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Google Cloud Japan ブログ

Media & Entertainment

Google Cloud と米国代表チームによる分析の裏側: 米国冬季オリンピック選手のための AI インフラストラクチャの設計

AI 姿勢推定モデルは、単一の 2D 動画を完全な 3D バイオメカニクス分析に変換し、ローカル座標系に 63 個の関節をプロットして、アスリートに革新的な競争優位性をもたらします。

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

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顧客事例

膨大な表計算作業から脱却。AI と数理最適化で実現する、需要予測の先の「発注・在庫管理の自動化」

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

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AI & 機械学習

Claude Mythos Preview: Vertex AI で限定公開プレビュー版を提供開始

執筆者: Michael Gerstenhaber • 所要時間: 1 分

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Next Tokyo

【先着特典あり】Next Tokyo 登録開始！7 月 30 日、31 日 東京ビッグサイト

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 3 分

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デベロッパー
データレイヤの有効化によるプロダクション レディな AI の実現

執筆者: Gleb Otochkin • 所要時間: 3 分

ネットワーキング
Envoy: エージェント型 AI ネットワーキングのための将来を見据えた基盤

執筆者: Yan Avlasov • 所要時間: 9 分

データ分析
Honeylove が BigQuery を活用して製品の品質とサービスの効率を向上させた方法

執筆者: Erik Fantasia • 所要時間: 3 分

Containers & Kubernetes
新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に

執筆者: Nishtha Jain • 所要時間: 4 分

データベース
Spanner の完全に相互運用可能なマルチモデル データベースを使用した実際の成功事例

執筆者: Wenzhe Cao • 所要時間: 6 分

AI & 機械学習
Vertex AI の Lyria 3 モデルで音楽生成をアプリに組み込む

執筆者: Sandeep Gupta • 所要時間: 4 分

Containers & Kubernetes
GKE Inference Gateway を使用して、同じインフラストラクチャでリアルタイム推論と非同期推論を実行する

執筆者: Poonam Lamba • 所要時間: 4 分

AI & 機械学習
Google Cloud で利用できる Gemma 4 の概要: Google の最も高性能なオープンモデル

執筆者: Richard Seroter • 所要時間: 5 分

データベース
ID.me、1 億 6,000 万ユーザーに対応するスケーリングと運用リスクの軽減を同時に達成

執筆者: Kevin Liu • 所要時間: 4 分

デベロッパー
Google ADK、MCP、Cloud Run を使用して専門家向けコンテンツ用のマルチ エージェント システムを構築する - パート 1

執筆者: Shir Meir Lador • 所要時間: 15 分