Googleが2023年3月6日にGoogleドライブやGoogleドキュメント、Googleスプレッドシート、GoogleスライドのUIが全ユーザーで更新されたことを発表しました。 Google Workspace Updates: Refreshed interface for Google Drive, Google Docs, Google Sheets, and Google Slides https://workspaceupdates.googleblog.com/2023/03/refreshed-ui-google-drive-docs-sheets-slides.html New smart canvas innovations in Google Workspace | Google Workspace Blog https://workspace.google.co

アメリカのIT大手、グーグルは20日、世界的な景気減速を背景にコストの見直しが避けられなくなったとして、社員およそ1万2000人を削減すると発表しました。 これは、グーグルのスンダー・ピチャイCEOが社員に宛てたメッセージを会社の公式ブログに掲載して明らかにしたものです。 この中で、人員削減の理由について、世界的な景気減速を背景に経済環境が厳しくなりコストの見直しが避けられなくなったことを挙げ、世界の全社員の6％程度に当たる、およそ1万2000人の削減を決めたとしています。 影響を受けるアメリカの社員には、すでに電子メールで通知したということです。 ピチャイCEOは「今は事業の焦点を絞り、コスト構造を再構築して、人材と資本を優先すべき分野に向けるべき時だ」などとコメントしています。 アメリカでは、今月に入り、マイクロソフトが1万人の削減、アマゾンが人員削減を1万8000人を超える規模に拡大

AI開発団体のOpenAIが発表した「ChatGPT」は、自然言語処理モデルの「GPT-3」の進化系である「GPT-3.5」がベースになっており、質問文を打ち込むと人間が書いた文章と見分けが付かないほどに高精度の文章で回答してくれます。そんなChatGPTの登場に、ユーザー数世界最大を誇る検索エンジンを持つGoogleの経営陣が事業に対する深刻な脅威への警戒を示して「コード・レッド」を宣言したと報じられています。 ChatGPT and Other Chat Bots Are a ‘Code Red’ for Google Search - The New York Times https://www.nytimes.com/2022/12/21/technology/ai-chatgpt-google-search.html Google at 'code red' over ChatG

「Web3」は巨大企業の独占支配を変えられるのか 大手IT企業による「支配と隷従」に対抗しようという動きが、二〇二〇年代になって活発になってきた。それが「Web3（ウェブ3）」と呼ばれるムーブメントである。ウェブ3はインターネットがふたたび「支配と隷従」へと回帰してきていることに対して、「自由」へと揺り戻そうという思想を持っている。 ウェブ3について、できるだけわかりやすく説明していこう。ウェブ3は、ビットコインで有名な技術、ブロックチェーンを中心に考えられている新たなインターネットである。 ブロックチェーンというのは、ごく単純化して説明すると、「あらゆる取引が記録されている台帳」である。そしてこの台帳は、GAFAMのようなビッグテックが独占所有しているのではない。ビッグテックのサーバーに保存されているのではない。そうではなく、インターネットで相互につながった無数のコンピューターに、同時に

くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo

「出会いからイノベーションを生み出す」というミッションのもと、「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げ、生活を支える電気やガス、水道のようなインフラとなるサービスを提供することで、顧客企業のビジネス変革を支援することを目指す Sansan株式会社（以下、Sansan）。2020 年 5 月よりサービスの提供を開始したクラウド請求書受領サービス Bill One の開発基盤として、また請求書を機械学習により解析し、OCR でテキスト化する機能の実現に Google Cloud を採用しています。このプロジェクトについて、CTO、および 3 名のエンジニアに話を伺いました。 利用している Google Cloud ソリューション サーバーレス コンピューティング 利用している Google Cloud サービス App Engine、Cloud Run、Cloud Functions、C

GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 「すべての人にハッピーなひとときをお届けし、価値を創造します」というミッションの達成を目指すコカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社。販売エリア 1 都 2 府 35 県に約 70 万台が展開されている自動販売機の新規設置や管理業務を効率化するためのデータ分析・機械学習プラットフォームに、Google Cloud が採用されています。データ分析の重要性や分析・機械学習プラットフォーム構築プロジェクトについて、データサイエンティストに話を伺いました。 利用している Google Cloud サービス：BigQuery、DataFlow、Vertex AI（旧 AI Platform）、Cloud AutoML 日々変化する KPI に臨機応変に対応できる

