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データ分析

Borderless Lakehouse: AWS、Databricks、Snowflake のデータを AI エージェントで活用

執筆者: Sirish Chandrasekaran • 所要時間: 6 分

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データ分析

Open Knowledge Format v0.2 におけるエージェントの信頼性担保の取り組み

執筆者: Sam McVeety • 所要時間: 7 分

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Google Cloud

Google Cloud、日本の公共部門向けに Gemini Notebook Enterprise および Gemini Enterprise の国内データレジデンシー オプション（申請・選定制）を提供開始

執筆者: Google Cloud Japan パブリックセクター本部 • 所要時間: 2 分

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Next Tokyo

【Next Tokyo 最新情報】基調講演 & Expo 注目ブースを一挙公開！

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 2 分

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条件付きの寛大さ: Google Cloud のアクセス管理の強化

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pgvector の強化: AlloyDB で HNSW ベクトル検索が 4 倍高速化

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BigQuery を使用して Gemini Enterprise app の大規模な使用状況を分析および管理する方法

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GKE マネージド DRANET を使用した Autopilot クラスタ: GPU と TPU

執筆者: Ammett Williams • 所要時間: 5 分

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AI アプリが本番環境で失敗する理由と Google がそれらを解決した方法

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AI エージェントの準備は完了。では、データは？

執筆者: Sirish Chandrasekaran • 所要時間: 3 分

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Frontier and Center: 誰が評価ツールを評価するのか？

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Google Cloud、2026 年 Gartner® Magic Quadrant™ の AI インフラストラクチャ部門でリーダーに選出

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Public Sector
Gemini Enterprise for Education が Tambellini StarChart™: 2026 AI Agents for Administrative Efficiency—Agent Platforms で Commander に選出

執筆者: Chris Hein • 所要時間: 3 分

データ分析
メンテナンスからイノベーションへ: Checkout における Managed Service for Apache Airflow への移行

執筆者: Piotr Wieczorek • 所要時間: 4 分