Next OnAir

Google Cloud Next '20: OnAir で特に人気のある 10 のセッション

Fri, 27 Nov 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 11 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

今年の Google Cloud Next '20: OnAir はこれまでと少し違いました。3 日間のカンファレンスに代わって、9 週間のデジタルイベントシリーズを開催しました。このシリーズでは、グローバルクラウドのコミュニティが一堂に会し、今日の企業が直面している特に重要なクラウドテクノロジーの課題について意見を交換して、コラボレーションを行いました。

バーチャルセッションにはなりましたが、変わらない点もあります。今回も、すべてのセッション（具体的には 200 以上）を YouTube で視聴して学習できるようになっています。どのコンテンツも捨てがたいですが、Next OnAir のセッショントップ 10 を簡単にご紹介します。

1. AppSheet を使ったコード不要のアプリで生産性を大幅に改善

デジタル時代に新しいアプリケーションをどのように構築するか、つまり購入するか自ら構築するかは、ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーにとって難しい選択です。パッケージソフトウェアは、多くの場合、独自の要件に対して柔軟性に乏しく、一方カスタムアプリの構築には多くの時間とリソースが必要になります。3 番目の選択肢はないのでしょうか。このセッションでは、Google のシニアプロダクトマネージャーである Santiago Uribe Montoya と、KLB Construction の情報技術担当ディレクターである Richard Glass 氏が、AppSheet を利用して、既存の Google Workspace のデータを活用しながらプロセスを自動化し、コーディングなしでモバイルアプリとデスクトップアプリを構築する方法について説明しています。

2. PwC が 275,000 人以上のユーザーを Google Workspace に移行した方法

Google Workspace（旧 G Suite）への移行方法について興味を持ったことはありますか？150 年に渡って 158 か国以上で事業を展開している専門のサービス会社が、275,000 人を超えるユーザーを移行するとしたらどうでしょう。PwC のグローバルチェンジディレクターである Adrienne Schutte 氏が、Google のテクニカルアカウントマネージャーである Regina Houston とともに、Google Workspace への移行における課題、重要な教訓、管理戦略、長期的な影響について説明しています。

3. Google Workspace での会議の未来: ビジョンとロードマップ

ニューノーマルが登場し、働き方も新たになりました。このセッションでは、会議ソリューションと時間管理担当プロダクト管理ディレクターである Smita Hashim と、グループプロダクトマネージャーである Greg Funk が、動画ファーストが加速する世界で未来の会議がどのようなものになるのかについて、Google Workspace が提案するビジョンを発表しています。また、作業場所にかかかわらず人々がつながりを維持できるように、Google Workspace が会議のライフサイクルをどのように変革し、新しい形のチームワークを提案しているかについても簡単に説明しています。

4. 稼働したまま実施 - Fitbit がダウンタイムゼロで GCP に移行

ダウンタイムゼロで実稼働環境を一度に移行することなど不可能だと思っていませんか。実は可能なのです。このセッションでは、Fitbit のプリンシパルソフトウェアエンジニアである Sean Michael-Lewis 氏が、実際のユーザーに影響を与えることなく、本番環境をマネージドホスティングから Google Cloud Platform に移行した方法について説明しています。移行における Fitbit 独特の課題、ユーザー中心の移行計画を作成した方法、使用したテクノロジーとプロセス、新しいマルチリージョンアーキテクチャの基盤を構築した際のポイントを学べます。

5. BigQuery の新機能、Google Cloud の最新データウェアハウス

現在、多くのビジネス変革の中核を担うのはデータです。組織は、競争力を確保するために、将来を予測してリアルタイムに意思決定することを求めていますが、従来のデータウェアハウスは迅速なスケーリングができず、新しいデータ処理パターンに対応することもできませんでした。このセッションでは、Google Cloud のデータ分析担当プロダクト管理ディレクターである Sudhir Hasbe と、Google のプロダクトマネージャーである Tino Tereshko が、Google BigQuery がデータドリブンな企業のニーズにどのように対応するかを説明し、最新の革新的機能のデモを行っています。

6. Google Workspace でのコミュニケーション: Gmail、Chat、Meet などの未来

仕事がリモートになり、柔軟性が増すにつれて、コミュニケーションはどのように変化するでしょうか。Gmail、Chat、Meet が新たに改善されたことで、現代の働く人たちが、いかにコミュニケーションやコラボレーションを容易にできるようになったかをご確認ください。それは働く場所を問わず、ウェブでも Android や iOS デバイスでも同様です。このセッションでは、Google のシニアプロダクトマネージャーである Tom Holman と、Google のプロダクトマネージャーである Dave Loxton が、最新のアップデートや今後の予定について説明しています。また、Google Workspace のプロダクトの将来がいかに有望かについても語ります。

7. Google Cloud でのデータレイクの構築

従来のアプローチでデータレイクを構築すると、多くの場合、データの泥沼にはまり込んでしまいます。このセッションでは、Google のプロダクトマネージャーである Nitin Motgi が、Google Cloud でクラウドネイティブのオープンソースツールを使用してデータを集約、分析することで、企業がデータレイクをいかに簡単に作成して維持できるかについて説明しています。また、企業が Google Cloud でデータレイクを使用するときの最も一般的な使用例も提示します。

8. Data Catalog: データの検出とメタデータの管理

Gmail と Drive で利用しているのと同じ検索テクノロジーで、企業のデータ資産を簡単に検索できればいいと思いませんか。多くの企業は、異なるシステムやデータサイロ全体でデータを検出し、メタデータを管理するのに苦労しています。Google のプロダクトマネージャーである Shekhar Bapat が、Data Catalog を利用して短時間でインサイトが得られるようになる仕組みについて説明します。Data Catalog を利用すれば、すべてのデータアセットを検出してコンテキストを把握し、管理できるようになります。セッションには BlackRock のオルタナティブベンダーデータおよび Alpha Capture 担当責任者である Shruti Thaker 氏も参加し、BlackRock のデータ資産に対する効果的なメタデータソリューションを構築するうえで Data Catalog がどのように役立ったかを説明します。

9. BigQuery Omni を利用したマルチクラウド環境における分析

データは組織全体の意思決定における重要な要素ですが、多くの場合、複数のパブリッククラウドに分散しています。では、アナリストやデータサイエンティストがすべてのツール、システム、データサイロからデータを取得して処理するのをどのように支援できるでしょうか。それには BigQuery Omni が最適です。柔軟性に優れたフルマネージドのマルチクラウド分析ソリューションとして、使い慣れた BigQuery のユーザーインターフェースのまま、パブリッククラウド全体のデータを分析できます。このセッションでは、Google のプロダクトマネージャーである Emily Rapp が、お客様の環境にあるデータサイロを解体し、マルチクラウド環境で分析する方法を紹介しています。

10. パブリッククラウドでのセキュリティとコンプライアンスの確立

パブリッククラウドを活用する機会が増えれば、セキュリティとコンプライアンス上の課題が発生することが多くなります。特に、ヨーロッパの最高レベルの規制が適用されている、主要な市場のインフラストラクチャプロバイダであればなおさらです。このセッションでは、Deutsche Boerse Group のシニアクラウドアーキテクトである Christian Tüffers 氏と、Google のヘッドクラウドソリューションアーキテクトである Grace Mollison が、Google Cloud と連携してセキュリティ戦略を構築し、規制とコンプライアンスの要件を満たすワークロードをデプロイする方法を説明しています。

他のセッションもご覧になる場合は、こちらから Google Cloud Next '20: OnAir のセッション一覧をご確認ください。

-Google Cloud 編集チーム

高速かつ強力なアプリを多くの人へ: 第 9 週の Next OnAir の動き

Thu, 24 Sep 2020 08:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next ‘20: OnAir の第 9 週が終了しました。今週も充実した内容でお送りしました。Google Cloud ゼネラルマネージャー兼バイスプレジデント Amit Zavery の基調講演から、プロダクトのお知らせ、お客様のデモ、Google シニアバイスプレジデント Urs Hölzle のプレゼンテーションや Q&A まで、企業が API やコードなしアプリケーションの開発を活用してデジタル変革を加速するさまざまな方法についてご紹介しました。非常に盛りだくさんの内容でしたので、1 つずつ振り返ってみましょう。

第 9 週の重要な発表

ビジネスアプリケーションプラットフォームのカテゴリへの投資についてご紹介しました。こうしたプラットフォームにより、企業はアプリケーションの作成と拡張、ビジネスプロセスの構築と自動化、レガシーアプリケーションの接続とモダナイゼーションが容易になります。

ビジネスアプリケーションプラットフォームでは、Apigee の API 管理と AppSheet のコードなし開発だけでなく、Google Cloud の機械学習機能も活用することで、従来の IT 部門の技術者が API をさらに活用できるようになり、基幹業務の従業員がコードを記述せずにアプリ作成や自動化を実現できます。もちろん、これらのすべてに強力なガバナンスツールやセキュリティ保護機能が付属しています。ビジネスアプリケーションプラットフォームがお客様の構築のお役に立てば幸いです。

API Gateway ベータ版のリリースを発表しました。これは、デベロッパーが Google Cloud ワークロードとサーバーレスバックエンド用の API を構築、保護、モニタリングできるフルマネージドサービスです。サーバーレス API の利用者数は増えており、このソリューションを使用すると、デベロッパーはインフラストラクチャの考慮事項について心配せずに、API を共同編集者と共有できるようになります。

ノーコードのソリューションである AppSheet の 2 つの新機能も発表されました。技術者でない従業員が同じ統合プラットフォームでさらに強力なアプリとビジネスプロセスの最適化を構築できるようになります。Apigee datasource for AppSheet では、AppSheet ユーザーが Apigee API を利用できます。このため、ノーコードアプリで実質的に無限のデータソースが新しく利用できるようになるだけでなく、企業が業務アプリのバックログに対処しやすくなります。AppSheet Automation は自然言語インターフェースと状況に合わせた最適化案を提供し、ユーザーがビジネスプロセスの自動化に役立てることができます。こうした機能により、企業は時間のかかるエラーの発生しやすい手動プロセスを削減できます。

上記の新しいプロダクトがお客様の役に立てばと考えております。Amit が基調講演で述べたとおり、Google はさらに多くのことに取り組んでいます。今後 12 か月の間に、マルチクラウドやハイブリッドのデプロイモデルのサポートと ML 機能のさらなる統合を強化していく予定です。サーバーレスワークロードのサポート強化など、変化し続ける DevOps のニーズに対応する拡張機能を計画しており、セキュリティとコンプライアンスの改善も当然ながら進めています。とりわけ、お客様によるアプリケーションの構築、デジタルアセットの管理、効率性の向上、データからの分析情報の抽出が簡単になることに重点を置いています。

デジタル変革を加速するデモのご紹介

第 9 週の大部分は、従来型のデベロッパーと近年出現した（コードを記述しない）シチズンデベロッパーを対象に、アプリケーション開発を簡単かつ迅速にできるようにすることに焦点を当てました。「簡単かつ迅速」を目に見える形でご確認いただくには、デモが最適です。

今週リリースしたデモをいくつか紹介します。

AppSheet によるノーコードアプリ開発。AppSheet で従業員がコードを記述せずにモバイルアプリやデスクトップアプリを作成できる方法について説明しています。
Apigee API 管理を利用したオープンバンキング。外部化された API でデジタル変革を促進する方法について詳細に説明します。特に銀行業界に焦点を当てています。
Apigee: フルライフサイクル API 管理。API 管理の一部始終についておおまかに説明しています。
Google Cloud の市場データ。CME Group がリアルタイムデータと Google Cloud の分析ツールを使用して先物市場での取引操作をサポートする方法を披露しています。

Google Cloud のお客様によるベストプラクティス

カンファレンスで得られるもっとも貴重な情報のひとつとして、現場で製品や戦略を徹底的にテストした同業他社のベストプラクティスが挙げられます。第 9 週にはさまざまな Google Cloud のお客様が登場し、デジタル変革をうまく利用するための豊富な情報を提供してくれました。

HP Inc. には、デベロッパーエクスペリエンスに重点を置いていることについて説明していただきました。これには、社内外のデベロッパーコミュニティ向けの明確な API カタログの作成が含まれます。
T-Mobile には 2 つのセッションに参加していただきました。一方のセッションでは、AI と ML のテクノロジーを API に組み込む方法を確認し、API 管理のベストプラクティスの概要を示すデモを実演していただきました。もう一方のセッションでは、最新のクラウドネイティブアーキテクチャで API 管理とサービスメッシュがどのように連携しているかをご説明いただきました。
Gap はセルフサービスで手軽なデベロッパーポータルを通じて、API の採用を大幅に増やした方法を明らかにしました。
Australian Energy Market Operator（AEMO）には、エネルギー空間向けの API ドリブンのオープンデータハブについて詳しく説明していただきました。
Pizza Hut には API を使用してプラットフォームをモダナイズした方法を解説していただきました。
BHI には、AppSheet などの Google Cloud プロダクトを利用してドキュメント共有やコラボレーションのインフラストラクチャを完全に見直し、基幹業務の従業員が建築現場の検査などのタスクに合わせてノーコードアプリを構築できるようにする方法について説明していただきました。

次のステップ

Google Cloud Next ‘20: OnAir は、第 9 週ですべてのプログラムが終了しました。インフラストラクチャ、セキュリティ、データベースから機械学習、コラボレーション、API まで、さまざまな分野を取り上げました。お客様がどのように実践に移されるのか、楽しみにしております。なお、ヨーロッパ、中東、アフリカのお客様のために、9 月 29 日に Google Cloud Next OnAir EMEA を開始します。これらの地域に合わせて用意された 30 以上の新しいセッションが 5 週間にわたって公開されます。詳細については、ウェブサイトをご覧ください。

今週も含めて、2 か月間にわたりご参加いただきありがとうございました。また、見逃したセッションや見直したいセッションがある場合は、Next OnAir のセッションページをご確認ください。録画されたすべてのセッションをご覧いただけます。

-プロダクトマーケティング、データおよびビジネスアプリケーションプラットフォーム担当ディレクター Dain Hansen

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開各週で発表された内容のまとめ（後編：第 6 週 ~ 第 9 週）

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開各週で発表された内容のまとめ（前編：第 1 週 ~ 第 5 週）

AI 情報が盛りだくさん: Google Cloud Next ‘20 OnAir の内容

Tue, 15 Sep 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI と機械学習（ML）のツールやソリューションによって、ビジネスの進め方が根本から変わりつつあります。近い将来、AI を使用していない組織は、使用している組織に比べて不利な状況に陥り、AI を使用していないアプリケーションに問題があると感じるようになるでしょう。

第 8 週の Google Cloud Next '20: OnAir では、Cloud AI が AI と ML のツールやソリューションを使用して、さまざまなスキルと知識にわたってチームに力を与える方法を見てきました。機械学習ワークフローの運用とスケールを目的とした、予測バックエンドの一般提供、マネージドパイプライン、メタデータ、テスト、モデル評価など、一連の MLOps ツールについて情報の一部を事前にお伝えしました。

また、Cloud AI で AI の原則を実装する方法について、責任ある AI への取り組み: 論理から実践へで説明し、より良いサービスを提供する手段となる Contact Center AI（CCAI）などのソリューションに Google の機械学習の専門知識を取り入れる方法をご紹介しました。さらに、Lending Document AI（住宅ローン会社向け）や Procure-to-Pay などの新しい業種別ソリューションを発表しました。どちらも、ドキュメントスキャニング技術を使用して困難なプロセスを高速化します。

お客様の成功事例

Google Cloud AI を使用している組織が、お客様とユーザーのエクスペリエンスを改善するためにどのようにデジタル変革を行っているかを伺いました。Verizon は、CCAI を利用して、より高速かつカスタマイズされたデジタルエクスペリエンスをお客様に提供しながらサポートエージェントのサービスの質を高めた方法について、説明してくださいました。同様に、オランダの人材および採用コンサルティング会社 Randstad は、CCAI と Dialogflow CX（Dialogflow の最新バージョン）を使用してお客様との会話を処理しています。

グローバル投資企業の BlackRock は、Google Cloud の自然言語処理を利用して投資管理業界のシグナルを検索する方法について、説明してくださいました。また、マクドナルドは Google Cloud AI を使用して、ロイヤリティの高いお客様にサービスを提供する方法についての優れた分析情報をどのように得るかを示してくださいました。