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ BI／BA／DWH ＞ 事例ニュース ＞ NTTドコモ、データ分析基盤にBigQueryを導入、クエリーの約7割をRedshiftからBigQueryに移行 BI／BA／DWH BI／BA／DWH記事一覧へ [事例ニュース] NTTドコモ、データ分析基盤にBigQueryを導入、クエリーの約7割をRedshiftからBigQueryに移行 2021年9月7日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト NTTドコモが自社のデータ分析基盤に「Google BigQuery」を導入した。オンプレミスとAWS（Amazon Web Services）で構成していた既存のデータ分析基盤にBigQueryを追加し、2021年7月から本格稼働を開始している。現在、高い処理性能を要求するユースケースなどユーザークエリーの6～7割をBigQ

グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud）は2021年6月2日、Google Cloudの“データクラウド”戦略および最新のデータ関連サービスに関する記者説明会を開催した。先月発表された3つの新サービス、多様なデータソースを統合分析可能にするデータファブリック「Dataplex」、スケーラブルなリアルタイムデータ複製を可能にする「Datastream」、データのみならずデータ分析の“手法”までを組織間で共有できる「Analytics Hub」が紹介された。 Google Cloudがデータクラウドとして重視している4つのポイント 説明会に出席したGoogle Cloud 技術部長（アナリティクス／機械学習、データベース）の寶野雄太氏はまず、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みにおいて必須となるデータ活用について、「その実現のためには3つの要素が不可欠

〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto

こちらの記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の24日目の記事です。メリークリスマス！ adventar.org 仕事の分析で使うデータはほとんどがBigQueryに保存されているため、基本的な分析作業の多くはBigQueryでSQLを書くことで行なっています。 BigQueryでテキストデータを扱おうと思うとSQLではできない or 取り回しが悪いことも多く、一度Pythonでスクリプトを書いてその結果を再度BigQueryのテーブルに格納し、Joinして分析に使うということをしていました。 しかしこのやり方だとテキストデータを分析したいときは毎回Pythonのコードを書きにいかねばならず、またPythonでのテキスト処理も決して早いとはいえず、せっかくBigQueryでさくさく分析しているのにどうしてもテキスト処理に部分が作業時間のボトルネッ

データアナリティクス事業本部＠札幌の佐藤です。 Google Trendsの情報を取得したいなということがあり、ライブラリを調べていたところ、pytrends というライブラリを見つけましたので触ってみました。 当機能はGoogle非公式APIとなりますので、Google側の仕様変更によって使用できない機能などがありますのでご注意ください。 GitHubの内容を見る限り、googleに対して直接リクエストを投げて情報を取得しているようです。 そのため取得期間が長い場合、googleからエラーが返却されることがありますので注意が必要です。 また、一部日本では動かない箇所があるため、これからなライブラリかなと思います。 情報の返却にPandasライブラリを利用しているため、Lambda Layersなどで使用したい場合は当ライブラリに加えてPandasライブラリが必要になります。 pytren

米Googleはこのほど、機械学習を応用したシステムを構築するエンジニアに向けて、技術認定制度「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification」を開始した。Webテストに合格すると、Googleが認定した「Professional Machine Learning Engineer」の資格が得られる。 今回始まった技術認定制度は、機械学習に関する技術を身に付けた人材を増やすことを目的としている。Googleは、Google Cloudのサービス群を活用して業務システムを開発する技術を認定する「Google Cloud 認定資格」を運営している。Googleによると、Google Cloud 認定資格取得者の87％が、自身が身に付けたクラウドシステムに関する技術に自信を持っており、71％が雇用主や顧客に認めら

※この投稿は米国時間 2020 年 10 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習モデルは、多数の難しいタスクを遂行するために使用されるようになりました。大きな可能性を秘める ML モデルですが、その使用方法、構成、制限に関して疑問も寄せられています。そうした疑問に対する回答を文書化することで状況が明確になり、共通の理解を得ることができます。これらの目標を達成するために、Google はモデルカードを導入しました。 モデルカードの目的は、機械学習モデルの全体像を簡潔に提供することです。まず、モデルカードはそのモデルの機能、意図するユーザー層、その管理者について説明します。また、アーキテクチャや使用されているトレーニング データなど、モデルの構成に関する情報も提供します。さらに、生のパフォーマンス指標だけでなく、モデルの制限とリスク緩和の機会

