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小規模モデルで高品質を: ドメイン特化型言語モデルを評価する BMW Group の試み

Fri, 13 Mar 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

音声操作できる車は、テレビ番組の題材として、あるいは最近のスマートフォン連携技術として、長年の夢でした。

より自然で優れた音声コマンドを実現する方法の一つは、AI 基盤モデルを車両システムに組み込むことです。これにより、従来の音声コマンドよりもインテリジェンスが向上します。AI 基盤モデルは、日常的な質問と車両機能をシームレスな対話で結び付けることができます。これらのモデルにより、運転手は前方の道路に集中しながら、より直感的な操作でドライブを楽しむことができます。

大規模言語モデル（LLM）は強力な機能を提供しますが、少なくとも自動車という環境においては、大きな欠点があります。それは、一貫したネットワークアクセスに依存しているため、遅延や中断の可能性がある車内での使用には不向きであることです。

信頼性の高い次世代のインテリジェンスを実現するため、BMW Group と Google Cloud は概念実証を成功させ、ドメイン特化型言語モデルをファインチューニング、最適化、評価、デプロイするワークフローを自動化する、効率的で再現可能なソリューションを構築しました。これは特に、小規模言語モデル（SLM）に重点を置いています。このブログ投稿では、結果、所見、ソースコードを公開して、幅広い導入を促進したいと考えています。

BMW Group のコネクテッドカープラットフォーム担当バイスプレジデントである Celine Laurent-Winter 博士は、次のように述べています。「小規模言語モデルの最適なトレードオフを見つけるのは、困難で反復的なプロセスです。ドメイン特化型 SLM のトレーニング、テスト、デプロイのワークフローを自動化することで、開発効率を大幅に向上させることができます。自動化されたパイプラインにより、モデルを自社のドメインに迅速に適応させ、ドメイン固有のベンチマークに対して厳密にテストおよび評価できます。これにより、自動化された再現可能なワークフローで、モデルのイテレーションと最適化を数日ではなく数時間で行うことができます。」

小規模言語モデル: 小さなコンセプト、大きな可能性

生成 AI は、自動車メーカーに強力な新機能を提供し、複雑な音声コマンドを可能にします。以前は、「ルート上にあるレストランで、今営業していてベジタリアンメニューがある、評価が 4 つ星以上の場所を探して」のようなリクエストを音声コマンドシステムが理解することはほぼ不可能でした。生成 AI は、言語理解と推論の機能により、このようなリクエストを解読できます。

しかし、このインテリジェンスを統合するには課題があります。クラウドベースの LLM は強力ですが、イライラするような遅延を避けるためには安定したネットワークが必要です。一方、車載 LLM は、自動車の限られたコンピューティングハードウェアによって制約を受けます。

小規模言語モデルは理想的なバランスを提供できる可能性がありますが、サイズと機能の適切なトレードオフを見つけるには、慎重な最適化が必要です。

このような、用途に特化した適正サイズの生成 AI モデルは、自動車などのエッジデバイスで直接実行できます。一般的なアプローチは、最も頻繁に使用される機能を SLM によってローカルで処理し、より複雑なリクエストのみをクラウドベースの LLM にルーティングするというものです。SLM には、対象デバイスで実行できる軽量さと、実用に耐えうる性能の両立が求められます。特に、ファインチューニングによって自動車の特定のコンテキストに合わせて調整されている場合はなおさらです。

基盤モデルを自動車に統合する際の課題

クラウドと比較して、自動車のインフォテインメントシステムはストレージとコンピューティング能力が限られています。5 シリーズのセダンや X3 SUV は大きく見えるかもしれませんが、4 つの車輪の間に収めなければならないパフォーマンス、テクノロジー、ラグジュアリーを考えると、スペースは限られています。

そのため、16 ビットの精度で 40 GB を超えるメモリを消費する Gemma 3 27B などの大規模言語モデルを統合することは困難です。より小さいバージョン（例: Gemma 3 270M）も存在しますが、それらは広範で一般的な焦点を持つ傾向があり、大規模なモデルと比較すると精度が低下する可能性があります。

そのため、私たちのような特殊なユースケースでは、モデルの圧縮（サイズを縮小）とチューニング（高精度を確保）が必要になります。目標は、最も頻繁なタスクについて、モデルサイズ、推論時間、精度の間で最適なトレードオフを見つけることです。

LLM から SLM への変換

リソースを大量に消費する大規模な LLM を効率的な SLM に変換するには、よく知られた圧縮手法と品質向上手法が必要です。以下は、私たちが調べた一般的な手法の概要（一部）です。

圧縮手法:

主な目標は、モデルのコンピューティングとメモリの複雑さを軽減することです。これは、以下によって実現できます。

量子化: 高精度のパラメータ（例: 32 ビット浮動小数点数）から低精度形式（例: 8 ビット整数、4 ビット浮動小数点数）に変換することで、モデルのメモリ使用量を削減します。ただし、これにより精度が低下する可能性があります。その程度は多くの場合、わずかです。
プルーニング: ニューラルネットワーク内で重要度の低いパラメータや接続を体系的に特定して削除し、コア機能を維持しながら SLM を合理化します。
知識蒸留: コンパクトな「生徒」モデルをトレーニングして、より大規模な「教師」LLM のパフォーマンスを再現し、複雑な知識をはるかに小さく、より効率的なアーキテクチャに転送します。

圧縮後の品質向上

さらに、圧縮時に失われたパフォーマンスを回復または向上させるのに役立つ方法を検討しました。

ファインチューニング（および LoRA）: 対象のデータセットを使用して、圧縮モデルを特定のドメインに適応させます。標準的なアプローチは、Low-Rank Adaptation（LoRA）などのパラメータエフィシエントファインチューニング（PEFT）です。LoRA は元の重みを固定し、より小さいトレーニング可能な行列を注入することで、フルファインチューニングのパフォーマンスを維持しながら、コンピューティングとストレージの費用を大幅に削減します。
強化学習（RL）: Proximal Policy Optimization（PPO）、Direct Policy Optimization（DPO）、Group relative policy optimization（GRPO）などの手法を使用して、人間の好みに合わせて調整します。RL は、望ましい動作に報酬を与えることでモデルの出力を繰り返し改善し、より有用で正確な回答を生成するようにモデルを導きます。

自動車タスクのパフォーマンス評価

モデルの圧縮と強化が完了したら、最後の重要なステップとして、パフォーマンスを厳密に評価します。これには、システムパフォーマンス（レイテンシ、ターゲットハードウェアのリソース使用率など）と、モデルが生成した回答の定性的な評価が含まれます。品質を評価する確立された方法は次のとおりです。

ポイントワイズ評価: この方法では、生成された単一の回答の品質を、事前定義された「グラウンドトゥルース」または参照回答と比較して評価します。例としては、ROUGE や BLEU の指標があります。
ペアワイズ評価: このアプローチでは、2 つの異なるモデル出力のうちどちらが優れているかを判断します。多くの場合、会話の質に対する主観的な人間の好みに近いものになります。これは、自動評価ツール（LLM-as-a-Judge）または直接的な人間のフィードバックによって実行できます。

これらの評価方法を組み合わせた堅牢なテスト戦略を策定することは、圧縮とファインチューニングの取り組みの成功を検証するために不可欠です。

最適な構成を見つけることの難しさ

汎用 LLM から特化型 SLM への移行は簡単ではありません。量子化の種類から、ドメイン特化型ファインチューニングデータセットの特性や内容まで、あらゆる選択が最終モデルの品質と効率に直接影響します。これにより、可能な構成の範囲が指数関数的に広がり、それぞれに独自のトレードオフが生じます。

この複雑な状況は、実務上の制約によってさらに複雑化します。すべての圧縮または強化手法があらゆる言語モデルに適用できるわけではなく、互換性のない手法もあります。たとえば、Google Gemini のような API 専用モデルでは、固定された一連の方法でのみファインチューニングが許可されます。

有効な組み合わせの数が膨大であるため、最適な構成を手動で検索することは、不可能ではないにしても、非常に面倒な作業になります。この課題を克服するために、実行可能なパイプラインを通じて自動化された再現可能なワークフローを構築しました。

ソリューション: SLM 最適化のための自動化ワークフロー

私たちのソリューションは、最適化された SLM を生成するために必要な圧縮、適応、評価の各ステップをオーケストレートする自動化ワークフローです。これは、各ステップがモジュール化されたパラメータ化可能なコンポーネントである柔軟なパイプラインを設計することで実現されます。このワークフローベースのアプローチにより、広大な構成空間を体系的に探索し、車載デプロイに最適なパフォーマンスを発揮するモデルを特定できます。

このプロセスは、Vertex AI Pipelines などの強力なワークフローエンジンで自動的に実行できるワークフローとして構造化されています。このワークフローでは、一連のオペレーション（量子化、LoRA ファインチューニング、DPO など）を、相互に接続されたコンポーネントのチェーンとして定義できます。パイプラインパラメータを使用すると、構成空間全体を検索し、さまざまなベースモデル、圧縮手法、チューニング方法、評価データセットをテストできます。

この自動探索により、手動でテストすることは不可能なほど包括的な可能性を探索できます。各パイプライン実行の最終的なアーティファクトは完全に追跡可能で、デプロイの準備が整っています。これには、バージョン管理された SLM 自体、モデルを生成した正確な構成パラメータ、評価に使用されたデータセット、パフォーマンス指標の詳細なレポートが含まれ、完全な再現性が確保されます。

実装: Vertex AI Pipelines による自動化ワークフロー

私たちのソリューションは、構成可能で実行可能なパイプラインテンプレートを使用して、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム上に構築されています。これにより、広大な検索空間で最適な SLM を見つけるための、構造化され、自動化された方法が提供されます。図 1 は、このワークフロー、そのステップ、さまざまなデータストアとモデルストアとのやり取りを示しています。

図 1: 自動化されたパイプラインのステップと、データストアおよびモデルストアとのやり取りの概要。

ステップ 1: バージョニングと構成

すべての Vertex AI ワークフローは、Vertex AI Experiments から始まります。この最初のステップにより、プロセス全体がバージョン管理されます。選択した LLM とデータセット、パイプラインの構成パラメータはすべて、バージョン管理された単一のエンティティとしてログに記録されるため、すべてのテストで完全なトレーサビリティと再現性が確保されます。

ステップ 2: 最適化と圧縮

この段階では、先ほど説明した圧縮と拡張の手法を実践します。重要なのは、このパイプラインがモデル、手法、パラメータ間の複雑な互換性マトリックスを管理するように設計されていることです。たとえば、パイプラインテンプレートでは、特定のモデルアーキテクチャに対して、サポートされていることがわかっている特定のファインチューニング手法のみを適用するように強制できます。これにより、これらの制約の管理が自動化されます。

私たちの実装では、さまざまなファインチューニング（例: LoRA）や強化学習手法（例: DPO、GRPO、PPO）のための、再利用可能で標準化されたコンポーネントを提供しています。圧縮には、トレーニング後の量子化手法を採用し、モデルをターゲットハードウェアの仕様に合わせて、より低いビット数のデータ型（bfloat16、4 ビット浮動小数点数、8 ビット整数など）にマッピングします。

ステップ 3: 変換とデプロイのテスト

SLM が最適化されると、パイプラインによって環境にデプロイされます。これにより、ターゲット環境を代表するハードウェアでモデルのデプロイが成功するかどうかをテストできます。このステップは、現実的な条件下でのモデルの技術的な実現可能性を早期に検証する重要なポイントとなります。

たとえば、クラウドのコンピューティングインスタンスで、Android デバイス上で SLM を直接ネイティブに（つまり、エミュレーションレイヤなしで）実行するなどが考えられます。これにより、モデルがターゲット環境でどのように機能するかをテストできます。

ステップ 4: 評価

SLM の真のパフォーマンスを測定するために、包括的な評価が実施されます。これは、単純な精度だけでなく、クラウドベースのデバイスエミュレータで測定されたメモリ使用量や推論レイテンシなどのハードウェア固有の指標も含まれます。また、複数の評価方法を組み合わせて回答の品質を評価します。

これには、ROUGE や BLEU などのポイントワイズの指標と、自動評価ツールなどのより高度なペアワイズの手法が含まれます。このパイプラインは、会話のコンテキストを使用した複数ターンの回答生成やクエリの書き換えなど、車内での幅広いタスクを反映したカスタムテストデータセットを使用するように設計されています。この堅牢な評価フレームワークは将来も見据えており、Google Gemini や Gemma などのマルチモーダル SLM を評価する機能も備えています。

ステップ 5: 可視化と分析

Vertex AI Experiments により、生成された指標を保存し、さまざまなテストの実行を並べて比較し、TensorBoard や Looker などの統合ツールを使用して可視化できるため、最も有望な SLM 候補を簡単に特定できます。

図 2: Vertex AI Pipeline インターフェースに表示される自動化パイプライン。

バージョニングから評価まで、この自動化されたワークフロー全体が強力なフィードバックループを形成します。これにより、継続的なインテグレーションと改良が可能になるため、チームは迅速にイテレーションを行い、進化する要件に合わせて SLM を適応させ、手作業ではほぼ不可能だった最適な構成を見つけることができます。

まとめと今後の展望

このブログ投稿では、Google Cloud の Vertex AI 上に構築された自動化ワークフローが、SLM 開発をどのように効率化しているかについて詳しく説明しました。これにより、パフォーマンス、精度、サイズに関して、どのモデルアーキテクチャまたはタイプ（Gemini、Gemma、Llama など）がドメインにとって最適なトレードオフを提供するかを厳密に評価できます。

重要な点として、私たちはこのアプローチを BMW Group の「クラウド内のヘッドユニット」と連携させています。これにより、Android オープンソースプロジェクト（AOSP）ベースのインフォテインメントシステムをクラウドコンピューティングインスタンス上でネイティブに実行できます。これにより、限られた組み込みデバイスを使用しなくても、スケーラブルな仮想環境でマルチモーダル機能を含む SLM をテストできます。

BMW Group は、AI を活用して最先端の車内体験を提供することに尽力しており、これは AI と ML に関する Google Cloud の専門知識とシームレスに連携しています。今後もパートナーシップを継続し、自動車 AI の可能性の限界を押し広げていくことを期待しています。

概念実証のソリューションを SLM パイプラインの形式で GitHub に公開しています。ニーズに合わせて自由に調整し、独自の最適化された SLM を構築してください。

^{このブログ投稿は、Google LLC の Michael Menzel 博士と BMW Group の Jens Kohl 博士が執筆したもので、BMW Group の Arian Bär 博士、David Katz 博士、Felix Willnecker 博士、Jens Kohl 博士、Karsten Knebel 氏、Manuel Luitz 博士、Paul Weber 氏、Raphael Perri 氏、Thomas Riedl 氏と、Google LLC の Florian Haubner 氏、Marcel Gotza 氏、Michael Menzel 博士、Raul Escalante 氏が参加した概念実証での作業に基づいています。}

- Google Cloud、Michael Menzel 博士

- BMW Group、Jens Kohl 博士

Google Cloud リサーチイノベーターの第 4 期コホートがイノベーションを促進

Thu, 30 May 2024 02:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

4 年目を迎えた Google Cloud リサーチイノベータープログラムの新たな参加者 23 名を発表します。これらの参加者は、革新的なアイデアを持ち、現在の最も困難な課題を AI とクラウドコンピューティング技術を使用して解決することに取り組んでいることから選ばれました。今年のコホートは、お互いに、また Google のスペシャリストと協力して、画期的なプロジェクトを加速させる予定です。参加者は、Cloud クレジットや交流の機会を含め、Google Cloud テクノロジーにアクセスし、コミュニティからサポートを受けることができます。分野を超えて協力し合うことで、研究の拡大、発見の促進を実現し、科学技術計算を発展させるための新しい方法を生み出すことができるでしょう。