医療分野では、Harvard Global Health Institute が、Google Cloud とのパートナーシップによる COVID-19（新型コロナウイルス感染症）Public Forecast Model の作成について説明してくださいました。このモデルでは、リアルタイムでデータから学習してパンデミックに関する実用的な分析情報を取得できます。

ML に関するデモのご紹介

カンファレンスではデモが重要な役割を担います。Next OnAir では、デモを簡単にご覧いただけるようにしました。こちらのデモでは、AI で生産性と加工費用の見積もりを向上させる方法をご覧いただけます。日本のスタートアップが Google Cloud AI を使用して、製品化までの時間の短縮、高速なオブジェクト検出、能動的な学習向けの柔軟な ML パイプラインの作成を実現している方法をご覧ください。また、人工知能が太陽系外惑星に関する研究の加速にどう役立つかを理解するために、NASA Frontier Development Lab が Google Cloud と提携した方法もご覧ください。

TensorFlow Enterprise と TPU を深く理解する

TensorFlow の大規模な管理から AI インフラストラクチャまで、セッションやトピックは他にも多数あります。このフレームワークは、お客様が AI 導入のどの段階にいても、ビジネス目標を順調に進め、自社に最適な AI 機能を確実に構築するための優れたガイドになります。

今後の予定: API による展開

Next OnAir はまだ終わりではありません。残りの 1 週間でビジネスアプリケーションの構築と、マイクロサービスや API による既存アプリケーションのモダナイゼーションと移行について取り上げます。Google Cloud のプラットフォーム担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーである Amit Zavery が、API と Appsheet を使用してビジネスアプリケーションを強化する方法と、Apigee をどのようにクラウドネイティブアプリケーションの開発戦略に利用できるかについてご説明します。そして最後になりますが、Google の技術インフラストラクチャ担当シニアバイスプレジデントである Urs Holzle が、エンタープライズ IT の今後の展開について基調講演を行い幕引きとなります。Google Cloud ’20 Next: OnAir への登録がお済みでない場合は、g.co/cloudnext にアクセスしてください。

-Cloud AI 担当プロダクトマーケティングリード Olivia Shone

AI の力をフル活用してチームを支援

Fri, 11 Sep 2020 10:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next: OnAir の Cloud AI ウィークでは、Google Cloud のツールやソリューションを使ってビジネスの進め方を根本から変えている、AI ジャーニーのすべてのステージのお客様の声を聞くことができます。

ビジネス拡大の新時代の好例となっている Etsy や、Illinois Department of Employment Securityなどの依頼が殺到する政府機関、世界最大級の銀行の一つである HSBC など、あらゆる業界の組織が Google Cloud の Cloud AI サービスを使って問題を解決し、イノベーションを起こしています。

ここからは、お客様の成功を推進する、Cloud AI ポートフォリオの新機能をいくつかご紹介します。

チームの誰もが使えるツール

開発者からデータサイエンティスト、機械学習エンジニアまで、チームの誰でも簡単に使えて AI をビジネスに導入できるツールを開発しました。

機械学習のエキスパートにとってさえ、機械学習プロジェクトを長期的に成功させられるかどうかは、科学プロジェクトと分析を繰り返しとスケールが可能な業務に転換できるかどうかにかかっています。多くの場合、アナリストのチームは協力して導入支援プロセスを進めますが、ほとんどが手作業になり、パラメータが多すぎるためにエラーも発生しやすく、ワークフロー間の連携も取れておらず、セキュリティの脆弱性があります。実際、MLOps と呼ばれる包括的な規律が、機械学習ワークフローを運用化することでこの課題を解決するものとして登場しています。

MLOps エクスペリエンスを向上させるため、このたび予測バックエンドの一般提供、マネージドパイプライン、メタデータ、テスト、モデル評価をリリースすることとなりました。AI Platform の一部であるこれらの機能を使うことで、統合、テスト、リリース、デプロイ、インフラストラクチャ管理など、機械学習システムの構築におけるすべてのステップを自動化してモニタリングできます。MLOps の詳細については、MLOps 基盤の主な要件をご覧ください。

こうした機能と AI を使って、顧客向けにより厳選されたショッピング体験を提供しているのが Etsy です。同社のマーケットプレイスには、出品者によって出品された商品が 6,500 万点以上あります。同社では AI を使って洗練されたワークフローを構築して、購入者が目当てのものを見つけられるようにしています。また、一人ひとりの購入者のスタイルや好みに合わせた、充実したおすすめ機能も提供しています。

Etsy の CTO である Mike Fisher 氏は、次のように述べています。「当社の能力だけではマーケットプレイスのイノベーションと改善に限界がありましたが、Google Cloud とのパートナーシップによってそれに必要な力と効率性を手に入れることができました。」

MLOps の実践に役立つ改善は他にもあります。現在ベータ版の Vizier は、モデルのハイパーパラメータを自動調整して最適な結果を出します。AI Platform Notebooks サービスは現在一般提供されています。

Google Cloud は、市民データサイエンティストや社員が機械学習用のツールとフレームワークを使って、短期間で結果を出せるよう日々取り組んでいます。Cloud AI Building Blocks では、API からよく使われるモデル（ビジョン、翻訳、スピーチなど）にアクセスできます。9 月末までには、AI Platform にワークフローの統合機能として AutoML が組み込まれます。これによって、コード不要のやり方とコードベースのやり方の最も良い部分を組み合わせることで、質の高いカスタム機械学習モデルを短時間で構築できます。

また、パートナーを通じて既存のワークフローに簡単に統合できて SLA でサポートされる、アプリケーション開発者向けの業界専用ソリューションの構築にも力を入れています。そのなかでも最新のソリューションがバーチャルエージェントの Dialogflow CX と現在ベータ版の Document AI Procure-to-Pay です（詳細は後半で説明）。

多くのお客様はクラウドサービスをすべてまとめてしまおうとは考えていないため、Google Cloud は AI 機能をオンプレミスで実行できるように拡張することにしました。先週、Speech-to-Text On-Prem を発表しました。これは Google Cloud 初のハイブリッド AI で、このたび一般向けの提供を開始しました。

カスタマーエクスペリエンスの向上

AI に関する Google Cloud の専門知識とリーダーシップこそが、多くの組織が Google Cloud を選ぶ理由の一つです。Google Cloud では Google AI の研究結果を着実にクラウドソリューションに取り込むことで、お客様がカスタマーエクスペリエンスを改善できるようにしています。

Google AI の研究結果をクラウドソリューションに取り込んでお客様の成功を実現できていることを最もよく表しているのが、コンタクトセンターの進化における Google Cloud の取り組みです。Contact Center AI（CCAI）は、仮想エージェントを使用して顧客からのリクエストを迅速に処理して人間のエージェントをサポートし、コンタクトセンターのすべてのデータに関するインサイトを提供することで顧客とのやり取りを改善します。

通信業界のリーダー Verizon は、CCAI を使ってチャネル全体で直感的かつ一貫性のあるカスタマーエクスペリエンスを実現しています。

同社のシニアバイスプレジデント兼 CIO である Shankar Arumugavelu 氏は、次のように述べています。「当社のような規模にも対応できるプラットフォームを必要としていました。Google Cloud CCAI はすべての面において期待を上回っています。」

Google は今後も CCAI への投資を継続していきます。また、本日 Dialogflow CX を使ったより直感的な会話をリリースしたことをお知らせします。すぐに仮想エージェントの業界標準になるであろう Dialogflow の新バージョンは、大規模なコンタクトセンターを持つ企業に最適です。複雑な（多重の）会話を扱えるよう設計されていて、真にオムニチャネルなものになっています。一度ビルドすれば、コンタクトセンターであれデジタルチャネルであれ、どこにでもデプロイできます。

Randstad（オランダ）のプリンシパルソリューションアーキテクトを務める Lukasz Rewerenda 氏は、次のように述べています。「Dialogflow CX によって会話の状態管理がレベルアップしました。」

CCAI の改善には他にも Agent Assist for Chat などがあります。これは Agent Assist の新モジュールで、音声通話に加えて「チャット」に対しても、顧客の意図を識別してリアルタイムで詳細な手順を提供し、エージェントを継続的にサポートします。CCAI の最新情報については、会話型 AI を導入してカスタマーエクスペリエンスを改善をご覧ください。

Deployed AI で高い価値を実現

Deployed AI は足りない専門知識を埋めるためのものであり、AI 戦略のリスクをなくして導入の複雑さを軽減するテクノロジースタックに Google Cloud が投資を続けているのもそのためです。Google Cloud は Contact Center AI などの機能的なソリューション、そして現在アルファ版の Lending Document AI などの業界専用ソリューションの構築に力を入れています。

Lending Document AI は、住宅ローン業界のためだけに開発された、Document AI を活用した新たなソリューションです。借主の収入と資産ドキュメントを処理することで、時間がかかり複雑なプロセスとして悪名高いローン申し込みをスムーズに進めることができます。また、定型的なドキュメントレビューの多くを自動化することで、住宅ローンの借主はより重要な決定に集中できます。住宅ローン企業の Mr Cooper も Lending Document AI を利用しているお客様のうちの 1 社です。

同社の製品管理担当バイスプレジデントである Madhavi Vellore 氏は、次のように述べています。「Google Cloud の Document AI ソリューションのおかげで、住宅ローン関連ドキュメントを収めた膨大なライブラリ全体でより良い意思決定ができるようになりました。当社では 130 以上の重要な住宅ローンドキュメントラベルのトレーニングを実施し、100 万ページ以上を分類して、これまでのところ 92% 以上の精度を実現できています。」

また、現在ベータ版の Procure-to-Pay Document AI でも、最も量が多くて最も重要なビジネスプロセスである調達サイクルを自動化できます。Google Cloud は請求書から領収書まで対応できる、AI を活用した一連のパーサーを用意しています。これらのパーサーはさまざまな形式のドキュメントを取得してわかりやすい構造化データを返します。調達から支払いまでのサイクルに対応できるよう、お客様や Workday などのパートナーと緊密に連携していきます。

Google Cloud の業界専用ソリューションのメリットの一つは、AI のエキスパートを雇用しなくても AI で優れたビジネス上の成果を達成できることです。

ワークフローに統合できる業界専用機能には他にも Media Translation API があります。この API ではストリーミングオーディオデータから発話をリアルタイムで翻訳できます。中国のスマートフォンメーカー OnePlus では、複数の国、タイムゾーン、言語に対応するビデオチャットアプリでこの API を使っています。

同社のソフトウェア製品責任者である Gary Chen 氏は、次のように述べています。「Google Cloud の Media Translation API により、ビデオチャット向けにシンプルな API 統合を使用したリアルタイムのストリーミング翻訳を提供できるようになりました。レイテンシは最小限で、ユーザー同士のつながりが簡単に実現するようになりました。」

7 月には、Recommendations AI の公開ベータ版を発表しました。また、小売りの予測、マネーロンダリング防止、顧客把握、ヘルスケア NLP、メディア資産管理、業界アダプティブコントロール、目視検査などの業界専用ソリューションに関する詳しいロードマップも間もなくリリースする予定です。

今後も引き続き新たな機能をリリース

作業を運用化して拡大するためのツールやフレームワークを探している機械学習エンジニアやデータサイエンティストのチームが社内にいないでしょうか。あるいは、AI を活用した業界専用ソリューションや機能的なソリューションを統合した特定のビジネス課題の解決や、AI 導入によるカスタマーサービスの改善をお考えではないでしょうか。Google Cloud にはあらゆるニーズに対応できる、幅広い AI と機械学習があります。

詳細については Google Cloud Next OnAir の Cloud AI ウィークをご覧ください。プリンシパルソフトウェアエンジニアの Ting Lu とプロダクト管理担当バイスプレジデントの Rajen Sheth が出演し、Cloud AI が生み出す価値について語ります。すべてのコンテンツが今すぐご利用いただけます。

-Google Cloud AI および業種別ソリューション責任者 Andrew Moore

MLOps 基盤の主な要件

Thu, 10 Sep 2020 06:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI を活用する組織は、特に困難な課題の解決にデータと機械学習を利用し、その成果を得ています。

「自社の価値を生み出すワークフローに 2025 年までに AI を完全に取り込んだ企業は、120% 以上のキャッシュフロー成長によって、2030 年の世界経済で優位に立てることになる」¹と McKinsey Global Institute は述べています。

しかし、これは現時点では容易なことではありません。機械学習（ML）システムは、適切に管理されないと技術的負債を生み出してしまうという特異な性質を備えています。従来のコードのメンテナンス上の諸問題に加えて、ML 固有の別の問題を抱えているのです。すなわち、ML システム特有のハードウェアとソフトウェアの依存関係があり、コードと同様に、データのテストと検証が欠かせないということです。また、周囲の環境が変化するにつれ、デプロイ済み ML モデルが徐々に劣化します。さらに、ML システムのパフォーマンスが低下してもエラーがスローされないため、問題の特定と解決がきわめて困難になります。つまり、ML モデルの作成は簡単ですが、ML モデル、データ、テストのライフサイクルの運用と管理は複雑になります。

本日は、データサイエンティストと ML エンジニアにとって機械学習オペレーション（MLOps）が簡素になり、ビジネスが AI の価値を実現できるようになる一連のサービスについて発表いたします。

ML システムの開発と運用の統合

AI Platform Pipelines を皮切りに、Google は今年すでに AI Platform で ML パイプラインを構築、管理するためのホスト型サービスを発表しています。現在は ML パイプライン用のフルマネージドサービスを用意し、今年の 10 月までにプレビュー版の提供を予定しています。新しいマネージドサービスでは、TensorFlow Extended（TFX）のビルド済みコンポーネントとテンプレートを使用して ML パイプラインを構築することで、モデルのデプロイに必要な手間を大幅に削減できます。

Google プラットフォームの継続評価サービスは、デプロイ済み ML モデルから予測の入力と出力をサンプリングし、正解ラベルに対してモデルのパフォーマンスを分析できます。データにヒューマンラベリングが必要な場合は、正解ラベルを提供する審査担当者を割り当て、モデルのパフォーマンスを評価することもできます。継続的モニタリング サービスについてもお知らせします。このサービスは、本番環境でモデルのパフォーマンスをモニタリングし、古くなっているかどうか、つまり外れ値、スキュー、コンセプトの変動があるかどうかを通知でき、チームが新しいモデルの介入、デバッグ、再トレーニングを迅速に行うことができるようになります。これにより、大規模なモデルの管理が簡素化され、データサイエンティストはビジネス目標を達成できないおそれがあるモデルに専念できます。継続的なモニタリングは 2020 年末までに利用できるようになる予定です。

これらすべての新規サービスの基盤となるのが、AI Platform の新しい ML メタデータ管理サービスです。このサービスにより、AI チームは実行するすべての重要なアーティファクトとテストを追跡し、アクションと詳細なモデルの系統情報をまとめた記録を得られます。結果、AI Platform でトレーニングされた任意のモデルの起源を特定し、デバッグ、監査、コラボレーションを実施できます。AI Platform Pipelines はアーティファクトと系統情報を自動的に追跡しますが、AI チームは ML メタデータサービスを直接使用して、カスタムワークロード、アーティファクト、メタデータを追跡することもできます。ML メタデータサービスは 9 月末までにプレビューできるようになる予定です。

再利用性に関する Google のビジョンには、データサイエンスと機械学習のコラボレーション機能が含まれます。Google は今年末までに、AI プラットフォームに Feature Store を導入する予定です。この Feature Store は、従来および最新の特徴値のための、組織全体にわたる一元化されたリポジトリとして機能する予定であるため、ML チーム内での再利用が可能になります。そのため、特徴量エンジニアリングのステップが重複しなくなり、ユーザーの生産性が向上します。Feature Store には、トレーニングと予測に使用される特徴の間の不整合に関する一般的な原因を軽減するツールも用意されています。

ML と IT の橋渡し

DevOps は大規模なソフトウェアシステムを開発、管理するためによく使用される一般的な手法であり、ソフトウェア開発業界で数十年の実績と学習を通じて成長しました。この手法では、開発サイクルの短縮、デプロイの迅速化、高品質ソフトウェアの信頼性の高いリリースが可能です。

DevOps と同様に、MLOps は ML システム開発（Dev）と ML システムオペレーション（Ops）の統合を目的とする ML エンジニアリングの文化と手法です。DevOps とは異なり、ML システムは継続的インテグレーション（CI）や継続的デリバリー（CD）など、DevOps のコア原則に固有の課題があります。

