【8/11~18】GCPブログまとめ〜AIエージェントとデータ活用〜

今週の重要ニュース TOP5

1. BoxがGemini Embeddings 2でマルチモーダルAIエージェントを解き放つ
   BoxがGemini Embeddings 2を活用し、文書だけでなく画像や動画も理解するマルチモーダルAIエージェントを企業向けに提供。RAGの次なる進化を示します。
   https://cloud.google.com/blog/topics/partners/box-ai-agents-gemini-embeddings-multimodal-enterprise-ai/

2. エージェント型ソースコードレビューで敵対的AIの一歩先へ
   敵対的AIによるデータ窃盗や恐喝のリスクに対し、AIエージェントがソースコードをレビューし脆弱性を迅速に特定するセキュリティソリューションを紹介します。
   https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/staying-ahead-of-adversarial-ai-through-agentic-source-code-review/

3. 自動運転ガバナンスでデータ統制を加速
   煩雑なデータガバナンス作業を自動化する「Governance Agent project」を紹介。データリネージを活用し、より信頼性の高いデータ運用を実現します。
   https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/governance-on-autopilot-automate-data-governance-with-lineage/

4. 信頼できるエージェント型ワークロードのためのBigQuery Graphsとメジャーの活用
   AIエージェントが正確な洞察を得るために、BigQuery Graphsが提供する関係性情報とガバナンスされたメジャーを組み合わせ、より信頼性の高い意思決定を支援します。
   https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigquery-graphs-with-measures-for-trusted-agentic-workloads/

5. Google Dataflowで費用対効果の高い高スループットGen AIワークフローを構築
   ストリーミングパイプラインに生成AIエージェントを統合し、顧客サポートなどのリアルタイムワークフローを動的に適応させる方法を解説します。
   https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/cost-effective-genai-workflows-in-google-dataflow/

各トピック詳細

自動運転ガバナンスでデータ統制を加速

データガバナンスは多くの企業にとって課題ですが、Google Cloud Knowledge Catalog, BigQuery, 列レベルリネージを基盤とする「Governance Agent project」はこれを自動化します。このプロジェクトは、上流で文書化されたテーブル情報に基づき、メタデータが不足している既存のテーブルの情報を自動補完。これにより、データ利用者がデータの意味や安全性について問い合わせる手間を省き、データチームが信頼できるデータを効率的に利用できるよう支援します。
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/governance-on-autopilot-automate-data-governance-with-lineage/

Google Dataflowで費用対効果の高い高スループットGen AIワークフローを構築

現代の企業においてリアルタイムストリーミングパイプラインは運用の中核を担いますが、その処理ロジックは静的であることが課題でした。本記事では、Google Dataflowに生成AIエージェントを統合することで、ストリーミングワークフローが動的に計画を構築し、データベースを照会し、状況に応じて是正措置をトリガーする適応型実行が可能になることを解説。顧客からの問い合わせに対して、単なるログ記録だけでなく、状況に応じた動的な対応を自動化する例などを挙げ、より賢いリアルタイムデータ処理の実現を提案します。
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/cost-effective-genai-workflows-in-google-dataflow/

BoxがGemini Embeddings 2でマルチモーダルAIエージェントを解き放つ

Boxは、企業コンテンツ管理において、Gemini Embeddings 2を活用することで、マルチモーダルAIエージェントの新たな可能性を切り開いています。これまでテキストベースのRAG（Retrieval Augmented Generation）が主流でしたが、この進化により、画像や動画、音声といった非構造化データもAIが理解できるようになります。これにより、M&Aのデューデリジェンス文書、臨床試験プロトコル、設計図面など、企業内の膨大な情報をより深く、多角的に検索・分析することが可能となり、多様なビジネスユースケースでAIの能力が飛躍的に向上します。
https://cloud.google.com/blog/topics/partners/box-ai-agents-gemini-embeddings-multimodal-enterprise-ai/

エージェント型ソースコードレビューで敵対的AIの一歩先へ

敵対的AIの進化は、ソースコードの脆弱性を悪用したデータ窃盗や恐喝のリスクを増大させています。この脅威に対抗するため、Google Cloudは「Agentic Vulnerability Discovery Harness (AVDH)」を紹介。これは、AIモデルと人間の専門知識を組み合わせたエージェント型のアプローチで、ソースコードの分析プロセスを構造化し、脆弱性を迅速かつ効果的に特定します。これにより、防御側が攻撃者よりも早く対策を講じることが可能になり、企業のセキュリティ体制を強化します。
https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/staying-ahead-of-adversarial-ai-through-agentic-source-code-review/

金融サービスにおけるエージェント型AIでの運用回復力の構築

金融機関にとって、運用回復力は規制当局や顧客からの高い期待に応える上で不可欠です。EUのDORA（Digital Operational Resiliency Act）のような規制強化は、この要求をさらに厳格にしています。本記事では、ドイツ銀行が開発したAI搭載のエージェント型回復力プラットフォームを紹介。このプラットフォームは、従来の規制対応のための手動訓練を、文脈を認識しエビデンスを生成できる自動化されたシミュレーションに変換し、大規模な運用回復力の向上を実現しています。
https://cloud.google.com/blog/topics/financial-services/building-operational-resilience-with-agentic-ai-in-financial-services/

信頼できるエージェント型ワークロードのためのBigQuery Graphsとメジャーの活用

AIエージェントが自律的に動作するワークロードでは、生のテーブルデータを直接使用すると不正確な洞察を導き出すリスクがあります。BigQuery Graphsは、企業が物理世界でどのように相互接続されているか、ビジネスエンティティ間の関係性を表現することでこの課題を解決します。プレビュー機能であるBigQuery Graphのメジャーサポートにより、ガバナンスされた指標と関係性マッピングを統合。これにより、AIエージェントがグラフにキャプチャされた複雑な依存関係を正確に推論し、より信頼性の高い運用上の意思決定を支援します。
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigquery-graphs-with-measures-for-trusted-agentic-workloads/

今週もGoogle Cloudの最新情報で、皆様のビジネスがさらに加速することを願っています！