Google Cloud の 1 年を振り返る - 2024 年

※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このブログをいつもお読みいただいている皆様なら、2024 年が Google Cloud にとって忙しい一年であったことをご存じだと思います。AI やゼロトラストなど多岐にわたる、2024 年に特に多く読まれた記事を時系列でまとめました。すでにお読みいただいたお気に入りの記事や、公開時に見逃した記事をご確認ください。

1 月

この一年は、Google Cloud から乗り換える際のデータ転送料金を廃止することから幸先良く始まりました。Google Cloud では、生成 AI を使用したマイクロサービスのデプロイ分析などの優れた機能が、誰かに押し付けられたわけではなく、積極的に開発されています。また、ビジネス ニュースでは、今後 1 年間にデータと AI を最大限に活用する方法を紹介しました。

1. クラウドの乗り換えが簡単に: Google Cloud から乗り換える際のデータ転送料金を廃止

2. Duet AI の助けを借りて、GKE クラスタ上のマイクロサービスについて理解する

3. Transform: 2024 年、生成 AI でデータを活かす 5 つの方法

2 月

2024 年の 2 月は、ローカル GPU からモデル ライブラリ、分散システム設計まで、AI のトピックが上位を独占しましたが、この状況はこの後も多くの月で繰り返されました。Transform チームは、さまざまな業界における生成 AI の影響を考察しました。

1. GPU は不要。localllm を使用してローカル CPU で生成 AI アプリを開発

2. Google Cloud、Gemini モデルへのアクセスを Vertex AI ユーザーにも拡大

3. ML で加速する分散型コンピューティングの第 5 エポックにおける成長

4. Google 検索のテクノロジーを活用した RAG（パート 1）

5. Transform: AI を活用: 2024 における各業界での生成 AI の影響

3 月

3 月に多く読まれた記事を見ると、このブログの主な読者層が、イノベーションの限界を押し広げようと奮闘するデベロッパーであることが改めてわかります。一方、ビジネス リーダーたちは、Google Cloud で AI を安全に導入するためのベスト プラクティスについての記事を読んでいました。

1. 分野固有の AI アプリ: 分野に特化した LLM を構築するための 3 ステップの設計パターン

2. Google Cloud Vertex AI に Anthropic の Claude 3 モデルが登場

3. Transform: Google Cloud で AI を安全に構築するためのベスト プラクティス

4 月

Google Cloud Next では、過去最高の 218 の発表があり、4 月はそれらについての記事が上位 3 つを占めました。また、Citadel Securities が Google Cloud で調査プラットフォームを構築した方法も関心を集めました。

1. Google の新しい Arm ベースの CPU である Google Axion プロセッサの紹介

2. Gemini で Google Cloud を強化

3. BigQuery が AI 対応の単一の統合データ プラットフォームに

4. Transform: Citadel Securities がクラウドで量的調査を一新している方法

5 月

Google Cloud でも問題が発生することはありますが、その場合はお客様が独自の評価を行えるよう、正確でタイムリーな情報を提供することに尽力しています。また、極限のスピードを追求して新しい AI ベースのアプリケーションを開発するマクラーレン レーシングなどのお客様の支援に全力で取り組んでいます。  

1. 特定のお客様に影響を及ぼした最近のインシデントに関する詳細情報

2. RSA '24: Google Threat Intelligence のご紹介: Google 規模の実用的な脅威インテリジェンス

3. 第 6 世代の Google Cloud TPU「Trillium」の発表

4. アフリカの接続性を改善して経済成長を促進するための新たな投資

5. Transform: サーキットにおける AI 活用: マクラーレン レーシングがテラバイト単位のデータで勝利への優位性を確立する

6 月

6 月の Google Cloud ブログは、データベースのモダナイズ、システムの信頼性向上、優れた AI 搭載アプリの構築、有名企業でのデータ マネジメントの取り組みに関する情報収集など、さまざまな目的を持つ読者の皆様にとって頼りになる情報源となりました。

1. Google Cloud と Oracle によるクラウド トランスフォーメーションの加速

2. SRE になるために役立つシステム エンジニアリングのシラバスのご紹介

3. Anthropic の Claude 3.5 Sonnet on Vertex AI を発表、企業にさらなる選択肢を提供

4. Google Cloud が Vertex AI のグラウンディング機能を拡張

5. Transform: ゴールドマン・サックスのオープンソース データ プラットフォーム「Legend」が情報を民主化した方法

7 月

Google Cloud では「お客様のそれぞれの状況に対応する」というフレーズがよく使われますが、これには災害地、人里離れた調査基地、高速道路を走行中のトラックなど、さまざまな状況が含まれます。Transform では、カスタムの Axion チップや TPU チップの歴史に関する記事が多く読まれました。