ML システムの場合:

継続的インテグレーション（CI）では、コードとコンポーネントのテストと検証だけでなく、データ、データスキーマ、モデルのテストと検証も行います。
継続的デリバリー（CD）は、単一のソフトウェアパッケージやサービスだけでなく、別のサービス（モデル予測サービス）を自動的にデプロイするシステム（ML トレーニングパイプライン）です。
継続的トレーニング（CT）は、ML システムに固有の新しいプロパティであり、テストと提供のために候補モデルを自動的に再トレーニングします。
継続的モニタリング（CM）は、本番環境システムのエラーキャッチだけでなく、ビジネス成果に関連付けた本番環境の推定データやモデルのパフォーマンス指標のモニタリングも行います。

MLOps を実践すると、統合、テスト、リリース、デプロイ、インフラストラクチャ管理など、ML システム構築のすべてのステップで自動化とモニタリングを推進できます。今回お伝えする発表は、AI チームが ML 開発ライフサイクル全体を管理する方法を簡素化するのに役立ちます。

Google の目標は、機械学習がコンピュータサイエンスのように機能するようにすることで、効率を高め、短期間でデプロイできるようにすることです。Google はこうした効率と速度をお客様のビジネスに提供できることに喜びを感じています。MLOps の詳細やプラットフォームの使用事例については、Next OnAir の「Google Cloud での MLOps の概要」セッションをご覧ください。また、「機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン」や「TFX、Kubeflow Pipelines、Cloud Build を使用した MLOps のアーキテクチャ」もご確認ください。

^{1. 参照元: 「AI フロンティアからのメモ: 世界経済に対する AI の影響のモデリング」2018 年 9 月、McKinsey Global Institute}

- Cloud AI Platform プロダクト管理ディレクター Craig Wiley

会話型 AI を導入してカスタマーエクスペリエンスを向上

Thu, 10 Sep 2020 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

会話型 AI は、カスタマーエクスペリエンスやユーザーエンゲージメント、コンテンツへのアクセスといった分野で新しい可能性を切り開いています。

Cloud AI では、音声および自然言語処理に Google の画期的な機械学習モデルを取り入れ、これをコンタクトセンタースペースに応用することで、カスタマーエクスペリエンスの大幅な向上を図りつつ、運用コストの削減にも成功しています。これにより、コンタクトセンターの中心は、これまで表に出ることのなかった企業の裏方から役員室や企業戦略の中枢へと移っています。

Google のソリューション、Contact Center AI（CCAI）は、世界中の企業が顧客のサポート方法を模索しているこの難しい時局にあって、デジタル変革の促進をお手伝いするソリューションです。Google のお客様で、CCAI を使って AI を活用した会話の可能性を再定義したのが Verizon です。

音声通話であるかチャットであるかに関係なく、Verizon の顧客は、メニュープロンプトやメニューツリーを経由しなくても、ただ単に質問するか質問を入力するだけで、CCAI の自然言語認識機能により最善のサポートが提供されます。堅苦しい言葉遣いやロボットのような命令形の表現はありません。

「Verizon と Google Cloud との連携によるカスタマーエクスペリエンスの機能強化が実現したことで、当社のお客様により高速かつカスタマイズされたデジタルエクスペリエンスを提供できるようになったうえ、カスタマーサポートエージェントが提供するサービスの質も向上しました」と、Verizon のシニアバイスプレジデント兼最高情報責任者である Shankar Arumugavelu 氏は述べています。

CCAI はまた、カスタマーサービスの品質を落とすことなく、コスト削減を実現しています。以前は、顧客満足度（CSAT）の改善を図るためには人員を増やさなければならず、運用コストがかさみました。逆に人員を減らすと、今度は CSAT スコアが低下しました。Contact Center AI（CCAI）であれば、この 2 つを両立させることができます。

CCAI では人間のエージェントの補助として、仮想エージェントを使用して顧客からのリクエストを迅速に処理し、顧客とのやり取りから得た分析情報をシステムに戻すことで改善を図っています。結果として、質問すればすばやく答えが返されるのでカスタマーエクスペリエンスが向上し、運用コストも抑えられることになります。顧客とやり取りする人間のエージェントは、より価値の高いタスクに集中できます。

新しい製品や機能の追加でカスタマーエクスペリエンスがさらに向上

Google では、CCAI への投資を継続しています。今回は以下の新機能をご紹介したいと思います。

Dialogflow の最新バージョンである Dialogflow CX は、モバイルアプリとウェブアプリケーション、スマートデバイス、bot、インタラクティブ音声レスポンスシステム、一般的なメッセージングプラットフォームなどに自然で豊かな会話環境を組み込もうと、100 万人以上の開発者が活用している開発スイートです。今回ご紹介する新バージョンの Dialogflow は、複雑な（多重の）会話を扱う大規模なコンタクトセンター向けに最適化されていて、真にオムニチャネルなものになっています。一度ビルドすれば、コンタクトセンターであれデジタルチャネルであれ、どこにでもデプロイできます。Dialogflow CX には、仮想エージェントを作成、構築、管理できる新しいビジュアルビルダーを搭載しています。現在はベータ版で利用可能です。

Dialogflow CX によって会話の状態管理がレベルアップしました Lukasz Rewerenda 氏
Randstad（オランダ）の主力ソリューション設計担当

Agent Assist for Chat は、Agent Assist の新モジュールです。音声通話に加え、「チャット」に対しても顧客の意図を識別してリアルタイムで詳細な手順を提供し、エージェントを継続的にサポートします。Agent Assist を使用することで、エージェントはよりすばやく効率的に対応できるようになり、対応の難しい会話に時間を割くことができるようになるため、カスタマーエクスペリエンスだけでなくエージェントが提供するサポートの質も向上します。Agent Assist が通話をリアルタイムで音声文字変換し、顧客の意図を識別して、リアルタイムの手順を追ったサポート（おすすめの記事、ワークフローなど）を提供し、通話の処理を自動化します。

規制の厳しい業種のお客様の場合、Agent Assist を使用すれば（入れ替わりが激しく教育時間が足りない場合に起こり得る）エージェントが不正確な情報を伝えてしまうといったリスクを排除できます。また、Agent Assist であれば、最新の割引情報や特価情報、特典などを表示することが可能です。こうした情報は頻繁に変わるため、人間のエージェントが追跡するには限界があります。

ベータ版で利用可能な Custom Voice は、CCAI と Google の Text-to-Speech API 向けの新機能であり、他の企業も使用している一般的な音声の代わりに、お客様のブランドを代表する独自の音声を作成して、顧客とのあらゆるタッチポイントに使用することができます。Custom Voice で作成した、Text-to-Speech のカスタムモデルを活用すれば、新しい文句を録音するために声優を使ったスタジオ録音を調整する手間もかからず、企業に合った音声プロファイルを定義、選択して、変更に合わせて調整できます。

Google Cloud のプロダクトや機能は、Google Cloud の AI の原則に従っています。Custom Voice にご興味のある場合は、お客様のユースケースが Google Cloud の AI の原則に沿ったものかどうかを確認する審査プロセスがありますのでご利用ください。Custom Voice の詳細と登録方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

Google の画期的なオンプレミスの音声モデル

多くのお客様はパブリッククラウドにすべてをまとめてしまおうとは考えていないため、Google Cloud では AI 機能をオンプレミスで実行できるように拡張することにしました。そこで先週発表したのが、Speech-to-Text On-Prem です。これは Google Cloud 初のハイブリッド AI で、現在一般向けに提供されています。Speech-to-Text On-Prem を使用すると、音声データを自社のデータセンター内から完全に制御でき、データの常駐要件とコンプライアンス要件を簡単に満たすことができます。また、Speech-to-Text On-Prem は Google の研究チームによる最先端の音声モデルを活用しています。このモデルは既存のソリューションよりも正確でサイズが小さく、実行に必要なコンピューティングリソースが少なくて済みます。

Google の委託により Forrester Consulting が新たに実施した、CCAI による企業のコスト削減およびカスタマーエクスペリエンス向上の現状に関する調査については、「New Technology: The Projected Total Economic Impact™ Of Google Cloud Contact Center AI」をご覧ください。CCAI と会話型 AI について詳しくは、導入事例をご覧いただき、次にご紹介する Next OnAir のセッションもご確認ください。

●CCAI の現状（基調講演）

●Speech-to-Text の精度測定と改善（ブレイクアウトセッション）

●CCAI でカスタマーサービスを変革（デモ）

●動作中の次世代の 3-1-1 を確認（デモ）

-会話型 AI プロダクト主任 Antony Passemard

責任ある AI によるビジネスの取り扱い

Thu, 10 Sep 2020 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

今後 10 年以内に、全世界で GDP の成長を押し上げる最大の要因が人工知能（AI）になるだろうと予測する人たちがいます¹。これは驚くべき予測です。次の 10 年で、採用と革新が劇的に増加するでしょう。実際のところ、AI 対応でないアプリケーションは欠陥品とみなされるようになるかもしれません。

このような大きな期待にもかかわらず、エンタープライズにとって AI への信頼は、採用に対する大きな障害になりつつあることを、私は見てきました。全世界のビジネスエグゼクティブを対象とした調査によれば、回答者の 90% 以上は AI システムの採用に関して倫理的な問題に直面したことがあると回答しています。そのうち 40% はプロジェクトを完全に破棄しています²。倫理的な懸念の確実な評価と、AI のビルドとデプロイに関する責任範囲の明確化が行われなければ、多くのプロジェクトが破棄されることにより、このテクノロジーの恩恵を受けられないというリスクが存在することになります。

Google は、責任範囲が明確な AI を構築する方法の厳格な評価は正しい手法であるだけでなく、成功する AI を作成するために不可欠な要素であると確信しています。

Google は 2017 年中盤に自社の AI 原則の開発を開始し、1 年後の 2018 年 6 月に公開しました。これらの原則は、Google における高度なテクノロジーの構築、調査の実行、ポリシーの立案の方針を主導するために進化し続けています。この AI 原則によって、共通の目的により動機付けられ、全社会に最良の利益をもたらす高度なテクノロジーを使用するための方針を得られ、Google の使命と中核的な価値に合致した決定を下すことができます。また、これらはデプロイされた AI の長期的な成功と不可分のものです。2 年以上が経過した後で残った真実は、Google の製品をどのように構築するかという質問に対して Google の AI 原則が直接回答を与えてくれることは稀だということです。これらの原則は、厳格な会話を回避することを許さず、また許すべきでもありません。Google が何を支持するか、何をどのような目的で構築するかを規定する基盤であり、Google のエンタープライズ AI 製品が成功するための中核となるものなのです。

Google Cloud による Google の AI 原則の実践

Google の管理プロセスは、Google の AI 原則を系統的で繰り返し可能な方法で実装するよう設計されています。これらのプロセスには、製品と取引のレビュー、機械学習開発のベストプラクティス、社内および社外の教育、クラウドの説明可能な AI などのツールと製品に加えて、お客様やパートナーと相談して共同で作業を行う方法の手引きなどが含まれます。

クラウドについては、2 つの独立したレビュープロセスが作成されています。このレビュープロセスの 1 つは、高度なテクノロジーを使用して構築される製品に特化したもので、もう 1 つは Google で一般提供されている製品の枠を超えたカスタム作業が関わる、初期段階の取引に特化したものです。

Google の製品開発の同期

高度なテクノロジーが関与する新しい製品やサービスや、このプロセスを開始するときすでに一般提供されていた類似の製品やサービスを開発するときは、厳格で深遠な倫理的分析を行い、それぞれの原則にわたってリスクと機会を評価し、堅牢なライブレビューを行います。これには難しい会話が含まれることがありますが、多くの場合新しい考えを呼び起こすことにもなります。私たちは、機械学習の公平性、暗黙的なバイアス、Google 自身の経験が AI による影響の可能性と大きく異なる可能性、その他 Google がその製品を推進するかどうかの決定に影響する可能性のある他の考慮事項などの、重要で困難なトピックについて自由に話し合います。レビューチーム間での心理的な安全性を生み出して維持し、すべての意見とトピックが聞き入れられ、評価されることを保証するため、多くの時間を費やします。これらのレビューにより、長期的には、望んだのと逆の結果になる可能性について難しい話し合いを行いやすくなり、予防のための作業も行えるようになるのです。

カスタム AI を使用してお客様の取引を同期する

Google は、締結よりずっと前の初期段階で商業取引のレビューも行い、これにはクライアント用のカスタム AI の構築が関与します。 Google は、プロジェクトにおいて、高度なテクノロジーが Google の AI 原則に違反する形で使用される可能性があるかどうかを、初期段階で判定します。

Google が自社の評価において技術を構築し、長期的に「判例法」を開発して、どこまでが Google の責任範囲なのかを決定するため慎重に考慮するにつれ、Google は自社のエンゲージメントレビューの範囲内、または範囲外と考える作業を繰り返し行ってきました。Google は一般提供されている製品の詳細レビューを行い、それぞれについて調整計画を作成してきたため、固有やカスタムのユースケースに一般提供されている製品をどのように適用するかという部分に取引レビューを集中できました。

Google の製品レビューによりロードマップとベストプラクティスが明白に

これらのレビューにより今後についてさまざまな道が考えられます。Google は製品の範囲を狭く定義し、特定のユースケースと汎用 API に集中することも考えられます。たとえば、Google は顔面認識の手法として、範囲を狭めて十分に調査された実装である Celebrity Recognition API を設計しました。他の軽減措置として、Model Card や、Google のインクルーシブ ML ガイドのようなより特定の実装など、立ち上げに結び付けられた教育資料やベストプラクティスも考えられます。場合によっては、Google はポリシーや利用規約を実装し、また別の場合にはその製品の推進自体を中止することもあります。

Google は過去数年間にわたって、多くのベストプラクティスを開発しており、私は独自の原則の設定を目指している他の組織と協力するとき、多くの場合にこれらのベストプラクティスを共有してきました。ベストプラクティスには次のようなものがあります。

倫理的なチェックリストを使用しない。意思決定ツリーを作成し、良いことと悪いことを簡単に区別できるようにするのは魅力的に思えます。私自身もこれを試みましたし、私が知っている限り、このような原則を作成しようとするほとんどの人もこれを試みています。残念ながら、それは不可能です。同期の決定の手引きとなるのは、テクノロジー、データ、ユースケース、およびそれらをどこで、どのように適用するかの交点であり、似ているものであっても、決して同じものではありません。
設計による責任。Google は開発ライフサイクルの早期段階で詳細レビューを行っており、これは同期を保証するために不可欠であることが証明されています。
入力の多様性。Google のレビュー委員会の常任委員は Google 全体にわたり、技術的およびそれ以外を含む多様な職務にまたがっています。複数のメンバーには社会科学、哲学、倫理学の経歴があります。これらのメンバーは意図的に複数のレベルとして、職歴の浅い者から上級エグゼクティブまでが含まれています。社内外からの入力も重要視しています。これは特に、私たち自身の経験だけでは決定を明確に行えない場合に大切なものです。社外の特定分野の専門家や、影響を受ける人々からの直接入力も鍵となります。たとえば、人権影響評価（Human Rights Impact Assessments）は BSR などの組織から、Google の人権活動の要素として提供されるもので、Google に非常に役立っています。あらゆる意見が聞き入れられると保証することは絶対に必要ですが、容易に行えるとは限りません。
サポートの文化。トップレベルの指示は不可欠ですが、それだけで十分ではありません。組織全体にわたる文化的な展開が鍵となります。これは部分的には、技術的な倫理のトレーニングにより、価値中立と信じられているテクノロジーと倫理とを積極的に結合することで行われます。このような変換的なテクノロジーが有害である可能性について語るのは、場合によっては不快なことですが、たとえ困難であってもそれをモデル化し、コミットメントを構築することは重要です。
透過性。これらの原則と実践が存在する理由の中核は信頼です。あらゆる決定を透過的にすることは、プライバシーへのコミットメントの関係上不可能ですが、このレベルの透過性は不必要と考えられます。行われるすべての決定が満場一致の承認を受けるような世界は存在しません。それは何も問題はありません。Google が目標としているのは、決定をどのように行うかを理解することで、これによって意見の不一致の中にさえも信頼を築き上げることができます。
謙虚な手法。AI は迅速に変化しつつあり、私たちの世界も静的なものではありません。Google は、常に学習し続けることを忘れないようにしています。製品が完全なものであると認定するのは達成不可能な目標ですが、改良は常に行うことができます。Google は長期的に、Cloud Vision API からジェンダーのラベルを削除するなどの困難な決定を行います。これらの変更は、社内と社外の両方に対して説明が困難なものですが、Google は高度なテクノロジーの複雑な現実を尊重するよう心がけています。
作業は（簡単に）測定できません。原則の同期は多くの場合に定量化できず、主観的で、文化的に相対的で、明確に定義できないものです。しかし、Google が活動を行うのはまさに、このような課題が存在することが理由です。

