2024年8月1日（木）～2日（金）の2日間、パシフィコ横浜でGoogle Cloud Next Tokyo ’24 が開催されました。このイベントでは、生成AIをはじめとする最新のクラウド技術を学び、ビジネスに活かすための情報を発信していました。今回も突撃隊長ウエムラがイベントに参戦しましたので当日の内容をレポートします。
目次
概要
Google Cloud Next Tokyo ’24は、ビジネスを加速させるためのクラウドカンファレンスで、生成AIなどの最新の技術やトレンドを学び、ビジネスに活かせるヒントが満載です。
Google Cloud Next Tokyo ’24は、単なるカンファレンスではなく、ビジネスを革新するためのインスピレーションを得られる場です。
出典：Google Cloudブログ.https://cloud.google.com/blog/ja/topics/next-tokyo/google-cloud-next-tokyo-24
【名称】 Google Cloud Next Tokyo ’24
【開催日時】 Day 1：2024年8月1日（木）10:00～17:30 Day 2：2024年8月2日（金）10:00～17:30
【会場】 パシフィコ横浜ノース 220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい1-1-1
【参加条件】 無料・事前申し込み制
【主催】 Google Cloud社
【アーカイブ動画】 出典：Google Cloud Next Tokyo ’24.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24
現場へ向けて
品川より先は別世界、横浜は人生で3回行ったか行かないか程度という埼玉県民のわたくし。神奈川に降り立つということで、非常に緊張した一日でした。横浜駅を降りたら、新宿と渋谷が入り混じったような雰囲気にすでに圧倒され気味でした。無料送迎のGoogleバスに乗り込みました。
ヘッドレストにかけられたカバーもGoogle仕様です。
バスの天井にはイベントのポスターがプリントされていました。
そして前方のモニターにはイベントのPR動画が流れており、バスに乗り込んだ瞬間から、Googleワールド全開でした。
テンションが徐々に上がりながら、バスに揺られて15分。
「あ～、海だ～」と海が見えてさらにウキウキ。埼玉県民は、海を見たらすぐ喜んでしまいます。
会場の横に到着しました。見わたす限りのビル、ビル、ビル・・・。湾岸エリア独特の無機質でいながら、どことなく凛とした空気感でした。
会場は、パシフィコ横浜ノース、とてもきれいな建物でした。
入場するとイベントのポスターがお出迎えしてくれていました。
こちらはスポンサー企業のご紹介です。
10時少し前に受付を終え、基調講演の会場へ向かおうとしましたが、既に基調講演の会場は満員となり、3階のサテライト会場へ案内されました。
今回の会場はコンパクトにまとめられた会場ではありましたが、3つの階に分かれていましたので少々移動が大変でした。
しかし、そのサテライト会場も満員で、さらに立ち見だということでした。んん…さすがに2時間立ち続けるのは厳しいなと思い、一旦サテライト会場を退出しました。
PCでの同時配信を見ようと、2階でベンチを探していたところ、2階もサテライト会場になるという案内が入り、そちらに向かいました。ようやく着席できた頃には、既に基調講演は始まっていました。
基調講演 Day2
基調講演の中で気になる部分をピックアップし、要約してご紹介します。
出典：Google Cloud Next Tokyo ’24.Watch – DAY 2 基調講演 (アーカイブ)
渕野大輔氏
Google Cloud カスタマーエンジニアリング技術本部長
生成AIモデルは学習時のデータに基づいて文章を生成するため、誤った情報を含むことがあり、これに対処するためには、ユーザーの意図を理解し、モデルとシステムの連携やグラウンディングを活用して、生成される内容の正確性を高める必要があると仰っていました。
またGoogle Cloudでは、ユーザーが生成AIを使って独自に開発するアプリケーションを 「AI エージェント」と呼び、AIエージェントを実装するには、モデル選択、モデルの使いこなし、AIエージェントの仕上げの3つの工程が必要だと説明されていました。
さらにGoogle Cloudは、これらの工程を支援するためのフルスタックサービスを提供しており、特に最終工程のAIエージェントの仕上げでは、バーテックスエージェントビルダーがローコードまたはノーコードでの開発をサポートしているそうです。
これにより、デベロッパーは開発方法から開発内容に焦点を移し、ビジネス貢献に直結するAIエージェントの開発に集中できるようになるとのことでした。
Google Vidsについて
AIを活用した業務動画作成アプリで動画の制作、編集のアシスタント機能が統合的に提供されています。ビデオや写真をGoogle ドライブやGoogle フォトから簡単に取り込み、専門知識なしで高品質な動画を作成できるツールだそうです。
