【Next Tokyo ’24】セッションのアーカイブ動画とスライドを公開中です。生成 AI を中心とした Google Cloud のアップデートや顧客事例をチェックしましょう。

データクラウド

数万社のお客様が Google のデータクラウドを使用してデータを統合し、画期的な AI と接続して革新的なエクスペリエンスを生み出しています。Google のデータクラウドは、これらの機能をエンタープライズ レベルの効率性、スケーラビリティ、セキュリティで提供します。この強力な組み合わせにより、組織はデータを価値に変換し、ROI を迅速に示すことができます。

すべてのデータを AI 用に準備する

新しい生成 AI 機能の急増により、企業とその顧客は新しい方法でアプリケーションやデータと連携できるようになりました。Google のデータクラウドを使用することで、組み込みの生成 AI 機能を使用して、BigQueryAlloyDB for PostgreSQLSpannerCloud SQL などの間で企業データを活用し、さまざまな組み込み機能を使用して AI/ML をデータに直接適用できます。また、Vertex AI と簡単に統合して、差別化された AI エクスペリエンスをさらに実現することもできます。Looker は、強力な組み込み機能を備えたカスタムデータ エクスペリエンスやデータアプリの構築に役立ち、会話型分析を使用してデータとチャットできる AI アシスタントを提供します。

統合データプラットフォームですべてのデータを管理

Google のデータクラウドは、BigQuery 上に構築された統合データ分析基盤を提供します。これにより、データを 1 か所に集約し、構造化データと非構造化データを AI と統合して、データ エステート全体で分析情報を迅速に提供します。また、データを移動またはコピーせずに、AlloyDB for PostgreSQLSpannerCloud SQLBigQuery フェデレーションを使用して運用データと分析データを統合することもできます。Google の統合データ プラットフォームでは、データ ライフサイクル全体を管理でき、組織内のさまざまなタイプのユーザーのセキュリティとガバナンスが容易になります。

AI 時代のデータ分析の最新のイノベーションと今後の展望について学びましょう
Google Cloud データベースについて詳しく説明します。また、AI を活用したアプリケーションの構築とデプロイの方法をどのようにして変革するかをご紹介します。

あらゆるデータをその場で実行

Google Data Cloud は、ワークロードがどこにあっても、最新のデータドリブン アプリケーションの構築をお手伝いします。オープンソースとオープン標準のサポートにより、要求の厳しいエンタープライズ ワークロードに対応する PostgreSQL 互換データベースである AlloyDB を使用して、アプリケーションの構築とモダナイズを行うことができます。また、クラウド、オンプレミス、さらにはデベロッパーのラップトップでも実行される AlloyDB Omni と、生成 AI アプリを構築するための統合機能セットである AlloyDB AI も提供しています。BigQuery Omni により、通常はデータ移行に伴う費用、セキュリティ リスク、ガバナンスの懸念なしに、複数のクラウドやオンプレミス環境のデータを活用し、一般的な SaaS アプリでそのデータにアクセスすることもできます。

ビジネスデータで AI を有効化

Google のデータクラウドは、運用データと分析データの両方を Vertex AI にシームレスに統合した AI 対応データ プラットフォームを提供します。BigQuery では、マルチモーダルな生成 AI を使用して、生成 AI モデルに分析を組み込み、構造化データと非構造化データを組み合わせて、リアルタイムの ML 推論を行うデータ パイプラインを構築できます。また、BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL などの間でのベクトル検索もサポートしています。生成 AI を企業の実体にグラウンディングするGemini in BigQuery により、常時稼働のインテリジェンスと自動化が提供されるため、AI シナリオの開発が簡単になり、データから分析情報を得るまでの流れを加速できます。Gemini in Databases は、開発、パフォーマンスの最適化、フリート管理からガバナンスや移行まで、データベースの移行のあらゆる側面にわたってデータベースの開発と管理を強化します。

Google Cloud の新しい生成 AI 機能の詳細

Google Cloud AI でまったく新しい世界が到来

オープンな文化、データドリブンな意思決定、費用の予測可能性に基づいて構築された Google Cloud は、現在および将来にわたってファンとともに成長を促進するイノベーションを MLB に提供していきます。

インタラクティブなサイトをご覧になり、MLB が Google AI と Google Data Cloud を活用してエクスペリエンスを強化している様子をご覧ください。

Priceline のロゴ
BigQuery は、AI のための強固なデータ基盤を提供してくれました。データは必要な場所にぴったりでした。ホテル情報、マーケティング コンテンツ、カスタマー サービスのチャットなどから数百万もの顧客データポイントを接続し、ビジネスデータを使用して LLM を根拠づけることができました。

Priceline、データ担当ディレクター、Allie Surina Dixon 氏

Priceline の事例紹介を読む

数万の組織がトップクラスの Google Cloud プロダクトを導入して TCO を削減し、生産性を改善

BigQuery

BigQuery は、ビジネスのアジリティを高めるように設計された、スケーラビリティと費用対効果に優れたサーバーレスのマルチクラウド データ ウェアハウスです。

54%


他のクラウド データ ウェアハウスよりも TCO を削減

99.99%


稼働率 SLA により、データと分析情報に確実にアクセス

AlloyDB for PostgreSQL

特に要求の厳しいエンタープライズ ワークロード向けに設計されたフルマネージドの PostgreSQL 互換データベース サービスです。

4 倍


標準の PostgreSQL と比べて高速にトランザクション ワークロードを実行

100 倍


標準の PostgreSQL と比べて高速に分析クエリを実行

Looker

ビジネス インテリジェンス、データ アプリケーション、埋め込み分析向けのエンタープライズ プラットフォーム。

99%


Looker によりデータチームの生産性を向上

24%


セルフサービス分析を使用して従業員の生産性を強化

Vertex AI

統合 AI プラットフォーム内のトレーニング済みのカスタムツールを使用して、ML モデルの構築、デプロイ、スケーリングを高速化します

80%


カスタムモデルの構築に必要なコード行数を削減

80%


最適なパラメータを見つけるための従来の方法よりもトライアルを削減*

*Vertex AI Vizier を使用した複雑な関数の場合。

character ai のロゴ
Google は成長に合わせてアーキテクチャを進化させ続け、スケーラビリティ、パフォーマンス、信頼性を向上させる方法を模索しています。AlloyDB と Spanner の両方の長所を活用したアーキテクチャを採用することで、ユーザーのニーズを満たし、成長の目標に対応できるシステムを構築できると考えています。

Character.AI、研究エンジニア、James Groeneveld 氏

Character.ai の事例紹介を読む

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