Google は、この作業に確固として取り組んでいます。

テクノロジーの設計の中心にあるのも、それにより影響を受けるのも人間です。そして人間の行う決定は、常にすべての人々の要求に即したものではありません。その意味を明確に示すため 2 つの例を挙げましょう。これらはいずれも修正されたものです。

2011 年まで、自動車メーカーは女性の身体を表現したクラッシュテスト用人形を使用する義務はありませんでした。その結果、自動車事故において女性が重傷を負う確率は、男性より 47% 高くなっていました³。
数十年にわたり、粘着性の包帯、パンティストッキング、さらにクレヨンも白人の肌色を基準として設計されていたため、肌の色が濃い人々は肌の色に合わせることを意図された薄ピンク色のバンドエイドや、肌色を明るくするヌードストッキングを使うことを強いられ、「肌色の」クレヨンは実際には桃色のトーンのものだけでした。

製品とテクノロジーはすべての人のためのものであるべきです。多くの要因により不当なバイアスが発生することがあり、Google はこれらの根本原因を解明し、対話するための作業を行っています。これには、データに入り込んだ社会的なコンテキストを入力として使用することも含まれます。

Google の製品とサービスは社会と無関係に存在するわけではありせん。Google は、自社の方針において社会的なコンテキストを考慮し、単なる技術的な分析に留まらないものとするよう努力しています。Google は傷害の可能性を識別し、それらを軽減または回避するともに、すべての人々にテクノロジーの恩恵を最大限にもたらせるよう最大限に努力しています。

責任ある AI は Google Cloud の Next OnAir バーチャル会議の主要なテーマで、私のセッションでは責任ある AI を実際に使用するためのベストプラクティスと使用例を中心にご紹介します。

^{1. McKinsey & Company、「Notes from the AI Frontier Modeling the Impact of AI on the World Economy」（2018 年 9 月）}

^{2. Capgemini、「Organizations must address ethics in AI to gain public's trust and loyalty」（2019 年 7 月）}

^{3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3222446/}

-Cloud AI プロダクト戦略およびオペレーション担当ディレクター Tracy Frey

アプリケーションのモダナイゼーション飛躍の年: 第 7 週の Next OnAir の動き

Wed, 09 Sep 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next ‘20: OnAir の第 7 週は、既存のワークロードのみならず今後構築するワークロードをも含めたアプリケーションのモダナイゼーションを取り上げました。

第 7 週は 3 つの基調講演で幕開けしました。最初の講演では、エンジニアリング担当ゼネラルマネージャー兼バイスプレジデントの Eyal Manor、プロダクト＆デザイン担当バイスプレジデントの Pali Bhat、エンジニアリングディレクターの Chen Goldberg が Anthos について語っています。そして Bhat とプロダクト管理担当ディレクターの Aparna Sinha による 2 つ目の基調講演では、アプリケーション開発とデリバリープロセスを次のレベルに引き上げようとするとき、Google Cloud がどのように役立つかを説明しています。最後の 3 つ目のデベロッパー基調講演では、Developer Relations 担当バイスプレジデントである Amr Awadallah が、企業の IT 部門でイノベーションと安定性を両立させることが可能かどうかという課題を扱っています。

「アプリケーションのモダナイゼーション」をテーマにした週の重要な発表

Anthos は進化を続け、機能がより一層充実しています。Anthos の新しいハイブリッド AI 機能により、特に機密性の高いデータの近くであるオンプレミスで Google Cloud AI サービスを実行できるようになりました。Anthos コントロールプレーンで AWS EKS クラスタや Azure AKS クラスタを管理できる Anthos アタッチクラスタに加え、オーバーヘッドが少なく、エッジでの Anthos 運用を可能にするベアメタル用 Anthos のベータ版リリースを発表いたしました。さらに、Google Cloud アプリケーション開発ツールが Anthos とこれまで以上に緊密に結合されたことで、Anthos Identity Service を使って既存の ID ソリューションを Anthos ワークロードに拡張することが可能になります。また、Windows を実行する場合や Cloud Foundry で実行する場合であっても、ワークロードを Anthos に移行するのがこれまで以上に容易になりました。詳細についてはこちらのブログをご覧ください。

また、今週もデベロッパー向けの新機能を多数ご紹介しました。まず Cloud Run のサポートを Cloud Code IDE プラグインに追加しました。これにより、Cloud Code の新しい Cloud Run エミュレータを補助的に使用しつつ、ローカル開発環境での変更を簡単に組み込むことができるようになります。Cloud Code に新たに組み込まれた Google Cloud Buildpacks は新規アプリケーションをよりすばやく作成できるようにするもので、Events for Cloud Run は Cloud Run サービスにさまざまなソースからのイベントを接続することを可能にします。新しい Workflows（ベータ版）を使用すればカスタムアクションや Google API、サードパーティの API をコードに統合できます。Artifact Registry（ベータ版）はアーティファクトを管理し保護することで、ソフトウェアサプライチェーンを保護を実現します。また、Cloud Run でトラフィック分割と段階的ロールアウトがサポートされるようになったため、Cloud Run のユーザーインターフェースから直接継続的デプロイを設定しやすくなりました。デベロッパー向けのすべての最新情報（およびその他の情報）については、こちらの投稿をご覧ください。

アプリケーションをモダナイズする準備はできているにもかかわらず、何から始めればよいかお悩みの場合、新しい Google Cloud アプリケーションモダナイゼーションプログラム（Google CAMP）をご利用いただくと、モダナイゼーションの実現が一歩近づきます。データドリブンの評価とベンチマーク、フルパッケージのデベロッパーツールとコンピューティングプラットフォーム、Google と DevOps Research and Assessment（DORA）チームによる実証済みのベストプラクティスや推奨事項など、モダナイゼーションプロジェクトの最初の一歩を踏み出すのに役立つ Google CAMP のアプローチについて詳しくはこちらをクリックしてください。

ブレイクアウトセッションで知識を深める

今週はまさにブレイクアウトセッションの週でした。ソリューションの基調講演やベスト映像以外に、53 の新しいセッションを公開しました。アプリケーションのモダナイゼーションとコンテナ、アプリケーション開発、運用と SRE、費用管理、セキュリティ、サーバーレスに関するセッションからお選びいただけます。こちらの一覧をご確認のうえ、お好きなセッションをウォッチリストに追加してください。

デモを見る

カンファレンスではデモが重要な役割を担います。それは Next OnAir の「アプリケーションのモダナイゼーション」をテーマにした週も同じです。今週はアプリケーション開発のトレンドのほか、Google Cloud の最新のプロダクトと機能についての理解に役立つインタラクティブデモ 3 本と動画デモ 4 本を新たに公開しました。たとえば、アプリケーションのモダナイゼーションプロセスを体験できるほか、Anthos でセキュリティとアジリティ、信頼性と効率、ポータビリティと整合性のバランスをいかに保っているかをご覧いただけます。クラウドネイティブアプリの開発の実用例や、Kubernetes の構成管理や Kubernetes クラスタでのサービスのデバッグを Cloud Code で簡単に行う方法もお見逃しなく。今週のインタラクティブデモの一覧をご覧ください。

ぜひご自身でお確かめください

Next OnAir の最大の価値は、Google Cloud を採用した企業の担当者の意見を聞けることにあるといえます。テキサス州の販売店 H-E-B に OnAir へご出演いただき、コンテナと Anthos を使用してモダナイゼーションを実現させた経緯について語っていただきました。Lowe’s にはソフトウェア開発、CI / CD、モニタリングについて、MTX にはパンデミック中の政府機関に対する Google Cloud の支援について語っていただきました。Etsy には課金データを使った費用管理のベストプラクティスをご紹介いただきました。ゲームメーカーの Niantic にはカスタム指標と SRE について、Shopify にはオブザーバビリティについて語っていただきました。また、メジャーリーグベースボールには、ベアメタルでの Anthos について語っていただきました。「アプリケーションのモダナイゼーション」をテーマにした週のセッションガイドで、すべての導入事例やその他の情報をご確認いただけます。

次週のテーマ: AI

Next OnAir の第 7 週が終わり、残すところあと 2 週となりました。次週のテーマは人工知能です。9 月 1 日火曜日には、プリンシパルソフトウェアエンジニアの Ting Lu とプロダクト管理担当バイスプレジデントの Rajen Sheth が出演し、Cloud AI が生み出す価値について語ります。

また、その週のコンテンツに合わせて、技術トークのライブ配信と学習機会の提供も行います。Explore ページの [詳細] をクリックして、各週のスケジュールをご確認ください。Google Cloud ’20 Next: OnAir への登録がお済みでない場合は、g.co/cloudnext にアクセスしてください。

-アプリケーションモダナイゼーション担当グローバルプロダクトマーケティングリード Maria Bledsoe

アプリケーションの開発と配信を加速する

Mon, 07 Sep 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ソフトウェアを迅速、確実、安全に配信することは、あらゆるデジタルトランスフォーメーションとアプリケーションモダナイゼーションにとって大切な核となるものです。やはり速度の向上は強力なビジネス成果を生み出します。DevOps Research and Assessment（DORA）の調査が示すように、ソフトウェアの速度、安定性、可用性は、組織のパフォーマンス（収益性、生産性、顧客満足度など）に直接寄与します。

本日、Google はアプリケーション開発および配信プラットフォームの新たな機能を発表します。これにより、開発者、オペレーター、セキュリティ専門家は、より優れた品質のソフトウェアをより迅速に本番環境に配信できます。これらの新機能には、Google が長年にわたりアプリケーションの大規模な構築を通じて学んできたベストプラクティスが組み込まれています。また、DORA が過去 6 年間に 31,000 人以上の IT 専門家を対象に行った調査も生かされています。

アプリケーションの開発と配信の加速に今すぐ役立つ新しい機能とサービスを詳しく見てみましょう。

開発者の生産性の向上

第 1 に、フルマネージドのコンテナプラットフォームである Cloud Run のサポートを Cloud Code IDE プラグインに追加しました。これにより、VS Code や IntelliJ などの IDE から、コンテナ化されたアプリケーションを Google のフルマネージドサーバーレスランタイムに直接書き込んでデプロイおよびデバッグできるようになります。統合には Java、Node.js、Python、Go を含むさまざまな言語のスターターテンプレートが含まれており、簡単に利用を開始してベストプラクティスを適用できます。これにより、自動化された Day 2 オペレーションや費用対効果の高い自動スケーリングされたコンテナ化アプリケーションといった Cloud Run の主要なメリットを短時間で使用することができます。

第 2 に、ローカル開発ループの一部として、高速フィードバックの広範なサポートを組み込みました。これを実現するために、Cloud Code には、VS Code および IntellIJ 用の新しい Cloud Run エミュレータが含まれています。これをローカルマシンで実行すると、変更を速やかに検証することが可能で、それによって変更の反復と再デプロイの手間がなくなります。ローカルで変更を入念に検査した後、更新または改訂として変更を IDE 内から直接 Cloud Run に push できます。ローカルでもクラウドでも同じようにコードを迅速に反復処理できるので、問題を早期に発見し、稼働中のアプリケーションで見つかった問題を解決できます。

第 3 に、アプリケーションの構築をさらに高速化するため、Google Cloud Buildpacks の組み込みサポートを Cloud Code に追加しました。開発者は、ビジネス要件をコードに変換する作業に注力するべきであり、そのコードをコンテナ化する方法を考えるのに手間をかけるべきではありません。近年では、開発者は Dockerfile の作成とコンテナの構築方法の定義に多くの時間を費やしています。このプロセスは誤りが起こりやすく、本来ならば新機能の開発に費やすべきスキルと時間を奪います。Google Cloud Buildpacks には、Dockerfile なしでアプリケーションを実行するために必要なすべての依存関係とフレームワークがまとめられています。また、これらのビルドパックは、セキュリティチームがプラットフォーム上で実行されるものを検証する優れた方法を提供し、コンプライアンスの確保とセキュリティ体制の強化に寄与します。Cloud Buildpacks は、Google Kubernetes Engine（GKE）、Cloud Run、Anthos により完全にサポートされます。

Cloud Code と Cloud Run の上記の機能強化により、アプリケーションの開発と配信が効率化されます。より大規模なアプリケーションを構築し、ますます複雑化するビジネスプロセスを自動化するには、Google Cloud APIs、外部 API、Google のサーバーレスランタイムの統合が必要になる場合があります。Google は、このプロセスを支援する 2 つの新製品を発表します。

Events for Cloud Run のベータ版がリリースされました。Events for Cloud Run を使用すると、GCP サービス、自社所有のソフトウェア、GitHub など、さまざまなソースのイベントに Cloud Run サービスを接続できます。また、嬉しいことに、カスタムアクション、Google API、サードパーティの API の統合に役立つ Workflows のベータ版もリリースできました。このプロダクトには、ステップ間での値の受け渡し、オブジェクトに対する JSON レスポンスの解析、配列の反復処理、エラー処理と再試行といった高度な機能のサポートが含まれています。Workflows はサーバーレスであるため、管理が必要なインフラストラクチャは存在しません。また、ビジネスの需要に応じて、急速なスケーリングに対処します。Events と Workflows を使用すると、どんなに複雑なビジネス要件も自動化できます。

ソフトウェアサプライチェーンの保護

ソフトウェア配信の加速は、セキュリティの「シフトレフト」と密接に関連します。そして、至るところに脅威が存在する時代において、ソフトウェアサプライチェーンの保護は極めて重要です。しかし、セキュリティレビューによって配信に遅れが出るのではないかという心配は必要ありません。DORA の調査では、最もパフォーマンスの高い「エリート」チームが、ソフトウェア開発プロセス全体を通してセキュリティを構築することにより、数日でセキュリティレビューを遂行する方法が強調されています。同じプロセスであっても、パフォーマンスの低いチームの場合は数週間かかる可能性があります。

セキュリティ体制の改善と、エリートパフォーマーによって確立されたプラクティスの採用を支援する Artifact Registry のベータ版がリリースされました。Artifact Registry を使用すると、Docker イメージとともに、Maven および npm 言語パッケージなどのアーティファクトを管理および保護できます。また、Artifact Registry はソフトウェアサプライチェーンを経由するさまざまなタイプのアーティファクトの可視性と制御性を向上させ、リージョンリポジトリのほかにプロジェクトごとの複数リポジトリの作成をサポートします。企業は、VPC-SC を使用してセキュリティ境界内の呼び出し元だけがリポジトリにアクセスできるように制限し、顧客管理の暗号鍵を利用してリポジトリのコンテンツを暗号化することもできます。

デプロイに関する組み込みのベストプラクティス

コードを本番環境に push する段階に進んだら、デプロイの自動化が決定的な違いを作る要因になります。これは DORA の調査結果にも反映されており、エリートチームの 69% がデプロイを自動化している一方で、パフォーマンスの低いチームでは 17% にとどまっています。また、デプロイの自動化により、変更を push するストレスが軽減され、チームは空いた時間をリファクタリング、設計、文書化といった重要な作業に費やすことができます。

デプロイの自動化をさらに容易にするため、Cloud Run ではトラフィック分割と段階的ロールアウトがサポートされるようになりました。以前は、本番環境のすべてのユーザーに変更を push していましたが、現在はごく一部のユーザーからフィードバックを収集しています。この方法により、問題となりうるコード変更の影響範囲を制限し、必要に応じてロールバックを実施できます。Google は、内部的に同様のプロセスに従って、google.com、Gmail、およびその他の多くのサービスに対する変更をロールアウトしています。