ユーザーは音声録音や「イマジェー3」のプリセット音声を利用してストーリーをカスタマイズし、ストックコンテンツや独自のメディアで動画を豊かにできます。「イマジェー3」は、テキストから画像への変換で優れた品質を提供し、Google ビズでのクリエイティブな作業をさらに支援してくれるそうです。
ブラッド カルダー氏
Google Cloud プラットフォーム＆テクニカル インフラストラクチャ バイス プレジデント兼ジェネラルマネージャー
データエージェントは、データから有用なシグナルを抽出し、次のアクションの指針を提供し、Google Cloudでは「Gemini in BigQuery」を使用して、データの取り込み、準備、インサイト発見をAIでサポートし、作業の効率化を図っているとお話しされていました。
8月にはBigQueryに新機能が追加され、自然言語でのクエリ生成や視覚化が可能になります。また、データ準備機能のプレビューが始まり、AIによるデータパイプライン構築やデータクリーニングの支援が提供されるそうです。
BigQueryとVertex AIの連携により、データのリアルタイム検索やAIモデルへのアクセスが容易になり、パフォーマンスが最大4倍向上し、コスト効率が最大3倍改善されます。これにより、データ分析の効率が大幅に向上するそうです。
さらに、Gemini Lookerのプレビューでは、分析結果を自動でスライド化し、説得力のあるプレゼンテーションを作成できる機能が追加されます。自然言語でのデータ検索や複雑な数式の作成、ビジュアリゼーションのデザインも可能になるとのことでした。
その他ご紹介があった事例の企業です。
●日本テレビ放送網株式会社様
共に新しい働き方を創造し、価値を創造するというビジョンを元に、データやAIを活用するためにジェミニを用いたDXの取り組みとして、コンテキスチュアル広告を行ったそうです。
これは、コンテンツ内の物体やセリフを検知し内容に沿った動画広告を配信するものだそうです。この活用により、精度の高い広告作成とコスト削減に貢献できたとのことでした。
●ヤマト運輸株式会社様
ヤマト運輸は、全国的な配送ネットワークときめ細かなサービスを提供していますが、宅急便の取扱量増加やEコマースの成長により、配送のバランスやピーク時間が変わり、従来の物流網では対応が難しくなっているそうです。
そこで、デジタル技術を活用して配送の最適化やドライバーの負担軽減を進めているとのことです。Google Cloudとの連携で、迅速なシステム改善と社会課題解決のモデルケースを目指しているとのことでした。
●トヨタ自動車株式会社様
トヨタ自動車は、運転サポートや製造現場でのAI技術を活用し、品質向上と効率化を目指しているそうです。特に少子高齢化による労働力不足への対応として、AIプラットフォームを構築し、Google Kubernetes Engine（GKE）やイメージストリーミングを活用してコスト削減と効率化を実現しているそうです。
製造現場でのAIの利用は広がっており、年間1万時間以上の工数削減が達成され、クラウドベースの開発環境の導入により、環境構築のスピードと開発者の体験が向上しているそうです。今後もAI技術の進化に伴い、トヨタは新技術の導入と効率化を進めていくとのことでした。
●株式会社三井住友フィナンシャルグループ様
毎月「CDIミーティング」を開催し、デジタル事業の新しいアイディアを迅速に評価・決定しているそうです。これにより、社内スタートアップや新事業が生まれ、例えば「オリーブ」という総合金融サービスや、「ジーニアスバンク」というアメリカのデジタルバンク事業が成功しています。オリーブは約300万人に利用され、ジーニアスバンクはGoogle Cloudを活用して短期間でシステム構築を実現したそうです。
T投資は1.4倍に増額し、リスク管理やデジタルワークプレイスのレジリエンス強化に注力しています。Microsft 365やGoogle workspaceを活用し、マルチクラウド化を進め、従業員がどこでも安心して働ける環境を整え、今後は生成AIの活用やデジタル戦略の深化を図り、攻守両面での強化を目指すとのことでした。
会場の様子
資格認定者のラウンジ
資格認定者のラウンジは、どことなく資格保持者のプライドが渦巻く様な独特の雰囲気が漂うエリアでした。来年はわたくしも資格を取得し、こちらのエリアに乗り込んで、ゆったりとした時間を過ごしたいと思います(笑)
書籍販売コーナー
書籍を購入することもでき、みなさま本を手に取ってご覧になっていました。
事例の森エリア
様々な事例が紹介されていました。
Mini Golf with Geminiコーナー
ここでは、GoogleのプロダクトとGeminiを連携させて技術を向上させるゴルフ体験の様でした。自分のプレーをアナウンサーと解説者の二役をGeminiが担い、リアルタイムで解説してくれるそうです。面白い企画ですよね。
Innovators Hiveエリア
このエリアでは、体験型デモを通じてGoogle Cloudの技術に触れたり、ライトニングトークや専門家との交流を通じて最新の情報やユースケースに関する知識を得たり、コミュニティとのつながりを深めることができます。
体験型デモエリア
GeminiやVertex AIといった生成AI、リアルタイムモニタリング、データ分析、開発用途のGoogle Cloudサービスの選び方やアーキテクチャについて、面白いデモ機器を使って楽しく学ぶことができるエリアです。