1. クラウド機能と AI 機能を最前線の現場に実装: Google Distributed Cloud エアギャップ アプライアンスの一般提供を開始

2. VMware Cloud Foundation on Google Cloud VMware Engine: 20% 低価格で最大 40% の移行インセンティブ

3. Transform: Google がカスタム シリコンの開発を続ける理由: Axion の背景

4. Transform: TPU の変革: AI 専用チップの 10 年を振り返る

8 月

AI 推論の実行方法、利用可能なグラフ データベース オプション、Google Cloud のイベント ドリブン プログラミング サービスの名前が浸透してきたところで、Google Cloud は変更を行いました。最新情報を見逃すことがないようご確認ください。また、ビジネス系の読者の皆様は AI エージェントについて初めて読むことになりました。AI エージェントについてはその後も多く取り上げられました。

1. NVIDIA GPU を使用した Cloud Run での AI 推論アプリケーションの実行

2. GenOps: マイクロサービスと従来の DevOps の世界から学ぶ

3. 即座にリアルタイムを実現: 最新のインサイトを提供する BigQuery の継続的クエリを導入

4. Spanner Graph の紹介: グラフ データベースの刷新

5. Cloud Functions は Cloud Run 関数に - イベント ドリブン プログラミングを 1 つの統合サーバーレス プラットフォームで実現

6. Transform: 生成 AI のその先へ : AI エージェントを支えるテクノロジー

9 月

ビジネスデータは長年にわたって生成され、保存されてきました。Google Cloud は、そのデータをもっと理解しやすく、かつ実際に使いやすくする取り組みを進めています。データの使用については、Transform チームが、お客様の組織内における生成 AI の実際の用途について、驚愕に値するリストを作成しました。

1. ビジネスデータとチャット - Gemini in Looker に会話分析を導入

2. BigQuery ML の新しい貢献度分析モデルで主要な分析情報をより迅速に発見

3. Transform: 世界の主要組織における 185 件の実際の生成 AI ユースケース

10 月

10 月に最も多く読まれた記事によると、75% の人が、コードの作成、情報の要約、コードの説明など、少なくとも 1 つの日常業務に AI を活用しており、生産性が「中程度」から「非常に大きく」向上したと答えています。そのため、AI 戦略の策定方法についての記事がビジネス リーダーたちに読まれたのは当然といえます。

1. DORA レポート第 10 版のハイライト

2. Gemini モデルが GitHub Copilot で利用可能に

3. パイプ構文による SQL の変革が BigQuery と Cloud Logging でも可能に

4. Apache Iceberg BigQuery テーブル: オープン レイクハウス向けに最適化されたストレージ

5. Transform: 効果的な AI 戦略を構築する方法

11 月

Google Cloud は、Kubernetes クラスタの最多ノード数（15,000）の記録を保持するだけでは満足せず、その数を 4 倍以上に増やして、AI 業界のユニコーン企業を喜ばせました。働いているのが AI のユニコーン企業か、古い会社かに関係なく、すべての Google Cloud ユーザーが、来年から多要素認証を使い始め、一般的な AI の落とし穴を回避する方法を学ぶ必要があります。

1. 65,000 ノードのさらにその先へ: Google Kubernetes Engine が数兆単位のパラメータを扱う AI モデルに対応

2. Google Cloud での MFA の必須化について知っておくべきこと

3. Transform: 生成 AI での成功を実現する: 経営幹部が知っておくべき 5 つの落とし穴

12 月

AI は 2024 年を好調に締めくくり、驚くべき動画と画像の新しい生成モデルが発表されました。また、Google の最高性能を誇る AI モデルである Gemini 2.0 のトレーニングに使用された新しい Trillium TPU の提供も開始されました。2025 年は、これらを含む多くのテクノロジーが、お客様の業界と働き方をどのように刷新していくのかご注目ください。

1. 新しい動画生成モデル「Google Veo」と画像生成モデル「Imagen 3」を Vertex AI で提供開始

2. 第 6 世代 TPU「Trillium」の一般提供開始のお知らせ

3. Google Agentspace のご紹介: 企業に AI エージェントと AI を活用した検索を提供

4. Transform: 2025 年における各業界への AI の影響

熱心な読者とお客様すべてに、この 1 年間の感謝を申し上げます。2025 年はさらに刺激的で、実りのある一年になるでしょう。

- Google Cloud コンテンツおよび編集担当編集長