また、デプロイの自動化をさらに推進するため、Cloud Run のユーザーインターフェースから継続的デプロイを直接設定する操作をより簡素化しました。Git リポジトリに接続して、変更を監視するブランチを指定するだけで、新しい変更が push されるとコードが Cloud Run に自動的にデプロイされます。

企業向けのサーバーレスサービスの追加サポート

最近、Google はサーバーレスサービスが VPC ネットワーク内のリソースにアクセスできるようにするサーバーレス VPC アクセスを発表しました。そして今回は、そのサーバーレス VPC アクセスが共有 VPCをサポートすることを発表できることをうれしく思います。これによって企業は、VPN または Cloud Interconnect で接続された共有 VPC ネットワークとオンプレミスリソースに自身のサーバーレスサービスを接続できます。

ソフトウェアの品質向上と配信の高速化

上記のリリースの目標は、アプリケーション開発の実装に必要な速度、セキュリティ、安定性を実現し、パフォーマンスの高い DevOps のエリートチームが採用するプラクティスを提供することです。これらの新機能はすべて、こちらで実際に確認できます。

また、Google Cloud アプリケーションのモダナイゼーションプログラム（CAMP）の一部として、ベストプラクティスを組み込みました。CAMP の詳細と上記の新機能の詳細を確認するには、以下の Next OnAir セッションにご参加ください。

●Cloud Code を使用して IDE で Cloud Run 向けの開発を行う

●Cloud Run の最新情報

●Google Cloud のサーバーレスワークフロー

●Cloud Run によるイベントドリブンマイクロサービス

●Google Cloud のビルドパック

-プロダクト管理ディレクター Aparna Sinha

Google Cloud アプリケーションのモダナイゼーションプログラム: 未来への歩みを加速する

Thu, 03 Sep 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

マークアンドリーセンが「ソフトウェアが世界を飲み込んでいる」という表現を生み出してからほぼ 10 年になります。以来、この発想の意味するところを多くの組織が理解し、ソフトウェア企業に進化するためにそれぞれの旅を始めました。この旅に乗り出した大企業は、旅路の道案内となるアドバイスと実績のある一連のプラクティスを探し求めています。答えを得るためにさらに 10 年待つ余裕はありません。

その答えを提供するため、本日 Google は Google Cloud アプリのモダナイゼーションプログラム（Google CAMP）をリリースします。Google CAMP は、アプリケーションのデリバリーをスピードとスケールで推進した経験に基づいています。たとえば規模の面では、毎日 1,200 万のビルドをデプロイして 6 億 5,000 万のテストケースを実行し、毎月 2.5 エクサバイトのログを処理して 1 京 4,000 兆を超えるモニタリング指標を解析した実績があります。

また、Google CAMP は、DevOps Research and Assessment（DORA）による 6 年に及ぶ調査を通じて得られた知識を、高パフォーマンスを導くプラクティスに反映させています。大企業は、Google CAMP を利用して、アプリケーションの開発と配信をモダナイズし、速度を向上させることができます。これは、直接的にビジネスの最終収益の拡大につながります。31,000 人を超える IT 専門家による DORA の調査によると、1 日に何回もコードを出荷するようなパフォーマンスの高い「エリート」チームは、収益性やマーケットシェアなどの営業目標を達成または上回る確率が 1.53 倍高いことが明らかにされています。

Google CAMP は、次の 3 つの主要コンポーネントを通じてビジネス成果の向上を推進します。1）データドリブンの評価を基にした、各企業に合わせたモダナイゼーションに関するアドバイス。2）アプリケーションのモダナイゼーションに役立つ具体的なソリューション、レコメンデーション、ベストプラクティス。3）コードの作成からアプリケーションの実行、運用、保護に至るまで、すべての過程に対応する最新でなおかつ拡張可能なプラットフォーム。

Google CAMP のアプローチ

アプリケーションのモダナイゼーションが必要であることは明白ですが、これは大規模な組織にとって難題となる場合もあります。一般的なハードルとして、オンプレミス、ハイブリッド、クラウドの異なる環境全体で可視性と制御性を維持する難しさがあります。結果的に、開発者のエクスペリエンスが環境間で統一できずまとまりのないものになることも少なくありません。さらに、モダナイゼーションを進めるには、継続的な進歩を促す方法を理解し、ビジネスと IT の意思決定に役立つ適切な指標を利用する必要があります。最後になりますが、文化の変革は必要不可欠であるにもかかわらず、困難です。変革を 1 回限りのプロジェクトとして扱ったり、アプリのモダナイゼーションをトップダウンの取り組みとして進めたりするような落とし穴に陥ることもよくあります。

Google CAMP はこれらの課題に以下の方法で対処し、大規模な企業がアプリケーションのモダナイゼーションを果たすための取り組みを支援します。

1. データドリブンの評価とベンチマーク: Google CAMP は、何よりもまずデータドリブンのベースライン評価を提供します。Kubernetes、サーバーレス、またはメインフレームのいずれのアプリケーションをビルドする場合でも、Google CAMP 評価は、アプリケーションのモダナイゼーションプロセスをどこから開始するかを示し、優先順位を特定して、ROI を最大化する方法を提供します。

汎用的なワンパターンの成熟度モデルとは異なり、Google CAMP 評価は個別の組織、プロセス、チームに合わせて調整されます。組織内の他の部門、IT 業界全体、または業界のエリートパフォーマーと自身のチームを比較するベンチマーク評価を実施できます。次に、Google CAMP 評価は、ボトルネックになっている箇所と、最大の投資かつ最も影響が強い投資を行う方法を提示します。

最終的な評価レポートの例を示します。以下は、トランクベースの開発とモニタリングですが、最も影響が大きく、かつ現在最も機能が低くなっています。これは、組織がアプリケーションのモダナイゼーションに向けた取り組みの中で優先するべき最適なターゲットです。

チームが完全な Google CAMP 評価を入手し、さらに Google Cloud エキスパートが優先順位設定のサポートを開始する前に、Google のクイックチェック評価ツールをお試しになることをおすすめします。ほんの数分で組織のパフォーマンスを把握し、実装できる機能を迅速に特定できます。

2. 最新でなおかつ拡張可能なプラットフォーム: Google CAMP は、既存の GCP プロダクトを活用して、レガシーアプリケーションとまったく新しいアプリケーションの両方の構築、実行、保護、管理をサポートします。Google Cloud は、最新のクラウドネイティブの原則に対応するためにゼロから開発されたエンドツーエンドのツールを備えています。このような原則の例としては、強力なセキュリティ基盤での構築、変更に対する高速フィードバック、段階的ロールアウト、迅速な拡張性などがあります。使用可能なツールには、Cloud Code、Cloud Build、Container Registry、Cloud Ops などがあります。コンピューティングについては、Google Kubernetes Engine（GKE）、Cloud Run、Anthos のいずれかを選択できます。アプリケーションの開発と配信をモダナイズするため、2020 年の第 2 四半期だけで 10 万を超える企業がこれらのプロダクトを使用しました。

Google CAMP を通じて使用できるツールを導入した組織は、速度と信頼性の両方を実現するとともに、高品質の製品とサービスを低コストで提供しています。

インゴルシュタットに本拠を置くドイツの持ち株会社であり欧州きっての家電販売企業である MediaMarktSaturn Retail Group は、Google Cloud と提携してアプリケーションをモダナイズしました。MediaMarktSaturn Technology のマネージングディレクターである Johannes Wechsler 氏は、次のように述べています。「COVID-19（新型コロナウイルス感染症）が拡大した 4 月と 6 月に、当社のデジタル流通チャネル全体でトラフィックが 145% 増加しました。私たちは、Google Cloud を使用してアプリとウェブショップをモダナイズすることによりこの変化に対処しました。Google Cloud 上に構築されたオンラインビジネスが力強い成長を遂げてくれたことで、当社はドイツで 3 番目に大きい e コマース企業になりました。Google Cloud のフルマネージドコンピューティングプラットフォームである Cloud Run のおかげで、以前の 8 倍の速さでアプリケーションをお客様の元に届けられるだけでなく、コストを 40% 削減できました。」

3. 実績のあるプラクティス、ソリューション、レコメンデーション: 最後に重要な点として、Google CAMP は各企業に合わせて調整された技術、プロセス、測定、文化に関する一連のプラクティスとともに、数年にわたる DORA の科学的調査と Google の社内経験に基づくアプリのモダナイゼーションソリューションおよびレコメンデーションを提供します。コードの作成からアプリケーションの実行、運用、保護に至るまで、アプリケーションライフサイクルの全範囲をカバーしています。プラクティスの例としては、開発者とオペレーターの連携の促進、効率的な製品開発、さらには疎結合アーキテクチャの実装や継続的テストの技術的プラクティスなどがあります。

Google CAMP の詳細

アプリケーションおよびソフトウェア開発プロセスのモダナイゼーションは、今日の企業が直面している最も困難な課題の一つです。Google CAMP を使用すると、あらゆる業種の大規模な組織がモダナイゼーションを実施して、強力なビジネス成果を生み出すことができます。以下のリソースから Google CAMP の詳細をご確認ください。

●Google CAMP が紹介されている Google Cloud Next ‘20: OnAir 基調講演をご覧ください。

●完全な Google CAMP 評価を実施する前に、クイックチェック評価を行って、業界の他社と自社のパフォーマンスを比較してください。5 つの質問に答えるだけで、2 分もかからずに完了します。

●Google CAMP ツールを使用してアプリケーションの開発と配信を加速する方法の詳細をお読みください。

●Anthos を使用してアプリケーション促進プランを拡大する方法をご検討ください。

-Google Cloud プロダクト管理ディレクター Oren Teich

ビジネスを変革するデータベース - Google Cloud Next ‘20: OnAir の内容

Thu, 03 Sep 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next ‘20: OnAir の第 6 週は Google Cloud データベースの全般と、それをクラウド導入のどの段階でも選択して使用する方法について取り上げました。詳細なセッションやデモから、機能リリースや導入事例に至るまで盛りだくさんの内容でした。全体で際立っていたのは、デベロッパーや企業で Google Cloud データベースの導入が急激に進み、大きな動きとなっていることです。

Google Cloud のさまざまなデータベースは不測の事態に対処できるように設計されています。データベースはイノベーションや成長の妨げになってはなりませんが、従来のオンプレミスデータベースの多くはビジネスを阻害しています。現状のままの移行かクラウドで開発された新しいアプリかを問わず、Google はあらゆる段階のお客様に対応するようにデータベースを構築しています。

主要なデータ管理機能についての今週の発表

今週は、特に困難なデータ上の問題を解決することを目的として新機能をリリースし、お客様が最もミッションクリティカルなアプリケーションを実行できるようになりました。今週の最初のセッションはプロダクト管理ディレクター Penny Avril の基調講演で、ソーシャルメディアプラットフォーム ShareChat を取り上げ、Cloud Spanner を利用してコードをまったく変更せずに 500% もの需要増加にどのように対応したかについて説明しました。

また、Google データベースの最新情報についても発表しました。Spanner に Spanner Emulator を使用すると、アプリデベロッパーはアプリ開発時に正確性テストを実施できます。新しい C++ クライアントライブラリと SQL 機能セットの追加により、柔軟性も向上します。さらに、クラウドネイティブの Spanner はアジアとヨーロッパ向けに新しいマルチリージョン構成を提供し、99.999% の可用性を実現できるようになりました。NoSQL データベースサービスである Cloud Bigtable は、高いビジネス継続性のためのマネージドバックアップや追加のデータ保護など、より多くの機能を提供するようになりました。そのうえ、サポートと SLA が拡張されて単一ノードの本番環境インスタンスに対応したため、規模の大小に関係なくあらゆるユースケースに合わせて Bigtable で簡単に対処できます。モバイルやウェブのデベロッパーが Cloud Firestore を使用してアプリを簡単に構築できるようになりました。現在は豊富なクエリ言語、C++ クライアントライブラリ、Firestore Unity SDK を提供しており、ゲームデベロッパーが Firestore を導入しやすくなっています。また、近日提供予定の Firestore Key Visualizer で、使用パターンやパフォーマンスの可視化が向上するツールも導入します。

Cloud SQL は MySQL、PostgreSQL、SQL Server 用のフルマネージドサービスです。より多くのメンテナンス制御、クロスリージョンレプリケーション、確約利用割引を提供し、クラウドへの移行時に信頼性と柔軟性を確保します。Oracle などの特殊なワークロードを実行しているユーザーが Google Cloud の Bare Metal Solution を使用すると、ワークロードを数ミリ秒のレイテンシで Google Cloud に移行できます。Bare Metal Solution は、さらに多くのリージョンで利用可能になり、全体的な費用を削減しながらクラウドへの迅速なトラックを提供します。

クラウドデータベースにより構築、成長しているお客様の事例

特に不測の事態に直面している中で Google Cloud データベースを使用してビジネスを変革する方法について、さまざまな業界のお客様から感想をいただいています。お客様が達成できた事例を耳にするとうれしくなります。たとえば、The New York Times はリアルタイム共同編集エディタを構築して発行を迅速化し、Khan Academy はオンライン学習の需要増加に対応しました。また、Colopl などのゲームパブリッシャーは Spanner を利用して大規模なスケールや使用量のばらつきに対応し、ShareChat は Amazon DynamoDB から Spanner に移行してスケールと効率を向上させ費用を 30% 削減しました。

データ管理デモを公開

データ管理ウィークの今週は、データベースをご自分で選ぶためのインタラクティブな新しいデモを初公開しました。どこから始めればよいかから知りたい場合は、デモをチェックして、お客様に適したデータベースの選択にお役立てください。Cloud SQL で高可用性を実現する方法を確認するには、こちらのデモをご覧ください。または Spanner を使用して、チャネルとリージョン全体で整合性のある大規模なリアルタイム在庫表示を取得する方法をご確認ください。また、Bare Metal Solution がクラウドで特殊なワークロードを実行する際にどう役立つかについて詳しく見てみましょう。

データを深く掘り下げる

データベースポートフォリオ全体で各サービスと新機能の理解を深めることができるセッションが用意されています。SQL Server、MySQL、Postgres をお使いの場合は、「Cloud SQL for SQL Server の概要」や「Cloud SQL による高可用性と障害復旧」をご覧ください。

クラウドネイティブに関心をお持ちの場合は、「Cloud Bigtable による HBase ワークロードのモダナイズ」、「Cloud Spanner で世界規模のスケーリングと整合性を実現し、ビジネスの将来の変化に備える」、「Firestore による複雑なアプリケーション開発の簡素化」などのセッションをご覧ください。使用開始に役立つ詳しい説明をお聞きいただけます。

次週のテーマ: アプリケーションのモダナイゼーション

引き続き Next OnAir をチェックしましょう。次週のテーマは「アプリケーションのモダナイゼーション」です。火曜日の基調講演を確認し、Anthos の詳細と、Anthos でオンプレミスへの投資とクラウドサービスを最大限に活用する方法をご覧ください。

-プロダクトマーケティング、データおよびビジネスアプリケーションプラットフォーム担当ディレクター Dain Hansen

データベースを現代のビジネスの中心に据える

Tue, 01 Sep 2020 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

データベースは小売、金融、製造、医療など、さまざまな業界で特にビジネスクリティカルなエンタープライズワークロードを促進するエンジンとして何十年にもわたって存在してきました。こうしたシステムでは、たとえば資金を世界中に投資したり、病院や患者が最も必要とするときに物資を供給したりできます。各ワークロードは最高レベルの信頼性、耐久性、パフォーマンスを必要とします。企業がクラウドの導入を加速し、変化する新たな需要に対応する方法を検討する場合、世界で最も重要なデータを管理するデータベースは最優先事項になります。

Google は大手グローバル企業の数社と提携しており、明確な傾向がいくつか現れています。アプリケーションによって管理されるデータの量が信じがたい速さで増え続けている中、企業はデータの処理方法を再検討しています。データベースの維持とスケーリングに行き詰まり、最終的にイノベーションを抑制することなく、新機能の構築と開始を高速化することを望んでいます。また、オープン API を搭載したデータベースの導入が増えています。制限が厳しいライセンスに煩わされず、データのポータビリティを維持できるためです。企業は GDPR や CCPA など、セキュリティとデータ主権に関する新しい厳重な規制への対応を余儀なくされています。このような規制により、グローバルなスケーリングにともない、これまでにない複雑さが生じ、より多くの制御が必要になっています。