今年のコホートには、ヒューストン大学からフロリダ国際大学まで、全米のさまざまな機関からの研究者が含まれます。四半期に一度、研究会議と特別トレーニング日を通じて指導者および他の参加者と会合できます。今回のコホートの指導者には、南カリフォルニア大学トランスフォーマティブ AI 主任科学者の Alexander Titus 氏、スタンフォード大学 IT / テクノロジー / デジタルソリューション研究担当ディレクターの Somalee Datta 氏、Google の AI サイエンスおよびサステナビリティプログラムマネージャーである Astitva Chopra が就任します。

新しいリサーチイノベーターは、現実世界の問題を Google Cloud を使用して解決することに焦点を置きます。以下に例を紹介します。

ミシガン州立大学の Jacob Fisher 氏は、メッセージやデジタル環境への注意の神経基盤をよりよく理解するために、神経科学と ML を使用することを計画しています。
バージニア大学の Haiying Shen 氏は、リソース管理とジョブスケジューリングに焦点を当て、クラウドコンピューティングのパフォーマンスを向上させたいと考えています。
カリフォルニア大学バークレー校の Weiqiang Zhu 氏は、AI / ML 分析を使用して 800T 地震データベースから分析情報を引き出し、クラウドコンピューティングにより地震予測を向上させることを目指しています。

今年のリサーチイノベーターは、以前にこのプログラムに参加し、研究者、消費者、通勤者の日常生活を向上させるためのテクノロジーソリューションを開発した、名誉ある研究者のリストに名を連ねることになります。たとえばブリティッシュコロンビア大学の Mohammad Shahrad 氏は、サーバーレスコンピューティングの新しいフレームワークを開発し、さまざまな分野の研究者の費用とリソースを削減しました。ヘリオットワット大学の Ignacio Carlucho 氏は、Google Cloud のグラフィックニューラルネットワークモデルを使用して、ロボットが連携動作するようトレーニングしました。バンダービルト大学の Abhishek Dubey 氏は、テネシー州公共交通機関と協力して、AI とリアルタイムデータ分析を利用することにより地域の交通システムを効率化しました。

2024 年のリサーチイノベーター:

Opeyemi Emmanuel Ajibuwa 氏、ノースカロライナ A&T 州立大学

Zeynettin Akkus 氏、メイヨークリニック

Spencer A. Bruce 氏、ニューヨーク州保健局

Jacob Fisher 氏、ミシガン州立大学

Alasdair Gent 氏、デューク大学

Sishuai Gong 氏、パデュー大学

Steven N. Hart 氏、メイヨークリニック

David Jimenez-Morales 氏、スタンフォード大学

Rabimba Karanjai 氏、ヒューストン大学

Suresh Kondeti 氏、ネブラスカ大学医療センター

Ying Mao 氏、フォーダム大学

Marc Melcher 氏、スタンフォード大学

Ronald Metoyer 氏、ノートルダム大学

Mike Mylrea 氏、マイアミ大学

Giri Narasimhan 氏、フロリダ国際大学

Ramesh Natarajan 氏、イェシーバー大学

Rahul Suryakant Sakhare 氏、パデュー大学

Haiying Shen 氏、バージニア大学

Cheng Tan 氏、ノースイースタン大学

Gautam Malviya Thakur 氏、オークリッジ国立研究所

Yue Zhao 氏、南カリフォルニア大学

Mikhail Zhizhin 氏、コロラド鉱山大学

Weiqiang Zhu 氏、カリフォルニア大学バークレー校

クラウドの利点をプロジェクトで活用したいとお考えの研究者の方は、こちらから申請していただくと、対象国で Google Cloud リサーチクレジットプログラムにアクセスできます。Google Cloud のリサーチイノベータープログラムについて詳しくは、こちらをご覧ください。Google Cloud のテクノロジーがどのように研究と教育を変革しているかについては、こちらからケーススタディをご覧ください。

-Google Cloud、カスタマー エンジニアリング マネージャー Keith Binder

UC Davis、VALID AI、Google Cloud が連携し、生成 AI を活用して SDOH の問題に対処

Fri, 29 Mar 2024 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 3 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

健康の社会的決定要因（SDoH）とは、人々が生まれ、生活し、働き、遊び、祈り、年齢を重ねる条件や環境で、健康上の結果に影響を与える医学的でない要因のことです^[1]。十分なサービスを受けていない患者を支援し、健康格差を縮小して、最も弱い立場にある人々の健康状態を改善するうえで、SDOH への取り組みは特に重要です。

しかし、医療記録に記載されているデータは構造化されていないことが多いため、電子医療記録（EMR）から SDOH 情報を抽出することは大きな難題であり、ほかにも SDOH に関するドキュメントのばらつき、データ品質と完全性、プライバシーと公平性についての懸念が生じています。これらの問題が、個々の患者に合わせた包括的かつ能動的なケアの提供を困難にしています。

現在の SDOH の問題に対処するため、革新的で包括的なヘルスケアのリーダーである UC Davis Health は最近、SDOH チャレンジを開始しました。このチャレンジは、ヘルスケア業界における生成 AI の利用を促進するために、Valid AI（UC Davis Health を含む医療システム、保険会社、パートナーの共同体）が主導するイニシアチブです。

Google Public Sector は、UC Davis Health およびこのチャレンジに参加しているその他の医療システムや医療保険会社とともに、生成 AI サンドボックスを共同設計して SDOH チャレンジをサポートしています。この生成 AI サンドボックスは、研究コミュニティがオープンソースフレームワークで画期的なイノベーションを加速し、複雑な疑問に迅速かつ再現性の高い、責任ある安全な方法で答えられるようにします。このチャレンジの最初のユースケースは、患者の転帰に有意義な影響を与えることを目的としており、以下のような内容が含まれます。

交通手段: 信頼性の高い便利な交通手段がない患者は、診察の予約に来なかったり、遅刻したりすることがよくあります。医療システムは SDOH 情報を活用することで、交通手段の選択肢（自動車、バス、地下鉄など）が限られている、あるいはまったくない患者を特定し、診察の予約時に自動的にライドシェアサービスの予約をトリガーしたり、地域の交通手段を紹介したりできます。
住居: 患者の住居状況（住居がない、または住居が一定でない（住所不定））は、健康状態に大きな影響を与える可能性があります。住居に関する情報を可視化することで、医療機関は社会福祉サービスと提携し、一時的な居住場所、賃貸支援、恒久的な住居などの的を絞った支援を提供できます。
食料と栄養: 健康の重要な社会的決定要因である食料不安は、糖尿病や心臓病などの症状の管理に重要といえる健康的な食生活を維持する患者の能力を左右します。食料不安に関するデータにより、医療機関は患者をフードバンク、食事配達プログラムなどのサービスに誘導したり、補助的栄養支援プログラム（SNAP）や女性、乳児、子供のための栄養支援プログラム（WIC）といった社会福祉サービスへの登録を支援したりできます。
教育と雇用: 教育と雇用は 2 つの主要な SDOH 要因であり、収入、ヘルスリテラシー、医療ケア（および保険）へのアクセスを通じて健康に大きな影響を及ぼします。医療システムは、患者に職業訓練、教育プログラム、就労支援を紹介することで、患者の社会経済的地位の向上を後押しできます。
言語サポート: 言語とヘルスリテラシーは、患者が医療ケアを利用できるようにするための SDOH の重要な要因です。翻訳通訳サービス、バイリンガルの医療従事者、多言語対応の資料など、医療サービス内に多言語サポートシステムを導入することで、コミュニケーションギャップを埋めることができます。これにより、言語能力（または第一言語）に関係なく、すべての患者が平等に健康に関する情報やサービスにアクセスし、医療従事者とやりとりできるようになるため、患者のエンゲージメント、理解、健康状態が最適化されます。

Google Cloud には、ヘルスケアにおけるアクセスを拡充し不公平に対処する革新的な研究をサポートしてきた、確かな実績があります。Google Cloud は、2017 年から長年にわたってカリフォルニア大学と協力関係を築いており、今回の SDOH チャレンジのサポートはその中でも最新の取り組みとなります。Google Public Sector は、Google Cloud Research プログラムを通じて、このイニシアチブに Google Cloud クレジットを提供しています。このプログラムは、さらに、研究者が生成 AI サンドボックスから可能な限り多くの価値を引き出すことができるよう、生成 AI や他のクラウドツールに関するトレーニングを提供しています。また、Google の専門家と UC Davis Health の専門家をつなぐ役割も担っています。

今回の連携の目的は、SDOH チャレンジの参加者を支援し、UC Davis Health で今後の医療のために貢献できるようにすることです。また、VALID AI の共同体および提携しているあらゆる規模の医療機関は、こうしたイノベーションを研究所から国内外の本番環境にデプロイする時間を短縮することができます。UC Davis Health の CIO 兼最高デジタルヘルス責任者であり、VALID AI の創設会長である Ashish Atreja 博士は、次のように述べています。「私たちは、オープンイノベーションの体制で産業界と学術界が連携し、社会的バイタルサイン（SVS）をすべての医療現場で実現するためのまたとない機会を得ることができました。Google Cloud が参加し、この公共の利益を共に作り上げるあらゆる規模の医療機関をサポートしてくれることを嬉しく思います。」Google Cloud は、UC Davis Health および VALID AI と連携し、より公平で包括的なヘルスケアを提供できることを誇りに思っています。また、生成 AI の力を活用して医療研究のモダナイズされたエクスペリエンスを提供することを楽しみにしています。

Google Cloud の研究者向け生成 AI およびデータソリューションについて、詳細をご覧ください。

^{NIH Common Data Elements and Social Determinants of Health}

-Google Public Sector、バイス プレジデント Brent Mitchell

科学的発見を加速する Google Cloud AI and Research Days プログラムについて

Tue, 08 Aug 2023 01:50:00 +0000

※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

この春 Google は、米国各地のオフィスにて新たなプログラムシリーズ「Google Cloud AI & Research Days」を立ち上げました。地元の研究者や業界の専門家が集って切磋琢磨し、イノベーションやネットワークの拡大につなげられるよう、各イベントではソートリーダーによるプレゼンテーション、Google ソリューションの実演、時間制限のない座談会やネットワーキングが用意されています。互いの抱える課題を共有し、解決策をともに探る機会を提供することで、Google Cloud はコラボレーションを促進し、新しいブレークスルーへと導くことを目指しています。一連のイベントは、3 月にサンディエゴ開催の生物医学研究に焦点を当てたセッションで幕を開けました。その後 3 つのセッションが、4 月にオースティン、5 月にアトランタ、6 月にニューヨークで、いずれも AI イノベーションに的を絞って開催されました。この AI & Research Days の個々のイベントで、科学研究者、IT リーダー、Google のスペシャリストが共通の目標である科学的発見に向けて前進すべく一堂に会しました。

サンディエゴでは、参加者が以下について見識を深めました。

カリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）の ITS リーダーが革新的なリサーチファンディングモデルを開発し、スーパーコンピュータの使用時間とコンピューティング能力のために研究者たちがかけていたコストの削減と順番待ちの解消を実現した方法について。Google Cloud へのアクセスに柔軟性の高い定額料金のサブスクリプションモデルを採用することで、ITS は事業および研究のニーズに迅速かつ大規模に対応可能になりました。
ソーク研究所の研究員たちによるマウスの脳のパイロットスタディがきっかけで、クラウドコンピューティングが研究所のコンピューティングインフラストラクチャを変革しワークフローを改善できることが明らかになった件について。これを受けてソーク研究所は、クラウドインフラストラクチャへの移行を加速するための、5 年間にわたる 2,300 万ドル規模のイニシアチブを開始しました。

オースティンでは、参加者が以下について学びました。

Katana Graph が Google Cloud の Kubernetes と Vertex AI を使用して、大規模な連結データセットのグラフ化に最適化されたスケーラブルな AI プラットフォームを構築した事例。このプラットフォームにより同社は、精密医療から銀行までさまざまな業界の顧客がより迅速に正確な結果を生み出せるようサポートしています。
Texans Connecting Overdose Prevention Efforts（TxCOPE）が Google Cloud と提携し、オピオイド過剰摂取による死亡をなくすためのアプリを開発した事例。このアプリは、データソースの統合、地域社会への影響の可視化、働きかけや支援活動の管理を実現し、治療や救命につながる情報とリソースを社会に普及させています。

アトランタでは、参加者が以下について議論を深めました。

学生、研究者、教職員、スタッフを第一に考えた責任ある生成 AI テクノロジーをどのように設計し、その範囲を定義するのか。
Google の責任ある AI の組織は、学際的研究の発展にどのように取り組んでいるのか。
大手バイオテクノロジー企業の Form Bio が、Google Cloud との提携により、どのように合成生物学と遺伝子治療の分野で科学的データの管理およびワークフローに関するソリューションを提供しているのか。

ニューヨークでは、参加者が以下の点を究明しました。

Google の HPC ソリューションが、スピード、セキュリティ、費用効率の面で大規模な効果を生み出す仕組みについて。
サイバー犯罪を防止するために、Vertex AI などの Google ツールが巨大データセットにおけるパターンや異常性を検知する仕組みについて。
ニューヨーク大学の研究およびテクノロジー部門が、どのように Google Cloud 上でサイバーインフラストラクチャをモダナイズして、世界中の研究職員へのサービス提供と同時にサステナビリティなどの中核的ミッションを推進しているのか。

サンフランシスコで 8 月 31 日に開催される次回の Google Cloud AI & Research Day イベントに参加をご希望の方はこちらよりご登録ください。秋には、他の都市でもワークショップを開催する予定です。今後の発表にご期待ください。

- Google Cloud、リサーチマーケティングマネージャー Nicole DeSantis

Google Public Sector とカリフォルニア大学リバーサイド校、先駆的な契約による新たな研究用アクセスモデルを発表

Thu, 30 Mar 2023 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

3 月 9 日に発表された Google とカリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）のコラボレーションは、同校のエンタープライズインフラストラクチャをモダナイズし、最先端の研究プログラムを支援することを目的としています。この大がかりな 3 年間の契約により、UCR は Google Cloud の最新のクラウドコンピューティングリソースに定額のサブスクリプション料金でアクセスできることになっています。

これは、高等教育機関での研究におけるパラダイムシフトとなる可能性があると私は考えています。Google Cloud と UCR は、クラウドコンピューティングアクセスを従量課金モデルからサブスクリプションモデルへ移行することで、研究およびエンタープライズインフラストラクチャを支援する新たな方法を切り開いていきます。

UCR は、同校で学び、教え、働き、研究に取り組む人々に対し機会を提供し、イノベーションを促進するために、安全性、アジリティ、スケーラビリティを備えたエンタープライズインフラストラクチャと研究用コンピューティングサービスへの大規模な戦略的投資を行っています。 Information Technology Solutions（ITS）、副学長補佐兼 CIO、Matthew Gunkel 氏

新たな研究支援方法を開拓

スーパーコンピュータクラスタを利用するためにかかる費用と待ち時間の長さは、あまりにも頻繁に全米各地の研究者の足かせとなっています。このたびの契約により、UCR の研究者は、Google Cloud との契約に含まれる費用のみで、必要なときにいつでも数千のプロセッサでワークロードを実行できるようになりました。研究者が費用を予測して抑え、スケーラブルなリソースに容易にアクセスし、同僚とシームレスに共同作業できるようになれば、差し迫った科学的課題の解決策を考えることに集中できます。これは、すべての関係者にとってメリットとなります。

UCR の材料工学教授である Bryan Wong 博士のような研究に携わる教授陣にとって、これは朗報です。Wong 博士は、日々の研究のためにハイパフォーマンスコンピューティングへの容易なアクセスを必要としていました。太陽電池やその他の電子装置の製造に使用される材料の挙動や反応の試験を行うには、数百の CPU（Computer Processing Unit）で量子シミュレーションを同時に実行する必要があります。

