【Next Tokyo ’24】100 以上のアーカイブ セッションを本日公開！人気の生成 AI 関連セッションの紹介も
Google Cloud Japan Team
基調講演は先行して配信しておりましたが、ブレイクアウト セッション、スポンサー セッションなど、100 セッション以上を本日、追加で公開しました。セッションの復習に、新たな学びのきっかけに、ぜひこちらからご自身のペースでご視聴ください。
今回は、その中でも特に来場者からの評価が高かった下記の生成 AI 関連のセッションを紹介します。
Google Cloud で始める LLM Ops ~ RAG をどう評価するか ~
損害保険ジャパン株式会社 眞方 篤史 氏
データ分析を支える Looker を用いた「生成 AI + BI プロダクト」
株式会社フェズ 海沼 玲史 氏、小池 悠太 氏
プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用
三菱地所株式会社 伊東 俊哉 氏
Vertex AI Search を使った社内向け AI チャット サービスの構築
株式会社WFS 郡司 匡弘 氏
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
株式会社出前館 織笠 愛生 氏
Google Cloud で始める LLM Ops ~ RAG をどう評価するか ~
損保ジャパンは、 LLM （大規模言語モデル）を活用し、より正確で根拠のある回答を生成するシステムを構築しました。従来、 LLM が外部データに基づいて回答を生成する際、その正確性と定量的な評価が難しいという課題がありました。そこで、損保ジャパンは、「 LLM as a judge 」という仕組みを採用。 LLM 自身に回答を評価させることで、この課題に取り組んでいます。 Cloud Workflows を使って評価フローを構築し、評価用 LLM が回答用 LLM の出力を「正しさ」と「根拠の有無」の観点から自動的に評価します。さらに、評価データは BigQuery に蓄積され、過去の評価結果を参考に、より的確な評価ができるようになっています。このシステムにより、 LLM を使ったアプリケーションの信頼性向上に貢献しています。
データ分析を支える Looker を用いた「生成 AI + BI プロダクト」
多くの企業が BI ツールを導入する一方で、データ分析スキルを持つ一部の担当者しか使いこなせていない現状があります。 フェズは、この課題を解決するため、生成 AI と Looker を組み合わせた BI プロダクト「Urumo BI」を開発しました。 Urumo BI は、おすすめダッシュボードや AI チャット、AI 分析といった機能を通じて、誰もが簡単にデータ分析を行い、迅速な意思決定を行えるよう支援します。 Looker ML を Semantic Layer として活用することで、開発効率と分析精度が向上し、データ分析の民主化を促進します。
プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用
三菱地所は、Google Cloud を活用し、セキュアで効率的な企業データ分析基盤を構築しました。 これにより、膨大なデータ量と複雑な社内規定といった課題を克服し、安全かつシンプルなデータ利活用を実現しています。 BigQuery を中心としたデータ連携の統一や、VPC Service Controls などの強固なセキュリティ対策により、運用コストを大幅に削減しながら、情報漏洩のリスクも最小限に抑えています。 さらに、Gemini などの生成 AI を活用することで、間取り図の画像分析など、これまでにない新たな価値創造にも取り組んでいます。
Vertex AI Search を使った社内向け AI チャット サービスの構築
ゲーム会社の WFS は、増え続けるゲームシナリオやキャラクター設定などの社内情報を、簡単に見つけられるようにしたいと考えていました。そこで Vertex AI Search を活用し、AI が情報を理解して答えてくれる社内向けチャットサービスを構築しました。このサービスは日本語だけでなく、英語、繁体字、韓国語にも対応しているので、海外のスタッフとの情報共有もスムーズになりました。Vertex AI Search は、文章のような非構造化データを AI が理解できる形に変換し、自然な言葉で検索することを可能にします。
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
出前館は、検索機能改善のため、Vertex AI Search を導入しました。従来の内製検索エンジンでは、精度向上のための運用コストや商品増加への対応が課題でしたが、Vertex AI Search は Google の検索技術を活用し、これらの課題を解決しました。導入により、キーワードと商品情報が完全一致しなくても関連性の高い商品を表示できるようになり、検索結果画面からの遷移数が 1.3% 増加しました。さらに、メンテナンスフリーのため、検索コストを 90% 削減できました。Vertex AI Search は、わずか数週間で導入でき、開発期間も 12 人月程度と短期間で効果を発揮しました。
☁︎ 来年は東京でお会いしましょう！
来年の「Google Cloud Next Tokyo ’25」は、2025 年 8 月 5 日（火）、6 日（水）に東京ビックサイト南展示棟で開催されます。ぜひ、この日程を空けておいてください！
Next Tokyo ’25 のスポンサープログラムに関するお問い合わせはこちらで承っております。