これらの企業はクラウド移行を計画しているため、マルチクラウドとハイブリッド戦略が基本です。とりわけ興味深いのは、企業が Always On 可用性、グローバルレベルでのローカルエクスペリエンス、すべてのチャネルでの同期を実現する新しいデータドリブンなアプリケーションを通じて、ビジネスを変革しようとしている点です。

このような傾向はお客様がクラウドへの移行に着手するときに最重要であり、万人向けの方法はありません。Google はお客様が場所に関係なくクラウドのメリットを得て、ビジネスに提供できるものを促進できると考えています。

3 段階のプロセスを実施する

アジリティやイノベーション速度の向上、費用管理の改善、データセンターの完全なシャットダウンを問わず、お客様はクラウドへの移行を加速し、移行、モダナイゼーション、変革という 3 段階のプロセスを実施しています。

しばしば厳しいスケジュールで数千ものアプリケーションやデータベースをクラウドに移行しようとしているお客様がいらっしゃいます。現在実行しているものをクラウドにリフト＆シフトするには、迅速なアプローチが必要です。こうした「現状のまま」の移行は、クラウドネイティブ機能のメリットを完全に提供しなくても、すでに大きな価値をもたらしています。この移行の段階では、お客様と緊密に連携して、商用データベースとオープンソースデータベースの大規模なデータベース資産を Google の環境に移行しました。Cloud SQL（MySQL、PostgreSQL、SQL Server 向け）などのフルマネージドデータベースサービスにより、お客様は 24 時間 365 日のデータベース管理を Google Cloud に任せながら、使いやすさが手に入ります。マネージドサービスを採用することで、ビジネスの前進と生産性の向上にリソースを集中し直すことができ、可用性の高い環境を確保するという手間のかかる作業を Google に委ねることができます。Oracle ワークロード向けの Bare Metal Solution では、既存の投資を維持しながら全体的な費用を削減できます。

移行後、お客様の多くは従来のデータベースからオープンソースデータベースへの移行による、データベース環境のモダナイゼーションを求めます。ライセンスの柔軟性の欠如、高い費用、制約のあるデプロイオプションにより、移行に必要な投資を行う強い動機がお客様に生じます。オープンソースデータベースがエンタープライズ対応になったため、お客様はパフォーマンスや信頼性を犠牲にすることなく運用上の制約を取り除き、予期しない需要をシームレスに処理できます。DevOps チームはモダナイズによって、開発とテストのサイクルをより適切に管理し、新しいリリースをより迅速に push して、全体の精度と予測可能性を改善できます。

Auto Trader は新機能をより迅速に顧客にリリースするために、Oracle データベースを Cloud SQL に移行しました。つまり、チームが変更によるリスクを減らし、マネージドサービスに移行することで、Auto Trader はサービスの改善により多くの時間を当てられます。移行後、Auto Trader のリリースサイクルの上昇は 140% を超え（前年比）、成功率は 99.87% に向上しました。

次世代アプリケーションを完全にクラウドで構築しようとしているお客様は変革の段階にあります。これは、ビジネスの新しい可能性と競合に対する差別化を実現することです。リレーショナルワークロードの場合、Cloud Spanner は強整合性によってグローバルスケールで実行する機能においてリードしながら、業界トップクラスの信頼性（99.999%）を提供します。非リレーショナルワークロードの場合、Cloud Firestore はまさに同じグローバルな整合性と 99.999% の可用性を発揮し、比類のない経験を提供して、ライブ同期でモバイル、ウェブ、IoT アプリケーションを構築できます。革新的なアプリケーションの構築は特定のサービスを超えています。連携することで状況が一変するメリットを提供できる方法になります。クラウドネイティブデータベースは Google Cloud の他のサービスと統合されているため、IT システムとアプリをマイクロサービスとして実行し、高度な分析や AI をデータに適用できます。ほんの一例を挙げると、ソーシャルメディアプラットフォームの ShareChat はトラフィックがわずか数日で 500% 増加し、コードをまったく変更することなく Spanner を水平方向にスケールできました。

お客様が上記のプロセスのどの段階にいても、Google Cloud はサービス、ベストプラクティス、ツールエコシステムでお客様をサポートし、成功を可能にすることに注力しております。変革に向けて一丸となっている場合や、第一歩を踏み出そうとしている場合でも、これらのオプションをうまく組み合わせて、チームや組織にとって現実的で管理しやすいペースで移行できるようになります。

データベースプロダクトのスイート全体について詳しくは、今週の Google Cloud Next ‘20: OnAir でエキスパートによるセッションやデモをご覧ください。また、組織が Google Cloud データベースを利用することで、どのように特に重要なアプリケーションを強化し、新しいイノベーションを促進して、お客様により良いエクスペリエンスを構築しているかをご確認ください。

-データベースエンジニアリング担当ゼネラルマネージャー兼バイスプレジデント Andi Gutmans

予測不能な世界で、予測可能なデータベースを実現するには

Mon, 31 Aug 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ビジネスを成功させるためには、サプライチェーンの目まぐるしい変化、オンラインチャネルの全面的な導入、予期せぬ需要の急増といった、予測不能な事態に対処する能力がいっそう不可欠になっています。こうした対応をサポートする中核となるのが、ビジネスを支え、アプリケーションを強化するデータベースです。だからこそ、Google Cloud は革新性を備えたデータベースを設計してきました。この革新性は、Google 自身のビジネスにおける不確実性への対応に求められるものと同じです。つまり、データのセキュリティとポータビリティを実現する、使いやすく管理しやすいデータベースを構築するということです。これは特に革新的なアプリケーションにおいても実証済みです。

今週の Google Cloud Next ‘20: OnAir では、Google のデータベースのポートフォリオ全体を深く掘り下げ、限界に挑み続けるために新たに改善された点を紹介する予定です。クラウドへの移行から、旧来のシステムのモダナイズや新しいアプリケーションの構築に至るまで、お客様の状況に応じたさまざまなセッションが用意されています。また、他の企業が Google Cloud を利用して現代のビジネスをどのように再定義しているか、導入事例を通してお伝えします。

こうしたお客様の中の 1 社が、インド最大級のソーシャルメディアプラットフォームの ShareChat です。同社は最近、スケーラビリティとコスト効率の向上というニーズに対応するため、Amazon DynamoDB から Cloud Spanner と Cloud Bigtable への移行を完了しました。この移行によってすでに 30% の費用削減を実現していますが、その真価が明らかになったのは、トラフィックがわずか数日で予期せず 500% 急増したときでした。コードをまったく変更することなく水平方向にスケールし、需要の高まりに対応できたのです。今週の基調講演で詳細をご覧ください。

Google Cloud データベースの新機能

Google Cloud はデータベースのポートフォリオ全体を通じて、困難なデータの問題を解決し、特にミッションクリティカルなアプリケーションを実行するため、新しいイノベーションを生み出し続けます。こちらで新機能をご覧ください。

Spanner: データの信頼性を確保してデベロッパーに貢献

リレーショナルデータベース業界をリードする Spanner は、リレーショナルデータベースの構造と、非リレーショナルデータベースのスケーラビリティを兼ね備え、それぞれの特性を独自に組み合わせることで業界トップクラスとなる 99.999% の可用性を実現します。現在、Spanner Emulator が一般提供されており、デベロッパーがアプリケーションを開発する際に正確性テストを行えるようになりました。このエミュレータはオフライン環境で実行できるため、生産性改善とコスト削減に役立っています。また、Spanner は新しい C++ クライアントライブラリ、追加のイントロスペクション機能、オープンソース JDBC ドライバ、Hibernate ORM インテグレーションも提供します。またこの他にも、外部キー、クエリオプティマイザーのバージョニング、WITH 句サポートなど、SQL 機能セットが強化されています。

さらに、クラウドネイティブの Spanner は新たにアジアとヨーロッパ向けに、99.999% の可用性を実現するマルチリージョン構成を新たに提供しており、ユーザーマネージドのバックアップと復元を利用すれば Spanner データベースのバックアップをオンデマンドで作成できます。

Bigtable: 信頼性が高く、あらゆる規模のエンタープライズワークロードに対応

Bigtable は Google の NoSQL データベースサービスです。現在はお客様が高いビジネス継続性を実現し、管理オーバーヘッドを最小限に抑えて最もミッションクリティカルなワークロードにデータ保護を追加できるマネージドバックアップなど、新しい機能が追加されています。また、テーブルレベルの ID アクセス管理（IAM）や、管理アクティビティの監査ログも追加されました。さらに、単一ノードの本番環境インスタンスにサポートと SLA を拡張しており、Key-Value とワイドカラムで構成されているユースケースであれば、規模の大小に関係なく Bigtable で簡単に対処できます。

Cloud Firestore: 可視性の向上とアプリ開発の容易化

Firestore で、モバイルおよびウェブのデベロッパーによるアプリの開発が簡単になりました。豊富なクエリ言語、C++ クライアントライブラリ、Firestore Unity SDK が提供されるようになり、ゲームデベロッパーが Firestore を導入しやすくなっています。また、近日提供予定の Firestore Key Visualizer では、使用パターンやパフォーマンスを可視化するツールを導入します。Firestore は、信頼性の高い大規模なリアルタイムアプリケーションを開発したいと考えているデベロッパーに特に人気があります。Firestore が一般提供されてからわずか 1 年半で、200 万件以上のデータベースが作成され、モバイル、ウェブ、IoT アプリケーションが強化されてきました。SlashData の最近の調査によると、Firestore は市場に出回っている他のどのクラウドデータベースよりもデベロッパーの満足度が高いことがわかっています。

Cloud SQL: 可用性、セキュリティ、財務ガバナンスに対するエンタープライズコントロール

Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server 用のフルマネージドサービスです。Google Cloud では、メンテナンス制御やクロスリージョンレプリケーションの追加などの Cloud SQL のエンタープライズ機能を強化してきました。障害発生時もビジネスの継続性を維持しやすくし、Postgres もポイントインタイムリカバリで過去の状態から簡単に復元できるようにするためです。それに加え、確約利用割引によって、手動のオーバーヘッドを増やすことなく、柔軟性や財務管理を強化できます。これらは SQL Server、MySQL、Postgres で、マシンサイズを問わず移行可能のため、リソースのニーズが変わっても最大限利用でき、1 年間のコミットメントの場合はオンデマンド料金に対して 25% 割引、3 年間のコミットメントの場合はオンデマンド料金に対して 52% 割引となります。

Cloud SQL は企業での人気が高まり続けているだけでなく、Google Cloud 全体とのネイティブな統合により、真に強力なアーキテクチャを実現しています。Google Kubernetes Engine（GKE）ユーザーは 500,000 以上のプロキシインスタンスをデプロイし、Cloud SQL に安全に接続したことがわかっています。また、BigQuery ユーザーは連携クエリを利用して、1 か月で Cloud SQL の 22 PB のデータのクエリを実行し、分析とオペレーションデータのギャップを埋めることができました。

Bare Metal Solution: 特殊なワークロードをクラウドで実行するためのファストトラック

ライセンス上の制限があるユーザーや、従来のオンプレミスのデータベースを現状のままクラウドに移行したいユーザーにとって、Bare Metal Solution は、ワークロードをすばやく移行し、全体の費用を削減できる最適なオプションです。

Oracle のように、認定ハードウェアと構成が必要な特殊なワークロードを実行しているユーザーのために、Google Cloud のBare Metal Solution がさらに多くのリージョンで利用できるようになりました。Bare Metal Solution は、こうしたワークロードを数ミリ秒のレイテンシで Google Cloud に移行でき、アプリケーションインフラストラクチャのランドスケープのモダナイズと同時に、既存の投資とアーキテクチャの維持をすばやく実現できます。

お客様のデータ管理ツール利用方法

ShareChat の基調講演に加え、DynamoDB から Bigtable および Spanner への移行についてのセッションもご覧ください。AWS から Google Cloud への移行により、どのようにスケーラビリティと効率化を実現したのかがわかります。他にも、New York Times がFirestore でどのようにリアルタイム共同編集エディタを構築して、ライターや編集者がお互いの編集内容をリアルタイムで確認し、すばやく記事を発行できるようになったかもご確認ください。

また、Colopl などのゲームパブリッシャーが Spanner によっていかに急速に成長したかもお聞きいただけます。さらに、Firestore プロダクトのエキスパート、Khan Academy の CTO 兼エンジニアリング担当バイスプレジデントが、Firestore の新機能、および Khan Academy がオンライン学習の需要の高まりにどう対応したかについてご説明します。

今日の世界では予測不能なことが多発しますが、データベースは予測可能なものであるべきです。今週、オンラインでお会いして一緒に考え、学べることを楽しみにしています。

最新情報についてGoogle Cloud の無料トライアルを始めましょう。Google Cloud はなぜガートナーにデータベースのリーダーとして選出されたかもご覧ください。

-データベース担当プロダクト管理ディレクター、Penny Avril

McKesson の事例: Google Cloud を活用してデータベースのアーキテクチャを再考

Fri, 28 Aug 2020 11:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

編集者注: 今回は、調剤薬局向けテクノロジーの大手企業、McKesson に、データをより効果的に活用するために、サイロ化したインフラストラクチャをモダナイズした方法を伺いました。

McKesson Corporation は、医療サプライチェーン管理ソリューションと、小売薬局、地域がん診療、特殊医療、医療情報向けのソリューションのグローバルリーダーです。同社は毎日、北米全体での使用量の 3 分の 1 にものぼる薬剤を、小売チェーン、個人開業薬局、病院、介護サービス事業者などの 4 万以上の顧客に届けています。

テクノロジーの変革には行動様式の変化が必須

McKesson が成長を続ける中、技術チームも成長し、ここ数年で複数のデータベース、プラットフォーム、データウェアハウスを管理するようになりました。こうしたさまざまなデータツールを使用してデータを最大限に活用するには、より強力で長期的なソリューションが必要であることは明確でした。そのためには、技術的な転換だけでなく、行動様式の変化も必要でした。

Google Cloud を選んだ理由

いろいろなクラウドプロバイダについて調べたところ、Google Cloud は以前使用していたクラウドプラットフォームとまったく変わらない機能に加えて、当社のニーズにぴったりの独自のツールやメリットを提供していることがわかりました。

Google Cloud の導入で技術チームの業務は変わりました。旧来の事業所だった当社には、以前は選択肢が 1 つしかありませんでした。営業時間内は低レイテンシのアプリ呼び出しでチーム独自のデータベースをバッチ処理し、ETL は営業時間外にバッチ処理するという方法です。Google Cloud に移行したことで、優先的に使用するサービスである MySQL、SQL Server、PostgreSQL 用のフルマネージドリレーショナルデータベースサービス、Cloud SQLを活用できるようになりました。

Google Cloud チームは移行のための 4 分割図の作成もサポートしてくれました。これにより、すぐに成果を出せる分野を把握し、より複雑な移行について詳細な予測を立てられるようになりました。また、詳細で充実したトレーニングツールで既存の技術チームを再トレーニングして、ビジネスへの影響がより大きい分野に注力できる力を習得できたため、スムーズにチームの体制を整えられました。

Google Cloud で進化と成長を継続

Google Cloud により多くのデータとチームを移行する作業を継続していますが、簡単に移行できるようになった大きな要因の一つは、Google Cloud のマルチクラウド分野における進歩です。マルチクラウドのメリットを容易に享受できるため、ロックインされる前に多様なクラウドオプションでソリューションを微調整できます。

Google Cloud のシンプルさ、安全性、そして医療などの分野における献身的なイノベーションは、これまでも、これからも McKesson の社内チーム、お客様、そして健康維持を当社に依存している患者様にとって最高の環境を提供するための最適かつ簡単な選択肢であり続けます。

McKesson がデータをモダナイズした方法について詳しくはこちらをご覧ください。

-McKesson、Anshul Kumar

IAM Recommender の仕組み: IAM 推薦事項を提供する Google Cloud のセキュリティ分析

Thu, 27 Aug 2020 04:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

IAM Recommender によりセキュリティ専門家は Google Cloud Platform（GCP）リソースへの不要なアクセスを特定、削除できるようになるため、最小権限の原則を適用するのが容易になります。以前のブログで、IAM Recommender を使用してより少ない労力で最小権限を達成するためのベストプラクティスについて説明しました。IAM Recommender は、機械学習を用いて 90 日間に使用した権限を分析し、ユーザーが実際に必要とするものを特定します。