米国の他の研究者と同様に、博士はスーパーコンピュータクラスタのコンピュータリソースをリクエストするために 10～15 ページの提案書を数時間かけて書き上げ、承認まで 3 か月ほど待たねばなりません。リクエストしたとおりの利用時間を確保できないこともあり、割り当てられるリソースは常に高価でした。「ITS の新たな研究用コンピューティングサービスは、以前に比べてかなり利用が簡単になり、また遅れがなくなりました」と Wong 博士は語ります。

Gunkel 氏は次のように述べています。「この新しいサービス体制では、管理上の障壁を解消し、インフラストラクチャとサービスへの迅速なアクセスを可能にすることで、教員と学生が研究に集中できるようにすることを目指しています。目標は、研究成果の拡大と助成金の獲得を促すことです。これにより、UCR に優秀な人材が集まるようになるでしょう。」

このたびのサブスクリプション契約は、UCR との幅広い IT モダナイゼーションへの取り組みの一環です。UCR は、カリフォルニア州南部の経済における重要な原動力であり、米国内の科学研究をリードする存在です。26,000 人の学生と 1,100 人の教員の中には、ノーベル賞受賞者が 2 名、全米科学アカデミーおよび全米医学アカデミーの会員が 15 名います。

「新しい戦略的計画の一環として、ITS は、研究成果の拡大とそれによる調達資金の増加、世界的な認知度の向上、そして当大学への著名な学術研究者の誘致につながるテクノロジーとサービスへの投資を行っています。」と Gunkel 氏は語ります。

コンピューティングとストレージの容量が 2～3 倍に増加

Gunkel 氏は、このたびのクラウドへの移行により、ITS はスケーリング可能なインフラストラクチャ、ビジネスインテリジェンス、研究用コンピューティングを安全な環境でさらに適切に提供できるようになると見ています。柔軟性が高い定額料金のサブスクリプションモデルなら、事業および研究の需要に迅速に対応してスケールしながら、サーバーメンテナンス、アクセス、障害復旧に伴う費用と煩わしい作業を軽減できます。「利用可能なコンピューティング容量とストレージ容量が全体として 2～3 倍増加します」と Gunkel 氏は言います。場所に依存しない戦略により、ITS はコンピューティングとストレージのインフラストラクチャを任意のデータウェアハウス（オンプレミスまたはコロケーション）にシームレスに移行してデプロイできます。Gunkel 氏によると、ITS は最初のパイロットイニシアチブで UCR University Extension センターの全データを Google Cloud に移行する作業を支援し、2 週間半でこの作業を完了しました。

高等教育の変革を段階的に進める

Google の高等教育機関向けのシステムは、研究を促進するためにクラウドコンピューティングを活用する機会を独自の方法で提供します。高度なコンピューティングリソースにアクセスできるため、研究者はペタバイト規模のデータセットをわずか数分で解析し、複雑なシミュレーションやモデリングを実行して、新たなテクノロジーをより迅速かつ効率的に開発することができます。これにより、科学研究と工学研究の力を発揮して複雑な問題の解決にあたることが可能になり、アメリカの技術革新が推進されます。

現在の研究で得られた発見は、宇宙の謎の解明、コミュニティの健康増進、テクノロジーの開発といった分野の今後の大きな発展へとつながります。これから UCR で実現する研究の成果を楽しみにしています。

Google Cloud による研究のイノベーション促進の詳細については、The University of California, Riverside Enters Into First-of-its-kind Subscription-based Service with Google Cloud to Transform Research and IT（カリフォルニア大学リバーサイド校、Google Cloud との初のサブスクリプションベースのサービス契約で研究と IT を変革）をご覧ください。

- Google Public Sector、CEO Karen Dahut

ソーク研究所で脳に関する研究に Google Cloud を活用、さらにクラウドへの移行も開始

Mon, 06 Mar 2023 03:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2023 年 2 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

生物科学の研究では、データ処理量がますます増えています。ゲノム解読、遺伝子発現プロファイリング、高度な顕微鏡法、ビデオイメージングといった高スループットの実験手法によって、日常的に膨大なデータセットが生成されるためです。こうしたデータセットは科学の飛躍的な進歩に貢献してきましたが、研究者にとっては、情報の保存、転送、処理を適切に続けることが大きな課題となっています。

従来型のコンピュータやスーパーコンピュータのコンピューティングリソースを研究に使用する場合、順番待ちが発生し、プロジェクトの進行が止まってしまうのです。これからの生物医学研究には、超高速プロセッサをオンデマンドで大規模に使用できる、クラウドコンピューティングの柔軟性の高いリソースが必要です。これを実現するため、これからの生物医学研究には、超高速プロセッサをオンデマンドで大規模に使用できる、クラウドコンピューティングの柔軟性の高いリソースが必要です。これを実現するには、IT プロフェッショナルと実験生物学者が緊密に連携し、科学的発見の促進のために協力して取り組む必要があります。

2022 年 5月、世界をリードする私立の非営利研究施設であるソーク研究所（カリフォルニア州ラホヤ）は、この新たな現実を前に、シングルセルエピジェネティクスの大量の配列データ処理を最適化するパイロットプログラムを Google Cloud と共同で立ち上げました。ソーク研究所に所属する教授であり、国立衛生研究所の BRAIN イニシアチブ細胞センサスネットワーク（BICCN）プロジェクトのディレクターも務める Joseph Ecker 氏の研究室で始まったこのプロジェクトでは、同研究所のコンピューティングインフラストラクチャの変革とワークフローの改善をクラウドコンピューティングの導入により実現できるのか、また実現できるとすればどのような方法によるのかを見極めるテストが行われました。目標は、既存のデータ分析パイプラインをクラウドに適応させることでした。そのために、ソーク研究所の科学者に対して、独自のクラウドコンピューティングソリューションを作成できるようにするトレーニングを重点的に行いました。

Ecker 教授のチームは、Google Cloud への移行により、複雑なシステムで各細胞のビッグデータ分析を管理する際に発生するボトルネックを解消したいと考えていました。Ecker 教授は次のように述べています。「この研究室では、罹病器官と健康な細胞の配列情報を使ってがん細胞や神経疾患の特徴を測定する研究などを通して、大量のオミクスデータを生成しています。すべてのデータを保存し、処理するだけでも大仕事です。ある実験では、数千個の細胞を分析する必要があるのですが、その細胞一つひとつに、ゲノム全体にマッピングされたシーケンシングリードが 100 万〜200 万個あります。そうした配列に含まれる膨大な数のシトシン（メチル化シトシンを含む）の状態を個別に検出しています。これにより、テラバイト単位のデータが生成されますが、実験は当然 1 回だけではありません。さらに、すべてのデータはバックアップを取り、保持する必要があります。ですから、より優れたソリューションを必要としていたのです。」

Ecker 教授の研究室では、このパイロットプロジェクトのためにマウスの脳細胞を分析し、DNA のマーカーを使用して完全な脳機能マップを作成しました。生シーケンシングデータは合計で数百テラバイトに達することがありました。また、各細胞を他の細胞との関連で位置付けて、理解することも必要でした。Ecker 教授の研究室で博士研究員として研究に取り組む Hanqing Liu 氏は、Google の仮想マシン（VM）を使用して複数のバッチジョブを処理するために、ワークフローをどのように自動化したか話してくれました。「バッチジョブを Google Cloud に定期的に送信するようパイプラインを設定しました。実行されたバッチジョブは、長期間保存用ストレージと Google Cloud Storage に自動的に移動されます。」

結果は大成功でした。マウスの脳全体を分子レベルでマッピングすることに初めて成功したのです。さらに、コンピューティング費用も、当初の見積りより 20% 低く抑えることができました。さらに、「プリエンプティブル VM の使用が大幅な効率アップにつながり、スケーラビリティと安定性を実現できました」という Liu 氏の言葉に、Ecker 教授は次のように付け加えました。「クラウドへの移行を実地でサポートしてくれる IT チームを探していましたが、今では、パイプラインの実行を自分たちで問題なく行っています。」

Ecker 教授は次のように述べています。「当初の目標は、マウスの脳をモデルとして使用することで、脳内の細胞の多様性を明らかにし、それらの細胞がどのように制御されているのかを詳しく調べることでした。これを行えるツールを構築できたので、次は霊長類やヒトの脳の研究に取り組めます。」

パイロットプロジェクトに続いて、Ecker 教授と共同研究者のチームは、ヒトの脳の分子マップをエピゲノムベースで作成するために 5 年間 1 億 2,600 万ドルの NIH 助成金を獲得しました。このプロジェクトのデータ量は、マウスの脳のプロジェクトの 20 倍に上ります。Ecker 教授は次のように続けています。「自分たちでデータを管理できることを証明しました。このパイロットプロジェクトにより、この方法がこれからの科学研究のやり方であることが実証されました」。ソーク研究所で上級バイスプレジデント兼最高科学責任者を務める Gerald Joyce 氏は、同研究所の収穫を大局的な見地から述べています。「このプロジェクトを通じて、IT と研究を対等に扱うことの必要性を学びました。IT エンジニアや技術者と私たち科学者がお互いに協力して取り組むことが必要なのです。要するに、IT エンジニアや技術者と科学者の両方が研究室にいる必要があるということです。」

パイロットプロジェクトの成功を受け、ソーク研究所の他の研究室でも、データ量の多いプロジェクトを Google Cloud に移行する取り組みが始まっています。Joyce 氏は次のように述べています。「ソーク研究所の科学者たちは、機械学習を使用してミミズ、ハエ、マウスの動きを記録した膨大なデータのトラッキングと分析を行っています。こうしたデータは、動きや複雑な社会的行動の元となる神経回路に関する新たな知見の獲得につながっています。現在、細胞を原子分解能で 3D 化するために取り組んでいます」。同研究所は、この他にも、Eiman Azim 准教授のヒトの運動に関するバイオメカニクス研究や、気候変動による植物成長の変化をマッピングする Joanne Chory 教授の研究など、影響の大きなプロジェクトに取り組んでいます。

ソーク研究所では、こうした研究活動を加速するために、2,300 万ドルを投資して 5 年間かけて組織をクラウドインフラストラクチャーに移行させる取り組みが始まっています。この取り組みにより、優秀な人材を確保できるうえ、多額の助成金を獲得し続けることができます。また、データアクセスの一元化を通じてグローバルパートナーと共同作業を行ったり、巨大なデータセットを必要とする研究の増大に対応したりすることも可能になります。Joyce 氏は次のように述べています。「すぐにでも、データの洪水に溺れかねない状況です。データが増えたからといって、得られる科学的知見が自動的に増えるわけではありません。前提として、データマイニングを効率的に行える必要があります。ソーク研究所では、コンピューティング能力に有意義な投資を行うことで、研究者たちがこうしたさまざまなデータセットを活用して前人未踏の科学的課題に取り組み、まったく新しい科学研究分野を開拓できるよう取り組んでいます。」

- Google Cloud、リサーチマーケティングマネージャー、Nicole DeSantis

Google が医療格差を軽減するための新たな健康の公平性に関する研究イニシアティブを発表

Fri, 14 Oct 2022 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google は、世界中の誰もがより健康になれるように取り組んでいます。健康の公平性の実現に向けた世界規模のコミュニティの一員であることから生まれた機会を活かして、Google はプロダクト、サービス、研究を通じてあらゆる人がより健康な生活を送れるようにサポートしています。人々が必要な治療を受けられるようにすることから、健康に関するデータの分析を行う最新ツールの提案まで、Google の技術力とリソースを活用して健康の公平性に対するイノベーションを加速しています。Google は、多くの分野の新しいリーダーや長い歴史を持つリーダーとコラボレーションを実施し、個人やコミュニティの健康転帰の向上を支えています。

最近の Health Equity Summit で、Google は健康の公平性に関する研究イニシアティブについて発表しました。これは、健康の公平性を高める研究を進める研究者を支援し、医療格差や健康の社会的、構造的なマイナスの決定要因の影響を過剰に受けるグループの健康転帰を向上させることを目的としています。受賞者に選出された研究者には、資金援助、Fitbit デバイス、Fitabase サービス、研究におけるコンピューティングニーズに応じて使用できる最大 $20,000 の Google Cloud クレジットなどが贈られます。ウェアラブルデバイスにアクセスすることで、研究者たちは身体活動、体重、心臓の健康、栄養素、睡眠パターンが日々の生活にどう影響するかを詳しく評価できます。Fitbit のデータと人口統計学的決定要因や健康の社会的決定要因（SDOH）などのさまざまなデータセットを分析することで、低所得家庭の子どもたちにみられる肥満率の違いや、黒人女性の妊娠、出産に関する合併症リスクの増加など、地域住民全体に存在しうる格差に関する新しい分析情報を、医療機関や研究者にもたらす可能性を秘めています。

米国の学術機関や非営利研究機関の研究者は、2022 年 10 月 12 日までに、Google の健康の公平性に関する研究イニシアティブに提案書を提出できます。

研究のイノベーションへのサポートを拡大

Google Cloud には、アクセスを拡充し不公平に対処する革新的な研究をサポートしてきた実績があります。

Google Cloud は、アメリカ国立科学財団（NSF）の Computer and Information Science and Engineering Minority-Serving Institutions Research Expansion（CISE-MSI）と連携し、NSF の CloudBank プログラムを通して歴史的黒人大学、ヒスパニック系学生受入大学、部族大学の STEM 研究者に資金を提供しています。
Google Cloud は、Cloud クレジットプログラムによって幅広い分野や機関の多数の研究者を支援しています。こうしたシードファンディングにより、研究者は教育とトレーニングや科学技術計算向けのオープンソースツールといった、Google Cloud コンピューティングリソースにアクセスできるようになります。
Google Cloud は最近、Google Cloud 気候変動イノベーションチャレンジを立ち上げており、健康の公平性に関する研究イニシアティブとともに、サステナビリティや健康の公平性などの重要な研究分野での科学的なイノベーションを促進しています。

健康の公平性に関する研究イニシアティブについてと応募の詳細は、2022 年 10 月 12 日までにこちらからご覧ください。応募の前には、公式の参加資格をご確認いただくか、こちらのウェブセミナーをご覧ください。Google による健康の公平性におけるベストプラクティスや革新的な取り組みについて詳しくは、2022 Health Equity Summit をご確認ください。

- Google Cloud、リサーチ部門ソリューションマネージャー Astiva Chopra

Google Cloud リサーチイノベーターに参加して科学プロジェクトを加速

Thu, 23 Dec 2021 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud を使用中の研究者は、リサーチイノベータープログラムの第 2 グループへの申請が可能です。2020 年 12 月に Google Cloud が立ち上げたこのリサーチイノベータープログラムでは、最新のクラウドテクノロジーを活用することで、功績のある研究者と次世代の研究者が画期的な科学的研究を進展させるサポートを行っています。Google Cloud や Google のスペシャリストへのアクセスを提供することで、新たな発見の加速、コラボレーションの強化、研究者への手厚いサポートを目指します。2 年目に入ったリサーチイノベータープログラムでは、参加者による豊富な交流の機会や、ゲノミクス、サステナビリティ、ソーシャルインパクトプロジェクトにおける分野をまたいだ研究を推進する専門的な道筋を提供します。第 2 グループの募集は、2021 年 11 月 22 日から開始しています。

クラウドによるクラウド（雲）の予測

Google Cloud リサーチイノベーターの第 1 グループの 33 人は、8 か国 30 機関におよび、分野は産業と学術の両方に広がっています。このリサーチイノベーターたちは、今日、世界が直面する最も差し迫った科学的な課題のいくつかに取り組んでいます。リサーチイノベーターの一人である Tapio Schneider 博士は、NASA のジェット推進研究所でシニアリサーチサイエンティストを務め、カリフォルニア工科大学、環境科学/工学部門ではセオドア Y ウープロフェッサーのポストを担っています。Schneider 博士は、Google Cloud の膨大なコンピューティングリソースを使用して、大規模なアースシステムモデルの改良を行っています。Schneider 博士のチームが有する Climate Machine は、最新の計算科学やデータ科学を活用して、宇宙および地上から得た豊富な地球の観測情報を直接、学習しています。Climate Machine は過去に類を見ないほど多量のデータを活用し、これまで以上に正確な干ばつ、熱波、異常降雨の予測を提供します。