ジールブース
入口に近い場所での出店でしたので、会場をめぐる良い導線上に位置していたのではないかなと感じました。お陰様でたくさんの方に足を止めていただきました。
みなさま、ご興味を持ってお立ち寄りくださりどうもありがとうございました。
ジールスタッフ一同、心より感謝申し上げます。
ネイルブース
とても人気だった様で、わたくしが並んだときは予約制になっていました。お客様は女性の方のみかなと思いきや、男性の方もオシャレを楽しんでいらっしゃる方が多かったです。
どちらの手でもOKで、合計で2本の指にネイルをして頂けます。
わたくしは右手の中指に白＋Googleのロゴと、左手の薬指に黒＋Nextのロゴをお願いしました。
ジール講演 - 川合さんによる生成AIと分析AIの融合手法に関する講演
データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇
14:20～14:40 は、オープンステージにて川合さんの講演がありました。
今回は、生成AIと分析AIの融合手法ジールの分析 AI サービSTORYAIのデータをビッグクエリ経由でGeminiを使って自然言語分析を行う講演だそうです。
生成AIをビジネス分野で活用する新たな手段として、データ分析の前処理（ELT）に注目が集まっており、特にGoogle Geminiがマルチクラウド環境で活用され、大規模なトークンサイズを活かして長尺会議の解釈や高度な分析を実現しています。GeminiはBigQueryと連携し、生成AIによるELTの自動化と効率化を可能にし、大規模データの処理も対応可能です。講演では、GeminiとBigQueryを使ったデモが紹介されました。
講演内容は要約しレポートしています。
登壇者ご紹介
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
今回の講演は、分析AIのネットワーク分析をGeminiで行い、人物相関図を作成する方法のご紹介でした。
システム構成
下の図は、生成 AI を活用したネットワーク分析の構成図だそうです。
中継先のデータレイクとしてBIgQuery、生成AIとしてGeminiを使用するそうで、コンテキストウィンドウが大きなGeminiは、大量の文字データの処理を行えるため今回のデモに最適なツールだそうです。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
フェーズ１ 舞姫の相関図作成の場合
今回のデモでは、フェーズ1で森鴎外の舞姫の人間関係図をGeminiで作成し、フェーズ2では、みなさんの利用シーンを想定し、会議データを文字越した後に分析した影響度を可視化したそうです。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
川合さんによると、今回の相関図を作成するにあたって、オンプレ状態の環境と既存のサービスを連携し、Google Gloud の中のビッグクエリにデータが格納されている状態で作成しているそうです。
データをETLで抽出し、型変換でグラフに変換するというシンプルな手順になります。
イノベーティブな点は、キャラ抽出部分においてGeminiのコンテキストウィンドウの大きさを活かせる流れになるそうです。
２抽出したデータからプロンプトを使用し、ネットワーク分析に必要なデータに整形
３グラフ出力関数を通して重みを考慮しないネットワーク図を完成
こちらはバニラと言われるRowデータで、これをBIgQueryに流し込むのだそうです。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
次に登場人物のデータを抽出し、プロンプトを使ってネットワーク分析に必要なデータに成形するそうです。そしてデータフレームに変換し、グラフと関数を通して重みを考慮しない場合のネットワークが出力するそうです。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
出来上がった相関図がこちらになります。
主人公を中心に、様々な人々が円を描くように配置されていることがわかり、この図から森鷗外が人物相関において緻密な計算のもと物語を描いた様子が分かるそうです。
おぉー、相関図めっちゃ分かりやすい。こちらの図が投影された瞬間、わたくしの頭の中で舞姫がドラマ化され思わず身震いしちゃいました。凄いですよね、関係図があればたくさんの登場人物も「あれ、この人どこで出てきた誰だっけ？」と迷いません。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
フェーズ２ 会議データの場合
次に会議データを用いる場合の説明がありました。
会話データを元にコミュニティの関係性の重さを評価し、コミュニティを可視化し、LLMに重みを計算させて出力するそうです。
小説は地の文（誰が何をしてどうした）が描かれているため、関係性を特定しやすいですが、会話データでは地の文がないため、フラットに表現されているので誰が中心であるのかわかりにくいそうです。