この記事では、IAM Recommender の仕組みについて具体的な例を用いて詳しく説明します。

DIY 的なアプローチ

背景情報を少し詳しく説明します。IAM Recommender は、毎日ポリシー推薦事項を自動的に生成してユーザーに提供します。Google はログを収集してデータを関連付け、修正された IAM ポリシーを推奨することでリスクを最小限に抑えます。この推奨事項は、Cloud Console の IAM 権限ページにあるコンテキスト内の情報、Cloud Console の Recommendations Hub、BigQuery など、複数の場所に表示され、可視性が担保されます。

上記をすべて実施する分析システムを一から構築する際の必要事項について見ていきましょう。

1.最初に、すべてのリソースの正規化されたロールバインディングを定期的に収集するエンタイトルメントウェアハウスを構築する必要があります。そのためには、階層と継承されるロールバインディングに注意を払うことが必要です。

2.次に、推薦事項によって既存のワークロードが中断されないように、テレメトリーを収集、構築して、最近使用された権限を特定します。これを行うには、分析するリソースに対する Cloud Audit Logs のデータアクセスログを保存します。ただし、このログデータは容量が非常に大きく、費用がかさみます。また、この分析には一連のログの処理、解析、正規化、集計など、少なからず労力もかかります。

3.アクセスログデータには、休暇を取るまたは別のプロジェクトに取り組むなど、ユーザーの散発的な行動で発生するギャップのある場合があります。このギャップを埋めるには機械学習を使用する必要があります。これも、トレーニングデータが高次元でありスパースな特徴を持つため、ある程度の労力がかかります。

4.ビジネスの継続性を確保した構築を行うには、モニタリングと制御の機能を構築し、ブレークグラスのプロビジョニングを追加する必要があります。

5.この作業を完了すると、分析パイプラインを使ってポリシーデータの使用状況を分析し、安全に削除できる権限を特定できます。これを機械学習によって強化し、将来の権限のニーズを予測することで、ユーザーは追加のアクセス権を再度要求する必要がなくなります。

6.適切な一連の権限、ロール、条件、リソースを決定したら、最後にユーザーのニーズに合わせて最適の IAM ポリシーをランク付けするモデルを考案します。

Google Cloud は、実用的なインテリジェンスを提供すれば、この作業にかかるあらゆる手間を省いてお客様を支援できると考えました。その結果誕生したのが、お客様の代わりに Google 規模で分析を行う Active Assist です。

お客様が上記の作業をすべて行うことができたとしても、分析できるのはお客様のデータのみです。Google Cloud はお客様間の分析から付加的に情報を入手し、ポリシーのギャップや潜在的な構成ミスを問題になる前に特定できます。Google Cloud は、この分析におけるユーザーのプライバシー保護のための予防措置を施しています。この措置の技術についての詳細は、こちらのブログをご覧ください。

Google Cloud の実装について、もう少し詳しく見ていきましょう。

安全な適用

Google Cloud がこのプロダクトを立ち上げた際、重要となった考慮事項は推薦事項が安全に適用可能であること（ワークロードを中断しないこと）でした。安全な推薦事項を作成するには高品質な入力データを用意することが重要です。IAM Recommender は、認可のテレメトリーデータを分析してから、ポリシーの使用率を計算して推薦事項を作成します。

Google Cloud では、Google の本番環境システムで処理を行い、ログのソースから直接データの品質と鮮度を確保しています。重要なことは、IAM Recommender でこの処理をすべてのお客様に対して大規模に行う方が、お客様各自で行うよりも効率的であるということです。Google では、この機能を利用可能にするため、ペタバイト規模のログデータを収集、保存しています。これに追加料金は発生しません。

しかし、認可ログから得られる情報は一部にすぎません。Google Cloud ではリソースを階層的に編成し、子リソースが親リソースに添付されている IAM ポリシーを継承できるようにしています。正確な推薦事項を作成するため、Google の分析では関連する継承データも適用します。

推薦事項の品質を維持するため、Google は検出スクリプトと検証スクリプトが備わった包括的なモニタリングシステムとアラートシステムを構築しました。さらに機械学習でこのチェック作業を自動化し、新しい推奨事項をベースラインに照らして評価するようにしました。ベースラインに照らしてチェックすることにより、上流の入力データから下流の依存関係までの分析パイプラインを安全に適用できます。ベースラインからの逸脱が検出された場合は、予防措置によりパイプラインを停止することで、信頼性のある推薦事項を提供できます。

ペタバイト規模での機械学習のセキュリティ分析

推薦事項を提供するため、Google Cloud は Dataflow プロセスエンジンを使用してマルチステージパイプラインを開発しました。規模で言うと、Cloud IAM はグローバル規模の認可エンジンであり、毎秒何億もの認可リクエストを処理しています。IAM Recommender はこの認可ログを取り込み、毎日何億もの推薦事項を生成、再検証して、お客様に最適な結果を提供します。Google Cloud のスケーラブルなインフラストラクチャにより、このサービスは高い費用対効果で提供できます。

Google Cloud のシステムでは、最新ポリシーの構成スナップショットとリソースメタデータを使用して認可ログの内容を再現する、詳細なポリシー使用状況分析が毎日実施されています。このデータは Google Cloud の機械学習トレーニングモデルに読み込まれ、出力が推薦事項の根拠となるポリシー使用状況のインサイトにパイプで渡されます。Google Cloud は、推薦事項のバリアント、システム停止などの問題により発生する観測データのギャップを、プライバシー保護の機械学習技術を使用して埋めます。（この機械学習の技術についての詳細は、こちらのブログをご覧ください。）

リスクと複雑さのトレードオフの調整

IAM Recommender は、複数の必要な権限を網羅するロールセットを費用関数を使って特定し、セキュリティリスクに応じてロールのランク付けを行い、最もリスクの少ないロールを選択します。必要最小限のロールセットを決定することは、NP 完全の集合被覆問題と同義です。オーバーヘッドを削減するため、このアプローチは特定の組織内の複数のプロジェクトにまたがる反復的なパターンに対して最適化され、ロールのメンバーシップを最大化しながら権限を減らします。

場合によっては、最適と判断されたロールがまだ作成されていないことがあります（ただし、Google Cloud のシステムでは組織全体における再利用の機会を見つけようとします）。この場合はカスタムロールを作成することをおすすめします。

詳細

IAM Recommender の詳細については、ドキュメントおよび Cloud IAM Recommender を基に機械学習モデルを確認するに関する Google Cloud のブログをご覧ください。Active Assist の詳細については、Google のウェブサイトをご覧ください。

Google Cloud のお客様がどのように最小権限を実現したかを確認するには、次のいずれかの Google Cloud Next ‘20: OnAir のセッションをご覧ください。

●IAM Recommender を使用して権限を最小化する

●Policy Intelligence を使用して最小権限の原則に沿ったアクセス制御を実現する

●複雑なクラウドをシンプルに管理

-プロダクトマネージャー Abhi Yadav / Google Cloud ソフトウェアエンジニア Liang Zhang

あらゆることに対応するデータ分析 - Google Cloud Next ‘20: OnAir 第 5 週の内容

Tue, 25 Aug 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

変化する環境の中で競争力を維持しようとする企業にとって、データ分析テクノロジーはなくてはならないものになっています。この予測不可能な年からの教訓が 1 つあるとすれば、常に何事にも備えておく必要があるということです。今週の Google Cloud Next '20: OnAir では、Google Cloud のデータ分析テクノロジーを取り上げ、あらゆる業界のお客様が BigQuery、Dataflow、Dataproc、Looker などを使用して、どのようにリアルタイムのデータインサイトを推進し、新しいデータドリブンのアプリケーションを強化しているかを伺いました。

主要なデータ分析のお知らせ

今年の Next OnAir は、Google Cloud、AWS、Azure（近日対応予定）に保存されたデータをクエリできる、マルチクラウド分析ソリューションである BigQuery Omni のリリースで幕を開けました。分析用自然言語インターフェースである Data QnA も Next OnAir の冒頭でリリースされました。これにより、ビジネスユーザーが自社のデータセットに関する質問をするだけで、同じように回答が返されます。

BigQuery Omni は、マルチクラウドコンピューティングの将来のニーズを満たすように設計されています。Google Cloud が今年初めに買収した Looker は、意思決定時に実用的なビジネスインサイトを提供するデータエクスペリエンスを強化し、さまざまなタイプのデータユーザーに対応できるようにします。新しいマルチクラウドホスティングオプションや新しい UI コンポーネントなど、Looker からの最新の発表をご確認ください。これらはすべて、費用を最適化し、より大規模なデータを使用するように設計されています。また、Looker のテクノロジーに関する技術的な解説のセッションもご覧いただけます。

今週の最新情報: BigQuery が 100 スロットの購入オプションで利用できるようになったため、SMB やデジタルネイティブ企業のお客様は、予測可能な料金オプションでより手軽に開始していただけます。さらに、保証型 SLA により BigQuery の稼働率が 99.99% となり、お客様のあらゆるミッションクリティカルなご要望に対応できるようになりました。

最後になりますが、Google は、多くの業界で使用できるリアルタイム AI ソリューション（異常検出、パターン認識、見通し予測など）の構築を可能にする、詳細で規範的な設計パターンをリリースしました。これらは、組織のリアルタイムなニーズに迅速に対応することができます。

お客様が分析で新しい道を切り開く方法

ちょうど今週、Google Cloud とデータ分析をご利用いただいている組織がどのようにデジタル変革を行い、カスタマーエクスペリエンスやユーザーエクスペリエンスを向上させているかを伺いました。Procter and Gamble からは、クラウドデータ分析の過程で、一般ユーザー向けにプロダクトをパーソナライズする方法について共有していただきました。メジャーリーグベースボール（MLB）は BigQuery に移行してエンタープライズデータウェアハウス（EDW）を一元管理し、意思決定とファンとのコミュニケーションを改善しました。

また、アプリケーション開発のニーズの先取り、成長予測、顧客への最新情報の提供のために、ライフサイクル価格プラットフォームである Revionics は BigQuery を選択しました。

このフリート管理のデモを確認する

カンファレンスではデモが重要な役割を担います。Next OnAir では、デモを簡単にご覧いただけるようにしました。こちらのインタラクティブデモでは、ストリーミングや予測分析、Google Cloud のスマート分析プラットフォームのビジネスインテリジェンスを利用して、車両の安全性と健全性を向上させる方法をご覧いただけます。こちらのブログ記事では、1 日あたり約 2,500 万回の移動イベントを生成する 7,500 台のトラックのライブシミュレーションのデモがどのように開発されたかについての背景を紹介しています。次のような画像を使って説明します。

データを深く掘り下げる

データレイクの構築からリアルタイム AI の実装まで、セッションやトピックは他にも多数あります。ストリーミング分析に興味がある方は、リアルタイムエクスペリエンスの作成と管理に関するセッションをご覧ください。モダナイゼーションのどの段階にいても、役立つヒントやハウツーがあります。たとえば、クラウドデータウェアハウスへの容易な適用方法に関する DBA 向けのブログ記事をご覧ください。

次週のテーマ: データ管理

今後の Next OnAir にもご期待ください。次週のテーマはデータ管理です。8 月 18 日火曜日には、Google Cloud でデータベースのプロダクト管理担当ディレクターを務める Penny Avril がチャットアプリ ShareChat と対談して、ShareChat がデータベースインフラストラクチャをモダナイズしてユーザーの需要を先読みした方法と、プロダクトの機能について語ります。

Next OnAir は 9 月 8 日まで開催され、各週のコンテンツに合わせた技術トークのライブ配信と学習機会の提供を行います。Explore ページの [詳細] をクリックして、各週のスケジュールをご確認ください。Google Cloud ’20 Next: OnAir への登録がお済みでない場合は、g.co/cloudnext にアクセスしてください。

-プロダクトマーケティング、データおよびビジネスアプリケーションプラットフォーム担当ディレクター Dain Hansen

データ分析の現在と未来 - Next OnAir

Mon, 24 Aug 2020 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

データは、現代の企業がよって立つ土台であり、単に収集、保存するだけのものではありません。物事が常に変化し続ける世の中では、ビジネス面での効果的な意思決定につながる知見を得られるようデータを活用、分析できる必要があります。Google の DNA には、ビッグデータの概念が刻まれています。Google は、長年にわたりデータに基づいたイノベーションの先頭を走り、世界の情報を整理して誰もが情報にアクセスして役立てるようにする使命を果たそうと活動しています。Google の各サービスは、大量のデータセットを処理、分析するように構築されており、これを実現する技術と同じ技術をすべての企業が Google のスマートアナリティクスプラットフォームを通じて利用できます。

この予測不能な年から得られる教訓の一つとして、私たちは、常にあらゆることについて準備しておく必要があるということが挙げられます。Google のお客様がデータを預けてくださるからこそ、Google は、ミッションクリティカルなワークロードを処理するうえで必要な、信頼性とセキュリティに定評のある分析プラットフォームの提供に力を注げるのです。

今週の Google Cloud Next ‘20: OnAir では、Google の分析プラットフォームの中心となる 3 つの基本方針、すなわちオープン、インテリジェント、柔軟さのすべてにおいて Google のビジョンが反映されていることがおわかりいただけます。それでは、お客様のデータ戦略推進に役立つよう、データ分析の現在と今週ご確認いただける内容について詳しく見ていきましょう。

選択肢とポータビリティを備えたオープンプラットフォーム

Google は、お客様が分析ソリューションを選択する場合に選択肢から選べることを求めていると認識しています。この選択肢の例として、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドでのデプロイ、オープンソースサービス（OSS）活用、容易な移行とデータアクセスを目的としたオープン API 活用が挙げられます。BigQuery とそのデータプロダクトのエコシステムでは、オープンプラットフォームを使用することで、分析アプリケーションとデータドリブンソリューションを最大限柔軟に管理できます。これこそ、Google が最近、データを移行することなく Google Cloud、AWS、Azure（近日対応予定）でデータを分析できる柔軟性の高いマルチクラウド分析ソリューション、BigQuery Omni を発表した理由です。詳細は、BigQuery Omni を使ったマルチクラウド環境における分析のセッションをご確認ください。

Google はまた、今年初めに Looker を Google Cloud の一員として迎え入れました。Looker は、Google Cloud かお客様ご利用のクラウドで運用され、BigQuery の利点を活用できるデータと分析のプラットフォームです。Looker を利用すると、データチームが従来にはないほどデータを効果的に活用し、今までのレポートとダッシュボードを凌ぐサービスを使用することで、最新の BI、分析情報の集約、データドリブンワークフロー、カスタムアプリケーションの実現が可能となります。Looker は、Google マーケティングプラットフォーム全体用の Looker Blocks と、アプリケーションビルダーの重要アップグレードが Looker Marketplace から入手可能となったことを発表したところです。これらの発表に関する詳細については、Looker のロードマップ: 2020 年そしてその先へのセッションまたは Looker の投稿 New Looker feature enhancements for the data-driven workforce（データドリブンな従業員のための Looker の新機能強化）をご確認ください。常に高速で新しいダッシュボード: BigQuery BI Engine の詳細セッションでは、Looker および BigQuery BI Engine との最初の統合についても解説しています。

最後に、Google は、Dataproc（オープンソースデータ処理の新機能）などのマネージドサービス群と、BigQuery Storage API で Spark や Presto などのオープンソース言語を使用する機能も提供しており、お客様は、Google Cloud に保存したデータに対し使い慣れたツールを引き続き使用できます。こういったサービスは、Google がお客様に対しどのようにオープンプラットフォームを提供し続けているかをわかりやすく示した例と言えます。

お使いのサービスをより良く活用するためのインテリジェントな組み込みサービス

Google Cloud のスマートな分析プラットフォームでは、Google のツールとプロセスにインテリジェントなサービスが組み込まれた形で提供されるため、ユーザーは、新しいことを学習せずにプラットフォームを利用できます。企業は、現在利用中のシステムに AI と機械学習を追加して、リアルタイムなデータ分析機能を活用することで最善の業績を上げたいと考えています。Google Cloud は、好業績を上げるための意思決定の質とカスタマーエクスペリエンスの向上のため、業界随一の AI サービスを提供しています。

