概要

2日目の基調講演では、クラウドを活用するエンジニア・開発者の環境が、AIやその他サービスによってどのように変化するのか、その最新のアップデートをお届けします。また、スタートアップからエンタープライズまで、業界をリードする企業からゲストスピーカーをお招きし、その実践方法と成果をお話いただきます。

所感

Google Cloud Next Tokyo ’23、2日目がスタートしました。

２日目の基調講演は、1日目よりもより生成AI活用のリアリティが感じられました。
もちろん、AI開発や機械学習に最適化されたインフラの紹介もありましたが、
特に印象深かったのは、非構造化データと構造化データを合わせた分析。

非構造化データを活用するには、現状かなりの労力が必要ですが、
生成AIを活用することで圧倒的に楽になるので、分析に役立てられてなかったケースにおいては、革命的なのでは、と感じたし、役立てるべきだと思いました。

特に、BigQueryにおいて、プロンプトを混ぜたクエリーや、そもそもクエリー自体をDuetAIを使って作ったり、
分析時においてかなり強力な機能になるなと思いました。

デジタルネイティブな世界を作っていくためには、
システムの民主化が重要になってきます。

エンジニアなど一部の人しか触れない、という状況をAIが変える。

エンジニアとしては穏やかでいられない話でもありますが（笑）
僕らはその中でどのように生成AIのある世界で生きていくのか、必要なスキルとはなんなのか、
そういったことも考えさせられました。

こうして2日目が始まったわけですが、
GCPが提供する、vertexAIとDuetAIを中心とした生成AIのお話や、
各社がなぜGCPを採用するのか、その安定性と信頼性のお話、
そしてマルチクラウド対応への取り組みなどなど、2日目も盛りだくさんで楽しみです。

内容メモ

新しいクラウドの活用、開発体験を提供する

googleは25周年年

G25gle
最初は普通のPCで構築されたGoogle
- データ移動は物理的な移動
2003年　Borg → K8sとして一般公開
独自の負荷分散の仕組み　→ Maglevs

モダンインフラ最新情報

API oputemizeインフラ

TPU v5e
A3Vms GPU搭載スーパーコンピュータ
G2Vm L4GPU

機械学習のための様々なインスタンスを提供
Trancfer appliance オンプレミスへデータを移行

modan enterproce workload

９０%以上がコンテナ化される予想
最初の一歩としてcloud run、GKE
- cloud runサイドカー

Reliable and scalable infra

CシリーズVMファミリーを拡大
Titaniumによるオフロード
前世代から2倍のパフォーマンスを誇るブロックストレージ

Cross cloud network

GCPと他のネットワークを繋ぐ

オープン
- 必要な分カスタマイズ
安全
最適
- SLA99.99%
- ハイブリット、マルチクラウドでも高品詞で安全なネットワークを構築

カプコンの事例井上さん

ストリートファイター６

2024/6月にスタート
ファンが固定化されていることが課題
ゲームの遊ばれ方が変化
- アーケードだけではない
全ての人に手に取ってもらえるように
多様性を実現
ワンボタンで技が出せる
- 駆け引きを楽しむ
自身のアバターで世界に入り込むモード
バトルハブ
仮想空間のゲームセンター
3日で１００万ユーザー
GCPが活用されている
プラネットスケールのクラウド

クロスプレイの実現

世界中でリアルタイムで参加する必要がある

クオリティの進化　= 開発費の増加
GCPでの開発運用を実現

品質を上げつつコストを下げる

おもしろさへ再投資
テクノロジーなど、全ては面白さのために

北國FHDの事例

1943年に生まれた地方銀行

LIFE+　アプリのリリース
ノルマ営業を廃止
ITへの取り組み
- ATMの社内開発
- 銀行システムのクラウド
- 日本で初m勘定系をフルクラウドに
- マルチクラウド

デジタル先進地域にしたい

超ミッションクリティカルなルシステム

一つのクラウドに依存できない
フロントシステムの生産性と同等の生産性
マルチクラウド活用
コンテナ化とjava化
AzureとGCP

なぜGCP?

安定性
- 全面障害の発生率が低い
- Cross-cloud interconnect
コンテナ技術における実績
- 大規模かつ効率益な運用
- GKE
カルチャー面、DNSの親和性
- Googeマインドの研修を受けて感じた

非構造化データのLLM活用

Data&AI

構造化、非構造化を併せて活用する

コールセンターの会話データ

大量の音声データがあり、拾いきれない問題
Bigqueryから簡単にテキスト化
さらにPaLMを活用
クエリの中にプロンプトを混ぜて、データ抽出と分析を同時に行う
心情サマリーと、原因を抽出、分類
BIツールを活用することで、分析、意思決定の材料に
AIレイクハウスの力で進化を引き出す

BigQuery Stsio

pythonでの前処理
機械学習を直接行える

DuetAI

レポートの自動生成
２０２４年中に日本語対応予定
データ基盤の将来はナレッジ基盤へ

TBSの活用事例

Google Workspaceを利用
- 9250アカウント、3.64TB

背景

コロナ
大容量のファイル共有が目的
業務改善の目的でMeetの普及
クラウドよりもオンプレが安全という意識もあった
- 効率化を図る上でグループウェアの導入

変化

２７社、系列局へ普及
JNN全体で資料共有
各社のセキュリティポリシー

これから

各社の悩み
- AppSheetの活用・共有で、同じ悩みを解決
- スクラッチ開発からの移行
- SaaS製品の導入もありつつ、AppSheetへ
- ノーコードでの市民開発

非エンジニアが開発し、業務のDX化

新人研修でハンズオンを実施
→早々に開発がおこなわれた

AppSheetハッカソン

スタートアップ支援

ダイバーシティの推進

資金
- GCPクレジットを付与
技術
- トレーニング
ビジネル面でのサポート
- コミュニティ
- メンターシップ
- アクセラレータ
- イベント
startUps Campas　Tokyoがオープン

LUUPの事例

電動モビリティのシェアリングサービス
町じゅうを駅前化するインフラをつくる

必要な要素

ポート(車両置き場)増やす
モビリティの種類を増やす
安定性、信頼性の確保

GCPに求めるもの

可溶性
安定性
スケラービリティ
スモールコストでのスタート

FireBaseの利用
→柔軟にリリース時期からの逆算で開発がおこなえるた

クロージング

2024/8/1、２に次回開催予定

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