自然言語処理において、テキストをその意味を考慮しつつ固定長のベクトルに変換する埋め込みモデルは重要です。文の意味をよく表現したベクトルを作ることができれば、テキスト分類や情報検索、文類似度など、さまざまなタスクで役立ちます。本記事では、Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って、テキスト分類をする方法を紹介します。単なるテキスト分類では面白くないため、学習には英語のデータセットを使い、評価には日本語とフランス語のデータセットを使います。 記事では要点だけを紹介するので、コードについては以下のノートブックを参照してください。 Text Classification with LaBSE LaBSE LaBSEは、Googleが「Language-agnostic BERT Sentence Embedding」という論文で提案したモデルです。109の言語に対応しており

外出自粛の影響で、生活者の意識や行動にはさまざまな変化が生まれました。Google が 2020 年 4 月から 実施を続けている「生活動向に関する週次調査」によると、人々の普段の生活でも、企業活動でも、オンラインツールを積極的に利用している様子を確認できました。 これまでオンライン上では「情報検索」「SNS」くらいしか使っていなかった人たちも、オンラインの利点である「気軽さ」「時間や空間を問わずに活用できる」「隙間時間を活性化できる」といったことに気づいて積極的にオンライン利用を始めただけでなく、それが定着し始めていることも注目です。 例えば オンラインでの購買行動は、全国緊急事態宣言発令に伴い急激な増加が見られ、解除後も一定数はオンラインでの購買が定着しています。背景には感染リスクへの不安といった消極的理由もあるでしょうが、一方で「店員を気にしなくてもいい」「普段は入りづらいお店やブラ

米Googleは9月3日（現地時間）、Googleマップでの最適な経路の決め方や渋滞の把握方法などの「舞台裏」について説明した。特に、ETA（到着予定時刻）は系列のAI企業DeepMindとの提携により、大幅に精度が向上したとしている。 Googleマップでは、位置情報を有効にしているユーザーの位置情報データの集計で世界の交通状況が把握できるようになっている。ただ、このデータだけでは数十分後に交通量がどうなるかは分からない。こうした近い将来の交通量を予測するために、Googleは過去の交通パターンを分析し、それを実際の交通状況と組み合わせて機械学習で予測している。 この予測は97％以上が正確だったが、最近DeepMindと提携したことで、さらに精度が上がったという。この改善では、時空間推論を実行できる「グラフニューラルネットワーク」（GNN）と呼ばれる一般化機械学習アーキテクチャを使用した

Googleアカウントを持たないユーザーとも、G Suiteのドキュメントやスプレッドシートを共有、編集可能に Googleは、G Suiteのドキュメントやスプレッドシート、スライドなどを、Googleアカウントを持たないユーザーと共有し、共同で編集することで内容の修正やコメント追加などができる「Visitor sharing」機能を正式版としてリリースすると発表しました。 これまでG SuiteのDocs、Sheets、Slides、Sitesなどのコンテンツを共同で編集する場合、全員がGoogleアカウントである必要がありました。 社内で共同作業を行う場合、社員は基本的にG SuiteのGoogleアカウントを持っているため共同での編集などは容易でしたが、社外のユーザーと共同作業を行う場合、そのユーザーがGoogleアカウントを持っていないとG Suiteでの共同作業は困難な状況でし

Alphabetが保険事業に参入。ヘルスデータ、ウェアラブル端末活用に期待2020.08.27 20:0031,792 そうこ Googleな人生。 Google（グーグル）の親会社Alphabetが保険事業に参入しました。Alphabet傘下でヘルスケア事業を行なうVerilyが、保険子会社Coefficientを設立、スイス・リーグループのサポートを得て保険事業を行ないます。企業向けに、社員の健康保険をストップロス型保険で提供します。 Verilyは、行政や大学と連携してさまざまな研究を行なっています。ウェアラブル端末含む新たなプロダクトや技術を試したり、アンケートやグループワークを行なったり、一般参加を呼びかけるProject Baseineも進行中。 CoefficientはGoogleの姪に当たるGoogleとVerilyはどちらもAlphabet傘下で兄弟関係。Verilyの子