Google Cloud Next Tokyo ’24 に参加してきました

こんにちは。アルダグラムでSREエンジニアをしている okenak です。

先日、Google Cloud Next Tokyo ’24 に参加してきたのでイベントレポートを書くことにしました。
今年は生成AIのビジネス活用に関するセッションも多数あり会場は大変賑わっていました。

特に、AIの急速な進化が業界に与える影響を肌で感じ、今後のプロジェクトにどのように取り入れるべきかを深く考える良い機会となりました。

弊社のサービスは主にAWSを基盤に構築されていますが、FirebaseやBigQueryといった一部サービスはGoogle Cloud上で稼働しています。今回のイベントを通じて、これらのサービスを十分に活用しきれていない現状を再認識したので、これを機にGoogle Cloudをより効果的に活用していけると良さそうですね。

イベントに参加する意義に関して

アルダグラムでは社員が業務の枠を超えて新しい知見を得ることを積極的に推奨しており、業務時間を利用して参加させてもらいました。

イベントに参加することで、普段の業務では触れることのできない最新の技術やトレンドをキャッチアップでき、これが社内で新しいプロジェクトのアイデアや改善策につながる可能性があります。

私自身、日々のタスクに追われがちな中で、こうしたイベントに参加することで視野を広げ、新しい発見や気づきを得られることを非常に有意義だと感じています。

気になるトピックや話題

• Google WorkspaceとGeminiの統合
  • GmailやGoogleドライブの検索機能が大幅に向上し、日常業務でのドキュメント管理が劇的に効率化されることが期待できそうです。特にドキュメントの自動生成機能は作業効率向上に寄与しそうです。
• BigQueryとAIの連携強化
  • BigQueryを用いたデータ集約によりVertexAIによる高度な統計分析や検索性の向上、さらに登録された画像や音声データからのメタデータ自動生成など、さまざまな活用の幅が広がりそうです。
• Vertex AI Search
  • Elastic Searchに代わる全文検索ソリューションとして、Vertex AI Searchの可能性に注目しました。AIによる推論や予測で精度の高い検索が実現できそうです。
• Transactional Outbox Patternの学び
  • とあるセッションでトランザクション処理における信頼性を高める「Transactional Outbox Pattern」について紹介されており、データベースとイベント処理をまたぐ実装の設計に活かせると感じました。（参考事例）

興味深かったセッション

※以下の内容は個人的な感想に基づいており、記載されている情報の正確性や完全性は保証されません。

サイト内の検索コストを大幅削減！日本最大級のデリバリー サービス「出前館」に Vertex AI Search を導入した話

該当セッションへのリンク

• 検索機能の向上
  • Vertex AI Searchを導入することで、自社サービスの検索性が大幅に向上しました。セマンティック検索を活用することで、ユーザーが入力したキーワードに対して関連性の高い商品を提案できるようになり、従来の検索エンジンでは見つけられなかった商品も発見できるようになったそうです。
• 検索精度とメンテナンスコストの改善
  • 自社で検索エンジンを実装するよりも精度が高く、さらにメンテナンスコストを大幅に削減できたとのことです。
• PoCの実施
  • 本番相当のデータを投入して検索精度を比較検証した結果、実用的であると判断し、リプレイスを決行したそうです。
• レスポンスタイムの課題
  • デメリットとして、1秒程度のレスポンスタイムがかかることが挙げられていました。これは自社基盤の0.5秒に比べて若干遅いようですが、許容範囲内とされたそうです。

建築・建設業界の DX 化を加速させるアンドパッドの AI / LLM 活用事

該当セッションへのリンク

• データ活用の進化
  • 工事現場での情報記録をデジタル化・自動化する取り組みが進められており、豆図のキャプチャーにAIを活用することで、これまで手動で行われていた作業が大幅に効率化されたとのことです
• OCR技術の進化とLLMの導入
  • 従来のOCR技術では非構造データの文字認識に課題が多く、認識精度の向上には多くの労力が必要でしたが、AI技術の進化によりGeminiを利用することで業界特有の記号や図面内の文字の認識精度が飛躍的に向上したとのこと。また、コストと精度のバランスを考慮しながら、従来のOCR技術とLLMの使い分けが重要であるという指摘もありました。
• Vertex AI Studioによる業務効率の向上
  • Vertex AI Studioを利用したAIモデルのチューニングにより、従来の機械学習の手法ではモデルのトレーニングやハイパーパラメータの調整に多くの時間とリソースを要していましたが、これらのプロセスが簡略化され、短時間で最適なモデルを準備できるようなったとのことです。

おまけ

会場では技術書の販売もやってました。イベント会場割引で20%前後お安くなっていました。

おわりに

これからの時代、AIをどのように活用していくかが競争力を左右すると強く感じました。

生成AIがもたらす変革の波に乗り遅れないよう、GeminiやVertex AIの技術を学んで、自社のサービスにどう組み込むかを真剣に検討していきたいと思います。

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