社会の不平等の特定に機械学習を応用

シカゴ大学の計算科学者である Teodora Szasz 博士も、Google のクラウドソリューションを活用して喫緊の社会的課題に取り組むリサーチイノベーターの一人です。Szasz 博士と MiiE（教育におけるメッセージ、アイデンティティ、インクルージョン）研究室では、AutoML の機械学習能力を活用して画像を特定および分類し、子供向けの本に現れる人種、性別、年齢の描写の過去 100 年間の変遷を調べています。Szasz 博士らの研究では、描写の中に含まれる多様性は高められているが、一方で子どもたちが社会や社会的規範を学ぶ方法に影響を与える不平等は未だに残っていることが明らかになっています。

「字が読めるようになる前だったとしても、絵は子どもにとって重要な意味を持ちます」と Szasz 博士は説明します。また、「もし子どもたちが自分のような登場人物を見つけることができれば、異なる未来を想像できるはずです」とも話します。MiiE のチームは Google Cloud に研究を移していますが、それは「数百万のファイルを扱う作業が簡単にできることと、それを AutoML に読み込めることが理由です」と Szasz 博士は語ります。さらに、「ニーズに合わせた最適化が実現できるモデルの開発を 1 日で実施することができ、壊れることがないという信頼もあります。Google Cloud は、スケーリングと効率化のために構築されたインフラストラクチャを提供してくれます。Google Cloud がなければ、この研究はもっと時間が掛かっていたでしょう」と話します。また、このリサーチイノベータープログラムに対し Szasz 博士は、同様のツールを使用する他の機関の研究者と連絡を取り、互いに学びあっていることも付け加えています。「このプログラムは Google を超えた存在になっています」と Szasz 博士は話します。このプログラムがより迅速な成果の達成を可能にし、それにより論文発表や資金獲得がスムーズとなり、この研究に対するしかるべき注目を集める助けとなっています。

未来のイノベーションを支援

Google の専門家へのアクセスや仲間からのサポートにより、リサーチイノベーターは実社会に影響を与える研究を急速に進展させることができます。さらに、リサーチイノベーターには Google Cloud 学術研究クレジット、研究の共有に対するサポート、講演機会、Google カンファレンスへの無料招待なども提供されます。

活動中のリサーチイノベーターとそのプロジェクトについては、こちらをご確認ください。この絶好の機会を活用するには、2022 年 1 月 14 日までにこちらからお申し込みください。Google Cloud を利用するために、ご自身の研究に対する無料クレジットにお申し込みください。

- Google for Education マーケティング担当 Nicole DeSantis

クラウドプロジェクトの迅速かつ適切な立ち上げを支援する Google の新しい RAD Lab ソリューション

Tue, 16 Nov 2021 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 11 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

公共部門では、新しいテクノロジーの開発には、予算、調達、将来のソフトウェアやハードウェアのリソースの予測など、慎重な計画が必要です。しかし、どんなに先見の明があったとしても、クラウド環境での作業経験がないと、移行を管理するのは難しいものです。お客様のニーズに応えるために、チームでどのようなツールが必要になるのかを 1 年前に知ることはできません。クラウドシステムの専門家でない場合はどうすればいいのでしょうか？

アカデミックな研究所では、科学者がプロジェクトの柔軟性とコラボレーションの機会を増やすために、研究モジュールをクラウドで立ち上げることがよく求められます。しかし、必要なクラウドスキルがないと、多くのプロジェクトを着実に開始させることができません。

イノベーションのための安全なサンドボックスである RAD Lab のご紹介

そこで本日は、テクノロジーチームや研究チームが研究開発から本番環境までを迅速に進めるための、Google Cloud ベースのサンドボックス環境である RAD Lab をご紹介します。RAD Lab は、クラウドネイティブな研究、開発、プロトタイピングのためのソリューションで、既存のインフラストラクチャにリスクを与えることなく実験を行うことで、クラウド環境の立ち上げを加速させるよう設計されています。また、公共機関や学術機関の特定のテクノロジーやスケーラビリティの要件を満たすように設計されており、予測可能なサブスクリプションモデルにより予算や調達を簡素化します。

RAD Lab を利用することで、政府機関、研究所、大学の IT 部門は、経験のあるなしに関係なく、あらゆるユーザー向けに迅速にクラウド環境を構築できます。最新のパワフルなテクノロジーを利用するために、シンプルさや使いやすさを犠牲にする必要はもうありません。簡素化されたプロセスとわかりやすいツールにより、RAD Lab ユーザーはわずか数時間で簡単にプロジェクトを立ち上げることができます。また、Google Cloud では、将来的に役立つ可能性のあるテクノロジーソリューションについて従業員を教育するためのワークショップをオプションで提供しています。

RAD Lab は、分析のためのデータを収集するためのフレキシブル環境を提供し、コスト超過のリスクなしに、チームが自由に自分のペースで実験や革新を行うことを可能にします。主な内容は以下のとおりです。

クラウド上で動作するオープンソースの環境で、ハードウェアへの投資やベンダーロックインなしに、迅速なデプロイが可能。
FedRAMP、HIPAA、GDPR セキュリティポリシーなどの規制要件を遵守した Google Cloud ツール上に構築。
すべてのプロジェクトで共通の IT ガバナンス、ロギング、およびアクセス制御。
BigQuery、Vertex AI などの分析ツールや、あらかじめ用意されたノートブックのテンプレートとのインテグレーション。
クラウドベースの環境のトレーニング、テスト、構築を促進するドキュメントやコード例を含むベストプラクティスの運用ガイダンス。
Google Cloud のスペシャリストが行う、任意のユーザー向けのオンボーディングワークショップ。

RAD Lab はお客様とパートナーのためにクラウド開発を加速

米国特許商標庁（USPTO）は、「アメリカのイノベーション機関」として、人工知能／機械学習、データサイエンス、エンタープライズアーキテクチャなどの新たな社内研究開発を可能にするために RAD Lab を活用しています。RAD Lab のサンドボックス環境を活用して、アイデアを吟味し、スケーリング可能なプロトタイプを開発しています。

CIO の Jamie Holcombe 氏は次のように述べています。「USPTO では、アメリカの発明家や起業家に対し、彼らが自宅のガレージで仕事をしていても、シリコンバレーのスタートアップ企業で仕事をしていても、多国籍企業や研究開発機関で仕事をしていても、サービスを提供できる特権を持っています。クラウドコンピューティングは、このミッションを遂行するために機関のテクノロジーをモダナイズし、変革するための活動の一環です。RAD Lab では、技術専門家から経済学者、ビジネス専門家までのスタッフが、主要機関のニーズを満たす新しいクラウドソリューションを構築、テスト、検証できます。」

また、RAD Lab は、Google Cloud パートナーが、イテレーション、実験、プロトタイピングのために設計されたクラウドベースの環境を顧客に提供する際に、ツールをより簡単かつ迅速に導入するための基盤を提供します。Onix のヘルスサイエンスおよびライフサイエンス部門のクラウドスペシャリストである Jim Coyne 氏は次のように述べています。「当社のお客様は、さまざまなソリューションやアプリケーションを試し、何が最適かを見極めるために、柔軟でスケーラブルなサンドボックス環境を求めています。RAD Lab は、お客様と協力して、Google Cloud を使ってまったく新しい方法でイノベーションを起こすための柔軟性を提供してくれます。」

また、SpringML の CTO である Girish Reddy 氏は次のように述べています。「RAD Lab を利用して、Google Cloud のツールをアクセス性の高いオープンソースの環境でお客様に提供できることを嬉しく思います。お客様が AI/ML ソリューションを導入する際に、自社のデータの力を示すことができる貴重なツールです。」

今すぐ試験運用を開始し、短期間で成果を得る

RAD Lab の迅速なデプロイにより、お客様のチームは、数週間、数か月ではなく、数時間でクラウドのデプロイを開始し、プロトタイピングを行うことができます。公共部門やその他の規制された業界では、RAD Lab の展開に含めるべき最適なクラウド機能を決定し、お客様のチームが必要なときに必要なテクノロジーにアクセスできるよう Google がサポートします。Google Cloud チームに RAD Lab のプロジェクトについてお問い合わせください。また、一部の国では無料の研究クレジットを今すぐ申請できます。

- Google Cloud グローバル公共部門戦略ビジネスエグゼクティブ、Alexander Titus 博士

Google Cloud の新しい調査が市場データの 5 つのイノベーショントレンドを明らかに

Tue, 05 Oct 2021 05:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

一部の従来型の金融サービス企業がクラウドへの移行で遅れを取っている中、キャピタルマーケット関連企業は、バリューチェーン全体（フロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィス）でクラウドコンピューティングの採用を進めています。Google は、この急速な採用の背後にある動向や、最も一般的なユースケース、最も使用されている技術（特に市場データに関連する技術）の種類について理解したいと考えました。Google Cloud は Coalition Greenwich に調査を委託し、米国、カナダ、フランス、ドイツ、イタリア、オランダ、スイス、英国の 102 人の制度資本市場の専門家（取引所、取引システム、データアグリゲータ、データプロデューサー、資産運用会社、ヘッジファンド、投資銀行に所属）を対象に調査を行いました。

この調査により、多数の要因が存在するものの、特に簡単なアクセスに対する需要により、バイサイドとセルサイド全体で、クラウドベースの市場データサービスと、関連する取引インフラストラクチャの広範な採用が加速していることが判明しました。実際、セルサイドとバイサイドのユーザーの 68% が、市場データプロバイダがパブリッククラウドベースのデータサービスを提供することが重要であると考えています。同時に、取引所、市場データプロバイダ、アグリゲータ、取引システムは、自身のクラウドサービス、API、またはパートナーを介したデータへの直接のアクセスを提供することにより、デリバリーモデルとしてクラウドを採用しています。

この調査で判明した 5 つの注目すべきポイントをご紹介します。

1. データデリバリーでは、クラウドサービスが普及しています。今日ではクラウドは広く普及しており、調査対象の経営幹部によると、取引所、取引システム、データプロバイダの 93% はクラウドベースのデータとサービスを提供しています。さらに、調査対象のすべての経営幹部が、今後 12 か月以内に派生データなどの新しいクラウドベースのサービスの提供を予定しています。

2. 商業銀行と投資銀行は、クラウドを介して提供される追加の接続、リアルタイムのデータフィード、取引アプリケーションを提供しており、クラウドに急速に移行しているのは取引所、取引システム、データプロバイダだけではないことを示しています。内部のユースケースも同様に数多くあり、調査対象の経営幹部の 67% が、クラウドに展開された市場データを、主にデータ分析に使用しています。調査対象のセルサイド企業の 88% は、上位のユースケースとして、デジタルトランスフォーメーション、データサイエンス、定量分析でクラウドベースの市場データを使用することを予定しています。

3. バイサイド企業は、クラウドに展開されたデータをさらに多く使用するようになります。今日では、調査対象のバイサイド企業の 90% は、クラウドに展開された市場データを、主にポートフォリオ管理に使用しています。バイサイド企業の 70% は、今後 12 か月以内にパブリッククラウドベースの市場データサービスを以前より多く使用し、コンプライアンスや法令上の報告などのサービスを追加することを予定しています。

4. クラウドを利用した AI / ML は、試験運用フェーズから脱して、メインストリームとして使用されています。今日では、取引所、取引システム、データプロバイダの 50% は、AI / ML を利用したデータ製品やサービスを提供しており、42% は今後 12 か月以内に AI を利用した取引の執行と取引分析サービスの提供を予定しています。商業銀行と投資銀行の中では、55% が現在クラウドで AI / ML を使用していると回答しています。バイサイドの回答者全体では AI / ML を使用しているのは 14% にとどまりますが、大規模なバイサイドの回答者の 44% が AI / ML を使用しています。

5. 取引所、取引システム、データプロバイダは、内部分析にパブリッククラウドを重視しています。これらの企業の 71% は、パブリッククラウドを使用しており、主にデータの転送、処理、分析と長期間のデータ保存に使用しています。今後 12 か月では、新しいパブリッククラウドのワークロードの 33% は、データマイニング、データ分析、高度な分析に焦点を当てており、新しい AI / ML ツールとインフラストラクチャ投資の 28% は、より早い分析とリスク評価に、27% はデータ品質の維持に焦点を当てていきます。

Coalition Greenwich シニアアナリストの David Easthope 氏は次のように述べています。「市場データ全体でのクラウドの採用動向に、劇的な変化が新たに生じていることがわかりました。また、取引と投資のライフサイクル全体で、クラウドベースサービスのさらなる拡大と、使用量の増加が見込まれます。」

結論と今後の予測

調査結果に基づき、Coalition Greenwich は、今後 12 か月のトレンドについて、次の 5 つを予測しています。

取引所と取引システムは、派生データ、終値データ、リファレンスデータ、価格データの全体にわたる新しいクラウドベースの幅広いデータサービスと、可能な場合はクラウド専用のデータサービスのリリースを継続する。
データプロバイダは、クラウドで AI / ML を利用した取引前分析のような、新しいデータ製品をリリースする。
商業銀行と投資銀行は、クラウドを介して提供される追加接続、リアルタイムデータフィード、取引アプリケーションを提供する。
バイサイド企業は、リアルタイム市場データ、ポートフォリオ管理データ、リスク分析を含む、クラウドに展開されたデータをさらに多く使用するようになる。
取引所、取引システム、データプロバイダは、クラウドのコアシステムに関する概念実証の調査を行う。企業がリスクイニシアチブに対するより素早い対応を求めているため、AI / ML ツールまたはインフラストラクチャの改良が加速する。

これらの結果について詳細を確認する場合は、市場データの未来: クラウドと AI を介した配信と使用と取引所とデータプロバイダ: 内部分析にクラウドと AI を重視するの 2 つのレポートの完全版をダウンロードするか、より簡潔なインフォグラフィックをダウンロードしてください。

調査手法

調査は、Google Cloud の委託を受けた Coalition Greenwich によって 2021 年 3 月から 4 月にかけて、北米（n=82）、EMEA（n=17）、その他の地域（n=3）の 102 人の経営幹部に対してオンラインで実施されました。これらの経営幹部は、制度資産運用会社、ヘッジファンド、オルタナティブ投資管理会社、取引所、取引システム、情報プロバイダ、情報アグリゲータ、その他のアセットマネージャー、アセットオーナーの各企業でフルタイムで雇用され、クラウド関連の決定に関係または影響を持つ役職についています。企業規模と資産種別（純資産、債券、FX、コモディティ、マルチアセット、その他の資産種別）の異なる幅広い対象者を調査しました。

脚注

1.市場データを、直接フィード、統合フィード、ターミナルとデスクトップ製品、セキュリティとリファレンスデータ、価格データ、過去のデータ、代替データ、インデックスデータとして定義しています。

- Google Cloud ストラテジックインダストリー担当バイスプレジデント Philip Moyer

2021 年の Accelerate State of DevOps Report で、燃え尽き症候群とチームのパフォーマンスについて発表

Thu, 30 Sep 2021 05:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

過去 7 年間で、32,000 人を超える世界中の専門家が参加している Accelerate State of DevOps Report は、この種の調査としては最大規模かつ最も長期にわたる研究となっています。Accelerate State of DevOps Report は毎年、データドリブンな業界分析情報を提供しています。分析情報では、ソフトウェアデリバリーや運用における組織的なパフォーマンスを促進する機能とプラクティスが検証されています。そしてこの度、Google Cloud の DevOps Research and Assessment（DORA）チームは、2021 年の Accelerate State of DevOps Report を発表いたしました。