たとえば BigQuery ML を使用すると、データをデータウェアハウスから移動させることなく、標準 SQL を使用して個別仕様の機械学習モデルを構築できます。Google は最近、XGBoost を使用したブーストツリー、TensorFlow を使用した DNN、K 平均法クラスタリング、行列分解などの新しいモデルを追加しました。Google は、異常検出、パターン認識、見通し予測など、多くの業界で使用できるリアルタイム AI ソリューションを構築するために前述のモデルを活用して、サービス開発に取り組んでいます。これらの詳細で規範的な設計パターンにより、こちらの通信会社の例のようにログトランザクションの異常を検出する、動画クリップ内の対象物を検知する、お客様のライフタイムバリュー（LTV）を予測するといったソリューションの構築が進めやすくなります。Demandbase は現在、BigQuery ML を使用しており、Demandbase を利用した BigQuery ML の最新情報でそのユースケースを詳細に説明する予定です。

柔軟性によりビジネスの速度をアップ

最後に、Google は、柔軟性をもたらすデータ分析ツールを構築しています。Google は、お客様が複数の業界にまたがって事業を展開し、同じサービスを異なる形で使用していることを認識しています。たとえば、BigQuery の柔軟な課金モデルにより、需要に対応し、費用と効果を直接管理するため、環境の垣根を越えて料金ティアを独自に組み合わせることができます。Google は、この 1 年で、1 度に 60 秒単位で短時間のデータ分析需要の急増に対応できる Flex Slots と、BigQuery を新たにご利用のお客様向けの 95% 割引キャンペーンである Trial Slots を発表しました。現在は、1 度に 100 スロット単位で最低 100 スロットを購入できるプランの発表を予定しています。この変更は、Flex、月間、年間のすべてのコミットメントタイプに適用されます。SMB とデジタルネイティブな企業からは、この新しい料金ティアの適用を受けたいという希望が寄せられており、実際にこれらの複数の料金ティアにとらわれない定額料金を誰もが選択できるようになります。詳しくは、こちらをご覧ください。

また、Google は、自社のサービスラインアップにとらわれず、お客様のさまざまなご要望に応えています。データアナリストは、BigQuery UI からアクセス可能ななじみのある SQL インターフェースを好み、データサイエンティストは、ノートパソコンで Storage API と Dataproc Hub を使用することを好み、ビジネスアナリストは、Looker や Tableau などの使いやすい BI インターフェースを好みます。また、コネクテッドシートではなじみのあるスプレッドシートインターフェースを、新しい Data QnA サービスでは自然言語インターフェースを使用して、データから分析情報を得ることができます。これらいずれのインターフェースでも、データの格納先はすべて BigQuery であるため、データサイロの発生やデータの重複を心配する必要はありません。これにより、本当の意味で誰もがデータ分析を行えるようになります。

ミッションクリティカルなワークロードに適した定評のある信頼性

上記すべてを適切に行うには、ミッションクリティカルな用途に適したセキュリティ、信頼性、ガバナンス、コンプライアンスが保証された信頼できるプラットフォームが必要です。そのため Google は、保証型 SLA により BigQuery の稼働率を 99.99%とすることを発表し、BigQuery がお客様のあらゆるご要望に対応できるという安心感を示しました。

今では、Google のプラットフォームが小売、メディア、娯楽、通信、金融、交通などの各業界で続々と採用されています。BlackRock、Iron Mountain、Twitter、MLB、Veolia、Verizon Media、Telus、Carto、Refinitiv、Geotab、Bluecore、Demandbaseなどのお客様のセッションをご確認ください。

Google 社員、お客様、パートナーから詳しい情報を得るには、Google の 40 以上のブレイクアウトセッションをすべてご覧ください。オンデマンドでの視聴も可能です。データドリブンな業務変革に取り掛かる場合は、こちらの HBR レポートをダウンロードして、データに価値を置くリーダーが企業のデータ戦略からどのようにうまく成果を上げているかをご確認ください。

-データ分析担当プロダクト管理ディレクター Sudhir Hasbe

新常態（ニューノーマル）におけるセキュリティ: Google Cloud Next ’20: OnAir 第 4 週の概要

Thu, 20 Aug 2020 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

早いもので、Google Cloud Next ‘20: OnAir 第 4 週が終了しました。第 4 週ではセキュリティに焦点を当て、ソリューションの発表とロードマップ、ベストプラクティスとヒント、デモ、お客様の導入事例など、さまざまな内容を網羅しました。すべての方に全セッションにご参加いただくことは困難なため、同週のハイライトと、今後のリソースを一部紹介します。

第 4 週の重要な発表

セキュリティは絶え間なく進歩しています。多くの組織で、新型コロナウイルスの感染拡大により取り入れる業務の方法がすべて変化し、進化の度合いが高まり、優先事項が変化しています。リモートワークの労働力を保護し、オンラインでのトランザクションのセキュリティを強化することが、今日の新常態において重要度を増しています。

まず、Google のパートナーである Tanium により販売される、企業が高度な長期間に及ぶ攻撃（APT）を検出、調査、識別できるようにする、新しいサービスを紹介します。これには Tanium の脅威に対する対応と、Google のセキュリティ分析プラットフォームである Chronicle との統合が含まれます。この組み合わせにより、分散された業務運用に向けて組織が移行できるようサポートします。

Google では、利用可能な労働力を保護するために使用する技術も導入しています。火曜日の基調講演では、BeyondCorp リモートアクセスおよび Chronicle について紹介しました。これはどちらも、セキュリティ運用を簡素化しながら、あらゆる方法でのリモートの労働力を保護します。

もちろん、顧客とのやり取りを安全にする必要もあります。多くのトランザクションややり取りがオンラインで発生するため、WebRisk API や reCAPTCHA Enterprise などのソリューションを作成し、ボット、不正行為、マルウェアのリンクを防止して潜在的なリスクを低減させ、オンラインのチャネルを安全に保てるようにしています。

火曜日には、Certificate Authority Service（CAS）のベータ版での提供も発表しました。CAS は、プライベート CA の管理とデプロイを簡素化、自動化し、かつ最近のデベロッパーとアプリケーションのニーズに対応する、スケーラブルで可用性の高いサービスです。

最近では、Security Command Center のプレミアムティアを発表しました。火曜日には、Security Command Center Premium の新機能をいくつか発表しました。これは、GCP のログとコンテナ内のイベントに対して Google のインテリジェンスを使用して脅威を特定し、大規模な構成ミスを表面化させ、自動化されたコンプライアンスのスキャンと報告を実行できるものです。

コンプライアンスと規制については、お客様に役立ついくつかの新しいサービスも紹介しました。Assured Workloads for Government（限定公開ベータ版）では、公共部門など規制の厳しい業界のお客様が、数回のクリック操作で、セキュリティとコンプライアンスの要件に対応して機密性のあるワークロードを構成、デプロイできます。これにより、規制へのコンプライアンスとクラウド内の最新機能の間のトレードオフが解消されます。

また、Google の Confidential Computing ポートフォリオで初のプロダクトとなる Confidential VMs（ベータ版）も紹介しました。Confidential Computing は、使用中、つまり処理中もデータを暗号化する画期的なテクノロジーです。Confidential VMs はメモリ暗号化によって機密データを保護し、こうしてクラウド内ワークロードの分離が強化されます。パフォーマンスを損なわずにシンプルで使いやすいオプションを提供しながら、このレベルのセキュリティと隔離を提供できるのです。

セキュリティ週間の発表の詳細については、ロールアップブログをご覧ください。

新たなセキュリティリソース

最後に、素晴らしい新たなセキュリティリソースをいくつか発表しました。セキュリティリソースが素晴らしいものであるかどうかはユーザー次第ではありますが、これらの新機能はセキュリティのプロにとって役立つものであると考えています。

最初に紹介するのは、Google Cloud のセキュリティベストプラクティスセンターです。最新のセキュリティのベストプラクティスとブループリントで常に更新されているため、セキュリティのニーズを一元管理できる場所となります。ブックマークに登録して、セキュリティに関する質問がある場合にぜひご利用ください。希望のコンテンツがある場合は、お気軽にご提案ください。

次に、セキュリティ上の問題を解決し、より安全なクラウドデプロイメントの作成を支援することを重視した動画リソースである Google Cloud セキュリティショーケースをご紹介します。現在、約 50 本の動画（例をご覧ください）が掲載され、特定のセキュリティ問題の解決に役立つ手順ごとの情報が含まれており、あらゆるセキュリティのプロにとって役立つものとなっています。

あらゆるユーザーのためのあらゆるレベルでのセキュリティ

Next OnAir では、クラウドを使い始めたばかりのユーザー向けの入門セッションから、現状を向上させたいユーザー向けの高度なワークショップまでの、あらゆるレベルのセキュリティ担当者向けの現実的で実践的なセッションを行いました。クラウドへの道はユーザーによって異なります。セキュリティ週間のまとめとして、1 つの可能性と、Next での情報がどのように役立つのかをご紹介します。

クラウドへの道を開始したばかりの場合は、セキュリティとコンプライアンスは疑いなく重要事項となります。パブリッククラウドでセキュリティとコンプライアンスをマスターするでは、ユーザーと Google がどのように協力し、規制とコンプライアンスの要件を満たす必要があるワークロードをデプロイする方法を紹介しました。

今年は中級レベルのセッションが 10 個あり、こちらですべてをご覧いただけます。BeyondCorp スタートガイド: IAP の詳細では、このクラウドへの道において、この「新常態」のセキュリティ環境で組織がセキュリティに対する姿勢を向上させるうえで役立つサービスのひとつを紹介しています。前述のとおり、Google では自社のセキュリティに BeyondCorp とゼロトラスト手法を 10 年以上使用してきました。これをユーザーも利用できるようになります。これが貴社に最適なモデルであるかどうか、他に使用しているユーザーはいるのか、その導入方法など、このセッションではこのような質問などに対する答えが得られます。

クラウドを導入し、コンプライアンスを遵守して、ゼロトラストのセキュリティモデルを手に入れたら、次のステップとして、ネットワークへの脅威により良く対応するためにセキュリティのテレメトリーをスケールアップするのが良いでしょう。この高度なセッションでは、Google インフラストラクチャに組み込まれ、膨大な脅威のデータベースが供給されている、クラウドネイティブのセキュリティ分析システムを活用する導入方法が紹介されています。

ただし、クラウドへの道はこれで終わりではありません。Google のセッションガイドですべてのセキュリティセッションをご覧ください。環境のセキュリティ向上に役立つものがきっとあるはずです。

第 5 週のテーマ: データ分析

第 5 週の Next OnAir のテーマはデータ分析です。こちらの全セッションのカタログをご覧ください。Google Cloud のエンジニアリング担当ゼネラルマネージャー兼バイスプレジデントである Debanjan Saha による基調講演をご覧ください。スマートな分析の最新情報と今後の展開についてお話しします。Procter and Gamble Company の CIO である Vittorio Cretella 氏もご参加いただき、P&G が Google Cloud を利用してどのようにデータドリブンのデジタル変革を加速させているかについて考察します。

データ分析週間では、組織がデータドリブンの意思決定を行うときに Google Cloud がどのように役立つのかについての、多くの参考になる事例を紹介します。メジャーリーグベースボール、Waze、Bluecore、CARTO、Geotab などによるセッションを視聴し、あらゆる形態と規模の組織が Google Cloud を役立ててどのように革新を進めているのかをご確認ください。

Google Cloud ‘20 Next: OnAir への登録は、まだ間に合います。g.co/cloudnext にアクセスしてセッションをご覧ください。

-Google Cloud 信頼とセキュリティ担当リーダー Rob Sadowski

Next OnAir

Google Cloud Next '20: OnAir で特に人気のある 10 のセッション

高速かつ強力なアプリを多くの人へ: 第 9 週の Next OnAir の動き

第 9 週の重要な発表

デジタル変革を加速するデモのご紹介

Google Cloud のお客様によるベスト プラクティス

次のステップ

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開 各週で発表された内容のまとめ（後編：第 6 週 ~ 第 9 週）

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開 各週で発表された内容のまとめ（前編：第 1 週 ~ 第 5 週）

AI 情報が盛りだくさん: Google Cloud Next ‘20 OnAir の内容

お客様の成功事例

ML に関するデモのご紹介

TensorFlow Enterprise と TPU を深く理解する

今後の予定: API による展開

AI の力をフル活用してチームを支援

チームの誰もが使えるツール

カスタマー エクスペリエンスの向上

Deployed AI で高い価値を実現

今後も引き続き新たな機能をリリース

MLOps 基盤の主な要件

ML システムの開発と運用の統合

ML と IT の橋渡し

会話型 AI を導入してカスタマー エクスペリエンスを向上

新しい製品や機能の追加でカスタマー エクスペリエンスがさらに向上

Google の画期的なオンプレミスの音声モデル

責任ある AI によるビジネスの取り扱い

Google Cloud による Google の AI 原則の実践

Google の製品レビューによりロードマップとベスト プラクティスが明白に

Google は、この作業に確固として取り組んでいます。

アプリケーションのモダナイゼーション飛躍の年: 第 7 週の Next OnAir の動き

「アプリケーションのモダナイゼーション」をテーマにした週の重要な発表

ブレイクアウト セッションで知識を深める

デモを見る

ぜひご自身でお確かめください

次週のテーマ: AI

アプリケーションの開発と配信を加速する

開発者の生産性の向上

ソフトウェア サプライ チェーンの保護

デプロイに関する組み込みのベスト プラクティス

企業向けのサーバーレス サービスの追加サポート

ソフトウェアの品質向上と配信の高速化

Google Cloud アプリケーションのモダナイゼーション プログラム: 未来への歩みを加速する

Google CAMP のアプローチ

Google CAMP の詳細

ビジネスを変革するデータベース - Google Cloud Next ‘20: OnAir の内容

主要なデータ管理機能についての今週の発表

クラウド データベースにより構築、成長しているお客様の事例

データ管理デモを公開

データを深く掘り下げる

次週のテーマ: アプリケーションのモダナイゼーション

データベースを現代のビジネスの中心に据える

3 段階のプロセスを実施する

予測不能な世界で、予測可能なデータベースを実現するには

McKesson の事例: Google Cloud を活用してデータベースのアーキテクチャを再考

テクノロジーの変革には行動様式の変化が必須

Google Cloud を選んだ理由

Google Cloud で進化と成長を継続

IAM Recommender の仕組み: IAM 推薦事項を提供する Google Cloud のセキュリティ分析

DIY 的なアプローチ

安全な適用

ペタバイト規模での機械学習のセキュリティ分析

リスクと複雑さのトレードオフの調整

詳細

あらゆることに対応するデータ分析 - Google Cloud Next ‘20: OnAir 第 5 週の内容

主要なデータ分析のお知らせ

お客様が分析で新しい道を切り開く方法

このフリート管理のデモを確認する

データを深く掘り下げる

次週のテーマ: データ管理

データ分析の現在と未来 - Next OnAir

選択肢とポータビリティを備えたオープン プラットフォーム

お使いのサービスをより良く活用するためのインテリジェントな組み込みサービス

柔軟性によりビジネスの速度をアップ

ミッション クリティカルなワークロードに適した定評のある信頼性

新常態（ニューノーマル）におけるセキュリティ: Google Cloud Next ’20: OnAir 第 4 週の概要

第 4 週の重要な発表

新たなセキュリティ リソース

あらゆるユーザーのためのあらゆるレベルでのセキュリティ

第 5 週のテーマ: データ分析

Google Cloud のお客様によるベストプラクティス

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開各週で発表された内容のまとめ（後編：第 6 週 ~ 第 9 週）

Google Cloud Next ’20: OnAir 全セッション公開各週で発表された内容のまとめ（前編：第 1 週 ~ 第 5 週）

カスタマーエクスペリエンスの向上

会話型 AI を導入してカスタマーエクスペリエンスを向上

新しい製品や機能の追加でカスタマーエクスペリエンスがさらに向上

Google の製品レビューによりロードマップとベストプラクティスが明白に

ブレイクアウトセッションで知識を深める

ソフトウェアサプライチェーンの保護

デプロイに関する組み込みのベストプラクティス

企業向けのサーバーレスサービスの追加サポート

Google Cloud アプリケーションのモダナイゼーションプログラム: 未来への歩みを加速する

クラウドデータベースにより構築、成長しているお客様の事例

選択肢とポータビリティを備えたオープンプラットフォーム

ミッションクリティカルなワークロードに適した定評のある信頼性

新たなセキュリティリソース