【Next Tokyo ’23 】生成 AI を中心とした魅力的なデモのハイライト！Expo、Innovators Hive から

Next Tokyo ’23 では、Expo と Innovators Hive というゾーンで、さまざまなデモが行われていました。ここでは、その中でも 生成 AI を活用した魅力的なデモの一部を紹介します。

生成 AI 対応の新しい情報検索基盤 Vertex AI Search

Vertex AI Search は企業内のさまざまな文書やデータベースから情報を収集し、AI による「意味検索」とキーワード検索を実現する検索エンジンで、生成 AI による要約や対話型検索（RAG）にも対応します。 PDF 文書、検索や生成 AI での対話型検索デモで、その機能を紹介します。

PaLM 活用 | 次世代 AI チャットアプリ

PaLM2 は テキストの分類や文章作成など多用に活用できる Google の最新大規模言語モデルです。Vertex AI PaLM API は Google の責任ある AI（Responsible AI）の考えを基に、その出力の有害性を検知する機能を備えます。Vertex AI PaLM API を利用したチャット アプリケーションのデモでその機能をご覧ください。

Codey を活用した自然言語によるデータ分析

Codey は、入力したプロンプトに応じて、プログラミング コードの生成や補完、解説ができます。こちらのデモでは、PaLM と Codey を組み合わせ、シナリオに沿いながらチャットを通じて BigQuery 上に保管されたデータの分析を行います。生成 AI を活用した自然言語の対話によるデータ分析をご覧ください。

集英社「ONE PIECE」で体験するマルチモーダル AI

「視覚を持った LLM」によるマルチモーダル AIのデモです。集英社から提供された数万点に及ぶマンガ「ONE PIECE」の画像データから、その意味を表す Embedding （特徴ベクトル）を VLM（画像言語モデル）により取得、さらに Vertex AI Vector Search により意味が近い画像を瞬時に検索します。LLM の賢さで画像の意味を理解できる AI 技術がひらくビジネスへの応用例を紹介します。

Duet AI と Cloud Workstations で次世代の開発体験

Cloud Workstations と Duet AI in Google Cloud で実現する、セキュアで素早い開発環境について紹介します。Duet AI を使用すれば、コードの自動生成、コードの要約、テストコードの作成などが簡単にできます。また、Cloud Workstations を使用すれば、ソフトウェアの開発環境をクラウド内に作ることができるので、クラウドの柔軟性を生かし、必要なスペックのマシンをすぐに用意することができます。

Media CDN を実装した活用事例

株式会社 U-NEXT 様が Google Cloud のメディア配信に特化した Media CDN を活用した事例について紹介します。

生成 AI でデータ分析・活用を加速する Smart Analytics

BigQuery Studio と Duet AI in BigQuery による進化した Smart Analytics について紹介をします。BigQuery Studio には全てのデータから AI へのワークフローに対応するインターフェースがあり、データサイエンス領域を拡大します。Duet AI in BigQuery を使えば、生成 AI を活用したコラボレーションより SQL クエリの説明と生成から素早くインサイトを得ることが可能です。

Google Cloud と Mandiant が可能にするセキュリティ運用モダナイゼーション

Google Cloud とMandiant 統合の全体像とセキュリティ運用ソリューションについて、生成 AI の活用事例とともに紹介します。

Duet AI in Google Workspace ~ AI との新たなコラボレーション~

Google Workspace における AI 機能の変遷、 Duet AI in Google Workspace を用いた AI との新しいコラボレーションについて紹介します。デモでは、生成 AI（Duet AI）を活用した画像やドキュメントの作成の様子などについて示します。

完全ノーコードによる業務部門の働き方変革 〜生成 AI と統合された未来のアプリ開発と大容量データ分析〜

AppSheet 及び Connected Sheets はノーコードによる市民開発と専門知識無しでのデータ分析を全ての従業員が実行できる「民主化」実現ツールです。このデモではノーコードで数分でアプリを作成、大容量のデータを数秒で分析する様子を示します。最新の生成 AI が統合された未来のアプリ開発をご覧ください。

Google Cloud Operation game

アメリカの手術ゲーム「Operation」を使用し、ゲーム操作ログをリアルタイムで BigQuery まで伝達する様子について紹介しています。ゲームの操作ログは Raspberry Pi を通してリアルタイムに Cloud Pub/Sub に送られ、そこから Cloud Functions を通して AlloyDB に格納されます。AlloyDB に格納されたログは DataStreamという CDC サービスを通して、BigQuery までリアルタイムに連携されます。

Google Cloud Train

列車のおもちゃとカメラを使って、LLM の技術を用いた Imagen Visual Q&A (VQA) 技術の応用を体験できます。参加者がカメラに「SLOW DOWN」と書かれた標識をかざすと、標識が「Fast」と「Slow」のどちらであるかを判断し、それに応じて列車の動作を変更します。また、他の画像を使って、BigQuery で画像データを分析する流れについても紹介しています。

LED Autoscaling Containers

Cloud Run に負荷をかけ、コンテナの数が増える様子が LED パネルで示されます。LED の色の変化で、処理中、処理待ち、待機中のコンテナの状態が示され、しばらくすると自動的に停止する様子も観察できました。Cloud Run が Google の Borg 基盤を使用していること、その高速起動の特徴、および GKE との使い分けについて解説します。

Google Cloud Architecture Builder

こちらでは、実際のブロックを使用して、Google Cloud のリソースを模擬的に組み立てることができます。この組み合わせた Google Cloud のリソースは Terraform のテンプレートとして出力されます。それぞれのブロックには、Google Cloud のさまざまなリソースが記載されており、これらを組み合わせることで、IaCで実際にどのようにリソースが構築されるかの概念を視覚的に学ぶことができます。