この調査により、ソフトウェアデリバリーと運用で高いパフォーマンスを上げている場合、技術変革における組織的なパフォーマンスが向上することがあらためて実証されました。また今年は、SRE のベストプラクティス、安全なソフトウェアのサプライチェーン、質の高いドキュメンテーション、マルチクラウドの影響についても調査を行い、この 1 年がチームの文化と燃え尽き症候群にどのように影響したかを深く理解することとなりました。

今年のレポートから、新たな調査結果の一部を以下に紹介しています。

ソフトウェアデリバリーのパフォーマンス指標

過去の Accelerate State of DevOps Report の主要な調査結果から、4 つの指標（デプロイ頻度、変更のリードタイム、平均復元時間、変更障害率）を今回も使用し、ソフトウェアデリバリーに基づきチームをパフォーマンスに応じて、エリート、高、中、低に分類しました。今年の調査では、エリートパフォーマンスに分類されているチームがソフトウェアデリバリーのペースを加速し続けており、変更のリードタイムを 1 日未満から 1 時間未満に改善していることが判明しました。それだけでなく、エリートパフォーマンスのチームは低パフォーマンスのチームよりもデプロイの頻度が 973 倍高く、デプロイまでのリードタイムが 6,570 倍速く、変更障害率が 3 倍低くなっていることが判明しました。また、障害が発生した場合のインシデントからの回復時間は 6,570 倍と、驚くほど加速されています。低パフォーマンスのチームと比較したこのデータから、エリートパフォーマンスのチームが実際に DevOps によって組織的な成功を収め続けていることは明らかです。

5 番目の指標: 可用性から信頼性まで

これまで Google は信頼性ではなく可用性を測定してきましたが、可用性は信頼性エンジニアリングに特有の指標であるため、測定の幅を信頼性まで広げました。これにより、可用性、レイテンシ、パフォーマンス、スケーラビリティがより広く示されるようになりました。具体的には、回答者に、信頼性に関する目標を達成または上回る能力を評価するように依頼しました。デリバリーのパフォーマンスレベルの異なる複数のチームで、デリバリーだけでなく運用のパフォーマンスも重視する場合に、より優れた結果を得られることが確認されました。

2021 年の分析情報: 信頼性、COVID、安全なソフトウェアのサプライチェーンの影響

DevOps の導入がソフトウェアデリバリーのパフォーマンスに与える影響の測定結果以外にも、今年の DORA レポートでは、新しい傾向が多数明らかになりました。以下がその例です。

1）チームの文化が健全である場合、困難な時期に燃え尽き症候群が軽減される

感染拡大のために自宅勤務になった回答者は、職場で引き続き勤務していた回答者（サンプルのごく一部）よりも燃え尽き症候群を経験する確率が高くなっていました。ジェネレーティブな文化のあるインクルーシブなチームは、COVID-19 の感染拡大中に燃え尽き症候群を経験する確率がそうでないチームの半分でした。

2）パフォーマンスの特に高いチームが次々と水準を上げる

調査開始以来初めて、高パフォーマンスのチームとエリートパフォーマンスのチームが回答者の 3 分の 2 を占めました。2019 年のレポートでは、低パフォーマンスのチームと中パフォーマンスのチームが回答者の 56% を占めていました。業界で DevOps 原則の導入が加速し続けているために、チームに有意義なメリットがもたらされていると言って間違いないでしょう。

3）SRE と DevOps は相補的な理念である

サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、その中核的な原則を拡張して、サービスレベル指標 / サービスレベル目標（SLI / SLO）の指標に関するフレームワークを始めとする、実用的な手法を提供するものです。SRE フレームワークにより、チームの能力を強化して保証したサービスをユーザーに常に提供し続けるための実践方法とツールが定義されます。チームがデリバリーのパフォーマンスと運用のパフォーマンスの両方を重視する場合に、組織的なパフォーマンスが最も高くなることが報告されています。

このことを詳しく調べるために、今年初めて、調査に運用に関する質問が追加されました。今回の調査で得られたデータにより、最新の運用手法の活用に長けたチームは、ソフトウェアデリバリーおよび運用（SDO）のパフォーマンスの向上を報告する可能性が 1.4 倍高く、ビジネス上の成果の向上を報告する可能性も 1.8 倍高いことが示されています。

4）クラウドの導入がパフォーマンスの促進を続ける

ワークロードのクラウドへの移行が進められる中、クラウドの 5 つの機能をすべて活用しているチームでは、SDO のパフォーマンスと組織のパフォーマンスの向上が見られます。マルチクラウドの導入も増加傾向にあり、チームがプロバイダ独自の機能を活用できるようになってきています。実際、ハイブリッドまたはマルチクラウドを使用している回答者は、組織のパフォーマンス目標を上回る可能性が 1.6 倍高くなっていました。

5）安全なソフトウェアサプライチェーンは不可欠であると同時に、パフォーマンスも促進する

セキュリティを後から思いつきで付け足すことはもうできません。安全なソフトウェアサプライチェーンを構築するには、ソフトウェアの開発ライフサイクルのすべての段階を通して、セキュリティを統合する必要があります。信頼性の目標以上のパフォーマンスを達成したエリートチームでは、セキュリティプラクティスをシフトレフトする、つまりソフトウェアの開発ライフサイクルのより早い段階でセキュリティを実装し、信頼性のあるソフトウェアを迅速かつ安全に提供する可能性が 2 倍高くなっていました。

6）優れたドキュメンテーションは、DevOps を効果的に機能させるための基礎となる

今回初めて、チーム内のドキュメンテーションの品質と、それが他の機能やプラクティスに及ぼす影響を測定しました。ドキュメンテーションは、DevOps 機能実装の成功の基礎となることがわかりました。質の高いドキュメンテーションを行うチームは、セキュリティのベストプラクティスを実践する確率がそうでないチームより 3.8 倍高くなっており、クラウドを最大限に活用する確率も 2.5 倍高くなっていました。

DevOps Awards のご紹介

これまで Google は、DevOps に関するベストプラクティスの一部を皆様に共有してまいりました。皆様の組織における変革で DevOps がどのように活用されているかも、ぜひお聞かせください。今年が最初となる DevOps Awards では、デプロイ頻度の向上、セキュリティのシフトレフトの成功、変更障害率の改善といった成果をあげた Google Cloud のお客様を表彰いたします。DevOps が皆様のチーム、顧客、組織に与えたプラスの影響についてお教えください。今すぐ、こちらでご入力のうえ、ご提出ください。

2021 年の調査にご協力いただいた皆様にこの場を借りてお礼を申し上げます。この Accelerate State of DevOps Report が、さまざまな規模、業界、地域の組織で DevOps 機能の向上に役立つことを願っております。また、皆様のご意見やご感想をお待ちしております。このレポートと GoogleCloud での DevOps の導入についての詳細は、次のリソースをご確認ください。

レポートをダウンロードする
DevOps Quick Check を受けてお客様の組織を同じ業界の他の組織と詳しく比較する
新たに公開されたCAMP ウェブサイトにアクセスして、お客様の組織向けにカスタマイズされた DevOps ソリューションを確認する
エリートパフォーマンスを実現する DevOps の機能について詳細を確認する

- DORA リサーチ担当リーダー、Dustin Smith

リプレゼンテーションの重要性: ビジネスに DEI を取り入れるための 6 つのヒント

Mon, 27 Sep 2021 04:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ダイバーシティ、公平性、インクルージョン（DEI）は単なる流行語にとどまるものではありません。企業全体に現実に目に見える影響を与える、職場文化に欠かせない要素です。DEI を実現するための取り組みを適切かつ着実に実施すれば、すべての従業員が職場で受け入れられ尊重されていると感じられるようになります。それだけでなく、DEI が適切な施策により実現すれば、活気ある職場環境が創出され、エンゲージメントと生産性が向上します。その結果、新たなイノベーションが生まれることも期待できます。

ビジネスのあらゆる側面にダイバーシティとインクルージョンを取り入れることが急務となっています。ユーザーや顧客に迅速に対応する能力が向上するだけでなく、従業員の組織への信頼感や帰属意識も高まるためです。

多様性に富んだ従業員構成やインクルーシブなチームを構築する方法

こちらの短い電子書籍では、ビジネスに DEI を取り入れる方法と、Google Cloud における独自の取り組みから得られた知見をご紹介しています。

-ダイバーシティ、公平性、インクルージョン担当ディレクター（EMEA）Karina Govindji

IT リーダーは持続可能な未来を選択している

Mon, 23 Aug 2021 12:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

新型コロナウイルスのパンデミックによる世界的なビジネスの中断は、企業が労働、学習、生活、消費といった人間活動をじっくりと振り返る機会になりました。仕事の停止と隔離命令により、炭素排出量と汚染レベルが大幅に減少し、ビジネスと環境のサステナビリティの関連性が浮き彫りになりました。世界的に通常の業務運営に復帰する動きが強まるにあたり、企業は新しい現実に適応し、地球の継続的なサステナビリティを確保するための決定を下す必要があります。

サステナビリティの必要性を理解する

先日、Google は IDG に委託して調査を行いました。この調査はグローバル規模で行われ、2,000 人を超える IT 意思決定者から回答を得ました。この調査により、組織の IT 部門がサステナビリティを重視している一方で、企業がサステナビリティの目標を達成するには、多大な取り組みが必要であることが明らかになりました。幸いなことに、90% がサステナビリティが IT 部門の優先事項であると回答し、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行のメリットを検討する組織が増えています。また、75% が、クラウドプロバイダを評価する際に、サステナビリティが「必須」または「主要な考慮事項」であると報告しています。

企業は、サステナビリティに関する新しい目標を達成するためにこれまでの慣行とプロセスを改革するよう、内外からプレッシャーを受けています。そして IT リーダーは、そうした取り組みにおいて重要な役割を担っています。具体的には、自社にとってサステナビリティイニシアチブが重要である理由について尋ねた質問に対し、54% が企業の社会的責任のため、46% が環境規制と義務のため、40% が気候変動の影響のためと回答しました。

この調査では、IT リーダーが組織のサステナビリティのための前向きな変化を目指している領域についても調査しました。これについては 62% が IT インフラストラクチャとデータセンター、53% がサプライチェーン、46% が施設と建物の運用と回答しており、驚くような結果にはなりませんでした。

進歩への障害に直面

しかし、多くの組織は、そのような意識があっても、行動は遅れています。実際に環境のサステナビリティ目標を設定しているのは 67% のみです。行動と意図のギャップは、デジタル化に積極的な組織とデジタル化に保守的な姿勢を取っている組織を比較すると、さらに大きくなります。この調査では、デジタルネイティブな企業、またはデジタル戦略を策定しソリューションを実装している企業を「デジタル先進企業」と定義しています。また、戦略を策定していないか、デジタルトランスフォーメーションを検討または計画しているがソリューションを実装する段階に達していない企業を「デジタル保守組織」と定義しています。

この調査では、クラウドソリューションを採用しているデジタルネイティブ組織は、保守的な組織よりもサステナビリティへの取り組みを示す可能性が高いことが明らかになりました。デジタルネイティブ組織の 20% は、排出量を削減して事業を環境的により持続可能なものにするための IT イニシアチブを実行していますが、デジタル保守組織ではわずか 10% に留まります。

COVID-10 パンデミックの影響については、デジタル保守組織の 20% が、排出量を削減して事業を環境的により持続可能なものにするイニシアチブを延期またはキャンセルしましたが、デジタル先進組織ではそれがわずか 12% でした。

サステナビリティは Google の DNA に含まれている

サステナビリティは、Google の創業時から続くコアバリューの1つです。Google は、2007 年に大企業として初めてカーボンニュートラルを達成し、2017 年にエネルギー使用量を 100% 再生可能エネルギーに適合させた最初の大手企業になって以来、それを毎年継続しています。Google は業界で最もクリーンなグローバルクラウドを運用しており、世界最大の再生可能エネルギー購入企業です。この取り組みにより、Google はサステナビリティイニシアチブを持つ組織の主要な選択肢になっています。

IDG の調査結果と、IT リーダーが持続可能なソリューションをどのように実装しているかについて詳しくは、完全なレポートをダウンロードしてください。

Google Cloud の持続可能なソリューションを提供するための取り組みが、どのようにして IT リーダーやその組織が独自のサステナビリティ目標達成に役立つのか、ご興味がおありですか？

Google では、何十億もの人々による環境フットプリント削減をお手伝いするため、Google プロダクトのさらなる強化に重点を置いています。

Google は、すべての人々にカーボンフリーな未来を実現し、企業が二酸化炭素排出量の削減を可能にするツールを作成し、そのためのテクノロジーに投資しています。
Google Cloud は、大手クラウドプロバイダの中で唯一、全体の運用を賄うのに十分な再生可能エネルギーを購入しており、業界で最もクリーンなクラウドの運用を実現しています。
Google Cloud を使用している場合、組織のエネルギー使用量は、実質的にカーボンニュートラルであり、ワークロードに供給するために使用される電力は、すべて再生可能エネルギーで賄われています。

詳しくは、Google リージョン選択ツールを紹介しているブログをチェックしてください。組織が二酸化炭素排出量、価格、レイテンシに基づいて Google Cloud リージョンを選択するのに役立つツールです。

-Google Cloud メッセージングおよびコンテンツ担当ディレクター Natalie Lambert

コストの削減とより優れたイノベーションの推進にクラウドコンピューティングを活用する方法

Thu, 05 Aug 2021 05:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

回復への道は一つだけではありません。「社会的距離」措置や「隔離」措置によって多くの組織がリモートワークへの早急な対応を迫られたこの 1 年間は、世界中のビジネスにとってかつてないほどの試練のときでした。BCG Platinion が公開した新しいレポート「クラウドのニューノーマルを見つける」では、企業はこれまでの難局をうまく切り抜けてきたものの、ビジネス環境全体では委縮した経済と減益によって依然として厳しい状況であると指摘しており、CIO は技術革新の推進と現金燃焼率の低減に関して適切なバランスを見つけることを求められています。

レポートでは、企業がクラウドコンピューティングによって事業を最適化して企業全体の IT コストを最大 10% も削減できる、5 つの重要な方法を明らかにしています。

1. VPN を超えるプラットフォーム

BCG Platinion のレポートによると、「高速で効果的、拡張性に優れ、なおかつデバイスに依存しないソリューション」が企業に必要とされています。これまで企業は、オフサイトで働く必要がある従業員に対して VPN 環境を提供していました。ですが、とてつもない規模で発生した COVID-19 パンデミックにより、職場全体でリモートワークを実施する場合、これらのソリューションは高コスト、低速、不便で、管理が難しいものであることが判明しました。

BCG Platinion はこの代替手段として、BeyondCorp Enterprise などのクラウドベースソリューションの必要性を強調しています。このようなソリューションを使用すれば、VPN よりも安全、効果的、低コスト、かつ大規模なリモートアクセスを実現できます。BeyondCorp Enterprise は顧客に対してゼロトラストプラットフォームを提供します。このプラットフォームによって、エンドツーエンドの継続的保護を備えたシンプルで安全なアクセスがデバイスと時間を問わず可能になります。英国を本拠地とするフードデリバリー業界のグローバル企業 Deliveroo は、BeyondCorp Enterprise を活用して分散型勤務にゼロトラストモデルを採用しました。

「アプリケーションと関連データに安全にアクセスできることは、Deliveroo のビジネスに不可欠な要素です。BeyondCorp Enterprise によってセキュリティをアプリレベルで管理できるため、従来の VPN が不要になり、VPN による関連リスクに対処しなくても済みます。」と Deliveroo のエンジニアリング担当バイスプレジデント、Vaughn Washington 氏は話しています。¹

BeyondCorp Enterprise では、VPN ソリューションにつきものであるハードウェア、運用、およびメンテナンスのコストが、低コストのクラウドサブスクリプションモデルを利用することで不要となります。また、組織はわずかなコストを負担するだけで外部人材に保護を提供できます。BCG Platinion は、BeyondCorp Enterprise のようなソリューションによって企業コストを従来の VPN と比べて最大 50% も削減できると見積もっています。

