKPIレポートを作成して全体に発信しているのですが、プロのめんどくさがり屋の私としては「見るデータは毎回ほぼ同じだし、作るのもそれなりに手間だし、もうAIがやってくんないかな〜」と思っていたので、実際に試してみました。GCPのサービスを使ってシンプルな構成で実現できたので、今回は仕組みや工夫したポイント、やってみた感想を紹介します。 最終成果イメージ 全体構成 コード（シンプルな例） 工夫したポイント レポーティングの評価、どうする？ この構成の良かったところ さいごに 最終成果イメ…

#Google Cloud#Gemini 2.5 Pro#データ分析

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決算データ倉庫•20日前

#781 クラウドエース株式会社 第9期決算 当期純利益 ▲190百万円

Google Cloud に特化した国内トップクラスのクラウドインテグレーターとして、企業のDXを強力に推進するクラウドエース株式会社の第9期の決算公告（令和6年12月31日現在）が掲載されましたので、その概要をピックアップし、事業内容と合わせて考察します。 20241231_9_クラウドエース決算 第9期 決算のポイント（単位：百万円）資産合計: 5,917百万円 (約59.2億円)負債合計: 5,584百万円 (約55.8億円)純資産合計: 332百万円 (約3.3億円)当期純損失: 190百万円 (約1.9億円) 今回の決算では、当期純損失として190百万円（約1.9億円）が計上されま…

#決算#Google Cloud#導入#運用サポート#クラウドインテグレーター#DX#生成AI
Studyplus Engineering Blog•1ヶ月前

スタディプラスを支えるインフラ技術(2025年)

こんにちは、SREグループの水口です。 毎年恒例になっていた「スタディプラスを支えるインフラ技術」は2021年版の更新から3年経過してしまいました。この期間で、社内インフラは大きく進化し、特にコンテナ化への移行や運用効率の向上、セキュリティ強化など、多くの改善を実現しました。この記事では、現在のスタディプラスのインフラ技術と2025年までに何をしていたか書きました。良ければご一読ください。 昨年までの記事はこちらです。 tech.studyplus.co.jp tech.studyplus.co.jp tech.studyplus.co.jp はじめに 技術スタックの全体像 AWS コンテナ・…

#アーキテクチャ#Amazon Web Services#Google Cloud
Tech 1 Blog•1ヶ月前

メディア生成ツール Veo3、Image4、Flow

こんにちは、Takaです。 今日は、メディア生成ツールについて投稿します。 先日、Googleが提供している動画生成ツール Veo3、画像生成ツール Imagen4 が発表されました。さらには、Veo、Imagen、Geminiを統合したAI映像作成ツール Flowも発表されました。 Veo3は、Veo2の品質を向上しただけでなく、なんと動画に音声をつけることを実現しています。日本でも一般公開されているので、是非使ってみてください。 これ生成した動画なのですか？実録ではなくて？恐ろしい世の中です・・・・。 youtu.be Image4は、最大 2K 解像度の画像を生成できるらしいですよ。解像…

#IT#システム#Google Cloud#生成AI#Veo#Imagen#Flow
polar3130’s blog•2ヶ月前

Vertex AI SDK と Gen AI SDK のレスポンスモデルの違い

Python で書いた AI アプリケーションを Vertex AI SDK から Gen AI SDK に移行する際に得たちょっとした気付きですが、Gen AI SDK の Pydantic ベースのレスポンスモデル (GenerateContentResponse) を採用しており、model_dump() や model_dump_json() によるシリアライズが可能です。 そもそも、Gemini API を使うための SDK が公式から複数出ている状況が知らない人には分かりづらいと思いますので簡単にですが背景から説明したいと思います。 現状、Gemini は大別して 2 つの API…

#Google Cloud#Vertex AI#gemini
JBS Tech Blog•2ヶ月前

GCP Model Garden にIAMを使用して認証する

GCP (Google Cloud Platform) を利用して高度なAIモデルを活用する際には、IAM (アイデンティティとアクセス管理) を適切に構成することが不可欠です。 この記事では、GCPのModel Garden APIを使用する際に、IAMを通じた効率的な認証手法を具体例を交えて紹介します。 概要 Model Garden 前提 IAMの設定＆アクセストークンの発行 ユーザー認証 認証情報の作成 アクセストークンの発行 サービスアカウント認証 サービスアカウント作成 秘密鍵を発行 プログラムから秘密鍵をロード Model Gardenへの接続 おわりに 概要 IAMは、安全なア…

#Google Cloud#gemini#大規模言語モデル#IAM
JBS Tech Blog•2ヶ月前

GCPでGeminiを使用するチャットエンドポイントを作成する

GCPではGeminiを使用するためのAPIが提供されており、それをカスタムしてチャットエンドポイントとして提供することができます。 本記事では、Pythonでコーディングを行い、ユーザーからのチャットに対してあらかじめ定義したシステムプロンプトを基に回答生成するエンドポイントの作成手順を示します。 前準備 Google Cloud CLIのインストール Python環境の準備 シークレットの格納 APIキーの取得 Secret Managerへの格納 トークンの発行 サービスアカウントの作成 Google OAuth 2.0トークンの取得 作業手順 コーディング パッケージの準備 関数のデプ…

#GCP#gemini#Google Cloud#Python#大規模言語モデル
Tech 1 Blog•2ヶ月前

Google 生成AI Gemini 2.5 Flash

こんにちは、Takaです。 色んな会社が、生成AIを次々と発表していて、よくわからん。 そんなお悩みわかります。私も日々同じ思いですが、少しでも助けになればと思い、今回は Gemini 2.5 Flashについて簡単に書いてみます。 Google が展開する Geminiは、最新版として Gemini 2.5 Pro と Gemini 2.5 Flash を公開しています。 簡単に言うと、Gemini 2.5 Proは、非常に高性能で、高品質。最大 200万トークン（GA時予定）と膨大な入力データに対応でき、コーディング能力も大幅に向上したモデルです。 Gemini 2.5 Flash は、速…

#IT#システム#クラウド#Google Cloud#生成AI
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Cloud Service Mesh for Cloud Run で実現する PR 環境

この記事では、Cloud Service Mesh for Cloud Run を利用して PR 環境を構築する方法について紹介します。 背景・概要 newmo ではトランクベース開発を行なっているため、開発環境での動作確認は main branch (trunk) に merge されていることが前提になっています。 そのため現状では、手軽に開発環境で API の動作確認ができなかったり、動作検証が十分でないコードが main branch に merge されてしまう課題があります。CI での test 実行などにより一定品質は担保していますが 、PR 環境 (GitHub の Pull …

#Google Cloud#CloudRun