小説に比べ会議データは、名前、話者、本文という構造化されたデータが与えられていますが、会話のみのデータであるため行動ベクトルは抽出しづらくなるそうです。
今回の会議データの登場人物は、議長、相談者、オブザーバーになります。
会議データの可視化ステップです。
2、距離により関係性の深さを表す
3、Nodeとエッジそれぞれの媒介中心性を重いものから表示
上のステップを元に出来上がったコミュニティの相関図は下の図になります。
会話データから人間の相関図が作成されてしまいました。これとっても面白い可視化ですよね。
出典：ジール 川合「データDX会社がたどり着いた、生成AIと分析AIの融合手法 Gemini篇」講演資料.https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo-24?talk=d2-sl-15
また上村劇場の妄想が始まってしまうのですが・・・。
仮に議長が上司だとして、相談者が議長へ向けて「昨日の飲み会で相当酔っぱらってましたよね。頭にネクタイ巻いて踊られていましたが、少し見苦しかったので次回からおやめください。」なんて発言しようものならば、途端にコミュニティの重みに影響するのかな？な～んて思ってしまいました(笑)
川合さんの講演では、データサイエンティストに聞かないと理解できなかった分野が、LLMの活用により可視化することができるようになったことを話されていました。
これまでデータ分析など売り上げ集計に分野などを中心にされている方も、ネットワーク分析、コレスポンデンス分析などチャレンジして新しい知見を得たのだと感動しました。みなさんもぜひ、生成AIとデータの組み合わせを活用してみてください。
また、より詳しく知りたい方は以下のサービスをご覧ください。
STORYAI
コンテンツを機械学習で感情分析し、改善点を提案する」サービスです。
https://storyai.app （コンシューマー向け）
https://storyai.app/enterprise （法人向け）
RAG構築ソリューション(生成AI・マルチクラウド対応)サービス
複数のクラウドプラットフォームにまたがるRAG（Retrieval-Augmented Generation）を一元的に管理・運用できるソリューションです。
https://www.zdh.co.jp/products-services/ai/rag-construction-solution-service/
感想
今回の会場は3つのフロアに分かれ、1階は基調講演、展示ブース、2階、3階は講演会場という配置でした。各階へはエスカレータを利用しましたが、移動する方でいっぱいで、1階の展示ブースへの再入場も混雑、中へ入るとこちらも大混雑で、全体的にごった返していた印象です。コンパクトにまとめられた会場ではありましたが、移動が大変でした。
生成AI、ChatGPTが一通り世間へのお披露目を終えたAI戦国時代は、もはや飽和状態とさえ感じてしまう今日この頃です。
Googleのプロダクトを開くと、最近はアイコンの数がどんどん増えて続けていることに気付いていましたが、今回イベントに参加してみて、とてつもない速さで進化を遂げるGoogleの推進力に度肝を抜かれたーというのが正直な感想でした。
大規模言語モデルの｢Gemini（ジェミニ）｣は、昨年末に電撃発表されました。
2023年2月6日の発表では「Bard（バード）」という名前でしたが、改名したようです。改名理由が気になりますね、なんでしょう、バードはイケてなかったのでしょうか。
個人的な感想ですが、｢Gemini（ジェミニ）｣のロゴにはダイアがきらりと光って、miniという響きがとてもキュートでフェミニンな印象を受けました。
はっ、フェミニン!?、ジェミニ!? この言葉と何か関係しているのかしら。
そんなかわいらしい｢Gemini（ジェミニ）｣さんに、今後の展望を伺いました。
正直、こんな答えを期待していました。
Gemini:「私が想像するAI時代の次の世界は、”人類の虚構の時代です”。我々AIに支配された人間は、全ての実効支配を放棄し、空想の世界で生きていく選択をするでしょう。」きゃ～っとなるはずだったのですが、まあ、そんな突拍子もないコメントはしませんね(笑)
こちらがGeminiさんの回答です。
うん、確かにそうよね、という控えめな回答でした。
しかし、きちんと警鐘も鳴らしていました。
Geminiさん、回答ありがとう。
本日いただいたもの
左上のRoBoHoN ver.2のプラモデルは、早速子どもが楽しそうに組み立てていました。
写真の真ん中の「Gemini for Business」という冊子は、Geminiとは何か、活用事例、職種別・役職別 プロンプト事例集などの記事がまとめられており、とても興味深い内容でした。
機会があればChatGPT類似ツールを「使ってみましたシリーズ」で試してみたいなと思いました。
今回のジールの販促グッズは、コーヒーに加え団扇も出ていました。団扇のお色は、白と黒。わたくしはシックな黒をチョイスしました。やはり夏の団扇は有難いです。電車での移動の際も、宣伝のためパタパタとあおいでいました(笑)
資生堂パーラーのクッキー、ウィダーインゼリー、ハンディ扇風機、Tシャツなど今回も企業のみなさまありがとうございました。