2. SaaS を使用して生産性を改善し続ける

「社会的距離」措置によって労働力が大きく分散した現在、シームレスで効果的な共同作業の必要性はかつてないほど高まっています。BCG Platinion によると、Google Workspace など十分な機能を発揮する生産性向上ソリューションは、「従来のコストおよびオンプレミスコラボレーションインフラストラクチャの可用性、バックアップ、およびメンテナンスに関わる負担を軽減する」際に役立ちます。BCG Platinion アナリストの評価では、SaaS ソリューションの導入によってエンドユーザーが負担するコンピューティングコストを最大 35% 削減できます。

さらに、クラウドで作業することの恩恵はコスト削減だけではありません。BCG Platinion のレポートは、Forrester の公開した 2020 年の調査について言及しています。この調査では、Google Workspace の導入によって収益が 1.5% 向上し、オンデマンドの技術サポートに対するニーズが 20% 減り、データ侵害のリスクが 95% 以上減少したことが判明しました。この 1 年間、あらゆる規模の企業が、パンデミックの状況を働き方を変える好機だとみなしてきました。

「Airbus は、この 1 年間、どのような形で職場復帰を行うべきか検討を重ねてきました。そして、Google Workspace を主役に据え、より柔軟性の高い働き方をサポートしたいと考えるようになりました。2020 年には、Google Meet のセッションを 560 万回行いました。また、現在 7 万以上の共有ドライブを社員同士の連携に活用しています。Google Workspace を導入したことで、Airbus 社員の働き方が変わりました。このソリューションはハイブリッドな働き方を可能にするものであるため、この変化は今後も続くでしょう。」と Airbus デジタルワークプレイス担当バイスプレジデントの Andrew Plunkett 氏は述べています。²

3. IT オーバーヘッドと管理コストをクラウドファーストのデバイスで削減する

クラウド用に特別に設計されたデバイスを使用すると、クラウドでの作業はさらに効果的になることが BCG Platinion のレポートで言及されています。BCG Platinion によると、「Google の Chromebook や Chromebox などのクラウドネイティブのデバイスは費用対効果に優れ、デプロイが簡単で、扱いやすく、非常に安全」なデバイスです。さらに、企業は「シンクライアント」デバイスを利用することで、従来のノートパソコンおよびデスクトップを利用した場合よりもハードウェアのコストを削減できます。レポートでは、シンクライアントを利用した手法によって、エンドユーザーテクノロジーおよびサポートに関するコストを最大 25% 削減できることが示唆されています。

あらゆる規模の組織と企業が、Chrome OS およデバイスは、非常に難しい状況下でさえ、共同作業を行う能力を大幅に高められるものであることを知りました。Chrome OS を使用すると、従業員は時代に合った働き方が可能になるうえ、常に高速で、セキュリティ機能を内蔵し、デプロイが簡単なデバイスを利用し、かつ総所有コストを削減できます。「Chromebook は使い方が簡単で費用対効果に優れたデバイスで、主に Google Workspace にオンラインでアクセスするといった、スタッフが必要とするあらゆる操作が可能です。Chromebook 貸し出しプログラムが提供開始された直後から、毎日よく利用されています。」と London Borough of Hackney のプラットフォーム担当責任者 Henry Lewis 氏は述べています。³

4. リフト＆シフトで円滑に移行する

クラウドへの移行は多くの組織にとってその成功に欠かせない優先事項ですが、移行に関わるすべてを同時に同じ方法で行う必要はありません。クラウド移行全体は、アーキテクチャの再設計やアプリケーションのリファクタリングをともなう大がかりなものになりがちです。多くの組織では、この工程に数か月から数年の期間を要します。

しかしこのような時期において、CIO は迅速に意思決定を行い現金燃焼率を可能な限り低減する必要があります。リソースが逼迫してスケジュールに余裕がない場合、BCG Platinion は「リフト＆シフト」手法によって混乱を最小限に抑えることを推奨しています。たとえば、Google Compute Engine を使用すると、組織は既存のワークロードを変換することなく単純に仮想マシン上に再ホストできます。BCG Platinion のレポートによると、重要性が低いワークロードをリフト＆シフト手法によってクラウドに移動すると、たったの 3 か月間で IT 支出を最大 4% も削減できます。また、迅速で効果的な移行はより高度な IT インフラストラクチャ変更を可能とし、将来的な波及効果が期待できます。

5. クラウドでデータを有効活用する

データはあらゆる産業において中心的な役割を果たすもので、それを最大限に有効活用する重要性は今まで以上に高まっています。パンデミックにより通常の業務が影響を受けるなか、組織は需要予測やサプライチェーンの混乱予測などの緊急課題にデータを活用するようになっています。昨年の McKinsey によるレポートでは、すでに多くの組織で始まっていたアナリティクスや AI 技術活用の取り組みはパンデミックによる切迫感から劇的に加速したと指摘し、「組織が数か月から数年かけて構築していたアナリティクス機能が、今や数週間で実現するようになった。」と言及しています。

企業は、適切な設定でデータを使用することで効率を改善し、顧客への対応を迅速化すると同時に新規市場を開拓できます。ただし、大きな成功には膨大な量の情報と強力なアナリティクスが必要です。つまり、オンプレミス型のアーキテクチャでは、効果的なデータ運用が非常に困難でコストもかかります。

クラウドベースのインフラストラクチャに移行すると、機械学習などの最先端技術を駆使してより詳しい分析情報を得ながらインフラストラクチャのコストを最小限に抑えられます。BCG Platinion のレポートによると、クラウドベースのデータプラットフォームは、コストを抑えて効率性を向上できるだけでなく、「有効性」を 70% 増加する結果も得られます。この「有効性」は売上の増加、調達品コストの削減、および在庫保有コストの削減として定義されています。「クラウドへ移行すると、イノベーションの規模を拡大し、新サービスの創出を加速して競合企業をリードすることで競争優位性を獲得できます」と Boston Consulting Group（BCG）の Platinion Western Europe マネージングディレクターの Norbert Faure 氏は説明しています。

すべてのデータプラットフォームで基本となる使命とは、適切な情報へのアクセスが適切な人員に対して適時に提供されるようにすることです。Google Cloud はビジネス全体でデータを一元化することで敏捷性を向上させ、幅広い製品でイノベーションを加速できるよう支援します。BigQuery を利用する組織は、その他のクラウドベースデータウェアハウスソリューションと比較して最大 34% の総所有コストを削減しながら、複雑なアナリティクスを規模の制限なく実行できます。⁴ Cloud Spanner は、稼働率 99.999% を誇るフルマネージドのリレーショナルデータベースを提供します。一方、Vertex AI を利用する企業は、Google が利用しているものと同じ画期的な機械学習ツールにアクセスして、統合 AI プラットフォームで類を見ないほどの分析情報を得られます。「構築から運用開始までのプロセスを一連の Google Cloud プロダクトが加速してくれるので、データサイエンスの収益につながる基本業務を行えています。」とフィンテックスタートアップ企業 Branch のデータ担当バイスプレジデント兼責任者、David Herberich 氏は述べています。⁵

今日のコストを最小限に抑え、明日のためにイノベーションを起こす

世界がパンデミックから立ち直っていく過程で、継続的な成功を左右するのは敏捷でありながら順応性を持っているかどうかであると、BCG Platinion のレポートは論じています。BCG Platinion によると、クラウドコンピューティングは、コスト低減を支援して企業の回復力を高め、全体的な IT 支出を最大 10% も削減できます。「CIO にとってクラウドへの移行とは、短期的には重要なコスト削減などのメリットをもたらしつつ、長期的な目標であるデジタル変革に向けた取り組みも再活性化させるものです。」

詳細については、BCG Platinion のレポート全文をご覧ください。

^{1. BeyondCorp Enterprise: より安全なコンピューティング時代の到来}

^{2. Google Workspace で築く未来の働き方}

^{3. Hackney Council、スタッフ 4,000 名が自宅にいながらコミュニティに貢献できるようにする}

^{4. 経済的利点における Google BigQuery とその他のクラウドベース EDW ソリューションの比較}

^{5. フィンテックスタートアップ企業 Branch、BigQuery を活用してデータアナリティクスを簡単に}

-Google Cloud コンテンツチーム

新しい調査結果: 企業によるクラウドセキュリティへの信頼がこれまで以上に向上

Wed, 07 Jul 2021 11:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）のパンデミック下で、従業員は仮想オフィスに逃れ、企業は分散型のリモート環境に大急ぎで適応しなければなかった中、クラウドベースのソリューションは組織にとってテクノロジーの救命ボートと言えるものでした。一方、ビジネスにおけるクラウドテクノロジーの役割に対してこうした急速かつ大幅な変化が生じるのに伴い、セキュリティへの注目が高まることとなりました。

クラウドへの移行が加速したことで、企業は既存のセキュリティ対策を急速に進化させ、ビジネスの中核で重要となるあらゆるものを保護する必要も生じました。これには、従業員、運用データ、トランザクションデータから、顧客、特に機密性の高い個人情報までが含まれます。企業は突如として、ビジネスプラクティス、従業員トレーニング、セキュリティポリシーの不十分な箇所に直面することになったのです。

最近 Google からの委託で IDG により行われた調査では、クラウドベースのセキュリティソリューションがお客様の安全を維持するために果たしている役割に焦点を合わせながら、パンデミックが始まって以降にセキュリティソリューションに対する意識が高まっている背景について詳細に調べました。2,000 人のグローバルな IT リーダーを対象に行われたアンケートから、昨今の新しい未知の世界において、企業がクラウドセキュリティを採用する準備がこれまで以上に整っていることが見えてきました。

パンデミック後のセキュリティは優先度がさらに上昇

今回のパンデミックを受け、多くの組織は従業員がオフィスから離れた自宅で一時的に作業するようになったため（場合によっては当面在宅勤務を奨励）、かつてないほど広範な領域が攻撃にさらされています。個人のインターネット接続環境には固有のセキュリティ保護が少なく、ビデオ会議による業務ミーティングが増えたため、攻撃者は新たな弱点につけこみ悪用することを狙った独自のサイバーパンデミックを開始しています。

企業がセキュリティ対策と予防措置を強化しているとはいえ、脅威が高まり続ける中、IT リーダーは常にセキュリティを最優先事項として捉えています。IDG による調査によると、セキュリティのリスクと懸念は依然としてイノベーションを妨げる最大の問題点の一つであり、IT 要員および開発者のスキル不足の次に多くの回答がありました。

企業はクラウドプロバイダからのセキュリティの支援を期待

結果として、セキュリティリスクへの対処は、IT リーダーがクラウドプロバイダにサポートを求める主要な分野となっています。こうした組織にとって、クラウドサービスを使用しながらデータへのアクセスも制御できる機能は、クラウドプロバイダが提供するインフラストラクチャセキュリティとコンプライアンスの機能の中で最も必要とされていました。

クラウドセキュリティはかつてないほど信頼性が向上

結果を詳しく調べると、クラウドセキュリティが最新の攻撃から企業を保護する役割を実際に果たしているかどうかについて見方が変化していることも明らかでした。IT リーダーの大多数は、以前は懐疑的だったものの、現在はクラウドベースのセキュリティソリューションの使用に満足するようになりました。

クラウドインフラストラクチャのセキュリティに対する信頼度は極めて高く、回答者の 85% が安全、またはオンプレミスインフラストラクチャよりも安全であると感じていると答えています。一方、オンプレミスの方が安全であると考えている回答者は 15% にすぎません。

これは、クラウドベースのセキュリティソリューションの有効性に関する懸念が少ないことを明確に示しており、組織がクラウドベースのインフラストラクチャとソリューションに投資するにつれて信頼が高まっていることを示唆しています。

安全で安心なソリューションへの Google Cloud の取り組み

Google Cloud はデータ、アプリケーション、インフラストラクチャに加え、お客様を不正行為、スパム、その他の種類のオンライン不正使用から保護します。Google の運用に使用されているものと同じインフラストラクチャ基盤とセキュリティサービスを使用して、増え続ける一連のサイバーセキュリティの脅威からユーザーを保護します。お客様は「使いやすさ」と「高度なセキュリティ」を天秤にかける必要がありません。

IDG の調査結果と、IT リーダーが COVID-19 後のセキュリティに関する懸念にどのように対処しているかについて詳しくは、レポート全文をダウンロードしてご覧ください。

^{安全で安心なソリューションを提供する Google Cloud の取り組みが、お客様がセキュリティ要件に対応するうえでどのように役立つかに興味がおありですか？}

^{Google Cloud のネットワーキング、データストレージ、コンピューティングサービスは、保存時も転送時もデータを暗号化して、お客様およびお客様の顧客のデータの整合性、信頼性、プライバシーを確保します。また、VM とコンテナワークロードで処理中のデータを暗号化する機能も提供します。さらに、高度なセキュリティツールによってコンプライアンスとデータの機密性をサポートすると同時に、運用オーバーヘッドを最小限に抑えることができます。}

-Google Cloud メッセージングおよびコンテンツ担当ディレクター Natalie Lambert

新たな調査で、製造業における AI の推進に必要なものが明らかに

Thu, 24 Jun 2021 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

製造業を変革する人工知能の可能性は新しいものではありませんが、まだ長期にわたる実験は広範なビジネス上の利益につながっていません。Gartner のレポートによると、生産において積極的な AI イニシアチブを採用している製造業の企業はわずか 21% で、製造業者は依然として「パイロットの苦行」の段階に留まっています。

しかし、Google Cloud による新しい調査では、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）のパンデミックが、多くの製造業者で AI やその他のデジタルイネーブラーの使用を大幅に増加させた可能性があることが明らかになっています。7 か国の 1,000 人を超える製造業の上級幹部を対象に Google が調査したデータによると、パンデミックにより、76% がデータと分析、クラウド、人工知能（AI）などのデジタルイネーブラーと破壊的テクノロジーに目を向けるようになっています。また、日常業務で AI を使用している製造業者の 66% が、AI への依存度が高まっていると報告しています。

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日常業務を支援するために AI をデプロイしている上位 3 つのサブセクターは、自動車 / OEM（76%）、自動車サプライヤー（68%）、重機（67%）です。

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実際、Ford のグローバルデータ＆インサイトおよびアナリティクス部門で人工知能およびクラウド担当ディレクターを務める Bryan Goodman 氏は、次のように述べています。「Google との新しい関係は、工場作業場から車両、販売店に至るまで、ビジネス全体で AI を民主化する取り組みを強化します。以前、当社の AI プロジェクトと機械学習プロジェクトの数は、数えられる程度の量でした。今ではそれは当たり前のことになり、その数は多数あります。これには、データを活用して「デジタルネットワークフライホイール」を強化する AI エコシステムが含まれます。」

エッジケースから主流のビジネスニーズへの移行

なぜ今 AI に目を向ける製造業者の数が増えているのでしょうか。Google の調査によると、現在、日常業務で AI を使用している企業は、ビジネスの継続性（38%）、従業員の仕事の効率化（38%）、従業員全体の支援（34%）を求めています。AI / ML テクノロジーは、リアルタイムのガイダンスやトレーニングなどの規範的な分析の提供、安全上の問題の警告、組立ラインの潜在的な欠陥の検出などにより、製造従業員の仕事を強化できることは明らかです。

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調査で指摘された特定の AI ユースケースに関しては、品質管理とサプライチェーンの最適化という 2 つの主要な領域が明らかになりました。品質管理のカテゴリでは、日常業務で AI を使用する調査対象製造業者の 39% が品質検査に使用し、35% が製品や生産ラインの品質チェックに使用しています。Google Cloud では、完成品の目視検査での AI の導入について製造業者とよく話します。AI ビジョンを使用すると、生産ライン労働者は、繰り返しの製品検査に費やす時間を短縮でき、代わりに根本原因分析などのより複雑なタスクに集中できます。

サプライチェーン最適化のカテゴリでは、製造業者はサプライチェーン管理（36%）、リスク管理（36%）、在庫管理（34%）に AI を利用したと回答しています。

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日々の業務において、多くの製造業者がサプライチェーンと業務モデルを再考して、パンデミックによってもたらされた不安定さの増加に対応し、ますます個別化された製品を求める消費者の長期的なトレンドをサポートしているのを Google は目にしています。製造に関する分析情報シリーズの第 3 回では、ディグローバリゼーションについて詳しく説明します。

AI の使用が地域によって異なる意外な理由

Google の調査によると、AI が現在すでに使用されている程度は地域によって大きく異なります。イタリアの製造業者（80%）とドイツの製造業者（79%）が日常業務で AI を使用していると報告していますが、米国（64%）、日本（50%）、韓国（39%）では大幅に低くなっています。

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この違いは「AI 人材のギャップ」によるものだと言いたくなります。これは最も一般的な障壁ではありますが、AI を適切に活用する人材がいないと考えているのは調査対象の製造業者のわずか 4 分の 1（23%）です。費用も障害にはならないようです（調査対象の 21%）。むしろ、欠落している関連要素は、本番環境レベルの AI パイプラインを管理するための適切なテクノロジープラットフォームとツールであるように見えます。Google はクラウドが業界の変革に本当に役立つと考えているため、AI は明らかにこの分野における Google の取り組みの焦点となっています。

今後の展望: 製造業における AI の黄金時代

AI を広く採用するための鍵は、そのデプロイと使用の容易さにあります。AI が製造業者の現実問題の解決のために普及するにつれて、業界は「パイロットの苦行」から「AI の黄金時代」へと移行しています。製造業者は、大量生産の時代からリーン生産方式、シックスシグマ、最近のエンタープライズリソースプランニングに至るまで、イノベーションとともに成長してきました。AI は、さらに多くのイノベーションを最前線にもたらすことを約束します。

以上の調査結果などの詳細については、こちらのインフォグラフィックとこちらの完全なレポートをダウンロードしてください。

^調査手法

^{Google Cloud の委託により The Harris Poll が行った本調査は、従業員数 500 人以上の企業に常勤雇用され、製造業に従事している上級管理職（ディレクターレベル以上）1,154 人を対象に、2020 年 10 月 15 日～11 月 4 日の期間にオンラインで実施されました。各国の内訳は、フランス（150 人）、ドイツ（200 人）、イタリア（154 人）、日本（150 人）、韓国（150 人）、英国（150 人）、米国（200 人）です。各国のデータは従業員数によって重み付けし、実際の母集団の企業規模比率に合わせました。全体にわたる重みを適用して、世界全体の平均値で各国の重みが均等になるようにしました。}

-製造および工業担当マネージングディレクター Dominik Wee

継続的なイノベーションのために業界のリーダーが最も求めるクラウド機能

Mon, 21 Jun 2021 09:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

クラウドコンピューティング技術は、企業と政府が顧客や市民に不可欠なサービスを提供するために役立ちます。今回のパンデミックの最中ほど、このことが明白になったことはありません。失業扶助や COVID-19（新型コロナウイルス感染症）の検査オンラインポータルへのアクセスなどの極めて重要なプログラムの迅速な展開から、オンデマンドインフラストラクチャを活用して企業のコンピューティング要件を満たすことまで、クラウドは IT リーダーが極度のプレッシャー下ですみやかに対処できるようにします。

独自ソリューションとベンダーソリューションの組み合わせ、古いアプリ、地理的な分散、オンプレミスとマルチクラウドにまたがるリソースなど、環境がますます複雑化する中、企業や政府機関は今後、1 つのベンダーに縛られずにアジリティやコスト効率を上げることを求めています。同時に、5G の展開により、エッジソリューションなどの新たなテクノロジーを活用することを目指しています。

マルチクラウドとハイブリッドクラウドの手法をオープンソース技術の導入と組み合わせることで、IT チームは提供する最高水準のクラウドを最大限に活用できるようになります。また、International Data Group（IDG）の最近の調査は、このことがビジネスリーダーにとってどれほど優先度の高いことがらであるかを示しています。

マルチクラウドとハイブリッドクラウド機能はクラウドプロバイダに必須

要件は急速に進化し続けており、企業はそれに対応するための機能をクラウドプロバイダに求めます。1 年以上にわたる不安定な時期を経た今、企業はそうした機能を評価する際に、その時期を通して学んだ教訓を適用しています。

Google が IDG に委託した調査は、2,000 人を超す IT 部門の意思決定者を対象として世界規模で実施されました。その結果は、マルチクラウドとハイブリッドクラウドのサポートに加え、コンテナやマイクロサービス、サービスメッシュ、AI を活用した分析などのその他の最先端テクノロジーが、企業がクラウドプロバイダを選択する際の重要な要素になっていることを示しています。

このことは、デジタル成熟度を問わず、つまり十分に変革が進んだ企業（デジタルネイティブ）、現在戦略を導入中の企業（デジタルフォワード）、変革戦略をまだ実施していない企業（デジタルコンサバティブ）の別なく、ほぼすべての企業に当てはまります。

組織はクラウドへの取り組みを段階的に強化しています。デジタルトランスフォーメーションが進んでいる組織ほど、その傾向は強く表れています。

前述の調査によると、大半のデジタルネイティブの企業（83%）とデジタルフォワードの企業（81%）は、クラウドプロバイダを検討する際の重要な検討要素として、マルチクラウドやハイブリッドクラウドのサポートと最先端のテクノロジーを挙げています。ただし、デジタルコンサバティブの企業の 70% 以上でも、同じ要素が最も重要な検討要素に含まれています。

マルチクラウドとハイブリッドクラウドのサポートと密接に関連するもう一つの傾向は、オープンソースソフトウェアソリューションの導入が拡大していることです。旧来のシステムとテクノロジーのモダナイズや統合を図る際には障壁がつきものであり、この障壁が変革の取り組みを妨げる主な問題点となっています。オープンソーステクノロジーは、そうした障壁に対処する手段となります。

かつては慣例からはみ出した手法と見なされていたオープンソースですが、今ではクラウドイノベーションの実現や、生産速度や創造性の向上に必要なスピードと豊富な機能の提供に欠かせないものになりました。

クラウドとオープンソースのこうした結びつきは、IDG の調査結果にも反映されています。世界的に、グローバルな IT リーダーの 74% がオープンソースのクラウドソリューションを好むと答えているのに対し、同じ回答はデジタルフォワードな組織では 82%、デジタルネイティブでは 87% に急増しています。それと比べて、同じ回答はデジタルコンサバティブな企業ではようやく 50% を超える程度となっています。

どこでも自由にイノベーションを実施

マルチクラウド、ハイブリッドクラウド、オープンソースへの Google Cloud の取り組みにより、お客様はオンプレミス、Google Cloud、別のクラウドプロバイダ、複数の地理的リージョンなど、選択した環境で、データの使用にとどまらず、アプリの構築や実行ができます。

IDG の調査結果と、IT リーダーが運用とイノベーションの新しい方法をどのように生み出そうとしているかについて詳しくは、レポート全文をダウンロードしてご覧ください。

マルチクラウドやハイブリッドクラウドと OSS への Google Cloud の取り組みが変革を促進しイノベーションを推進する方法にご興味はありますか？

Anthos や Google Kubernetes Engine（GKE）などの Google Cloud の分散型クラウドサービスを導入することで、パブリッククラウドとプライベートクラウド間で一貫性が実現し、モダナイゼーションと今後の成長のための強固な基盤が提供されるとともに、開発者がどこでも迅速に作成や管理、イノベーションを行えるようになります。Anthos は Google Cloud の最高水準のソリューションをあらゆる環境に拡張し、チームがアプリをより迅速にモダナイズして、運用の一貫性を確立できるようにします。レガシーデプロイとクラウドネイティブデプロイの両方に使用可能で、既存の仮想マシン（VM）とベアメタルサービスで実行しながら、ベンダーロックインを最小限に抑え、規制要件を遵守できます。

マルチクラウド、ハイブリッドクラウド、オープンソースへの Google Cloud の取り組みにより、組織は 1 つのベンダーソリューションに依存することなく、データを活用してクラウドや選択した環境でアプリケーションとサービスを実行できます。Google Cloud はお客様の再改革の過程をサポートすることを目指しており、協力により将来への道が開かれるものと確信しています。

-Google Cloud メッセージングおよびコンテンツ担当ディレクター Natalie Lambert

デジタルトランスフォーメーションのリスクガバナンス: リスクチーム、コンプライアンスチーム、監査チーム向けガイド

Mon, 17 May 2021 05:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

クラウド技術への移行は、産業界に変革をもたらしつつ、さらに加速しています。これによって、最高リスク責任者、最高コンプライアンス責任者、内部監査責任者およびそのチームに新たな課題と機会が発生しました。組織が新たなアジリティ、製品やサービスの品質向上、市場での関連性を追求する中で、経営者およびそのチームが、この新しい技術環境に対して、安全でセキュア、かつコンプライアンスを徹底した導入プロセスを優先するのは当然のことです。

このように範囲の広いあらゆる技術変革では、安全に管理するためのリスク、コンプライアンス、監査の方法を調整する必要がありますが、クラウドコンピューティングを導入することで、管理すべきリスクや正味のリスクが増大すると考える必要は一切ありません。クラウドは、それ自体がリスクである一方で、セキュリティ、耐障害性、その他のリスクを管理する手段でもあります。独立したリスクチーム、コンプライアンスチーム、監査チームは、クラウド技術を安全に利用するための道筋を示し、クラウドの利用によるリスクを軽減することで、企業に非常に大きな戦略的価値をもたらす立場にあります。

Google の新しいホワイトペーパーは、チームがこれらのメリットを享受できるよう、組織内で行われる変革活動のガイドとなることを目的としています。このホワイトペーパーに記載されているプロセスは、この変革がリスク、コンプライアンス、監査の各部門においてどのような意味を持つのかを把握し、クラウドの世界で成功するためにこれらのプログラムをどのように配置することが最適なのかを理解するのに役立ちます。

変革を成功させるためには各部門において多くの詳細な検討事項があるため、4 つの基本フェーズで採用されている以下の原則を、変革の取り組みにおけるガイドおよび参考とすることを提案します。

基礎の設定: 共通認識と、時間をかけて組織の変革の意図とアプローチを形成する主要な原則を確立する。

共通認識を構築する。デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、組織的、文化的、技術的、および手順上の変化をオーケストレートさせる必要があります。用語やアプローチについて一般的かつ共通の認識を得ることで、すべての防衛ラインで計画と実行に携わる人々に参考モデルを提供できます。
長期的な考えを持ちながら、反復的に行動する。変革を進めながら、リスクと制御のアプローチを成熟させます。1 日目から「完璧」なものの構築を目指してデジタルトランスフォーメーションを遅らせることは現実的ではありませんし、リスクの観点からも賢明ではありません。学びながら変革に取り組み成熟していくことが、長い目で見ればより良いプロセスを生み出すのです。
組織的な準備を優先する。能力とスキルの評価と強化、および適切な組織構造とオペレーションモデルの導入を優先します。最初に専門のチームを編成することもありますが、長期的にはより包括的なアプローチが必要となります。
専門かつ統合されたガバナンスを実施する。変革プログラム全体を監視するアプローチ（例: 協議会や委員会）を確立し、関連するリーダーが監視するプログラム担当オフィスを設立します。技術面、運用面、セキュリティ面のリスクに対するガバナンスが、プログラムのガバナンスに対するチェック機能および調整機能として働いていることを確認します。

初期フェーズの管理: 組織がクラウドへの初期移行を安全に実施できるような構造と機構を導入します。

初期のセキュリティおよび構成に関する最低基準を定義する。セキュリティやその他の構成基準、原則が策定され、新しい作業に照らして更新されることを確認します。初期フェーズでは、（データもしくはビジネスサービスの重要性に基づいて）特定の作業負荷クラスに適用される最低基準を明確に定義する必要があります。
初期のリスクおよびコンプライアンスの監視を定義する。初期のリスクモニタリングフレームワークを確立し、経験と学習に基づいて反復作業を継続します。これらのフレームワークには、特定の指標および関連する閾値または制限値を含めます。特に初期段階では、独立した専門知識やテストを活用して、設計やプロジェクトの妥当性を検証します。
取締役会や規制当局とコミュニケーションをとる。第一の防御ラインは、組織が適切なリスク管理を行っていることを、取締役会に対して、および別個に規制当局に対して積極的に示すことです。リスク、コンプライアンス、監査の各部門は、制御の程度とリスク許容値の遵守について、独立した視点を提供する必要があります。
トレーニングおよびスキル開発。組織は、すべてのスタッフに合わせた包括的なトレーニングプランを用意してクラウド技術に関する専門知識を深め、将来的に責任および遂行能力を小規模な専門チームから広範な組織へと安全に移行できるようにします。

成熟と加速: 制御の厳格さと監視の強化と並行してガバナンスの規模を適正化することで制御とガバナンスの構造を調整して、クラウドの導入を加速させます。

包括的なセキュリティおよび構成基準を策定する。クラウドの導入方法に関する明確な方針、基準、フレームワーク、およびその基準の遵守方法を設ける必要があります。これにより、単一のプロジェクトだけではなく、「ワークロードのクラス」を開発および展開できるようになります。
IT デリバリーをモダナイズする。クラウドのセキュリティリスク軽減機能を活用して維持するために、テクノロジーユニットとビジネスユニットがソフトウェア開発ライフサイクルのモダナイゼーションに向けてどのような準備を行っているかを明らかにします。ライフサイクルとそのツールに対して、セキュリティおよび構成基準を組み込みます。
リスク制御を主流に組み入れる。リスクと制御の分類（リスク、制御、影響）を更新して、組織のクラウド利用に関する成熟度を反映します。リスクと制御の自己評価などの監視プロセスを調整し、特に、責任と説明責任のモデルに関する変化を、クラウドプロバイダにおける変化も含めて考慮に入れます。
継続的な制御のモニタリングを拡張する。クラウドに技術を導入すると、より多くの制御がコードとして表現されたり、もしくはシステム化されたりします。このクラウドの特性を活用して、主要な制御が継続的にモニタリングされ、制御が展開されたまま期待どおりに動作し、定められた目的に沿って実行されていることを確認します。

新しい定常状態: クラウドをすべての関連するリスクプログラムおよびガバナンスに組み込み、クラウドのベストプラクティスによって安定性を維持するためのプロセスを導入することで、広範な使用に適応できます。

クラウドを他のリスクプログラムと相互接続する。組織が技術を提供するためのクラウド使用を反映するだけでなく、クラウドサービスのリスク低減と透明性の向上を利用するために、第三者によるリスク評価や復元力プログラムなど、関連するリスクプログラムの調整を監視します。
継続的な改善サイクルを促進する。組織の継続的な改善能力を測定します。クラウドの体系的な技術とセキュリティ制御を活用して、制御を継続的にモニタリングしているか。アーキテクチャは定期的に強化され、以前は実行不可能とされていた制御が可能になっているか。クラウドプロバイダの新しい機能を利用しているか。
クラウドのベストプラクティスを常に把握し、前提条件を常に再検証する。クラウドに関する外部の要件やベストプラクティスの変化を特定してその変化に対応するために、規制や基準のモニタリング体制を調整します。これらの変化および組織によるクラウド利用の発展にあわせて、テールリスクを検討するために設計されたシナリオ作成プロセスを修正します。
レガシーを並行管理する。リスクおよびガバナンス機構が既存技術に引き続き適切に焦点を当て、メンテナンス、アップグレード、およびその他の日常的な管理に関する意思決定が、レガシーシステムの継続的な安全運用と一致するようにします。

リスク、コンプライアンス、監査の各部門は、複雑なデジタルトランスフォーメーションを通じて会社を主導し、クラウド技術のメリットを実現するうえで重要な役割を果たします。これらのチームは、技術、セキュリティ、復元力、およびその他の運用リスクを管理する方法について、一連の変化を導き、形成します。このホワイトペーパーに記載されている推奨事項は、Google が長年にわたってクラウドのセキュリティとリスク管理の分野をリードし、イノベーションを実現してきたことに加えて、Google Cloud のエキスパートが大企業のリスクおよび制御部門において担当していた役割から得た経験に基づいており、この変革への取り組みを容易にすることができます。クラウド変革におけるリスクガバナンスについて、お客様と協力できることを嬉しく思います。

-Google Cloud バイスプレジデント兼 CISO、Phil Venables

-Google Cloud CISO オフィスディレクター、Nick Godfrey

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）収束後に重要な役割を果たすデータ分析とインテリジェンスツール

Mon, 10 May 2021 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google では、COVID-19 が収束した後の景気回復について、社内・社外（Google Cloud のお客様とのやり取りを通じて）の両視点から考察した際、さまざまな重要な点に気付かされました。なかでも、COVID-19 後の世界では、ソフトウェアデベロッパーと IT 担当者の連携方法が変化することがわかってきました。今回の景気回復は過去のものとは根本的に異なるため、変革方法もいまだかつてないものとなるでしょう。

クラウドコンピューティングの新しいフェーズへと入りつつある今、かつてインフラストラクチャに関する戦術的な意思決定を行っていた企業が、組織全体での変革を視野に入れながら IT 面でのより幅広い意思決定を行うようになってきています。こうした変革を目指すうえで、データだけでなく、データを使って何ができるかが重要な鍵を握ります。また、全従業員がデータを利用できるようにして変革を促し、各業界において最も重要で効果的な機会を有効に利用できるようにすることが何より重要です。

最近 Google が IDG に委託した調査から、競合他社との差別化を図るうえで、データ分析とインテリジェントなソリューションが特に重要な役割を果たすことがわかってきました。世界中で 2,000 名に上る IT リーダーを対象としたこの調査は、企業が新たな時代で勝ち残るためには、データから分析情報を引き出す力を持つことが重要であるという考えを改めて裏付けるものとなりました。

COVID-19 の影響で取り組みの中心がデータ分析とインテリジェンスに

IDG の調査結果からは、最新のデータ分析ツールや AI / ML ツールを使用する組織とそうでない組織が二極化していることがわかります。多くの組織は、COVID-19 の影響で IT への取り組みを中止せざるを得ませんでした。回答者の 55% が、1 つ以上の技術プロジェクトが延期または中止になったと答えています。一方で回答者の 32% は、データ分析やインテリジェンスの活用または改善に関する新たな取り組みを始めたか、既存の取り組みを加速したと答えています。IT リーダーは、将来の成功を目指すうえでは、たとえリソースが乏しくてもデータが非常に重要であると考えています。

デジタル化先進企業はいち早く高度なインテリジェンスツールを活用

さらに、特にデジタル変革の達成度合いが高い企業から、ビッグデータ分析、AI、ML テクノロジーに対する大きな期待の声が寄せられています。こうしたツールをすでに使用しているか、導入を検討していると回答した企業の割合は、世界的な平均としては 37% のところ、「デジタル変革が完了した」または「デジタルネイティブ」であると回答した企業では 54% に上りました。また、こうした組織では、AI に将来性があると考える割合もその他の組織に比べ高くなっています。「クラウドソリューション全体に AI を組み込むことが重要になる」と回答した企業の割合も、デジタル化に消極的な組織が 39% だったのに比べ、これらの組織では 48% に上りました。デジタルツールにより復元性とアジリティを高めることで、将来起こりうるさまざまな課題に対処しやすくなると考えていることがわかります。

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データから得られる分析情報を最大化することを目指す企業はクラウドへ移行

データ分析と AI / ML の力を活用したいと考える企業の多くが、クラウド導入を選択しています。回答者の 78% が、連携するクラウドプロバイダを選択する際の「必須事項」または「重要な検討要素」としてビッグデータ分析を挙げ、検討事項のトップに位置づけています。これは驚くにはあたりません。クラウドソリューションにより、イノベーションの最も一般的な課題や障壁を解決できるからです。回答者がイノベーションの妨げとなっていると答えた主な 4 つの分野のうち、IT 要員およびデベロッパーのスキルセット不足（1 位）、セキュリティのリスクと懸念（2 位）、従来のシステムおよびテクノロジー（4 位）の 3 つを、クラウドで対処できます。加えて、クラウドはプロジェクトの迅速なリリースとスケールアップやスケールダウンが容易で、料金がかかるのは使用した分のみです。

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COVID-19 により、ビジネスと IT の本質的なあり方が一変しました。わずかなリソースをどの分野に投入すべきか判断を迫られた IT リーダーが、ビッグデータ分析と AI / ML をトップに位置づけるのは納得できる決断です。調査結果の詳細については、IDG の報告「No turning back: How the pandemic reshaped digital business agendas（パンデミックによるビジネスの優先事項の不可逆的な変化）」をダウンロードしてご覧ください。

Google Cloud の先進的なデータクラウドテクノロジーが、組織のスマート化とより的確な意思決定を可能にする方法とは

Google Cloud の機械学習と高度な分析機能により、顧客セグメンテーションから在庫管理まで、データから得られる分析情報を簡単かつ最大限活用できるようになります。また、開発から運用まで使いやすい Google Cloud のデータベースソリューションでアプリを素早く構築し、デプロイできます。さらに、お客様のミッションクリティカルなワークロードを、最高レベルの可用性、スケーラビリティ、セキュリティで運用いただけます。Google Cloud のスマートアナリティクスソリューションにより、組織の誰もがすべてのビジネスデータに公平にアクセスできるようになります。また、Google Cloud の統合プラットフォームでは、構造化データや非構造化データを、その保存場所に関係なく、簡単に最大限活用できます。

専用の AI ソリューションポートフォリオを擁する Google は、通話の削減、カスタマーエクスペリエンスの向上、不正行為の防止、製造効率の向上などのビジネス成果を追求する企業を支援します。こうした支援の提供を通じ、単なるテクノロジーベンダーにとどまらず、お客様のイノベーションに向けた戦略的パートナーになることを目指しています。

-プラットフォームプロダクトマーケティング担当シニアマネージャー Howard Blumenstein

COVID-19 が IT のあり方を変えたことを示す最新調査

Thu, 08 Apr 2021 00:05:00 +0000

※この投稿は米国時間 2021 年 3 月 16 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳とともに、日本独自のレポートをご紹介する内容です。

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）の影響はいたるところに及んでおり、組織の IT 部門とその予算状況も例外ではありません。とはいえ、IT への投資が全般的に低迷している一方で、「COVID-19 のパンデミックによりデジタル変革が加速している」という声も各方面から届いています。

組織でテクノロジーに関する優先度がどのように変化しているかを詳しく知るために Google は、COVID-19 による IT 業界への影響と、そこから予測される将来的な変化の調査を IDG に依頼しました。2,000 人の IT 分野のリーダーを対象とした世界規模のこの調査から、以下 4 つの重要なトレンドが 2021 年の IT 部門の関心を集めそうだとわかりました。

（1）組織が必要とするどの場面でもアプリを実行できる柔軟性の高いマルチクラウドソリューション

（2）リアルタイムの分析情報を取得できるデータ分析ソリューション

（3）組織の二酸化炭素排出量の削減を支援する持続可能性ソリューション

（4）データ、アプリケーション、インフラストラクチャ、顧客を保護するセキュリティソリューション

また、この調査結果の一部を詳しく分析したところ、次のことが明らかになりました。

ハイブリッドとマルチクラウドのサポートの有無やそのクオリティーが、IT 部門の最優先事項となっています。ハイブリッドとマルチクラウドのサポートをクラウドプロバイダを選考する際の必須または主要な検討要素に挙げた回答者が合わせて 78% に上りました。COVID-19 のパンデミックにより、運用と開発における柔軟性、復元性、冗長性のニーズが浮き彫りになっています。IT 部門のリーダーたちは、アプリを一度作成すれば、不自由さを感じることなくどこにでもデプロイできるようにしたいと考えています。
データインテリジェンスの将来性が高まり続けています。デジタル変革の取り組みが進んでいる企業のうち 44% が、「データ分析、AI / ML、IoT テクノロジーを現在使用している」と回答しています。これは、デジタル変革に保守的な企業と比べて 20% も大きな数字です。こうした先進的な企業は画期的なインテリジェントテクノロジーを使用して、プロセスの自動化やインテリジェントな予測を行い、管理と運用の合理化を図っています。
セキュリティ面に懐疑的だった企業もクラウドを信頼するようになっています。調査対象者の 84% が、「クラウドインフラストラクチャはオンプレミスインフラストラクチャと同程度か、それ以上に安全である」と回答しています（「オンプレミスの方が安全である」という回答は 15% にすぎませんでした）。調査をさらに深く掘り下げてみると、IT 部門のリーダーたちが、データへのアクセスの管理を強化するとともに、プロバイダの運用に対する透明性と可視性を高めたいと考えていることがわかりました。
持続可能性は IT 部門にとっても優先事項となりました。株主や消費者の圧力によるものと考えられますが、回答者の 90% が「持続可能性が IT 部門の優先事項またはパフォーマンス指標になっている」と答えています。しかし、持続可能性を高めたいという希望は強いものの、依然として対応は遅れているようです。「組織で持続可能性の目標を設定している」と答えたのは回答者の 3 分の 2 にとどまりました。多くの組織や企業は、Google Cloud のカーボンニュートラルへの取り組みのように、持続可能性の記録を文書化しているプロバイダを選択することになるでしょう。

COVID-19 のパンデミックにより、今後数年間にわたる IT 部門のあり方の見通しが一変したことは疑いようがありません。調査結果の詳細については、IDG のレポート「飽くなき挑戦：パンデミックがデジタルビジネスの課題をどのように変えたのか」をダウンロードしてご覧ください。日本版レポートは、国内編とグローバル編の二本立てとなっており、無料でご提供しています。

-プラットフォームプロダクトマーケティング担当シニアマネージャー Howard Blumenstein

リサーチ

小規模モデルで高品質を: ドメイン特化型言語モデルを評価する BMW Group の試み

小規模言語モデル: 小さなコンセプト、大きな可能性

基盤モデルを自動車に統合する際の課題

LLM から SLM への変換

圧縮後の品質向上

自動車タスクのパフォーマンス評価

最適な構成を見つけることの難しさ

ソリューション: SLM 最適化のための自動化ワークフロー

実装: Vertex AI Pipelines による自動化ワークフロー

まとめと今後の展望

Google Cloud リサーチ イノベーターの第 4 期コホートがイノベーションを促進

UC Davis、VALID AI、Google Cloud が連携し、生成 AI を活用して SDOH の問題に対処

科学的発見を加速する Google Cloud AI and Research Days プログラムについて

Google Public Sector とカリフォルニア大学リバーサイド校、先駆的な契約による新たな研究用アクセスモデルを発表

新たな研究支援方法を開拓

コンピューティングとストレージの容量が 2～3 倍に増加

高等教育の変革を段階的に進める

ソーク研究所で脳に関する研究に Google Cloud を活用、さらにクラウドへの移行も開始

Google が医療格差を軽減するための新たな健康の公平性に関する研究イニシアティブを発表

Google Cloud リサーチ イノベーターに参加して科学プロジェクトを加速

クラウドによるクラウド（雲）の予測

社会の不平等の特定に機械学習を応用

未来のイノベーションを支援

クラウド プロジェクトの迅速かつ適切な立ち上げを支援する Google の新しい RAD Lab ソリューション

イノベーションのための安全なサンドボックスである RAD Lab のご紹介

RAD Lab はお客様とパートナーのためにクラウド開発を加速

今すぐ試験運用を開始し、短期間で成果を得る

Google Cloud の新しい調査が市場データの 5 つのイノベーション トレンドを明らかに

結論と今後の予測

2021 年の Accelerate State of DevOps Report で、燃え尽き症候群とチームのパフォーマンスについて発表

ソフトウェア デリバリーのパフォーマンス指標

5 番目の指標: 可用性から信頼性まで

2021 年の分析情報: 信頼性、COVID、安全なソフトウェアのサプライ チェーンの影響

DevOps Awards のご紹介

リプレゼンテーションの重要性: ビジネスに DEI を取り入れるための 6 つのヒント

IT リーダーは持続可能な未来を選択している

サステナビリティの必要性を理解する

進歩への障害に直面

サステナビリティは Google の DNA に含まれている

レイテンシ、料金、二酸化炭素排出量から最適な Google Cloud リージョンを選ぶ

コストの削減とより優れたイノベーションの推進にクラウド コンピューティングを活用する方法

1. VPN を超えるプラットフォーム

2. SaaS を使用して生産性を改善し続ける

3. IT オーバーヘッドと管理コストをクラウド ファーストのデバイスで削減する

4. リフト＆シフトで円滑に移行する

5. クラウドでデータを有効活用する

今日のコストを最小限に抑え、明日のためにイノベーションを起こす

COVID-19 が IT のあり方を変えたことを示す最新調査

新しい調査結果: 企業によるクラウド セキュリティへの信頼がこれまで以上に向上

パンデミック後のセキュリティは優先度がさらに上昇

企業はクラウド プロバイダからのセキュリティの支援を期待

クラウド セキュリティはかつてないほど信頼性が向上

安全で安心なソリューションへの Google Cloud の取り組み

組織をランサムウェアの脅威から守るためのベスト プラクティス

新たな調査で、製造業における AI の推進に必要なものが明らかに

エッジケースから主流のビジネスニーズへの移行

AI の使用が地域によって異なる意外な理由

今後の展望: 製造業における AI の黄金時代

Google Cloud の新たな調査で、COVID-19 が製造業の状況を一変させたことが明らかに

継続的なイノベーションのために業界のリーダーが最も求めるクラウド機能

マルチクラウドとハイブリッド クラウド機能はクラウド プロバイダに必須

どこでも自由にイノベーションを実施

デジタル トランスフォーメーションのリスク ガバナンス: リスクチーム、コンプライアンス チーム、監査チーム向けガイド

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）収束後に重要な役割を果たすデータ分析とインテリジェンス ツール

COVID-19 の影響で取り組みの中心がデータ分析とインテリジェンスに

デジタル化先進企業はいち早く高度なインテリジェンス ツールを活用

データから得られる分析情報を最大化することを目指す企業はクラウドへ移行

COVID-19 が IT のあり方を変えたことを示す最新調査

Google Cloud リサーチイノベーターの第 4 期コホートがイノベーションを促進

Google Cloud リサーチイノベーターに参加して科学プロジェクトを加速

クラウドプロジェクトの迅速かつ適切な立ち上げを支援する Google の新しい RAD Lab ソリューション

Google Cloud の新しい調査が市場データの 5 つのイノベーショントレンドを明らかに

ソフトウェアデリバリーのパフォーマンス指標

2021 年の分析情報: 信頼性、COVID、安全なソフトウェアのサプライチェーンの影響

コストの削減とより優れたイノベーションの推進にクラウドコンピューティングを活用する方法

3. IT オーバーヘッドと管理コストをクラウドファーストのデバイスで削減する

新しい調査結果: 企業によるクラウドセキュリティへの信頼がこれまで以上に向上

企業はクラウドプロバイダからのセキュリティの支援を期待

クラウドセキュリティはかつてないほど信頼性が向上

組織をランサムウェアの脅威から守るためのベストプラクティス

マルチクラウドとハイブリッドクラウド機能はクラウドプロバイダに必須

デジタルトランスフォーメーションのリスクガバナンス: リスクチーム、コンプライアンスチーム、監査チーム向けガイド

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）収束後に重要な役割を果たすデータ分析とインテリジェンスツール

デジタル化先進企業はいち早く高度なインテリジェンスツールを活用